Economia Aplicada by Rubicleis Gomes

Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Regi達o Norte

Volume 1

Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Regi達o Norte

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ACRE – UFAC Reitor Prof. Dr. Minoru Martins Kinpara Vice-Reitora Profa. Dra. Margarida de Aquino Cunha Pró-Reitoria de Graduação Profa. Dra. Maria Socorro Neri Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação Prof. Dr. Josimar Batista Pró-Reitoria de Extensão e Cultura Prof. Dr. Enock da Silva Pró-Reitoria de Administração Tiago Rocha Pró-Reitoria de Planejamento Prof. Ms. Alexandre Ricardo Hid Pró-Reitoria de Desenvolvimento e Gestão de Pessoas Filomena Maria Oliveira Centro de Ciências Jurídicas e Sociais Aplicadas Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Coordenador do Curso de Economia Prof. Robinson Antônio da Rocha Braga Coordenador do Curso de Mestrado em Desenvolvimento Regional Prof. Dr. Francisco Carlos da Silveira Cavalcanti Projeto Gráfico e Diagramação Aleta Dreves - aleta.ac@gmail.com Capa Daniel Dias Lopes

Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Regi達o Norte Rubicleis Gomes da Silva (Org.)

Proibida reprodução desta obra, por qualquer meio, sem autorização por escrito. Direitos exclusivos para esta edição: Rubicleis Gomes da Silva e Autores Campus Áulio Gélio Alves de Souza, BR-364, Km 4. Distrito Industrial - Rio Branco - Acre - CEP: 69915-900 Fone: (0xx68) 3901.2500 ISBN: 978-85-914733-0-4 Feito o depósito legal. 1ª Edição. 2012. Editora afiliada:

Apoio:

Apresentação Este livro nasce da interação entre as pesquisas desenvolvidas no Mestrado em Desenvolvimento Regional e o curso de Graduação em Economia da UFAC. O objetivo deste trabalho é apresentar um conjunto de estudos em economia aplicada que tangenciam as áreas do trabalho, saúde, crime, agropecuária e recursos naturais e meio ambiente. Este conjunto de pesquisa mostra a sinergia existente entre o curso de Mestrado em Desenvolvimento Regional e o curso de graduação em Economia, outrossim, coloca em evidência estudos que destinam-se analisar vários problemas econômicos. Muito embora estes estudos sejam pioneiros, os mesmo trazem a tona um conjunto de discussões essências a elaboração e avaliações de políticas públicas até o momento se apresentam de forma tímida. As pesquisas referentes à economia do trabalho buscam entre vários objetivos verificar os condicionantes que explicam o nível empregabilidade e o perfil dos trabalhadores acreanos e, além disto, investigam a dinâmica da rotatividade do mercado de trabalho no período de 2000 a 2010. O Acre é um Estado brasileiro que desponta no cenário nacional pela sua acentuada preocupação com o meio ambiente. Neste contexto, são apresentados dois estudos que buscam evidências dos impactos da modificações na qualidade de variáveis ambientais sobre a saúde da população acreana. No tocante à economia da saúde, as pesquisas realizadas, pautaram-se em verificar o nível da eficiência deste bem público na região Norte do Brasil e a determinação de clusters. Tanto o nível de eficiência quanto o nível de similaridade são indicadores relevantes para uma melhor gestão do recurso público investido na área de saúde. A área de economia do crime apresenta uma avaliação socioeconômica do tráfico de drogas no Estado do Acre. O estudo elabora uma minuciosa análise do taxa de lucro obtida pelos agentes que praticam o crime de tráfico de drogas.

Por fim, mas não menos importante, é elaborado um estudo sobre o progresso tecnológico dos fatores de produção agropecuários no Acre no período de 1995 a 2005, busca-se saber se houve progresso tecnológico. Continuando em caminho semelhante, foi elaborado uma análise da eficiência da agropecuária dos Estados de Acre e Rondônia. É preciso termos sempre em mente que a Universidade possui um papel muito maior do que a formação de capital humano. Este papel consiste em realizar pesquisas que objetivem de forma clara criar as condições necessárias para a melhoria de vida da sociedade. Se as pesquisas oriundas das Universidades impactarem positivamente sobre a sociedade, estaremos formando mais que profissionais, estaremos formando cidadãos compromissados com um melhor Estado, Pais e Sociedade. Rio Branco – Acre, 25 de Junho de 2012. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Prof. de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia

Sumário ECONOMIA DO TRABALHO..................................09 Perfil Socioeconômico do Trabalhador no Mercado de Trabalho da Amazônia Sul-Ocidental..................................11 Prof. M.S. Julio Cesar Feitosa dos Santos Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

Determinantes da Empregabilidade e dos Salários na Amazônia Sul-Ocidental......................................................53 Prof. M.S. Julio Cesar Feitosa dos Santos Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

Rotatividade no Mercado de Trabalho Formal Acreano na Década de 2000....................................................................97 Joquebede Oliveira da Silva Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

ECONOMIA DA SAÚDE..........................................137 Queimadas, CO, PM 2,5 e Morbidades Respiratórias: Externalidades e Relações Espaciais na Amazônia SulOcidental...........................................................................139 M.S. George Luiz Pereira Santos Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

Queimadas Versus Doenças Respiratórias: Evidências de Impactos Negativos na Amazônia Sul-Ocidental.............179 M.S. George Luiz Pereira Santos Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

Níveis de Eficiência dos Serviços de Saúde Pública nos Clusters de Microrregiões no Norte do Brasil..................221 M.S. Marcelo Barbosa Vidal Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

Níveis de Eficiência nos Serviços de Saúde Pública nos Estados da Região Norte...................................................249 M.S. Marcelo Barbosa Vidal Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

ECONOMIA AGRÍCOLA.........................................279 Nível de Modernização Agrícola nos Estados de Rondônia e Acre..................................................................................281 José João de Alencar Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

Dinâmica da Produtividade Total dos Fatores Agropecuários na Amazônia Sul-Ociedental..............................................311 Wesley Gomes de Brito Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

ECONOMIA DO CRIME..........................................347 Tráfico de Drogas no Acre: Uma Análise Econômica........349 Rennan Biths de Lima Prof. Dr. Eduardo Almeida Simões Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva

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Perfil Socioeconômico do Trabalhador no Mercado de Trabalho da Amazônia SulOcidental1 Prof. M.S. Julio Cesar Feitosa dos Santos Mestre em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Acre (2010), Especialista em Desenvolvimento Regional com Ênfase em Políticas Públicas pela Universidade Federal do Paraná (2009), Graduado em Economia pela Universidade Federal do Acre (2007). Atualmente é Professor de Economia Política da Faculdade Barão do Rio Branco e Servidor Público - Secretaria de Estado e Segurança Pública. Email: julioac.santos@uol.com.br Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

1. A Amazônia Sul – ocidental compreende o Estado do Acre, neste estado estamos analisando o município de Rio Branco/AC.

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Resumo Em nível de economia mundial, o mundo do trabalho tem passado por profundas alterações nos anos recentes, com impactos importantes sobre a inserção na mão-de-obra no mercado. As alterações na estrutura do processo produtivo, ou melhor, a introdução de maior tecnificação e a conseqüente especialização da produção acarretou mudanças nas estratégias empresarias e significativas mudanças no perfil da mãode-obra demandada. No Acre, bem como nos demais estados da Federação Brasileira, verifica-se que esse o novo paradigma produtivo trouxe mudanças na forma de organização do trabalho. Dessa forma, a presente pesquisa tenta responder: quais os atributos que caracterizam o perfil sócio-econômico dos trabalhadores que estão inseridos ou não no mercado de trabalho acreano? Na busca da resolução dessa problemática procura-se identificar as variáveis caracterizadoras do perfil do trabalhador no Acre. A metodologia utilizada foi o método de Análise de Componentes Principais (ACP). Os principais resultados desta pesquisa apontam que o mercado está demandando trabalhadores mais escolarizados, com cursos técnicos e com experiência profissional. Além, de ser verificado um grande número de indivíduos casados e sem muitos filhos participando do mercado de trabalho. Outro importante resultado é a importância da boa escolaridade dos pais como fator caracterizante do trabalhador inserido no mercado. Palavras-chave: Empregabilidade, mercado de trabalho e componentes principais.

Abstract At the level of world economy, the world of work has undergone profound changes in recent years, with significant impacts on the inclusion in the manpower market. Changes in the structure of the production process, or rather the introduction of greater technification and subsequent specialization in production led to changes in business strategies and significant changes in the profile of the manpower demanded. In Acre, as well as in other states of the Brazilian Federation, it appears that the new production paradigm has brought changes in the way of organizing work. Thus, this research attempts to answer: what are the attributes that characterize

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the socio-economic profile of workers who operate or not in the labor market Acre? In seeking the resolution of this issue seeks to identify the variables that characterize the profile of the worker in Acre. The methodology used was the method of Principal Component Analysis (PCA). The main results of this study indicate that the market is demanding more educated workers with technical degrees and professional experience. In addition, to be verified a large number of married individuals and not many children participating in the labor market. Another important result is the importance of good parental education as a factor characterizing the worker entered the market. Keys-Word: Employability, job market and major componentes.

Introdução Considerações Gerais No final do século XX, o ingresso da mão-de-obra no mercado de trabalho começa sofrer os sintomas da seletividade do mercado, uma vez que a liberalização comercial das principais economias do mundo levou ao aumento da competitividade entre as empresas. Dessa forma, hoje, no mercado, existe a necessidade de uma mão de obra com conhecimento mais especializado sobre determinadas atividades, o trabalhador, agora, precisa ter o conhecimento técnico-científico sobre o que está sendo produzido, tornando o mercado altamente seletivo na absorção da mão-de-obra mais produtiva no mercado. Essa nova exigência de um trabalhador mais capacitado surge a partir da evolução dos meios técnico-científicos que modificaram a estrutura produtiva das empresas, na qual o progresso técnico foi injetado na produção visando o aumento da produtividade, seja no setor primário, secundário ou terciário. As alterações no processo de produção, entre outras, acarretaram impactos importantes no mercado de trabalho, atualmente a força de trabalho precisa cada vez mais de especialização para ocupar os mais variados postos dentro de uma organização.

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Esse novo cenário do mundo do trabalho traz à tona a discussão sobre a Teoria do Capital Humano2, que ganhou corpo na década de 1960 e a qual coloca que o processo educativo, escolar ou não, como uma ferramenta capaz de proporcionar um conjunto de habilidades intelectuais, desenvolvimento de determinadas competências, transmissão de um determinado volume de conhecimentos que funcionam como geradores de aptidões e, conseqüentemente, de maior produtividade. Dessa forma, segundo a Teoria do Capital humano, esse processo educativo passa, então, a constituir-se num dos fatores fundamentais para explicar economicamente as diferentes aptidões de trabalho e, por conseguinte, as diferenças de produtividade e renda no mercado de trabalho. Entretanto, para explicar esse novo perfil da mão-de-obra nos dias atuais, devem-se levar em consideração não apenas o nível educacional dos trabalhadores, mas ao mesmo tempo as diversas outras variáveis que caracterizam o novo perfil da mão de obra empregada no mercado de trabalho. É preciso conhecer o perfil dos trabalhadores inseridos no mercado de trabalho, bem como compreender a evolução das ocupações no mercado e analisar as transformações ocorridas, em função desse novo padrão tecnológico que surge na atualidade. Em nível de Brasil estudos sobre esse tema têm-se tornado de grande importância, uma vez que se percebe em muitos setores de atividade econômica a ocorrência de modificações tecnológicas, o que intensifica mudanças significativas no mundo do trabalho. No Brasil, vários estudos discutiram o perfil da mão de obra nos setores da economia brasileira. Dentre eles, podem-se citar os de: Liboni (2009), que analisou o perfil da mão-de-obra no setor sucroalcooleiro mostrando suas tendências e perspectivas; DIEESE (2003), que investigou o perfil do mercado de trabalho na década de 90 em Goiás, traçando o panorama geral da ocupação existente hoje no mercado de trabalho no estado de Goiás e sua evolução na década de 90; 2. Em linhas gerais a Teoria do Capital Humano, dentro de uma perspectiva econômica moderna, procura demonstrar como a distribuição de renda pessoal e a produtividade estão diretamente correlacionadas pelo incremento de capacidades e habilidades à mão-de-obra, através do investimento em capital humano.

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Árias e Barbosa (2007), que estudou a caracterização da mão-de-obra do mercado formal de trabalho do setor turismo – estimativas baseadas nos dados da RAIS de 2004; Oliveira (2007), discutiu as principais características da mão-de-obra da construção civil que interferem na filosofia da qualidade; Freire (2005) que analisou a dinâmica e características do mercado de trabalho de Natal/RN. Nos setores da economia acreana, também, são verificados um processo de mudanças da forma de organização da produção, cuja palavra de ordem gira no tripé: produtividade, competitividade e lucratividade. O capitalismo “tardio” também chega ao Acre, reorganizando as bases do mundo do trabalho para manter o objetivo principal do capital, o lucro. No Acre, estudos que analisam o enquadramento da mão-de-obra acreana a esse novo paradigma produtivo deixam uma lacuna imensa na literatura por não existirem, assim buscando preencher essa lacuna, procura-se responder com este trabalho a seguinte questão: quais os atributos que caracterizam o perfil socioeconômico da mão-de-obra operacional empregada no mercado de trabalho acreano? Em face da questão levantada, o objetivo geral do presente trabalho é caracterizar a mão de obra no mercado de trabalho formal na capital do Estado do Acre. Especificamente, pretende-se: identificar quais características socioeconômicas que possuem maior relevância na empregabilidade no mercado de trabalho acreano. A relevância de estudos dessa natureza reside no fato de que o conhecimento sobre as variáveis socioeconômicas que compõem o perfil socioeconômico do trabalhador, constitui-se numa importante ferramenta para a formulação de políticas públicas em favor da classe trabalhadora, pois tal conhecimento pode auxiliar na maximização do aproveitamento dos recursos humanos, além de garantir uma maior eficiência na alocação do fator de produção mão-de-obra, eficiência essa que é um dos pilares do crescimento e prosperidade econômica. Uma sobrevisão do mercado de trabalho no Acre Por meio da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios/IBGE, para o ano 2009 e dados do CAGED/MTE para os anos

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de 2005 a 2008, são traçadas, nesta seção, as condições de atuação dos gêneros e das raças, cruzando-se as informações disponíveis. De acordo com dados da PNAD/IBGE, 48,47% da população acreana é formada por homens, e 51,71% por mulheres. A composição populacional acreana sob a ótica racial pode ser visualizada na figura 1. Os dados mostram que a grande maioria da população do Acre encaixa-se na cor ou raça parda, representando 67,73% do total. Esta posição é seguida pelos brancos (26,87%), pretos (4,73%), indígenas (0,5%) e amarelos, com 0,11% do total de indivíduos acreanos pesquisados. Figura 1: Distribuição percentual da população do Acre, segundo raça 2009.

Fonte: PNAD/IBGE - Nota: Elaboração do autor.

Nessa segmentação populacional percebe-se uma participação de indivíduos da cor parda, compondo a maioria populacional, o que se pode traduzir numa sociedade que há uma mistura muito grande dos segmentos raciais brancos e negros. Quando se adiciona níveis de escolarização, conforme figura 2, pode-se verificar que os pardos distribuem-se de forma mais ou menos homogênea nas diversas faixas de escolaridade, o que se justifica uma vez que esse seguimento é a maioria da composição 16

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populacional. E ainda, estão concentrados numa faixa que vai de 1 a 14 anos de estudo, o que se pode concluir que a maioria dos indivíduos desse segmento conseguem atingir os níveis superiores de ensino, mas perdem participação na faixa mais elevada de ensino para os indivíduos de cor branca. Figura 2: Distribuição da escolaridade no Acre, segundo raça, em (%), 2009.

Fonte: PNAD/IBGE – Nota: Elaboração do autor.

Já os indivíduos brancos distribuem-se de forma mais intensa nas faixas de escolaridade mais elevadas, em comparação com os outros grupos raciais. Ou seja, os indivíduos brancos se distribuem, em grande parte, nos estratos de mais alta escolaridade nível superior e pós-graduação. A figura 2, também, mostra que os indivíduos negros se distribuem de forma mais significativa nos intervalos de baixa escolaridade, perdendo participação quando aumenta os níveis de escolaridade, o que pode estar indicando uma falta de acesso desses indivíduos aos níveis de escolaridade mais elevada, o que seria necessário saber quais fatores socioeconômicos que possivelmente estariam afetando esse segmento. Quando a discussão passa para a composição de gênero, a comparação evidencia certa homogeneidade dos gêneros no acesso ao estudo, conforme figura 3, com ligeira vantagem para os

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homens na faixa que vai de 1 a 7 anos de estudo, entretanto nas faixas de níveis mais elevados de educação as mulheres lideram com significativa vantagem, uma vez que elas ingressam mais que os homens no nível superior de ensino e pós-graduação, na faixa que vai de 11 a 15 anos de estudo. Sintetizando, os dados revelam que as mulheres estão em maior número que os homens na faixa universitária de educação (entre 12 e 15 anos de estudo) e elas ainda levam significativa vantagem em níveis de pós-graduação (na faixa acima dos 15 anos de estudo). Figura 3: Distribuição dos indivíduos no Acre segundo gênero e faixas de escolaridade, em (%), 2009.

Fonte: PNAD/IBGE - Nota: Elaboração do autor.

A Figura 4 mostra a distribuição percentual de homens e mulheres acreanas entre as diversas faixas de rendimentos. Os dados evidenciam que na faixa salarial até 1(um) salário mínimo e na faixa sem rendimentos, as mulheres lideram com larga vantagem. Entretanto, quando os níveis de rendimentos vão se elevando os homens dominam todas as faixas salariais, o que evidenciam diferenciais de rendimentos entre homens e mulheres no mercado de trabalho em favor dos homens. Na hipótese de se considerar que os postos de trabalho ofertantes de maiores rendimentos estão correlacionados a maiores 18

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escolaridades, o que explicaria, na figura 4, os homens liderarem com sobra de vantagem em relação às mulheres os estratos de rendimentos mais elevados, sendo que as mulheres dominam as faixas superiores de ensino, conforme visto na figura 3. Evidenciam-se, dessa forma, diferenças de remunerações percebidas entre homens e mulheres no mercado, podendo essa situação indicar uma discriminação de gênero no mercado de trabalho acreano. Figura 4: Distribuição dos indivíduos no Acre, segundo gênero e rendimento, 2009.

Fonte: PNAD/IBGE. - Nota: Elaboração do autor.

Ainda comparando os gêneros no mercado de trabalho acreano, nota-se que a composição da População Economicamente Ativa – PEA acreana está composta, em sua maioria, pelo gênero masculino, 58%, contra 42% do gênero feminino. Os homens também lideram o exercício das atividades remuneradas no Estado do Acre, compondo em 58,64% das Pessoas Ocupadas – PO no estado para o período considerado, enquanto que as mulheres compõem a PO em 41,36%, para o período considerado. Quando se adiciona escolaridade na comparação dos gêneros, homens e mulheres acreanas ocupadas entre as diversas categorias de formação escolar, conforme figura 8, a comparação evidencia

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uma larga vantagem do gênero masculino nas ocupações que exigem baixa escolaridade até a faixa que vai de 11 a 14 anos de estudo, a figura ainda deixa evidente que quando a escolaridade se eleva para os estratos superiores, o gênero masculino perde participação. Entretanto, na faixa superior de ensino (formação universitária e pós-graduação) as mulheres ocupadas levam substancial vantagem em relação ao segmento masculino ocupado. Figura 5: Distribuição das pessoas ocupadas no acre, segundo gênero e faixas de escolaridade, 2009.

Fonte: PNAD/IBGE. - Nota: Elaboração do autor.

É oportuno também, analisar a evolução do emprego no Acre por setores de atividade, uma vez que será possível saber o peso de cada setor na composição do emprego no mercado de trabalho acreano. Assim, de acordo com os dados do CAGED do Ministério do Trabalho e Emprego, mostrados na tabela 01, percebe-se que o setor campeão em geração de postos de trabalho é o Comércio, chegando a cifra de mais de 7 mil contratações no ano de 2008. Logo em seguida tem-se a Construção Civil com aumentos significativos de suas contratações, principalmente após o ano de 2007, chegando em 2008 com mais de 4,5 mil contratações. Por fim, o setor de Serviços também apresentou crescimento, de forma mais equilibrada, de seus contratados ao longo dos anos.

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Tabela 1: Evolução do emprego no AC, segundo setor de atividade – 2005 a 2008.

Fonte: Ministério do Trabalho e Emprego/CAGED - Nota: Elaboração própria.

Verifica-se que os demais setores oscilaram seus níveis de contratações entre os anos em análise, porém quase todos incrementaram, mesmo de forma mais modesta, seus níveis de contratações ao longo do período. Conforme a tabela 01, percebe-se que o setor que mais admite trabalhadores é o Comércio, que também é o setor que mais demite trabalhadores, chegando a marca de mais de 7 mil demissões no ano de 2008. Apresentando, dessa forma, uma alta rotatividade da mão-de-obra nesse setor, o que pode indicar uma baixa qualidade do emprego nessa atividade. O segundo setor que mais desemprega fator mão-de-obra é a Construção Civil, seguido do setor de Serviços. Fazendo um comparativo entre as admissões e demissões, percebe-se que existe certa homogeneidade na evolução das admissões e demissões em quase todos os setores. Essa evolução homogênea significa que, praticamente, o mesmo quantum de mão-de-obra contratada é demitido de período em período. Isso traz um debate antigo sobre a alta rotatividade do emprego no Brasil e seus efeitos, se observado os dados da tabela 01, essa discussão pode ser trazida para o Acre, o que infelizmente não é o foco da presente pesquisa, porém, deixa-se aqui uma brecha para trabalhos futuros.

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Material e Metodos Análise em Componentes Principais (ACP) Esta seção busca traçar o modelo que será usado para caracterizar o perfil do trabalhador que consegue ou não a inserção no mercado de trabalho, tal perfil pode ser traçado pela Análise Multivariada dos dados, através do Método de Componentes Principais. De acordo com Rodrigues & Branco (2006), a análise de componentes principais está relacionada com a transformação de um conjunto de variáveis originais, intercorrelacionadas, num novo conjunto de variáveis não correlacionadas, as componentes principais. Assim, a análise de componentes principais torna-se uma técnica estatística poderosa que pode ser utilizada para redução do número de variáveis e para fornecer uma visão estatisticamente privilegiada do conjunto de dados. A análise da componente principal (ACP) será aplicada aos dados para avaliar as associações entre as variáveis, evidenciando a participação dos fatores individuais, circunstâncias pessoais e fatores externos [exógenos] na determinação de inserção da força de trabalho no mercado. Essa técnica fornece as ferramentas adequadas para identificação das variáveis mais importantes na massa de dados, e consiste em reescrever as variáveis originais em novas variáveis denominadas componentes principais, através de uma transformação de coordenadas, não correlacionadas, que explicam parte da variação de um conjunto de variáveis a partir de um número menor de variáveis subjacentes. Considere um conjunto de variáveis multidimensionais X1, X2, ... , Xp. É possível obter do conjunto original outro conjunto de variáveis Y1, Y2, ... , Yp (combinações lineares de X’s) estatisticamente independentes. A transformação de coordenadas é um processo trivial quando feito usando matrizes. Defini-se como componente principal de Xi a combinação linear Yi expressa por:

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(1) onde, Yi é a componente, aij é o coeficiente de correlação e Xi a variável explicativa. Cada um desses (Y1, ...., Yp) é uma combinação linear de todas as variáveis originais (X1, ....,Xp), independentes entre si e escolhidos por ordem decrescente dos autovalores com o máximo de informação, em termos de variação total, contida nos dados iniciais permitindo, com isso, reduzir a dimensão do conjunto original (CRUZ & REGAZZI, 1997). Em outras palavras, as n-variáveis originais geram, por meio de suas combinações lineares, n-componentes principais, cuja principal característica, além da ortogonalidade (não há correlação), é que são obtidas em ordem decrescente de máxima variância, ou seja, Y1 é aquela que explica maior parcela de variabilidade total, Y2 explica a segunda maior parcela e assim por diante: (2) No conjunto original, as variáveis originais têm a mesma importância estatística, enquanto que as componentes principais têm importância estatística decrescente. Ou seja, as primeiras componentes principais explicam a maior parte da variância total, podendo-se desprezar as demais. Destas características pode-se compreender como a análise de componentes principais: a) pode ser analisada separadamente devido à ortogonalidade, servindo para interpretar o peso das variáveis originais na combinação das componentes principais mais importantes; b) pode servir para visualizar o conjunto da amostra apenas pelo gráfico das primeiras componentes principais, que detêm maior parte da informação estatística. (NETO, 2004) De acordo com Marroco (2003), o modelo de ACP segue as seguintes restrições:

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(3) A escala das novas componentes seja fixa de modo a manter constante a variância total; (4) A primeira componente principal explique a maior proporão da variância nas variáveis originais; (5) A componente seguinte explique a maior proporção da variância não explicada pela primeira componente e esta é independente da primeira; (6) A variância total das componentes seja igual ao total da variância nas variáveis originais. Considere o vetor Xt [X1, X2, ... , XP] constituído por p componentes e tem matriz de variância-covariância dada por ∑. Cada componente Xi , i=1,2,3,..., p é uma variável aleatória. As componentes principais são extraídas de tal forma que cada componente principal (Yi) necessita de um vetor de coeficientes dado por ait = [ai1, ai2, ..., aip], tal que a variância de aitX é máxima entre a classe de todas as combinações de X, sujeita à restrição de que ait ai = 1. (7) Assim, o problema de otimização obtém-se solução por recurso às derivadas parciais e ao Multiplicador de Lagrange: (8) 24

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Derivando a equação lagrangeana (08) obtém-se a solução do problema de maximização obtendo dada por: (9) onde, m é o multiplicador de Lagrange, I a matriz identidade e 0 é o vetor nulo; Dando tratamento algébrico em (9) obtém-se a variância da componente principal. Tem-se que: (10) O autovalor mi representa a variância da componente Yi e como m1 ≥ m2 ≥ m3 ≥ ...≥ mp, a primeira e p-ésima componente principal representa respectivamente, a maior e a menor variabilidade. Dessa forma, a proporção da variância total do vetor X que é explicada pela i-ésima componente é dada por: (11) De modo geral, a literatura sobre a utilização de componentes principais nas diversas áreas de aplicação mostra que, para interpretar dados com sucesso, o ideal é usar número de componentes, as primeiras, que captem ou acumulem uma percentagem de variâncias explicada igual ou superior a 70%. Entretanto, “em ciências sociais, na qual as informações são menos precisas, não é raro considerar uma solução que explique 60% da variância total (e em alguns casos até menos) como satisfatória”. (SILVA E PADOVI, 2006, p.105) Uma regra prática para desconsiderar os componentes principais de menor importância, é eliminar aqueles com raízes características inferior à média dos autovalores.

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Fontes de Dados e Variáveis Fontes de dados Os dados utilizados neste trabalho foram procedentes de fonte secundária, num primeiro momento, coletada das estatísticas dos Indicadores Sociais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE e posteriormente de fonte primária (mediante entrevista e aplicação de questionário com público alvo - população economicamente ativa masculina e feminina, aplicado na primeira semana de junho de 2010), os dados coletados foram analisados através de métodos estatísticos e organizados em tabelas. Segundo GIL (1991), o tamanho da amostra para que seja fidedigna estatisticamente, deve ser composta por suficiente número de casos. Por sua vez, para amostras estatisticamente infinitas (acima de 100.000 observações), esse número depende da percentagem com que o fenômeno ocorre, de seu complemento, do erro máximo permitido e do nível de confiança escolhido. Nesse caso, o tamanho da amostra, neste trabalho, foi estimado pela metodologia proposta por Andrade e Ogliari (2007), uma vez que este método fornece um resultado maior que os outros métodos encontrados na literatura, que poderiam ser aplicados na presente pesquisa, assim: (12) em que n é o tamanho da amostra; Zc/2= 1,96, nível de confiança escolhido e v = 0,50 é o desvio padrão. Pode-se observar na expressão (12), que o tamanho da amostra depende do grau de confiança desejado, que é de 95%, através do valor de Z, do desvio padrão da população (v) e do erro máximo de 5%, assim, de acordo com dados PNAD/IBGE (20062007), a população acreana, economicamente ativa na semana de referência, por situação do domicílio e sexo, 2006-2007, zona urbana foi de 229.000 indivíduos. Dessa forma, a equação (12) resultou em uma amostra de 385 participantes do estudo; no entanto, ao ser26

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em adicionados os 10% de margem de segurança, obtiveram-se 424 indivíduos no total da amostra que faz parte da presente pesquisa. Em Rio Branco, a amostra ficou distribuída em 15 bairros da Capital acreana, escolhidos aleatoriamente por sorteio dentre os 146 bairros existentes na capital, o que representa um percentual de aproximadamente 10% do total de bairros. Esses 15 bairros totalizam uma população de aproximadamente 24.408 habitantes, cuja amostra em cada bairro foi definida proporcionalmente ao tamanho da população de cada bairro em relação à população total de Rio Branco. A análise das características socioeconômicas dos entrevistados, no âmbito da amostra descrita, tinha como finalidade contemplar variáveis relacionais que deveras pudessem influenciar no nível de empregabilidade e de renda do trabalhador da Capital acreana, onde se buscou perceber aspectos como as características individuais, familiares e gerais de emprego da amostra. Definição das Variáveis A Tabela 2 apresenta a definição das variáveis utilizadas nas regressões. Na maioria dos casos as descrições são auto-explicativas, cabendo, contudo, algumas observações. Foram utilizadas variáveis dummes de intercepto para raça, formação escolar, posição na ocupação. No caso da raça, excluiu-se a amarela.

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Tabela 2: Descrição das variáveis utilizadas no modelo de componentes principais que caracterizam o mercado de trabalho em Rio Branco, Acre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

Importante colocar que, conforme a literatura existente nessa área, a proxy “EXPERIÊNCIA” apresenta algumas limitações, principalmente, no que se refere a países em desenvolvimento, uma vez que há muitos casos de interrupções da vida escolar do aluno.

Resultados e Discussões Perfil do mercado de trabalho acreano Verificando o comportamento da mão-de-obra em Rio Branco para o período de referência da pesquisa (março de 2010), percebeu-se que 61,5% da mão-de-obra estavam empregadas e 38,5% estavam desempregadas, conforme dados da tabela 03, e que há uma maior participação das mulheres atuando no mercado de trabalho perfazendo um percentual de 52,4% dos trabalhadores empregados. Dos trabalhadores empregos a maioria se enquadra na faixa etária de 25 a 39 anos com um percentual de 49,36%, indicando que a variável idade é um importante fator diferenciador na obtenção de um emprego, os trabalhadores mais maduros, 40

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anos ou mais, participam com 42,06%, mostrando que o mercado de trabalho acreano ainda é bem receptivo a essa faixa etária, porém a menor participação é da faixa dos jovens de 17 a 24 anos que participam do mercado com apenas 8,58%, denotando, essa faixa, uma dificuldade de inserção no mercado de trabalho. Tabela 03: Participação e não participação percentual da população segundo características e grupos no Acre, 2010.

Fonte NTE: Resultado da Pesquisa.

Observa-se também que os jovens da faixa etária de 17 a 24 anos são os trabalhadores que compõem parcela significativa do segmento dos desempregados, em torno de 24,24%, isso mostra a dificuldade que esses jovens têm de acessar o mercado de trabalho. Uma explicação para essa situação pode ser a pouca qualificação e a pouca experiência profissional que podem ter esses jovens na hora de ingressar no mercado. Outra característica a ser observada é o percentual de casados, que perfaz um percentual de 51,1%, isso pode indicar duas situações, a primeira que o mercado pode está selecionando

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trabalhadores mais responsáveis, já que a condição de ser casado supõe-se ter maiores responsabilidades na vida e a segunda que a procura por emprego pelas pessoas que precisam manter um lar seja bem maior do que as que não precisam. Isso pode ser confirmado na condição de ser solteiro, uma vez que no segmento dos desempregados os solteiros lideram as estatísticas, 57,6%. No segmento cor da pele não há muita surpresa, uma vez que a composição da população acreana é composta em sua maioria pelos indivíduos de cor parda (62,31%), dessa forma, não é surpresa ter-se que a maior parte dos indivíduos empregados seja da cor parda, 57,5%. Percebe-se também, que o mercado prefere os mais escolarizados, tendo em vista que, conforme a tabela 3, se forem agrupados os seguimentos: segundo grau completo até pós-graduação, o montante de trabalhadores que fazem parte desse grupo chega a cifra de 76,33% dos empregados. Dessa forma, visualiza-se que a educação é um fator de adequação dos recursos humanos às novas exigências do mercado de trabalho, seja em função da maior competitividade requerida pela abertura da economia, seja pela difusão das novas formas de produzir que exigem trabalhadores mais instruídos. Assim, os trabalhadores que se enquadram na faixa etária dos 25 a 39 anos, parecem ser a faixa mais bem instruída, educacionalmente, para o mercado de trabalho, compondo em 18,45% a faixa de 12 a 15 anos de estudos, isso indica que estar cursando ou ter concluído um curso superior é diferencial no mercado, de acordo com a tabela 4. Tabela 4: Participação percentual no mercado de trabalho por condição de sexo, estado civil e anos de estudo, segundo faixa etária no Acre, 2010.

FONTE: Resultado da Pesquisa.

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Uma característica importante no mercado de trabalho acreano é o tipo de vínculo existente na atividade remunerada no Estado do Acre. Observa-se que a maior parte dos trabalhadores inseridos no mercado de trabalho está atuando no setor público, o que se pode concluir que o grande empregador no Estado ainda é o setor público, como pode ser notado na tabela 5. Tabela 5: Vínculo da atividade remunerada em Rio Branco-Ac, 2010 (em %).

FONTE: Resultado da Pesquisa.

Importante observar que a participação na vida econômica familiar também tem influência no salário de reserva do trabalhador, como pode ser observado na tabela 6, uma vez que, dentro da mão-de-obra empregada, os indivíduos Chefe de família são os que ocupam a maior proporção no mercado trabalho, 60,1%. Isso significa que pelo fato da responsabilidade da sobrevivência do lar, o indivíduo responsável pelo sustento de uma família é induzido a aumentar sua procura por emprego e ter relativamente um salário de reserva menor do que outro trabalhador que não se encontra na mesma situação. Tabela 6: Participação na vida econômica da família em Rio Branco-AC, 2010 (em %).

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Pode ser observado ainda, que dos trabalhadores em atividade a sua grande maioria, enquadrados no segmento chefia de família, 55% compõem-se de homens e 45% de mulheres comandando a vida econômica familiar.

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A mão-de-obra feminina, como chefe de família, participa de forma significativa do mercado de trabalho acreano, o que demonstra uma participação ativa da mulher no sustento familiar, que na maioria das vezes, são mães que dividem o dia-a-dia entre o sustento da família (trabalho) e os cuidados com os filhos, acumulando a função de mãe e pai e ainda sustentam a família. Dessa forma a condição de o indivíduo ser pai ou mãe se configura em outra variável que pode induzir o indivíduo a uma maior procura por emprego, principalmente no caso famílias monoparentais3, uma vez que se torna imprescindível o sustento do filho. Já os desempregados, conforme a Tabela 7, estão compostos em sua grande parte de mulheres acima dos 40 anos de idade (29,31%). E que ainda, pôde ser observado, na pesquisa conforme a tabela 2, que a maioria dos trabalhadores desempregados e casados (42,40%) era do sexo feminino. Dessa forma, justifica-se certa correlação entre ser casado e ser mulher acima de 40 anos, em situação de desemprego, uma vez que as mulheres casadas nessa faixa etária, em boa parte dos casos, já estão num estágio de casamento mais estruturado no qual o marido é o provedor do sustento familiar, elevando o salário de reserva da esposa na inserção no mercado. Tabela 7: Desempregados por condição de sexo, estado civil e anos de estudos segundo faixa etária em Rio Branco no Acre, 2010 (em %).

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Percebe-se ainda, conforme a tabela 7, que a maioria dos desempregados está em níveis de escolaridade inferior a 11 anos de estudos (cursando ou concluído o ensino médio), reforçando ainda mais a conclusão de que a escolarização em nível superior pode se traduzir em maior empregabilidade, já que acima dos 12 anos de estudos em diante (cursando ou concluído nível superior) nota-se 3. Entenda-se aqui, família monoparental como maternidade ou paternidade solteira, significa, em qualquer caso, uma deficiência no quadro familiar.

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um percentual pequeno de desempregados. Nota-se também que quanto aos jovens, 17 a 24 anos, quanto mais escolarizados eles são, menores são as chances de ficarem desempregados. Quando o quesito é rendimento, observa-se, conforme tabela 08, que os trabalhadores do sexo masculino dominam as faixas salariais mais elevadas, enquanto que a mão-de-obra feminina domina as faixas de rendimento mais baixas. Isso pode indicar que o mercado ainda é seletivo no tocante ao gênero da mão-de-obra e que ainda podem existir diferenças salariais entre homem e mulher no mercado de trabalho. Tabela 8: Participação no mercado de trabalho por condição de sexo e cor, segundo faixa salarial em Rio Branco-Acre, 2010 (em %).

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Outra característica a ser destacada quando se discuti rendimento é a participação no mercado trabalho da cor da pele da mão-de-obra, uma vez que pode se notar que, segundo dados da tabela 8, há uma predominância da cor parda no mercado de trabalho acreano (56,25%), isso pode ser explicado pela alta participação dessa classe na composição da população do Estado do Acre, 62,31%. Percebe-se que, no mercado de trabalho, a cor negra mantém pouca participação no mercado de trabalho, sendo quase inexistente sua participação nas faixas salariais mais elevadas. Observa-se também, que os indivíduos de cor branca, lideram, na média, as faixas salariais mais elevadas (acima de 6 salários mínimos). E por fim é importante observar que, conforme dados da tabela 9, os maiores retornos salariais no mercado de trabalho

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estão correlacionados com maiores níveis de escolaridade, uma vez que as faixas salariais mais elevadas só são alcançadas a partir de 9 anos ou mais de estudos, ou seja, apenas os indivíduos que estão cursando o ensino médio em diante conseguem atingir melhores remunerações no mercado. Por outro lado, os menores ganhos dentro do mercado estão correlacionados com níveis de escolaridade inferior, menos de 8 anos de estudos, uma vez que as faixas salariais mais elevadas raramente são alcançadas por indivíduos com pouco escolarização, conforme observado na tabela 9. Tabela 9: Participação no mercado de trabalho por condição de anos de estudos, segundo faixa salarial em Rio Branco-Acre, 2010 (em %).

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Dessa forma, conforme pode ser observado na tabela 10, os rendimentos médios dos trabalhadores se elevam com os maiores níveis educacionais e pelo aumento da idade. Um trabalhador com ensino fundamental completo4, na faixa de 25-39 anos, ganha em média R$ 573,33 enquanto que um trabalhador na faixa de 40 anos ou mais tem seu ganho aumentado para R$ 593,50. Para o trabalhador com ensino médio completo, na faixa de 17-24 anos, o ganho médio é de R$ 1.270,33; para a faixa de 25-39 anos, o ganho aumenta para R$ 1.343,47; na faixa de 40 anos ou mais os ganhos se elevam para R$ 1.572,32. Para o trabalhador que possui nível superior completo, os resultados seguem a mesma tendência: na faixa de 17-24 anos, o 4. Não foi observado, na amostra, trabalhadores com ensino fundamental completo na faixa de 17-25 anos de idade.

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ganho é de R$ 1.903,33; para faixa de 25-39 anos, o ganho se eleva para R$ 2.551,71; e na faixa de 40 anos ou mais o ganho salta para R$ 2.989,47. Tabela 10: Renda média versus idade, segundo o grau de escolaridade, no Acre em 2010.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Esse ganho maior dos trabalhadores com nível superior completo, em comparação a outras faixas de escolaridade inferior, pode ser explicado pela maior seletividade do mercado no provimento de cargos mais especializados, os quais exigem uma maior qualificação. Importante notar que os ganhos, ainda com relação aos indivíduos com nível superior, são maiores ao passo que a idade se eleva, o que pode indicar que a maturação do estoque de capital5 humano é um fator preponderante na aquisição de uma boa renda no mercado. Importante observar que a renda aumenta com maior intensidade para grupos com níveis de escolaridade mais elevados. Dessa forma, convém comparar que um trabalhador com diploma de nível superior, na faixa de idade de 25-39 anos, aufere cerca de R$ 2.551,71; comparativamente, um trabalhador também com diploma de nível superior, com a faixa de 40 anos ou mais, aufere R$ 2.989, 47. Dessa maneira, o efeito diploma, para os empregados da presente pesquisa, combinado com anos de experiência profissional, elevaram o rendimento em, aproximadamente, R$ 450,00. Já para os trabalhadores com ensino médio e fundamental, completos, a diferença nas mesmas faixas de idade, calculadas acima, é de R$ 300,00 e R$ 20,00, respectivamente. 5. Entenda-se maturação do estoque do capital humano como o investimento do trabalhador em anos de estudos, aquisição de experiência profissional e pelo investimento em cursos extras após o período escolar, alcançando melhores níveis com anos de experiência.

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Caracterização da mão-de-obra no mercado de trabalho A caracterização deu-se primeiro pela análise geral do mercado, onde participaram toda a amostra, empregados e desempregados. Posteriormente, procedeu-se a análise apenas dos indivíduos empregados e por fim, finalizou-se com a análise dos indivíduos desempregados. Assim, a primeira etapa possibilitou a extração de seis componentes com raiz característica maior que a unidade e que sintetizam as informações contidas nas 18 variáveis originais. Após rotação ortogonal pelo método varimax, conforme a Tabela 11, percebe-se que as seis componentes selecionadas explicam, em conjunto, 60,96% da variância total das variáveis selecionadas. Tabela 11: Percentual da variância total explicada pelas componentes principais que caracteriza a mão de obra empregada e desempregada no mercado de trabalho de Rio Branco - Acre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

O teste de Bartlett6 mostrou-se significativo, rejeitando a hipótese nula de que a matriz de correlação é uma matriz identidade. O teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), para análise da adequabilidade da amostra apresentou valor de 0,704, indicando que a amostra é passível de ser analisada pelas técnicas de redução de fator. A Tabela 12 apresenta as cargas fatoriais e as comunalidades para as componentes consideradas. Para sua interpretação, foram consideradas apenas as cargas fatoriais com valores superiores a 0,70 (destacadas em negrito). Os valores encontrados para as comunalidades7, apesar de algumas variáveis possuírem pouca relação com os fatores, revelam que boa parte das variáveis tem sua variabilidade captada e representada pelas seis 6. Teste BTS: Approx. Chi-Square 947.128, df 153 (nível de significância: 0,000). 7. Segundo Hair et al. (2005), as comunalidades representam a quantia de variância explicada pela solução fatorial para cada variável.

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componentes, uma vez que as comunalidades são altas indicando que os componentes extraídos representam bem as variáveis. Tabela 12: Matriz de Componentes Principais para caracterização da mão de obra empregada e desempregada no mercado de trabalho em Rio Branco-Acre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

Percebe-se que a componente CP1 está positiva e fortemente relacionada com a variável ANOS_EST (anos de estudos), que expressa os fatores individuais, tais como: competências e atributos educacionais dos indivíduos adquiridos ao longo de sua vida escolar, e que quanto mais escolarizada a mão de obra, maiores são as possibilidades de um trabalhador acessar com êxito o mercado de trabalho. Nota-se, também, que a CP1 está negativamente relacionada com a EXPERIÊNCIA, se for considerado que a análise da tabela 12 refere-se tanto aos empregados quanto aos desempregados e que a há uma porcentagem significativa de desempregados (aproximadamente 39%) na amostra, pode esse fato ter arrastado esse peso fatorial em desfavor da empregabilidade, nesse caso em particular pode-se considerar de baixa importância. Observa-se que as variáveis caracterizantes estão ligadas a uma dimensão importante na vida do indivíduo, atrelada ao nível de aprendizado e aperfeiçoamento do trabalhador durante sua vida laboral.

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A componente CP2 é positiva e fortemente relacionada com a variável PART_ECN_FAM (participação econômica familiar), a qual refere-se às circunstâncias pessoais ligadas às circunstâncias familiares, e com a variável RENDA, ligada a circunstância de acesso aos recursos que permitam ao indivíduo desde a mobilidade física, passando pelo acesso ao consumo até o acesso a informação e grupos de status. Observa-se que as variáveis caracterizantes estão ligadas às circunstancias pessoais do trabalhador, tais como o vínculo familiar que o obriga a demandar mais trabalho no mercado que qualquer outro indivíduo em situação contrária. Na maioria dos casos, como evidenciado na seção anterior, os indivíduos são chefes de famílias, sendo responsáveis pelo provimento financeiro de um lar, e ainda mais, a situação se agrava quando da existência de filhos nesse lar, o que amplia a responsabilidade pela sobrevivência familiar. Na componente CP3, predomina de forma positiva e fortemente relacionada às variáveis ANOS_ESC_PAI (escolaridade do pai) e ANOS_ESC_MÃE (escolaridade da mãe), ligadas às circunstancias pessoais, principalmente, a cultura cultivada no ambiente familiar. Uma vez que juízos de valor do ambiente familiar, isto é, os dos pais, constituem para a criança ou adolescente, ou melhor, a futura mão-de-obra, coisas evidentes e inclusive as regras habituais de urbanidade, de cidadania, da importância dos estudos como meio de acesso a melhores carreiras profissionais, entre outras. A ação dos pais, no contexto familiar, é predominante, pelo menos nas boas famílias (sendo potencializado por melhores níveis educacionais dessa) sempre que os pais cumprem o seu papel, e no momento em que a futura mão-deobra começa a emancipar-se do ambiente familiar, já está carregada de um espírito que fora cultivado no ambiente familiar e que carregará consigo por todo caminho que percorrer. Enfim, pais mais escolarizados são pais que em geral estão mais presentes durante a vida escolar dos filhos, acompan-

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hando seu aprendizado e sua educação, o que se torna uma ferramenta importante para que a futura mão-de-obra chegue à idade ativa para o mercado mais bem preparada. Observa-se que as variáveis caracterizantes estão ligadas às circunstancias pessoais do trabalhador, tais como a criação de um ambiente familiar propício a uma cultura de trabalho, proporcionada por uma boa educação dos pais, uma vez que pais mais escolarizados, na maioria das vezes, se traduzem em filhos mais escolarizados e mais educados, com boas chances de obtenção de emprego, que desde cedo já é cultivado pelos pais. A componente CP4 está positivamente relacionada à variável QUAL_PROF (qualificação profissionalizante), ligada aos fatores individuais, tais como habilitações e capacitações que o trabalhador obteve ao longo desua vida laboral, em grande parte, os cursos técnicos que asseguram uma vaga no mercado de trabalho. Na componente CP5, destaca-se a relação negativa que existe entre a componente e a variável COR. Uma vez visto, na seção anterior, que a maioria da população acreana é de cor parda e que isso se reflete da mesma forma no mercado de trabalho, entende-se dessa forma que a cor parda caracteriza a cor da mão-de-obra no mercado de trabalho em Rio Branco. E por fim a componente CP6 está positivamente relacionada com a variável VAL_BENEF (valor do benefício social), ligada a uma fonte de renda na qual, em grande parte, não está ligada aos proventos do mercado de trabalho, mas deve ser considerada por ter influência no salário de reserva da mão de obra. Logo após a análise do conjunto de empregados e desempregados, foi separado na pesquisa o grupo dos que estão exercendo atividade remunerada (empregados), a partir do qual foi possível a extração de seis componentes com raiz característica maior que a unidade e que sintetizam as informações contidas nas 18 variáveis originais. Após rotação ortogonal, conforme a Tabela 13, percebe-se que as seis componentes selecionadas explicam, em conjunto, 60,20% da variância total das variáveis selecionadas.

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Tabela 13: Percentual da variância total explicada pelas componentes principais que caracteriza a mão de obra empregada no mercado de trabalho de Rio Branco Acre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

O teste de Bartlett8 mostrou-se significativo, rejeitando a hipótese nula de que a matriz de correlação é uma matriz identidade. O teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), para análise da adequabilidade da amostra apresentou valor de 0,671, indicando que a amostra é passível de ser analisada pelas técnicas de redução de fator. A Tabela 14 apresenta as cargas fatoriais e as comunalidades para as componentes consideradas. Para sua interpretação, foram consideradas apenas as cargas fatoriais com valores superiores a 0,70 (destacadas em negrito). Os valores encontrados para as comunalidades, apesar de algumas variáveis possuírem pouca relação com os fatores, revelam que boa parte das variáveis tem sua variabilidade captada e representada pelas seis componentes, uma vez que as comunalidades são altas indicando que os componentes extraídos representam bem as variáveis. 8. Teste BTS: Approx. Chi-Square 527.970, df 153 (nível de significância: 0,000).

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Tabela 14: Matriz de Componentes Principais para caracterização da mão de obra empregada no mercado de trabalho em Rio Branco-Acre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

Os valores encontrados para as comunalidades, apesar de algumas variáveis possuírem pouca relação com os fatores, revelam que boa parte das variáveis tem sua variabilidade captada e representada pelas seis componentes, uma vez que as comunalidades são altas indicando que os componentes extraídos representam bem as variáveis. Conforme tabela 14, análise dos empregados, a componente CP1 está positiva e fortemente relacionada com as variáveis ANOS_ ESC_PAI e ANOS_ESC_MÃE, ligadas às circunstancias pessoais, principalmente, como já mencionado, a maior participação dos pais na educação dos filhos. Observa-se que as variáveis caracterizantes estão ligadas a criação de um ambiente familiar no qual os pais são mais atuantes na vida do filho e a ação dos pais, no contexto familiar, é predominante, pelo menos nas boas famílias (sendo potencializado por melhores níveis educacionais dessa) sempre que os pais cumprem o seu papel (acompanhar, incentivar, criar condições para uma boa educação, entre outros), e no momento em que a futura mão-de-obra começa a emancipar-se do ambiente familiar, já está carregada de bons ensinamentos, aprendizados e valores, que fora cultivado no ambiente familiar e que carregará consigo por todo caminho que percorrer.

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Enfim, pais mais escolarizados são pais que em geral participam mais durante a vida escolar dos filhos, acompanhando seu aprendizado e sua educação, o que se torna uma ferramenta importante para que a futura mão-de-obra chegue à idade ativa para o mercado mais bem preparada. Observa-se que as variáveis caracterizantes estão ligadas às circunstancias pessoais do trabalhador, tais como a criação de um ambiente familiar propício a uma cultura de trabalho, proporcionada por uma boa educação dos pais, uma vez que pais mais escolarizados, na maioria das vezes, se traduzem em filhos mais escolarizados e mais educados, com boas chances de obtenção de emprego, que desde cedo já é cultivado pelos pais. Não foge muito a regra, mas pais mais escolarizados sempre preparam e incentivam os filhos para o trabalho, dando todo o apoio moral e até financeiro para propiciar a inserção dessa mão-de-obra no mercado. A componente CP2 é negativa e fortemente relacionada com a variável QT_FILHOS, ligadas às circunstancias pessoais, principalmente às circunstâncias familiares, por exemplo, a necessidade de cuidar de crianças; e está fortemente e positivamente relacionada com a variável EXPERIÊNCIA, denotando a preponderância dos fatores individuais, relacionados à aquisição de competências e atributos laborais. Observa-se que as variáveis caracterizantes estão ligadas a duas dimensões importantes na vida do indivíduo, a primeira dimensão está ligada a estrutura familiar, a condição de ter ou não filhos e a quantidade deste como fator de inserção no mercado, que, normalmente, essa variável tem peso positivo em estudos congêneres, uma vez que a condição de ter filhos induz o indivíduo a uma maior buscar pela a inserção no mercado visando o provimento do sustento do filho. Entretanto, na presente pesquisa, para os empregados, essa variável apresentou uma relação negativa com a empregabilidade, analisando de forma mais detalhada a amostra percebe-se que a maioria dos indivíduos com filhos são casados e do sexo feminino, isso pode

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indicar que mães casadas pode estar abdicando da inserção no mercado de trabalho para cuidar dos filhos. A segunda dimensão identificada na componente CP2 está ligada ao nível de aprendizado, aperfeiçoamento e habilidades adquiridas pelo trabalhador durante sua vida laboral. O sucesso da mão-de-obra no mercado de trabalho sofre influência direta da aquisição de habilitações e especializações profissionais durante o período em que a mão-de-obra está ativa e empregada, refletindo no que a literatura chama de experiência profissional. Na componente CP3, percebe-se uma forte relação positiva com variável CTPS, à qual não tem a única finalidade de provar o tempo de serviço prestado ao empregador, bem como o salário estipulado, mas também, caracteriza a existência de mercado formal de trabalho. Observa-se que a variável determinante está ligada a existência de um mercado trabalho formal, no qual há a busca pela assinatura da Carteira de Trabalho e Previdência Social – CTPS como forma de se ter maiores garantias no mercado de trabalho. Já a CP4 está positiva e fortemente relacionada com as variáveis: SEXO, denotando a seletividade do mercado com relação ao gênero da mão-de-obra; e com a variável RENDA, ligada a circunstancia de acesso aos recursos que permitam ao indivíduo desde a mobilidade física, passando pelo acesso ao consumo até o acesso a informação e grupos de status. Observa-se aí que as variáveis determinantes estão ligadas, primeiro, ao gênero da mão-de-obra, no qual observou-se, na seção anterior, um percentual muito grande do gênero feminino no mercado de trabalho acreano, o que pode indicar que a absorção do mercado pelas mulheres pode ser maior que a dos homens; e segundo pela possibilidade de acesso a recursos, os quais possam proporcionar aos trabalhadores uma maior mobilidade na busca por um posto de trabalho de acordo com a localização geográfica desse, passando pelo acesso ao consumo até o acesso a informação e grupos de status. A CP5 está positiva e fortemente relacionada com a variável QUAL_PROF, ligada aos fatores individuais, tais como habilitações e capacitações que o trabalhador obteve ao longo de sua vida laboral.

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Observa-se que a variável determinante está ligada a competências e qualificações profissionais que deixam a mão de obra mais qualificada para o mercado de trabalho, são, em grande parte, os cursos técnicos que asseguram uma vaga no mercado. E por fim, a CP6 está positiva e fortemente relacionada com a variável EST_CIVIL, ligadas as circunstâncias pessoais da mão de obra, denotando a situação de estar ou não casado. Conforme analisado na seção anterior, percebe-se que a porcentagem de indivíduos casados se sobrepõe aos indivíduos solteiros, assim, observa-se aí que a variável caracterizante está ligada a duas dimensões importantes, a primeira que o mercado pode está selecionando trabalhadores mais responsáveis, já que a condição de ser casado supõe-se ter maiores responsabilidades na vida e a segunda que a procura por emprego pelas pessoas que precisam manter um lar seja bem maior do que as que não precisam. Após a análise do grupo dos empregados, o enfoque foi dado ao grupo dos desempregados, no qual foi possível a extração de seis componentes com raiz característica maior que a unidade e que sintetizam as informações contidas nas 18 variáveis originais. Após rotação ortogonal, conforme a Tabela 15, percebese que as seis componentes selecionadas explicam, em conjunto, 67,22% da variância total das variáveis selecionadas. Tabela 15: Percentual da variância total explicada pelas componentes principais que caracteriza mão de obra desempregada no mercado de trabalho de Rio Branco - Acre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

O teste de Bartlett9 mostrou-se significativo, rejeitando a hipótese nula de que a matriz de correlação é uma matriz identidade. O teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), para análise da adequabili9. Teste BTS: Approx. Chi-Square 484.156, df 136 (nível de significância: 0,000).

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dade da amostra apresentou valor de 0,694, indicando que a amostra é passível de ser analisada pelas técnicas de redução de fator. A Tabela 16 apresenta as cargas fatoriais e as comunalidades para as componentes consideradas. Para sua interpretação, foram consideradas apenas as cargas fatoriais com valores superiores a 0,70 (destacadas em negrito). Os valores encontrados para as comunalidades, apesar de algumas variáveis possuírem pouca relação com os fatores, revelam que boa parte das variáveis tem sua variabilidade captada e representada pelas seis componentes, uma vez que as comunalidades são altas indicando que os componentes extraídos representam bem as variáveis. Tabela 16: Matriz de Componentes Principais para caracterização da mão de obra desempregada no mercado de trabalho em Rio BrancoAcre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

Percebe-se que para a análise dos desempregados, a componente CP1 está positiva e fortemente relacionada com a variável COR, como já visto a população acreana se compõe principalmente de indivíduos de cor parda (67,73%) e isso se reflete da mesma forma no mercado de trabalho, uma vez que quase 60% dos desempregados são de cor Parda. Entende-se dessa maneira

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que há uma probabilidade muito grande de que o indivíduo que esteja fora do mercado seja da cor parda, não sendo assim uma boa variável para análise. A componente CP2 é positiva e fortemente relacionada com a variável QT_FILHOS, ligada às circunstancias pessoais, principalmente às circunstâncias familiares, por exemplo, a necessidade de cuidar de crianças; e está forte e negativamente relacionada com a variável ANOS_ESC_PAI, ligada às circunstancias pessoais, principalmente, como já mencionado, a cultura de trabalho, no sentido de como o trabalho é ou não encorajado no contexto familiar. Observa-se que as variáveis caracterizantes estão ligadas a duas dimensões importantes na vida do indivíduo, a primeira dimensão está ligada a estrutura familiar, a condição de ter ou não filhos e a quantidade deste como fator determinante de inserção no mercado de trabalho. Para os desempregados, essa variável apresentou uma relação positiva, o que denota que a condição de ter filhos e a quantidade desses na família é fator decisivo para não inserção no mercado, o que se explica pela existência de um número significativo de mães casadas, observado na pesquisa, que optam em não trabalhar e a se dedicar exclusivamente na criação e educação de seus filhos. A segunda dimensão está relacionada à educação dos pais, uma vez que essa variável denota que pais com boa educação podem consolidar uma cultura de valores no ambiente familiar, nos quais os filhos se sintam encorajados e preparados em futuras buscas por emprego no mercado. Dessa forma, para os desempregados essa variável mantém uma relação negativa indicando que pais mais escolarizados se traduzem em filhos menos desempregados. Na componente CP3, percebe-se uma forte relação positiva com as variáveis CURSO_IFORMÁTICA e QUAL_PROF, ligadas aos fatores individuais, tais como habilitações e capacitações que o trabalhador obtém ao longo de sua vida laboral. Observa-se aí que as variáveis caracterizantes estão ligadas a uma dimensão importante na vida do indivíduo que é a capacitação para o mercado de trabalho, e que para os desempregados a variável QUAL_PROF mantém uma relação negativa, o

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que denota a importância dessa variável para reverter a situação de desemprego que se encontra a mão-de-obra. Já a CP4 está negativa e fortemente relacionada com a variável ANOS_ATIVA_FUNÇAO, denotando que os anos de experiência na última função são relevantes para a reinserção da mão-de-obra no mercado de trabalho. Na componente CP5, percebe-se uma forte relação positiva com variável CTPS, à qual não tem a única finalidade de provar o tempo de serviço prestado ao empregador, bem como o salário estipulado, mas também, caracterizar a existência de mercado formal de trabalho. Observa-se aí que para os desempregados se torna indiferente uma vez que nem ao menos conseguiram a inserção no mercado de trabalho quanto mais que essa inserção se torne oficializada pela CTPS, sem contar que essa componente representa uma parcela muito pequena da variabilidade explicada. E por fim, a CP6 está positiva e fortemente relacionada com a variável APERFEIÇOAMENTO, ligada aos fatores individuais nos quais os indivíduos buscam se aperfeiçoar para o mercado, entretanto, levando em consideração que essa representa a menor variabilidade explicada entre as seis componentes e que essa variável diz respeito apenas a uma resposta positiva ou negativa na busca pelo entrevistado por aperfeiçoamentos, não se torna uma variável preponderante para determinar a inserção da mão-de-obra no mercado de trabalho. Fazendo um paralelo entre as análises realizadas, podese traçar as características que mais se destacaram para o grupo geral (empregados e desempregados), para o grupo dos empregados e para o grupo dos não empregados, conforme tabela 17.

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Tabela 17: Fatores mais importantes para caracterização do mercado de trabalho em Rio Branco-AC, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

Observam-se, na tabela 17, que as variáveis que mais se destacam na caracterização da mão-de-obra empregada são os anos de escolaridade dos pais (ANOS_ ESC_PAI e ANOS_ ESC_MAE), mostrando a importância da boa educação dos pais como fator preponderante na potencialiazação das chances de inserção da mão-de-obra no mercado de trabalho, bem como a qualificação profissional (QUAL_PROF) que se mostrou, também, uma variável significativa para a inserção no mercado, como também o estado civil (casados) que se mostrou uma variável de influência na determinação da empregabilidade. A variável renda (RENDA), também deve ser considerada como fator de influência na determinação de inserção da mão-deobra no mercado de trabalho, uma vez que está pode proporcionar ao indivíduo o investimento necessário a sua própria qualificação, pode, também, propiciar desde a mobilidade física, passando pelo acesso ao consumo até o acesso a informação e grupos de status nos quais possam aumentar as chances de obtenção de um emprego. Na caracterização da mão-de-obra desempregada, observa-se que a existência de filhos tem uma influência considerável, entretanto, deve-se levar em consideração duas situações distintas, a primeira quando filhos estão relacionados ao pai, no qual este é induzido a manter uma busca por emprego muito 48

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maior do que em situações no qual não se verifica a presença de filhos, a segunda quando a variável “filhos” está relacionada com a mãe, no qual dependendo do estado civil (casada ou solteira), idade e da quantidade de filhos, a mãe é induzida a abdicar da busca por emprego e permanecer no lar cuidando da criança. No caso da presente pesquisa, a variável “filhos” (QT_ FILHOS) caracteriza a mão-de-obra desempregada, pelo fato de ter sido verificado uma presença significativa de mães casadas em situação de desemprego. Outro ponto importante a ser considerado na caracterização do mercado de trabalho é que se para os empregados verificou-se uma boa escolarização dos pais, para os desempregados a variável escolaridade do pai (ANOS_ESC_PAI) manteve um relação negativa com a empregabilidade, significando que há uma relação positiva entre desemprego e baixa escolarização do pai. Ainda caracterizam a mão-de-obra desempregada as variáveis: qualificação profissional (QUAL_PROF) e anos de ativa na última função (ANOS_ATIVA_FUNÇÃO), as quais quando ausentes aumentam-se as chances do indivíduo ficar desempregado.

Resumo e Conclusões Percebe-se que, atualmente, que para ingresso da mãode-obra no mercado de trabalho não se exige apenas a força de trabalho e um pouco de conhecimento, agora, num mundo em constante processo de mudanças, outras variáveis são essenciais para a inserção da mão de obra no mercado. A presente pesquisa analisou os atributos que caracterizam o perfil socioeconômico da mão-de-obra operacional empregada no mercado de trabalho acreano. Tendo como objetivo a caracterização da mão de obra no mercado de trabalho formal na capital do Estado do Acre. Especificamente, buscou-se identificar quais características socioeconômicas que possuem maior relevância na empregabilidade no mercado de trabalho em Rio Branco.

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Os resultados mostraram duas dimensões essenciais que caracterizam o perfil desse trabalhador que consegue o êxito na inserção no mercado de trabalho, a primeira dimensão está atrelada aos fatores individuais, ligados às competências e atributos dos indivíduos tais como: qualificações profissionais e experiência profissional, todas mantendo uma relação positiva na inserção no mercado de trabalho. A segunda dimensão está relacionada às circunstâncias pessoais, ligadas a três tipos de fatores que caracterizam a mão de obra empregada: circunstâncias familiares, por exemplo, a necessidade de cuidar de crianças e/ou de um lar; a cultura de valores por pais bem instruídos educacionalmente, os quais podem disseminar no ambiente familiar uma boa educação, acompanhamento e incentivo aos filhos; e o acesso aos recursos que permitam ao indivíduo desde a mobilidade física, passando pelo acesso ao consumo até o acesso a informação e grupos de status. Os resultados para o grupo dos desempregados mostraram que as variáveis caracterizantes estão ligadas a duas dimensões importantes na vida do indivíduo, a primeira dimensão está ligada a estrutura familiar, a condição de ter ou não filhos e a quantidade deste como fator determinante de inserção no mercado de trabalho, na qual em geral, observou-se que mães casadas e com filhos caracterizam a mão-de-obra feminina na inatividade; a segunda está ligada a qualificação e experiência no último emprego, as quais a ausência dessas variáveis caracteriza a mão de obra desempregada. A presente pesquisa apesar do rigor utilizado nos procedimentos empregados apresenta algumas limitações, dessa forma, o método de análise foi um fator limitador, uma vez que, o Método ACP somente capta os fatores observáveis, deixando de considerar os fatores não-observáveis que influenciam a empregabilidade. Assim, a principal limitação relaciona-se a análise das variáveis que influenciam a empregabilidade da mão-de-obra, bem como o valor dos salários nominais percebidos. Dessa forma, sugere-se que pesquisas futuras pautassem na problemática da empregabilidade e dos determinantes dos salários nominais.

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Determinantes da Empregabilidade e dos Salários na Amazônia SulOcidental1 Prof. M.S. Julio Cesar Feitosa dos Santos Mestre em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Acre (2010), Especialista em Desenvolvimento Regional com Ênfase em Políticas Públicas pela Universidade Federal do Paraná (2009), Graduado em Economia pela Universidade Federal do Acre (2007). Atualmente é Professor de Economia Política da Faculdade Barão do Rio Branco e Servidor Público - Secretaria de Estado e Segurança Pública. Email: julioac.santos@uol.com.br Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

1. A Amazônia Sul – ocidental compreende o Estado do Acre, neste estado estamos analisando o município de Rio Branco/AC.

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Resumo As recentes transformações no âmbito do trabalho ocorridas a partir da década de 90, induzidas pela tendência na busca de uma maior produtividade, o que resultou em um processo de reestruturação produtiva, tornando as empresas mais competitivas, têm suscitado muitas questões tanto em nível de mundo como a nível local, entre essas as que se consubstancia no problema da presente pesquisa: quais os fatores determinantes da empregabilidade no Acre? Quais fatores são preponderantes para determinar o nível de salários no mercado de trabalho acreano? Na busca da resolução dessas questões procurase identificar as variáveis que são determinantes para inserção e o nível de salários do trabalhador no mercado de trabalho acreano. A metodologia utilizada se deu aplicando-se o procedimento de Heckman. Os principais resultados desta pesquisa apontam que anos de estudos, a idade e a posição na composição familiar (chefe de família) são fatores positivos e determinantes da participação do trabalhador no mercado. E que os rendimentos dos trabalhadores são afetados pelas mesmas variáveis que determinam a participação e, também, pelo sexo, estado civil e experiência. Palavras-chave: Empregabilidade, salários, Heckit

Abstract Recent changes in the work that occurred since the 90’s, induced by the trend in the search for greater productivity, which resulted in a restructuring process by making companies more competitive, have raised many questions at both the World and local level, between those embodied in the problem of this research: what are the determinants of employability in Acre? What factors are crucial in determining the level of wages in the labor market Acre? In seeking to resolve these issues we seek to identify the variables that are determinants for insertion and level of wages of workers in the labor market Acre. The methodology used was made by applying the Heckman procedure. The main results of this research indicate that years of study, age and position in household composition (household head) are positive factors and determinants of participation in the job market. And the earnings of workers are affected by the same variables that determine the participation and also by gender, marital status and experience. Keywords: Employment, wages, Heckit method

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Introdução Considerações Iniciais A década de 90 trouxe mudanças na estrutura produtiva das empresas, surgindo um novo cenário econômico que traz consigo uma maior competitividade entre os agentes econômicos participantes do mercado, seja a firma almejando maior nível de produtividade, implantando novos processos tecnológicos e contratando mão-de-obra mais qualificada, seja o próprio mercado de trabalho cuja competição entre os trabalhadores por um posto de trabalho tornou-se bem mais acirrada neste início de século, com a presença crescente de profissionais jovens e de mulheres contribuindo, significativamente, para este novo panorama. De acordo Case (2004), o aumento de competitividade no mercado de trabalho no Brasil pode ser facilmente detectado, uma vez que existem índices claros como: a ampliação do tempo mediano de desemprego e a dificuldade de profissionais acima de 45 anos obterem uma colocação ou recolocação no mercado. Case (2004) argumenta que existem algumas razões para o aumento da competitividade no Brasil, entre elas a grande inserção de jovens no mercado de trabalho, passando de um total de 228.757 formados em curso superior em 1991 para 390.048 em 2001. Esses trabalhadores jovens chegam ao mercado de trabalho com conhecimentos atualizados, anseio de trabalhar e sem enormes pretensões salariais, qualidades essas que se encaixam perfeitamente no perfil que as empresas buscam: competentes, baratos e motivados. Outro ponto relevante abordado pelo autor para explicar o aumento de competitividade é a maior participação das mulheres em todos os níveis hierárquicos das empresas, cargos executivos até postos principais de comando das empresas (Presidente, Executivo principal, Gerente Geral, ou equivalente). Diversas pesquisas sobre a empregabilidade feminina têm chamado a atenção pela crescente incorporação das mulheres ao mercado de trabalho e pelas características dessa inserção. No

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Brasil, é crescente a participação das mulheres no mercado de trabalho. Pesquisa realizada nas principais regiões metropolitanas brasileiras indica que as mulheres representam 45,5% da população economicamente ativa (IBGE, 2008). Essa maior competitividade traz conseqüências que afetam o mercado de trabalho, uma vez que, podem aumentar o tempo em que o trabalhador passa a ficar desempregado, bem como proporcionar uma maior seletividade do mercado por trabalhadores mais jovens e qualificados, dificultando assim a inserção de profissionais mais maduros no mercado de trabalho. Outra temática de análise dos estudiosos é a diferença salarial entre os trabalhadores, uma vez que, o trabalhador estando inserido no mercado de trabalho, interessa saber como as diferenças de renda variam segundo as diversas características socioeconômicas observadas. Assim, se faz necessário identificar o efeito de vários fatores (idade, sexo, escolaridade, estado civil, posição na ocupação, cor, tempo semanal de trabalho, etc.) que influenciam a renda dessas pessoas ocupadas nos diversos setores da economia. De acordo com Corseuil e Santos (2002), um ambiente mais competitivo introduzido nos anos 1990 no mercado brasileiro de produtos pressiona as empresas a não premiar seus funcionários com salários acima do praticado no mercado, baseado fundamentalmente na produtividade média do trabalhador. Assim, procura-se responder com este trabalho a seguinte questão: quais as variáveis socioeconômicas que têm maior relevância para determinar a renda e a empregabilidade no mercado de trabalho formal na capital acreana? Em face da questão levantada, o objetivo geral do presente trabalho é identificar e analisar as variáveis relevantes que influenciam a oferta de trabalho, bem como o valor dos salários recebidos na capital do Estado do Acre. Especificamente, pretende-se: a) identificar quais características socioeconômicas que possuem maior relevância na empregabilidade no mercado de trabalho acreano; b) verificar quais variáveis possuem maior relevância para explicar o nível de rendimento do trabalhador no mercado de trabalho acreano.

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A relevância de estudos dessa natureza reside no fato de que o conhecimento sobre as variáveis socioeconômicas que compõem o perfil do trabalhador, constitui-se numa importante ferramenta para a formulação de políticas públicas em favor da classe trabalhadora, pois tal conhecimento pode auxiliar na maximização do aproveitamento dos recursos humanos, além de garantir uma maior eficiência na alocação do fator de produção mão-de-obra, eficiência essa que é um dos pilares do crescimento e prosperidade econômica. Em nível de mundo, merecem destaque trabalhos como: Chiswick (2003) com às análises de salários e a distribuição de salários pelo foco pioneiro de Jacob Mincer em experiência de mercado de trabalho ou treinamento on the job; Heckman (1974) que busca variáveis que estão por traz das funções que determinam a probabilidade de uma mulher está empregada, as horas de trabalho dela, a taxa salarial observada e o preço sombra de tempo; Lan & Levison (1990) estudaram a prevalência de diferenciais de renda nos E.U.A. e no Brasil e sua relação com idade, experiência e escolaridade. No Brasil, diversos estudos discutiram os determinantes de empregabilidade ou determinantes de renda no mercado de trabalho. Dentre eles, podem-se citar os de: Souza (2008), que estudou e analisou a educação e a qualificação profissional como determinantes de inserção no mercado de trabalho brasileiro; Case (2004), investigou como conseguir emprego no século XXI; Corseuil & Santos (2002), discutiu os determinantes da renda do trabalho no setor formal da economia brasileira; Van Zaist et all (2008) que estudou o retorno em escolaridade no Paraná; Rocha & Campos (2007), investigaram as desigualdades salariais no mercado de trabalho de trabalho urbano no Paraná, aplicando a metodologia de Heckman. Dinâmica do emprego formal no Acre Dados do IBGE (2006-2007), mostram que o Estado do Acre conta com uma população economicamente ativa girando em torno de 320.000 pessoas (com 10 anos ou mais na semana de referência), das quais 229.000 são das zonas urbanas do Estado.

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Dados do Ministério do Trabalho e Emprego – MTE2 mostram que a geração de empregos no Acre, entre 2000 e 2005, apresentou saldo de 1,93% sobre a população economicamente ativa. Trata-se do segundo pior índice da região Norte. Amazonas e Pará lideram o ranking da geração de empregos na região, com saldos de 5,74% e 3,28%, respectivamente. Nesse período foram criados 5.832 empregos gerados no setor privado, sendo que 70,2% desses empregos gerados se concentram na Capital Rio Branco. De acordo com dados do CAGED/MTE (2006-2008), tabela 01, no ano de 2006, o nível de emprego formal, no Estado do Acre, apresentou elevação de 2,67%, equivalente ao incremento de 1.180 postos de trabalho, com exceção da Extrativa Mineral, Serviços de Ind. Util. Pública, Construção Civil e Agropecuária que sofreram uma contração, respectivamente, de -2,38%, -3,34%, -2,50% e -4,31%, todos os setores da economia acreana apresentaram elevação na demanda de trabalho formal, no ano de 2006. Os principais setores responsáveis pelo desempenho positivo do Estado foram o Comércio (+7,08% ou +948 postos), os Serviços (+2,15% ou + 266 postos) e a Indústria de Transformação (+2,03% ou + 82 postos). Tabela 1: Evolução do emprego formal por setor de atividade econômica, Acre – 2006 a 2008.

Fonte: MTE - Cadastro geral de empregados e desempregados - Lei nº. 4.923/65.

Conforme dados do CAGED/MTE mostrados na tabela 01, no ano de 2007, foram eliminados 96 empregos, equivalente à contração de -0,21% no estoque de assalariados com carteira assinada de dezembro de 2006. Os setores que mais con2. MTE - Cadastro Geral de Empregados e Desempregados - Lei n. 4.923/65

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tribuíram para essa queda significativa no emprego foram a Extrativa Mineral (-2,38%), a Construção Civil (-7,52%) em queda pelo segundo ano consecutivo, o Comércio (-0,12%) apresentando uma leve queda e a Administração Pública (-4,91%). Os demais setores mantiveram saldos positivos de emprego em relação ao ano anterior, com destaque para Indústria de Transformação (+282 postos) e a Agropecuária (+166 postos). Já em 2008, segundo os dados do CAGED/MTE, foram criados 499 empregos, equivalente à expansão de 1,04% no estoque de assalariados com carteira assinada de dezembro de 2007. Com destaque para o Comércio (+623 postos) e a recuperação da Construção Civil (+95 postos). Figura 1: Saldo de admissões sobre as demissões no acre - Dez/00 a Dez/08

Fonte: Ministério do Trabalho e Emprego/CAGED. - Nota: Elaboração própria.

Conforme a figura 1, percebe-se que o emprego no Estado do Acre manteve-se instável com uma tendência decrescente de 2000 a 2003, voltando a crescer a partir de 2004 até dezembro de 2005 apresentando saldos substanciais de admissões sobre as demissões. Em 2005 foram criados 2336 postos de trabalho, em termos absolutos, este resultado foi o melhor da série histórica do CAGED para o Estado do Acre no período, tal desempenho foi proveniente da expansão principalmente no setor da Construção Civil (+521 postos), Comércio (+969 postos) e Serviços (+392 postos). A partir de 2006, observou-

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se uma tendência decrescente até dezembro de 2007, fechando 2008 com um esboço de recuperação de crescimento do emprego. Dessa forma, com a análise dos dados sobre a evolução do emprego no Acre pode-se ter um conhecimento sobre o comportamento do emprego no Estado, entretanto, as características de inserção e determinantes de renda da força de trabalho é um tema, dentre outros, que ainda faz jus a uma investigação mais detida, pois ainda são desconhecidos os reais fatores socioeconômicos mais preponderantes que determinam a renda e a empregabilidade no mercado de trabalho acreano.

Referencial Teórico Oferta de Trabalho A Teoria Neoclássica da oferta de emprego supõe que o indivíduo está continuamente realizando “trade off” entre trabalho e lazer, sendo que, em última instância, o trabalho representa o consumo, uma vez que a finalidade de um indivíduo estar trabalhando se traduz na aquisição de uma determinada renda para possibilitar um posterior consumo de bens ou serviços. Assim, uma pessoa ou está trabalhando com a finalidade de realizar determinado consumo ou está em atividades de lazer, ou seja, um indivíduo ou está ocupado ou está inativo. Os trabalhadores como agentes econômicos racionais buscam constantemente maximizar utilidades, uma vez que o tempo despendido em lazer e o tempo despendido em trabalho para posterior consumo de bens e serviços, ambos proporcionam satisfação. Segundo Faria (1998), os trabalhadores têm a liberdade de escolher um determinado emprego e assim poderem maximizar determinados níveis de utilidade. Acrescenta Ócio (1995), que “cada trabalhador individualmente terá que decidir de acordo com suas preferências pessoais, a distribuição de seu tempo entre trabalho e lazer”. De acordo com analises de Berndt (1996) citado por Scorzafave (2001), considerando-se que as escolhas dos indivíduos tenham o objetivo de maximizar sua utilidade, dados os preços 60

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e dada à existência de uma restrição orçamentária, esta afetada pela renda não oriunda do trabalho (R), pelo tempo (T), pelo preço dos bens (Px ) e pelo preço do lazer (Pq ), o problema de maximização de utilidade pode ser expresso da seguinte forma: (1) em que, X é vetor de quantidades de bens (X = X1 , X2 , X3 , ... , Xn ); q é vetor de horas de lazer; T é o número total de horas disponíveis, assim tem-se que (T – q) define o total de horas trabalhadas. Dessa forma, a restrição orçamentária mostra que o gasto despendido em bens deve igualar a soma da renda oriunda do trabalho e a renda não advinda do trabalho. Verificando-se a lei marshalliana da utilidade marginal decrescente tem-se que a maximização da satisfação ou da utilidade do agente depende do seu nível de consumo e do seu tempo despendido em lazer, isso implica que as curvas de indiferença sejam convexas relativamente à origem. Argumenta Ócio (1995, p. 13), que “o formato das curvas de indiferença, ascendentes de direita para esquerda, reflete a crescente desutilidade marginal do trabalho, isto é, o trabalhador padrão somente estará disposto a trocar tempo de lazer por trabalho, se as unidades adicionais de tempo de trabalho oferecer remuneração crescente”. Assim, o autor explana que qualquer ponto na curva de indiferença indica, através da inclinação da curva nesse ponto, a relação de substituição existente entre uma unidade de tempo, uma hora, por exemplo, pela remuneração hora requerida. Dessa forma, a taxa marginal de substituição entre consumo e lazer deve medir o custo de oportunidade do indivíduo na quantidade de consumo que deve abdicar para obter uma unidade adicional de lazer. Analiticamente, pode-se calcular como a razão entre as utilidades marginais do lazer e do consumo. Derivando a função de utilidade equação (1) tem-se, (2)

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Uma vez que as utilidades marginais são decrescentes, a TMSX,q decresce com o aumento da quantidade de lazer e com diminuição da quantidade do consumo, assim quanto maior é o tempo de lazer e quanto menor é o quantidade consumida, menor será a quantidade de consumo de que o indivíduo está disposto a sacrificar para obter uma unidade adicional de lazer. Da condição de primeira ordem para resolver o problema de maximização da utilidade obtém-se: (3) Segundo Scorzafave (2001), a equação (3) reflete a razão das utilidades marginais (igual à taxa de substituição entre os bens) igual aos preços relativos. Dessa forma a curva de indiferença tangencia a restrição orçamentária e é nesse ponto de tangência que o indivíduo encontra sua alocação ótima entre o número de horas trabalhadas e a quantidade de bens a serem consumidos. Um parêntese deve ser feito, uma vez que o trabalhador, em geral, não tem a possibilidade de escolher a quantidade de horas que serão despendidas em trabalho nem o nível de salário, pois isso lhe é estipulado num contrato de trabalho, variando de contrato para contrato, x horas semanais, por exemplo, assim o trabalhador opta por aceitar ou não o contrato de trabalho. Destarte, a decisão do trabalhador em participar do mercado de trabalho está associada a uma remuneração mínima que a literatura chama de salário de reserva, segundo Scorzafave (2001), a participação do indivíduo na força de trabalho só se efetiva quando o salário de mercado excede o seu salário de reserva. Berdnt (1996, p. 603) citado por Scorzafave (2001) argumenta que “dentre um grupo de pessoas com salário potencial idêntico, aquelas com menor salário de reserva têm maior chance de participar da força de trabalho”. Segundo Scorzafave (2001), é importante considerar a influência de diversos fatores sobre o salário de reserva, como por exemplo, indivíduos chefes de família serem os únicos provedores de seus dependentes, isso pode diminuir o salário reserva para fa62

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cilitar a obtenção de emprego, ao contrário, indivíduos que não são chefes de famílias e sem dependentes de sua renda, o salário de reserva são mais elevados; trabalhadoras nos anos iniciais da maternidade podem ter um salário de reserva maior do que as sem filhos, levando-as a se inserirem no mercado somente se a taxa salarial de mercado for atraente para compensar a abdicação de dedicação ao filho ou para pagarem babás ou creches; entre outros. O modelo teórico de maximização da utilidade não incorpora esses e outros fatores que influenciam o salário de reserva, ou seja, os indivíduos tomam a decisão de participação do mercado isoladamente, sem levar em consideração os outros membros da família. Empiricamente, Berdnt (1996) apud Scorzafave (2001), coloca que os estudos sobre oferta de trabalho podem ser divididos em duas gerações. Os de primeira geração que usam os Mínimos Quadrados Ordinários – MQO, entretanto a forma funcional do modelo estimável não deriva de um processo de maximização de utilidade: (4) em que, H é a quantidade de horas despendidas em trabalho, W é o salário real, V é a renda não oriunda do trabalho e u é erro aleatório. Berdnt (1996) apud Scorzafave (2001) argumenta que esses modelos de primeira geração sofrem de alguns problemas, por exemplo: o uso arbitrário de diversas medidas de trabalho (semanas trabalhadas por ano, horas trabalhadas por semana) usando MQO; parâmetros inconsistentes uma vez que em muitos casos eram observados a atribuição do valor zero para indivíduos que não trabalhavam (já que não se observa quanto os indivíduos que não trabalham desejariam ofertar); estimativas inconsistentes3 porquanto o termo de erro ser correlacionado com os regressores, com a presença de vieses de seleção. Por outro lado, os modelos de segunda geração expõem modelos diferentes, mais ajustados, com medidas de tempo de tra3. Inconsistência no sentido de que, para um determinado conjunto de pressupostos econométricos, uma contradição está presente, ou seja, se hipóteses forem violadas, MQO será viesado e inconsistente, sendo necessário buscar um novo método de estimação.

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balho mais homogêneas, consideração do viés de seleção amostral e tratamento adequado as variáveis dependentes censuradas. E ainda, esses modelos de segunda geração dão tratamento a funções utilidades de modo que a forma estimável decorre das condições de maximização. Dessa forma, um modelo de segunda geração consistente com os pressupostos da maximização da utilidade é o modelo derivado da função de utilidade de Stone-Geary utilizado por Ashenfelter & Ham (1979), o qual o agente se depara com o seguinte problema de maximização: (5) A função (5), aditiva tanto no tempo quanto no consumo e no lazer, em que, ht é número de horas ofertadas, ct é a quantidade de consumo escolhido, wt o salário, yt simboliza as outras rendas familiares, ρ a taxa de desconto e r a taxa de juros. Enquanto que B1 , B2 , y e ζ são parâmetros a serem estimados. O parâmetro γ corresponde o número máximo de horas de um trabalho factível e o parâmetro ζ corresponde ao consumo mínimo de bens necessários. Das condições de primeira ordem, após algumas derivações e substituições tem-se que o salário desejado do trabalhador é: (6) em que: (6a) (6b) (6c) (6d) (6e) (6f)

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(6g) Ashenfelter & Ham (1979), argumenta que na equação (6) há um cuidado de indicar que a variável dependente é o produto da taxa salarial no período t e ht* de horas desejadas no período t.

Referencial Analítico Equação de salários Em geral, dentro da teoria econômica, existem diversos modelos que se propõem a explicar o nível de salários no mercado de trabalho. O primeiro modelo, amplamente aceito para explicar os níveis de rendimento no mercado de trabalho foi o Modelo Neoclássico original, o qual tem como argumento que as leis de oferta e demanda de mercado regem a determinação dos níveis de salários no mercado. De acordo com Freitas e Freitas (2007), a interação entre a procura e demanda de mercado leva ao equilíbrio onde o trabalhador é remunerado de acordo com a sua produtividade marginal à produção de bens e serviços na economia, ou seja, o salário de um trabalhador é igual ao produto marginal de seu trabalho. A teoria Neoclássica com o passar do tempo tornou-se insuficiente para explicar tanto o nível quanto os diferenciais de rendimento no mercado de trabalho. Essa insuficiência do modelo neoclássico pode ser atribuída ao tratamento homogêneo que era dado nestes modelos à mão-de-obra no mercado de trabalho. Segundo Ramos e Freitas (1998, p. 07), “o mercado de trabalho é, em realidade, um espaço que engloba diversos produtos. Esses produtos seriam trabalhadores com características particulares”. Freitas e Freitas (2007), argumenta que os indivíduos possuem algumas características pessoais da própria natureza humana (sexo, raça, aptidões e outras) e outras que vão sendo adquiridas durante o ciclo da vida (educação, experiência e outras), que contribuem, em última instância, para o incremento de sua produtividade e, conseqüentemente, dos salários auferidos ao longo de seu ciclo de vida. Economia do Trabalho

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Essas características (sexo, idade, raça, escolaridade, experiência e outras) têm efeitos sobre o rendimento que varia de acordo com o perfil de cada trabalhador, de forma que a teoria neoclássica original não captava os efeitos dessas variáveis sobre os salários. Tornava-se necessário um modelo de escolhas racionais que explicasse os diferenciais de salários, incorporando ao modelo a não homogeneidade do fator trabalho como determinante importante na formação do nível de salários de mercado. Os trabalhos que se tornaram seminais na estimação de retornos salariais, superando a insuficiência do modelo neoclássico, são creditados a Becker (1962) e Mincer (1974). Segundo Rocha e Campos (2007, p. 49), a teoria do capital humano de Becker (1962) postula que diferenciais de rendimento no fator trabalho ocorrem principalmente em função da escolaridade e da formação adquirida; ou seja, “há uma correlação positiva entre o estoque de capital humano e os rendimentos do trabalhador”. Ao se referir à pesquisa teórica e empírica de Gary Becker no artigo, “Investment in Human Beings” (1962) e no livro, “Human Capital” (1964), Chiswick (2003) coloca que These studies further demonstrated the power of the human capital approach for understanding the theory of investment in human capital, and demonstrated a range of implications for the determination of earnings and, in the context of on-the-job training, job turnover in the labor market.

Segundo Van Zaist et all (2008), resultados empíricos, em geral, indicam que o capital humano é um importante fator na explicação do nível de rendimento dos trabalhadores, bem como a taxa de crescimento do produto dos países. Heckman et all (2003), argumenta que “Jacob Mincer’s model of earnings (1974) is a cornerstone of empirical economics. It’s the framework used to estimate returns to schooling, returns to schooling quality, and to measure the impact of work experience on male-female wage gaps”. 66

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No trabalho de Mincer (1974), é concebida uma equação de rendimentos que tem como variáveis explicativas fatores associados à escolaridade, à experiência, além da possibilidade de se ter outros atributos como sexo, idade, raça e outros. O modelo de determinação salarial de Mincer (1974) está bem alinhado com a proposta teórica da presente pesquisa em determinar os efeitos dos atributos dos indivíduos sobre o nível de rendimento. A forma funcional da equação de rendimentos de Mincer (1974) que se tornou a especificação teórica dominante de diversos trabalhos empíricos nas análises de salários é representada pela seguinte forma: (7) em que, w é o salário recebido pelo indivíduo; Si é a sua escolaridade, geralmente medida por anos de estudo; exp é sua experiência no mercado de trabalho, geralmente aproximada pela idade do indivíduo; exp² é o termo experiência ao quadrado que captura a concavidade do perfil salário-idade; x é um vetor de características observáveis do indivíduo, como raça, gênero, região; Ui é um erro estocástico; e β0, β1, β2 e β3 são parâmetros a serem estimados. O coeficiente β0 significa o rendimento quando não se tem educação nem experiência; β1 significa os retornos provenientes da educação; os coeficientes β2 e β3, respectivamente, experiência e experiência ao quadrado, medem a importância do treinamento no trabalho e no estoque do capital humano do trabalhador. Uma vez inexistindo a informação sobre a experiência do trabalhador [exp] no mercado de trabalho, Mincer (1974) aplicou uma transformação da idade do trabalhador como proxy da experiência dada por: (8) Mincer (1974), assume que o trabalhador decide entrar no mercado de trabalho logo após completar sua formação educacional e que a idade de conclusão de sua formação escolar é Si + 6, considerando que, em geral, as pessoas iniciam sua educação com a idade de 6 anos. Economia do Trabalho

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Segundo Chaves (2005), a função minceriana é a ferramenta mais utilizada para analisar os efeitos do capital humano sobre os ganhos e a dispersão salarial entre grupos de trabalhadores. O autor argumenta que a teoria do capital leva em consideração que, quanto maiores os níveis de escolaridade e de experiência no mercado de trabalho, maiores são as produtividades dos trabalhadores e uma vez que estes são remunerados pelas suas contribuições marginais ao trabalho realizado, seus rendimentos naturalmente serão maiores. O investimento em capital humano não só inclui a educação e o treinamento no trabalho. Também inclui os investimentos realizados em saúde, nutrição, migração e o ambiente familiar durante os primeiros anos de vida. A característica comum desses investimentos é que todos aumentam a produtividade do indivíduo que os realiza (ou que os recebe, como no caso do ambiente familiar), e, portanto, aumentam seus ganhos. (CHAVES, 2005, p. 179)

Em Chaves (2002), verifica-se que a função salário do capital humano além de relacionar o logaritmo natural do salário com investimento em capital humano, apresenta algumas propriedades importantes: a. Sendo derivada de uma identidade, os coeficientes (β0, β1, β2 e β3) têm interpretações econômicas. Assim, o coeficiente β1 mede a quanto um ano a mais de escolaridade causa de variação proporcional no salário no indivíduo, ou seja, β1 corresponde, portanto, à variação percentual do salário decorrente de cada acréscimo unitário de ano de estudo. b. A distribuição dos resíduos se aproxima da normalidade, uma vez que usando-se o logaritmo de salário em lugar dos salários como variável dependente, obtêm-se a variância residual da função rendimento do capital humano com uma menor heterocedasticidade. Isso devido à simetria positiva dos salários e das elevações desiguais dos salários com o incremento de mais instrução. 68

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c. Devido à flexibilidade da função do capital humano e dependendo do foco da investigação, existe a possibilidade de fácil incorporação de variáveis adicionais, tais como: idade, gênero, setor de atividade, posição na ocupação, raça, posição no domicílio, dentre outras. d. Os coeficientes da função salário do capital humano são destituídos de unidades, facilitando comparações entre regiões ou entre períodos de tempo. Segundo Neri (2009, p. 03), entre os principais problemas da função de salários de Mincer (1974) estão: i. Viés de não habilidade não-observável: a habilidade afeta positivamente tanto a escolaridade quanto o salário. Portanto, na verdade parte do retorno à educação verificada se deve na verdade a uma maior habilidade do indivíduo, que por si só gera aumento de salário, e não a educação propriamente dita. Esse viés vai na direção de uma superestimação dos retornos à educação. ii. Erro de medida: pessoas descrevem sem exatidão sua escolaridade. Como geralmente elas reportam o nível de escolaridade correto ou acima do correto, arredondando pra cima um ano ou um ciclo inteiro, o retorno encontrado vai se encontrar abaixo do correto. Logo, esse erro vai na direção de uma subestimação dos retornos à educação.

Corroborando com Neri (2009), Menezes Filho (2002, p. 55) já argumentava que entre outros problemas com estimação de equações-salário há o de endogeneidade, “no caso da equação de salários, o problema é especialmente sério, uma vez que a variável resultante depende do “potencial de auferir rendimentos” de cada trabalhador, que é, em grande medida, não-observável”. Assim, Menezes Filho (2002, p. 55) observa que não levar em consideração esse potencial (habilidade, criatividade, capacidade de adaptação a mudanças, capacidade de relacionamento, ambição etc) pode invalidar a interpretação causal

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dos coeficientes, ou seja, “os coeficientes estimados não convergem em probabilidade para os parâmetros populacionais [...] É razoável admitir que esse “potencial” está correlacionado com alguns dos principais determinantes (observáveis) dos salários, como escolaridade, ocupação, região de domicílio, ramo de atividade etc”. Outro problema da equação de salários, apontado por Heckman (1974), é o viés de seletividade amostral uma vez que a equação de rendimentos leva em consideração apenas os trabalhadores ocupados com remuneração, ignorando os desempregados e inativos. Rocha e Campos (2007) argumenta que no modelo de Heckman o estado de desocupação decorre do fato de o salário depender não apenas da oferta de trabalho oferecida pelo mercado e do salário contratado, mas, também, do salário de reserva que o agente tem implícito na tomada de decisão no mercado de trabalho. O salário de reserva é entendido como o valor mínimo que o indivíduo estabelece como condição para se inserir no mercado de trabalho, abaixo do qual ele não aceita se ocupar. Pode ser entendido como o custo de oportunidade, que é levado em consideração na sua decisão de trabalhar ou não. Assim, se seu custo de oportunidade é maior do que o salário oferecido, o agente pode escolher não trabalhar (ROCHA & CAMPOS, 2007, p. 57).

Assim, os desempregados e os inativos optam em não possuir empregos remunerados, provavelmente em decorrência de apresentarem-se ao mercado com salários de reserva maiores dos que o mercado lhes oferece. Destarte, não considerar a estratégia que leva o trabalhador à inserção no mercado de trabalho, tal como o salário de reserva, incorre-se no viés de seleção amostral, “uma vez que se é analisado de forma idêntica grupos que usam regras diferentes de decisão” (VAN ZAIST et all, 2008, p. 05).

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Modelo de Heckman (Heckit) O Método de Heckman4 é amplamente usado nas análises empíricas para contornar o problema de seletividade amostral que pode ser detectado no modelo de Mincer (1974), ou seja, é um modelo alternativo aos métodos de máxima verossimilhança, para estimar os parâmetros quando for detectado viés de seletividade amostral. O modelo consiste em dois estágios, primeiramente, usa-se uma equação de participação que se refere à probabilidade do indivíduo participar ou não da força de trabalho, estima-se através de um modelo de escolha binária, Logit ou probit, levando-se em consideração um conjunto de características pessoais e outras variáveis de controle. A partir da equação de participação pode-se obter a razão inversa de Mills. Num segundo estágio, estima-se por mínimos quadrados uma equação de retorno para a amostra de trabalhadores empregados que inclua como regressor adicional, a razão inversa de Mills. A equação de retorno relaciona a renda do trabalhador à educação, à experiência, à idade, ao gênero e outros. Conforme Heckman (1979), algebricamente a equação de participação do modelo pode ser expressa como: (9) em que, LiD* é a diferença entre o salário oferecido no mercado para um indivíduo i, e seu salário de reserva, e Zi é um vetor de variáveis que impactam Li. Dessa forma LiD* representa a probabilidade dos indivíduos pertencentes ao grupo de trabalhadores estarem ou não empregados, de maneira que essa variável dicotômica tomará o valor 1 (um) se a pessoa estiver empregada e 0 (zero) se a pessoa estiver desempregada. É importante frisar que existe um salário de reserva o qual o indivíduo leva em consideração para a inserção no mercado de trabalho. Assim, se LiD = 1, significa dizer que o salário de reserva 4. O método de Heckman (1974) consiste em corrigir o problema de seletividade amostral, uma vez que, é desconsiderado quando a pessoa sem remuneração não está inserida no mercado de trabalho por opção, pois seu salário reserva é maior do que o salário em vigor no mercado. Nesse caso, para se obterem estimativas consistentes, é preciso corrigir o viés da seleção.

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do indivíduo é compatível com o salário oferecido pelo mercado e, portanto, ele aceita exercer uma atividade econômica no mercado. Por outro lado, quando LiD = 0, significa dizer que os salários de reserva, de alguma forma, é superior aos salários oferecidos no mercado, ou por alguma outra razão o indivíduo se manteve fora do mercado de trabalho, de maneira que ele está fora do mercado de trabalho. Baseando-se em Hoffmann & Kassouf (2005) o logaritmo natural do salário recebido por cada indivíduo, é representado por: (10) em que, xi é o vetor de variáveis que determinam os ganhos. E partindo do princípio que a ui e εi possuem distribuição normal bivariada com média zero, desvio padrão σu e σε ; e correlação ρ, e que LiD e zi são observados para uma amostra aleatória de indivíduos, entretanto Wi somente é observado apenas quando LiD = 1, então, segundo Heckman (1979), pode-se encontrar estimadores consistentes por, (11) Considerando-se que ρσε = βλ, obtêm-se, a partir da equação (11), que o valor esperado condicional de Wi é: (12) dado que, (13) onde, ϕ é a função densidade probabilidade, Φ a função de distribuição acumulada e λ é chamado o inverso da razão de Mill. Hoffmann & Kassouf (2005, p. 03) argumenta que Due to the correlation between xi and λ, a least squares regression of Wi on xi, omitting the term in λ, would produce an inconsistent estimator of β. If the expected

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value of the error was known, it could be included in the regression as an extra explanatory variable, removing that part of the error correlated with the explanatory variables and avoiding inconsistency.

Dessa forma, introduz-se a variável λ(αu) na equação de rendimento de Mincer (1974) para corrigir possível viés de seleção amostral, uma vez que se considera apenas LiD = 1, trabalhadores empregados e com rendimentos positivos. Assim, podem-se encontrar estimadores consistentes para os parâmetros das equações de salários. Algebricamente, estima-se por MQO uma equação de retorno ou rendimentos dada por: (14) em que, lnWD é o logaritmo neperiano dos salários, Xi é o vetor de características do trabalho e atributos pessoais (idade, escolaridade, experiência, sexo, posição na ocupação, condição legal e outros), λ(αu ) é a razão inversa de Mills e εi é o erro, possuindo distribuição normal com média zero e desvio padrão igual a unidade. Uma vez sendo estimados parâmetros consistentes, ainda é necessário saber o efeito das variáveis independentes sobre o rendimento do indivíduo, para tanto, é necessário calcular o efeito marginal (em pontos percentuais, em decorrência de uma variação na variável independente, uma vez que se mantenham constantes as demais variáveis). Em Hoffmann e Kassouf (2005), têm-se a derivação dos efeitos marginais condicional e não condicional de forma prática, a qual embasa as deduções da presente pesquisa. O efeito marginal condicional está relacionado aos indivíduos com alguma atividade econômica remunerada durante a pesquisa e o não condicional se refere à análise de todos os indivíduos, os que estão empregados e os que não estão empregados no mesmo período. Assim, o efeito marginal condicional (EMA C) da i-ésima variável explicativa é dado pela derivada primeira de (12) em relação à variável explicativa de interesse: (15)

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Depois de alguns tratamentos algébricos e substituições, o efeito de xki, quando este é uma variável contínua, sobre Wi, dado que Wi é observado, é dado por: (16) Onde: (17) Assim, tem-se na equação (16) o efeito marginal de xki sobre o valor condicional esperado de Wi , considerando apenas o efeito do xki sobre o valor de Wi para os participantes no mercado de trabalho. O efeito marginal condicional apresenta duas partes devido ao uso da razão inversa de Mills no segundo estágio do procedimento de Heckman (1979). Na condição de xki ser uma variável dummy binária, o efeito marginal pode ser obtido através da diferença entre a razão inversa de Mills (Δλ) para a binária igual a 1 e para a binária igual a 0. Em todas as outras variáveis utiliza-se o seu valor médio. Dessa forma, o efeito marginal é dado por: (18) Ao calcular o efeito marginal no valor médio usa-se, (19) Conforme Hoffmann e Kassouf (2005), como Wi é um logaritmo neperiano dos salários, o efeito marginal condicional (15) ou (16) corresponde a uma variação relativa no salário. Se (c) é o valor estimado do efeito marginal condicional, a variação percentual estimado nos salários devido a um aumento unitário em xki é dado por [exp (c) -1] 100. Uma vez sendo necessário conhecer o efeito de variáveis explicativas sobre o rendimento médio para todos os indivíduos, o que inclui os indivíduos que não possuem renda alguma, no 74

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período considerado pela pesquisa, utiliza-se o efeito marginal não condicional (EMA NC), dado por: (20) onde, eI é o efeito associado àqueles que exercem uma atividade econômica remunerada, ou seja, é o efeito associado a uma mudança de salário para os trabalhadores; e eII é o efeito associado à mudança na probabilidade de empregabilidade. Por outro lado, para variáveis binárias, o efeito marginal não condicional (EMA NC) é analisado na mudança de 0 para 1. (21) em que, eI e eII têm o mesmo significado que em (20); e (22) Para Hoffmann e Kassouf (2005), estes efeitos referemse às mudanças no logaritmo de salário e, portanto, em relação às mudanças no salário. A variação percentual nos ganhos devido a um aumento unitário em xki é dado por [exp (eI+eII)-1]100.

Fontes de Dados e Variáveis Fontes de Dados Os dados utilizados neste trabalho foram procedentes de fonte secundária, num primeiro momento, coletada das estatísticas dos Indicadores Sociais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE e posteriormente de fonte primária (mediante entrevista e aplicação de questionário com público alvo - população economicamente ativa masculina e feminina, aplicado na primeira semana de junho de 2010), os dados coletados foram analisados através de métodos estatísticos e organizados em tabelas. Segundo GIL (1991), o tamanho da amostra para que seja fidedigna estatisticamente, deve ser composta por su-

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ficiente número de casos. Por sua vez, para amostras estatisticamente infinitas (acima de 100.000 observações), esse número depende da percentagem com que o fenômeno ocorre, de seu complemento, do erro máximo permitido e do nível de confiança escolhido. Nesse caso, o tamanho da amostra, neste trabalho, foi estimado pela metodologia proposta por Andrade e Ogliari (2007), uma vez que este método fornece um resultado maior que os outros métodos encontrados na literatura, que poderiam ser aplicados na presente pesquisa, assim: (23) em que n é o tamanho da amostra; Zγ/2= 1,96, nível de confiança escolhido e σ = 0,50 é o desvio padrão. Pode-se observar na expressão (23), que o tamanho da amostra depende do grau de confiança desejado, que é de 95%, através do valor de Z, do desvio padrão da população (σ) e do erro máximo de 5%, assim, de acordo com dados PNAD/IBGE (2006-2007), a população acreana, economicamente ativa na semana de referência, por situação do domicílio e sexo, 2006-2007, zona urbana foi de 229.000 indivíduos. Dessa forma, a equação (23) resultou em uma amostra de 385 participantes do estudo; no entanto, ao serem adicionados os 10% de margem de segurança, obtiveram-se 424 indivíduos no total da amostra que faz parte da presente pesquisa. Em Rio Branco, a amostra ficou distribuída em 15 bairros da Capital acreana, escolhidos aleatoriamente por sorteio dentre os 146 bairros existentes na capital, o que representa um percentual de aproximadamente 10% do total de bairros. Esses 15 bairros totalizam uma população de aproximadamente 24.408 habitantes, cuja amostra em cada bairro foi definida proporcionalmente ao tamanho da população de cada bairro em relação à população total de Rio Branco. A análise das características socioeconômicas dos entrevistados, no âmbito da amostra descrita, tinha como finalidade contemplar variáveis relacionais que deveras pudessem influenciar no nível de empregabilidade e de renda do trabalhador da Capital acreana, onde se buscou perceber aspectos como as características individuais, familiares e gerais de emprego da amostra. 76

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Definição das Variáveis As tabelas 2 e 3 apresentam as definições das variáveis utilizadas nas regressões. Na maioria dos casos as descrições são auto-explicativas. Tabela 2: Equação de Participação / Descrição das variáveis utilizadas no modelo probit, determinantes de inserção no mercado de trabalho em Rio Branco, Acre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

A tabela 3, especificamente, apresenta as descrições das variáveis utilizadas para o subgrupo empregado para a equação de salários, sendo utilizadas algumas variáveis utilizadas na equação de participação mais a inclusão das variáveis: gênero da mão-de-obra, tipo de escola cursada, estado civil do trabalhador e inversa de Mills no modelo. Na maioria dos casos as descrições são auto-explicativas. Tabela 3: Equação de Salários / Descrição das variáveis utilizadas no modelo de Heckman, determinantes dos salários no mercado de trabalho em Rio Branco, Acre, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

Resultados e Discussões Nesta seção são apresentados o perfil do trabalhador no mercado de trabalho em Rio Branco e os resultados das estimações obtidas pelo procedimento de dois estágios de Heckman. O primeiro estágio, modelo de probabilidade refere-se à estimativa dos determinantes da inserção dos indivíduos no mercado de Economia do Trabalho

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trabalho acreano e mensuram a importância dessas variáveis, para esta estimativa se utilizará um modelo discreto (PROBIT). Perfil do mercado de trabalho de Rio Branco A tabela 4 apresenta as estatísticas descritivas da amostra, para diferentes grupos de trabalhadores definidos de acordo com a participação no mercado de trabalho acreano. A primeira coluna mostra os resultados para as pessoas ocupadas na faixa etária entre 17 a 24 anos, enquanto a coluna seguinte reporta os resultados para o grupo com empregados com idades entre 25 e 39 anos. Na coluna (4), são mostradas as evidências para os empregados com idades iguais ou acima de 40 anos. Tabela 4: Estatísticas descritivas da participação do trabalhador no mercado de trabalho em Rio Branco, 2010.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Nota-se que quase 50% dos empregados encontram-se na faixa etária de 25 a 39 anos, o que denota que a idade parece ter influência na empregabilidade. O que explica o bom desempenho dessa faixa etária no mercado, observável na tabela 01, é a boa média de escolaridade 12,21 anos de estudos, a participação de mais de 45% dos trabalhadores em cursos profissionalizantes e a experiência profissional média de mais de 13 anos. A participação do grupo dos jovens no mercado de trabalho é baixa, apenas 8,58%, o que pode ser explicado pela pouca experiência e pela falta de qualificação profissional dos 78

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membros dessa classe, uma vez que apenas 25% dos jovens trabalhadores tinham feito algum curso profissionalizante, conforme pode ser observado na tabela 4. Dessa forma, a educação denota ser uma característica importante na determinação da empregabilidade, uma vez que esta eleva os níveis de empregabilidade no mercado. Já os empregados na faixa etária acima dos 40 anos, apesar da média de escolarização cair para 10,52 eles se mantém em uma boa proporção no mercado 42,06%. Essa proporção dos empregados em mais de 42%, deve-se, principalmente, pela participação em cursos profissionalizantes e a boa experiência profissional dos mesmos, conforme tabela 4. Com relação ao gênero dos empregados, nota-se que no grupo com maior número de empregados, faixa etária 25 a 39 anos, tanto os homens quanto as mulheres estão em maior número nessa faixa etária, reforçando ainda mais a idéia de que a idade, junto com outras características, pode ser um diferencial no mercado de trabalho. Outra característica importante a ser observada na tabela 4, é o nível de rendimento que parece manter certa correlação com as variáveis: idade, experiência e participação em cursos técnicos ou profissionalizantes. Não foi possível observar o que normalmente poderia ocorrer, uma correlação entre escolaridade e rendimento, uma vez que se verificou uma queda de escolarização entre os grupos da 3ª e 4ª colunas, porém houve aumento de rendimentos mesmo com queda da média de escolaridade. A tabela 5 apresenta as estatísticas descritivas da amostra, para diferentes grupos de trabalhadores definidos de acordo com a não participação no mercado de trabalho acreano. A primeira coluna mostra os resultados para as pessoas desocupadas na faixa etária entre 17 a 24 anos, enquanto a coluna seguinte reporta os resultados para o grupo com desempregados com idades entre 25 e 39 anos. Na coluna (4), são mostradas as evidências para os desempregados com idades iguais ou acima de 40 anos.

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Tabela 5: Estatísticas descritivas da não participação do trabalhador no mercado de trabalho em Rio Branco, 2010.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Nota-se que quase 42% dos desempregados se encontram na faixa etária acima dos 40 anos, o que reforça a idéia de que a idade tem influência nos níveis de empregabilidade, o mercado está absorvendo, em sua grande maioria, mão-de-obra mais jovem, mais escolarizada, com maior dinâmica de aprendizado e mais qualificada profissionalmente. Dessa forma, percebe-se que os desempregados enquadrados na faixa etária acima dos 40 anos de idade apresentam baixa escolaridade e pouca qualificação profissional, apesar da grande experiência adquirida ao longo de sua vida laboral. Já os jovens na faixa de 17 a 24 anos, apesar da pouca experiência profissional (média de 3,34 anos), apresentam os maiores níveis de escolaridade (media de 10,91 anos de estudos) entre os desempregados, o que pode aumentar as chances de reverter à situação de desemprego, tendo em vista que a metade desses jovens fez ou estão fazendo, também, cursos técnicos ou profissionalizantes. Interessante observar que os pais desses mesmos jovens são os que apresentam as maiores escolaridades, o que reflete, também, na boa escolaridade dos filhos e na maior participação em cursos que qualificam a mão-de-obra no mercado, uma vez que pais mais escolarizados, em geral, acompanham mais a vida escolar dos filhos, incentivam a qualificação profissional, enfim, cultivam um ambiente familiar propício ao desenvolvimento da mão-de-obra para o mercado.

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Em relação ao gênero da mão-de-obra desemprega, observa-se que existe certa homogeneidade entre homens e mulheres distribuídos nas três faixas etárias, com exceção da última, na qual as mulheres são a maioria com grande vantagem sobre os homens. O que poderia explicar essa situação de desemprego da mão-de-obra feminina, com idade avançada (amima dos 40 anos), é o fato de essa faixa ser também a faixa com maior proporção de casados entre os três segmentos. O casamento nesse segmento aumenta o salário de reserva da mão-de-obra, e esta opta por ficar em casa cuidando do lar, caso o salário oferecido pelo mercado não seja superior ao seu salário de reserva, uma vez que, na maioria dos casos, o casamento já está bem estruturado, com o marido provendo todo sustento familiar. A tabela 6 apresenta as estatísticas descritivas da amostra para os trabalhadores empregados com carteira assinada, definidos de acordo com a renda auferida no mercado de trabalho acreano. Observa-se que o rendimento mediano dos homens no setor formal chega a ser 55,44% maior que o rendimento mediano da mulher no mercado de trabalho acreano, mesmo considerando que as mulheres atingem maiores níveis de escolaridade que os homens, e considerando que os maiores níveis de rendimento estejam ligados a maiores níveis de escolaridade, como observado na tabela 06. Essa diferença de salário entre homens e mulheres persiste, nos dias de hoje, não só no mercado de trabalho acreano, mas é uma realidade que afeta países com alto Índice de Desenvolvimento Humano-IDH, como a Irlanda, por exemplo. Na pesquisa, um fator importante para a diferença de rendimento entre homens e mulheres é o tipo de carreira escolhido por cada sexo. O que pôde ser observado na pesquisa foi que, em geral, as mulheres estão associadas a carreiras e profissões com rendimentos que não atingem grandes patamares, como vendedoras, secretárias, empregadas domésticas, professoras, técnicas em enfermagem, enfermeiras, pedagogas, assistentes sociais e entre outras, enquanto que os homens estão associados a profissões nas áreas mais técnicas e objetivas como: Gerentes, Corretores,

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Administradores, Engenheiros, Advogados, entre outras, as quais atingem rendimentos mais elevados. Tabela 6: Estatísticas descritivas do rendimento mensal médiano, condicional às características do trabalhador no mercado de trabalho em Rio Branco, 2010.

Fonte: Resultados da Pesquisa.

A variável “ESTADO CIVIL” retornou um rendimento mediano para os trabalhadores solteiros 50% maior que o rendimento mediano dos trabalhadores casados, o que pode ser explicado pelo fato que o salário de reserva dos solteiros ser maior que o salário de reserva dos casados, uma vez que estes últimos devido a responsabilidade do provimento familiar, seu salário de reserva se equipara rapidamente ao salário de mercado, enquanto que os solteiros, em geral, não aceitam qualquer salário de mercado para a inserção no mercado. A variável “TIPO DE ESCOLA” retornou um salário mediano 32% maior para os trabalhadores que freqüentaram, durante suas vidas escolares, o ensino privado em relação aos trabalhadores oriundos do ensino público, uma vez considerando que, em tese, a cobrança e a qualidade do ensino privado sejam maiores do que no ensino público, saindo alunos mais capacitados para a vida acadêmica e posteriormente para o mercado. Importante observar também que a variável “ANOS DE ESTUDOS” demonstra que um trabalhador com ensino superior

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completo ganha 141,50% a mais que um trabalhador com ensino médio completo, assim verifica-se que quanto mais escolarizado o trabalhador, maior é o rendimento que ele consegue auferir no mercado. Análise da participação no mercado e dos salários Equação de participação Por se tratar de um modelo Probit, a interpretação dos resultados concentrou-se no efeito marginal e nas elasticidades de cada uma das variáveis, ficando a interpretação dos seus coeficientes restrita aos seus sinais e as suas significâncias estatísticas. O modelo apresentou um ótimo poder de predição, com 75,40% (19,50% + 55,90%) das Previsões corretas, conforme tabela 7. Tabela 7: Predição para o modelo de escolha binária probit para participação no mercado de trabalho em Rio Branco-AC, 2010.

Fonte: Resultados da pesquisa.

A partir dos resultados apresentados na tabela 7, podese verificar que todas as variáveis foram estatisticamente significativas a 1%, com exceção da variável “SEXO” que se mostrou não significativa estatisticamente. Constata-se, também, que a probabilidade de um indivíduo que mora em Rio Branco no Estado do Acre está trabalhando foi de 60,80%5.

5. Percentual calculado a partir dos coeficientes estimados, utilizando-se os valores médios das variáveis explicativas.

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Tabela 8: Estimativa do modelo probit para a probabilidade de um indivíduo com determinadas características entrar no mercado de trabalho em Rio Branco-AC, 2010.6

Fonte: Resultados da Pesquisa. - Nota: Os efeitos marginais foram calculados com base nos valores médios das variáveis. * Significativo a 1% ; (NS) não significativo estatisticamente.

O valor referente à média da variável dependente, apresentado na parte inferior da tabela 8, indica que o número médio trabalhadores empregados, na amostra pesquisada, é de 64%. Com relação à medida de qualidade de ajustamento, a Razão de Verossimilhança, o R2 McFadden apresentou 0,21, sendo importante ressalvar que se trata de um modelo dicotômico, por isso não deve ser exagerada a qualidade modesta de ajustamento na análise do modelo; o índice de Verossimilhança (Chi-squared) indica que pelo menos um dos parâmetros do modelo ajustado é diferente de zero; Como pode se observado a tabela 8, a variável “SEXO” não foi estatisticamente significativa, o que denota que não existe discriminação de gênero no mercado de trabalho em Rio Branco no Acre. O coeficiente da variável “ANOS_EST”, que representa a quantidade em anos que um indivíduo cursou a escola, foi positivo, ou seja, aumenta a probabilidade de inserção no mercado de trabalho. A partir do efeito marginal dessa variável, constata-se que um acréscimo de um ano de estudo acarreta uma variação de aproxi6. O efeito marginal da variável “Idade” apresentados na tabela 7, foi obtido da seguinte forma EMA= β5+ 2β6+ Xi Pi (1 - Pi), sendo os coeficientes estimados β5 e β6 das variáveis “idade” e “idade2”, respectivamente. Foram considerados os valores médios das variáveis explicativas.

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madamente 3,4 pontos percentuais (p.p.) na probabilidade de um indivíduo conseguir emprego. Já a elasticidade demonstra que quando a probabilidade de “ANOS_EST” varia em 1%, o nível de empregabilidade aumenta em 0,55%. Tal fato sugere que a ampliação do acesso ao serviço de educação pode contribuir significativamente para o aumento na empregabilidade na capital acreana. O coeficiente da variável “CHEF_FAM”, que representa o fato de um indivíduo ser chefe de família, foi positivo, ou seja, aumenta a probabilidade de inserção do indivíduo no mercado de trabalho. A partir do efeito marginal dessa variável, constata-se que tal probabilidade foi de aproximadamente 33 pontos percentuais (p.p.) maior do que a de um indivíduo que não seja chefe de família. A variável “IDADE” retornou coeficiente positivo, significando que a idade tem influência positiva na probabilidade de participação, quanto maior a idade maior a probabilidade de participação. Seu efeito marginal mostra que um acréscimo um ano na idade do trabalhador acarreta uma variação positiva de aproximadamente 12,99 pontos percentuais (p.p.) na probabilidade de um indivíduo conseguir emprego. Já a elasticidade demonstra que quando a probabilidade de “IDADE” varia em 1%, o nível de empregabilidade aumenta em 3,02%. Entretanto, conforme figura 02, há uma ressalva a ser feita, uma vez que essa tendência de aumento da probabilidade de inserção em função do aumento da idade só se dá até um ponto considerado máximo que é de 42,7 anos, no qual se tem a probabilidade máxima de inserção de 68,7%. A partir desse ponto máximo um aumento da idade tem efeito negativo, representando o efeito da redução da produtividade, diminuindo a probabilidade de inserção no mercado. De fato, o mercado apresenta certa seletividade no mercado com relação à idade, uma vez que indivíduos com idades mais avançadas sofrem dificuldades de inserção ou reinserção no mercado, maior do que indivíduos mais jovens e com as mesmas qualificações.

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Figura 2: Probabilidades de inserção no mercado de trabalho em função da idade e anos de estudos no Acre, 2010.

Fonte: Resultados da Pesquisa.

Conforme pode ser observado na figura 2, quanto maior é a escolaridade do indivíduo maior é a probabilidade de inserção deste no mercado de trabalho. Dessa forma, o indivíduo que cursou apenas o ensino fundamental tem uma probabilidade de inserção no mercado de apenas 54,68%. Já o indivíduo com ensino médio completo a probabilidade sobe para 61,71%, porém a maior diferença entre os níveis de escolaridade encontra-se quando o indivíduo conclui o ensino superior, a probabilidade de inserção aumenta em 10,59 pontos percentuais, saindo de 61,71 (ensino médio) para 72,30% (ensino superior), conforme pode ser observado nas figuras 2 e 3. Figura 3: Probabilidades de inserção no mercado de trabalho em função dos anos de estudos no Acre, 2010.

Fonte: Resultados da Pesquisa.

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Analisando rapidamente a figura 3, observa-se que o nível de empregabilidade depende diretamente da escolaridade do trabalhador, uma vez que a probabilidade de inserção no mercado aumenta conforme aumenta o nível de escolarização da mão-de-obra. Vê-se que, a educação formal se configura como uma estratégia importante no enfrentamento de um mercado de trabalho cada vez mais restrito e exigente no que tange as competências e, sobretudo, a posse de diplomas. Assim, os ganhos de escolaridade obtidos através da educação formal devem ser considerados um fator imprescindível por parte dos trabalhadores, na garantia de uma boa qualificação para futura inserção no mercado de trabalho. Uma vez observado essa disposição, na qual a escolaridade desempenha um papel preponderante para inserção no mercado de trabalho, convém segmentá-la por posição na composição familiar (chefia de família) e por idade, conforme observado na tabela 9. Tabela 9: Probabilidade de inserção no mercado de trabalho da Amazônia Sul - ocidental, conforme chefia de família, idade e escolaridade, 2010.

Fonte: Resultados da Pesquisa.

O que se observa, conforme tabela 9, é que a posse de diplomas de nível superior e níveis acima possuem uma relevância significativa para inserção no mercado de trabalho, por exemplo, os chefes de família possuidores de diploma superior chegam a ter mais de 20 pontos percentuais (probabilidade) a mais, na inserção do mercado de trabalho, do que os chefes de família sem o diploma superior. Analisando as diversas faixas etárias observa-se que os chefes de família enquadrados na mesma faixa, tendem a auEconomia do Trabalho

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mentar suas probabilidades de inserção no mercado ao passo que avançam em níveis de escolaridade. Dessa forma, o mercado de trabalho leva em consideração não apenas o nível de escolaridade da mão-de-obra, mas também, o nível de maturação dessa força de trabalho, ou seja, há uma tendência pela contratação de trabalhadores mais responsáveis (chefes de famílias) e experientes. Equação de rendimento De acordo com os dados da tabela 10, verifica-se que a razão inversa de Mills foi estatisticamente significativa indicando a necessidade de correção do viés de seleção amostral. Portanto, a inclusão dessa variável na equação de rendimentos servirá para corrigir o problema de inconsistência da amostra, e, assim, é possível estimar parâmetros consistentes na regressão de salários. De acordo com Schlindwein (2006), o sinal negativo do lambda (λ) indica que fatores não mensurados que elevam a probabilidade de inserção do trabalhador no mercado reduzem a inserção destes. Tabela 10: Estimativa do modelo de Heckman para a determinação dos salários no mercado de trabalho em Rio Branco-AC, 2010.

Fonte: Resultados da Pesquisa. - Nota: Os efeitos marginais foram calculados com base nos valores médios das variáveis. * Significativo a 1%; ** Significativo a 5%; ***Significativo a 10%; NS Não significativo

O coeficiente de determinação do modelo (R2) para a equação de rendimento, estimado usando o procedimento de Heckman é de 0,47. Os sinais apresentados no modelo estimado expressam 88

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sua conformidade com o que já era esperado. Todos os coeficientes estimados foram significativos a 1%, com exceção da variável “TIPO_ ESC” (tipo de escola) que não foi estatisticamente significativa. O coeficiente de correlação estimado (Rho) é significativo estatisticamente e a razão de Maximo Verossimilhança rejeita a hipótese de independência entre a equação de participação e a equação de salários corroborando para a existência do problema de viés de seleção amostral e a necessidade de correção. O teste de White indicou a ausência de heterocedasticidade a 1% de significância. A variável “SEXO” apresentou coeficiente positivo, indicando que o gênero da mão-de-obra tem influência na magnitude dos salários. O efeito marginal condicional dessa variável demonstra, conforme tabela 11, um salário médio do homem de 38% maior que o salário médio da mulher no mercado de trabalho. O efeito marginal não condicional foi inferior ao do efeito marginal condicional, significando que quando se consideram potenciais trabalhadores e seus possíveis rendimentos, e não apenas os trabalhadores com renda efetiva, o efeito da variável “SEXO” é ainda menos significativo sobre o rendimento auferido no mercado. Tabela 11: Estimativa do Efeito marginal condicional da renda do trabalhador no mercado de trabalho em Rio Branco-AC, 2010.

Fonte: Resultados da Pesquisa. Nota: Os efeitos marginais foram calculados com base nos valores médios das variáveis.

A variável “EST_CIVIL” retornou coeficiente negativo, indicando que a situação do trabalhador estar ou não casado tem influência nos rendimentos auferidos no mercado. O efeito marginal condicional dessa variável demonstra, conforme tabela 11, um salário médio do trabalhador casado de 22,46% menor que o salário médio de um trabalhador solteiro no mercado de trabalho.

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O coeficiente da variável “ANOS_EST” apresentou sinal positivo, indicando retornos crescentes e positivos ao aumento da escolaridade do trabalhador, ou seja, quanto maior a escolaridade do trabalhador maior tende a ser o rendimento auferido no mercado. O efeito marginal condicional dessa variável foi altamente significativo, demonstrando que um aumento de 1 ano de escolaridade a renda tende a aumentar em média 14,16%, conforme tabela 11, no caso do efeito marginal não condicional, o mesmo aumento na variável “ANOS_EST” eleva a renda em 1,78%. O efeito marginal não condicional foi inferior ao do efeito marginal condicional, significando que quando se consideram potenciais trabalhadores e seus possíveis rendimentos, e não apenas os trabalhadores com renda efetiva, o efeito da variável “ANOS_EST” é ainda menos significativo sobre o rendimento auferido no mercado. O coeficiente da variável “EXPERIÊNCIA” apresenta sinal positivo, indicando retornos crescentes e positivos ao aumento da experiência do trabalhador, ou seja, quanto maior a experiência do trabalhador maior tende a ser o rendimento auferido no mercado. O efeito marginal condicional dessa variável mostra que o aumento de um ano de experiência do trabalhador eleva a renda em 1%.

Conclusões A presente pesquisa buscou estimar os determinantes da empregabilidade e dos rendimentos do trabalho na Amazônia Sul - ocidental, mais precisamente no Estado do Acre. Os resultados indicaram que a participação no mercado de trabalho é determinada pela escolaridade que foi medida em anos de estudos, pela idade e pela posição na composição familiar (chefe de família). E que os rendimentos dos trabalhadores são afetados pela escolaridade, sexo, bem como pelo estado civil e experiência do trabalhador. É importante fazer a ressalva de que na variável escolaridade, em ambas as equações (participação e salários), não foi considerada a qualidade do ensino que o trabalhador teve durante sua vida escolar, uma vez que é possível que trabalhadores com mesma quantidade de

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anos de estudos tenham diferentes absorções e qualidade de conhecimentos, o que torna alguns trabalhadores mais dinâmicos e com maior propensão ao acesso ao mercado que outros. A escolaridade é um determinante positivo tanto para inserção no mercado de trabalho quanto nos salários do trabalhador, ou seja, quanto maior for a escolaridade da mão-de-obra maior é a probabilidade desse indivíduo ter êxito no acesso ao mercado de trabalho e maior pode ser o salário alcançado no mercado. Assim, como a idade, que apresentou ser outro fator determinante de aumento da probabilidade de inserção do trabalhador no mercado. Os chefes de família têm um diferencial positivo na inserção no mercado quando comparados com os indivíduos que se declararam solteiros e sem responsabilidade de sustentar uma família. A equação de salário também evidenciou que a mão-de-obra do sexo masculino ganha mais que a mão-de-obra do sexo feminino, assim como ser solteiro, é um fator que eleva os ganhos no mercado de trabalho. E ainda, quanto maiores forem os níveis de experiência profissional maior é a propensão de ganhos no mercado. A presente pesquisa, apesar do rigor metodológico utilizado nos procedimentos empregados, apresenta algumas limitações, dessa forma, na fundamentação teórico-empírica, por ser um tema ainda pouco abordado nessa linha de pesquisa, a escassez de literatura foi um fator limitador. Outra limitação relaciona-se a análise da variável “Tipo de Escola”, uma vez que esta retornou coeficiente não significativo na equação de rendimento, denotando que não existe diferença de rendimentos entre trabalhadores oriundos do ensino público e trabalhadores do ensino privado. Entretanto, sabe-se que, na realidade, trabalhadores oriundos do ensino privado, em tese, possuem uma qualidade e condições de ensino melhor que os do ensino público, o que certamente traz reflexos positivos em termos de rendimentos em favor dos primeiros. De fato, inclusive na estatística descritiva da presente pesquisa, tabela 06 na seção 4.1, verifica-se que os rendimentos dos trabalha-

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dores que cursaram ensino privado são maiores que os rendimentos dos trabalhadores que cursaram a escola pública, contudo, o modelo da equação de rendimentos não captou essa diferença de renda. Uma explicação para esta limitação do modelo gira em torno do plano amostral, ou seja, ou o erro aceitável para o modelo que é de 5% acarretou essa limitação, ou o tamanho da amostra não foi suficiente para captar essa diferença de rendimentos. Outra importante limitação da pesquisa foi o próprio modelo utilizado, que apesar de sua eficiência em corrigir problemas de seletividade amostral na equação de salários de Mincer, ainda sim, se tornou um fator limitador uma vez que o procedimento Heckman não conseguiu captar fatores individuais não-observáveis que impactam no rendimento do trabalhador. Dessa forma, sugere-se que pesquisas futuras pautassem em explorar as influências do dos fatores não-observáveis, também, como fatores determinante do rendimento no mercado de trabalho.

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Rotatividade no Mercado de Trabalho Formal Acreano na Década de 2000 Joquebede Oliveira da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2011). Email: joque.oliveira@gmail.com Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

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Resumo Os estudos sobre a rotatividade do mercado de trabalho possibilitam um conhecimento sobre a dinâmica de funcionamento desse mercado, e este conhecimento é essencial para a construção de políticas públicas adequadas. O objetivo geral deste trabalho é avaliar a rotatividade no mercado de trabalho acreano, no período de 2000 a 2010. Os objetivos específicos são: a) analisar a evolução do emprego formal no estado do Acre; b) verificar o comportamento das taxas de admissão, demissão e rotatividade de trabalhadores; c) identificar quais setores de atividade econômica apresentaram maior flexibilidade e melhor desempenho na criação de emprego e; d) avaliar o crescimento líquido do emprego nos setores da economia. Este trabalho segue a metodologia de estimação de taxas de admissão, demissão, rotatividade e crescimento líquido do emprego para medir a flexibilidade do mercado de trabalho e o crescimento do emprego formal. Os resultados demonstram uma alta flexibilidade da mão de obra no Acre, pois a taxa de rotatividade de trabalhadores é bastante elevada. Apesar disso, a rotatividade no Acre é menor que a do Brasil. A taxa média de admissão foi 39,44%, a demissão 30% e o crescimento líquido do emprego foi em média de 9,43%. O setor de atividade econômica que mostrou maior rotatividade foi a construção civil, e quem mais gerou empregos líquidos foi o setor extrativa mineral. Palavras-chaves: Rotatividade, Admissão, Demissão, Mercado de Trabalho.

Abstract Studies on the turnover of the labor market allow an understanding of the dynamics operating in this market, and this knowledge is essential for the construction of adequate public policies. The general objective of this paper is to analyze the labor market turnover in Acre, in the period 2000 to 2010. The specific objectives are: a) analyze the evolution of formal employment in the state of Acre; b) verify the behavior of rates of admission, discharge and employee turnover; c) identify which sectors of economic activity had greater flexibility and better performance in creating employment and; d) evaluate the net employment growth in sectors of the economy. This paper follows the methodology of estimation of rates of admission, dismissal, turnover and net employment growth to measure the flexibility of the labor market and the growth of formal employment. The results demonstrate a high flexibility

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of the workforce in Acre, because the rate of employee turnover is quite high. Nevertheless, turnover in Acre is lower than Brazil. The average rate of admission was 39.44%, 30% dismissal and net employment growth averaged 9.43%. The sector of economic activity that showed a higher turnover was construction, and who generated more net Jobs was the mining industry. Key-words: Turnover, Admission, Dismissal, Labour Market.

Introdução Os estudos sobre rotatividade são motivados pela necessidade de compreensão do mercado de trabalho. Observar a rotatividade de trabalhadores pode gerar informações sobre a dinâmica do comportamento do mercado de trabalho, sendo importante medida da flexibilidade desse mercado. De acordo com Ribeiro (2001), as características dos fluxos e os padrões de criação e destruição de empregos têm implicações significativas para o funcionamento da economia em termos de eficiência e produção, para o bem-estar dos trabalhadores e o desenho de políticas públicas. A flexibilidade do mercado de trabalho pode ser fundamental quando, por exemplo, uma mudança no cenário econômico influencia a oferta ou a demanda por trabalho e desencadeia desequilíbrios nesse mercado. A flexibilidade alocativa, entendida como a possibilidade de mobilidade de trabalhadores entre segmentos, pode funcionar como medida de ajuste, realocando o fator trabalho onde mais é demandado. Barros et al. (1997) afirmam que os desequilíbrios no mercado de trabalho são provocados por choques. Dado um choque, o mercado poderá se ajustar de duas formas: alteração do nível salarial ou realocação da mão de obra entre os segmentos da economia. No caso de um choque agregado, onde todos os segmentos do mercado são igualmente afetados, a flexibilidade salarial pode responder de forma eficiente trazendo o mercado ao equilíbrio. Entretanto, se houver um choque idiossincrático, quando alguns segmentos são beneficiados enquanto outros são prejudicados, a realocação do trabalhador é mais indicada para reequilibrar o mercado. Economia do Trabalho

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É evidente que um mercado de trabalho flexível consegue se ajustar mais rapidamente de acordo com as mudanças da demanda e, nesse sentido, a rotatividade de trabalhadores pode ser uma importante ferramenta de ajuste ao equilíbrio do mercado de trabalho. Contudo, o excesso de rotatividade também pode ser prejudicial à economia. Corseuil et al. (2002) adverte que é importante avaliar a capacidade alocativa visto que, se um mercado de trabalho com dificuldades de ajustamento pode causar danos a economia, o excesso de flexibilidade também pode acarretar o mesmo efeito. Mercados de trabalho pouco flexíveis, com pouca realocação, podem sugerir dificuldades de rearranjos alocativos ao longo do ciclo econômico, com possíveis perdas de eficiência. Por outro lado, uma grande realocação de postos de trabalho pode gerar grande insegurança para os trabalhadores [...]. Esses fluxos entre empregos podem gerar grandes custos de ajustamento, com efeitos também negativos sobre a economia. (CORSEUIL et al., 2002, p. 37)

Argumento semelhante acerca da rotatividade é apresentado por Ibsen e Westergaard-Nielsen apud Rodrigues e Machado (2006). Para eles, a rotatividade de trabalhadores é um fator essencial para o bom funcionamento da economia, pois, em um mercado de trabalho flexível, os recursos humanos podem ser utilizados onde mais são demandados. No entanto, reconhecem que, se por um lado uma alta rotatividade facilita os trabalhadores a encontrarem um novo emprego, também acarreta vários custos, como perda de capital humano e capital social. A discussão sobre flexibilidade passa por outro ponto interessante que é a preocupação com qualidade dos postos de trabalho gerados. Para Gonzaga (1998), a alta rotatividade da mão de obra, além de provocar perdas de produtividade na economia, pode sugerir baixa qualidade do emprego. O autor afirma que: [...] a alta produtividade da mão-de-obra depende não apenas de alta qualificação geral da força de trabalho (via educação), mas também de capital humano específico

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desenvolvido através de treinamento dentro do ambiente de trabalho. Dessa forma, uma alta rotatividade da mãode-obra, ao prejudicar o investimento em treinamento, impede um aumento da produtividade e da qualidade no emprego. (GONZAGA, 1998, p. 120)

O excesso de rotatividade também pode causar o aumento da informalidade, isto porque o custo de demissão de um trabalhador sem carteira assinada é menor. Assim, algumas empresas percebendo os custos que incidirão no ato da demissão, acabam optando por não formalizar postos de trabalho de baixa qualificação. Mesmo as empresas que optam pela contratação formal preferem não manter contratos por longo período, uma vez que os custos aumentam proporcionalmente ao tempo de serviço. Ramos e Reis (1997) acreditam que a legislação trabalhista brasileira, através dos programas de proteção social como Fundo de Garantia por Tempo de Serviço (FGTS) e Seguro Desemprego incentiva a informalidade e a rotatividade, principalmente da mão-de-obra pouco qualificada, já que permite aos trabalhadores e firmas se beneficiarem com as demissões. Autores como Gonzaga (1998), Corseuil et al. (2002) e Almeida (2004) compartilham dessa mesma visão. Ainda nesse sentido Corseuil et al. (2002) explicam que: Os altos encargos sobre a folha de pagamentos das firmas, crescentes com o tempo de contratação (em especial FGTS), associados aos incentivos para que os trabalhadores forcem sua demissão como forma de ter acesso a uma série de benefícios (FGTS, multa do FGTS, seguro-desemprego) incentiva a rotatividade e desestimula o investimento das firmas no aumento do capital humano de seus funcionários. (CORSEUIL et al. 2002, p.1)

Portanto, a alta rotatividade da mão-de-obra não qualificada, decorrente da convergência de interesses de empresas e trabalhadores, ao inibir o investimento no treinamento destes trabalhadores, contribui para a geração de mais rotatividade. A este problema Ramos e Reis (1997, p.16) denominam de “cír-

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culo vicioso de baixa qualificação, curta permanência no emprego e ausência de treinamento”. Todo este debate acerca da flexibilidade do emprego nos induz a questionar qual o comportamento do mercado de trabalho acreano quanto à rotatividade? Surge a necessidade de conhecer o desempenho dos fluxos deste mercado, se trata de um mercado flexível ou com dificuldades de realocação, se tem expandido ou diminuído o número de postos de trabalho, que setores de atividades têm apresentado maior flexibilidade, ampliação ou perdas de emprego, entre outras questões. Conhecer a resposta destes questionamentos é muito importante para que o Estado possa criar mecanismos de ajustamento do mercado de trabalho, de forma que não haja problemas de rigidez, nem tampouco excesso de flexibilidade, impedindo efeitos negativos sobre a economia. De acordo com Almeida (2004, p.1) “o Estado precisa tentar conhecer o mercado de trabalho quanto à flexibilização, pois é necessário que se crie incentivos para o investimento em capital humano, sem diminuir a eficiência produtiva da economia”. O objetivo geral deste trabalho é analisar a rotatividade no mercado de trabalho acreano, no período de 2000 a 2010. Especificamente pretende-se: a) analisar a evolução do emprego formal no estado do Acre; b) verificar o comportamento das taxas de admissão, demissão e rotatividade de trabalhadores; c) identificar quais setores de atividade econômica apresentaram maior flexibilidade e melhor desempenho na criação de emprego e; d) avaliar o crescimento líquido do emprego nos setores da economia. A hipótese adotada é a de que o mercado de trabalho acreano possui um alto grau de flexibilidade com altas taxas de admissão e demissão de trabalhadores e, por consequência, elevada taxa de rotatividade. A área de estudos sobre rotatividade, criação e destruição de emprego recebeu mais atenção a partir dos anos 90, com o desenvolvimento de bases de dados confiáveis sobre empresas em vários países, inclusive no Brasil. Isso tornou possível aprofundar o conhecimento sobre o comportamento da demanda por trabalho. Para o estado do

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Acre, infelizmente, não há discussão sobre o tema. O único estudo que chegou a calcular a taxa de rotatividade com desagregação para todas as unidades da federação foi elaborado por Corseuil et al. (2002), contudo, o debate sobre o Acre é bastante sintetizado, de forma que existe uma lacuna de um estudo específico sobre essa questão no Estado. No Brasil os principais trabalhos que estimaram a rotatividade, a criação e a destruição de postos de trabalhos foram desenvolvidos por Pazello, Bivar e Gonzaga (2000), Corseuil et al. (2002), Almeida (2004) e Rodrigues e Machado (2006). Pazello, Bivar e Gonzaga (2000), estudaram o processo de criação e destruição de empregos por tamanho de empresa de forma pioneira no Brasil, no setor industrial, no período de 1986 a 1995 utilizando a Pesquisa Industrial Anual (PIA) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) como base de dados. Nesta pesquisa os autores procuraram estabelecer uma relação entre as taxas de realocação do emprego, qualidade do emprego e tamanho da firma para saber quais empresas eram responsáveis pela criação e destruição de postos de trabalho na indústria brasileira e quais empresas ofereciam os melhores postos de trabalho. Os autores chegaram à conclusão de que são as pequenas empresas que mais criam e destroem postos de trabalho, e consequentemente, apresentam a maior rotatividade. A participação das micro, pequenas e médias empresas na criação e destruição de emprego é praticamente igual a participação das grandes empresas nos valores absolutos. Com relação à qualidade do posto de trabalho, medida pelo valor dos salários e dos benefícios e pela estabilidade das relações contratuais, os resultados mostram que as grandes empresas pagam os maiores salários e benefícios, porém, a estabilidade é baixa em todas as empresas do setor industrial. Corseuil et al. (2002), também analisaram a criação e destruição de postos de trabalho no Brasil entre os anos de 1996 a 1998. A pesquisa é feita por tamanho de empresa, setores de atividade econômica, localização geográfica e natureza jurídica. A base de dados utilizada foi o Cadastro Central de Empresas

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(CEMPRE) do IBGE. Foi avaliado o comportamento da taxa de variação líquida do emprego, da realocação de emprego e sua composição entre criação de empregos por nascimento de firmas, criação de empregos por expansão de firmas, destruição por retração de firmas e destruição por mortes de firmas. Os autores verificaram uma alta realocação de postos de trabalho entre estabelecimentos, sendo cerca de 40% da rotatividade devido à falência e a abertura de novas unidades locais de atividade. A rotatividade de postos de trabalho varia muito entre setores de atividade e entre regiões e acontece, na maioria das vezes, dentro de cada setor. Os pequenos estabelecimentos, apesar de terem as maiores taxas de destruição, foram os que mais contribuíram para o crescimento líquido do emprego e observa-se uma relação negativa entre tamanho e realocação. Almeida (2004) analisa a criação e destruição de postos de trabalho no setor formal no Brasil, no período de 1985 a 2001, utilizando dados da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS). O foco da pesquisa é a desagregação por sexo. Os resultados descritos mostraram que as mulheres ocupam postos de trabalho mais estáveis, com menores taxas de rotatividade. Os homens têm maiores taxas de criação de emprego em todas as regiões do país, porém, também apresentam maiores taxas de demissão. Na análise setorial, Almeida (2004) verificou que a construção civil apresentou maior rotatividade de trabalhadores. O maior crescimento líquido de emprego foi observado nos setores de comércio e de serviços. Rodrigues e Machado (2006) estudaram o processo de criação e destruição de postos de trabalho nos estados de Minas Gerais e São Paulo, no período de 1990 a 2003. Na pesquisa foram utilizados dados da RAIS, desagregados por setor de atividade econômica e categorias de ocupação. Os resultados obtidos indicam que, no período analisado, a rotatividade média de trabalhadores em Minas Gerais é mais elevada que em São Paulo. O crescimento líquido do emprego também foi maior em Minas Gerais. O setor que mais gerou empregos em Minas Gerais foi o comércio e em São Paulo, a administração

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pública. Nos resultados ocupacionais, a proporção entre ocupações manuais, médias e superiores seguiu constante nos dois Estados. Em média, 53% dos trabalhadores ocupavam postos da categoria manual, 29% ocupavam postos da categoria média e 18% integravam ocupações superiores. Entretanto, a maior capacidade de geração de empregos em termos relativos está relacionada aos postos manuais em Minas Gerais e aos postos superiores em São Paulo. Cada uma dessas pesquisas foi inovadora em algum aspecto, pois mostraram abordagens diferenciadas sobre o tema e trouxeram importante contribuição dentro do contexto em que foram elaboradas. Este trabalho que agora é apresentado também é importante, visto que, é a primeira tentativa que se conhece de estimar as taxas de admissão, demissão e rotatividade de trabalhadores para medir a flexibilidade do mercado de trabalho em todos os municípios do estado do Acre. Além desta introdução, trabalho está dividido em mais dois capítulos. O segundo descreve a metodologia da pesquisa, como foram definidas as variáveis e a fonte utilizada; o terceiro capítulo demonstra os resultados da pesquisa e é subdividido em três partes, sendo a primeira um estudo das principais características do mercado de trabalho acreano e sua evolução em 11 anos, a segunda, uma análise global das estimativas de admissão, demissão e rotatividade, apresentando resultados agregados e a terceira parte, uma análise setorial. Por fim, apresenta-se a conclusão do trabalho.

Metodologia O Modelo utilizado para mensurar os fluxos de trabalhadores segue a metodologia, adaptada para dados brasileiros primeiramente por Pazello, Bivar e Gonzaga (2000), e seguida por autores como Corseuil et al. (2002), Almeida (2004) e Rodrigues e Machado (2006). Definições das Variáveis Para avaliar a rotatividade no mercado de trabalho foram utilizados alguns indicadores, que são: taxa de admissão, taxa de demissão, taxa de rotatividade e crescimento líquido do emprego.

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Todos os indicadores têm como referência o estoque médio de trabalhadores, denominado X, calculado para todo o conjunto de estabelecimentos ou firmas (1) em que o número de empregados é igual ao somatório de todos os vínculos empregatícios de todas as empresas no referido ano. Taxa de Admissão A taxa de admissão (TxAdmt) é definida pela soma do número de admissões de cada empresa i no ano t, dividido pelo estoque médio de trabalhadores no ano t (2) onde n é o número de empresas. Taxa de Demissão De modo simétrico, a taxa de demissão (TxDemt) corresponde ao somatório do número de demissões de cada firma i, no ano t, dividido pelo estoque médio de trabalhadores no ano t. (3) em que n é o número de empresas. Taxa de Rotatividade de Trabalhadores A Rotatividade dos trabalhadores (RTrabt) é dada pelo somatório das taxas de admissão e demissão no ano t e constitui o percentual de trabalhadores que trocaram de emprego ou passaram das condições de ocupado para desempregado ou inativo e vice-versa. Dessa forma, a taxa de rotatividade é capaz de quantificar todo o reajustamento das oportunidades de emprego entre diferentes firmas e nos diversos setores.

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(4) Taxa de Crescimento Líquido do Emprego O crescimento líquido do emprego (CLEt) é a diferença entre as taxas de admissão e demissão de trabalhadores no ano t. (5) Os indicadores são analisados de forma agregada para o estado do Acre e por setores de atividade econômica. As variáveis utilizadas neste trabalho são o vínculo empregatício, setor de atividade, municípios por unidade da federação, além das informações de admitidos e demitidos por empresa. Para a análise setorial, a divisão da atividade econômica é o Setor de Atividade segundo o IBGE, que divide a economia em Extrativa Mineral, Indústria de Transformação, Serviços Industriais de Utilidade Pública, Construção Civil, Comércio, Serviços, Administração Pública e Agropecuária, Extrativa Vegetal, Caça e Pesca. Fonte de Dados A base de dados utilizada é a Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) do Ministério do Trabalho e Emprego. A RAIS é um registro administrativo com periodicidade anual e de caráter obrigatório para todos os estabelecimentos existentes no território nacional, inclusive para aqueles que não registraram vínculos empregatícios no exercício. Dessa forma, é possível uma cobertura acima de 97% do setor formal da economia. Contudo, é importante advertir que, como todo Registro Administrativo, a RAIS apresenta limitações, sendo a principal delas a omissão de declarações. Como os dados são fornecidos pela empresa, ou seja, a fonte de informação é unilateral, devem ser interpretados com cautela. Neste trabalho foram selecionados os dados para o Acre por município e setor econômico, no período de 2000 a 2010.

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Em 2010 foram registrados cerca de 6.500 estabelecimentos. Em termos de trabalhadores, a cobertura da pesquisa foi de 121.187 vínculos ativos.

Resultados e Discussões Neste capítulo será feita uma análise das principais características do mercado de trabalho acreano e das estimações dos indicadores de rotatividade e criação de emprego no setor formal da economia acreana. A primeira seção mostra o comportamento do mercado formal acreano. A segunda seção apresenta as taxas agregadas de admissão e demissão de trabalhadores, rotatividade e crescimento líquido do emprego, fazendo um comparativo entre o Acre e o Brasil. A terceira seção analisa as mesmas taxas com controle de setor de atividade econômica. Análise da Evolução do Mercado de Trabalho Acreano A história econômica e social do Acre está intimamente relacionada à atividade extrativista. A exploração da borracha natural foi responsável pelo povoamento da região e impulsionou a economia durante dois períodos conhecidos como ciclos da borracha. O primeiro ciclo ocorreu entre 1879 a 1912 e o segundo entre 1942 e 1945 durante a Segunda Guerra Mundial. O extrativismo da borracha revelou-se de imediato muito lucrativo e atraiu trabalhadores de várias regiões para o Acre. Quando a borracha da Amazônia deixou de ser competitiva no mercado mundial, muitos trabalhadores que permaneceram nos seringais passaram a viver da agricultura de subsistência, da exploração da madeira ou criação de gado. De fato, o mercado de trabalho era tipicamente rural. A maioria da população residia na zona rural. Na década de 60, por exemplo, de acordo com o censo do IBGE, quase 80% da população residia na zona rural. Até a década de 80 a maioria da população acreana pertencia à zona rural. O trabalho formal praticamente não existia. A inserção do trabalho formal no Acre veio com a organização política do Estado e o fortalecimento do setor público. 108

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Para se ter uma ideia da importância deste setor para o mercado de trabalho formal acreano, em 19851 o número de trabalhadores empregados no mercado formal no Acre era de 34.553, deste total 21.608 trabalhadores pertenciam à administração pública. Em 2010 dos 121.187 trabalhadores formais, 57.764 pertenciam à administração pública, ou seja, em torno de 48% dos trabalhadores, o que demonstra que o setor público ainda é responsável por grande parte da oferta de postos de trabalho formal. Para uma melhor compreensão do comportamento do emprego formal nos últimos anos será feita uma análise da evolução do emprego formal no estado do Acre de 2000 até 2010, levando em consideração variáveis como o gênero, o grau de instrução, a faixa etária, a remuneração, a natureza jurídica e o setor econômico. O mercado de trabalho formal, que engloba trabalhadores com vínculos celetistas, estatutários, trabalhadores avulsos2 e por prazo determinado3, mostrou comportamento positivo na criação de empregos, com tendência praticamente constante de crescimento no período analisado, como pode ser visto na tabela 01. De 2000 a 2010 o crescimento absoluto foi de 59.739 postos de trabalho, que equivale a uma variação percentual de 97,22%. Deste modo, em uma década ocorreu praticamente a duplicação do número de empregos formais. O ano de 2010 apresentou um salto no crescimento relativo do emprego, exibindo o dobro da variação percentual observada no ano anterior. Na comparação por gênero, as mulheres mostraram crescimento do emprego em todo o período, enquanto para os homens houve retração do emprego em 2003. Vale dizer que 2003 foi um ano atípico, pois foi o único em que a variação percentual do emprego é quase nula. Mesmo apresentando queda em 2003, a taxa de crescimento anual do emprego para os homens foi maior, sendo de 11,90% ao ano, enquanto para as mulheres foi de 11,07%. 1. Ano inicial da série de Estoque de Empregos Formais divulgados pela Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), do Ministério do Trabalho e Emprego. 2. Trabalho administrado pelo sindicato da categoria ou pelo órgão gestor de mão de obra para o qual é devido o pagamento de FGTS. 3. É regido pela Lei nº 9.601 e pode ser contratado por um período máximo de dois anos, desde que esse tipo de contrato tenha sido previsto em convenção ou em acordo coletivo.

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Tabela 1 – Número de emprego formal segundo o gênero – Acre, 2000-2010.

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria.

A despeito de toda a elevação do emprego formal percebida nos últimos anos no estado do Acre, a magnitude do crescimento do emprego mostrou-se insuficiente para acompanhar o aumento da População Economicamente Ativa (PEA). De acordo com os dados da tabela 02, de 2001 a 2009, a taxa de crescimento do emprego anual foi de 12,88%, enquanto que a PEA cresceu a uma taxa de 14,42%. Durante todo o período analisado, mais da metade dos trabalhadores estavam desempregados ou na informalidade. Em 2009, por exemplo, o número de empregados no mercado formal representava apenas 30,73% da PEA. Tabela 2 – Evolução do emprego formal e da PEA – Acre, 2001-2009.

Fonte: IBGE/PNAD e MTE/RAIS - Elaboração própria.

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Ao analisar o perfil dos trabalhadores formais acreanos segundo o grau de instrução, nota-se que a maioria possui o ensino médio completo. De 2000 a 2010 ocorreu um aumento significativo de postos de trabalho para quem possui nível médio completo, nível superior, mestrado e doutorado, conforme pode ser conferido na tabela 03. Em contrapartida houve queda no número de emprego para analfabetos, até o 5º ano incompleto e do 6º ao 9º ano incompleto do ensino fundamental. É interessante observar que o mercado de trabalho formal acreano tornou-se mais exigente quanto ao nível de instrução. Percebe-se que nestes 11 anos os postos de trabalho passaram a demandar pessoas mais escolarizadas. Tabela 3 – Número de emprego segundo o grau de instrução e gênero – Acre, 2000/2010.

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria.

Quando se analisa a participação de homens e mulheres no mercado de trabalho de acordo com a escolaridade, observa-se conforme a tabela 04, que as mulheres são maioria nos nível superior completo e incompleto. Nos demais níveis de escolaridade percebe-se uma larga vantagem dos homens, principalmente no nível 5º ano completo do ensino fundamental e analfabeto, representando 73,93% e 85,43%, respectivamente. Isto ocorre porque algumas atividades que não exigem grau de instrução elevado são em regra, exercidas por homens. Podemos utilizar como exemplo o setor da construção civil que emprega essencialmente pessoas do

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sexo masculino. Além do mais, as mulheres com baixa escolaridade, comumente são empregadas domésticas ou diaristas que não estão no mercado formal, e, portanto, não constam na pesquisa. De qualquer forma, este resultado demonstra que as mulheres estão ocupando postos de trabalho que exigem mais escolaridade. É interessante observar também que os homens ocupam maior número de emprego formal, com 54,55% dos postos de trabalho em 2010. Em 2000 o percentual de empregos formais era de 51,77% para homens e 48,23% mulheres. Tabela 4 – Percentual de emprego segundo o grau de instrução e gênero – Acre, 2010.

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria.

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Quando o foco é a faixa etária, observa-se que houve crescimento acima de 100% nas faixas de 17 anos até 29 anos e de 50 a 64 anos, conforme pode ser visto na tabela 05. Isto pode representar uma abertura maior nos últimos anos para a entrada tanto de jovens como para pessoas acima de 50 anos no mercado de trabalho formal. Tabela 5 – Número de emprego segundo a faixa etária – Acre, 2000/2010.

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria.

Embora tenha ocorrido nestes 11 anos um crescimento do emprego mais elevado para os jovens do que para outras faixas etárias, a maioria dos trabalhadores se encaixa na faixa de 30 a 49 anos em 2010, segundo observa-se na figura 1. A faixa etária de 30 a 39 anos, com 31,2% é a que contempla o maior número de trabalhadores acreanos. Em seguida aparecem as faixas de 40 a 49 anos e 25 a 29 anos, com 21,6% e 17,6%, respectivamente, dos trabalhadores formais. A menor participação é da faixa dos jovens até 17 anos, ocupando menos de 1% dos postos de trabalho. Figura 1 – Percentual de emprego segundo a faixa etária – Acre, 2010

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria. Economia do Trabalho

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Ao analisar a remuneração percebida pelos trabalhadores, verifica-se que o valor médio da remuneração dos empregos formais foi de R$ 1.483,18. Conforme pode ser visto na tabela 06, houve crescimento dos rendimentos, especialmente de 2005 a 2007. Em comparação com a região Norte, a remuneração dos trabalhadores acreanos só esteve abaixo da observada na região Norte em 2000, no restante do período, o valor dos vencimentos pagos no Acre foi maior. De 2000 a 2010 houve um crescimento anual de 8,21% na remuneração dos trabalhadores do Acre. O crescimento salarial da região Norte foi de 7,82%. Tabela 6 – Remuneração média de dezembro, em reais, a preços de DEZ/2010 – Acre e Região Norte, 2000-2010.

Fonte: MTE/RAIS - Nota: Deflator INPC/IBGE - Elaboração própria.

Voltando a discussão sobre a importância do setor público para o estado do Acre, percebe-se claramente que este setor, considerado aqui como setor público federal, estadual, municipal e entidades empresariais estatais, é responsável pela maioria dos postos de trabalho em todo o período. Na tabela 07 é possível analisar o número de emprego de acordo com a natureza jurídica dos estabelecimentos. A comparação do percentual de empregos nos setores público e privado nos mostra que o setor público esteve sempre à frente do setor privado. Nota-se, no entanto, uma tendência de crescimento no setor privado maior que no setor público, possibilitando uma 114

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aproximação do número de vagas ofertadas nas esferas privada e pública em 2009. Entretanto, em 2010, o setor público voltou a crescer mais que o privado. Tabela 7 – Número de emprego segundo a Natureza Jurídica – Acre, 2002-2010.

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria.

É importante analisar também o número de emprego formal segundo o setor de atividade econômica, a fim de conhecer o desempenho e a participação de cada setor na composição do emprego no mercado de trabalho acreano. Na tabela 08, observa-se crescimento em todos os setores. Extrativa Mineral e Construção Civil obtiveram a maior variação percentual, com um aumento de 249,2% e 238,9%, respectivamente, no número de postos de trabalho. A Administração Pública, apesar de ser responsável por contratar o maior número de trabalhadores formais, está entre os setores com o menor crescimento percentual de postos de trabalho no período. Tabela 8 – Número de emprego segundo o setor econômico – Acre, 2000/2010.

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria. Economia do Trabalho

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A figura 2 mostra o percentual de emprego segundo o setor econômico em 2010. Observa-se que a Administração Pública oferta 47,67% dos postos de trabalho formais do estado do Acre. A seguir vem o setor de Serviços com 19,77%, Comércio com 15,91% e Construção Civil com 7,39%. Os demais setores juntos empregam em torno de 9% dos trabalhadores formais. Figura 2 – Percentual de emprego segundo o setor econômico – Acre, 2010.

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria.

É importante esclarecer que administração pública é diferente de setor público. O setor público contempla além da administração pública outros setores nos quais a União, o Estado ou o Município exercem alguma atividade4. Por exemplo, dentro do setor de serviços uma parte dos trabalhadores é vinculada ao setor público e presta serviço público. Outra variável extremamente importante neste estudo é o número de admissões e demissões. Na tabela 09 observa-se que o número de admitidos no mercado de trabalho aumenta praticamente em todos os anos. Porém, conforme crescem as admissões, aumenta também o número de demissões. A taxa de crescimento anual das admissões foi de 15,86% e de demissões 15,61%. 4. Para uma melhor compreensão, veja a tabela A11 do Apêndice que mostra o número de empregos formais segundo o setor de atividade e a natureza jurídica.

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Tabela 9 – Número de admissões e demissões – Acre, 2000-2010.

Fonte: MTE/RAIS - Elaboração própria.

Um dado interessante é o número de trabalhadores demitidos no mesmo ano da contratação. Em 2010, por exemplo, dos 55.161 admitidos, 18.676 foram demitidos antes de completar 1 ano na empresa. Em média 34% dos admitidos são demitidos no mesmo ano em que foram contratados. Isto pode indicar um grau de rotatividade bastante elevado.

Resultados Agregados de Rotatividade As taxas de admissão e demissão apresentam o mesmo comportamento, ou seja, a mesma tendência de ascensão e queda. Dessa forma, no período em que se observa aumento das contratações ocorre também aumento de demissões. Isso pode ser percebido tanto para Acre quanto para o Brasil, conforme a figura 3. As taxas de admissão e demissão no Acre são menores que as observadas no Brasil, porém crescentes em quase todo o período. O ano 2010 foi o de melhor resultado das contratações para o Acre. Em resumo, percebe-se que as taxas de admissão e demissão são bastante elevadas. A taxa média de admissão do Acre foi de 39%, a demissão foi de 30%. O que significa que, aproximadamente, de cada 10 trabalhadores de uma empresa 3 são demitidos e 4 são admitidos em cada ano.

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Para o Brasil essas taxas são ainda maiores. Com uma taxa média de admissão de 53% e demissão de 46%, é como se no Brasil, metade de cada empresa fosse demitida e outra metade admitida. Isto mostra a expressiva rotatividade da mão-de-obra. Figura 3 – Taxa de Admissão e Demissão – Acre e Brasil, 2000-2010.

Fonte: Resultados da pesquisa a partir da RAIS.

Os movimentos opostos de admissão e demissão de trabalhadores nas diferentes empresas podem ser resumidos por uma taxa de Rotatividade de Trabalhadores. Analisando de forma comparativa o Brasil e o Acre, verifica-se que no Acre as taxas de rotatividade são menores. A estimativa dessa variável para o Acre apresenta trajetória de ascensão para quase todos os anos da série estudada, com exceção de 2007 e 2010, nos quais mostrou retração. Uma retração da taxa de RTrab é muito boa considerando os níveis elevados verificados no período. O Brasil, a partir de 2007, apresentou taxas acima de 100% e o Acre obteve taxas de até 87% em 2009. Essa medida de rotatividade sugere que mais de 80% dos trabalhadores do estado do Acre mudaram de empregador em 2009. A taxa média de rotatividade no Acre foi de 69,44% e no Brasil de 99,41%. Este resultado é semelhante ao obtido por Almeida (2004) que, no período de 1985 a 2001, encontrou uma rotatividade média para o Brasil de 94%. A estimação da RTrab pode ser observada na figura 4.

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Figura 4 – Taxa de Rotatividade de Trabalhadores – Acre e Brasil, 2000-2010.

Fonte: Resultados da pesquisa a partir da RAIS.

As taxas de RTrab observadas podem indicar uma baixa qualidade dos postos de trabalho, pois não há vínculos trabalhistas sólidos. Conforme foi discutido anteriormente, altas taxas de rotatividade podem ser prejudiciais à economia, pois o curto tempo de permanência no emprego impede o investimento na qualificação específica do trabalhador. A baixa qualificação, por conseguinte, implica em diminuição de produtividade e da qualidade do emprego, gerando mais rotatividade. A figura 5 mostra as taxas de rotatividade com desagregação para todos os municípios do estado do Acre. Nela se verifica que os municípios de Capixaba e Marechal Thaumaturgo foram os únicos a apresentarem rotatividade maior que a média do Brasil e acima de 100%. A capital do Estado, Rio Branco, apresentou rotatividade média de 69,20%, praticamente igual a do Acre, e Cruzeiro do Sul, 2º maior do Estado, teve rotatividade média de 77,48%. As menores taxas de rotatividade foram observadas nos municípios de Santa Rosa, Porto Walter e Rodrigues Alves.

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Figura 5 – Taxa Média de Rotatividade de Trabalhadores – Municípios do Acre, 2000-2010.

Fonte: Resultados da pesquisa a partir da RAIS.

Avaliando o Crescimento Líquido do Emprego, percebe-se que no Acre as taxas de CLE são superiores as obtidas pelo Brasil em todos os anos da série. Portanto, embora a taxa de admissão no Brasil seja maior, o Acre gera mais empregos. A média do Crescimento Líquido do Emprego do Acre foi 9,43% e do Brasil, 6,62%. Observe a figura 6. A taxa de CLE do Acre mostrou trajetória ascendente de 2002 a 2005 e em 2010 e uma sensível queda em 2008. De fato, 2008 foi o único ano em que houve desaceleração do crescimento do emprego líquido simultaneamente no Acre e no Brasil. Esse período coincide com a crise mundial iniciada nos Estados Unidos e, apesar de o Brasil não ter sido afetado tão intensamente como outros países, pode ter refletido na diminuição do emprego líquido. Até 2010 o Brasil não tinha conseguido atingir o patamar de crescimento alcançado antes da crise. O Acre, neste mesmo ano obteve seu melhor resultado.

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Figura 6 –Taxa de Crescimento Líquido do Emprego – Acre e Brasil, 2000-2010.

Fonte: Resultados da pesquisa a partir da RAIS.

O Crescimento Líquido do Emprego nos municípios do Acre pode ser visto na figura 07. Os municípios que mais geraram empregos no Estado foram Epitaciolândia, Sena Madureira e Marechal Thaumaturgo, com taxas de CLE de 27,79%, 21,40% e 18,96%, respectivamente. Rio Branco com taxa média de crescimento do emprego de 8,62%, aparece em 17º, abaixo de Cruzeiro do Sul e abaixo da média de crescimento do Acre. E, novamente, Santa Rosa figura em último lugar com CLE de 3,78%, menor que a média do Acre e do Brasil. Figura 7 – Taxa Média de Crescimento Líquido do Emprego – Municípios do Acre, 2000-2010.

Fonte: Resultados da pesquisa a partir da RAIS. Economia do Trabalho

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RESULTADOS SETORIAIS DE ROTATIVIDADE Nesta seção será feita a análise das taxas de criação, destruição e realocação de postos de trabalho e crescimento líquido do emprego com controles de setor de atividade econômica para o estado do Acre. O objetivo é descrever quais ramos da economia acreana são mais propensos a rotatividade e quais respondem pelo maior crescimento do emprego formal líquido. Os setores mais representativos serão observados separadamente e, em seguida será feita uma análise comparativa. Administração Pública A administração pública é o setor que responde pelo maior número de postos de trabalho. Em torno de 48%, ou seja, quase metade dos trabalhadores formais acreanos pertence à administração pública. Além de ser o maior empregador, se comparado aos demais setores, tem sido tradicionalmente responsável pela oferta de postos de trabalho de qualidade, pelo menos enquanto entendida como estabilidade das relações contratuais e oportunidades de treinamento e desenvolvimento dos trabalhadores. Este setor exibe as menores taxas de rotatividade de trabalhadores. Em média a rotatividade observada foi de 23%, bem abaixo da rotatividade dos outros setores. A figura 08 mostra que em 2009, quando ocorreu a maior taxa de rotatividade, esta não chegou aos 40% sendo inferior a rotatividade média do Estado. Isto acontece principalmente porque a administração pública possui uma forma diferenciada de contratação e demissão dos seus trabalhadores. A regulamentação própria e os critérios bem mais rígidos tanto para admissão quanto para desligamento resultam em baixas taxas de rotatividade.

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Figura 8 – Taxas de Admissão, Demissão, Rotatividade de Trabalhadores e Crescimento Líquido do Emprego na Administração Pública, – Acre, 2000-2010.

Fonte: Resultados da pesquisa a partir da RAIS.

A partir de 2001 a admissão de trabalhadores é maior que a demissão, portanto o crescimento líquido do emprego é positivo no período. Em 2010 ocorreu o maior crescimento de emprego líquido para o setor. Serviços O setor de serviços representa aproximadamente 20% dos trabalhadores formais acreanos, sendo o segundo setor que mais emprega no mercado formal. Ao analisar as taxas de admissão e demissão de trabalhadores, conforme a figura 9 percebe-se que a admissão foi continuamente maior que a demissão. Deste modo, em toda a série estudada o crescimento líquido do emprego é positivo. Em 2006 se observou o maior crescimento do emprego líquido neste setor.

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Figura 9 – Taxas de Admissão, Demissão, Rotatividade de Trabalhadores e Crescimento Líquido do Emprego no setor de Serviços – Acre, 2000-2010.

Fonte: Resultados da pesquisa a partir da RAIS.

O setor de serviços mostrou-se um pouco mais estável que outros setores, pois exibiu uma rotatividade média de 78,73%, resultante de uma taxa de admissão de 44,60% e demissão de 34,13%. Embora seja uma alta rotatividade, este argumento é apropriado, sobretudo se considerarmos que a maioria dos setores apresentou rotatividade acima de 100%. Construção Civil O setor da construção civil emprega 7,39% dos trabalhadores acreanos no mercado de trabalho formal. Impulsionado principalmente pelas obras do governo, foi um dos setores que mais criou empregos no Estado. Porém, foi também responsável pelas maiores taxas de demissão e de rotatividade, conforme pode ser visto na figura 10.

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Figura 10 – Taxas de Admissão, Demissão, Rotatividade de Trabalhadores e Crescimento Líquido do Emprego no setor da Construção Civil – Acre, 2000-2010.

Fonte: Resultados da pesquisa a partir da RAIS.

Uma possível explicação para os altíssimos níveis de rotatividade deste setor é que a maioria dos trabalhadores empregados possui baixa qualificação profissional, os salários percebidos também são baixos, o que facilita tanto a demissão como a recontratação do profissional a qualquer momento. Além disso, a atividade do setor diminui sensivelmente no período do inverno, devido ao aumento significativo no custo do transporte de alguns materiais e às próprias condições climáticas que prejudicam o andamento das obras. Assim, há uma tendência de contratação e demissão em determinado período do ano. Outra particularidade deste setor no estado do Acre e que implica diretamente na rotatividade é a dependência das empresas por contratos de obras do Governo do Estado. Assim, com término das obras e fim do contrato a maioria dos trabalhadores é demitida. Em dois anos consecutivos, 2002 e 2003, houve destruição de emprego, pois o crescimento líquido do emprego apresentou resultados negativos. As maiores taxas de admissão, demissão e rotatividade foram observadas em 2001. As médias de admissão e demissão de trabalhadores foram de 135,41% e 115,60%, respectivamente. A taxa média de rotatividade foi de 251% e o crescimento líquido do emprego ficou em torno 20%.

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Comparativo dos Setores5 As taxas de rotatividade para a maioria dos setores econômicos no Acre é maior que a média brasileira. Com exceção do setor de administração pública, serviços industriais de utilidade pública e serviços todos os demais apresentaram realocação acima de 100%. O setor extrativa mineral, por exemplo, apresentou taxa de rotatividade de 150,32%. A indústria de transformação, o comércio e a agropecuária exibiram taxas, respectivamente, de 134,26%, 125,64% e 115,87%. Os setores que apresentaram maior Crescimento Líquido do Emprego no período foram extrativa mineral e construção Civil, com taxas médias de 23% e 20% respectivamente. Em seguida aparece o setor do comércio, com 13%, e com o menor crescimento do emprego, o setor de Serviços Industriais de Utilidade Pública, com CLE de 2%. Os demais setores apresentaram CLE entre 10% e 7%. Todos os setores exibiram crescimento médio do emprego líquido positivo, ou seja, em média criaram mais emprego do que destruíram.

Conclusão O estudo da rotatividade no mercado de trabalho tem contribuído bastante para a uma melhor compreensão sobre a dinâmica de funcionamento desse mercado. Este conhecimento possibilita a construção de políticas públicas apropriadas, que implicam diretamente na eficiência produtiva da economia e no bem estar dos trabalhadores. Apesar da relevância do tema, o estado do Acre não possuía pesquisas que tratassem de forma específica sobre a flexibilidade do mercado de trabalho. Este trabalho de forma pioneira estima as taxas de admissão, demissão e rotatividade de trabalhadores com o objetivo de medir a flexibilidade do mercado de trabalho em todos os municípios do estado do Acre. Os resultados encontrados demonstram que o mercado de trabalho formal acreano vem crescendo nos últimos anos, ofer5. A figura ilustrativa com a estimação da TxAdm, TxDem, RTrab e CLE para o setor do Comércio, Extrativa Mineral, Indústria da Transformação, Serviços Industriais de Utilidade Pública e Agropecuária, Ext. Vegetal, Caça e Pesca constam no Apêndice.

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tando cada vez mais postos de trabalho. Mesmo assim o crescimento não é suficiente para atender a demanda. Em 2009, por exemplo, o número de empregados no mercado formal representava apenas 30,73% da PEA. Portanto, uma grande parte da população ainda está desempregada ou na informalidade. Constatou-se também que a maioria dos trabalhadores do Acre possui o ensino médio completo, contudo, há uma tendência de aumento de postos de trabalho para pessoas com nível superior completo, principalmente para mulheres. Por outro lado, houve redução significativa do emprego para quem possui baixa escolaridade. Houve também crescimento do número de postos de trabalho para jovens e para pessoas acima de 50 anos. A remuneração dos trabalhadores foi em média de R$ 1.400,00 e o setor público ainda emprega mais trabalhadores que o setor privado, embora haja uma tendência de crescimento no setor privado maior que no setor público. Este trabalho, assim como todas as pesquisas aqui mencionadas, concluiu que a flexibilidade do emprego no Brasil é muito alta, pois as taxas de rotatividade são bem elevadas. Nas palavras de Gonzaga (1998) a flexibilidade no Brasil é excessiva, situando-se acima do nível ótimo de flexibilidade alocativa. As taxas de rotatividade média do Acre e do Brasil foram de 69,44% e 99,41%, respectivamente, o que pode sugerir baixa qualidade da maioria dos postos de trabalho. Os municípios que exibiram as maiores taxas de rotatividade foram os municípios de Capixaba e Marechal Thaumaturgo com rotatividade acima de 100%. Na análise setorial, o setor da construção civil registrou a maior rotatividade, com média de 251%. Este resultado coincide com os resultados obtidos por Corseuil et al. (2002) e Almeida (2004). A administração pública apresentou a menor rotatividade do Estado. A criação líquida do emprego no Acre é positiva, porém não é tão expressiva porque, na medida em que são criados postos de trabalho, estes são também destruídos. A média de Crescimento Líquido do Emprego no Acre foi de 9,43% e no Brasil 6,62%. Os setores extrativa mineral e construção civil registraram as maiores taxas de CLE no Acre. Este resultado é diferente do en-

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contrado por Almeida (2004) que observou no Brasil maior crescimento do emprego nos setores do comércio e serviços. Os municípios que mais geraram empregos no Estado foram Epitaciolândia e Sena Madureira. O menor crescimento líquido do emprego foi observado no município de Santa Rosa, o único com média de crescimento do emprego menor que a do Brasil. A limitação deste trabalho está relacionada a base de dados utilizada (RAIS on line) que não permite identificar o que é criação de um posto de trabalho e o que é apenas reposição de vagas, já que os dados estão agregados. Dessa forma, não foi possível calcular as taxas de criação e destruição de postos. Outra limitação está na análise das variáveis que explicam a rotatividade. Futuras pesquisas podem estimar a rotatividade com foco em variáveis como a escolaridade do trabalhador, o sexo, o nível salarial, faixa etária, tamanho da empresa, relação com o ciclo econômico, entre outras. Dessa forma, pode-se entender melhor as causas da rotatividade.

Referências Bibliográficas ALMEIDA, H. M. Criação e destruição de postos de trabalho no setor formal brasileiro: uma abordagem por gênero. 2004. 117f. Dissertação (Mestrado em Economia). Belo Horizonte: Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional, Universidade Federal de Minas Gerais. Disponível em: <http://www.cedeplar.ufmg.br/economia/dissertacoes/ 2004/Hailton_ Madureira.pdf> Data de acesso: 18 Jun 2009. BARROS, R. P. et al. Uma avaliação empírica do grau de flexibilidade alocativa do mercado de trabalho brasileiro. Rio de janeiro: IPEA, jul. 1997. (Texto para Discussão, 499). CORSEUIL C. H. et al. Criação, destruição e realocação do emprego no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, jan. 2002. (Texto para Discussão, 855). GONZAGA, G. Rotatividade, qualidade do emprego e distribuição de renda no Brasil. Revista de Economia Política, v. 18, n. 1, p. 120140, jan./mar. 1998.

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PAZELLO, E.; BIVAR, W.; GONZAGA, G. Criação e destruição de postos de trabalho por tamanho de empresa na indústria brasileira. Rio de Janeiro: PUC Rio, ago. 2000. (Texto para Discussão, 431). RAMOS, L.; REIS, J. G. A. Emprego no Brasil nos anos 90. Rio de Janeiro: IPEA, mar. 1997. (Texto para Discussão, 468). RIBEIRO, E. P. Rotatividade de trabalhadores e criação e destruição de postos de trabalho: aspectos conceituais. Rio de Janeiro: IPEA, set. 2001. (Texto para Discussão, 820). RODRIGUES, C; MACHADO, A. F. Criação e destruição de postos de trabalho nos Estados de Minas Gerais e São Paulo. In: MACAMBIRA, J. (org.) O mercado de trabalho formal no Brasil. Fortaleza: Imprensa Universitária, 2006. p. 117-148.

Apêndice Tabela A1 – Estoque Médio Anual de Trabalhadores – Xt.

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS.

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Tabela A2 – Taxa de Admissão – TxAdm.

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS. Tabela A3 – Taxa de Demissão -TxDem

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS.

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Tabela A4 – Rotatividade de Trabalhadores - RTrab

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS. Tabela A5 – Crescimento Líquido do Emprego - CLE

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS.

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Tabela A6 – Estoque Médio Anual de Trabalhadores por Setor - Xt Setor

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS. Tabela A7 – Taxa de Admissão por Setor – TxAdm Setor

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS. Tabela A8 – Taxa de Demissão por Setor – TxDem Setor

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS. Tabela A9 – Rotatividade de Trabalhadores por Setor – Rtrab Setor

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS.

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Tabela A10 – Crescimento Líquido do Emprego por Setor - CLE Setor

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS. Tabela A11 – Número de Emprego Formal segundo o setor de atividade econômica e a natureza jurídica – Acre, 2010

Fonte: MTE/RAIS Figura A1 – Taxas de Admissão, Demissão, Rotatividade de Trabalhadores e Crescimento Líquido do Emprego no Setor Comércio, Acre, 2000-2010

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS.

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Figura A2 – Taxas de Admissão, Demissão, Rotatividade de Trabalhadores e Crescimento Líquido do Emprego no Setor Extrativa Mineral, Acre, 2000-2010

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS. Figura A3 – Taxas de Admissão, Demissão, Rotatividade de Trabalhadores e Crescimento Líquido do Emprego no Setor Indústria da Transformação, Acre, 2000-2010

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS.

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Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte

Figura A4 – Taxas de Admissão, Demissão, Rotatividade de Trabalhadores e Crescimento Líquido do Emprego no Setor Serviços Industriais de Utilidade Pública, Acre, 2000-2010

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS. Figura A5 – Taxas de Admissão, Demissão, Rotatividade de Trabalhadores e Crescimento Líquido do Emprego na Agropecuária, Ext. Vegetal, Caça e Pesca; Acre, 2000-2010

Fonte: Resultados da Pesquisa a partir da RAIS.

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Queimadas, CO, PM2,5 e Morbidades Respiratórias: Externalidades e Relações Espaciais na Amazônia SulOcidental M.S. George Luiz Pereira Santos Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2006). Mestre em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Acre (2011). Major do Corpo de Bombeiros Militar do Estado do Acre e Especialista em Defesa Civil. Professor da União Educacional do Norte (UNINORTE). Email: georgeacre@gmail.com Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

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Resumo O presente trabalho proporciona uma análise da relação entre Focos de calor, concentração de CO e PM2,5 com Autorização para Internação Hospitalar (AIH’s) por problemas respiratórios no estado do Acre (22 municípios), no período de 2005 a 2009. As morbidades respiratórias nos municípios do estado do Acre, no período de 2005 a 2009, não são reflexos exclusivos da ocorrência de focos de calor oriundos das queimadas com incidência nos próprios municípios apresentou-se como problema de pesquisa. De forma geral, o objetivo deste trabalho foi efetuar uma análise espacial da ocorrência de queimadas nos estado do acre, com foco nos seus 22 municípios, no período de 2005 a 2009 e sua relação com as morbidades respiratórias. Especificamente, buscou-se verificar a existência de relação espacial entre focos de calor e morbidades respiratórias no estado do Acre, no período de 2005 a 2009 e verificar existência de relação espacial entre níveis de CO e material particulado com a ocorrência de morbidades respiratórias no estado do Acre. As externalidades e o transporte de material produto da queima de biomassa referenciaram teoricamente este trabalho na busca de se verificar as relações existentes entre os problemas de saúde ocasionados pelas queimadas, concentração de CO e PM2,5. Analiticamente, a análise exploratória de dados espaciais proporcionou a verificação de correlação espacial entre as variáveis e o ambiente geográfico estudado. Os resultados evidenciaram existência de externalidades negativas. Verificou-se a inexistência de autocorrelação espacial global, não excluindo, entretanto a existência de autocorrelação espacial local. As queimadas e o transporte de material impactam negativamente o bem-estar da população dos municípios acreanos. Palavras-chave: Externalidade. Morbidades respiratórias. Queimadas. Autocorrelação espacial.

Abstract This paper provides an analysis of the relationship between Heat spots, CO and PM2, 5 with Authorization for Hospitalization (AIH) for respiratory problems in the state of Acre (22 counties) in the period 2005 to 2009. The respiratory illnesses in the cities of Acre, in the period 2005 to 2009, there are unique reflections of outbreaks of heat from the burning with a focus on cities themselves presented as research problem.

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Overall, the aim of this study was to perform a spatial analysis of the occurrence of fires in the state of Acre, with its focus on 22 municipalities in the period 2005 to 2009 and its relationship to respiratory illnesses. Specifically, we sought to verify the spatial relationship between hot spots and respiratory illnesses in the state of Acre, in the period 2005 to 2009 and verify the existence of spatial relationship between levels of CO and particulate matter with the occurrence of respiratory illnesses in the state Acre. Externalities and material transport product from biomass burning have referenced this work in search theory to examine the relationships between the health problems caused by fires, CO and PM2, 5. Analytically, the exploratory spatial data analysis provided verification of spatial correlation between the variables studied and the geographical environment. The results showed the existence of negative externalities. There is a lack of global spatial autocorrelation, not excluding, however the existence of spatial location. The burned material and transport of negatively impact the welfare of the population of the cities of Acre. Keywords: Externality. Respiratory illnesses. Burned. Spatial autocorrelation.

Introdução Considerações Iniciais Ao longo da última década, o Estado do Acre tem sofrido com a ocorrência de queimadas e incêndios florestais causadores de danos e prejuízos à sociedade acreana, sob a ótica ambiental, patrimonial e do seu bem-estar. Nesse contexto, os danos apresentam-se como humanos, materiais e ambientais e os prejuízos econômicos e sociais1. Do ponto de vista ambiental, milhares de hectares de vegetação são todos os anos, destruídos em função da utilização das queimadas como fator de produção, para o preparo do solo e expansão da área agricultável ou para a criação de novos pastos para a atividade pecuária. BROWN et al (2006) estimou que no ano de 2005 as queimadas atingiram mais de 250.000 hectares de floresta e mais de 1. CASTRO, Antônio Luiz Coimbra de. Política Nacional de Defesa Civil. Ministério da Integração Nacional, Brasília. 2004. 93p.

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200.000 hectares de área aberta, somente na região leste do estado (microrregiões alto/baixo Acre e o município de Sena Madureira). No ano de 2005, as microrregiões mais afetadas foram as do Alto e Baixo Acre e mais o município de Sena Madureira (microrregião do Purus), sendo decretada situação de emergência em decorrência dos incêndios florestais. A utilização exacerbada de tal fator, ou seja, a perda do controle do fogo finda ocasionando danos ao patrimônio como perda de cercas, plantações, edificações, gado, dentre outras. Os prejuízos estimados com os incêndios florestais de 2005 foram da ordem de R$ 170.000.000,00.2 Ampliando o horizonte dos danos ocasionados pelas queimadas, sua utilização causa efeitos deletérios ao bem-estar da população. Primordialmente na saúde, esse efeito é observado em maior grau de criticidade. Os agravos à saúde são verificados com maior intensidade quando se observa a ocorrência de morbidades respiratórias em uma parcela significativa da população. Muito se tem estudado sobre a contribuição do fogo, ou a queima de biomassa, para a poluição atmosférica. Contudo, os estudos dos efeitos dessa atividade sobre o bem-estar da população, em particular a saúde, tem se mostrado de forma incipiente em nosso país. Eventos extremos dessa natureza não são exclusividade do período em estudo. BROWN et al (2006) relata que a seca que afetou a Amazônia Sul-Ocidental e os incêndios associados no ano de 2005 não foram singulares. Entre 1925-1926, houve uma seca que reduziu o fluxo do rio Amazonas por mais tempo do que a seca de 2005 (WILLIAMS et al 2005). A tabela 1 mostra os impactos das queimadas nos municípios do leste acreano, no ano de 2005. BROWN et al (2006) avaliou o impacto das queimadas por áreas afetadas nos municípios foram significativos, alcançando um total estimado de 470.000 hectares, somando-se área de floresta de copa afetada e de área aberta afetada. Neste caso, o município de Acrelândia aparece como o mais afetado pelo fogo naquele ano, com 31% de seu território atingido pelo fogo, seguido de Plácido de Castro 2. Relatório de avaliação de danos dos incêndios florestais no estado do Acre em 2005.

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com 19% e Senador Guiomard, juntamente com Bujari, com 16%, Rio Branco aparece com 13%. Por outro lado, quando a análise é feita a partir da intensidade, ou seja, da incidência de focos de calor na área total afetada, verifica-se que o município de Capixaba aparece com 203 focos de calor para cada 1.000ha atingidos. Assis Brasil com 179 é o segundo e Sena Madureira é o terceiro com 93 focos de calor por 1.000ha de terra afetados. Isso significa que nem sempre o município que apresenta a maior quantidade de focos é, neste caso, o mais impactado. Tabela 1: Impactos das queimadas nos municípios do leste acreano (2005).

Fonte: Adaptado de BROWN et al (2006).

A figura 1 mostra o comportamento dos focos de calor no estado do Acre, no período de 2000 até o ano de 2009. Tem-se, ainda, o agrupamento dos focos de calor no período de 2000/2004 e 2005/2009, bem como o consolidado de todo o período. Cronologicamente, pode-se verificar que nos anos iniciais da década em estudo, os focos de calor apresentam uma concentração considerada no leste acreano, microrregião do Alto/Baixo Acre. A partir de 2002, percebe-se um comportamento de avanço dos focos de calor para as demais microrregiões do estado (Purus, Tarauacá/Envira e Juruá), seguindo uma trajetória coincidente com as rodovias, com ênfase no espaço geográfico localizado próximo às sedes urbanas dos municípios. Apesar de alguns anos terem apresentado uma diminuição

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da incidência de queimadas, o comportamento espacial dos focos e calor apresentam uma maior distribuição no território do Estado, ou seja, houve uma desconcentração da ocorrência de queimadas no leste do Estado, sendo esta ainda, a que mais queima no Acre. Figura 1: Comportamento espacial dos focos de calor no Acre (2000 a 2009).

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Fonte: BD queimadas - CPTE/INPE e base cartográfica do Zoneamento Ecológico e Econômico do Acre (ZEE/2006).

O comportamento da distribuição dos focos de calor é melhor analisado quando se verifica os percentuais e incidência das queimadas por microrregião do Estado, conforme tabela 2. A microrregião do Baixo Acre apresenta quedas sucessivas nos seus perEconomia da Saúde

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centuais. Por outro lado, a microrregião do Juruá evidencia um crescimento ao longo do período. Observando os anos de 2000 e 2009, verifica-se que a microrregião do Baixo Acre mostrou uma queda considerável e as demais apresentaram crescimento, o que comprova uma maior distribuição dos focos de calor. A taxa geométrica de crescimento mostra uma queda de 5,99% nos focos de calor na microrregião do Baixo Acre, com uma diminuição de 46,06% para todo o período. À exceção do Baixo Acre, todas as demais microrregiões apresentaram situação e crescimento, tanto anual quanto acumulada para o período, com ênfase para a microrregião do Juruá que teve um crescimento anual de 21,43% e um acumulado de 597,04% para o período estudado, isto ocorre em função de uma migração ou avanço das atividades de queima para o oeste acreano. Tabela 2: Percentuais de focos de calor por microrregião e taxa geométrica de crescimento nas microrregiões do Estado do Acre de 2000 a 2009.

Fonte: Resultado da pesquisa.

Assim, percebe-se que, na última década, as queimadas têm ocorrido de maneira exacerbada no Estado do Acre. Entretanto, quando se efetua uma análise do período, ano a ano, percebe-se uma desconcentração desses eventos. Aquilo que ocorria quase que em sua plenitude no leste acreano, vem, ao longo do tempo, migrando para as demais microrregiões do Estado. Com isso, verifica-se ampliação espacial das queimadas no território acreano. O problema e sua importância As queimadas são práticas existentes e utilizadas pelo ser humano há milênios. Os incêndios florestais são o resultado da

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utilização exacerbada do fogo para uma diversidade de atividades agrícolas que, após fugir do controle, finda por atingir áreas de florestas, destruindo bens e afetando negativamente a população. É uma prática corriqueira e consolidada na amazônia sulocidental como parte dos fatores de produção empregados para a produção agrícola. Seus efeitos são positivos sob a ótica do produtor e negativos a partir do momento que interfere no bem-estar da população, gerando morbidades respiratórias em função da queima de biomassa, liberando fumaça e material particulado na atmosfera. Ocorre que a incidência de focos de calor no espaço geográfico de uma determinada localidade não se apresenta como único responsável pelo impacto negativo sobre a saúde da população vulnerável. Há uma associação de fatores que contribuem para o incremento das internações por conseqüência das queimadas. Essa associação pode ser descrita como a junção de fumaça proveniente das queimadas ocorridas na localidade, bem como a fumaça oriunda da queima de biomassa em outras localidades que em função do transporte desse material, combinam-se ocasionando o aumento das concentrações a níveis superiores aos permitidos pelos organismos de saúde. Dessa forma, faz-se o seguinte questionamento: As morbidades respiratórias nos municípios do estado do Acre, no período de 2005 a 2009, possuem impactos dos focos de calor, CO e PM2,5 oriundo dos municípios vizinhos? Outras pesquisas foram feitas tratando conteúdos semelhantes ao que se busca no presente trabalho. GONÇALVES (2010) analisou os impactos da poluição do ar na saúde das populações expostas. O estudo verificou a relação entre focos de queima de biomassa florestal e os atendimentos ambulatoriais por doenças respiratórias na Cidade de Porto Velho, Rondônia. IGNOTTI et al (2010) estudou a poluição do ar e admissões hospitalares por doenças respiratórias na Amazônia sub-equatorial. A pesquisa utilizou séries temporais de admissões hospitalares em crianças e idosos e de concentração de material particulado (PM2,5) nos municípios de Alta Floresta e Tangará da Serra, estado do Mato Grosso. Os resultados obtidos foram o incremento das admissões hospitalares

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de crianças durante todo o ano de 2005, como também no período crítico do mesmo ano. Verificou-se ainda um incremento nas admissões hospitalares de idosos por problemas respiratórios. Por sua vez, SILVA et al (2006) estudou o impacto das queimadas sobre as morbidades respiratórias. Neste estudo, o autor verificou a relação espacial entre queimadas e morbidades respiratórias no estado do Acre, no período de 1998 a 2004. Além disso, o trabalho detectou que as queimadas impactam a saúde de grupos etários mais vulneráveis, crianças e idosos. Os atendimentos de emergência por doença respiratória tendo como causa a poluição por queima de biomassa em Rio Branco, Acre (setembro de 2005) foi estudado por MASCARENHAS et al (2008). Desenvolvido a partir de um estudo ecológico para avaliar a relação entre a concentração diária de material particulado (PM2,5) e o número de atendimentos diários de emergência por problemas respiratórios, o trabalho teve como resultado a incidência significativa de doença respiratória em crianças com idade < 10 anos, bem como correlação entre concentração de material particulado (PM2,5) e asma. O aspecto inovador do presente trabalho é a inserção das variáveis fumaça (CO) e material particulado (PM2,5) na análise espacial dos impactos nas morbidades respiratórias (AIH’s). O período utilizado neste trabalho como base de estudo das ocorrências de queimadas e incêndios florestais foi a última década, no caso da análise espacial dos focos e calor. Para a análise espacial da relação entre fumaça e morbidades respiratórias utilizou-se um período de tempo menor, os anos de 2005 a 2009. Optou-se por analisar este período para fins de verificação da relação entre as duas variáveis em decorrência da existência e dados de concentração de fumaça e material particulado apenas a partir de 2005. Dessa forma, o objetivo geral deste trabalho é efetuar uma análise espacial da ocorrência de queimadas nos estado do acre, com foco nos seus 22 municípios, no período de 2005 a 2009 e sua relação com as morbidades respiratórias. Especificamente, pretende-se (a) verificar a existência de relação espacial entre focos de calor e morbidades respiratórias no estado do Acre, no período

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de 2005 a 2009 e (b) verificar existência de relação espacial entre níveis de fumaça (COMax) e material particulado (PM2,5) com a ocorrência de morbidades respiratórias no estado do Acre. A não existência de relação espacial entre queimadas, fumaça e material particulado com a ocorrência de morbidades respiratórias surge como hipótese do presente trabalho. A partir dos resultados deste trabalho espera-se que ele possa colaborar com a construção de estratégias e políticas que determinem boas práticas por parte de todos os atores (sociais, governamentais, econômicos e comunidade) envolvidos no processo de minimização dos impactos ocasionados pela ocorrência das queimadas e dos incêndios florestais sobre o bem-estar da população do estado do Acre. Este artigo possui a seguinte estrutura: introdução, fazendo uma breve apresentação do tema em estudo, metodologia contendo o referencial teórico com base nas externalidades ocasionadas pelo impacto das queimadas, referencial analítico discorrendo sobre a ferramenta da Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), onde se verifica a possibilidade de associar comportamentos de diferentes variáveis em espaços geográficos vizinhos, bem como o seu grau de mútua influência. Em seguida, o trabalho mostra os resultados e discussões a respeito do problema proposto. As conclusões estão na última seção deste trabalho.

Metodologia Referencial Teórico Externalidades A análise aqui elaborada fornece um componente teórico baseado na teoria das externalidades, ocasionadas pela alocação ineficiente dos recursos. Assim, para o produtor rural que se utiliza da queimada como fator de produção, o fogo gera uma externalidade positiva, pois os seus custos são reduzidos quando do emprego de tal fator. Por outro lado, as conseqüências advindas de tal prática por parte do produtor Economia da Saúde

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geram, nos demais segmentos da sociedade, efeitos contrários, ou seja, externalidades negativas. A alocação eficiente dos recursos é a base de todo o processo realizado pela atividade econômica. De um lado, os produtores na busca da maximização de seus lucros, do outro, o consumidor, buscando satisfazer suas necessidades com base na utilidade daquilo que irá consumir. Ambos possuem comportamento racional. Os agentes econômicos (produtores e consumidores) buscam a melhor forma de obter bem-estar a partir da alocação dos recursos. O processo de alocação eficiente tem base no ótimo de Pareto3 que utiliza o preço como mecanismo de ajuste na busca de uma situação de equilíbrio para ambos os agentes. Porém, nem sempre o ótimo de Pareto é alcançado uma vez que a ineficiência da atividade econômica ocasiona falhas de mercado e, em conseqüência, os ótimos privado e social tanto dos produtores e consumidores entram em desequilíbrio. A explicação para a presença desse desequilíbrio entre o ótimo social e privado encontra base teórica no conceito de externalidades. MAS-COLLEL (1995) define externalidade, como o impacto das atividades econômicas do consumidor e do produtor sobre o bem-estar de outros consumidores e produtores. Assim, quando a atividade econômica sob a ótica de um produtor sofre algum tipo de alteração ou desequilíbrio em função da atividade de um outro produtor ou consumidor, diz-se existir a ocorrência de uma externalidade. VARIAN (2006) argumenta que uma externalidade de consumo ocorre quando um consumidor se preocupa diretamente com a produção ou consumo de outro agente e, por outro lado, uma externalidade na produção surge quando as possibilidades de produção de uma empresa são influenciadas pelas escolhas de outra empresa ou consumidor. SILVA (2009) expõe que as externalidades podem surgir entre consumidores, entre firmas ou entre a combinação de ambos, podendo ser positivas ou negativas. 3. Situação econômica na qual um agente econômico atinge a sua máxima utilidade sem prejudicar a utilidade de um outro agente econômico, ou seja, a alocação dos recursos na economia ocorre de maneira eficiente.

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Uma externalidade é dita negativa quando a alocação dos recursos localiza-se ao nível acima do patamar eficiente de produção, ou seja, tem-se a ocorrência de uma ineficiência econômica com base na falha de mercado, pois os custos externos não estão inseridos. Abaixo do nível de produção eficiente, onde seu nível é inferior, ocorre a externalidade positiva. A análise do processo de ocorrência das externalidades suscita a compreensão de alguns aspectos intrínsecos às suas características: o direito de propriedade e bens públicos. MAS-COLELL (1995) distingue bem público de bem privado ao afirmar que este é excludente e o bem público gera benefícios sociais coletivos que quando afetados, como é o caso das queimadas, ocasiona impactos negativos ao ótimo social. No caso em estudo, uma atividade produtiva privada ocasiona uma externalidade negativa para a sociedade, ou seja, a ação do produtor rural em atear fogo na vegetação para reduzir seus custos de produção acarreta um impacto negativo à população, ao gerar poluição do ar, que é um bem público de uso comum. Assim, o ar atingido pela poluição das queimadas não pertence a um único consumidor, portanto, é um bem indivisível e não excludente. Sendo assim, todos tem o direito a respirar o ar puro que, ao ser afetado pelas queimadas, acarretam danos ao bem-estar de todos. Em concorrência perfeita4, a ocorrência das externalidades é relegada a um segundo plano, ou seja, não estão inseridas na mensuração do agregado dos fatores de produção. Assim, o custo marginal (CMa) não encontra semelhança com o custo marginal social (CMaS). No processo de verificação da ocorrência das externalidades o que deve ser considerado, sob a ótica da firma, é o fato da produção encontrar-se acima ou abaixo do ótimo privado. As externalidades são a concretização dos processos de falhas de mercado, essas falhas geram a ineficiência da alocação dos recursos. Assim, de acordo com SILVA (2006): 4. Situação de mercado em que, devido ao grande número de concorrentes, uma única empresa (firma) é incapaz de, isoladamente, exercer influência no comportamento da oferta de produtos, bem como nos níveis de preços.

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(2) em que,

E = Externalidade OP = Ótimo Privado OS = Ótimo Social

A condição Pareto eficiente, segundo VARIAN (1992), encontra obstáculo para sua existência em virtude de que as externalidades findam por prejudicar um dos agentes envolvidos na relação econômica. Isso ocorre porque o custo marginal privado deixa de incorporar o custo externo que, juntos, superam o custo marginal social, gerando a externalidade. A utilização das queimadas reforça o pressuposto da ocorrência de externalidade como condição de inexistência de poluição não-zero, ou seja, a atividade produtiva finda, em maior ou em menor grau, gerando poluição. Neste caso, o nível aceitável de poluição está na relação direta entre o benefício marginal privado líquido (BMaPL)5 e o custo marginal externo (CMaE)6. Assim, a função produção da firma (ótimo privado) só se realiza por que haverá um nível mínimo de poluição (externalidade negativa). É o que ocorre quando o produtor se utiliza do fogo para o preparo do solo e limpeza da área de plantio ou outra atividade agrícola. Ao reduzir os custos desse preparo caso utilizasse, por exemplo, a mecanização, ele gera um impacto negativo no bem-estar (saúde) da população, ao emitir fumaça para a atmosfera. É possível representar graficamente a relação entre benefício marginal privado líquido (BMaPL) e o custo marginal externo (BMaE), conforme figura 2.

5. Vantagem obtida pelo produtor quando o custo de despoluição for nulo. 6. Diferença entre o custo marginal privado e o custo marginal social, ou seja, é o custo que os agentes econômicos sofrem com a ocorrência de externalidade.

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Figura 2: Nível ótimo de poluição.

Fonte: Pearce e Turner (1990).

Tem-se representado na figura 2 as seguintes variáveis: Poluição (custos), despoluição (benefício), referidos em unidades monetárias, quantidades (Q*), representando o nível ótimo de externalidade e Qπ, externalidade produzida a partir da maximização dos lucros em um mercado competitivo. Negativamente inclinada, a curva BMaPL representa o benefício marginal privado líquido e tem esse comportamento inverso em virtude de que quando os custos de poluição diminuem, a externalidade aumenta. Isso significa dizer que quando o custo de poluição for igual a zero, a quantidade de Q será Qπ, identificando a maximização do lucro e a presença de externalidade negativa. A curva CMaE, com comportamento positivo, representa o custo marginal externo (CMaE). Assim, quando os custos de despoluição aumentam, cada valor adicional do custo de poluição acarreta uma compensação ao aumento da atividade poluidora, SILVA (2006). A compreensão da externalidade negativa gerada pelo efeito das queimadas é melhor verificada quando entende-se os comportamentos das curvas de custos marginais sociais, privados e externos, conforme figura 3.

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Figura 3 – Exetrnalidade negativa.

Fonte: Pindyck e Rubinfeld.

Assim, fica claro que: (3) Essa equação comprova a relação direta entre externalidade negativa (CMaE), ocasionada pela poluição e a função produção da firma (CMa), ou seja, a firma tem a intenção de produzir quando o preço do produto for igual ao seu custo marginal. Contudo, com base no CMa, quando agrega-se a externalidade negativa, a produção é efetivada na quantidade Q*. Fica claro que Q0 representa a externalidade negativa, pois, está baseada em CMa (ótimo privado), que será maior que CMaS (ótimo social), com quantidade Q*. Assim, Q0 > Q* indica externalidade negativa, a produção da firma é maior que o ótimo social. A ineficiência de mercado se concretiza na diferença entre Q* e Q0. No caso das queimadas, a ineficiência ocorre quando a redução do custo marginal privado, utilizando-se o fogo, ocasiona um aumento dos custos marginais sociais, problemas na saúde advindos da emissão e poluentes em decorrência das queimadas.

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Referencial Analítico Análise Exploratória de Dados Espaciais A econometria espacial difere do modelo convencional ou tradicional de econometria. A Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) é uma ferramenta estatística que permite a aplicação e a verificação analítica de processos de espacialização que não são contemplados pela econometria clássica. Nada mais é que o resultado da interação entre a verificação estatística e a geográfica na busca consistente e aceitável das relações de influência mútua proporcionada pela conexão entre essas duas variáveis (numérica e espacial). A AEDE, ao inserir o componente espacial no modelo numérico, complementa ou preenche uma lacuna deixada em aberto pela econometria. Seu objetivo é criar e descrever processos determinísticos que possibilitam a explicação de um fenômeno socioeconômico que ocorre em uma área geográfica de abrangência espacial. As ferramentas utilizadas, neste caso, pela AEDE para verificar as relações espaciais existentes entre uma variável i em um determinado espaço geográfico (município) com uma variável k em outro município, utiliza-se o teste i de Moran multivariado global e local. A AEDE busca descrever distribuições espaciais, identificar observações discrepantes no espaço, descobrir padrões de associação espacial e sugerir clusters espaciais SILVA (2006). Assim, a Análise Exploratória de Dados Espaciais será utilizada neste trabalho com o objetivo de verificar a relação existente entre a incidência de incêndios florestais, material particulado (PM2,5), fumaça e a ocorrência de morbidades respiratórias e seus respectivos impactos espaciais em áreas geográficas onde ocorrem os dois fenômenos analisados, ou seja, os municípios e seus vizinhos. O pressuposto de partida para análise da ocorrência deste fenômeno é a hipótese inicial de que as AIH’s possuem distribuição aleatória. Dessa forma, os incêndios florestais, PM2,5 e fumaça em um determinado município não exercem influência na quantidade de morbidades (internações) ocasionadas por doenças respiratórias ocorridas no município vizinho. Economia da Saúde

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Para verificar a existência de padrão espacial entre queimadas, PM2,5, fumaça e AIH’s será utilizado o teste I de Moran (Anselin, 2003), multivariado global e local que possibilita efetuar uma análise global e local no intuito de verificar se a ocorrência de um determinado evento (fumaça, por exemplo) em uma dada região geográfica exerce influência ou possui alguma relação com resultados observados de outro evento (AIH’s) em uma outra região geográfica (vizinho). O teste I de Moran torna possível verificar se a ocorrência de queimadas, fumaça e PM2,5 em um município influencia as morbidades respiratórias em um município vizinho. Sendo dado por: (4) Onde: Z ’k= (yk - y̅ ) e Z ’t= (yt - y̅ ) são variáveis normalizadas, W é a matriz de contigüidade e n é o número de observações. Nesse contexto, a hipótese nula proposta na equação (1) parte do princípio de que não existe relação entre as variáveis (morbidades, incêndios florestais) e área geográfica de ocorrência (município e seu vizinho). Para melhor compreensão, podemos exemplificar o teste de hipótese nula da seguinte forma: é inexistente a interação ou influência entre a ocorrência de incêndios florestais no município k e a quantidade de internações por doenças respiratórias no municípios i. O teste I de Moran apresenta duas interpretações para os resultados verificados: a multivariada positiva (1) e multivariada negativa (-1). Quando o resultado for positivo e se aproxima de 1, o significado dessa análise é de que há uma relação positiva. Quando o resultado for negativo a se aproxima de -1, significa que existe uma relação negativa. Dessa forma, no caso em estudo, se o teste I de Moran possuir resultado multivariado 1, o município que possui altas taxas de morbidade respiratória possui vizinhos com altas taxas de incidência de incêndios florestais. Por outro lado, aquele município cujo I encontra-se próximo de -1 apresenta altas taxas de internações por doenças respiratórias e possui vizinhos com baixas taxas de incidência de incêndios florestais. 156

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A Análise Exploratória de Dados Espaciais, a partir do teste I de Moran, possibilita uma verificação dos dados tendo como referência uma amplitude mais global da ocorrência do evento. Para uma interpretação mais pontual dos resultados, foi criado um modelo que permite uma análise mais local dos dados espaciais, o I de Moran multivariado local, Dado por: (5) A base interpretativa para o teste de hipótese nula é a mesma da equação (1). A diferença existente na equação (2) em relação a equação (1) é que o I de Moran local permite o reunião dos fenômenos analisados em agrupamento espaciais característicos, ou seja, formamse clusters espaciais possuidores de particularidades e características peculiares a cada agrupamento (ALMEIDA, 2008). Assim, de acordo com os resultados obtidos no processo de análise, os clusters podem possuir as seguintes classificações: alto-alto, representado por grupos espaciais possuidores de uma alta variável, possuindo vizinhança com regiões com variáveis também altas; baixo-baixo, grupos espaciais possuidores de uma baixa variável, possuindo vizinhança com regiões com variáveis também baixas; baixo-alto, representado por grupos espaciais possuidores de variáveis baixas, com vizinhança possuidora de variáveis altas e, por fim, baixo-baixo, grupos espaciais possuidores de variáveis baixas, com vizinhança possuidora de variáveis também baixas. Seguindo as mesmas características do I de Moran, outro indicador de autocorrelação espacial utilizado como ferramenta na verificação de relação espacial é o Local Indicator of Spatial Association (LISA). ANSELIN (1995) caracteriza o indicador LISA como possuidor de capacidade para observação ao indicar clusters espaciais significativos estatisticamente, bem como tem a propriedade de que o somatório dos indicadores locais possui uma relação de proporcionalidade com o indicador de autocorrelação global correspondente. As ferramentas contidas no indicador LISA permitem associar as informações contidas no mapa de dispersão I - Moran com o mapa de significância das medidas locais de associação.

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Fonte de Dados Os dados utilizados no presente trabalho foram disponibilizados pelo Ministério da Ciência e Tecnologia, tendo como fonte o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), por intermédio do Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC), do Ministério da Saúde (MS), por intermédio do DATASUS. A ocorrência de queimadas, a partir do levantamento quantitativo dos focos de calor para o período estudado, bem como as concentração de fumaça e de material particulado, tiveram como fonte o CPTEC/INPE e as Autorizações para Internação hospitalar (AIH’s) por problemas respiratórios, ou seja, internações decorrentes de agravos à saúde, ocasionadas por infecções respiratórias, foram extraídas banco de dados do Sistema Único de Saúde, DATASUS/MS. O horizonte de tempo pesquisado abrangeu o intervalo compreendido entre os anos de 2005 a 2009, para a ocorrência de focos e calor e 2005 a 2009 para as concentrações de fumaça e material particulado. Sob a ótica de sua localização, a presente pesquisa tem a sua referência geográfica e espacial nos vinte e dois municípios do estado do Acre. As variáveis analisadas no presente trabalho e que subsidiaram suas conclusões são: queimadas e incêndios florestais, concentração de fumaça (CO) e material particulado (PM2,5) e morbidades respiratórias período de tempo (2005 a 2009) e espaço geográfico (municípios do estado do Acre). As queimadas e incêndios florestais estão quantificados e agrupados pelas suas ocorrências em cada um dos vinte e dois municípios do estado, tendo seu início no ano de 2005 e término da série temporal o ano 2009. Para a extração das quantidades, optou-se por selecionar todos os satélites de detecção dos focos de calor, obtendo-se, como resultado, um histograma para o Estado contendo as quantidades de queimadas para cada município, dentro do intervalo de um ano. As concentrações de fumaça e material particulado foram obtidas, também em forma de série temporal a partir de 2005 até 2009, disponibilizada pelo Sistema de Informações em Saúde Am158

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biental (SISAM), resultado de uma parceria entre o Ministério da Saúde e o CPTEC/INPE. As AIH’s foram quantificadas, agrupadas, por municípios, dentro do período de tempo estudado.

Resultados e Discussões Queimadas, fumaça e a saúde da população na Amazônia A utilização dos dados de queimadas ocorridas na Amazônia legal possibilita uma referência daquilo que acontece espacialmente em uma região geográfica que é atingida de maneira intensa com a ocorrência desses eventos, permitindo, ainda, observar a existência de contribuição, devido ao transporte de material particulado e fumaça, em decorrência da queima de biomassa, entre os estados que compõem a Amazônia legal. O comportamento dos focos de calor na Amazônia legal durante o período de 2005 a 2009 é mostrado na tabela 3, onde é possível verificar que o Estado do Mato Grosso é responsável por mais de 31% dos focos de calor ocorrido na Amazônia Legal, seguido pelo Pará (26,54%), Maranhão (16,45%), Rondônia (9,57%), Tocantins (9,41%), Amazonas (3,19%), Roraima (1,11%), Amapá (0,51) e o Estado do Acre com 1,88%. Tabela 3: Focos de calor – Amazônia Legal (2000 a 2009).

Fonte: CPTEC/INPE e IBGE.

As análises absolutas dos focos de calor, por vezes, podem não fornecer um retrato fiel do que realmente acontece. Quando se

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relativiza a ocorrência de focos de calor com a área agricultável de cada estado, conforme tabela 4, é possível observar alguns aspectos importantes. No ano de 2007 as queimadas ocorreram com maior intensidade nos estados do Maranhão, Tocantins, Mato Grosso, Pará e Roraima. Nos estados do Acre e Rondônia a queima ocorreu com maior intensidade no ano de 2005. Ao longo do período analisado, a situação manteve-se praticamente estável nos estados do Amazonas e Amapá. Essa variação de intensidade em períodos de tempo diferentes pode ser em decorrência de efeitos sazonais do clima e do tempo na região amazônica. A tabela 4 mostra as intensidades de queimadas por área agricultável na Amazônia Legal. Aspecto importante a ser observado é a queda dos focos de calor na região ao longo do período estudado. O estado do Acre obteve a maior queda em sua taxa de crescimento anual (46,00%), acompanhado de Rondônia (42,00%), Mato Grosso (32,00%) e Amazonas (27,00%). Uma associação de fatores pode ser creditada como causa da queda dos focos de calor no período. Dentre eles: condições climatológicas, comportamento do produtor, aumento da fiscalização, efetivação e fortalecimento de políticas voltadas para ações preventivas. Para a taxa acumulada, o Acre obteve uma queda de 95%, Rondônia 93% e Mato Grosso 86%. Tabela 4: Intensidade de focos de calor e taxa geométrica de crescimento na Amazônia Legal (2005 a 2009).

Fonte: CPTEC/INPE e IBGE.

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Os focos de calor dão origem a grandes queimadas e incêndios florestais que, por sua vez, são os responsáveis pela emissão de quantidades consideráveis de material particulado, CO, PM2,5 e demais agentes poluentes causadores de problemas à saúde da população exposta aos seus efeitos. O transporte de material ocasionado pelo regime de ventos e demais condições atmosféricas, mostra a existência de uma contribuição mútua entre os espaços geográficos onde ocorrem as queimadas, ou seja, as concentrações das variáveis analisadas não são causadas somente pela ação do fogo ocorrida no local da queimada. O comportamento da fumaça pode ser verificado a partir da observação da figura 4. Percebe-se na imagem (a) que o vento conduz a fumaça produzida na Bolívia, Peru, Amazonas e Rondônia para o estado do Acre, ocasionando o aumento das concentrações de CO e PM2,5. Figura 4: Comportamento da fumaça (Amazônia Sul-ocidental).

Fonte: http://rapidfire.sci.gsfc.nasa.gov/subsets - Acesso em 20 de dezembro de 2010.

Com os ventos, agindo de forma contrária, conforme imagem (b), verifica-se um comportamento oposto. Os ventos direcionam o material transportado proveniente do Acre para a Bolívia. Assim, as queimadas no Acre estão contribuindo para o aumento das concentrações no território boliviano. Os comportamentos da fumaça mostrados na figura 5 explicam, de forma espacial, o que se pretende analisar como problema de pesquisa do presente trabalho. As relações espaciais

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existentes entre a ocorrência de queimadas e as morbidades respiratórias no Estado do Acre. VENDRASCO et al (2006) demonstra que emissões de material particulado em uma determinada região pode atingir e alterar concentrações desse material em locais remotos e que efeitos não lineares podem ser encontrados. Com a ocorrência de incêndios florestais na região amazônica e por intermédio do transporte atmosférico, as emissões de material particulado e demais produtos da queima de biomassa apresentam uma extensa distribuição espacial (FREITAS et al 2006). Nesse contexto local, municípios que possuem uma quantidade pequena de ocorrência de focos de calor podem apresentar concentrações acima dos limites permitidos de, por exemplo, PM2,5. As concentrações não dependem somente dos focos de calor originados no espaço geográfico local. O transporte exerce um papel fundamental nas concentrações. De acordo com IGNOTTI et al (2010) as emissões de poluentes na atmosfera na região amazônica não possuem uma distribuição homogênea. De forma recíproca, a concentração ocorre no chamado “arco do desflorestamento” desde o sudeste do Maranhão, passando por Tocantins, Mato grosso, Pará, Rondônia, Amazonas e sudeste do Acre. No período que coincide com a intensa redução das precipitações, a ocorrência de focos de calor por queima de biomassa fazem com os níveis de concentração de material particulado (PM2,5) variem entre 300 a 600µg/m3. A figura 5 mostra as concentrações de médias de PM2,5 nos municípios do Estado do Acre para os anos de 2005 a 2009. Os níveis aceitáveis dessas concentrações são, segundo a OMS (Organização Mundial de Saúde), 25 µg/m3 (média diária). Percebe-se que nos anos de 2005, 2006 e 2007, todos os municípios ultrapassaram os limites aceitáveis em suas médias mensais. Para os anos seguintes (2008 e 2009), alguns municípios ficaram abaixo dos limites. Para 2008 os municípios que apresentaram concentrações abaixo do limite foram Manoel Urbano, Assis Brasil, Xapuri, Santa Rosa, Rodrigues Alves, Cruzeiro do Sul, Porto Walter, Marechal

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Thaumaturgo e Jordão. Já para 2009 os municípios foram Porto Acre, Sena Madureira, Tarauacá, Feijó, Assis Brasil, Santa Rosa, Rodrigues Alves, Manoel Urbano, Porto Walter, Cruzeiro do Sul, Marechal Thaumaturgo, Jordão e Mâncio Lima. Outro aspecto analisado na figura 5 é o comportamento declinante dos níveis de concentração de PM2,5 ao longo do período estudado. As concentrações aparecem com valores elevados nos períodos em que as precipitações reduzem-se bruscamente, em geral, julho a novembro. Por outro lado, os níveis ficam próximos de zero no período de incremento das precipitações. Assim, períodos com grandes quantidades de queimadas refletem situações com altos níveis e concentração de material particulado e períodos sem queimadas, baixos níveis de concentração. Particularmente, no Estado do Acre, os focos de calor ao longo do período apresentaram quedas sucessivas. Mesmo assim, as concentrações mantiveram-se semelhantes nos anos de 2005 e 2006, com uma ligeira queda em 2007. Isso demonstra que os níveis de PM2,5 não dependem somente dos focos de calor ocorridos na região, ou seja, houve uma contribuição de outros espaços geográficos que utilizavam o fogo como fator de produção. Para os anos de 2008 e 2009, os níveis caíram consideravelmente. Figura 5: Concentrações de PM2,5 por municípios acreanos (2000 a 2009), em µg/m3.

Fonte: SISAM – Disponível em www.sisam.cptec.inpe.br – acesso em 14 de outubro de 2010.

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As concentrações de CO para o período em estudo são mostradas na figura 6, onde constam as médias mensais. Os níveis aceitáveis são de 10.000µg/m3 (9ppm), não podendo exceder mais de uma ocorrência diária no período de um ano. As concentrações de CO por municípios mostradas na figura 6 são resultado das médias mensais de concentração. Contudo, durante a pesquisa foi possível verificar que as concentrações excederam, em diversos municípios como Acrelândia, Capixaba, Plácido de Castro, Porto Acre, Rio Branco e Senador Guiomard, por vários dias, o limite de apenas uma ocorrência verificada em um período de um ano (resolução CONAMA 03/90). Para a variável CO, o comportamento apresentou-se, também, decrescente. Os anos de 2005 e 2006 tendo os níveis mais altos e 2008 e 2009 os mais baixos do período analisado. Figura 6: Concentrações de CO por municípios (2000 a 2009), em µg/m3.

Fonte: SISAM7.

A tabela 5 mostra um comparativo entre concentração de PM2,5, AIH’s (Autorização para Internação Hospitalar por problemas respiratórios) e focos de Calor (FC) por municípios do estado do Acre entre 2005 e 2009. Observa-se que alguns municípios não apresentam ordenação semelhante entre as variáveis. No caso de Rio Branco que possui a maior quantidade 7. – Disponível em www.sisam.cptec.inpe.br. Acesso em 14 de outubro de 2010.

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de focos de calor e de AIH’s, mas não a maior concentração de PM2,5. Acrelândia possui a maior concentração média de PM2,5 para o período, mas é a 13ª em AIH’s. Cruzeiro do Sul é a 2ª em quantidade de Internações, mas sua concentração média de PM2,5 é a 3ª menor. O comportamento diferenciado no comparativo entre as três variáveis analisadas começa a direcionar o estudo para evidências de não existência de relação espacial. Essa situação justifica-se pelos seguintes aspectos: (1) a incidência dos focos de calor em um município não determina os níveis de concentração de PM2,5 nele observado, (2) a concentração de PM2,5 não determina a quantidade de internações por problemas respiratórios em um município e a (3) estrutura do Sistema de saúde local, bem como a (4) proximidade do município para outro município considerado centro e referência para o atendimento. Os dois últimos aspectos são determinantes para uma maior concentração de internações por problemas respiratórios no estado do Acre em apenas dois municípios (Rio Branco e Cruzeiro do Sul), sendo a primeira localizada no extremo leste do estado e a segunda no extremo oeste. Ambas, são responsáveis por 62% dasAIH’s por problemas respiratórios no Acre, no período de 2005 a 2009.

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Tabela 5: Comparativo entre PM2,5, AIH’s e Focos de Calor por municípios acreanos (2005 a 2009).

Fonte: Elaborada pelo autor a partir de www.cptec.inpe.br e www. sisam.cptec.inpe.br.

Relações espaciais entre focos de calor, AIH’s, concentração de CO e PM2,5 A tabela 6 mostra os testes de autocorrelação espacial efetuados para as variáveis AIH’s (Autorização para internação hospitalar por problemas respiratórios) e focos de calor para os anos de 2005 a 2009. Os níveis de significância do I-Moran indicam que não existe autocorrelação espacial global significativa entre as variáveis analisadas, logo, para focos de calor e AIH’s não existem indícios de que as quantidades de queimadas de um município impactem negativamente sobre as internações por morbidades respiratórias em outros municípios.

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Tabela 6: Estatística I – Moran global para autocorrelação espacial entre AIH’s e focos de calor no Estado do Acre entre 2005 e 2009.

Fonte: Resultado da pesquisa. Obs.: Foi escolhido o menor nível de significância estatística.

Por sua vez, a tabela 7 mostra as análises de autocorrelação espacial entre AIH’s e concentração de COmáx. A inferência estatística não indicou a existência de significância de autocorrelação espacial. Assim, para concentrações máximas de CO em um determinado município, não se observou impacto nas morbidades respiratórias em municípios vizinhos. Tabela 7: Estatística I – Moran global para autocorrelação espacial entre AIH e COMax no Estado do Acre entre 2005 e 2009.

Fonte: Resultado da pesquisa. Obs.: Foi escolhido o menor nível de significância estatística.

A tabela 8 mostra os resultados obtidos com o teste de verificação de autocorrelação espacial entre AIH’s e material particulado (PM2,5). Para as variáveis analisadas, o teste I-Moran multivariado global indicou a não ocorrência de externalidades negativas entre AIH’s, quantidades de queimadas, PM2,5 e COmáx.

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Tabela 8: Estatística I – Moran global para autocorrelação espacial entre AIH’s e PM2,5 no Estado do Acre entre 2005 e 2009.

Fonte: Resultado da pesquisa. Obs.: Foi escolhido o menor nível de significância estatística.

Contudo, a não existência de autocorrelação global não exclui a ocorrência da externalidade em nível local. A figura 7 mostra os clusters espaciais e de significância. É possível verificar que em relação as variáveis AIH’s e quantidade de queimadas (a), existe um cluster onde há a prevalência da externalidade espacial negativa local, ou seja, as queimadas impactam de forma negativa as morbidades respiratórias nos municípios de Marechal Thaumaturgo, Tarauacá e Bujari, sendo que a maior evidência encontra-se no município do Bujari. Para as variáveis AIH’s e COmáx (b) os municípios que apresentam a ocorrência de externalidade negativa são, também, Marechal Thaumaturgo, Tarauacá e Bujari, sendo que as concentrações de COmáx são altas em virtude do transporte desse material. Por sua vez, a relação entre AIH’s e PM2,5 (c) verifica-se a existência de externalidade espacial negativa local, onde as concentraçãoes de PM2,5 interferem nas quantidades de internações por problemas respiratórios para o municípios de Marechal Thaumaturgo, Tarauacá, Bujari e Sena Madureira. Bujari, neste caso, é o que apresenta maior evidência dessa externalidade.

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Figura 7: Mapas LISA de significância estatística e de clusters espaciais para AIH’s e focos de calor, AIH’s e COmáx e AIH’s e PM2,5 no Acre (2006).

Fonte: Resultado da pesquisa.

A figura 8 mostra os agrupamentos espaciais e de significância para o ano de 2007 relativos às variáveis AIH’s, focos de calor, COmáx e PM2,5. Os resultados verificados a partir da relação entre AIH’s e focos de calor (a) mostram comportamento semelhante ao ano anterior. Observa-se e existência de externalidade espacial negativa para os municípios de Marechal Thaumaturgo, Tarauacá, Bujari e Sena Madureira, evidenciando-se em Bujari o maior impacto. A relação entre as variáveis AIH’s e COmáx (b) para 2007 mostraram o surgimento de um cluster espacial para o município de Plácido de Castro, elem dos municípios Marechal Thaumaturgo, Tarauacá, Sena Madureira e

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Bujari que apresentam a ocorrência de externalidade espacial negativa. As análises de relação espacial entre AIH’s e PM2,5 (c), identificaram a existência dois clusters de externalidade espacial negativa local, os Município de Tarauacá e Sena Madureira, sendo que o município de Tarauacá apresentou uma alta quantidade de AIH’s para uma baixa concentração de PM2,5. Figura 8: Mapas LISA de significância estatística e de clusters espaciais para AIH’s e focos de calor, AIH’s e COmáx e AIH’s e PM2,5 no Acre (2007).

Fonte: Resultado da pesquisa.

A figura 9 mostra os resultados obtidos para as relações espaciais e testes de significância entre AIH’s, focos de calor, COmáx e PM2,5máx, para o ano de 2008. Os resultados da relação entre AIH’s e focos de calor (a) mostram o cluster espacial que identifica a existência

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Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte

de externalidade espacial negativa onde as queimadas impactam negativamente as morbidades respiratórias nos municípios de Marechal Thaumaturgo, Sena Madureira e Bujari, evidenciando-se em Bujari um impacto mais considerado. Figura 9: Mapas LISA de significância estatística e de clusters espaciais para AIH’s e focos de calor, AIH’s e COmáx e AIH’s e PM2,5 no Acre (2008).

Fonte: Resultado da pesquisa.

A figura 10 mostra os mapas de clusters espaciais e significância para ao ano de 2009. A formação dos clusters espaciais concentrouse no leste acreano. É possível verificar, quanto a relação entre AIH’s e queimadas (a), a existência de cluster identificando a existência de externalidade espacial negativa, onde as queimadas impactam na quantidade de internações por problemas respiratórios nos muEconomia da Saúde

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nicípios de Sena Madureira, Rio Branco e Acrelândia, com maior evidência verificada no município de Sena Madureira. Para as variáveis AIH’s e COmáx (b) verifica-se o aparecimento do município de Porto Acre como um cluster. Nota-se que Rio Branco, Acrelândia e Porto Acre apresentaram o mesmo comportamento espacial. Figura 10 – Mapas LISA de significância estatística e de clusters espaciais para AIH’s e focos de calor, AIH’s e COmáx e AIH’s e PM2,5 no Acre (2009).

Fonte: Resultado da pesquisa.

Conclusões Os resultados obtidos a partir das análises das concentrações de PM2,5 permitiram verificar que no anos de 2005, 2006, 2007, grande parte dos municípios acreanos permaneceram com 172

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Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte

concentração de PM2,5 acima dos níveis aceitáveis, mesmo que tenha se evidenciado uma diminuição da quantidade de queimadas. No que diz respeito as concentrações de CO, observouse níveis altos da variável, ainda que não tenha atingido o limite máximo aceitável. Contudo, alguns municípios apresentaram concentrações diárias acima do limite. Comparação feita entre as variáveis (AIH’s, focos de calor, CO e PM2,5) evidenciaram a não existência de uma ordenação semelhante. Isso significa dizer que nem sempre o município que possui a maior quantidade de queimadas seja o município com maior concentração de CO e PM2,5 e ainda, possua a maior quantidade de AIH’s. O município de Rio Branco, neste caso, possui a maior quantidade de focos de calor e de AIH’s, mas não possui a maior concentração de PM2,5 e Cruzeiro do Sul é o segundo município em AIH’s, o 14º em focos de calor e o 18º em concentração de PM2,5. Assim, pode-se concluir que: a incidência dos focos de calor em um município não determina os níveis de concentração de PM2,5 nele observado, a concentração de PM2,5 não determina a quantidade de internações por problemas respiratórios em um município, a estrutura do sistema de saúde local, bem como a proximidade do município para outro município considerado centro de referência para o atendimento. Tal análise fornece evidências inicias da inexistência de relação espacial. Os testes de significância do I-Moran indicaram que não existe autocorrelação espacial significativa entre as variáveis analisadas, logo, para focos de calor e AIH’s não existem indícios de que as quantidades de queimadas de um município impactem negativamente sobre as internações por problemas respiratórias em outros municípios. Para as análise de relação entre AIH’s e CO e AIH’s e PM2,5, o teste I-Moran multivariado global indicou a não ocorrência de externalidades negativas entre AIH’s, quantidades de queimadas, PM2,5 e COmáx. Contudo, a não existência de autocorrelação global não exclui a ocorrência da externalidade em nível local. A externalidade negativa em nível local representa a influência da quantidade ou concentração de uma determinada variável (fo-

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cos de calor, CO e PM2,5) na quantidade de AIH’s em um município. Mapas LISA de significância estatística e de clusters espaciais para AIH’s e focos de calor, AIH’s e COmáx e AIH’s e PM2,5 permitiram verificar o comportamento espacial das ocorrência de AIH’s, focos de calor, bem como das concentrações de CO e PM2,5. Os clusters espaciais mostraram a existência de externalidades negativas locais para as relações entre AIH’s e focos de calor, AIH’s e CO e AIH’s e PM2,5, ano a ano, verificadas por municípios, observando em alguns municípios relações espaciais locais mais significantes. A existência de externalidades negativas ocasionadas pelas queimadas e pelo transporte de material (fumaça, CO e PM2,5) que impactam o bem-estar e a saúde de uma parcela da população do estado do Acre ficou demonstrada no presente trabalho. Contudo, o mesmo possui limitações. Em destaque, a variável AIH utilizada como instrumento de mensuração do impacto da queima de biomassa e de seus produtos no bem-estar de uma determinada população, pode não refletir o cenário adequado deste impacto. Isso deve-se ao fato de que as AIH’s representam as internações por problemas respiratórios, ou seja, são o último estágio do processo de atendimento do setor saúde. Assim, uma pessoa que procurou atendimento em uma unidade de saúde, em função de problemas ocasionados pelas queimadas nem sempre permanece internada. Ela pode ter recebido o atendimento, sido tratada e orientada, mas não permaneceu internada. Dessa forma, os atendimentos ou admissões hospitalares podem expressar mais significativamente o impacto negativo das queimadas sob a saúde. A obtenção de tais dados para todo o estado do Acre no período estudado ficou prejudicada em função da inexistência dos mesmos. Pesquisas futuras, a título de sugestão, podem efetuar uma abordagem sobre o tema incorporando a variável admissões (atendimento primário) hospitalares por problemas respiratórios.

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Queimadas Versus Doenças Respiratórias: Evidências de Impactos Negativos na Amazônia Sul-Ocidental M.S. George Luiz Pereira Santos Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2006). Mestre em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Acre (2011). Major do Corpo de Bombeiros Militar do Estado do Acre e Especialista em Defesa Civil. Professor da União Educacional do Norte (UNINORTE). Email: georgeacre@gmail.com Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

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Resumo Este trabalho apresenta uma análise da ocorrência de queimadas e sua interação com as Autorizações para Internações Hospitalares (AIH’s) respiratórias nos 22 municípios do estado do Acre no período de 2000 a 2009. A existência de relação entre a ocorrência de queimadas e as morbidades respiratórias apresentou-se como o problema de pesquisa. O objetivo geral deste trabalho foi efetuar uma análise da ocorrência de atividades de queima como fator de produção para fins agropecuários e qual sua influência sobre a saúde da população acreana. Especificamente, buscou-se verificar qual a influência da redução das precipitações na ocorrência das queimadas e analisar a relação entre as duas variáveis estudadas. O referencial teórico baseou-se no processo de ocupação da Amazônia, bem como na abordagem microeconômica visando verificar quais os motivos que levam o produtor rural a utilizar-se do fogo como fator de produção. A análise estatística indicou a existência de significância na relação entre queimadas e morbidades respiratórias. Os resultados indicaram que a regional do Alto/Baixo Acre apresentou-se como maior responsável pela ocorrência das variáveis estudadas. Quanto as AIH’s, foi possível observar que crianças e idosos são os mais afetados pelo impacto das queimadas. Plavras-chave: Queimadas. Doenças respiratórias. Microeconomia

Abstract This paper presents an analysis of fires and their interaction with the Hospital Admission Authorizations (AIH) infections in 22 cities of Acre from 2000 to 2009. The existence of a relationship between the occurrence of fires and respiratory illnesses presented himself as the research problem. The aim of this study was to perform an analysis of the occurrence of burning activities as a production factor for agricultural purposes and that its influence on the health of the population of Acre. Specifically, we sought to check the influence of reduced rainfall on the occurrence of fires and analyze the relationship between two variables. The theoretical framework was based on the process of occupation of the Amazon, as well as microeconomic approach looking to verify the reasons why the farmer is using fire as a production factor. Statistical analysis indicated that there was significance in the relationship between fire and respiratory illnesses. The results indicated that the regional High / Low Acre presented as largely

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responsible for the occurrence of variables. As for AIH, we observed that children and the elderly are most affected by fires. Keywords: Burned. Respiratory diseases. Microeconomics

Introdução Considerações Iniciais A ocorrência de incêndios florestais e queimadas descontroladas no Estado do Acre têm ocasionado uma série de danos, prejuízos e agravos à saúde da população que se encontra vulnerável a ocorrência de eventos dessa natureza. A cultura de atear fogo para a preparação do solo para o desenvolvimento da atividade agropecuária é utilizada a milênios pela humanidade. No Brasil, em especial na região amazônica e no Estado do Acre de forma mais pontual, tal cultura é utilizada em larga escala. O desastre natural (incêndios florestais e queimadas descontroladas) aqui descrito e analisado apresenta relação direta com a redução intensa das precipitações, fenômeno que ocorre no Acre no período de maio a outubro. Por um período considerado prolongado, a incidência de precipitação reduz-se a níveis tão baixos (chegando a zero em alguns casos), provocando o estresse do solo e da vegetação. Os incêndios florestais integram o conjunto de desastres naturais que tem suas origens em fenômenos relacionados com a geodinâmica externa, proveniente da intensa queda das precipitações hídricas. Nesse conjunto, encontram-se, ainda, as estiagens, secas e queda intensa da umidade relativa do ar. Os incêndios florestais recebem do CODAR1 a seguinte tipificação alfa-numérica: NE.SIF/12.404. A ocorrência de incêndios florestais pode ser definida como a propagação rápida e violenta do fogo em ambiente de florestas, savanas, cerrados, caatinga e áreas de vegetação com outras características como regiões de pastos e capoeira. (Manual de Desastres Naturais, Vol. I, 2004, p. 71) 1. Política Nacional de Defesa Civil (Codificação de Desastres, Ameaças e Riscos).

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Queimadas Versus Doenças Respiratórias: Evidências de Impactos Negativos na Amazônia Sul-Ocidental

O processo de formação dos incêndios florestais depende da interação de algumas variáveis que quando combinadas dão início a essa modalidade de desastres. O fenômeno químico que fomenta a eclosão dos incêndios florestais é a combustão, proveniente da interação entre combustível (tudo aquilo suscetível a queimar-se), comburente (aquilo que incentiva e mantém o fogo) e o calor (agente ígneo que início ao processo). Dependendo de determinadas características como relevo e vegetação, os incêndios florestais podem ser classificados como: superficial, de copa e subterrâneo. Em nossa região, os incêndios superficial e de copa são os mais freqüentes. As condições climáticas (temperatura, umidade relativa do ar e regime dos ventos), a carga-incêndio, tipo de vegetação e topografia do terreno são fatores que exercem influência direta na ocorrência, propagação e combate aos incêndios florestais. As conseqüências dos incêndios florestais são traduzidas pelos danos e prejuízos por eles causados. Os danos podem ser humanos, materiais e ambientais e os prejuízos econômicos e sociais. A tabela 1 mostra a quantidade de focos de calor observada no estado do Acre no período de 2000 a 2009. O Ano de 2005 foi um ano atípico do ponto de vista meteorológico (queda exacerbada dos totais pluviométricos nos meses mais secos) e apresentou a maior quantidade de focos de calor no período analisado, representando 36,13% do total. Além do receio da repetição do ano de 2005, a justiça Federal, em 2008, acatou uma ação do Ministério Público Estadual e proibiu a emissão de autorização para as queimadas naquele ano. A análise, a partir de índices percentuais, permite verificar o comportamento dos focos de calor ao longo do período analisado. Tendo como referência o ano de 2005, pode-se observar que o ano de 2000 representou apenas 1,52% dos focos ocorridos em 2005. Para os anos anteriores a 2005, percebe-se que 2003 teve uma variação negativa de 48,78% dos focos de calor daquele ano crítico. Os anos pós 2005 apresentaram um comportamento de decréscimo dos números de focos de calor no estado do Acre, sen-

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do uma queda de 75,91% (em 2006), 78,64% (2007), 82,54% (2008) e 95,39% (2009). Uma evidência favorável à significativa diminuição dos focos de calor no ano de 2009 foi proibição da emissão das autorizações para as atividades de queimadas por parte do órgão ambiental do Estado. Os percentuais e a variação têm como base o ano de 2005. Ainda na tabela 1, verifica-se a ocorrência de focos e calor em relação a área agricultável do estado do Acre. Tendo-se como referência o ano de 2005 que apresentou uma intensidade de 8,63 FC/1000ha, os anos anteriores apresentaram uma intensidade de 0,13FC/1000ha (2000) e 4,42 FC/1000ha (2003). Nos anos posteriores a 2005 tem-se 2,08 FC/1000ha (2006) e 0,40 FC/1000ha (2009). Tabela 1: Focos de calor no estado do Acre no período de 2000 a 2009.

Nota: *área agricultável do estado do Acre. - Fonte: CPTEC/INPE – Disponível em www.cptec.inpe.br, acesso em 15 de novembro e 2010.

Dentre os danos humanos, estão aqueles relacionados aos agravos à saúde (morte, ferimentos, enfermidades, dentre outros). Dentre tais agravos, os problemas respiratórios surgem em grande intensidade. Com efeito, as morbidades respiratórias apresentam-se, de forma qualitativa e quantitativa, como um dos grandes problemas enfrentados pelo poder público, em especial o setor saúde, quando da ocorrência dos incêndios florestais.

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Queimadas Versus Doenças Respiratórias: Evidências de Impactos Negativos na Amazônia Sul-Ocidental

Percebe-se, na tabela 2, com exceção para o ano de 2006, que ocorreu um pequeno aumento (0,61%) em relação ao ano de 2005, considerado o ano mais crítico, em termos de focos de calor, uma redução gradual das Autorizações para Internação Hospitalar, em função de problemas respiratórios (AIH’s respiratórias) no Estado do Acre, 12,38% (2007), 29,67% (2008) e 38,16% (2009). Tal comportamento reflete semelhança com o comportamento dos focos de calor para o mesmo período, também declinante. As morbidades respiratórias (AIH’s) são, em grande parte, oriundas da externalidade negativa ocasionada pela ocorrência de incêndios florestais que impactam diretamente uma quantidade significativa da população vulnerável. Percentual e variação tendo como referência o ano de 2005. Na tabela 2, também pode-se verificar a intensidade das internações por problemas respiratórios no estado do Acre com relação a população. Percebe-se que os anos de 2005 e 2006 foram os que apresentaram as maiores taxas de internações por mil habitantes, 11,20 e 11,27 respectivamente. As menores taxas aparecem nos anos de 2002 (6,93) e 2009 (6,93). Tabela 2: AIH Respiratórias no Estado do Acre, no período de 2000 a 2009)

Nota: *Censo IBGE, disponível em www.ibge.gov.br - acesso em 28 de dezembro de 2010 – média dos censos de 2000 e 2010. Fonte: Resultado da pesquisa.

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Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte

O problema e sua importância No estado do Acre, localizado na Amazônia Sul-ocidental, todos os anos, em maior ou menor intensidade, ocorrem queimadas e incêndios florestais. Durante o período de estiagem, onde a redução intensa das precipitações, a queda da umidade relativa do ar e a cultura da utilização do fogo, apresentam-se como alternativa para o preparo do solo com fins de realização das atividades agrícolas. Em decorrência disso, impactos severos atingem frontalmente a população vulnerável a esta modalidade de evento. Como conseqüência, uma quantidade significativa dessa população, em virtude de agravos à saúde, sofrem com impactos negativos ocasionados pelo efeito das queimadas, em especial, a emissão de material particulado, produto da combustão. Nesse contexto, um questionamento é levantado: existe relação entre a ocorrência de incêndios florestais e queimadas com as morbidades respiratórias verificadas no estado do Acre no período compreendido entre 2000 e 2009? Trabalhos realizados em pesquisas anteriores abordaram conteúdos semelhantes ao tema em questão. SILVA et al (2006) efetuaram estudos sobre os impactos das queimadas sobre as morbidades respiratórias no Estado do Acre, no período de 1998 a 2004 e utilizou uma abordagem econométrica espacial para descrever a relação entre as duas variáveis. O trabalho detectou a existência de externalidades negativas ocasionadas pelas queimadas no bem-estar da população do estado do Acre e por outro lado verificou que existe um impacto positivo sobre a produção agropecuária, no curto prazo. De uma forma mais geral, porém, com estreita ligação, outros trabalhos foram desenvolvidos a partir do mesmo assunto. O custo econômico da poluição na região metropolitana de São Paulo e sua influência nas morbidades respiratórias foi estudado por SEROA DA MOTTA et al (2000), onde ficou verificado que, apesar das divergências existentes nos processos metodológicos de mensuração dos impactos da fumaça, os benefícios oriundos dessa forma de mensuração contribuem para uma avaliação econômica dos danos à saúde da população. Trabalhos similares Economia da Saúde

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Queimadas Versus Doenças Respiratórias: Evidências de Impactos Negativos na Amazônia Sul-Ocidental

elaborado por MENDES (2009) e MENDONÇA (2002) estimaram os impactos das queimadas na saúde da população, onde encontraram resultados significativos. A pesquisa de SILVA (2005) estudou a disposição a pagar pela melhoria da qualidade do bem-estar da população em função da ocorrência das queimadas. Na pesquisa, o autor realizou uma análise dos efeitos que a poluição do ar possui sobre a sociedade acreana, bem como quanto esta se encontra disposta a pagar pela diminuição dos prejuízos oriundos das queimadas. Os custos econômicos das queimadas e incêndios florestais na Amazônia foram estudados por VERA-DIAZ et al (2002), onde a análise verificou e existência de prejuízos significativos em decorrência de tais práticas. Como resultado da pesquisa VERA-DIAZ et al (2002) constatou perdas econômicas resultantes da queima de pastagem na ordem de U$S 12 a 97 milhões por ano e que somente o fenômeno EL Niño do ano de 1998 ocasionou incêndios florestais cuja as perdas com a queima de madeira variaram entre U$S 1 e 13 milhões, o que representou entre 0,1 e 0,2% do PIB da região amazônica. Além das perdas econômicas, a pesquisa demonstrou que os prejuízos sociais, como as emissões de carbono na atmosfera, foram mais significativos. As emissões de carbono em decorrência dos incêndios florestais de 1998 representaram economicamente U$S 4,6 bilhões. As doenças respiratórias representaram prejuízos da ordem de U$S 1 a 11 milhões por ano. A relação dano/benefício é demonstrada por um comportamento inverso, ou seja, quanto mais utilizado o fator queimada, menor o benefício dele decorrente (SIMARD, 1976). O presente estudo analisa um período de dez anos de ocorrência de incêndios florestais, oriundos de queimadas, ocorridos na região do estado do Acre na década atual. No ano de 2005 ocorreu o maior desses incêndios. Naquele ano, foi decretada situação de emergência em virtude das proporções atingidas. Os danos e prejuízos foram estimados na ordem de R$ 170.000.000,00, segundo relatório de avaliação de danos (AVADAN).

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Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte

O objetivo geral desta pesquisa é efetuar uma análise da ocorrência de atividades de queima e qual sua influência sobre a saúde da população acreana, tendo como distribuição espacial os vinte e dois municípios do estado, no período compreendido entre os anos de 2000 e 2009. Especificamente, pretende-se (a) verificar qual a influência da redução das precipitações na ocorrência das queimadas e (b) analisar a relação entre as queimadas e as morbidades respiratórias. Os resultados obtidos neste trabalho poderão contribuir para a formulação de políticas públicas eficientes, eficazes e efetivas, sob a ótica econômica, com a adoção de medidas que implementem e intensifiquem ações voltadas para o desenvolvimento da região e, sob a ótica socioambiental, com a redução dos agravos à saúde, o bem-estar da população seja otimizado. A elaboração deste artigo segue a seguinte estrutura: Introdução, com uma breve apresentação do tema, referencial teórico contendo uma discussão microeconômica das práticas de queimadas na região amazônica e sua relação com problema formulado. Logo adiante tem-se os resultados da pesquisa e as discussões concernentes. Ao final, a última seção discorre sobre as conclusões obtidas a partir dos resultados alcançados.

Metodologia Referencial Teórico Abordagem microeconômica das queimadas na Amazônia Os desmatamentos e as queimadas na região amazônica remontam ao início de seu processo de ocupação. Essa ocupação, aliada à busca pelo desenvolvimento da região não é recente. Contudo, é a partir de 1960 que esse processo ocorre de maneira mais intensa. Processos migratórios, associados à construção de eixos rodoviários, transformaram a paisagem de grandes parcelas da região por meio da retirada da cobertura Economia da Saúde

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vegetal, seguida da implantação de atividades agropecuárias e da construção de cidades (PRATES et al, 2010). A tentativa era inserir a região amazônica no contexto socioeconômico brasileiro a partir do desenvolvimento de ações de expansão da fronteira, ocupação espacial aliado a um modelo geopolítico estratégico (BECKER, 1995) Particularmente no estado do Acre, o processo de ocupação ocorreu de maneira mais tardia, década de 70. A base dessa ocupação foi uma “frente agropecuária”, intensificando-se com o asfaltamento da BR-364. As atividades oriundas desse processo foram a substituição do extrativismo, que deu lugar a agropecuária extensiva e itinerante, baseada no desmatamento (SCARCELLO et al, 2007). Segundo HOMMA (1993), fatores associados à baixa rentabilidade das atividades agrícolas, a inexistência de outras alternativas econômicas, o baixo padrão educacional, os fatores arraigados no homem rural e a escassez de capital e de tecnologia, fazem com que o processo de derrubada e queimada seja predominante em toda a Amazônia. A figura 1 mostra a utilização das derrubadas/queimadas em relação ao tempo de pousio por três atores rurais que apresentam características e necessidades distintas para o emprego do fogo como prática agrícola. O indígena utiliza-se do fogo em pequena escala, dispensando ao tempo pousio uma maior importância. Dessa forma, o tempo em que uma determinada área de terra fica em descanso enquanto utiliza uma outra proporciona a utilização do fogo em menor intensidade. O pequeno produtor apresenta um comportamento diferenciado. A intensidade em que este se aproveita do fogo para o preparo da terra ocorre na proporção inversa ao tempo destinado ao pousio. Além do preparo da terra, o pequeno produtor busca, também, um aumento de sua área agricultável, já que as anteriormente utilizadas apresentam, no longo prazo, uma queda na produtividade. Inserida na figura, temos a presença do grande produtor, ou seja, aquele que, após o desmatamento, vale-se do fogo para a limpeza e preparo da terra. Vale ressaltar que a escala de uso do fogo, em

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termos proporcionais, apresenta-se bem maior, no caso do grande produtor, pois, busca o aumento de sua área agricultável e de pastagem em uma amplitude bem maior. Figura 1: Número de derrubadas/queimadas em relação ao tempo de pousio.

Fonte: Adaptado de Homma (1993).

Utilizar o fogo para as atividades de preparo do solo visando atividades agrícolas faz parte da cultura do produtor da região. A figura 2 faz uma relação entre a utilização do fogo e a proporção que a queimada assume de acordo com a sua propagação. A pequena queimada, utilizada pelo pequeno produtor, quando corretamente empregada, respeitando as formas de controle e prevenção de seu avanço, em tese, queima somente a área (A1) de terra que destina preparar. A grande queimada já atinge proporções maiores do que a pequena e se não resguardados os devidos cuidados pode fugir ao controle. O objetivo da grande queimada, assim como na pequena, é preparar o solo e expandir a área (A2) agricultável e/ou pastagem. O incêndio florestal é a conseqüência do avanço do fogo, que fugiu ao controle em A1 e A2 e avança violentamente em área (A3) de floresta primária e densa. O somatório de A1, A2 e A3 descreve a área total atingida pelo fogo que em um primeiro momento apresentava-se sob controle e que, com a

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exacerbação de seu uso, findou por atingir proporções danosas à saúde, meio ambiente e patrimônio. Figura 2 – Relação entre a utilização do fogo e a proporção da queimada.

Fonte: Resultado da pesquisa.

São diversas as modalidades de queimadas, não existindo somente aquelas com o objetivo de utilização de áreas de floresta densa. HOMMA (1993) apresenta diversas modalidades, a partir da combustão de biomassa vegetal, de queimadas utilizadas na Amazônia: queimadas de derrubadas de floresta densa, queimadas de derrubada de vegetação secundária de várias idades, incêndios em floresta densa, incêndios em vegetação secundária, incêndios em cultivos, queima em canaviais, queima de restos de culturas, queima de pastagens, queimadas da vegetação à beira de estradas e queima e resíduos de serraria. Com essa diversidade de formas de utilização do fogo, percebe-se que as queimadas são uma atividade constante na rotina do produtor da Amazônia. Sob a ótica econômica, os custos de preparo do solo a partir da utilização do fogo são muito menos onerosos do que a utilização de quaisquer outros métodos. A eficiência econômica 190

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buscada pelo produtor, quando este se utiliza do fogo, é atingida quando cada vez menos capital é gasto na fase de preparo do solo. Nesse contexto, será utilizada abordagem microeconômica aplicada à teoria da produção (SANTOS, 2009), onde proporciona uma contextualização sob aquilo que leva o produtor a utilizar-se das queimadas, visando obter os retornos por ele almejados. Ao se considerar, neste caso, como fatores de produção o capital e as queimadas, a função produção pode ser descrita pelo seguinte processo de otimização condicionada a: (1) Sendo,

y = Produção agropecuária do produtor rural K = Capital Q = Quantidade de queimadas utilizadas na produção. Pk = Preço do fator K (capital) K = Quantidade do fator K (capital) PQ = Preço do fator Q (queimada) Q = Quantidae do fator Q (queimda)

Submetendo-se a equação ao multiplicador lagrangeano, tem-se: (2) Derivando parcialmente (2) temos: (3) (4) (5)

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Os impactos do capital e das queimadas sobre a produção são dados pelos produtos marginais expressos por (4) e (5). O produto marginal (PMa) expressa o impacto da variação do capital e das queimadas sobre a produção agropecuária do Estado do Acre. O produto médio (Pme) descreve a relação da produção com o fator queimada e com o capital (6) O relacionamento entre o produto marginal e o produto médio nos fornece a eslaticidade de produção (fp) , dada por: (7) A figura 3 mostra os estágios da produção utilizando-se um fator variável. É possível perceber que no estágio 1 (est I), a produção é ineficiente, ou seja, o produto médio (Pme) é crescente, mas está abaixo de sua capacidade. O estágio II é entendido como a região econômica de produção onde a o produto marginal (Pma) é igual a zero e a produção é máxima. Neste caso, os fatores são utilizados nas proporções adequadas e com eficiência. No estágio III, o fator variável é utilizado irracionalmente. O fator variável é utilizado de maneira exacerbada, causando prejuízo pela queda do nível de produção, ou seja, Pma < 0. Figura 3 - Estágios da produção.

Fonte: Ferguson (2003).

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De modo análogo, no caso das queimadas, o estágio I representa uma fase da produção em que o produtor se utiliza do fator queimada em pouca intensidade, o que torna a produção ineficiente. No estágio II, o produtor se utiliza da quantidade necessária do fator queimada na atividade produtiva. Assim, ele obtém o máximo que o fator queimada proporciona à sua atividade. O estágio III indica que o produtor utilizou de maneira exacerbada o fator queimada, ocasionando prejuízos em sua atividade. Ao agir de maneira racional (com queimada controlada – estágio II), o produtor busca maximizar sua produção empregando uma quantidade eficiente do fator queimada, suficientemente capaz de reduzir os custos de produção, caso utilizasse outro fator para o preparo do solo. Com efeito, neste estágio (II), o produtor adota um comportamento eminentemente neoclássico de otimização dos recursos na busca da maximização da produção. Os resultados oriundos do emprego das queimadas como fator de produção, como por exemplo, emissão de gases e material particulado não apresentam grande importância no contexto da atividade produtiva. Sua preocupação está em reduzir os custos e isso é alcançado de forma satisfatória com a introdução do fator queimada. Neste caso, os impactos negativos oriundos de tal prática, como a diminuição do bem-estar da população, são esquecidos pelo produtor. O seu intento é produzir, ou seja, maximizar a produção. As conseqüências negativas são negligenciadas. Aspectos econômicos, sociais e culturais corroboram com a intensificação das queimadas. Tamanho da área de terra, aumento do número de dependente por família, que incentiva a abertura de novas áreas, necessidade e interesse do produtor pela criação bovina. Outra forma de utilização do fogo encontra amparo na relação existente entre agricultores e madeireiros (HOMMA, 1993). A necessidade de um é estimulada pelo outro para a abertura de novas áreas. A retirada da madeira dessa forma reduz os custos do madeireiro e, ao mesmo tempo, amplia a área de terra do agricultor. Esse consórcio tem sido um dos grandes responsáveis pelas atividades de queima na região amazônica.

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Fonte de Dados Os dados utilizados como base para a realização do presente trabalho tiveram como fonte o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), por intermédio do Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) e do Ministério da Saúde (MS), por intermédio do DATASUS. O trabalho de investigação possibilitou extrair das fontes pesquisadas, as variáveis determinantes para sua concretização, quais sejam: a ocorrência de queimadas, tendo como fonte o CPTEC/INPE e as morbidades respiratórias, caracterizadas pelas internações decorrentes de agravos à saúde, ocasionadas por infecções respiratórias, onde a fonte foi o banco de dados do Sistema Único de Saúde, DATASUS/MS. O horizonte de tempo pesquisado abrangeu o intervalo compreendido entre os anos de 2000 a 2009. Sob a ótica de sua localização, a presente pesquisa tem a sua referência geográfica e espacial nos vinte e dois municípios do estado do Acre. Assim, as variáveis que se apresentam para a elucidação do problema proposto são: queimadas e incêndios florestais, morbidades respiratórias, período de tempo (2000 a 2009) e espaço geográfico (municípios do estado do Acre). As queimadas e incêndios florestais estão quantificados e agrupados pelas suas ocorrências ano a ano, a partir de 2000, estendendo-se até 2009, e por município. Para a extração das quantidades, optou-se por selecionar todos os satélites de detecção dos focos de calor, obtendo-se, como resultado, um histograma para o Estado contendo as quantidades de queimadas para cada município, dentro do intervalo de um ano. As morbidades respiratórias, além de sua quantificação e agrupamento efetuados para o mesmo período de tempo, foram, ainda, estratificadas por faixa etária e por localização geográfica (municípios). Para melhor ordenação metodológica do presente trabalho, a faixa etária foi definida da seguinte forma: entre < 1 a 14 anos (criança), 15 a 60 anos (adulto), > 60 anos (idoso).

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Resultados e Discussões Relações entre precipitação (chuva) e queimadas Além da cultura do agricultor amazônico de utilizar-se do fogo para o preparo do solo, alguns outros fatores contribuem para a ocorrência, em maior ou menor grau, das queimadas em nossa região, como é o caso da situação das variáveis climatológicas que, nos últimos anos, vem se apresentando de maneira mais propícia para o advento das queimadas. A temperatura, queda da umidade relativa e redução intensa das precipitações. A tabela 3 mostra o quantitativo de precipitação pluviométrica (mm) no período de 2000 a 2009 ocorrido na cidade de Rio Branco. Verifica-se uma queda considerada nos totais pluviométricos dos meses de maio a setembro. A diminuição dos totais pluviométricos contribui para a elevação da temperatura, diminuição da umidade relativa do ar. Esses eventos deixam a vegetação suscetível à ocorrência das queimadas. Os índices atingem níveis tão baixos, muitas vezes zero, como é o caso e junho de 2006 e 2007 e agosto de 2005. Tabela 3 - Precipitação pluviométrica em Rio Branco (2000 a 2009).

Fonte: CEDEC/AC.

A tabela 4 mostra o comparativo entre as médias de precipitação e de ocorrência de focos de calor na Cidade de Rio

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Branco. No período considerado chuvoso (outubro a abril), onde as precipitações são consideradas altas, como é o caso de fevereiro com uma média de 282,30mm, a média de ocorrência de focos e calor é de 0,50. Para o período onde ocorre a intensa redução das precipitações (maio a setembro), verifica-se um crescimento muito alto da ocorrência dos focos de calor. Os meses de agosto e setembro apresentam grandes quantidades médias de focos e calor (298,60 e 528,40, respectivamente) em decorrência da queda das precipitações que foram 40,40mm em agosto e 62,34mm em setembro. Ainda na tabela 4 é possível verificar as correlações entre precipitação e focos de calor no período de 2000 a 2009 na cidade de Rio Branco. Os resultados apresentaram-se negativos, o que indica que as variáveis agem de forma inversa, ou seja, quando a quantidade de precipitação diminui, a quantidade de focos de calor aumenta e vice-versa. As correlações mais significativas foram para o mês de março (-0,56), agosto (-0,53) e setembro (-0,52). Optou-se por fazer o comparativo para a cidade de Rio Branco pelo fato de que, para o período analisado, os dados de precipitação só existem para Rio Branco, onde a Coordenadoria estadual de Defesa Civil possui uma estação pluviométrica. Tabela 4: Médias e correlação entre precipitação e Focos de calor (2000 a 2009) em Rio Branco – Acre.

Obs.: OS meses de maio a setembro são considerados o período de inverno amazônico. Fonte: Elaborado pelos autores a partir de dados da CEDEC/AC e CPTEC/INPE.

Na figura 4 estão demonstradas as médias mensais de precipitação e de focos de calor para os anos de 2000 a 2009. O comportamento inverso fica evidente. Quanto menor a quanti196

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dade de precipitação, maior o número de ocorrência de focos de calor. A existência de correlação estatística significativa demonstra a validade dos resultados expressivos obtidos entre os valores das médias de focos de calor e de precipitação. Figura 4 – Comportamento das médias de precipitação e focos de calor (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa.

Nesta seção abordou-se a relação entre a redução das precipitações e o incremento da ocorrência de queimadas em Rio Branco. Os dados analisados possibilitaram verificar que em períodos onde ocorre uma redução intensa das precipitações, existe um aumento significativo das queimadas. Dessa forma, a ação humana de utilizar-se do fogo no preparo do solo para as atividades agrícolas recebe a contribuição de fatores como redução das precipitações, queda da umidade relativa do ar e vegetação seca. Relações entre incêndios florestais e morbidades respiratórias De início, efetuou-se uma análise exploratória de dados nas variáveis focos de calor (FC) e nas Autorizações para Internação Hospitalar Respiratória (AIH). A tabela 5 mostra a distribuição dos focos de calor ao longo do período estudado. Percebe-se que nos dois extremos da tabela aparecem um município (Santa Rosa

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do Purus) com a menor quantidade de focos de calor, 373, em seu território e um município (Rio Branco) com 9.839 focos de calor, a maior quantidade registrada. Observa-se que nove municípios, ou cerca de 41%, localizam-se na 1ª e 2ª classes de distribuição, com quantitativos entre 0,0 e 2.739 focos de calor. Aspecto interessante a ser ressaltado é o fato de que na segunda classe aparecem municípios que compõem a microrregião do Alto Acre, Epitaciolândia e Assis Brasil, apresentando características quanto aos focos de calor, semelhantes a municípios da microrregião do Vale do Juruá que apresenta as menores quantidades. As maiores incidências de focos de calor estão localizadas na 4ª classe, com cerca de 47% dos focos de calor (ver tabela 9), composta por Sena Madureira, Plácido de Castro, Acrelândia, Porto Acre, Senador Guiomard e Brasiléia. A 3ª classe que agrega os municípios com ocorrências de focos de calor compreendidos entre 2.739 e 5.106 focos estão representados pelos municípios de Feijó, Tarauacá, Xapuri, Bujari, Capixaba e Cruzeiro do Sul. Importante destacar que todos os municípios das 4ª e 5ª classes fazem parte das microrregiões Alto/Baixo Acre, à exceção de Sena Madureira (microrregião do Purus), região que apresenta o maior contingente populacional e mais desenvolvida do estado. Os máximos e mínimos da tabela 5 permitem verificar que municípios com melhores condições econômicas, infraestrutura viária, maior contingente populacional apresentam-se como municípios que se utilizam das queimadas em uma escala maior que municípios mais isolados geograficamente e com situação econômica menos favorecida, bem como uma população bem menor.

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Tabela 5: Distribuição estatística da ocorrência dos focos de calor no Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa. Nota Explicativa: Classe 1: Santa Rosa. Classe 2: Epitaciolândia, Rodrigues Alves, Manoel Urbano, Assis Brasil, Marechal Thaumaturgo, Mâncio Lima, Porto Walter e Jordão. Classe 3: Feijó, Tarauacá, Xapuri, Bujari, Capixaba e Cruzeiro do Sul. Classe 4: Sena Madureira, Plácido de Castro, Acrelândia, Porto Acre, Senador Guiomard e Brasiléia. Classe 5: Rio Branco.

A figura 5 mostra a distribuição espacial dos focos de calor para o Estado do Acre. Os municípios de Sena Madureira, Rio Branco e Plácido de Castro apresentam as maiores concentrações de focos de calor no Estado. Percebe-se na figura que o município de Rio Branco apresenta-se como “outlier”, pois tem um comportamento único e isolado em relação aos seus vizinhos do leste acreano. Rio Branco detém a maior quantidade de focos de calor do Estado e da sua microrregião. Mesmo assim, os demais municípios da microrregião apresentam quantidades consideradas de focos de calor em relação aos demais municípios do estado.

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Figura 5: Distribuição espacial dos focos de calor no Estado do Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa.

A tabela 6, com resultados mostrados em taxas, evidencia que 4,55% dos municípios (Rio Branco) é responsável por uma concentração de focos entre 9,380 e 12,330% do total. Por outro lado, cerca de 41% dos municípios (Santa Rosa, Jordão, Porto Walter, Mâncio Lima, M. Thaumaturgo, Assis Brasil, Manoel Urbano, R. Alves e Epitaciolândia.) concentram uma percentagem de focos de calor localizada entre 0,0 e 3,43% do total.

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Tabela 6: Distribuição estatística da taxa de ocorrência dos focos de Calor no Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa. Nota Explicativa: Classe 1- Santa Rosa. Classe 2 – Jordão, Porto Walter, Mâncio Lima, M. Thaumaturgo, Assis Brasil, Manoel Urbano, R. Alves e Epitaciolândia. Classe 3 – Cruzeiro do Sul, Capixaba, Bujari, Xapuri, Tarauacá e Feijó. Classe 4 – Brasiléia, Senador Guiomard, Porto Acre, Acrelândia, P. de Castro e Sena Madureirea. Classe 5 – Rio Branco.

Estudos têm demonstrado que as queimadas e os incêndios florestais causam impactos severos ao meio ambiente, ao patrimônio e ao bem-estar da população, em particular à saúde. Os resultados a seguir mostram uma análise do comportamento das AIH’s no estado do Acre. No caso das AIHs, a tabela 7 mostra que apenas um município apresentou um quantitativo de AIHs igual 38 (Jordão), reflexo do baixo índice de queimadas. O outro extremo da distribuição mostra que, também, um único município (Rio Branco) apresentou quantidade de internações por problemas respiratórios acima 24.115 do total de AIH do estado. A 2ª classe, que concentra 86% dos municípios, possui uma quantidade máxima de 6.057 AIH’s respiratórias. De um total de 49.209 AIH’s por problemas respiratórios, o município de Rio Branco é o responsável por uma quantidade equivalente à metade das AIH’s respiratórias em todo o estado.

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Tabela 7: Distribuição estatística da ocorrência das AIH respiratórias no Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da Pesquisa. Nota explicativa: Classe 1: Jordão. Classe 2: Sena Madureira, Xapuri, Plácido de castro, Tarauacá, Senador Guiomard, Brasiléia, R. Alves, M. Urbano, Feijó, Mâncio Lima, Epitaciolândia, P. Acre, Acrelândia, Assis Brasil, M. Thaumaturgo, Capixaba, Bujari, P. Walter e Santa Rosa 3: Cruzeiro do Sul. Classe 4: nenhum município. Classe 5: Rio Branco.

A figura 6 mostra a distribuição espacial das AIHs no Estado do Acre (por município) para o período de 2000 a 2009. Percebe-se claramente que as Cidades de Rio Branco e Cruzeiro do Sul aparecem como “outliers” em suas microrregiões, ou seja, são as responsáveis pela maioria das internações por problemas respiratórios de suas regiões e estão cercadas por municípios que apresentam um quantitativo menor de AIH’s. Tal fato ocorre em virtude dos dois municípios serem os centros de referência em saúde para suas microrregiões, apresentando uma capacidade maior de tratamento dos agravos à saúde, neste caso os problemas respiratórios. Deve-se considerar, ainda, que parte da população acometida de problemas respiratórios nos municípios vizinhos a estes centros de referência podem procurá-los para o tratamento. Isso significa que nem sempre o local onde a pessoa sofreu o agravo à saúde será o local do atendimento, pois as estruturas hospitalares de Rio Branco e Cruzeiro do Sul são as maiores do Estado. A estrutura de atendimento e sua condição de isolamento determinam a procura por um melhor atendimento em outro município. 202

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Figura 6: Distribuição espacial das AIHs respiratórias no Estado do Acre (2000 a 2009)

Fonte: Resultado da pesquisa.

A tabela 8 demonstra a distribuição de AIH respiratórias, por município, expressa em taxas. Assim, Percebe-se uma concentração exacerbada de AIH respiratórias em um único município (Rio Branco), responsável por quase 49% (ver tabela 9) de todas as internações por problemas respiratórios. A 2ª classe da distribuição demonstra um efeito inverso, ou seja, 19 municípios (Sena Madureira, Santa Rosa, Xapuri, Plácido de Castro, Tarauacá, Senador Guiomard, Brasiléia, Rodrigues Alves, Feijó, Manoel Urbano, Mâncio Lima , Acrelândia, Epitaciolândia, Assis Brasil, Porto Acre, Capixaba, Marechal Thaumaturgo, Bujari e Porto Walter) foram responsáveis por uma percentagem de AIH respiratórias entre 0,100 e 11%.

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Tabela 8: Distribuição estatística da taxa de AIH respiratórias no Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa.

Na tabela 9 pode-se observar a hierarquização dos focos de Calor e morbidades respiratórias. Dessa forma, foi possível estabelecer um ranking para os municípios que apresentaram determinados comportamentos em decorrência da incidência de incêndios florestais e morbidades respiratórias. O município de Rio Branco aparece em 1° lugar com 9.839 (12,35%), Plácido de Castro com 7.335 (9,21%), em 2° e Sena Madureira 7.047 (8,85%), em 3° lugar, para os focos de calor. Com relação às AIH, Rio Branco, também, aparece em 1° lugar com 24.115 (49,01%), Cruzeiro do Sul com 7.819 (15,89%), em 2° e Sena Madureira com 3.426 (6,96%) em 3°. Note-se que Rio Branco detém 12,35% dos focos de calor, mas tem 49,01% das AIH respiratórias. Do total consolidado, Cruzeiro do Sul aparece em 2° lugar em AIH, mas é apenas o 14° em focos de calor e Sena Madureira, o 3° em focos de calor, é o 3° em AIH. Ainda na tabela 9 percebe-se que o percentual acumulado dos cinco primeiros municípios, para a variável focos de calor, é de 45,5 %. Já Para a variável AIH, esse percentual é de 81%. Outro detalhe interessante é que os cinco primeiros municípios em termos focos de calor não coincidem com os cinco primeiros em termos de AIH. Para a variável focos de calor, os municípios são: Rio Branco, Sena Madureira, Plácido de Castro, Acrelândia e Porto Acre. Para as AIH: Rio Branco, Cruzeiro do Sul, Sena Madureira, Xapuri e Plácido de

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Castro. Comum às duas variáveis temos: Rio Branco, Sena Madureira e Plácido de Castro. Rio Branco e Cruzeiro do Sul aparecem com as maiores quantidades de internações por problemas respiratórios. Pode-se entender esse fenômeno pelo fato do primeiro ser o maior centro populacional (44% da população) e mais desenvolvido do estado e do leste acreano sendo, portanto, uma referência para tratamento de saúde para população circunvizinha. O mesmo ocorre com o município de Cruzeiro do Sul (11% da população) para a região do Vale do Juruá (oeste acreano). A grande quantidade de focos de calor no leste acreano (70% do total), microrregiões do Alto e Baixo Acre, deve-se ao fato de ocorrer uma grande concentração de projetos de assentamentos, grande contingente populacional (68% da população do estado) e uma malha viária privilegiada, onde todos os municípios estão interligados por rodovias com pavimentação asfáltica, fato que não ocorre com as demais microrregiões. Dessa forma, as ações antrópicas são mais intensas, tornando-a a região mais desenvolvida. O coeficiente de correlação ordinal (70%) mostrou que a distribuição dos focos de calor e das AIH’s estão fortemente correlacionados, indicando que existe um relacionamento positivo entre focos de calor e morbidades respiratórias. Por sua vez, o coeficiente de correlação linear indicou que 71% das AIH’s são oriundas das queimadas. Dessa forma, os focos de calor originados no território dos municípios acreanos exercem uma forte influência nas morbidades respiratórias das pessoas habitantes destes municípios, impactando negativamente no nível de bem-estar, mais precisamente na saúde da população. Essa evidente relação demonstra que o ato ocasionado por produtores rurais, visando maximizar sua produção utilizando-se do fogo para diminuir seus custos, impactam de forma negativa uma parcela significativa da população do estado. Sua negligência a esses impactos incidem de forma deletéria na situação de conforto ambiental e social. No caso de 2005, ano em que se decretou Situação e Emergência em todos os municípios das

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microrregiões do Alto/baixo Acre e Sena Madureira (microrregião do Purus), a ocorrência desses eventos ocasionou a quebra da situação de normalidade. A qualidade do ar atingiu níveis baixos, escolas paralisaram suas atividades, postos de saúde e hospitais ficaram lotados prestando atendimento à população afetada. Tabela 9: Quantidade de focos de calor (FC) e autorização para internação hospitalar por doenças respiratórias (AIH), dados consolidados para o período de 2000 a 2009 por município.

Fonte: Resultado da pesquisa.

A tabela 10 mostra as medidas de tendência central e dispersão objetivando analisar os níveis de concentração dos focos de calor e das AIHs. A média dos focos de calor foi de 3.625,95 e das AIHs de 2.236,77. O coeficiente de assimetria dos focos de calor indica que a quantidade de queimadas no período analisado 206

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comporta-se como uma distribuição normal, uma vez que a média e a mediana apresentam valores muito próximos. Os valores máximos e mínimos para ambas as variáveis (Focos de calor e AIH’s) encontram-se muito distantes, ou seja, existem municípios que apresentam grandes quantidades de queimadas e municípios com pouca incidência de queimadas. Isso ocorre devido as diferenças sócio-econômicas verificadas entre as microrregiões do estado. O mesmo ocorre para as AIH’s. Os desvios-padrão das variáveis são relativamente altos, quando comparados aos valores de suas médias. O coeficiente de variação da variável FC é de 73% indicando que o desvio em relação à média é representativo. Tabela 10: Demonstrativo dos resultados estatísticos das variáveis Focos de Calor e Autorização para Internação Hospitalar por problemas respiratórios no estado do Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa. Legenda: FC (Focos de calor), AIH (Autorização par Internação Hospitalar), TxFC (Taxa de Focos de Calor) e TxAIH (Taxa de Autorização par Internação Hospitalar.

A tabela 11 contém uma análise descritiva do comportamento dos focos de calor, por microrregiões (Alto/baixo Acre, Purus, Tarauacá-Envira e Juruá). Optou-se por agregar os dados das microrregiões do alto e baixo Acre em virtude de serem as duas microrregiões com a maior concentração de focos de calor no estado. Neste caso, a média e mediana dos focos de calor do alto/baixo Acre apresentam-se próxima, o que traduz uma condição de simetria com valor 0,35, efeito que não ocorre com as demais microrregiões. A amplitude da variável FCABXAC

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apresenta-se com o maior valor perante as demais. Os coeficientes de variação das microrregiões Alto/Baixo Acre, Trauacá/Envira e Juruá apresentam comportamentos equilibrados. Contudo, a mesma medida para a microrregião do Purus (Sena Madureira, Manoel Urbano e Santa Rosa), a transforma em um “outlier”. Tal fenômeno ocorre em virtude de que o município de Sena Madureira é responsável por 56% dos 123 verificados, o que viesa o comportamento da variável focos de calor para a regional do Purus. Dessa forma, a tabela 11, ao estratificar o comportamento dos focos de calor por microrregiões, fornece, na prática, a informação de que, municípios que fazem parte de uma mesma microrregião apresentam comportamentos diferentes quanto a variável focos de calor. A partir da análise dos valores máximos e mínimos da distribuição, os extremos encontram-se distantes. Os resultados verificados na tabela 11 mostram uma baixa variação nas microrregiões alto/baixo Acre, mas a concentração de queimadas é elevada em decorrência de que estas microrregiões fazem parte do leste acreano, região mais desenvolvida. Para a microrregião do Purus, com apenas três municípios, verifica-se uma variação alta, mesmo queimando-se em menor intensidade. Tal acontecimento é reflexo da existência de um município que se apresenta como “outlier” na sua microrregião, Sena Madureira. Válido ressaltar que este município integrou o conjunto de municípios que tiveram situação de emergência decretada em 2005, juntamente com todos os demais municípios do leste acreano (microrregião Alto/baixo Acre)

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Tabela 11: Demonstrativo dos resultados estatísticos da variável Focos de Calor, por microrregiões, estado do Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa. Legenda: FC ABXAC (Focos de Calor Alto/Baixo Acre). FCPUR (Focos de Calor Purus). FC TRENV (Focos de Calor Trauacá/Envira). FC JUR (Focos de Calor Juruá).

A tabela 12 analisa a situação descritiva das AIH, por microrregiões. As médias e medianas apresentam comportamentos com valores distantes, evidenciando uma condição de assimetria à direita para as regionais alto/baixo Acre, Purus e Juruá e à esquerda para a microrregião do Tarauacá-Envira que, neste caso, apresenta média e mediana muito próximas. A amplitude apresenta valores altos para todas as ocorrências. Para a variável AIH, a regional Tarauacá/Envira, Tarauacá apresenta-se com a maior quantidade de AIH’s e, no caso inverso, o município de Jordão, com o menor número de internações por problemas respiratórios, viesa para baixo o comportamento daquela microrregião. As microrregiões do Alto/Baixo Acre apresentam uma variação muito alta, pois é influenciada pelo comportamento elevado das AIH’s na Cidade de Rio Branco. A situação das AIH’s na microrregião Tarauacá/Envira mostra uma baixa variação, ou seja, as internações por problemas respiratórios acontecem em menor intensidade. Na microrregião do Juruá, verifica-se uma variação alta em decorrência de um alto quantitativo de AIH’s ocorrido em Cruzeiro do Sul, referência em assistência à saúde naquela microrregião.

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Tabela 12: Demonstrativo dos resultados estatísticos da variável AIH, por microrregiões, estado do Acre (2000 a 2009)

Fonte: Resultado da pesquisa. Legenda: AIH ABXAC (Autorização para Internação Hospitalar Alto/Baixo Acre). AIHPUR (Autorização para Internação Hospitalar Purus). AIH TRENV (Autorização para Internação Hospitalar Trauacá/Envira). AIH JUR (Autorização para Internação Hospitalar Juruá).

Outro aspecto a ser analisado quando da interação entre focos de calor de morbidades respiratórias é a correlação existente entre as quantidades de focos de calor ocorridas nos 22 municípios do estado do Acre e as morbidades respiratórias causadas por esses eventos. A tabela 13 mostra que, para o ano de 2005, a correlação foi positiva e da ordem de 0,51. Para os demais anos, os coeficientes de correlação foram, também, positivos. Os anos de 2001 e 2009 apresentaram correlações na ordem de 0,63, sendo estatisticamente significante. A média das correlações, 0,53, permite concluir que um aumento no número de focos de calor provoca um aumento na quantidade autorização para internação hospitalar. Válido ressaltar que a presente pesquisa elaborou uma análise da relação entre queimadas ocorridas no território acreano e as morbidades respiratórias delas provenientes. Observou-se que as correlações anuais apresentaram-se com significância estatística consideradas. Apesar de demonstrarem significância estatística, as correlações não refletem integralmente o comportamento das mor210

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bidades respiratórias em decorrência das queimadas ocorridas no estado do Acre em sua plenitude. As queimadas ocorridas no estado do Acre no período estudado exercem influência significativa no bem-estar da população, mas não se apresenta como um fator exclusivo. Existe uma outra variável que contribui para os agravos à saúde da população: a fumaça oriunda de outras unidades da federação bem como de países que fazem vizinhança com o Acre. Tabela 13: Correlação estatística das variáveis Focos de Calor e AIH no estado do Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa. Nota: A correlação de 2005 (0,51) foi obtida a partir dos cálculos efetuados para os municípios que decretaram situação de emergência (todos os municípios do alto/baixo Acre e Sena Madureira). +++ Significância a 1%

A contribuição desses outros atores no processo de influência negativa no bem-estar da população do Acre está associado a ocorrência do transporte de fumaça e material particulado proveniente das queimadas ocorridas no espaço geográfico dessas localidades e que, em função de fenômenos meteorológicos, associam-se de forma mútua, contribuindo para as morbidades respiratórias. A tabela 14 mostra as correlações, cálculos obtidos a partir da estratificação das AIH’s por faixa etária, entre taxas de focos de calor e taxas de morbidades respiratórias. Os resultados mostraram-se significantes, indicando que existe relacionamento entre a

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ocorrência de focos de calor e morbidades respiratórias. À exceção dos anos de 2002, onde o coeficiente de correlação entre focos de calor e AIH’s de adultos foi de 0,51, maior que o de criança e 2004 (0,54 adulto e 0,51 criança), em todos os demais períodos analisados os coeficientes de correlação linear para crianças e idosos apresentam-se maiores que para os adultos. A correlação mínima para a faixa-etária criança ocorreu no ano de 2006 (0,45) e a máxima em 2001 (0,63). A média das correlações para a faixa etária criança foi da ordem de 0,53. O coeficiente de correlação para a variável idoso apresentou uma média de 0,55, com sua máxima em 2009 (0,66) e mínima em 2006 (0,48). Assim, os resultados direcionam à conclusão de que, sob a ótica da ocorrência de queimadas, o cruzamento de tais dados com as autorizações para internações hospitalares por doenças respiratórias atingem mais a população inserida nas faixas etárias das crianças e dos idosos, grupos etários considerados mais vulneráveis. As diferenças entre as correlações médias evidenciam essa afirmação. A correlação média (adulto) é de 0,48, ficando abaixo da correlação (criança) em 4,0 pontos percentuais e 6,0 pontos percentuais em relação aos idosos. Tabela 14: Correlação estatística das variáveis Focos de Calor e AIH no estado do Acre (2000 a 2009), por faixa etária.

Fonte: Resultado da pesquisa.

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O quantitativo total de focos de calor e de AIH’s respiratórias ocorridos no estado do Acre para o período compreendido entre os anos de 2000 e 2009 está evidenciado na figura 8. A análise da figura permite verificar o comportamento ascendente dos focos de calor no período 2000 a 2003, uma queda em 2004. Um crescimento significativo em 2005 e queda nos períodos posteriores. O comportamento das AIH’s, também evidenciado na figura 7, ocorre de maneira similar, porém, com algumas distorções. Tendo o ano de 2005 como referência, os anos anteriores tiveram um aumento nas AIH’s respiratórias, à exceção de 2002. Figura 7: Quantitativo de focos de calor (FC) e AIH’s no estado do Acre (2000 a 2009).

Fonte: Resultado da pesquisa

Dentre os fatores que ocasionaram a queda acentuada dos focos de calor no estado do Acre no período estudado, podemos destacar que em 2005 o comportamento climatológico para a Amazônia sul-ocidental apresentou-se de forma atípica, os danos e prejuízos econômicos ocasionados pelo evento crítico de 2005 atingiram de forma generalizada todas as classes de produtores rurais, os anos subseqüentes geraram receio por parte desses produtores em utilizar em demasia a alternativa de queima para o incremento de suas atividades econômicas, o que acarretaria não mais em ganhos de produtividade, mas sim,

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na exacerbação da externalidade negativa ocasionada pela atividade das queimadas. Outro aspecto a ser ressaltado está voltado para mais dois fatores: recomendação por parte do Ministério Público Estadual para a limitação da emissão de autorização para desmate e queima para os produtores e implementação e fortalecimento de políticas públicas. Após a ocorrência dos eventos de 2005, o Ministério Público Estadual veio a adotar medidas visando reduzir a ocorrência das queimadas no Estado. Dentre as medidas, foi expedida recomendação nos anos subseqüentes a 2005. No ano de 2008, a recomendação n° 002, de 25 de julho, sugere que os Municípios de Acrelândia, Bujari, Capixaba, Plácido de Castro, Porto Acre, Rio Branco, Senador Guiomard, Assis Brasil, Brasiléia, Epitaciolândia, Xapuri, Manoel Urbano, Sena Madureira, Feijó, Tarauacá, Cruzeiro do Sul, Mâncio Lima e Rodrigues Alves apresentem planos de prevenção a ocorrência de queimadas. Logo em seguida, a recomendação transformou-se em Ação Civil Pública acatada pela justiça Federal, proibindo a emissão de autorização para queimadas e, ainda, obrigando o estado a utilizar de instrumentos compensatórios visando reparar as conseqüências de tal medida supressiva. Por fim, o fortalecimento institucional e a implementação de políticas públicas contribuíram para a diminuição das ocorrências de queimadas no quadriênio posterior a 2005. Dentre as políticas, podemos destacar o Programa de valorização do ativo ambiental desenvolvido pelo Estado. O Plano de Prevenção e Controle do Desmatamento da Secretaria de Meio Ambiente do Estado (SEMA) possui ações que visam adotar medidas mitigadoras, bem como fortalecimento das capacidades do governo e sociedade em conjunto com uma economia limpa, justa, competitiva e com forte base florestal.

Conclusões O estado do Acre, em maior ou menor intensidade, tem sofrido ao longo da última década com os danos e prejuízos oriundos das queimadas e incêndios florestais. Esses eventos tem ocorrido a partir da utilização exacerbada do fogo como fator de

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produção para implementação e ampliação da atividade agropecuária no estado e por outro lado, da ausência de alternativas que proporcionem ao produtor diminuir sua escala de utilização ou ainda erradicar tal prática. A utilização do fogo como prática agropecuária é utilizada na Amazônia desde os primeiros anos de seu processo de ocupação e, ao longo do tempo, veio se intensificando cada vez mais, tornando-se um problema social, ambiental e de saúde pública. Aliado a isso, as condições climatológicas (redução intensa das precipitações e queda da umidade relativa do ar) vem contribuindo para que as queimadas ocorram com maior potencial, tendo como seu efeito progressivo a ocorrência dos grandes incêndios florestais. Dentre os vários impactos ocasionados por essa atividade, os agravos à saúde, em particular as morbidades respiratórias, da população tem surgido como um dos principais problemas enfrentados pelo poder público frente a ocorrência das queimadas. As microrregiões do Alto/Baixo Acre foram as que apresentaram maior concentração de focos de calor. Essa situação encontra explicação no fato de que tais microrregiões possuem grande quantidade de projetos de assentamentos, maior contingente populacional do estado, bem como possuem uma infraestrutura rodoviária que permite uma atividade econômica mais intensa. Com relação às AIH’s, os municípios que apresentaram maior ocorrência de internação por problemas respiratórios foram Rio Branco e Cruzeiro do Sul. A primeira, maior cidade do estado e do leste acreano, sendo, portanto, considerada referência no tratamento de saúde de sua microrregião (baixo Acre). Cruzeiro do Sul apresenta as mesmas características para sua microrregião (Juruá). Dessa forma, concluiu-se que as duas maiores cidades do estado, além de procederem tratamento das ocorrências de AIH’s ocorridas em suas sedes, efetuaram, também, o tratamento de parcela da população vizinha que buscou atendimento nesses centros. A estratificação das AIH’s por faixa etária e seu cruzamento com os focos de calor mostraram resultados significantes,

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comprovando que, no período estudado, os grupos etários compostos por crianças e idosos apresentam-se como os mais vulneráveis a ocorrência das queimadas. Apesar de ter-se verificado resultados estatísticos significantes que evidenciaram a forte relação entre queimadas e morbidades respiratórias nos municípios do estado do Acre, no período de 2000 a 2009, o presente trabalho possui limitações. Neste trabalho, a ausência de observação das relações espaciais de focos de calor e de AIH’s entre os municípios pesquisados fez com que a verificação de influência das queimadas ocorridas em um determinado município sobre as morbidades respiratórias em um município vizinho não fossem analisadas. Outra limitação observada foi que a variável foco de calor e sua ocorrência pontual na área geográfica de um município, não se traduz como causa única das AIH’s registradas. O transporte de fumaça e demais produtos das queimadas tem, também, participação preponderante nesses eventos. A título de sugestão, pesquisas futuras podem avançar sobre o tema em questão, incorporando a análise espacial no processo de verificação das relações existentes entre as variáveis estudadas no presente trabalho e a influência da situação de vizinhança no comportamento de um determinado espaço geográfico sob a ótica das queimadas e das morbidades respiratórias.

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Níveis de Eficiência dos Serviços de Saúde Pública nos Clusters de Microrregiões no Norte do Brasil M.S. Marcelo Barbosa Vidal Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2002). Mestre em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Acre (2008). Economista da Universidade Federal do Acre. Email: mvidal74@ig.com.br Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

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Resumo O presente trabalho investiga o nível de eficiência nos serviços de saúde pública nos clusters de microrregiões no Norte do Brasil. O objetivo geral deste trabalho é identificar os níveis de eficiência nos serviços de saúde. Os referenciais teóricos empregados são o de eqüidade, função alocativa do governo e teoria da produção, analiticamente, utiliza-se a análise envoltória de dados juntamente com analise de clusters. Os resultados indicam que o nível de eficiência técnica para região é elevado, entretanto, predomina a ineficiência de escala não somente em termos regionais mais também em todos os estado desta região. Observa-se também que há um déficit na produção potencial e efetiva entre os produtos considerados neste trabalho que são o inverso da taxa de mortalidade e a quantidade de internações, principalmente sobre esta última. Palavras-chave: grupos, microrregiões, Norte do Brasil, Saúde Pública, Eficiência, DEA.

Abstract This paper investigates the level of efficiency in public health services in the micro-clusters in northern Brazil. The aim of this paper is to identify the levels of efficiency in health services. The theoretical framework employed is that of equity, allocative function of government and production theory, analytically, we use the data envelopment analysis with cluster analysis. The results indicate that the level of technical efficiency for the region is high, however, the scale inefficiency dominates not only in regional terms but also in every state of this region. It was also noted that there is a deficit between production potential and effective products that are considered in this paper the inverse of mortality rate and number of hospitalizations, especially on the latter. Key-words: Clusters, micro-regions, northern Brazil,, Public Health, Efficiency, DEA.

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Introdução Considerações iniciais A Organização Mundial de Saúde trata o conceito de saúde como sendo “o estado de completo bem-estar físico, mental e social e não somente a ausência de doença”. Esta condição é pleiteada por todos, entretanto, devido a fatores diversos, torna-se de difícil acesso. A oferta de serviços de saúde, como outros serviços públicos, está a cargo do Estado que realiza a distribuição desses serviços, promovendo debates a respeito de como deve ser o melhor direcionamento dos recursos para esta área da ação pública. A questão da oferta de serviço de saúde eficiente e de qualidade deve ser ponto chave em qualquer sociedade que preze pelo bem comum de seus membros e almeja atingir níveis elevados de desenvolvimento humano. Tendo como base este pressuposto, nosso país, que é marcado por disparidades regionais e intra-regionais, tem no setor de saúde, um dos gargalos que merecem atenção por parte das autoridades públicas. Como se encontra a eficiência na oferta dos serviços de saúde publica nos Estados da Norte do Brasil e conhecer os níveis de eficiência da prestação deste serviço é um elemento que desperta o interesse para o desenvolvimento deste trabalho. O objetivo geral deste trabalho é verificar os níveis de eficiência nos serviços de saúde pública para os estados da região Norte do Brasil. Especificamente, pretende-se: a) identificar os níveis ótimos das taxas de vida (1 – taxa de mortalidade) e de internação. Espera-se que os resultados contribuam para a avaliação dos efeitos de uma política pública de distribuição de recursos, com base em parâmetros que enfrentem as carências de cada microrregião, levando-se em consideração suas diferenças e peculiaridades. Desse modo, as assimetrias regionais podem ser mais bem observadas e tratadas com maior eqüidade e eficiência, uma vez que são princípios que se apóiam tanto no campo legal como no social, contribuindo com a promoção do

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desenvolvimento humano das populações que habitam a região Norte do Brasil. Vários trabalhos já se dedicaram a problemática questão da saúde publica no Brasil dentre estes se citam os trabalhos de Santos (2005) que trata das disparidades nos serviços de saúde no Estado de Minas Gerais trazendo uma alternativa de alocação eficiente de recursos do SUS, Marinho (2001) que faz uma abordagem da eficiência técnica dos serviços de saúde no Estado do Rio de Janeiro, Pires e Marujo (2007) com trabalho que utiliza os resultados da classificação de níveis de eficiência elaborada por Pires (2007) e os compara com a cobertura de planos de saúde e Medeiros (1999) que destaca princípios de justiça na alocação de recursos de saúde. O desenvolvimento deste estudo está divido em introdução com as considerações iniciais sobre o tema, metodologia, dividia em referencial teórico que contém uma rápida exposição sobre o principio da equidade, a função alocatriva do governo, função de produção e o conceito de eficiência. No referencial analítico, aborda-se a analise envoltória de dados DEA, voltada para a orientação ao produto, posteriormente nos resultados da pesquisa são apresentados aspectos da oferta dos serviços de saúde publica tanto na região Norte como em seus estados e por fim apresentam-se as considerações finais com base resultados encontrados nesta pesquisa.

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com sua própria dotação de recursos humanos (médicos, enfermeiros, farmacêuticos, etc.) e físicos (quantidade de hospitais, leitos, centros e postos de saúde). Com isso, a adoção de uma mesma prática nesta região deve levar em consideração o princípio da eqüidade como forma de reduzir as assimetrias nos serviços de saúde pública entre as diversas localidades que a compõe. Função Alocativa do Governo A função alocativa do governo está relacionada ao atendimento de bens e serviços não ofertados adequadamente pelo sistema de mercado. Tais bens, denominados bens públicos, têm como principal peculiaridade a impossibilidade de excluir certos indivíduos de seu consumo, uma vez definido o nível de produção (SANTOS, 2005). A escassez de recursos para a saúde restringe a possibilidade de ampla distribuição de bens e serviços públicos e, portanto, exige uma série de decisões alocativas que consistem, fundamentalmente, em selecionar quais serão os beneficiários do sistema público de saúde e quais serviços serão oferecidos. Em um país como o Brasil, onde há pobreza massiva, grande demanda por saúde e a impossibilidade de vasta parcela da população obter serviços fora do sistema público, a responsabilidade dessas decisões é extremamente grande. As conseqüências de uma alocação injusta são, seguramente, mais graves neste caso do que em situações em que o acesso aos serviços de saúde não dependem da via única do Estado (MEDEIROS, 1999). Função de produção Este trabalho terá como base os princípios da teoria da firma, mais precisamente no conceito de função de produção, que visualiza a relação técnica entre a produção máxima obtida em certa unidade de tempo e os fatores usados no processo de produção. Segundo Debertin (1986), a forma geral, de uma função de produção pode ser dada, algebricamente, por: (1) onde Y é a variável dependente e mostra a quantidade produzida Economia da Saúde

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por unidade de tempo, que neste caso é, a quantidade de internações e xi são as variáveis independentes, que são os fatores usados na produção, tais como número de médicos, enfermeiros, leitos, quantidade de hospitais etc. Um ponto geralmente observado no estudo de função de produção é a natureza dos retornos à escala. Conforme Leftwich (1997), a função pode ocasionar retornos constantes à escala, crescentes ou decrescentes. A função demonstra retornos constantes à escala se, ao elevarem-se os fatores de produção, que no caso seriam quantitativos de pessoal, leitos e unidades hospitalares, a produção aumentar na mesma medida. Ocorrerá retorno crescente quando o acréscimo na produção, dos mencionados insumos (número de médicos, enfermeiros, leitos, quantidade de hospitais etc. ), for mais do que proporcional aos acréscimos nos fatores; caso oposto ocorrerá retornos decrescentes. O nível de eficiência técnica de uma unidade de produção, que no caso são os hospitais, é caracterizado pela relação entre produção observada que pode ser a quantidade de internações e produção potencial que seriam a quantidade de internações que pode ser atingida A medição da eficiência das unidades baseia-se nos desvios da produção observada em relação à fronteira de produção. Quanto mais perto da fronteira, melhor será a eficiência relativa das unidades hospitalares; se estiver em sobre a fronteira, será eficiente, caso oposto, ineficiente. Eficiência Em Farrel (1957), delimitaram-se dois conceitos de eficiência: eficiência técnica e eficiência alocativa (ou preço). A primeira é obtida ao se produzir (quantidade de internações) o máximo possível a partir de dados insumos, o que pode ser entendido em saúde como o contingente de médicos e enfermeiros, leitos etc. A segunda obtêm-se ao se utilizar uma combinação de insumos como os mencionados na eficiência técnica em proporções ótimas, dados os respectivos preços. Após isso, ele definiu a eficiência econômica (ou global) como aquela que é eficiente dos pontos de vista técnico e alocativo, estabelecendo-as como iguais ao produto de ambas as medidas de eficiência.

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Com base na Figura 1, demonstra-se a isoquanta unitária eficiente, que desempenha o papel de todas as combinações possíveis de dois fatores variáveis, X (médicos) e Y (leitos de hospitais), necessários na produção eficiente de uma unidade do produto final (internação). Desta forma, todos os pontos tecnicamente eficientes estão sobre esta isoquanta unitária eficiente (como B’ e B”), de modo que, dadas as condições tecnológicas vigentes, a produção de um produto (internação) no interior da fronteira – em A, por exemplo – é tecnicamente inviável. Da mesma maneira, a produção acima da isoquanta unitária eficiente – por exemplo, em B – será ineficiente, visto ser possível alcançar o mesmo nível de produção, utilizando-se quantidades menores dos insumos X (médicos) e Y (leitos) nesta situação hipotética. Figura 1: Eficiência técnica.

Fonte: Modificado de Albuquerque (1987).

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lução no tempo, para comprovar se seu desempenho tem melhorado ou piorado em relação a períodos anteriores. Porém, a partir do momento que se dispõe de informações de outras firmas similares para um mesmo momento de tempo, seria viável empregar ambas as medidas, a de produtividade e a de eficiência, para comparar a atuação de uma firma com as demais (GARCIA, 2005). A definição de função de produção está associada ao máximo nível de produto alcançável (quantidade de internações), que pode ser produzido dado o nível de insumos (médicos, enfermeiros leitos etc.) utilizado; ou ao mínimo nível desses insumos que permite gerar certo nível de produto (quantidade de internações). Analogamente, a função de custos corresponde ao nível mínimo de custo que é possível produzir certa quantidade de produtos (internações, consultas, cirurgias, partos etc.), dados os preços dos insumos. Já a função lucro está associada ao máximo lucro alcançável, dados os preços dos produtos e insumos. A fronteira de eficiência, nesse modelo, é formulada com base nos valores observados de insumos e produtos (recursos humanos, instalações físicas, equipamentos e, pelo lado dos produtos, internações consultas, cirurgias etc.) e não por valores estimados. Para Farrel (1957), a melhor forma de medir a eficiência de uma empresa ou unidade hospitalar é compará-la com o melhor nível de eficiência já observado, em comparação com um ideal inatingível. Dessa forma, o mesmo propôs um modelo empírico para mensurar a eficiência relativa baseando-se em técnicas não-paramétricas, que podem ser procedidas sob a orientação insumo, ou sob a orientação produto. A primeira orienta-se na redução de insumos e a segunda no aumento do produto, e ambas serão discutidas nos tópicos subseqüentes. Referencial Analítico Análise envoltória de dados A Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis – DEA) é um método não-paramétrico desenvolvido inicialmente 228

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por Charnes et al. (1978), com base no trabalho de Farrell, que estende a análise de eficiência de um único produto(internações) e um único insumo (recursos humanos) para a situação de múltiplos produtos e múltiplos insumos. Em contraste com a abordagem paramétrica, o método DEA não assume nenhuma forma funcional teórica, e a eficiência de cada unidade produtiva (hospital) em análise, chamada de DMU1 (decision making unit), é mensurada em relação às outras DMUs, sujeitas a simples restrição de que todas as DMUs estejam na fronteira de eficiência ou abaixo dela. Sendo este método o mesmo empregado no artigo Níveis de Eficiência nos Serviços de Saúde Pública na Região Norte publicado na Revista de Desenvolvimento Econômico da – RDE Ano X, Nº 18, Dezembro de 2008, Salvador, BA. Analise de Clusters Buscando classificar os diversos municípios acreanos quanto às características de modernização agrícola apresentada pela analise fatorial, será utilizada a técnica de análise de agrupamentos ou de clusters. Que conforme FERNAU e SAMSON (1990), a análise de agrupamento constitui-se de um grupo de técnicas estatísticas que por intermédios das quais se busca juntar os diversos elementos em grupos, categorias ou classes, tendo como base informações para esta classificação as medidas de um grupo de variáveis, características ou atributos de cada elemento. Os componentes de um mesmo conjunto devem ser o mais parecido possível entre si, por outro lado à diferença entre os grupos, deve ser a maior possível. A distância entre pontos é normalmente determinada pela distância euclidiana ou pelo coeficiente de correlação, podendo variar de 0 (variáveis idênticas) a + ∞ (variáveis sem relação). (GONG e RICHMAN, 1995) Os métodos mais comumente adotados, estão classificados nos conjuntos das técnicas hierárquicas aglomerativas, na qual a classificação dos indivíduos é realizada através de sucessi1. DMU (Decision Making Units) é um termo utilizado na técnica DEA para se referir as unidades homogêneas, que produzem produtos semelhantes utilizando insumos semelhantes e que têm autonomia para tomar decisões.

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vas fusões dos elementos em grupo. Este procedimento elementar consiste em calcular uma matriz de distancia ou similaridade entre os elementos, onde a partir desta matriz, tem-se inicio um processo de sucessivas fusões, com referencia na proximidade ou semelhança entre eles. O resultado destes procedimentos podem ser representados em dendogramas,que são uma espécie de diagrama bidimensional que mostra as fusões ocorridas em cada nível, chegando ao ponto em que todos os elementos estão aglutinados em um único grupo. A técnica de análise de clusters assume rotineiramente algumas tomadas de decisões de cunho subjetivas, como por exemplo, qual seria a técnica que se constitui a mais conveniente, conforme as diversas situações; quais as distâncias a serem levadas em consideração; qual o quantidade ótima de agrupamentos etc. (FERNAU e SAMSON, 1990; POLLAK e CORBETT, 1993). Porém, devido o número de observações neste trabalho ser de numero elevado foi feita à opção pelo método de classificação hierárquico, adotando o procedimento da distancia euclidiana, aceitando ser o mais adequado em análise de agrupamento quando se tem grande número de elementos (SOARES et al., 1997). A base de dados usada para elaborar as estimações da eficiência na distribuição de recursos das necessidades da população na área de saúde das microrregiões nos Estados da Região Norte foi formada por duas variáveis que demonstram a necessidade (demandas/ produtos) existente em cada microrregião, que são as seguintes: Total das internações e o inverso da taxa de mortalidade. E as variáveis de disponibilidade (oferta/insumos) empregadas neste trabalho foram: número de hospitais, de número de leitos hospitalares e gasto total das internações. Esse conjunto de variáveis está acessível para o ano de e 2000. Todas as variáveis com exceção da taxa de mortalidade foram consideradas em termos per capta, para levar em contas as diferenças populacionais. As origens das informações foi o DATASUS do Ministério da Saúde.

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Resultados e Discussão Elaboração dos clusters de eficiência nos serviços de saúde pública Região Norte Os clusters foram elaborados a partir da média de eficiência apresentada na Região Norte, estes grupos estão elaborados a partir de conceitos que vão de A até E, essa divisão elaborou-se com base no desvio padrão da média, assim, desta forma, as microrregiões que tiveram níveis de eficiência abaixo de dois desvios padrões em relação à média tiveram conceito “E”, os que ficaram ate um desvio padrão em relação à média obtiveram conceito “D” os que ficaram acima de um desvio padrão até a média ficam com “C”, os que se situam acima de um desvio padrão após a média, conceito “B” e os que atingiram eficiências superiores a dois desvios padrões em relação à média obteve nível “A” em termos de eficiência na prestação dos serviços de saúde na Região Norte. Tabela 1: Distribuição e níveis de eficiência das localidades Região Norte referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Cluster de eficiência em saúde na da Região Norte Os clusters de microrregiões de eficiência foram construídos conforme o trabalho de Santo (2005) que tomou como base para os agrupamentos os retornos variáveis a escala, outra condição que foi seguida com base neste autor, à hipótese de orientação ao produto, ou seja, o incremento da produção e conseguido mantendo-se constantes os demais fatores de produção, Economia da Saúde

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desta forma o incremento da produção é calculado como sendo a diferença entre o nível de eficiência da microrregião e o nível de eficiência máxima. Nos cluster os escores de eficiência significam onde a microrregião esta situada, caso o nível seja igual a 100,00%, isto significa que a localidade possui a eficiência máxima caso seja superior a esse patamar é considerado ineficiente, e esta diferença é o incremento necessário para que se chegue à condição de eficiência, mantendo-se constantes as quantidades insumos (médicos, leitos, hospitais etc.) utilizados na produção dos serviços de saúde. Cada cluster também tem benchmarks que podem ser entendidos como as referencias para os níveis de eficiência para as microrregiões consideradas ineficiente, desta maneira, cada microrregião tem um ou mais benchmarks com determinadas características que esta localidade teria que se espelhar para também se torna eficiente. Estas microrregiões de referencia estão contidas nas tabelas para cada cluster no apêndice no final deste trabalho. Os clusters também apresentam algumas características quanto ao tipo de retorno esperado quando se agrega mais uma unidade de insumo ao processo de produção, assim cada cluster apresenta, três tipos de retorno, que pode ser crescentes, constantes ou decrescentes. Desta maneira, ocorre nos agrupamento à presença de microrregiões com algum tipo destes retornos que vão indicar se é conveniente ou não o incremento nos fatores de produção já que um aumento em condições de retorno decrescentes não traz consigo resultados positivos ao aumento da produção que neste caso são a quantidade de internações e taxa de mortalidade. Além das características apresentadas quantos aos retornos os clusters também apresentam ou não eficiência de escala que decore quando há diferença entre retornos constantes e variáveis, desta forma uma microrregião pode ter eficiência técnica mais não de escala, sendo necessário então verificar-se qual a natureza desta condição se ocorre por retorno crescentes ou decrescentes,

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com isso cada cluster pode apresenta uma condição de eficiência de escala ocasionada por um dos tipos de retornos apresentados. Outro aspecto observado nos cluster são as diferenças entre a produção efetiva e potencial que é aquela que seria obtida se a microrregião em questão estivesse operando em eficiência máxima, assim apresentam-se para cada cluster as produções potenciais e efetivas como forma de se constatar qual pode ser o nível de produção de quantidade de in internações e redução da taxa de mortalidade para cada agrupamento e seus respectivos componentes. O cluster “A” e composto por treze microrregiões, onde nove são do Pará, duas do Amazonas e uma do Amapá e Rondônia, o que corresponde a 20,31% do total de microrregiões. Neste agrupamento estão os melhores níveis de eficiência, quais se situam em torno de 99,31% o incremento de produção para o agrupamento atingir a eficiência é de apenas 0,71%. As microrregiões deste cluster estão dispostas na tabela 2, que fornece os respectivos aumentos necessários para cada componente do grupo chegar ao nível de eficiência. O menor escore de eficiência no grupo esta em Altamira - PA com 104,12%, as melhores níveis, de eficiência, no entanto, estão presentes em dez das microrregiões que se destacam com bons indicadores de produção efetiva de internações e taxa de mortalidade e algumas dispõem uma boa dotação de fatores de produção como: médicos, hospitais e leitos por habitante, o que lhes garantem além da eficiência a condição de serem os benchmarks para os demais clusters, ou seja, tornam-se referências para as demais microrregiões que não estão operando em nível de eficiência.

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Tabela 2: Microrregiões de eficiência do cluster A, referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Como condição geral o cluster A, apesar dos bons níveis de eficiência, apresenta ineficiência de escala de 109,24%, a menor entre os todos os cluster, o tipo de retorno para o agrupamento é decrescente, em decorrência dos retornos variáveis serem diferentes dos retornos não decrescentes, esta situação indica que qualquer umidade de fator de produção como médicos, hospitais ou leitos não significam em aumento da quantidade de internações ou mesmo menores taxa de mortalidade, mais sim um impacto com retornos menos do que proporcionais ao investimento realizado. O cluster A apresenta ainda um comportamento bem diferenciado entre as microrregiões que o compõem, em sete delas é verificas eficiência de escala com retornos constantes, em outras nas demais existe ineficiência de escala sendo três com retornos decrescente e outras três com retornos crescentes. Com base nestas informações pode ser realizado um planejamento adequado com um conjunto de ações que visem uma adequação dos recursos já existente ou ações que gerem melhores resultados sem o desperdício ou até mesmo deficiente distribuição de hospitais, médicos ou leitos sem os devidos retornos dos produtos esperados que seja a quantidade de internações e redução da taxa de mortalidade. Na tabela 3 são apresentados além das eficiências técnicas e de escala a tipo de retorno para cada microrregião do agrupamento. 234

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Tabela 3: Eficiência técnica, de escala e tipo de retorno para as microrregiões do cluster A, referente ao ano de 2000

Fonte: Resultado da Pesquisa. OBS: RCE = retornos constantes a escala, RVE = retornos variáveis, RNC = retornos não crescentes e RND = retornos não decrescentes.

O cluster B é composto por 19 microrregiões, conforme a tabela 4, das quais oito são do Pará, cinco do Amazonas três do Amapá, duas de Rondônia e uma do Tocantins, correspondendo a 29,69% do total de microrregiões. Os níveis de eficiência no cluster são de 88,74%, a menor ocorre em tucuruí – PA com 84,67¨%, a melhor eficiência no cluster é de Guama – PA com 94,66%, o aumento de produção no agrupamento para atingir o nível de eficiência é 12,85%. O cluster B apresenta bons escores de eficiência, sendo inferiores apenas aos do cluster A, neste grupo o Estado do Pará também aparece com destaque não apenas em termos quantitativos mais vai ser com o Estado do Amapá os únicos com suas microrregiões estando nos dois primeiro agrupamento e que apresentam os escores mais positivos dentre os cinco grupos formados.

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Tabela 4: Escores de eficiência das microrregiões do cluster B, para o ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O cluster B apresenta ineficiência de escala de 163,58%, com predominância de retornos decrescentes, do total de microrregiões, apenas em três microrregiões os retornos são crescentes, esta situação indica que para a maioria das microrregiões os efeitos de aumento de insumos, como médicos, hospitais e leitos produzem efeitos menos do que proporcionais para cada produto, não se alterando assim o nível de eficiência da unidade. A tabela 5 traz os escores de eficiência e o tipo de retorno para cada microrregião do cluster.

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Tabela 5: Eficiência técnica, de escala e tipo de retorno para as microrregiões do B cluster, referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O cluster C é o maior dos agrupamentos com vinte e duas microrregiões, o que corresponde a 34,38% do total, neste agrupamento os níveis médios de eficiência encontram-se em 79,70%, o aumento de produção para que atinja a eficiência é 25,59%, a menor eficiência esta na microrregião de Brasiléia – AC, e melhor condição de encontra-se em Guajará-mirim – RO. Neste cluster estão presentes três microrregiões do Acre, quatro do Amazonas, cinco do Pará, quarto de Rondônia, uma de Roraima e cinco do Tocantins, desta forma torna-se um cluster bastante heterogêneo em sua composição, tendo em vista agrupar seis dos sete estados da Região Norte condição que não é observada nos demais agrupamentos. A tabela 6 apresenta os escores de eficiência para as microrregiões do cluster.

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Tabela 6: Microrregiões de eficiência do cluster C, referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O cluster C apresenta ineficiência de escala de 159,56%, e todos os componentes tem retornos decrescentes, com esta condição qualquer aumento em termos de unidade traz retornos menos que proporcionais ao que é acrescido, desta maneira é necessária uma adequação da escala de atendimento das unidades de saúde. Os níveis de eficiência do cluster são de 79,70% de acordo com a tabela 44, ou seja, o cluster já apresenta ineficiência técnica, com isso é necessário que o cluster aumente sua produção, entretanto, com a atual condição de retornos os esforços que se traduzam em quantitativo de pessoal e instalações físicas devem ser mais bem avaliados para que traga aumento na quantidade de internações e redução da taxa de mortalidade. Os níveis de eficiência de escala, juntamente com a eficiência técnica e o tipo de retorno estão contidos na tabela 7 para todas as microrregiões do cluster.

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Tabela 7: Eficiência técnica, de escala e tipo de retorno para as microrregiões do cluster C referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O cluster D é composto por apenas sete componentes, o que corresponde a apenas 10,94% do total, sendo um do Acre, dois do Amazonas, dois de Roraima e dois do Tocantins. Os níveis de eficiência são de 70,07%, o aumento de produção para que seja atingido o ponto de eficiência é de 42,91¨% conforme a tabela 8. O melhor escore de eficiência está em Itacoatiara – AM com 72,99% e ponto de menor eficiência em Boa Vista – RR com 65,98%. Além do nível de eficiência o cluster tem a presença de três microrregiões de capitais dos Estados do Acre, Amazonas e Roraima, condição que o distingue, dos demais agrupamentos.

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Tabela 8 – Microrregiões de eficiência do cluster D, para o ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O cluster D apresenta ineficiência de escala de 70,95% e retornos decrescentes para todos os componentes, condição semelhante pelo menos ao cluster C, onde todas as microrregiões têm o mesmo tipo de retorno. Esta condição assemelha-se ao resultado dos demais agrupamentos e indica que não há o devido retorno em termo de produto tendo em vista os rendimentos serem menos que proporcionais ao empregado sendo conveniente adequar a escala de produção tendo em vista o atual nível de ineficiência. Os escores de eficiência para cada microrregião e sua eficiência de escala são visualizados na tabela 9. Tabela 9: Eficiência técnica, de escala e tipo de retorno para as microrregiões do cluster D, referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa. Obs.: RCE = retornos constantes a escala, RVE = retornos variáveis, RNC = retornos não crescentes e RND = retornos não decrescentes.

O cluster E é o menor dos cinco agrupamentos, representa 4,69% do total de microrregiões, sendo uma do Acre, uma de Rondônia e uma de Roraima, seu nível de eficiência é de 56,92%, o aumento de produção exigido para o grupo é de 68,78%. O menor nível de eficiência esta em Tarauacá – AC com 56,92% e a melhor condição 240

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em Porto velho – RO com 61,15% o menor nível entre todas as microrregiões que as capitais dos estados fazem parte. Esta microrregião tem em dos produtos observados que é a taxa de mortalidade um dos fatores que afeta em muito seu nível de eficiência, pois é a microrregião com a menor taxa de mortalidade dentre todas. As microrregiões de Tarauacá – AC e Nordeste de Roraima – RR, não tem disponíveis profissionais médicos, situação presente em mais nove localidades da Região Norte o que corresponde 14,06% do total, esta situação associado ao baixo número de hospitais e leitos por habitantes, acaba refletindo nos resultados dos produtos taxa de mortalidade e quantidade de internações sendo que as ultimas dependem diretamente de recursos humanos e instalações físicas o que acaba por relegas aos três componentes do cluster os menores níveis de eficiência observados nesta pesquisa. A tabela 10 fornece os escores de eficiência para o cluster. Tabela 10: Microrregiões de eficiência do cluster E, referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O cluster E apresenta ineficiência de escala de 40,98%, com retornos decrescentes para todas as microrregiões que o compõe, o nível de eficiência de escala do grupo só não é menor que o apresentado pelo primeiro cluster. Este tipo de retorno indica que caso seja aumentado uma unidade de insumo o resultado no produto é menos que proporcional ao que é empregado, em virtude do cluster não apresentar tanto eficiência técnica como de escala, segunda a tabela 11.

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Tabela 11: Eficiência técnica, de escala e tipo de retorno para as microrregiões do E cluster, referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa. Obs.: RCE = retornos constantes a escala, RVE = retornos variáveis, RNC = retornos não crescentes e RND = retornos não decrescentes.

Valores potenciais e efetivos para os clusters de eficiência em saúde pública da Região Norte Quanto à diferença entre a produção efetiva e potencial, o cluster A apresenta situações distintas para a quantidade de internações e taxa de mortalidade, no primeiro caso a distancia entre a produção efetiva e potencial é bastante elevada, cerca de 768,00% indicado que com as atuais dotações de médicos, leitos e hospitais o cluster poderia crescer em muito o seu nível de atendimento. Para a taxa de mortalidade, no entanto, a situação é bem diferente, o nível efetivo da taxa de mortalidade supera em 55,140% em relação à produção potencial o que sinaliza para o cluster uma boa situação quanto esse produto mais isso não significa, entretanto, que o cluster deve agir no sentido de igualar a atual taxa de mortalidade, tendo em vista que a referida taxa indica que quanto mais próximo de 1 melhor é a condição do indicador. A tabela 38 traz os resultados consolidados para o cluster e a tabela 4 A do apêndice vem com os resultados individualizados para cada microrregião O cluster B apresenta uma diferença entre produção efetiva e potencial para a quantidade de internações da ordem de 467,143%, desta forma, pode haver aumento no numero de internações com as atuais dotações de médicos, hospitais e leitos do cluster, entretanto, este aumento deve ser orientado com base no benchmarks que determinar uma condição para cada microrregião do cluster, estes são como direcionadores dos esforços que deve ser observados pelas microrregiões ineficientes. 242

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Para taxa de mortalidade a diferença esta a favor da produção efetiva com uma diferença de 6,733%, desta forma o cluster B, pelo menos em um dos produtos observados, já produz com níveis acima de que é sua produção potencial, mesmo desta forma não deve perder de vista os benchmarks, como no caso anterior, sobre tudo os que sinalizam com boas taxas de mortalidade. A tabela 42 traz os resultados consolidados para o cluster e a tabela 5 A do apêndice vem com os resultados individualizados para cada microrregião. No cluster C está a menor diferença entre produção efetiva e potencial para a quantidade de internações, entre todos os agrupamentos, neste a distância é de apenas 213,79%, desta forma o agrupamento pode atingir mais rapidamente sua produção potencial, aumentando em mais de duas vezes a quantidade de internações com suas atual dotação de médicos, hospitais e leitos. A taxa de mortalidade no cluster C ao contrário dos dois primeiros grupos está abaixo dos que seria a sua condição potencial o referido indicador ainda pode melhorar 21,22% desta forma, os recursos atuais que já existem no cluster podem proporcionar uma redução da taxa de mortalidade desde que sejam devidamente empregados de forma a maximizar o seu desempenho. A tabela 46 traz os resultados consolidados para o cluster e a tabela 6 A do apêndice vem com os resultados individualizados para cada microrregião Quanto à diferença entre a produção efetiva e potencial, o cluster D apresenta a segunda menor diferença, quando comparado com os demais, mesmo assim já é quase três vezes, pois chega a 293,75% esta situação indica que o agrupamento consegue ter condições de aumentar sua produção com os recursos humanos e físicos que já tem a disposição mesmo não tendo os mesmos níveis de eficiência como os vistos nos grupos anteriores. A taxa de mortalidade, entretanto, é um dos produtos quer precisa ser observado de perto, pois o grupo tem uma diferença de 38,98% para os dois níveis de produção, a taxa de mortalidade pode ter um desempenho bem melhor que a condição atual, esta situação só é superada no ultimo agrupamento, desta maneira, precisa-se ser observados quais as causas que estão

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gerando os atuais níveis de mortalidade tendo em vista que a dotação de recursos para o cluster pode melhorar em muita a condição deste produto, os diferença de produção são apresentadas para o cluster na tabela 50. A diferença para o cluster E chega à sua produção potencial é de 320,00% sem que haja alteração das atuais quantidades de médicos, hospitais e leitos, condição assemelhando-se aos demais agrupamentos o que indica ser possível os aumentos de produção com o devido aumento na quantidade de internações sem que seja necessário o aumento de efetivo pessoal ou mesmo instalações físicas. Quanto à taxa de mortalidade o cluster apresenta a maior distancia entre o valor efetivo e potencial, o patamar é de 69,74% entre os dois extremos sendo a maior distancia para este produto entre todos os agrupamentos. Esta situação se justifica pelo cluster ter seus componentes entres os piores resultados de taxa de mortalidade para todas as microrregiões, desta maneira, a distancia entre taxa de mortalidade efetiva e potencial é elevada, uma indicação desta situação esta na localidade de Porto Velho – RO com o ultimo lugar entre todos para o referido indicado. Conforme a tabela 12. Tabela 12: Valores potenciais e efetivos para os serviços do SUS, para o cluster de eficiência nos serviços de saúde pública na Região Norte, referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

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Resumo e Conclusões A questão da oferta de serviço de saúde eficiente e de qualidade deve ser ponto chave em qualquer sociedade que preze pelo bem comum de seus membros e almeja atingir níveis elevados de desenvolvimento humano, tendo como base este pressuposto, nosso país que é marcado por disparidades regionais e intra-regionais, tem no setor de saúde, um dos gargalos que merecem atenção por parte das autoridades pública. A análise envoltória de dados é adotada para aferir os níveis de eficiência dos serviços de saúde publica nos clusters de microrregiões na Região Norte, levando-se em conta, indicadores números de médicos, hospitais e leitos, como fatores de produção e tendo como resultado ou produtos a quantidade de internações e taxa de mortalidade, então, desta forma, cada microrregião atinge um nível de eficiência que pode chegar até um limite máximo, sendo consideradas ineficientes as que não atingem esse valor. Os clusters apresentam escores de eficiência significativos em quase todas as microrregiões, entretanto são poucas as que têm eficiência de escala predomina nos clusters a presença de retornos decrescentes. Sua composição é bastante heterogênea, entretanto merece destaque o Estado do Pará por não ter nenhuma de suas microrregiões com conceito “D” ou “E“ esta condição assumida por este estado contribui decisivamente para o bom nível de eficiência, pois é o estrado com o maior numero de microrregiões, desta maneira, o bom desempenho das microrregiões paraenses contribui decisivamente para o resultado regional. Nos cluster diferentemente dos Estados, há microrregiões onde a eficiência de escala e em algum ate mesmo rendimentos crescentes, indicando que incremento nas disponibilidades de hospitais, leitos ou médicos traz resultados mais do que proporcionais ao que são acrescidas estas microrregiões, entretanto, são pouca em ralação ao conjunto observado na pesquisa. ‘Os benchmarks sãos os mesmo para os níveis regionais e estaduais e para os clusters onde estão mais presentes nos grupos “B” e “C” os mais numerosos, a maior parte deles é de micror-

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regiões paraenses como Almeirim, Castanhal e Cametá, entretanto, o benchmarks com maior freqüência é Japurá no Amazonas que surge como referência para trinta e três microrregiões suas principais características esta relacionada à taxa de mortalidade que é a menor entre todas as localidades da Região Norte. As analise aqui desenvolvidas contribuem para evidencias desníveis de eficiência regionais nos serviços de saúde publica na Região Norte do Brasil, entretanto, este trabalho não pretende aqui esgotar a questão sobre as muitas faces que apresenta os serviços de saúde publica nesta região. As observações aqui desenvolvidas trazem átona uma fração da questão da oferta dos serviços de saúde nesta região do país, a análise de aqui proposta envolve apenas a parte da eficiência da dotação dos fatores de produção dos serviços de saúde as demais faces da mitologia como a eficiência alocativa e eficiência econômica não estão sendo abordadas no presente trabalho sendo, portanto, uma frente ainda por ser desvendada e que pode contribuir ainda mais no debate da oferta de serviços públicos mais eficientes e eqüitativos. Por fim, consideram-se os resultados desta pesquisa de suma importância para os tomadores de decisões, na medida em que sejam formuladas políticas adequadas para as necessidades da gestão dos serviços de saúde, por intermédios das quais seja fornecido a população do vasto território da Região Norte do Brasil obtenha acesso a serviços mais eficientes de saúde, contribuindo de maneira significativa para que se caminhe na busca de condições mais justas de atendimento a toda o contingente populacional que buscam incessantemente os serviços de saúde pública brasileira.

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MEDEIROS, M. Princípios de justiça na alocação de recursos em saúde. Rio de Janeiro: Diretoria de Estudos Sociais/IPEA, 1999. (Texto para discussão, 687). ORGANIZAÇÃO PAN-AMERICANA DE SAÚDE – OPAS. Ineqüidades en la situación de salud, acceso y gasto en atención de salud. Washington, D.C.: División de Salud y Desarrollo Humano, 1998. (Proyeto de Investigación). PIRES, C.C. Eficiência comparada em sistemas de saúde: um estudo para o Brasil. 2007. Dissertação (Mestrado) – Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, SP. PIRES, C.C.; MARUJO, E. Eficiência em saúde e cobertura de planos de saúde no Brasil. Instituto de Saúde Suplementar, 2007. POLLAK, L.M.; CORBETT, J.D. Using GIS datasets to classify maize-growing regions in Mexico and Central America. Agronomy Journal, v.85, p.1133-1139, 1993. RAWLS, J. Theory of justice. New York: Oxford University Press, 1971. SANTOS, C.M. Disparidades regionais nos serviços de saúde em Minas Gerais: uma alternativa de alocação eficiente de recursos do SUS. 2005. Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada) – Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG. SOARES, A.C.L.G. et al. Índice de desenvolvimento municipal: Hierarquização dos municípios do Ceará no ano de 1997. Revista Paranaense de Desenvolvimento, n. 97, set./dez. 1999.

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Níveis de Eficiência nos Serviços de Saúde Pública nos Estados da Região Norte M.S. Marcelo Barbosa Vidal Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2002). Mestre em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Acre (2008). Economista da Universidade Federal do Acre. Email: mvidal74@ig.com.br Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

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Resumo O presente trabalho investiga o nível de eficiência nos serviços de saúde pública nos estados da região Norte do Brasil. O objetivo geral deste trabalho é identificar os níveis de eficiência nos serviços de saúde. Os referenciais teóricos empregado são o de eqüidade, função alocativa do governo e a teoria da produção, analiticamente, utiliza-se a análise envoltória de dados. Os resultados indicam que o nível de eficiência técnica para região é elevado, entretanto, predomina a ineficiência de escala não somente em termos regionais mais também em todos os estado desta região. Observa-se também que há um déficit na produção potencial e efetiva entre os produtos considerados neste trabalho que são o inverso da taxa de mortalidade e a quantidade de internações, principalmente sobre esta última. Palavras-chave: Estados, Região Norte, Saúde Pública, Eficiência, DEA.

Abstract This paper investigates the level of efficiency in public health services in the states of northern Brazil. The aim of this paper is to identify the levels of efficiency in health services. The theoretical framework employed is that of equity, allocative function of the government and the theory of production, analytically, we use the data envelopment analysis. The results indicate that the level of technical efficiency for the region is high, however, the scale inefficiency dominates not only in regional terms but also in every state of this region. It was also noted that there is a deficit between production potential and effective products that are considered in this paper the inverse of mortality rate and number of hospitalizations, especially on the latter. Key-words: States, Region North, Public Health, Efficiency, DEA.

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teada por todos, entretanto, devido a fatores diversos, torna-se de difícil acesso. A oferta de serviços de saúde, como outros serviços públicos, está a cargo do Estado que realiza a distribuição desses serviços, promovendo debates a respeito de como deve ser o melhor direcionamento dos recursos para esta área da ação pública. A questão da oferta de serviço de saúde eficiente e de qualidade deve ser ponto chave em qualquer sociedade que preze pelo bem comum de seus membros e almeja atingir níveis elevados de desenvolvimento humano. Tendo como base este pressuposto, nosso país, que é marcado por disparidades regionais e intra-regionais, tem no setor de saúde, um dos gargalos que merecem atenção por parte das autoridades públicas. Como se encontra a eficiência na oferta dos serviços de saúde publica nos Estados da Norte do Brasil e também conhecer os níveis de eficiência da prestação deste serviço é um elemento que desperta o interesse para o desenvolvimento deste trabalho. O objetivo geral deste trabalho é verificar os níveis de eficiência nos serviços de saúde pública para os estados da região Norte do Brasil. Especificamente, pretende-se: a) identificar os níveis ótimos das taxas de vida (1 – taxa de mortalidade) e de internação. Espera-se que os resultados contribuam para a avaliação dos efeitos de uma política pública de distribuição de recursos, com base em parâmetros que enfrentem as carências de cada microrregião, levando-se em consideração suas diferenças e peculiaridades. Desse modo, as assimetrias regionais podem ser mais bem observadas e tratadas com maior eqüidade e eficiência, uma vez que são princípios que se apóiam tanto no campo legal como no social, contribuindo com a promoção do desenvolvimento humano das populações que habitam a região Norte do Brasil. Vários trabalhos já se dedicaram a problemática questão da saúde publica no Brasil dentre estes se citam os trabalhos de Santos (2005) que trata das disparidades nos serviços de saúde no Estado de Minas Gerais trazendo uma alternativa de alocação eficiente de recursos do SUS, Marinho (2001) que faz uma abordagem da eficiência técnica dos serviços de saúde no Estado do Rio de Janeiro, Pires

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e Marujo (2007) com trabalho que utiliza os resultados da classificação de níveis de eficiência elaborada por Pires (2007) e os compara com a cobertura de planos de saúde e Medeiros (1999) que destaca princípios de justiça na alocação de recursos de saúde. O desenvolvimento deste estudo está divido em introdução com as considerações iniciais sobre o tema, metodologia, dividia em referencial teórico que contém uma rápida exposição sobre o principio da equidade, a função alocatriva do governo, função de produção e o conceito de eficiência. No referencial analítico, aborda-se a analise envoltória de dados DEA, voltada para a orientação ao produto, posteriormente nos resultados da pesquisa são apresentados aspectos da oferta dos serviços de saúde publica tanto na região Norte como em seus estados e por fim apresentam-se as considerações finais com base resultados encontrados nesta pesquisa.

Metodologia Referencial Teórico Principio da Equidade Existem vários conceitos ou definições de eqüidade. Rawls (1971) sintetiza afirmando que “eqüidade é a desigualdade justa”, ou seja, a forma de tratamento desigual é justo quando beneficia o indivíduo com menos recursos. A Organização Pan-Americana de Saúde – OPAS (1998) considera que eqüidade em saúde significa receber atenção de acordo com suas necessidades. A região Norte do Brasil é composta por sete estados. Cada microrregião conta com sua própria dotação de recursos humanos (médicos, enfermeiros, farmacêuticos, etc.) e físicos (quantidade de hospitais, leitos, centros e postos de saúde). Com isso, a adoção de uma mesma prática nesta região deve levar em consideração o princípio da eqüidade como forma de reduzir as assimetrias nos serviços de saúde pública entre as diversas localidades que a compõe.

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Função Alocativa do Governo A função alocativa do governo está relacionada ao atendimento de bens e serviços não ofertados adequadamente pelo sistema de mercado. Tais bens, denominados bens públicos, têm como principal peculiaridade a impossibilidade de excluir certos indivíduos de seu consumo, uma vez definido o nível de produção (SANTOS, 2005). A escassez de recursos para a saúde restringe a possibilidade de ampla distribuição de bens e serviços públicos e, portanto, exige uma série de decisões alocativas que consistem, fundamentalmente, em selecionar quais serão os beneficiários do sistema público de saúde e quais serviços serão oferecidos. Em um país como o Brasil, onde há pobreza massiva, grande demanda por saúde e a impossibilidade de vasta parcela da população obter serviços fora do sistema público, a responsabilidade dessas decisões é extremamente grande. As conseqüências de uma alocação injusta são, seguramente, mais graves neste caso do que em situações em que o acesso aos serviços de saúde não dependem da via única do Estado (MEDEIROS, 1999). Função de produção Este trabalho terá como base os princípios da teoria da firma, mais precisamente no conceito de função de produção, que visualiza a relação técnica entre a produção máxima obtida em certa unidade de tempo e os fatores usados no processo de produção. Segundo Debertin (1986), a forma geral, de uma função de produção pode ser dada, algebricamente, por: (1) onde Y é a variável dependente e mostra a quantidade produzida por unidade de tempo, que neste caso é, a quantidade de internações e xi são as variáveis independentes, que são os fatores usados na produção, tais como número de médicos, enfermeiros, leitos, quantidade de hospitais etc. Um ponto geralmente observado no estudo de função de produção é a natureza dos retornos à escala. Conforme Leftwich (1997), a função pode ocasionar

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retornos constantes à escala, crescentes ou decrescentes. A função demonstra retornos constantes à escala se, ao elevarem-se os fatores de produção, que no caso seriam quantitativos de pessoal, leitos e unidades hospitalares, a produção aumentar na mesma medida. Ocorrerá retorno crescente quando o acréscimo na produção, dos mencionados insumos (número de médicos, enfermeiros, leitos, quantidade de hospitais etc. ), for mais do que proporcional aos acréscimos nos fatores; caso oposto ocorrerá retornos decrescentes. O nível de eficiência técnica de uma unidade de produção, que no caso são os hospitais, é caracterizado pela relação entre produção observada que pode ser a quantidade de internações e produção potencial que seriam a quantidade de internações que pode ser atingida A medição da eficiência das unidades baseia-se nos desvios da produção observada em relação à fronteira de produção. Quanto mais perto da fronteira, melhor será a eficiência relativa das unidades hospitalares; se estiver em sobre a fronteira, será eficiente, caso oposto, ineficiente. Eficiência Em Farrel (1957), delimitaram-se dois conceitos de eficiência: eficiência técnica e eficiência alocativa (ou preço). A primeira é obtida ao se produzir (quantidade de internações) o máximo possível a partir de dados insumos, o que pode ser entendido em saúde como o contingente de médicos e enfermeiros, leitos etc. A segunda obtêm-se ao se utilizar uma combinação de insumos como os mencionados na eficiência técnica em proporções ótimas, dados os respectivos preços. Após isso, ele definiu a eficiência econômica (ou global) como aquela que é eficiente dos pontos de vista técnico e alocativo, estabelecendo-as como iguais ao produto de ambas as medidas de eficiência. Com base na Figura 1, demonstra-se a isoquanta unitária eficiente, que desempenha o papel de todas as combinações possíveis de dois fatores variáveis, X (médicos) e Y (leitos de hospitais), necessários na produção eficiente de uma unidade do produto final (internação). Desta forma, todos os pontos tecnicamente eficientes estão sobre esta isoquanta unitária eficiente

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(como B’ e B”), de modo que, dadas as condições tecnológicas vigentes, a produção de um produto (internação) no interior da fronteira – em A, por exemplo – é tecnicamente inviável. Da mesma maneira, a produção acima da isoquanta unitária eficiente – por exemplo, em B – será ineficiente, visto ser possível alcançar o mesmo nível de produção, utilizando-se quantidades menores dos insumos X (médicos) e Y (leitos) nesta situação hipotética. Figura 1: Eficiência técnica.

Fonte: Modificado de Albuquerque (1987).

Medidas de eficiência O uso da produtividade pode ser a única maneira de se ter uma medida de atuação quando não se dispõem de dados relativos a outras firmas de características semelhantes. No entanto, a produtividade não diz nada quanto ao nível de eficiência do desempenho, já que não se têm elementos com os quais possam ser comparados, e somente pode ser comparado com relação à sua evolução no tempo, para comprovar se seu desempenho tem melhorado ou piorado em relação a períodos anteriores. Porém, a partir do momento que se dispõe de informações de outras firmas similares para um mesmo momento de tempo, seria viável empregar ambas Economia da Saúde

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as medidas, a de produtividade e a de eficiência, para comparar a atuação de uma firma com as demais (GARCIA, 2005). A definição de função de produção está associada ao máximo nível de produto alcançável (quantidade de internações), que pode ser produzido dado o nível de insumos (médicos, enfermeiros leitos etc.) utilizado; ou ao mínimo nível desses insumos que permite gerar certo nível de produto (quantidade de internações). Analogamente, a função de custos corresponde ao nível mínimo de custo que é possível produzir certa quantidade de produtos (internações, consultas, cirurgias, partos etc.), dados os preços dos insumos. Já a função lucro está associada ao máximo lucro alcançável, dados os preços dos produtos e insumos. A fronteira de eficiência, nesse modelo, é formulada com base nos valores observados de insumos e produtos (recursos humanos, instalações físicas, equipamentos e, pelo lado dos produtos, internações consultas, cirurgias etc.) e não por valores estimados. Para Farrel (1957), a melhor forma de medir a eficiência de uma empresa ou unidade hospitalar é compará-la com o melhor nível de eficiência já observado, em comparação com um ideal inatingível. Dessa forma, o mesmo propôs um modelo empírico para mensurar a eficiência relativa baseando-se em técnicas não-paramétricas, que podem ser procedidas sob a orientação insumo, ou sob a orientação produto. A primeira orienta-se na redução de insumos e a segunda no aumento do produto, e ambas serão discutidas nos tópicos subseqüentes. Referencial Analítico Análise envoltória de dados A Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis – DEA) é um método não-paramétrico desenvolvido inicialmente por Charnes et al. (1978), com base no trabalho de Farrell, que estende a análise de eficiência de um único produto(internações) e um único insumo (recursos humanos) para a situação de múltiplos produtos e múltiplos insumos. Em 256

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contraste com a abordagem paramétrica, o método DEA não assume nenhuma forma funcional teórica, e a eficiência de cada unidade produtiva (hospital) em análise, chamada de DMU1 (decision making unit), é mensurada em relação às outras DMUs, sujeitas a simples restrição de que todas as DMUs estejam na fronteira de eficiência ou abaixo dela. O emprego da técnica DEA fornece, dessa forma, uma taxa de eficiência relativa para cada DMU, sendo as unidades do grupo em análise que determinam à fronteira, denominadas eficientes e as demais, ineficientes. Portanto, cabe ressaltar que o termo “relativa” aqui é bastante importante, pois uma unidade produtiva (hospital) identificada como eficiente em dado grupo, através da aplicação do DEA, poderá se tornar ineficiente quando avaliada em outro grupo (ARAÚJO e CARMONA, 2005). A técnica DEA pressupõe que, se determinada firma ou hospital A for capaz de produzir Y (A) unidades de produto (internações), utilizando X(A) unidades de insumo (leitos, médicos enfermeiros, etc.), outras firmas também poderiam fazê-lo, caso estivessem operando eficientemente. Da mesma forma, se uma firma B (outra unidade hospitalar) é capaz de produzir Y(B) unidades de produto (internações), utilizando X(B) unidades de insumos (leitos, médicos, enfermeiros etc.), então outras firmas seriam capazes de atingir a mesma produção(quantidade de internações, consultas, procedimentos cirúrgicos etc.). Caso as firmas A e B sejam eficientes, elas podem ser combinadas para constituir uma firma composta, que utiliza uma combinação de insumos para produzir uma combinação de produtos, formando, assim, uma nova firma, que caso não exista será denominada firma virtual. Assim, a análise DEA busca encontrar a melhor firma virtual para cada unidade da amostra, de forma que se a firma virtual for melhor do que a firma original, ou por produzir mais com a mesma quantidade de insumos, ou por produzir a mesma quantidade com menos insumos, a firma original será ineficiente. 1. DMU (Decision Making Units) é um termo utilizado na técnica DEA para se referir as unidades homogêneas, que produzem produtos semelhantes utilizando insumos semelhantes e que têm autonomia para tomar decisões.

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Na elaboração dos modelos DEA são utilizados dados de insumos e produtos para todas as DMUs a serem analisadas, visando à construção de um conjunto de referência convexo para então, com base na superfície formada, classificá-los em eficientes ou ineficientes. A eficiência de uma firma é medida comparando-se os níveis de insumos e produtos desta com os possíveis níveis encontrados no conjunto referência, de tal forma que uma firma é eficiente quando nenhuma outra firma, real ou virtual, no conjunto referência produzir mais produtos utilizando os mesmos insumos ou menor quantidade deles; ou quando nenhuma outra firma, no conjunto referência, produzir os mesmos ou mais produtos, utilizando menor quantidade de insumos. Assim, a DEA objetiva construir uma fronteira envoltória sobre os dados, de modo que todos os pontos estejam sobre a fronteira (DMUs eficientes) ou sob ela (DMUs ineficientes). Charnes et al. (1978) propuseram um modelo com orientação insumo e retornos constantes à escala, ao qual denominaram CCR – devido às iniciais de seus nomes – sendo também chamado de CRS (constant returns to scale) devido à natureza dos retornos. Subseqüentemente, BANKER et al. (1984) propuseram um modelo com retornos variáveis à escala, chamando-o de BCC – também devido às iniciais de seus nomes –, mas que também foi chamado de VRS (variable returns to scale), em razão de possuir retornos à escala variáveis. Primeiramente será apresentado o modelo CCR, pois ele é a base para os demais. Após isso, será adicionada uma restrição de convexidade, gerando-se o modelo com retornos variáveis, o qual pode ser dividido em retornos não-crescentes e não-decrescentes. Modelo com retornos constantes à escala (CCR) Admita que haja k insumos e m produtos para cada uma das n DMUs. A partir daí são construídas duas matrizes, uma matriz X de insumos (k x n) e uma matriz Y de produtos (m x n) que compreendem todos os dados da n DMUs: (2)

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Na matriz X, cada linha representa um insumo (k) e cada coluna, uma DMU (n); e na matriz Y, cada linha representa um produto (m) e cada coluna uma DMU (n). Para ALVES (1996), a matriz X deve satisfazer as seguintes restrições: Isso quer dizer que os coeficientes são não-negativos e que cada linha e cada coluna devem conter, pelo menos, um coeficiente positivo, ou seja, cada insumo deve ser consumido por no mínimo uma DMU, e cada DMU deve consumir pelo menos um insumo. Para cada DMU, é possível obter uma medida de eficiência, pela razão entre todos os produtos e todos os insumos. Assim, para obter os valores para os vetores u e v que maximizam a medida de eficiência da i-ésima DMU, tem-se o seguinte problema (COELLI, 1996):

sujeito a: (3) em que, Y é o vetor de produtos, X o vetor de insumos, u o vetor (m x 1) de pesos associados aos produtos, v o vetor (k x 1) de pesos associados aos insumos e n o número de DMUs a serem analisadas. O problema está na determinação dos pesos u e v associados aos produtos e insumos de cada DMU, respectivamente, e na maximização da razão entre u e v, sujeito à restrição de que a razão entre u e v de todas as DMUs seja inferior ou igual a 1. Assim, se a eficiência estimada para uma DMU for igual a 1, ela é considerada eficiente em relação às demais. Se o valor for maior que 1, é porque existe pelo menos outra DMU mais eficiente do que ela. Uma vez que o modelo (4) é não-linear (fracionário) e possui infinitas soluções, a restrição V’ Xi = 1 foi adicionada com o intuito de linearizar o problema, transformando-o em um problema de Programação Linear. Assim, o modelo passou a ser representado por:

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sujeito a: (4) Através da formulação dual do problema é possível maximizar o aumento proporcional nos níveis de produto, dada uma quantidade fixa de insumos, e, assim, derivar uma forma envoltória desse problema: Min θλ θ sujeito a: (5) em que θ é uma escalar, cujo valor será a medida de eficiência da i-ésima DMU, sendo que se o valor de θ for igual a 1, a DMU será eficiente, e se for menor que 1, ineficiente. Como θ deve ser obtido para cada DMU, o problema de Programação Linear (6), descrito anteriormente, deve ser resolvido n vezes, uma vez para cada DMU. Quanto a λ, este é o vetor de constantes (n x 1), em que os valores são calculados para que seja possível chegar à solução ótima. Assim, todos os valores de λ serão zero, para uma DMU eficiente; e para uma DMU ineficiente, os valores de λ serão os pesos empregados na combinação linear (DMU virtual) de outras DMUs eficientes, que exercem influência na projeção da DMU ineficiente sobre a fronteira calculada. Dessa forma, é possível afirmar que, para cada DMU ineficiente, haverá pelo menos outra DMU eficiente. O problema dual apresenta certa vantagem sobre o primal, pois, enquanto este último possui (n + 1) restrições, o dual tem (k + m), que é uma quantidade bem menor, visto o número de DMUs (n) ser bem maior que a soma de produtos (m) e insumos (k).

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Modelo com retornos variáveis à escala (BCC) O modelo anterior é um modelo com retornos constantes à escala, que é bastante adequado quando todas as DMUs estão operando em escala ótima; no entanto, nem todas elas estarão operando nessas condições em competição imperfeita. Assim, BANCHER et al. (1984) sugeriram uma extensão do modelo DEA com retornos constantes para outro com retornos variáveis, pois, ao se usar o primeiro, quando nem todas as DMUs estão operando em escala ótima, isso acarretará em medidas de eficiência técnica, que podem ser confundidas com eficiências de escala. Já quando se utiliza o modelo com retornos variáveis, o cálculo das eficiências técnicas torna-se livre desses efeitos de escala (COELLI, 1996). Através da adição de uma restrição de convexidade ao modelo CRS, obtém-se o modelo com retornos variáveis. Assim, o modelo dual do BCC é: Min θλ θ sujeito a: (6) em que N1 é um vetor (n x 1) de uns. No modelo BCC, os valores obtidos para eficiência técnica são maiores que aqueles no modelo CCR. Assim, se uma DMU é eficiente no modelo CCR, ela também o é no BCC, pois, segundo Seiford E Zhu (1999), a medida de eficiência técnica obtida no modelo com retornos constantes é composta pela medida de eficiência técnica no modelo com retornos variáveis - também denominadas, pura eficiência técnica – e a medida de eficiência de escala, a qual será analisada adiante. Eficiência de escala Para se chegar aos valores de eficiência de escala e de pura eficiência técnica em separado, os dados devem ser submetidos ao modelo CRS (com retornos constantes) e ao modelo VRS (com retornos variáveis). Se os valores de eficiência técnica encontrados

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nos dois modelos forem iguais, significa que a DMU está operando eficientemente e possui retornos constantes à escala. No entanto, se os valores encontrados nos dois modelos, CRS e VRS, forem diferentes para uma mesma DMU, isso quer dizer que ela possui ineficiência de escala, a qual pode ser calculada pela diferença entre os escores obtidos no modelo CRS e no modelo VRS. Gomes (1999) salientou a possibilidade de se formular um modelo com retornos não-decrescentes (NDRS – nondecrease returns to scale) à escala, substituindo o sinal da restrição N1’λ≤ 1 para ≥ na equação (10), ficando: Min θ,λ θ sujeito a: (7)

Modelo com orientação produto Até o momento foram analisados os modelos com orientação insumo, que procuram determinar a ineficiência técnica a partir da redução dos insumos. No entanto, é possível obter os escores de eficiência, baseando-se no aumento do produto. As duas medidas geram o mesmo valor sob retornos constantes (CRS), mas valores diferentes, quando se consideram retornos variáveis (VRS), embora, segundo Coelli (1996), em muitos casos se observam que a escolha da orientação não tem grandes influências nos escores obtidos. Segundo Coelli (1996), o modelo VRS produto-orientado pode ser descrito da seguinte forma: sujeito a: (8)

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em que (φ - 1) é o acréscimo proporcional no produto que pode ser atingido pela i-ésima DMU, mantendo-se constante o nível de insumo utilizado. O escore de eficiência técnica obtido no modelo produto-orientado é resultante da razão (1/φ), a qual varia entre zero e 1. O modelo de Análise Envoltória de Dados (DEA) foi utilizado para discriminar as microrregiões eficientes das microrregiões não-eficientes e também para determinar os retornos à escala das microrregiões estudadas, utilizando-se para isso o software EMS, versão 1.3.0. Assim, no presente trabalho, as DMUs correspondem às 64 microrregiões da região Norte, sendo que o campo de análise são os serviços de saúde pública direcionados ao atendimento da população de cada microrregião. Todas as variáveis, exceto a taxa de mortalidade, foram calculadas para o grupo de mil habitantes, em termos per capita, considerando-se as diferenças populacionais. O trabalho de Santos (2005) serviu de base para a escolha das variáveis a serem consideradas para análise de eficiência. Entretanto, diferentemente daquela análise, agrega-se o fator trabalho (número de médicos por mil habitantes) ao conjunto de fatores de produção dos serviços de saúde para a aferição dos escores de eficiência entre as microrregiões observadas neste trabalho. A base de dados usada para elaborar as estimações da eficiência na distribuição de recursos das necessidades da população na área de saúde das microrregiões nos Estados da Região Norte foi formada por duas variáveis que demonstram a necessidade (demandas/ produtos) existente em cada microrregião, que são as seguintes: Total das internações e o inverso da taxa de mortalidade. E as variáveis de disponibilidade (oferta/insumos) empregadas neste trabalho foram: número de hospitais, de número de leitos hospitalares e gasto total das internações. Esse conjunto de variáveis está acessível para o ano de e 2000. Todas as variáveis com exceção da taxa de mortalidade foram consideradas em termos per capta, para levar em contas as diferenças populacionais. As origens das informações foi o DATASUS do Ministério da Saúde.

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Resultados e Discussão O primeiro estado a ser analisado quanto à eficiência nos serviços de saúde pública será o Acre, encontra-se em torno de 73,16% , desta forma, é necessário incremento de 39,00 pontos percentuais para que este atinja o nível de eficiência. Positivamente destaca-se a microrregião de Sena Madureira 83,23% de eficiência sendo necessário um incremento na produção de 20,16 pontos percentuais para tornar conferir a microrregião a um nível de eficiência de 100%, conforme é observado na tabela 1 a seguir: Tabela 1: Eficiência dos serviços de saúde microrregiões do Estado do Acre referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O próximo Estado a ser observado é o Amazonas com treze microrregiões equivalendo a 20,31% do total, que obteve uma eficiência média de 84,76% dentro desse Estado a condição menos favorável ocorre em Manaus-AM com escore de eficiência de 142,73%, entretanto, duas de suas microrregiões se destacam com conceito máximo que corresponde a 100,00% de eficiência, estas localidades são Japurá – AM e Tefé – AM. Estas localidades têm em semelha à reduzida taxa de mortalidade que é um dos produtos considerado nesta análise de eficiência. O aumento da produção para que se atinja o nível de eficiência no Estado do Amazonas é de 19,25 pontos percentuais O local que será preciso o maior incremento da produção dos serviços de saúde pública neste Estado ocorre na microrregião de Manaus-AM, aonde se localiza a capital do Estado cujos níveis de oferta de serviços precisa de um incremento de produção de 42,73 pontos percentual conforme os resultados da pesquisa. A 264

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tabela 2 traz as informações sobre os níveis de eficiência, aumento de produção e conceitos individualmente para cada microrregião que compõe o Estado do Amazonas. Tabela 2: Eficiência dos serviços de saúde microrregiões do Estado do Amazonas referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O Estado de Rondônia possui oito microrregiões o equivale a 12,50% do total, observa-se que neste estado a eficiência média é de 82,95% seu incremento de produção é de 22,80 pontos percentuais em média para que atinja o nível máximo de eficiência. O menor escore ocorre na microrregião de Porto Velho – RO com 163,53% de eficiência o mais baixo entre todas as microrregiões das capitais dos sete estados da região, sendo necessário um aumento de produção da ordem de 63,53 pontos percentuais para que seu nível da oferta de serviço seja ótimo. Esta condição reflete a alta taxa de mortalidade verificada nesta microrregião acabando por depreciar os níveis de eficiência para esta localidade. A melhor eficiência acontece em colorado do Oeste com 100,00% de eficiência, esta localidade tem valores elevados quanto à quantidade de hospitais e leitos por habitante tornandose destaque dentre as localidades deste Estado. Além destas informações a tabela 3 traz o quadro da eficiência nos serviço de saúde pública no Estado de Rondônia Economia da Saúde

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Tabela 3: Eficiência dos serviços de saúde nas microrregiões do Estado do Rondônia referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O estado do Tocantins possui oito microrregiões o que equivale a 12,50% do total de microrregiões, sua eficiência média é de 78,88% o incremento na produção é de 27,53 pontos percentuais para que se chegue ao patamar de eficiência. A melhor condição de eficiência ocorre em Porto Nacional com 90,57% por outro lado a pior condição de eficiência ocorre em Gurupi com escore de eficiência de 42,49% ,o que mais contribui para que esta localidade não seja tão eficiente quanto às demais do Tocantins e seu baixo resultado quanto a quantidade de internações por habitante mesmo a relativa dotação de médicos e hospitais que não são tão desfavoráveis esta microrregião tem a menor disponibilidade de leitos por habitante do estado o que vem a prejudicar o seu resultado final como visto na quantidade de internações que é um dos produtos observados na análise de eficiência aqui desenvolvida. A tabela 4 além dos comentários sobre o nível de eficiência estadual traz os resultados para as demais microrregiões

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Tabela 4: Eficiência dos serviços de saúde nas microrregiões do Estado do Tocantins referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O estado do Pará apresenta o maior número de microrregiões, vinte e duas o que corresponde a 34,38% do total, este estado também apresenta os níveis mais altos de eficiência dentre todos os estados da Região Norte, atingindo 90,74%. No Pará a menor eficiência ocorre em Salgado – PA, com 77,84% e os casos de maior eficiência ocorrem em nove microrregiões, conforme a tabela 5, nessas localidades os níveis variam de 96,05% a 100,00% o que é algo muito positivo para o Estado como um todo que precisa de apenas 11,15% em média de aumento de produtividade para atinja o nível de eficiência máximo. Outra condição relevante para o Pará é que os níveis de eficiência não sofrem grande variabilidade, conforme o desvio padrão de 10,63%, o que indica homogeneidade para os escores observados neste Estado. Belém a microrregião da capital do Estado tem nível de eficiência de 78,10%, é uma condição importante, pois apenas o município de Belém é responsável por 20,68% do total da população do Estado, conforme censo de 2000.

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Níveis de Eficiência nos Serviços de Saúde Pública Nosestados da Região Norte

Tabela 5: Eficiência dos serviços de saúde nas microrregiões do Estado do Pará referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O Estado de Roraima corresponde a 6,25% do total das microrregiões, seus níveis de eficiência nos serviços de saúde não fracos, os 68,30% de eficiência como mostra a tabela 6, no que diz respeito à oferta de serviços de saúde pública. A menor eficiência ocorre no Nordeste de Roraima onde os escores eficiência situam-se em 166,78%, sendo preciso um aumento de produção de 66,78 pontos para torna esta localidade eficiente. Por outro lado as melhores condições na oferta de saúde pública ocorrem no Sudeste de Roraima com 80,58%.

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Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte

Tabela 6: Eficiência dos serviços de saúde nas microrregiões do Estado do Roraima referente ao de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

O Estado do Amapá como Roraima tem quatro microrregiões representando 6,25% do total de microrregiões, entretanto, diferentemente do outro estado possui níveis elevados de eficiência com 91,82%. Este Estado apresenta os melhores indicadores de eficiência dentre todos os estados da Região Norte, ou aumento de produção para este estado é de apenas 9,29% para que se atinja a eficiência máxima. Observando-se a oferta de saúde neste estado, verifica-se que as localidades de Macapá e Oiapoque, mesmo não dispondo de uma boa quantidade de médicos por habitante, conseguem por outro lado na oferta de hospitais e leitos compensar os níveis de eficiência, além do mais a taxa de mortalidade para estas microrregiões é bastante reduzida o que contribui sobremaneira para os bons níveis de eficiência estadual. Mazagão que teve conceito de eficiência bastante expressivo mesmo não tendo os mesmo indicadores das microrregiões citadas consegue o segundo melhor resultado para a taxa de mortalidade para toda a região norte, esse resultado é importante por que nível da taxa de mortalidade é um dos produtos esperados pela análise de eficiência, como mostra a tabela 7.

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Níveis de Eficiência nos Serviços de Saúde Pública Nosestados da Região Norte

Tabela 7: Eficiência dos serviços de saúde nas microrregiões do Estado do Amapá referente ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

Depois de ter-se exposto um quadro dos níveis de eficiência para cada estado da Região Norte, apresenta-se como estão às diferenças entre a produção efetiva e potencial, dos produtos observados na análise de eficiência presente em cada estado. Observando-se cada estado constata-se que há realidades que os diferencia muito bem, entretanto, possuem um traço comum, essa semelhança reside na diferença importante entre a produção real e potencial, da quantidade de internações por habitantes, que em todos os estados se fez presente em maior ou menor grau. Em Estados como o Amapá, que possui o melhor nível de eficiência entre todos os estados, a diferença chega ao seu maior ponto com cerca de 1.1150,00% de diferença entre os dois pontos, entretanto este fato se justifica, pelo motivo das internações serem concentradas em apenas uma microrregião (Macapá). O Pará também apresenta uma grande distancia entre a produção efetiva e potencial, com 536,45% entre os dois níveis de produção, mesmo sendo o segundo estado com os melhores níveis de eficiência na Região Norte, pode crescer ainda mais sua quantidade de internações por habitante ser observar os benchmarks principalmente os que são suas microrregiões, como apresentado na tabela 29 das microrregiões que são referência do Pará. Os estados com as menores diferenças a quantidade de internações efetiva e potencia são: o Roraima com 200,00% e Acre com 250,065%, estes estados ao contrario do Amapá e Pará tem as menores eficiências nos serviços de saúde, na Região 270

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Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte

Norte, mais ao inverso deste tem um caminho menor a percorrer para que atinjam a quantidade potencial. Esta condição pode ser obtida caso seja observados os benchmarks regionais, sobretudo aqueles que têm os melhores níveis de internações e que estão em nível de eficiência. Logo a seguir é apresentada a tabela 8 com a diferença entre a produção potencial e efetiva para os dois produtos em todos os Estados da Região Norte. Tabela 8: Diferenças entre valores efetivos e potenciais para os serviços de saúde do SUS nos Estados da Região Norte, referentes ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

A eficiência de escala para os Estados da Região Norte é de 73,73% conforme a tabela 9, a maior ineficiência esta no Amapá com escore de 164,78% já a melhor condição de eficiência de escala esta no Pará com 16,48%, todos os estados apresentam retornos decrescentes, desta forma, o incremento de mais unidades hospitalares médicos ou leitos traz rendimento menos que proporcionais ao seu acréscimo. O Estado do Amapá ainda tem a condição de não efetuar internações em três das quatro microrregiões prejudicando, desta forma, o seu nível de eficiência de escala.

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Tabela 9: Eficiência técnica, de escala e tipo de retorno para os estados da Região Norte, referentes ao ano de 2000.

Fonte: Resultado da Pesquisa. Obs.: RCE = retornos constantes a escala, RVE = retornos variáveis, RNC = retornos não crescentes e RND = retornos não decrescentes.

As microrregiões do Amazonas são balizadas principalmente pelos níveis de eficiência de duas localidades, uma delas é Japurá – AM, no próprio estado, a outra microrregião é Almeirim – PA, que tem em comum uma baixa taxa de mortalidade que é um dos produtos observados pela análise de eficiências. Observando-se o caso da microrregião de Manaus-AM, que teve conceito “D” no que ser refere aos níveis de eficiência, sendo o menor nível para o estado, verifica-se que a referida localidade tem quatro benchmarks, sendo: Tefé no próprio estado, Mazagão - AP, Cametá - PA e Castanhal - PA, desta forma a microrregião de Manaus por concentrar grande parcela da população local, deve ter como referencias as localidades mencionadas para que possa melhorar seus procedimentos e com isso atingir níveis mais elevados de eficiência. A tabela 23 traz o benchmarks do Estado do Amazonas. Após feita a apreciação dos níveis de eficiência no Estado do Acre, apresenta-se quais são as benchmarks que podem servir de referencia para suas microrregiões. Por exemplo, no caso da microrregião de Tarauacá-AC, que foi a mais ineficiente, os parâmetros para esta localidade são Japurá-PA, Tefé-AM e S. Felix do Xingu-PA que tiveram níveis máximos de eficiência na oferta de serviços de saúde pública. A tabela 21 traz todos os benchmarks para as demais microrregiões acreanas, destaca-se ainda que os Japurá-AM, Almeirim-PA e

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Economia Aplicada: Uma Perspectiva do Acre e Região Norte

São Felix do Xingu-PA são os benchmarks que mais balizaram o níveis de eficiência para o Estado do Acre. Três são os benchmarks que mais se destacam para as microrregiões do Tocantins, são eles Japurá – AM, Almeirim – PA e São Felix do Xingu que contribuem como referências em quantidade de internações e taxa de mortalidade, desta forma, Almeirim – PA destaca-se com um dos melhores níveis de médicos por habitante, São Felix do Xingu também não apresenta má colocação quanto a hospitais e leitos por habitantes e pelo lado dos produtos Japurá - AM e São Felix do Xingu - PA destacam-se nos bons resultados da taxa de mortalidade. A tabela 27 traz os benchmarks para Tocantins Os benchmarks que mais aparecem para as microrregiões do Pará são Cametá –PA e Japurá – AM, estas microrregiões destacamse pelos seus níveis de taxa de mortalidade para Jaupurá-AM que tem a melhor condição dos níveis de mortalidade em todas Região Norte e Cametá no próprio estado, que mesmo não tendo uma grande disponibilidade de hospitais, médicos, e leitos consegue obter na quantidade de internações por habitante um condição melhor que muitas outras localidades que tem à disposição maiores quantidades dos fatores de produção dos serviços de saúde. A tabela 29 traz as microrregiões que são referencia para o Estado do Pará. Como o Amapá tem bons níveis de eficiência suas microrregiões são comparadas com os níveis de Cametá, Castanhal e Furos de Breves no Pará e Japurá no Amazonas, todos com nível de eficiência máxima, por outro lado Mazaão que é a microrregião com 100,00% de eficiência estadual serve de referência apenas para Macapá à microrregião que tem o menor nível no Estado. Os principais parâmetros fornecidos por estas microrregiões ao Estado do Amapá são os bons níveis de taxa de mortalidade e quantidade de internações por habitante, que como comentado anteriormente já possui níveis de eficiência elevados se comparados com outros estados da Região Norte, a tabela 33 apresenta os benchmarks para o Amapá. As microrregiões de referência para Roraima estão na tabela 31, destacando-se entre estas Japurá - AM com seu baixo nível de

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mortalidade e Almeirim - PA que tem uma boa dotação de médicos por habitante e com níveis de taxa de mortalidade comparáveis as de Japurá – AM, desta forma tornam-se referência para Roraima que apresenta níveis intermediários para a oferta de médicos e hospitais por habitante, entretanto, esta disponibilidade não consegue se refletir nos produtos considerados que são o numero de internações e taxa de mortalidade, desta maneira, seus níveis de eficiência são prejudicados conferindo ao estado a pior condição entre os estados da Região Norte. Mesmo tendo uma microrregião como benchmarks o Estado de Rondônia tem seus níveis de eficiência, comparados com localidades de outros estados principalmente às microrregiões de Cametá – PA e São Felix do Xingu – PA cujo forte é a sua capacidade de internação por habitante que é um dos produtos observados na oferta de serviços de saúde, por outro lado essas duas microrregiões têm pelo lado dos fatores de produção uma boa condição na quantidade de leitos tornando-se desta maneira, referencial para quase todas as microrregiões de Rondônia. Observando-se o caso da microrregião de Porto Velho, que tem como benchmarks, Tefé – AM, Cametá – PA e Castanhal – PA verifica-se, que a mesma possui uma dotação de fatores de produção de serviço de produção como o número de médicos, por exemplo,superior ao das localidades mencionada, entretanto, a quantidade de internações que estas conseguem realizar é superior pelo menos em Cametá – PA e Castanhal , enquanto Tefé –AM tem uma taxa de mortalidade bem menor que Porto Velho que a ultimas dentro todas as sessenta e quatro microrregiões. Essa condição prejudica a eficiência da microrregião, pois é um dos produtos observados na análise de eficiência, desta forma a microrregião em questão deve agir no sentido de minimizar os resultados negativos de sua taxa de mortalidade. A tabela 25 traz os benchmarks para Rondônia.

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evados de desenvolvimento humano, tendo como base este pressuposto, nosso país que é marcado por disparidades regionais e intra-regionais, tem no setor de saúde, um dos gargalos que merecem atenção por parte das autoridades pública. A análise envoltória de dados é adotada para aferir os níveis de eficiência dos serviços de saúde publica nos estados da Região Norte, levando-se em conta, indicadores números de médicos, hospitais e leitos, como fatores de produção e tendo como resultado ou produtos a quantidade de internações e taxa de mortalidade, então, desta forma, cada microrregião atinge um nível de eficiência que pode chegar até um limite máximo, sendo consideradas ineficientes as que não atingem esse valor. Entre os estrados destaca-se o Pará, Amazonas e Amapá, principalmente o primeiro que apresenta o melhor nível de eficiência entre todos os estados, desta forma junto com o Amazonas onde estão localizados os maiores contingentes populacionais contribuem significativamente para os níveis de eficiência regionais. Negativamente destaca-se o Estado de Roraima com os menores escores de eficiência, entretanto devido não ser um Estado de grande número de habitantes não chega a prejudicar os escores regionais. Quanto à eficiência de escala, os estados não apresentam esta condição, sendo o retorno decrescente predominante entre todo, isso significa que qualquer aumento na quantidade de médicos, hospitais ou até mesmo no número de leitos trará incremento menos que proporcionais nos resultados da taxa de mortalidade e na quantidade de internações, assim os serviços de saúdes estaduais precisam ser redimensionados para quando ocorrer a elevação das quantidades de fatores de produção destes serviços há reflexos nos resultados pelo menos proporcionalmente ao que é acrescido. As analise aqui desenvolvidas contribuem para evidencias desníveis de eficiência regionais nos serviços de saúde publica na Região Norte do Brasil, entretanto, este trabalho não pretende aqui esgotar a questão sobre as muitas faces que apresenta os serviços de saúde publica nesta região. As observações aqui desenvolvidas trazem átona uma fração da questão da oferta dos serviços de saúde nesta região do

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país, a análise de aqui proposta envolve apenas a parte da eficiência da dotação dos fatores de produção dos serviços de saúde as demais faces da mitologia como a eficiência alocativa e eficiência econômica não estão sendo abordadas no presente trabalho sendo, portanto, uma frente ainda por ser desvendada e que pode contribuir ainda mais no debate da oferta de serviços públicos mais eficientes e eqüitativos. Por fim, consideram-se os resultados desta pesquisa de suma importância para os tomadores de decisões, na medida em que sejam formuladas políticas adequadas para as necessidades da gestão dos serviços de saúde, por intermédios das quais seja fornecido a população do vasto território da Região Norte do Brasil obtenha acesso a serviços mais eficientes de saúde, contribuindo de maneira significativa para que se caminhe na busca de condições mais justas de atendimento a toda o contingente populacional que buscam incessantemente os serviços de saúde pública brasileira.

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Nível de Modernização Agrícola nos Estados de Rondônia e Acre José João de Alencar Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2008). Mestrando em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Acre. Professor de Teoria Econômica. Email: jjalencar@gmail.com Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

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Resumo A expansão da fronteira agrícola a partir 1964 intensificou a atividade agrícola na região da Amazônia Legal, em especial nos estados de Rondônia e do Acre. Este trabalho tem como objetivo geral desenvolver índices de modernização agrícola para os municípios de Rondônia e do Acre, e, como objetivo secundário o de grupar esses municípios em clusters de similaridade e compará-los entre si. Da matriz X, foram extraídos seis fatores que representam 85,59% da variância total das variáveis. Os municípios foram agrupados em três clusters conforme a similaridade existente entre eles, e depois comparados com base no o índice de modernização agrícola (IMA). Os resultados obtidos demonstraram que os municípios do Estado do Acre apresentam nível médio de modernização agrícola com forte viés para baixo, enquanto os municípios do Estado de Rondônia apresentam nível médio de modernização agrícola com viés de alta. Vinte e três por cento dos municípios das microrregiões de Rondônia, em comparação com os demais do mesmo estado, têm alto índice de modernização, contra apenas 4,54% dos municípios do Estado do Acre. Dos municípios acreanos, 95,46% têm médio índice com forte viés de baixo. 77% dos municípios das microrregiões de Rondônia apresentam grau médio com viés de alta. Esses resultados levam à conclusão de que a ausência de política agrícola, contribui para o baixo nível de modernização agrícola do Estado do Acre. Palavra-chaves: Análise fatorial, clusters, IMA, modernização agrícola, municípios, política agrícola, Rondônia e Acre.

Abstract The expansion of the agricultural frontier after 1964 intensified farming in the Amazon region, especially the States of Rondonia and Acre. This study aims to develop general indices of gricultural modernization for the municipalities of States of Acre and Rondonia, secondarily grouped these municipalities into clusters of similarity, and compare them with each other. We extracted the X matrix, six factors that represent 85.59% of the total variance of the variables. Counties were grouped into three clusters according to similarity of each and then compared based on the content modernization IMA. The results showed that the municipals of Acre present average level of agricultural modernization with a strong

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downward bias, since the municipalities of the State of Rondonia have an average level of agricultural modernization with an upward bias. 23% of the municipalities of micro regions of Rondonia in relation to others have a high rate of modernization versus only 4.54% of the municipalities of Acre State. 95.46% of the municipals of Acre have average index with a strong bias low. 77% of the municipalities of micro regions of Rondonia present average level with an upward bias. This result leaves the conclusion that of absent of agricultural policy contributes to the level low of States of Acre agricultural modernization. Key words: Factor analysis, clusters, IMA, agricultural modernization, municipalities, Rondônia and Acre.

Introdução Considerações iniciais A agricultura é uma daquelas atividades econômicas indispensáveis para o crescimento e desenvolvimento de uma região. No Brasil a expansão da agricultura intensificou-se a partir de 1964 com a “expansão da fronteira agrícola” para a região amazônica. (IANNI, 1986; GUIMARÃES, 1982; SORJ, 1980; ALMEIDA, 1982; NUNES, 1991; NETO, 1982; MIRANDA, 1992). Esse processo de expansão da fronteira agrícola ocorreu concomitantemente com à formulação de uma política de incentivos do governo federal, permitindo que a agricultura, experimentasse uma grande transformação, graças aos processos de inovação tecnológica (Maquinarias de alta tecnologia e redução do nível de trabalho) e de inovação biológica (Industrias químicas) que permitiram ao setor agrícola dinamizar sua produção. (SILVA, 1981) A expansão da fronteira agrícola também é marcada por forte migração para a região Amazônica, por parte de agricultores provindos de outras regiões do país, em busca das vastas terras amazônicas, pretendiam desenvolver uma agricultura mais moderna e similar à praticada no seu local de origem. Esse novo padrão de agricultura que se instala a partir 1964 na Amazônia modifica a estrutura agrária dos Estados da Amazônia Legal, Economia Agrícola

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principalmente dos Estados de Rondônia e do Acre. (ALMEIDA, 1992; MIRANDA, 1992; NUNES, 1991). Apesar de muitos autores (IANNI, 1986; GUIMARÃES, 1982; SORJ, 1980; ALMEIDA, 1982; NUNES, 1991; NETO, 1982; MIRANDA, 1992) terem desenvolvido pesquisas sobre a agricultura e a expansão da fronteira agrícola na Amazônia, principalmente a partir de 1970, estudos esses direcionados a entender como a estrutura social da região tinha sido afetada pela intensificação e pela modernização da agricultura, há ainda carência sobre o padrão de modernização da região Amazônica, principalmente em âmbito municipal. Mas, antes de comparar o grau de modernização da agricultura dos municípios dos estados de Rondônia e do Acre. Em Rondônia, a política agrícola é definida pela Lei Complementar nº 60, de 21 de julho de 1992 (RONDÔNIA, 1992), que dispõe sobre as atividades agrícolas adotadas por esse Estado. Em contraponto, as políticas adotadas pelo Estado acreano têm sido pautadas pelo mote do desenvolvimento sustentável, com forte concentração nos esforços estaduais de preservação das áreas florestais. Para isso, o governo desse estado sancionou a Lei nº 1.117, de 26 de janeiro de 1994 (ACRE, 1994), que cria a Política Ambiental do Acre. Diante desse quadro, surge a necessidade de determinar em que níveis de modernização agrícola encontram-se os municípios dos Estados de Rondônia e Acre. Um dos objetivos desse trabalho é, pois diagnosticar o nível de modernização agrícola dos municípios das regiões estudadas. Secundariamente, pretende-se caracterizar os grupos homogêneos entre os municípios estudados e compará-lo quanto ao grau de modernização agrícola. Para nortear esse trabalho admitiu-se a hipótese de que a ausência de política pública para a agricultura não afeta o nível de modernização agrícola. Vários estudos dedicaram-se à análise do grau de modernização da agricultura em âmbito nacional. Podem ser citados os trabalhos de Hoffmann e Figueiredo (1986) que analisaram a dinâmica da modernização da agricultura em 299 microrregiões

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homogêneas do Brasil. Kageyama e Leone (1990) estudaram a regionalização da agricultura segundo indicadores sociais. Hoffmann (1992) desenvolveu o índice de modernização agrícola de 157 microrregiões brasileiras, Souza e Lima (2003) analisaram a dinâmica da modernização agrícola do Brasil, Ferreira Junior et al (2004) elaboraram estudo sobre agropecuária das microrregiões do Estado de Minas Gerais. Silva e Fernandes (2005) desenvolveram um estudo sobre o índice relativo de modernização agrícola para a região norte, enquanto Vidal et alii (2008) desenvolveram o índice de modernização agrícola para os municípios do Estado do Acre. O que este trabalho traz de relevante e inovador é tentativa de analisar o nível de modernização agrícola de Rondônia e do Acre tendo como pano de fundo a política agrícola adotada por seus governos. Esse estudo pode, então, vir a nortear políticas agrícolas para esses Estados, além de sugerir uma metodologia de avaliação dessas políticas. O presente trabalho encontra-se estruturado em cinco seções, na primeira, como se viu, contém a introdução. Na segunda, é exposta à metodologia utilizada na análise, enquanto a terceira seção é dedicada à análise das variáveis a serem utilizadas e à fonte dos dados. A quarta seção é reservada para os resultados e a discussão dos dados obtidos. É há uma quinta seção, que contém a conclusão deste estudo.

Metodologia Para bem entender as múltiplas dimensões do conceito de modernização agrícola (HOFFMANN, 1992), é preciso lembrar que o processo de inovação tecnológica na agricultura é caracterizado pela redução do uso da mão de obra e do uso da terra (SILVA, 1981). Dessa forma, para captar o nível de modernização agrícola nos municípios rondonienses e acreanos foi realizado um estudo que utilizou o método da análise fatorial, relacionado a um conjunto de variáveis que afetam os insumos da produção agrícola nessas regiões. Graças a esse recurso, foi possível descrever as características de modernização agrícola desses municípios. Já a

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análise de Clusters permitiu montar agrupamentos homogêneos dos municípios que apresentaram características semelhantes de modernização nos Estados de Rondônia e do Acre. Análise fatorial Para alcançar os objetivos deste trabalho que, reiteramos, é analisar os índices de modernização agrícola dos municípios, caracterizar os grupos homogêneos e comparar os graus de modernização agrícola entre os municípios das microrregiões dos Estados de Rondônia e do Acre, utilizar-se-á o método da análise fatorial. Esse método esta de acordo com a metodologia utilizada em diversos trabalhos sobre modernização agrícola, como os de Hoffmann e Figueiredo (1986), Kageyama e Leone (1990), Hoffmann (1992), Souza e Lima (2003), Ferreira Jr. e Baptista (2004), Silva e Fernandes (2005), Vidal et al (2008). Uma das metodologias utilizada neste trabalho é a de análise fatorial. Segundo Manly (2008), Ferreira (2008), Mingoti (2005), Hair et alii (1995), a ideia básica dessa metodologia é descrever um conjunto p de variáveis X1, X2, … , XP da matriz de indicadores de modernização X em termos de um número menor de índices ou fatores, na tentativa de obter uma melhor compreensão do relacionamento dessas variáveis. Manly (2008) descreve o modelo de análise fatorial, conforme a fórmula abaixo: (1) No contexto proposto por este trabalho Xi é o i-ésimo escore padronizado para ter média zero e desvio-padrão igual à unidade para todos os municípios das microrregiões de Rondônia e do Acre. Aqui ai é uma constante; F é um valor “fator”, que também apresenta média igual a zero e desvio-padrão um para todos os municípios; e fi é a parte de Xi que é específica do i-ésimo teste. Além das razões constantes, segue também que a variância de Xi é dada por: (2) 286

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Segundo Ferreira (2008) ai é uma constante, F e fi são assumidas independentes, e a variância de F é assumida ser unitária, também por VAR(Xi)=1, substituindo em (2) tem-se que, (3) Segundo Manly (2008) a carga fatorial de ai é igual à razão da variância de Xi e à proporção da variância contida no fator. Hair et alli (1995) observam que segundo Spearman, os fatores apresentam uma parte comum (ai1F1+ ... +aimFm) e uma outra específica (fi). Dessa forma, é possível montar o modelo de análise fatorial geral para os municípios das microrregiões deste estudo. (4) Em que Xi é o i-ésimo escore dos municípios; ai1 a aim são as cargas dos fatores para o i-ésimo município; F1 a Fm são m fatores comuns não correlacionados, cada um com média zero e variância unitária; e fi é um fator específico somente para o iésimo município, que é não correlacionado com qualquer dos fatores comuns e tem média zero (Manly, 2008). Com esse modelo, (5) é chamado a comunalidade de Xi (a Em que parte de sua variância que é relacionada aos fatores comuns), e VAR(fi) é chamada a especificidade de Xi (a parte de sua variância que não é relacionada aos fatores comuns). Pode também ser mostrado que a correlação entre Xi e Xj é: (6) Portanto, dois escores de municípios somente poderão ser altamente correlacionados se eles tiverem altas cargas nos mesmos fatores. Além disso, como a comunalidade não pode exceder a um, é preciso que:

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(7) O método para encontrar os fatores não rotacionais é como segue. Com p variáveis, haverá o mesmo número de componentes principais. Esses são combinações lineares das variáveis originais. (8) Em que os valores bij são dados pelos autovetores da matriz de correlação. Essa transformação dos valores X para os valores Z é ortogonal, de modo que o relacionamento inverso é simplesmente, (9) Para uma análise de fatores, somente m das componentes principais são retidas. Assim, as últimas equações se tornam. (10) Em que fi é uma combinação linear dos componentes principais Z(m+1)aZp. Tudo que é preciso fazer agora é escalonar os componentes principais Z1+Z2+ ... +Zm para terem variância unitária, como requerido pelos fatores. Para isso, Zi precisa ser dividido pelo seu desvio-padrão o qual é √mi, a raiz quadrada do correspondente autovalor na matriz de correlações. As equações então se tornam: (11) em que Fi = Zi ⁄ (√mi ) . O modelo de fatores não rotacionado é então: (12) em que aij=√(mj).bji. Após uma rotação varimax ou outro tipo de rotação, uma nova solução tem a forma: (13) 288

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Para testar a confiabilidade do modelo de análise fatorial utilizam-se o método estatístico Kaiser-Maier-Oklin (KMO) e o teste de Bartlett. O KMO é um indicador que estabelece uma comparação entre a correlação amostral das variáveis e a correlação parcial entre duas variáveis. Segundo Mingoti (2005) esse coeficiente é dado pela expressão: (14) Em que Rij é a correlação amostral entre as variáveis Xi e Xj, e Qij é a correlação parcial entre Xi e Xj. Os valores obtidos variam em 0 e 1 (valores do KMO abaixo de 0,5 indicam que os dados não possuem correlação e valores acima dessa medida indicam o contrário). Um segundo teste de Bartlett verifica se a matriz X de indicadores de modernização é uma matriz identidade ou nula. Esse teste é definido pela expressão: (15) Ainda segundo Mingoti (2005) ln(.) é uma função logasão auto valores da matriz de corritmo neperiano e relação amostral. Quando a n é muito grande, a estatística T tem uma distribuição aproximadamente qui-quadrado com ½p(p-1) graus de liberdade. Análise de Agrupamento ou Clusters A análise de agrupamento tem a finalidade de organizar grupos de variáveis que apresentam características similares. É um método numérico, cujo número de grupos não é conhecido (MANLY, 2008; MINGOTI, 2005). Os grupos desconhecidos, k, são agrupados com os n objetos distintos de um conjunto geral de objetos dispersos no plano euclidiano com p características de similaridade (FERREIRA; 2008, MINGOTI, 2005). Economia Agrícola

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O método de análise de agrupamento pode ser aplicado por meio de duas técnicas: pelo método hierárquico e pelo método de aglomeração ou divisão. Na primeira técnica, é a método hierárquico o algoritmo consiste em calcular as distâncias entre n objetos e todos os demais. A segunda consiste em aglomerar, ou seja, fundir o primeiro grupo ao grupo mais próximo, e assim por diante, até que todos os grupos estejam fundidos em um único. No processo de divisão, considera-se a existência de um único grupo no qual os n objetos, coexistem; em seguida, separam-se os grupos paulatinamente, até obter n grupos com um único objeto. (MANLY, 2008; MINGOTI, 2005) A análise de agrupamentos tem amplas utilidades, a saber: na análise de mercado, na redução de dados, e em algumas ciências, como a geoquímica, ecologia, geografia, a economia e a psiccanálise. (MINGOTI, 2005) Segundo Ferreira (2008) a fragilidade da análise de agrupamentos repousa na necessidade de “uma certa” dose de arbitrariedade, por parte do pesquisador, na iteratividade da alocação ótima dos grupos. O mesmo observa, que as distâncias entre os elementos são armazenados em uma matriz de dimensão nxn, chamada de matriz de distância Dnxn, cujos elementos dij representam a distância entre o elemento amostral i e o elemento amostral j. A distância d é calculada pelo método conhecido como distância euclidiana entre os indivíduos i e j das variáveis X’s. (16)

Um dendograma pode ser formado usando-se os processos de aglomeração, vizinho mais próximo e hierárquico descrito anteriormente.

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Índice de modernização agrícola - IMA O método de análise fatorial permite criar o índice dos municípios acreanos e rondonienses, por meio da identificação das variáveis que mais contribuíram na qualidade de vida desses municípios. Essa metodologia tem sido empregada em trabalhos que visam criar tais índices. Na construção do IMA, associado ao i-ésimo município, definiu-se a equação: (17) Em que F*ij é escore fatorial do i-ésimo município, Fi é o fator do i-ésimo município, Fmin é o menor fator obtido dos municípios e Fmáx o máximo Fator dos municípios utilizados na análise do i-ésimo município. Segundo Lemos (2000) a expressão 17 tem a propriedade de garantir que todos os fatores sejam ortogonais e positivos, ou seja, estejam no primeiro quadrante do plano euclidiano. O índice de modernização agrícola para o i-ésimo município será obtido pela expressão abaixo: (18) Sendo o IMA obtido para o i-ésimo município das microrregiões dos Estados de Rondônia e do Acre, mj a j-ésima raiz característica, p o número de fatores utilizados na análise do iésimo município, ∑mJ o somatório das raízes características referentes aos p fatores extraídos. Indicadores de modernização agrícola A produção agrícola pode ser medida utilizando-se uma função de produção que envolva os fatores terra e trabalho de uma determinada área ou região. Todavia, a função de produção não apresenta claramente os indicadores de modernização agrícola. Para solucionar esse problema Hoffmann (1992) sugere o uso de indicadores de modernização que afetem a intensidade de

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exploração do fator terra e do fator trabalho para captar o grau de modernização agrícola de uma dada região. Seguindo a metodologia de Hoffmann (1992), Souza e Lima (2003), Ferreira Jr. e Baptista (2004), Silva e Fernandes (2005), Vidal et alii (2008) na forma de escolha das variáveis, três variáveis afetam os insumos da função de produção: a área trabalhada, a área explorada (AE) e o número de equivalente-homem (EH). Embora muitos trabalhos, entre os citados, difiram quanto aos objetivos, há pouca variância na escolha das variáveis utilizadas por Hoffmann, o que justifica a opção de usar a forma proposta por esse autor (1992). Levando em consideração os indicadores que potencializam o uso dos insumos de produção terra e trabalho, segue a lista dos 24 indicadores utilizados: X1 = Porcentagem de estabelecimentos que usam força animal. X2 = Porcentagem de estabelecimentos que usam força mecânica. X3 = Porcentagem da área com pastagem que é plantada. X4 = Área produtiva não utilizada como porcentagem da área aproveitável. X5 = Área trabalhada como porcentagem da área aproveitável. X6 = Área com lavouras permanentes e temporárias como proporção da área aproveitável. X7 = Número de tratores por equivalente-homem (EH). X8 = Número de tratores por área explorada (AE). X9 = Número de arados por área explorada (AE). X10 = Valor total dos combustíveis consumidos por área explorada (AE). X11 = Quantidade de energia elétrica consumida por área explorada (AE). X12 = Quantidade de energia elétrica consumida por equivalentehomem (EH). X13 = Valor total dos bens por área explorada (AE). X14 = Valor total dos bens por equivalente-homem (EH). X15 = Valor dos investimentos por área explorada (AE). X16 = Valor dos investimentos por equivalente-homem (EH). X17 = Valor total dos financiamentos em 2006 por área explorada (AE). X18 = Valor total dos financiamentos em 2006 por equivalentehomem (EH). X19 = Valor total da produção em 2006 por área explorada (AE). X20 = Valor total da produção em 2006 por equivalente-homem (EH). X21 = Valor total das despesas em 2006 por área explorada (AE).

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X22 = Valor total das despesas em 2006 por equivalente-homem (EH). X23 = Despesas com adubos, corretivos, semente e mudas, agrotóxicos, medicamentos para animais, sal e rações por área explorada (AE). X24 = Despesas com adubos, corretivos, semente e mudas, agrotóxicos, medicamentos para animais, sal e rações por equivalente-homem (EH).

Os valores dos 24 indicadores de modernização das microrregiões dos Estados de Rondônia e do Acre foram obtidos do censo agropecuário de 2005/2006 (IBGE, 2006). Segundo Hoffmann (1992), esses indicadores são os que apresentam maior relação com o grau de modernização da agricultura; portanto, foram selecionados para analisar o nível de modernização da agricultura nos municípios dos Estados de Rondônia e do Acre.

Resultados e Discussões Fatores de modernização agrícola das microrregiões dos Estados de Rondônia e do Acre Os dados coletados do censo agropecuário 2005/2006 permitiu montar a matriz X de ordem m x n, sendo m igual a 74 municípios das microrregiões dos Estados Rondônia e do Acre e n igual a 24 indicadores de modernização agrícola dessas microrregiões. Dessa forma a análise fatorial incidiu sobre a matriz X de dimensão 74 x 24, com base no censo agropecuário de 2005/2006. Seguindo os procedimentos sugeridos por Manly (2008), Hair et alii, (1995), e Ferreira (2008) para verificar a adequação da amostra para a análise dos fatores propostos da modernização agrícola da região do estudo deve-se testar a confiabilidade do modelo de análise fatorial utilizando-se o método estatístico Kaiser-MaierOklin (KMO) e o teste esfericidade de Bartlett. Segundo Hair et al. (1995), quando o total obtido do teste de KMO é superior a 0,5 isso indica que a amostra é adequada para ao emprego da análise fatorial. Como o KMO obtido da matriz X dos indicadores de modernização alcançou o valor de 0,685 os dados são adequados à análise proposta.

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O teste de Bartlett sugerido na equação 16 mostrou-se altamente significativo a 1% de probabilidade. Esse teste é utilizado para analisar se a matriz de correlação (R) é uma matriz identidade, ou seja, rejeitar a hipótese nula de que as variáveis não são correlacionadas. Dado que os testes realizados indicam que os dados da matriz X são factíveis de sofrerem o método de análise fatorial. Aplicando o método de componentes principais sobre os dados da matriz X dos indicadores de modernização, forma obtidas seis raízes características maiores do que a unidade, que são, então, os seis fatores que mais contribuem para a análise do grau de modernização agrícola de Rondônia e do Acre descrito na tabela 1. Tabela 1 – Variância explicada e acumulada pelos fatores com raízes características normais e rotacionadas maiores que a unidade.

Fonte: Resultado da pesquisa.

Na tabela 1 são apresentados seis fatores extraídos da matriz X com raiz característica maior que 1. Conjuntamente esses fatores apresentam uma variância acumulada na ordem de 85,59, ou seja, os seis fatores explicam 85,59% da variância total dos 24 indicadores de modernização agrícola para os municípios contidos na matriz X. Hoffmann (1992) observa que os indicadores de modernização da agricultura pelo método dos componentes principais podem ser interpretados como medidas sintéticas do grau de modernização o que é adotado aqui para os municípios dos estados do Acre e de Rondônia. Hoffmann (1992) obteve quatro fatores de modernização para sua análise das 175 microrregiões homogêneas do Brasil; entretanto, optou por usar apenas dois fatores, já que não existe uma forma definida da quantidade de fatores a ser extraída,

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mas a relação que eles apresentam quanto à variância explicada dos dados. Optou-se, neste trabalho, por um procedimento diferente do utilizado por Hoffmann no que diz respeito ao uso de todos os fatores obtidos da matriz X para a caracterização da modernização agrícola dos municípios dos Estados de Rondônia e do Acre. A presença de grande quantidade de fatores com raiz característica maior que 1 justifica-se pela heterogeneidade apresentada pelos municípios estudados. Uma forma de enriquecer a análise é proceder a uma rotação ortogonal utilizando o método Varimax. Segundo Manly (2008), esse método tende a maximizar a variância do fator; dessa forma, a variância total é modificada, mas sem alterar a contribuição dos fatores. Manly (2008) observa ainda que esse procedimento tem a finalidade de facilitar a interpretação dos dados obtidos da matrix X. Na tabela 2 são descritas as cargas fatoriais dos seis fatores após uma rotação Varimax. Hoffmann (1992) explica que as cargas fatoriais são coeficientes de correlação entre cada fator e os indicadores de modernização. Uma forma de visualizar o relacionamento entre os seis fatores de modernização e os 24 indicadores de modernização é utilizar valores absolutos superiores a 0,7, que estão destacados em negrito na tabela 2. (HAIR et. al., 1995)

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Tabela 2 – Comunalidade, relação entre seis fatores e os 24 indicadores de modernização agrícola nas microrregiões de Rondônia e do Acre, depois de feita a rotação ortogonal pelo método Varimax.

Fonte: Resultado da pesquisa.

Na tabela 2 a comunalidade expressa a proporção da variância de cada indicador, explicada pelos seis fatores relacionados. A comunalidade é um indicador que varia entre 0 e 1. Quanto mais próximo de 1, mais sensível é o indicador; e quanto mais próximo de 0, menos sensível é o indicador ao processo de modernização. Por exemplo, o indicador INDX6, que representa a área com lavouras permanentes e temporárias como proporção da área aproveitável, apresenta comunalidade 0,28, o que indica haver espaço para uso mais intensivo de área para a lavoura. O INDX11 apresenta comunalidade de 0,59, indicando que a quantidade de energia elétrica consumida por área explorada atinge 59% dos municípios. Os indicadores INDX13 com comunalidade 0,39 mostra que o valor total dos bens por área explorada tem baixa relação com o nível de modernização. O INDX17 com comunali-

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dade 0,64 e o INDX20 com comunalidade 0,65 indicam que a contribuição desses indicadores pode ser potencializada. A tabela 2 também mostra o relacionamento dos fatores de modernização agrícola dos municípios de Rondônia e do Acre com os indicadores que mais contribuem para o grau de modernização agrícola dessas regiões. O fator F1 é fortemente correlacionado, com o número de tratores por equivalente-homem (X7), com o número de arados por área explorada (X9), com a quantidade de energia elétrica consumida por equivalente-homem (X12), com o valor total dos bens por equivalente-homem (X14), com Valor dos investimentos por equivalente-homem (X16), com o valor total dos financiamentos em 2006 por equivalente-homem (X18), com valor total da produção em 2006 por equivalente-homem (X20), com o indicador valor total das despesas em 2006 por equivalente-homem (X22) e com o indicador Despesas com adubos, corretivos, semente e mudas, agrotóxicos, medicamentos para animais, sal e rações por equivalente-homem (X24). O fator F2 relaciona-se fortemente com os seguintes indicadores de modernização agrícola: porcentagem da área com pastagem que é plantada (X3), área produtiva não utilizada como porcentagem da área aproveitável (X4) e área trabalhada como porcentagem da área aproveitável (X5). O fator F3 é fortemente relacionado com os seguintes indicadores: valor total dos combustíveis consumidos por área explorada (X10), valor dos investimentos por área explorada (X15) e valor total da produção em 2006 por área explorada (X19). O fator F4 tem forte relacionamento com os indicadores: valor total dos financiamentos em 2006 por área explorada (X17) e a despesas com adubos, corretivos, semente e mudas, agrotóxicos, medicamentos para animais, sal e rações por área explorada (X23) Já o fator F5 é relacionado fortemente com os seguintes indicadores: porcentagem de estabelecimentos que usam força animal (X1) e Porcentagem de estabelecimentos que usam força mecânica (X2). Quanto ao Fator F6 não foram encontrados forte relacionamentos com os indicadores de modernização, ao contrário.

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Para facilitar a interpretação dos fatores, é necessária denominá-los com base nos relacionamentos com os indicadores de modernização. O fator F1 tem seu relacionamento pautado nos indicadores equivalente-homem (EH). Essa característica permite denominar F1 de fator de produção trabalho intensivo. Os fatores F2, F3, F4 e F5 relacionam-se com os indicadores relativos à área explorada, o que permite chamá-los de fatores de uso da terra. Na tabela 3 são apresentados, de forma ordenada os índices ou graus de modernização agrícola dos 74 municípios estudados, e é utilizada a média dos índices de modernização agrícola para 2006 que é de 0,35%, como parâmetro de comparação. Para facilitar a compreensão essa tabela foi classificada por intervalos, de forma que os municípios se enquadrassem no intervalo correspondente ao IMA obtido. (foi utilizado o anexo A para a construção dessa tabela). O município de Cacoal pertencente à microrregião de Cacoal, no Estado de Rondônia é o único município dentro do intervalo “A” de maior nível de modernização agrícola com um índice de 72%, alguns dados podem comprovar o fator de desempenho desse município: o índice de modernização agrícola referente à área produtiva utilizada como proporção da área trabalhada foi de 78%, contra 22% da área não utilizada como proporção da área aproveitável. Esse indicador é mais do que o dobro da média apresentada dos municípios de outras microrregiões. Outro indicador extremamente positivo desse município é a quantidade de energia elétrica consumida por equivalente-homem com índice de 10,35%, que é superior à média de energia utilizada pelos demais municípios. Dos 74 municípios que compõem as microrregiões dos Estados de Rondônia e Acre. O total de 11 municípios estão inclusos na classificação “B”, e 20 municípios na classificação “C”, o que corresponde a 32 municípios que apresentaram índice maior do que a média. Desses apenas 1 município pertence ao Estado do Acre. Outros 31 municípios foram classificados na classe “D”, sendo 11 pertencentes ao Estado do Acre e 20 ao Estado de Rondônia. Doze municípios ficaram dentro do menor extrato, “E”; desses 11 pertencem ao Estado do Acre e 1 ao Estado de Rondônia.

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Dos 40 municípios que apresentaram graus de modernização inferiores à média do indicador, 50% do total desses municípios pertence ao Estado de Rondônia e os outros 50% ao Estado do Acre. Relativamente, 38% dos municípios do Estado de Rondônia apresentam índice inferior ao da média geral. Já esse percentual relativo salta para 90,9% para os municípios do Estado do Acre. Os municípios que apresentaram menor índice de modernização agrícola em 2006 foram os municípios de Assis Brasil e Manuel Urbano, ambos do Estado do Acre, ambos obtiveram um índice de 13%, já o municípios de pior destaque das microrregiões de Rondônia foi Guajará-Mirim, com 23%. Tabela 3. Classificação dos municípios dos Estados do Acre e de Rondônia com relação ao IMA.

Fonte: Dados da Pesquisa. Obs:. Na classificação dos municípios foram utilizados em torno da média  = 35 dois desvios padrões v =12

Análises dos Clusters de modernização agrícola de Rondônia e do Acre. A análise de agrupamentos ou clusters foi utilizada com a finalidade de agrupar os municípios das microrregiões de Rondônia e do Acre que apresentassem similaridade na aplicação dos índices de modernização agrícola obtidos do censo agropecuário de 2006 (IBGE, 2006). Manly (2008), Ferreira (2008), Mingoti (2007) observam que são muitos os algoritmos utilizados para formar grupos de variáveis ou objetos. Diante desse fato, a escolha do algoritmo fica a cargo do pesquisador, ou seja, daquilo a que ele se propõe alcançar. Assim foram obtidos três clusters de modernização que agrupam os municípios que possuem características similares.

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Conforme pode ser verificado na tabela 4, realizou-se um teste de média rejeitou a hipótese de igualdade de média entre os grupos. Tabela 4. Teste de média entre os clusters de modernização agrícola, no Acre e de Rondônia 2005/2006.

Fonte: Resultado da pesquisa.

Obs.: Entre parênteses têm-se as estatísticas “t”, que rejeitam a hipótese nula de igualdade de média. O objetivo de obter esses grupos de municípios similares é fazer alguma relação entre os níveis de modernização agrícola dos municípios dos Estados de Rondônia e do Acre e a política agrícola adotada por esses estados (os três clusters obtidos estão dispostos no anexo B). Já a tabela 5 permite fazer comparações do nível de modernização agrícola. Dessa forma, é de fácil de constatar que o cluster 1 é o que apresenta a maior média, 53% de IMA. Esse cluster é composto pelos municípios com maior nível de modernização agrícola. Outro ponto a destacar foi a baixa presença de municípios do Acre nesse cluster, com a presença apenas Rio Branco com IMA de 43%, os outros 12 municípios pertencem ao Estado de Rondônia, com destaque para Cacoal com IMA de 72%. Os municípios de Rondônia representam 23,07% do total de municípios com alto grau de modernização, já esse índice para os municípios das microrregiões do estado do Acre é de 4,54%. No cluster 2 o que chama a atenção é a grande presença de municípios em torno do IMA médio de 33%. Esse grupo mostrou-se ser caracteristicamente denso com a presença de 43 municípios. Outra característica observada em torno da média dos indicadores que apresentaram grandes cargas fatoriais, X5, X7, X15 e X22 são inferiores as médias obtidas pelo grupo 1 dos municípios de maior modernização agrícola. Trinta e cinco dos municípios do grupo 2 pertencem ao Estado de Rondônia e 300

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nove municípios ao Estado do Acre, isso indica que, 67,30% dos municípios de Rondônia possuem grau médio de modernização agrícola, contra 40,90% dos municípios do Acre. O cluster 3 apresentou um valor médio de 28% de IMA, esse é o grupo dos municípios de menor grau de modernização agrícola, caracterizado por médias de indicadores de modernização agrícola muito inferior à apresentada pelo grupo dos municípios de maior grau de modernização agrícola das microrregiões de Rondônia e Acre. Dezessete municípios encontram-se nessa situação, sendo, 12 municípios do Estado do Acre e 5 municípios pertencentes ao Estado de Rondônia. Isto é 9,61% dos municípios de Rondônia têm baixo grau de modernização agrícola, contra 54,54% dos municípios do Estado do Acre. Todavia, esse cluster apresentou o maior coeficiente de variação em relação aos demais clusters, na ordem de 45%, mostrando ser o cluster mais heterogêneo, composto predominantemente de municípios acreanos. Tabela 5 – Medidas estatísticas dos Clusters de modernização dos municípios dos estados de Rondônia, e do Acre, e índice de modernização agrícola para o ano de 2005/2006.

Fonte: Resultados da pesquisa.

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Conclusões Este estudo teve por objetivo geral desenvolver um índice de modernização agrícola - IMA para os municípios das microrregiões dos Estados de Rondônia e do Acre. Para esse fim, foram utilizados indicadores de modernização. A análise do IMA permitiu observar que 94,54% dos municípios acreanos apresentaram grau médio com tendência para baixo de modernização agrícola. Rio Branco foi o município acreano com o mais alto índice de modernização, 45%, porcentagem muito distante daquela dos municípios Manuel Urbano e Assis Brasil ambos com IMA igual a 13%. E que o desempenho dos indicadores de modernização agrícola dos municípios do Acre, em comparação com os indicadores dos municípios de Rondônia, sinalizam que a não institucionalização de política agrícola afeta os indicadores de modernização. Por sua vez, 77% dos municípios de Rondônia apresentaram grau médio com tendência de alta. Dos municípios de Rondônia, 23% apresentaram nível de modernização agrícola muito superior aos dos demais municípios, com destaque para Cacoal, cujo IMA foi igual 72%, e Jarú, 58%. A análise de agrupamentos permitiu criar grupos de municípios com características similares. Essa análise possibilitou a comparação entre os níveis de modernização entre os municípios das microrregiões de Rondônia e Acre. Constatou-se que o nível de modernização agrícola dos municípios do estado do Acre apresentaram atraso quanto comparados com o dos municípios do Estado de Rondônia. Do grupo dos municípios com maior nível de modernização agrícola, apenas um município pertencia ao estado do Acre, os demais pertenciam à região de Rondônia. Os restantes 21 municípios das microrregiões do Acre pertenciam ao grupo intermediário, com de baixo grau de modernização. Esse fato por si só, demonstra o atraso do setor agrícola do Estado do Acre em comparação com o de Rondônia. O que se percebe é que o atraso dos municípios do Acre é decorrente da fraca relação dos indicadores de modernização agrícola. Tome-se por exemplo, a área produtiva não utilizada como proporção da área aproveitável, X4 é de 62,30% (Média), contra 32,10% (Média) 302

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de Rondônia, em área trabalhada como proporção da área aproveitável, X5 é de 37,67% (Média), contra 67,87% (Média) de Rondônia, em quantidade de energia elétrica consumida por equivalente homem, X12 gasta em média nos municípios acreanos é três vezes menor que nos municípios de Rondônia. As considerações tecidas aqui não levaram, porém em consideração variáveis ambientais, culturais e históricas que pudessem afetar mais intensamente a questão agrária dos municípios dos Estados de Rondônia e do Acre. Outra deficiência desse trabalho foi não ter feito uma comparação entre a agricultura das regiões estudadas e a agricultura de centros mais dinâmicos do país, com o intuito de buscar um padrão de modernização agrícola mais apurado. Em suma, o setor agrícola tem, secularmente, lugar de destaque na economia dos estados brasileiros, e quanto maior o grau de modernização desse setor, mais produtiva são as atividades econômicas locais. Sendo assim, nenhum Estado pode se furtar a deixar de criar políticas públicas que incentivem a dinamização do setor agrícola. Tanto a agricultura em Rondônia quanto no Acre são mal desenvolvidas, mas são grandes as oportunidades que esse setor oferece ao desenvolvimento regional, principalmente na região do Acre.

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Anexo A Tabela 6 – Ranking de modernização dos municípios das microrregiões dos Estados de Rondônia e Acre com base no índice de modernização agrícola para 2006.

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Fonte: Resultado da pesquisa.

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Anexo B Tabela 7 – Clusters dos municípios das microrregiões de Rondônia e Acre quanto ao seu índice de modernização agrícola para o ano de 2006.

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Fonte: Resultados da pesquisa.

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Dinâmica da Produtividade Total dos Fatores Agropecuários na Amazônia Sul-Ociedental Wesley Gomes de Brito Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2011). Mestrando em Desenvolvimento Regional pela Universidade Federal do Acre. Email: britoxp@gmail.com Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

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Resumo Este estudo tem como objetivo propiciar uma análise da produtividade total dos fatores e do progresso tecnológico para agropecuária acreana nos anos de 1995/1996 e 2005/2006, nisto, utilizou-se o índice de Malmquist para que fosse possível conhecer o comportamento da agropecuária na produtividade total de fatores – PTF, e se houve as mudanças tecnológicas nos fatores de produção. Dos resultados verifica-se que 19 dos municípios alcançaram ganhos de PTF. Na década em análise, podemos afirmar que, em média, a PTF foi influenciada pelo componente progresso tecnológico, que apresentou uma magnitude superior ao componente mudança tecnológica no indicador de eficiência, ou seja, os ganhos de produtividade existentes foram obtidos em média com maior influência no aumento da tecnologia do que pela mudança na eficiência. Palavras-chave: Produtividade total dos fatores, mudança tecnológica, agropecuária.

Abstract This study aims to provide an analysis of total factor productivity and technological progress Acre for farming in the years 1995/1996 and 2005/2006, it was used the Malmquist index to make it possible to know the behavior of agriculture in total factor productivity – TFP, and whether technological changes in production factors. From the results it appears that 19 municipalities have achieved gains in TFP. In the decade under review, we can say that, on average, the TFP component was influenced by technological progress, which had a magnitude greater than the component technological change in the indicator of efficiency, i.e., the existing productivity gains were achieved on average with the greatest influence the increase in technology than by the change in efficiency. Keywords: Total factor productivity, technological change, agriculture.

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Introdução Considerações Iniciais Segundo Fearnside (1997), nas décadas de 1960 até 1969, os Planos de Desenvolvimento da Amazônia - PDA’s tiveram sua convergência direcionada para favorecer a implantação de grandes projetos agrícolas e pecuários. Neste mesmo período, começaram a ser implantados, igualmente, os planos de colonização na região, em que o Acre era um dos focos. O escopo básico era unir economicamente a região acreana ao restante do País, diminuir os riscos de especuladores internacionais e aliviar tensões sociais, principalmente na região Nordeste com os produtores de cana e também da disputa de terras. Já na década de 1970, o setor agrícola e pecuário do Acre conheceu uma série de mudanças que desencadearam alterações intensas na sua composição socioeconômica e houve um intenso processo de permuta das terras dos antigos seringais a compradores “paulistas”. Os “paulistas”, eram integrantes de um grupo de expansão da fronteira agrícola que atingiu alguns estados, dentre eles o Acre. Este grupo foi composto por donos de empresas e grandes fazendeiros, como também grileiros, madeireiros e por donos de pequenas produções rurais do sul. Essas permutas partiram da política tomada pelo governador acreano Francisco Wanderlei Dantas, entre 71 a 74. Dantas abriu as portas aos empresários do centro-sul do Brasil que compravam as terras a preços muito baixos, vendidas pelos seringalistas falidos. Além disso, Dantas proporcionava aos empresários incentivos estaduais utilizando-se das divisas do extinto banco Banacre para financiar a criação de gado e agricultura, colocando a disposição de fazendeiros serviços de setores do governo e etc. Rapidamente seringais foram obtidos e alterados em pastagem para gado ou plantio. Quando o governo Dantas começou a empreitada, com certeza não previa as implicações que a modificação precipitada de atividade econômica ocasionaria (Silva, 2007). Com um atraso de décadas em relação à maioria dos estados do Brasil, apenas nos anos 80, com o governador Flaviano Melo, é que foi priorizada a agricultura e a pecuária

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no Estado do Acre, que segundo o mesmo, a exploração racional do campo era uma das principais soluções para os problemas econômicos do Estado (Oliveira, 2009). De 2005 a 2009, a pecuária foi à atividade que obteve os melhores ganhos econômicos do setor primário do Acre, chegando até a representar 4,9% do valor bruto da produção do estado, como também a agricultura chegou aos 12,4% do valor bruto da produção estadual, ultrapassando a produção industrial como também alguns serviços. O Produto Interno Bruto (PIB), divulgado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, tendo 2009 como referência, mostrou que a atividade Agropecuária, foi responsável por 17,20% do valor adicionado bruto do estado neste ano, o que representou perda de 1,3 ponto percentual de participação no valor adicionado bruto estadual de 2008 a 2009. Ainda de acordo com o IBGE, a atividade passou por problemas sazonais ao longo do ano de 2009, o que resultou na queda na produção. Como resultado, algumas atividades demonstraram decréscimos como no cultivo de cereais com 12,8%, cultivo de cana-de-açúcar com 30,7% e as lavouras temporárias apresentaram decréscimos de 0,1%. As atividades de pecuária e pesca, com decréscimo de -4,0% contribuíram para o decréscimo da produção agropecuária, levando em consideração que 84,2% do valor adicionado bruto provém da pecuária e pesca. O Problema e Sua Importância A história do desenvolvimento econômico do Estado do Acre esteve fortemente ligada a atividades agropecuária. Contudo, a partir da década de noventa as políticas de desenvolvimento tiveram como grande foco o meio ambiente. O trade-off entre meio ambiente e agropecuária causou impactos significativos sobre esta atividade econômica, neste cenário esta pesquisa busca responder aos seguintes questionamentos: como se comportou a agropecuária nos municípios acreanos, 314

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no tocante a produtividade dos fatores de produção? Houve progresso tecnológico? Segundo o IBGE, a atividade agropecuária, com produção de -3,1% em 2009, resultado este ocasionado por fatores sazonais, como já explicado anteriormente, foi responsável por 17,2% do valor adicionado bruto do estado do Acre neste ano, a indústria, participou com 12,7% do valor adicionado bruto do estado em 2009 e os setor de serviços, com 70,1% de participação na economia, crescendo 2,4% em 2009. Diante destes dados, torna-se importante o estudo dos fatores de produção agropecuária, pois os produtos desta atividade possuem alta aceitação tanto no mercado regional como mundial e constituem uma forma importante de processo de crescimento ao Estado com aumento da arrecadação de impostos sobre os produtos, como também gerando emprego e renda e sendo o segundo em participação na economia acreana. Os resultados obtidos com este estudo nos informarão a respeito da diferenciação dos diversos municípios acreanos quanto ao grau de sua produtividade agropecuária, que é, sem dúvida nenhuma, uma enorme etapa no processo de classificação dos entraves de desenvolvimento desse setor. Quando são descobertos os fatores que contribuem para tornar um ou outro município mais eficiente, pode-se entender a necessidade de investimentos em áreas específicas para resgatar os municípios considerados ineficientes e, dessa forma, realocá-los no processo eficiente e de desenvolvimento da agropecuária do Acre. Rivera et al. (2007) afirma que nem todos os produtores são tecnicamente eficientes. E que desta forma, na prática, permite-se afirmar que nem todos os produtores alcancem a quantidade mínima de insumos necessária para que seja possível produzir a quantidade de produto desejada, dada a tecnologia disponível. Pode-se inferir também que, nem todos os produtores são aptos a minimizar os gastos necessários para produzir os produtos que eles optaram produzir e analisando do ponto de vista teórico, os produtores nem sempre são capazes de otimizar suas

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funções de produção. Dessa forma, percebe-se que o Acre tem um grande potencial, pois há ainda muito espaço para aumentar a produtividade e o crescimento da produção agropecuária, o que falta são meios para que se possa mensurar o nível deste aumentocrescimento da agropecuária. Autores como Gomes et al. (2008) afirmam que aumentar a produtividade na agropecuária é uma das mais importantes metas. Santos et al. (2004) concluíram que na região do Triângulo/Alto Paranaíba em Minas Gerais, 56,60% dos municípios obtiveram ganhos de eficiência, e que 95% dos municípios apresentaram progresso tecnológico e que em média, os municípios foram influenciados pelo componente mudança tecnológica. Júnior e Wilhelm (2006) demonstraram que o nível de produtividade da soja na região de Guarapuava está acima do índice nacional para o setor e Gomes et al. (2009) constatou que em 52% das microrregiões nordestinas ocorreu ganho na produtividade dos fatores na agropecuária. De forma geral, esta pesquisa busca elaborar um diagnóstico da produtividade total dos fatores de produção e do progresso tecnológico para a agropecuária dos municípios acreanos de 1995 a 2005. Precisamente, espera-se: a) classificar os municípios segundo sua produtividade na agropecuária acreana; b) analisar os produtos médios dos fatores de produção; c) identificar por meio do índice de Malmquist, se a dinâmica da produtividade total dos fatores agropecuários, está sendo influenciada pela alocação de fatores ou pela tecnologia. Este trabalho inova, pois é o primeiro a analisar a produtividade total dos fatores agropecuários acreanos por meio do Índice de Malmquist. Esta monografia está dividida em quatro seções. A Seção 01 é a parte introdutória, a Seção 2 apresenta a metodologia utilizada para classificação do índice de produtividade de Malmquist, na Seção 03 vemos a origem dos dados utilizados. Os resultados são comentados na Seção 4, que também se destina às conclusões.

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Metodologia Referencial Teórico Função de Produção O sentido de função de produção está ligado ao máximo nível de produto alcançável, que pode ser produzido levando em consideração a quantidade de insumos utilizados, ou também, a mínima quantidade de insumos que aceita produzir a certo nível de produto (Nogueira, 2005). O atributo comum que caracteriza as funções de produção é a otimalidade, pois todas elas apontam ao valor máximo e o valor mínimo da função que pode ser alcançado sob certas condições impostas pelos preços e pela tecnologia, ou seja, elas expõem um limite ou fronteira. Quando o ótimo está definido pela função de produção, a medida de eficiência obtida é a eficiência técnica. No entanto, se a comparação for feita considerando o ótimo definido em termos de um objetivo econômico almejado, como minimização de custos ou maximização de lucros, a medida de eficiência obtida é a eficiência econômica (Nogueira, 2005). De acordo com Debertin (1986) uma função de produção pode ser demonstrada, algebricamente, por: (1) Em que, Y é a variável dependente e indica a quantidade produzida por unidade de tempo e X1, X2, ... , Xn são as variáveis independentes, que representam os fatores utilizados na produção. Um aspecto, geralmente, analisado no estudo de função de produção é a natureza dos retornos à escala. Segundo Leftwich (1997), a função pode proporcionar retornos constantes, crescentes ou decrescentes à escala. Uma função apresenta retornos constantes à escala se, ao aumentar os fatores de produção, a

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produção aumenta na mesma proporção. Há retornos crescentes, quando o aumento na produção for mais do que proporcional ao aumento nos fatores; caso contrário, haverá retornos decrescentes. De acordo com Toresan (1998), o termo produtividade refere-se, genericamente, à relação produto-insumo de um dado processo de transformação. Uma medida de produtividade incorpora efeitos da tecnologia e da eficiência (técnica e alocativa). Diferenciais de produtividade decorrem de diferenças na tecnologia de produção, diferenças na eficiência do processo de produção e diferenças de ambiente no qual a produção ocorre. Entretanto, no momento que se dispõe de informações de outras firmas que são semelhantes para um mesmo período, neste momento é possível utilizar ambas as medidas, a de produtividade e a de eficiência, para fazer uma comparação a atuação de uma firma com respeito às demais (Garcia, 2005). A fronteira de eficiência, nesse modelo, é elaborada com base nos valores observados de insumos e produtos, e não por valores estimados, pois para Farrel (1957) a melhor forma de medir a eficiência de uma empresa é compará-la com o melhor nível de eficiência já observado. Assim, ele propôs um modelo empírico para medir a eficiência relativa baseando-se em técnicas não-paramétricas, que podem ser procedidas sob a orientação insumo, ou sob a orientação produto. Como veremos a seguir, a primeira orienta-se na redução de insumos e a segunda no aumento do produto. Medidas de Eficiência Segundo os conceitos mais recentes, Pascual (2000) apud Nogueira (2005), define eficiência como a capacidade de alcançar objetivos por meio de uma relação desejável de insumos e produtos ou, em outros termos, da existência de máxima produtividade dos insumos empregados e, ou, do mínimo custo na obtenção de produto. Estas chamadas fronteiras de eficiência são estimadas por mais de diversos métodos, e são feitas por mais de 50 anos. 318

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Hoje, as medidas de eficiências mais usadas tiveram suas origens conhecidas com Farrell (1957), os trabalhos de Debreu (1951) e Koopmans (1951) o trabalho de cada um contribuiu para o surgimento de uma definição de eficiência mais simples para uma firma que seja eficiente e que utiliza vários insumos. De acordo com Fried et al. (1993), o desempenho de uma empresa é função do nível tecnológico e do grau de eficiência do seu uso, com o primeiro definindo uma relação de fronteira entre insumos e produtos (produtividade), e o segundo, incorporando desperdícios e má alocação de recursos relacionados a esta fronteira (eficiência). Existem dois conceitos de eficiência que Farrel (1957) descreve, uma delas é a eficiência técnica (insumo) e a outra chamada eficiência alocativa (ou preço). Considerase a primeira como a produção máxima possível a partir dos insumos. A segunda se dá ao se utilizar uma combinação dos insumos em proporções de nível ótimo, dados os seus respectivos preços. Após isso, Farrel (1957) definiu a eficiência econômica, também conhecida como eficiência global, aquela que é eficiente dos pontos de vista técnico (insumo) e alocativa (preço), estabelecendo-as como iguais ao produto de ambas nas medidas de eficiência. Na Figura 01, pode-se observar que a isoquanta unitária eficiente, que exerce a função de todas as combinações possíveis de dois fatores variáveis, X e Y, imprescindíveis na produção eficiente de uma unidade do produto final. Logo, todos os pontos que são tecnicamente eficientes se situam sobre esta isoquanta unitária eficiente (como B’ e B”), sendo que, dadas as condições tecnológicas vigentes, a produção de um produto no interior da fronteira – em A, por exemplo – é tecnicamente inviável. Igualmente, a produção acima da isoquanta unitária eficiente – como mostra em B – será ineficiente, sabendo ser possível alcançar o mesmo nível de produção, empregando quantidades menores dos insumos X e Y.

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Figura 1: Eficiência Técnica.

Fonte: Albuquerque, 1987.

Em um evento de eficiência alocativa, não é necessário que se consiga uma produção sobre a isoquanta unitária eficiente, mas sim que, dada uma isoquanta unitária qualquer, seja escolhida o ajuste que minimiza os custos de produção. Como mostra na Figura 2, tem-se um exemplo de eficiência alocativa. O ponto E, mesmo que não seja tecnicamente eficiente, por não estar localizado sobre a isoquanta unitária eficiente, é alocativamente eficiente, nisso porque o ponto E é onde a isoquanta tangencia o isocusto, evidenciando ser a combinação de menor custo em meio as demais combinações.

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Figura 2: Eficiência Alocativa.

Fonte: Albuquerque, 1987.

Como nos mostra a Figura 3, um caso de eficiência econômica, será necessário que exista uma combinação alocativamente eficiente e tecnicamente eficiente. Nesse exemplo, o ponto E mostra a combinação de custo mais baixo dentre todas as combinações possíveis e também uma tecnologia de produção tecnicamente eficiente. Dessa forma, a eficiência econômica implica em um ótimo, por outro lado a eficiência alocativa representa a segunda melhor opção. Todavia, é necessário perceber que uma combinação em determinado local na isoquanta unitária eficiente as vezes não implica em custos de produção mais baixos de forma relativa a uma combinação localizada numa isoquanta ineficiente. Um modelo disso é a combinação I, que nos sugere custos maiores se comparada com combinações localizadas na isoquanta ineficiente, como é o ponto E. Farrel (1957) nos deixou claro o método de mensuração da eficiência para o um evento em que a função de produção não for conhecida. Desta forma, ele propôs uma expressão analítica de medida de eficiência relativa de diferentes unidades produtivas, ou seja, um método de aproximação empírica da fronteira de eficiência, no momento

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em que a função de produção não é conhecida e a única possibilidade é utilizar as observações de insumos empregados e produtos gerados. Figura 3: Eficiência Econômica.

Fonte: Albuquerque, 1987.

De acordo com Lovell (1993), se obtêm a eficiência de uma unidade produtiva fazendo-se uma comparação entre o produto observado e o máximo produto potencial alcançável, dados os insumos utilizados, ou pela comparação entre o insumo observado e o insumo mínimo potencial necessário para produzir certo produto ou, ainda, alguma combinação dos dois. Referencial Analítico Índice de Malmquist O Índice de Malmquist é um método que usa a programação matemática não-paramétrica para calcular índices de variação de produtividade e de decomposição da produtividade total dos seus fatores. De uma forma geral, as informações obtidas por meio do calculo do índice, irão mostrar que existem unidades

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com ganhos de produtividade num certo período enquanto outras não demonstram ganhos de produtividade. Caves et al. (1982), na utilização empírica, mostra que índice de Malmquist não requer custos ou receitas para agregar insumos e produtos, sendo ainda capaz de mensurar o crescimento da PTF num cenário de múltiplos produtos. Para definir o índice de Malmquist, assume-se que para cada período de tempo t=1,...,T, a tecnologia de produção St modela a transformação de insumos x t ∈ R n+ em produtos y t ∈ R m+. (2)

Färe et al. (1994) definem a função de distância de output no tempo t como: (3) Desta forma, a função distância em relação a dois períodos diferentes mensura a alteração proporcional máxima requerida na produção para tornar, (x t-1, y t+1) factível em relação à tecnologia no período t. Desta maneira, Caves et al. (1982) definem produtividade de Malmquist como: (4) Nesta formulação, a tecnologia no período t é a tecnologia de referência. Alternativamente, Färe et al. (1994) definem um índice de Malmquist baseado no período (t + 1) como: (5) De forma a se evitar a escolha de um benchmark arbitrário, Färe et al. (1994) especificam o índice de Malmquist para alterações na produtividade como a média geométrica de ambos os índices de Malmquist do tipo CCD: (6)

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Uma maneira equivalente de expressar este índice: (7) Em seu estudo sobre países industrializados, Färe et al. (1994) observam que esta decomposição permite uma medida em que há uma distinção entre os componentes de eficiência técnica (“catching up”) e mudança tecnológica (inovação), dado que trabalhos anteriores não distinguiam estes dois componentes. Assim, as razões dentro dos colchetes mensuram deslocamentos em tecnologia aos níveis de insumo xt e x t+1, respectivamente. Desta maneira, mudança em tecnologia é mensurada como a média destes dois deslocamentos. Os termos fora dos colchetes mensuram a eficiência técnica relativa em t e 1 + t capturando mudanças em eficiência relativa ao longo do tempo, isto é, se a produção está se tornando mais próxima (catching up) ou mais distante da fronteira. Observa-se que se xt = xt+1 e yt = yt+1 (i.e., não houve mudanças em insumos e produto entre os períodos), o índice de produtividade não sinaliza nenhuma mudança se M0 = 1. Melhoras em produtividade resultam em índices de Malmquist maior do que a unidade. Analogamente, deterioração em desempenho ao longo do tempo é associada com um índice de Malmquist menor do que a unidade. Além disso, melhoras em qualquer um dos componentes do índice de Mamlquist também são associados com valores maiores do que a unidade destes componentes; e deterioração é associada com valores menores do que a unidade. Finalmente, Färe et al. (1994) alertam que, enquanto o produto dos componentes de mudança de eficiência e mudança técnica deve por definição igualarem-se ao índice de Malmquist, estes componentes podem estar se movendo em direções opostas. Por exemplo, um índice de Malmquist maior do que a unidade,diga-se 1,25 (que sinaliza um ganho de produtividade), poderia ter um componente de mudança de eficiência menor do que 1 (e.g., 0,5) e um componente de alteração tecnológica maior do que 1 (e.g., 2,5). 324

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Alternativamente, Alam (2001) expressa o índice de Malmquist em termos de distâncias ao longo do eixo y, baseado na Figura 4 a seguir. Figura 4: Índice De Malmquist.

Fonte: Alam, 2001.

Matematicamente o índice de Malmquist é dado por: (8) Considera-se o caso de uma firma n no período t representada por (x tn , y tn). Dado que ela se encontra sob St, esta firma não é eficiente e sua ineficiência produtiva é mensurada pela razão Oa / Ob. Similarmente, a mesma firma em t + 1, denotada por (x nt+1,y nt+1), é ineficiente em relação à fronteira St+1 e sua medida de ineficiência é dada por Oe / Of . Dado que este índice captura as dinâmicas da produtividade por meio da incorporação de dados de dois períodos adjacentes, Et+1 reflete as mudanças na eficiência relativa, enquanto que At+1 reflete as alterações na tecnologia entre os períodos t e t + 1. Analisando o índice e os seus elementos, números abaixo de 1 sugerem um declínio na produtividade (regressão), enquanto

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que números acima de 1 sugerem crescimento (progresso). Na figura 4, no que se refere a eficiência técnica, a firma moveu-se para um ponto mais próximo da fronteira, indicando que a produção para esta firma está convergindo no sentido da fronteira. Agora, em relação da mudança tecnológica, a fronteira, mensurada aos níveis x de insumos xt e xt+1, moveu-se entre períodos t e t + 1 (At+1 > 1) (Alam, 2001). Fonte de Dados Para calcular o índice de Malmquist de produtividade total dos fatores foram utilizados dados de um produto e três insumos. Os dados referem-se aos 22 municípios do estado do Acre e foram coletados para os anos de 1995/1996 e 2005/2006. São eles: − Valor da produção agropecuária (Y): Soma do valor da produção de lavouras (temporária e permanente) e pecuária. Os dados da produção fora obtidos no sitio do IBGE. Para deflacionar os valores de 1996 para a base 2006 utilizou-se o Índice Geral de Preços do Mercado (IGP-M) da Fundação Getúlio Vargas com índice de correção de 2,72. − Terra (X1): Foram consideradas apenas as variáveis lavoura permanente, lavoura temporária, pastagem natural e pastagem plantada, expressas em mil hectares, obtidas no sitio do IBGE. − Capital (X2): Investimentos e financiamentos em mil reais. Os dados foram obtidos no sitio do IBGE. Para deflacionar os valores de 1996 para a base 2006 também utilizou-se o Índice Geral de Preços do Mercado (IGPM) da Fundação Getúlio Vargas com índice de correção de 2,72. − Mão de Obra (X3): Variável utilizada para representar o fator de produção trabalho, expresso em equivalente-homem. Os dados foram obtidos nos Censos Agropecuários do IBGE.

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Resultados e Discussões Na seção 3.1 será demonstrada a participação relativa dos municípios na produção agropecuária do estado do Acre, logo após uma análise comparativa será feita para os produtos médios do capital, da terra e do trabalho. Na seção 3.2, será feita a análise da produtividade total dos fatores por meio do Índice de Malmquist, decompondo-o em eficiência técnica e progresso tecnológico. Caracterização dos municípios acreanos A tabela 01 apresenta a evolução da importância relativa dos Municípios na produção agropecuária do Estado do Acre. Observa-se que a capital Rio Branco teve a maior representatividade nos períodos analisados, com média de 13,82% e 28,37% da produção agropecuária acreana nos anos de 1995 e 2005 respectivamente. Nota-se uma queda acentuada na participação relativa de 12 municípios acreanos, os mais acentuados são Rodrigues Alves, Mâncio Lima, Manoel Urbano, Cruzeiro do Sul, Feijó e Epitaciolândia, a média destes municípios gira em torno de -63,09%. Tabela 1: Participação relativa dos municípios na produção agropecuária acreana nos anos de 1995 e 2005.

Fonte: Dados da Pesquisa.

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Nos municípios do Vale do Acre, mais próximos da capital, Acrêlandia (69,90%), Rio Branco (105,30%), Xapuri (143,66%), Capixaba (183,80%) e Santa Rosa do Purus (312,32%) obtiveram os maiores crescimentos. Já no Vale do Juruá, mais distante da capital, Marechal Thaumaturgo com 94% de crescimento. Em relação a diferença das micro e macrorregiões acreanas entre 1995 e 2005, demonstradas na Figura 5, revelam uma grande queda na participação da macrorregião do Vale do Juruá de -43,76%, sendo influenciada principalmente pela microrregião de Cruzeiro do Sul com -56,43%. Ficam apenas as microrregiões de Rio Branco e Brasiléia com aumentos expressivos em sua participação de 40,05% e 44,11% respectivamente. Mesmo com a queda da microrregião de Sena Madureira de -35,47%, a macrorregião do Vale do Acre ainda se destaca com maior participação de 76,56%, podendo ser devido ao acesso mais facilmente a novas tecnologias de produção, ao contrário das outras microrregiões mais distantes da capital, devido a precariedade da BR-364, tornando difícil a locomoção tanto de escoamento da produção como também a ida de mão de obra especializada e novas tecnologias para incremento da produção. Figura 5: Participação relativa das micro e macrorregiões na produção agropecuária acreana nos anos de 1995 e 2005.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

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Analisando inicialmente a distribuição espacial e a diferença do produto médio da terra nos municípios do Acre, de 1995 a 2005, percebe-se (Tabela 2) uma relevante disparidade entre os dois períodos. Verificando as produtividades, Marechal Thaumaturgo foi a maior, com produto médio de R$ 2.220,70 por hectare, já a capital Rio Branco obteve R$ 660,85 por hectare, o dobro da segunda maior cidade do Acre, Cruzeiro do Sul, com produtividade de R$ 323,34 por hectare e as piores produtividades foram de Sena Madureira e Bujari com R$ 94,62 e R$ 95,02 por hectare respectivamente. A cidade de Santa Rosa do Purus, obteve a mais elevada produtividade por hectare do Estado em 2006, com uma diferença de 316,52%, conseguiu uma variação 2,26 vezes maior que a da capital Rio Branco (140,01%). A elevada produtividade de Marechal Thaumaturgo e Santa Rosa do Purus no período analisado, provavelmente se deve a pouca ou nenhuma tecnologia utilizada para o preparo da terra em 1995/1996, logo, nestes municípios, no momento em que um incremento é utilizado, induziu a um grande impacto na produtividade média. Por outro lado, as maiores quedas de produtividades foram localizadas nos municípios mais distantes da capital como Rodrigues Alves, que teve uma redução na produtividade da terra com uma variação de -88,50%, e Manoel Urbano com -80,29%.

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Tabela 2: Produto médio da terra da produção agropecuária dos municípios acreanos em 1995 e 2005.

Fonte: Dados da Pesquisa.

Nas macro e microrregiões na Figura 06, foram comparados e obtidos os seguintes resultados: No Vale do Juruá, a microrregião de Cruzeiro do Sul, foi a causadora majoritária da queda de produtividade da macrorregião, obteve uma produtividade média por hectare, de R$ 801,43, porém em 2005 este número decresceu 2,08 vezes para R$ 383,87. Figura 6: Produto médio da terra das micro e macrorregiões na produção agropecuária acreana nos anos de 1995 e 2005

Fonte: Resultado da Pesquisa.

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Já no Vale do Acre, o aumento foi de 9,01%, ou seja, com exceção apenas da microrregião Sena Madureira com decréscimo de -60,24%, a microrregião de Brasiléia destacou-se com crescimento de 36,29%. No produto médio da mão de obra (PMM), metade dos municípios apresentou indicadores negativos em relação aos anos de 1995/2005, conforme a Tabela 03. Neste período, a média da produtividade do trabalho na agropecuária acreana foi igual a R$ 2.889,18 em 1995 e R$ 3.653,66 em 2005. Isso equivale a um crescimento de 26,46% no período. Nos municípios, a maior produtividade do trabalho foi obtida por Rio Branco com crescimento de 258,92%, isso equivalente a 7,09 vezes a produtividade média do Estado do Acre, enquanto que a menor produtividade da mão de obra foi observada no município de Manoel Urbano, com redução de -72,84%. Os maiores crescimentos, após a capital Rio Branco, se observaram no município Xapuri com 249,27%, Acrelândia 216,05% e Senador Guiomard com 163,78% em que, estes últimos municípios citados com variações positivas de aumento de produtividade do trabalho, estão localizados próximos da capital, onde se concentra a maior parte da população.

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Tabela 3: Produto médio da mão de obra da produção agropecuária dos municípios acreanos em 1995 e 2005.

Fonte: Dados da Pesquisa.

Conforme a figura 7, o produto médio do trabalho na macrorregião Vale do Acre, teve a microrregião Sena Madureira como a única que obteve decréscimo, valor este de -24,59% entre 1995 de R$ 2.262,75 para R$ 1.706,34 em 2005. A microrregião Rio Branco teve um aumento expressivo de 117,73%, com R$ 3255,66 para R$ 7088,53, seguida pela microrregião Brasiléia com 105,80% e a microrregião Sena Madureira com queda de -24.59%. Contudo, a tecnologia pode ser poupadora de mão de obra, o que pode ter ocorrido para estes grandes aumentos é uma especialização da mão de obra em detrimento de novas tecnologias e dessa forma refletiu no aumento da produtividade. Ao contrário, no Vale do Juruá, onde a tecnologia é pouca ou quase inexistente, observa-se mais uma vez que qualquer incremento tecnológico faz com que a produtividade da mão de obra caia, já que, frisando, a tecnologia pouca força humana.

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Figura 7: Produto médio da mão de obra das micro e macrorregiões na produção agropecuária acreana nos anos de 1995 e 2005.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

A macrorregião Vale do Juruá obteve um decréscimo de -27,88%, resultado este causado, em sua maioria, pela queda de produtividade da microrregião de Cruzeiro do Sul, em que o produto médio da mão de obra foi de R$ 2.848,46 em 1995, já no ano de 2005 este valor foi para R$ 1.915,07, mostrando uma queda de -32,77% e de Tarauacá com este decréscimo foi de -18,17%. Na produtividade do capital, na Tabela 04, a Capital Rio Branco demonstrou umas das menores produtividades, em 1995 foi de R$ 3,38 de retorno para cada R$ 1 Real investido e já em 2005 foi de R$ 8,66 para cada R$ 1 real investido. De uma forma geral, dos outros municípios, é possível que nem todo decréscimo seja algo ruim, pois o baixo uso do capital pode ser um indicativo de aumento de tecnologia, pois altas tecnologias são poupadoras de capital. Cruzeiro do Sul, obteve em 1995 a produtividade média de R$ 28,61 e em 2005 decresceu para R$ 7,22 para cada real investido na produção. A menor produtividade foi constatada em Acrelândia de R$ 1,78 em 1995 e R$ 1,56.

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Tabela 4: Produto médio do capital da produção agropecuária dos municípios acreanos em 1995 e 2005.

Fonte: Dados da Pesquisa.

Também, dezenove municípios mostraram variação negativa, ou seja, uma queda na produtividade. Apenas três municípios de Xapuri (202,92%), Rio Branco (156,32%) e Tarauacá (112,01%) tiveram grandes aumentos, fazendo com que a média não fosse tão acentuada e o que obteve um menor nível de produtividade foi o município de Jordão com uma variação -96,92%. Figura 8: Produto médio do capital das micro e macrorregiões na produção agropecuária nos anos de 1995 e 2005.

Fonte: Resultado da Pesquisa.

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A figura 8 nos mostra que as duas macrorregiões decresceram em produtividade, decompondo o resultado, temos Vale do Juruá com -49,46%, resultado do decréscimo da microrregião de Cruzeiro do Sul que em 1995 tinha uma produtividade do Capital de R$ 26,64 e em 2005 decresceu para R$ 7,06. No Vale do Acre, com a produtividade média de 1995 em R$ 3,97 e o de 2006 em R$ 3,71, houve então um decréscimo de -6,52%. A microrregião de Brasiléia foi a única que mostrou aumento na produtividade média de R$ 3,93 em 1995 para R$ 5,39 em 2005, com variação de 37,11% e o maior decréscimo veio da microrregião de Sena Madureira com -69,19%. Não obstante, todas as variações apresentadas de produtividade dos fatores de produção da agropecuária acreana mostraram-se negativas em sua maioria, porém não significa que os produtores aplicaram menos insumos em sua produção entre 1995/1996 e 2005/2006, em sua maioria todos aumentaram o uso de insumos, mas a produção final não foi condizente com estes insumos utilizados, por isso as produtividades foram tão baixas. Em resumo, aumentaram a quantidade de fatores, mas a produção resultante não condiz com a quantidade de fatores utilizada. Índices de Malmquist de Produtividade Total dos Fatores (PTF) Observando a Tabela 05, nota-se que houve redução na eficiência produtiva da agropecuária em todos os municípios acreanos. A média da região acreana do índice de mudança na eficiência técnica foi de -61,58%, esse valor indica que a houve uma considerável perda quanto ao uso racional dos insumos, tendo os municípios de Jordão e Santa Rosa do Purus com o nível de eficiência estagnada. As maiores reduções foram observados nos municípios de Epitaciolândia com -86,60%, Bujari com -83,90% e Sena Madureira com -83,80% (municípios do Vale do Acre) e Rodrigues Alves com -85,10%, (município do Vale do Juruá), estes decrésci-

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mos nos mostram que a maioria dos municípios não alocaram da melhor forma possível os fatores de produção, resultando desta forma, uma ineficiência técnica. Analisando as quedas de eficiência técnica, pode-se dizer que, para haver mudanças positivas na PTF, deverão ocorrer ganhos proporcionalmente maiores na tecnologia. Nisto, com os ganhos expressivos de tecnologia em todos os municípios, a média foi de -61,58%, no primeiro estrato, a perda de eficiência técnica comprometeu os ganho de PTF. Tabela 5: Indicadores de deslocamento das unidades em relação à fronteira tecnológica dos municípios acreanos em 1995 e 2005.

Fonte: Dados da Pesquisa.

A tabela 6 indica que o índice de mudança tecnológica para a região do Acre para o período analisado de 1995 e 2005, houve, em média, um aumento de 550,29%, ou seja, nota-se que houve evolução tecnológica da agropecuária em todos os municípios e conseqüentemente, o deslocamento da fronteira. A capital Rio Branco obteve a taxa de 332,10% de evolução tecnológica, em síntese, devido a investimentos em novos equipamentos e novas tecnologias, como também a diminuição do perímetro produtivo para conservação de mata nativa e o crescimento urbano, ou seja, possivelmente estão usando com mais intensidade as áreas de produção por não poderem mais usar toda a extensão da área, e usar esta pequena área e obter lucros maiores só é possível por meio de investimentos em tecnologia.

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Tabela 6: Indicador de evolução tecnológica dos municípios acreanos em 1995 e 2005

Fonte: Dados da Pesquisa.

Já o segundo maior município do Acre, Cruzeiro do Sul, obteve a taxa de evolução tecnológica de 497,20%, mais elevado que a Capital Rio Branco, justamente por ser um município em que sua área urbana não ser tão grande e grande parte da população vive distante dos centros. Nisto, dos vinte e dois municípios analisados, os municípios de Jordão, Porto Walter e Rodrigues Alves obtiveram as maiores taxas de progresso tecnológico, 1470,40%, 827,10% e 748,60% respectivamente, como também os principais responsáveis pelo deslocamento da fronteira tecnológica. Na tabela 7, o maior ganho de produtividade ocorreu no insumo MDO, seguido pela Terra e pelo Capital. O fato de a produtividade parcial da mão de obra estar crescendo mais que a do Capital, nos fornece sinais de que podem ter existido mudanças nas tecnologias usadas, e que há predominância de mudanças tecnológicas poupadoras de terra.

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Dinâmica da Produtividade Total dos Fatores Agropecuários na Amazônia Sul-Ociedental

Tabela 7: Variações percentuais nas produtividades parciais dos fatores de produção dos municípios acreanos em 1995 e 2005.

Fonte: Dados da Pesquisa.

Com a finalidade de explicar a influência dos fatores de produção na mudança tecnológica dos municípios do Estado do Acre, empregou-se a análise de regressão e estes resultados da regressão estimada estão na tabela 8. Na análise de regressão foi utilizado o índice de evolução tecnológica como variável dependente, e a variação da Terra, Capital e Mão de Obra, que foi empregada pelos municípios do estado do Acre, como variáveis independentes. Analisando os resultados da equação, nota-se que a variável Capital e Terra apresentaram relevância em 5% e 10%, exercendo explicação como fator para a evolução tecnológica dos municípios. Em contrapartida, a variável MDO não foi significativa para explicar o progresso tecnológico dos municípios do estado do Acre. Tabela 8: Resultado da equação estimada com o índice de evolução tecnológica como variável dependente dos municípios acreanos em 1995 e 2005.

Fonte: Dados da Pesquisa. (*) significativo a 1%, (**) significativo a 5%, (***) significativo a 10%, (NS) Não Significativo

O coeficiente de determinação R² diz que 33,51% das variações no valor da mudança tecnológica podem ser explicadas pelas variações dos insumos produtivos, o teste F nos diz que ao nível de 338

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5%, aceita-se a hipótese de que pelo menos um dos insumos produtivos, impacta sobre a evolução do índice de evolução tecnológica. Na Tabela 09, o fator Terra obteve a elasticidade parcial de -3,41%, sendo assim, quando se aumenta 1% desse fator, a produção tende em reduzir em -3,41%. Esta situação, nos mostra que uma redução da utilização da terra aumenta o progresso tecnológico, em função da utilização de tecnologias químicas que aumentam a produtividade da terra. Tabela 9: Resultado da equação estimada com o índice de evolução tecnológica como variável dependente dos municípios acreanos em 1995 e 2005.

Fonte: Dados da Pesquisa.

Já o fator Capital apresentou elasticidade parcial de 20,86%, ou seja, para cada 1% que se aumenta neste insumo, a mudança tecnológica tende a aumentar em 20,86% e ainda verifica-se que sua elasticidade encontra-se no segundo estágio de produção, no qual o insumo Capital está sendo usado de forma racional, ou seja, acréscimos de Capital tendem a aumentar o deslocamento da fronteira tecnológica. Em geral, dos municípios estudados e com base nos resultados das Tabelas 05 e 07, nota-se que o componente evolução tecnológica teve uma maior importância do que o componente deslocamento à fronteira ou eficiência técnica. Lembrando que, segundo o índice de Malmquist, na tabela 10, valores acima de 1, indicam municípios onde houve ganho na PTF entre os dois momentos de tempo analisados, enquanto valores abaixo de 1 indicam redução na PTF. O índice médio da produtividade total dos fatores, no período em analise, foi de 168,15%, o que indica um alto crescimento na produtividade total dos fatores da região estudada. Os resultados indicam que, dos 22 municípios do Acre, em 19 deles houve ganho na produtividade total dos fatores agropecuários. Por outro lado, em três municípios não ocorreram tais ganhos, que são

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Dinâmica da Produtividade Total dos Fatores Agropecuários na Amazônia Sul-Ociedental

Mâncio Lima com -33,00%, Epitaciolândia com -19,20% e Plácido de Castro com -3,10%, os dois primeiros pode-se verificar por meio dos dados que foram os municípios que menos investiram Capital em suas produções, já o terceiro seu investimento em Capital foi considerável porém sua produção foi baixa. Percebe-se também que a distribuição dos municípios com baixos índices de mudança na PTF não seguiram um padrão definido, pois os municípios encontram-se distantes um dos outros, não podendo bem ser definido o fenômeno que os fez ter a PTF negativa. Tabela 10: Índice de Malmquist de Produtividade Total dos Fatores (PTF) dos municípios acreanos em 1996 e 2006.

Fonte: Dados da Pesquisa.

A capital Rio Branco obteve uma das menores taxas de produtividade total dos fatores, com 50,60%, já Cruzeiro do Sul obteve uma PTF com 116,00% O município de Jordão apresentou a maior taxa no índice de produtividade total dos fatores, 1470,40%, juntamente com Santa Rosa do Purus, 391,10%, que foram os municípios que satisfizeram a condição de alcançar a eficiência de escala. Devido a distância e a precariedade das estradas, a dificuldade para incrementar a produção nestes municípios

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torna-se muito grande, logo, por não haverem tecnologia nenhuma nessas áreas, qualquer tecnologia empregada causará um grande impacto, por isso a PTF de alguns municípios são tão altos. Segundo Santos et al. (2004), o município inovador é o responsável pelo deslocamento da fronteira tecnológica, nisto, os resultados indicaram que Jordão e Santa Rosa do Purus foram responsáveis pelo deslocamento da fronteira tecnológica do Estado do Acre, sendo estes considerados inovadores, apesar de outros municípios apresentarem uma maior mudança tecnológica.

Conclusão O nível de produtividade dos fatores utilizados na produção é fator determinante para que possa oferecer um melhor processo de crescimento ao Acre, tornando, portanto, relevantes os esforços despendidos com vistas em ampliar o conhecimento produtivo. De acordo com os resultados, a participação relativa na agropecuária da capital Rio Branco cresceu juntamente com Xapuri e os municípios de Sena Madureira, Senador Guiomard e Cruzeiro do Sul e a microrregião do Vale do Acre detêm a maior participação no estado do Acre. Na produtividade média dos fatores no estado do Acre, o produto médio da Terra e da Mão de Obra foram positivos, com exceção do produto médio do Capital que decresceu. Decompondo o Índice de Malmquist, observa-se que não foi alcançada a eficiência técnica e apenas os municípios de Jordão e Santa Rosa do Purus estagnaram e todos os outros municípios neste mesmo período decresceram. As variações na evolução tecnológica nos mostram que os municípios possuem capacidades próximas de absorção de novas tecnologias. Sendo que Jordão, Porto Walter, Rodrigues Alves, Brasiléia, Assis Brasil, Bujari, Xapuri e Feijó são os municípios que proporcionam melhores condições no sentido de absorção de novas tecnologias, pois estes crescem a taxas superiores a média do estado do Acre, e os resultados obtidos da função de produção, mostraram que Terra e Capital foram as responsáveis pela evolução tecnológica.

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Em relação à produtividade total dos fatores, não se pode deduzir que houve um padrão de PTF, devido ao fato de não haver semelhanças na evolução desse índice para todos os municípios, pois o Desvio Padrão mostrou-se elevado, significando uma grande distancia nos valores médios apresentados, o que pode se caracterizar numa grande desorganização produtiva. A análise da produtividade total dos fatores permite concluir que os municípios foram influenciados mais fortemente por aumento da tecnologia do que por mudanças na eficiência técnica, ou seja, os aumentos da produtividade das culturas selecionadas possivelmente foram proporcionados por inovações tecnológicas. De maneira geral, pode-se concluir que os dez anos entre 1996/2006 propiciaram de uma forma geral, melhorias nos indicadores de produtividade dos municípios, lembrando que, esses resultados devem ser considerados como uma tendência, devido ao número reduzidos de municípios, entretanto, eles proporcionaram uma indicação de como evoluiu a produtividade no Estado do Acre. Essencialmente, este trabalho teve como principal obstáculo, a escassez de pesquisas e literatura voltadas para o Índice de Malmquist, por ser uma ferramenta desconhecida na Região Norte e pouco utilizada no Brasil. Outra dificuldade foram os dados do IBGE ainda estarem incompletos na primeira fase desta monografia, atrasando o cronograma. Para pesquisas futuras, a incorporação do conceito de externalidades espaciais traz a análise da produtividade total dos fatores, um conjunto de informações relevantes para diagnosticar e elaborar políticas públicas.

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Tráfico de Drogas no Acre: Uma Análise Econômica Rennan Biths de Lima Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2009). Email: rbiths@hotmail.com Prof. Dr. Eduardo S. Almeida Bacharel em Economia pela Universidade de São Paulo (1990), mestrado em Economia pela Universidade de São Paulo (1996), doutorado em Economia pela Universidade de São Paulo (2003) e Pós-Doutor em Economia pela Universidade de São Paulo (2005). Professor de Teoria Econômica da Universidade Federal de Juiz de Fora. Email: eduardo.almeida@ufjf.edu.br Prof. Dr. Rubicleis Gomes da Silva Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Acre (2001), mestrado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2003), doutorado em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (2005) e Pós-Doutor em Economia na Universidade Federal de Juiz de Fora (2009). Professor de Métodos Quantitativos Aplicados à Economia da Universidade Federal do Acre. Email: rubicleis@uol.com.br

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Resumo A decisão de um indivíduo em migrar para a atividade econômica criminosa do tráfico de drogas é influenciada por um conjunto de características econômicas e sociais. Diante disso, levando-se em conta que o tráfico de drogas está relacionado à prática de uma grande quantidade de outros crimes, a proposta deste trabalho consiste na produção de informações que sirvam de subsídio para ações de agentes públicos e privados que visem ao combater à criminalidade. De forma geral, o objetivo deste trabalho consiste em fazer uma avaliação socioeconômica do crime de tráfico de drogas no Estado do Acre. Especificamente, pretende-se: i) realizar uma análise econômica e financeira do tráfico de drogas e, ii) identificar quais são os fatores comuns entre as pessoas que migram para esta atividade criminosa. Assim, pôde-se constatar que o indivíduo considera a atividade do tráfico de drogas de grande risco, contudo, sua alta lucratividade a torna atrativa. Palavras-chaves: Economia do Crime, Cocaína, Taxa de Lucro e Análise Fatorial.

Abstract The decision to migrate to an individual criminal economic activity of the drug trade is influenced by a set of economic and social characteristics. Therefore, taking into consideration that drug trafficking is related to the practice of a lot of other crimes, the purpose of this study is to produce information which will support not only for the actions of public and private actors aimed at combating crime. Overall, our objective is to make a socioeconomic evaluation of the crime of drug trafficking in the state of Acre. Specifically, we intend to: i) conduct an economic and financial analysis of drug trafficking and, ii) identify what factors are common among people who migrate to this criminal activity. Thus, it could be seen that the individual considers the activity of drug trafficking in great danger, however, its high profitability makes it attractive. Key-words: Economics of Crime, Cocaine, Rate of Profit and Factor Analysis.

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Introdução O ordenamento jurídico brasileiro considera crime toda infração penal a que a lei atribua pena de reclusão ou detenção, quer isolada, alternativa ou cumulativamente com a pena de multa. Juridicamente, as condutas consideradas como crime podem ser agrupadas, segundo o bem jurídico atingido, em: crimes contra a pessoa, contra o patrimônio, contra a honra, contra a dignidade sexual, contra a incolumidade pública, etc. Para a Economia do Crime a prática criminosa constitui uma atividade ou setor da economia como qualquer outra atividade econômica tradicional e pode ser classificada em lucrativos e não lucrativos. Assim, o tráfico de drogas representa um setor produtivo da economia e o traficante um empresário que explora este setor ilegal. O tráfico de drogas ilícitas está entre os crimes que movimentam os maiores volumes de dinheiro no mundo. Segundo Carrera-Fernandez e Maldonado (1999, p. 138), esta atividade ilegal passou a ser considerado um dos grandes negócios mundiais, movimentando cerca de US$ 750 bilhões anuais. Este amplo mercado ilegal é mantido pela grande quantidade de usuários espalhados por todo o mundo. Conforme estimativa do sumário executivo do relatório mundial sobre droga (2009), do Escritório das Nações Unidas sobre Drogas e Crime (UNODC), sigla em inglês, no ano de 2007, cerca de 170 a 250 milhões de pessoas usaram, pelo menos uma vez, algum tipo de droga ilícita, sendo que de 18 a 38 milhões de usuários são os que compõem o grupo de consumo pesado, responsáveis pelo consumo da maior parte de toda droga usada no ano. A cocaína, que movimenta por ano cerca US$ 50 bilhões, é uma dos produtos mais rentáveis desta indústria. Segundo o relatório mundial sobre droga (2009), da UNODC, sua produção mundial, no ano de 2008, foi de 845 toneladas, apresentando uma redução de 15% em relação à produção do ano anterior. Este decréscimo foi provocado pela queda de 28% na produção de cocaína da Colômbia, país responsável por quase metade da produção mundial. Entretanto, Peru e a Bolívia, mer-

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cados emergentes na produção de cocaína, apresentaram aumento, respectivamente, de 4% e 6% em suas áreas de cultivo de coca, elevando o volume de produção da droga. Segundo Mendes (2008), dados da UNODC indicam que, no Brasil, país que faz fronteira com os três maiores produtores de cocaína do mundo, circulam, anualmente, cerca de 80 toneladas da droga, sendo que metade é destinada ao consumo interno e o restante para exportação, movimentando cerca de US$ 5 bilhões. Além disso, esses dados apontam que o consumo de cocaína no Brasil cresceu mais de 30%, nos últimos anos, uma média de 6%, ao ano, de 2002 a 2007. No caso do Estado do Acre, a situação torna-se ainda mais preocupante, pois compõe uma tríplice fronteira com os principais países emergentes na produção de cocaína, Bolívia e Peru. Além disso, a extensão de fronteira com os países vizinhos possui uma grande quantidade de rios e ramais que os interligam, facilitando a entrada das substâncias entorpecente. Tendo em vista que o tráfico de drogas está relacionado à prática de uma grande quantidade de outros crimes, como: lavagem de dinheiro, corrupção, roubo, sequestro, homicídio e outros; a importância deste trabalho reside na produção de informações que possam subsidiar ações de agentes públicos e privados que visem o combate à criminalidade. Dentro desta perspectiva, quais as características dos indivíduos que se envolvem com tráfico de drogas e quais os ganhos financeiros proporcionados pela prática deste crime? O objetivo geral deste trabalho é, pois, fazer uma avaliação socioeconômica do crime de tráfico de drogas no Estado do Acre. Especificamente, pretende-se: i) realizar uma análise econômica e financeira do tráfico de drogas e, ii) identificar quais são os fatores comuns entre as pessoas que migram para esta atividade criminosa. Este trabalho contém, além desta introdução, mais três seções: 2 – metodologia, na qual se discute os métodos utilizados no estudo; 3 – resultados e discussões, em que são apresentados os resultados e algumas discussões são realizadas; 4 – Conclusão,

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onde são apresentadas as principais conclusões obtidas da análise dos resultados.

Referencial Teórico Economia do Crime A teoria econômica do crime tem em Gary Becker seu fundador e principal expoente, por isso é considerado o pai desta teoria. Conforme Clemente & Welters (2007), o artigo Crime and Punishment: an economic appraoch, de Becker (1968), representa o balizamento teórico mais importante para a grande maioria dos trabalhos de caráter econômico que tratem do crime, da violência e da segurança, que abrangem a denominada Economia do Crime. Para Becker (1968), o conjunto de leis adotado por uma sociedade representa a situação de bem-estar ideal para ela; diante disso, todas as atividades que não acertam com estes preceitos legais são tidos como prejudiciais à sociedade, pois afetam seu nível ideal de bem-estar (CLEMENTE; WELTERS, 2007, p. 142). Assim, são estas atividades que destoam dos mecanismos legais prédeterminados, ou seja, atividades ilegais, que constituem o objeto de estudo do principal expoente da teoria econômica do crime. O modelo desenvolvido por Becker (1968) tem como princípio o comportamento otimizador e hedonístico do indivíduo que se envolve na atividade criminosa. Assim, no sentido lato, o traficante de drogas nada mais é do que um empresário e, como tal, seu objetivo é auferir lucro, sendo que, para isso, mobiliza recursos e assume riscos como em qualquer outro setor da economia. Oliveira (2005, p. 3) elenca três principais contribuições do modelo de Becker (1968). No primeiro, todos os indivíduos são potencialmente criminosos, pois estão sujeitos ao raciocínio econômico de comparação entre ganhos e custos esperados da atividade criminosa. No segundo, o autor destaca que o ato de praticar um crime envolve certo nível de risco, logo indivíduos com alto grau de aversão ao risco terão uma propensão muito pequena de cometer algum tipo de crime. E, por fim, no terceiro, o teórico

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estabelece relação do setor do crime com o mercado de trabalho formal, pois o ato criminoso é determinado por uma decisão do indivíduo que avalia os benefícios financeiros de sua ação criminosa, os custos associados a sua punição e os custos de oportunidade representados pelo retorno no mercado legal de trabalho. Assim, a decisão individual de se envolver com o tráfico de drogas se tornará viável para o criminoso quando o benefício adquirido com o exercício deste crime sobrepujar os seus custos. O benefício da atividade criminosa consiste no ganho monetário proporcionado pela prática do tráfico e os custos, por sua vez, englobam a probabilidade de o indivíduo ser preso, as perdas de renda futura decorrentes do tempo em que estiver preso, os custos diretos do ato criminoso e os custos associados à reprovação moral do grupo e da comunidade em que vive. O modelo proposto por Becker (1968) tem como peça central o raciocínio econômico que possibilita ao indivíduo estabelecer uma comparação entre os ganhos e os custos esperados da atividade criminosa e, consequentemente, tomar a decisão que lhe proporcionar o maior ganho possível. A função de oferta agregada de crimes pode ser expressa da seguinte forma (CLEMENTE; WELTERS, 2007, p. 143): (1) onde: O representa o nível da atividade da indústria do crime , p corresponde à probabilidade de o criminoso ser preso e condenado, c indica a penalidade imposta ao criminoso e s representa uma série de parâmetros sociais, como nível educacional, distribuição de renda, etc. Assim, as variáveis p e c proporcionam impacto negativo no nível de crimes ofertados, pois, na medida em que a probabilidade de ser preso e condenado e a pena aumentam, os indivíduos tornam-se menos propensos a praticar algum tipo de crime. Segundo Santos e Kassouf (2007, p. 192), o comportamento das variáveis p e c depende do trabalho exercido pelos juízes, júris, promotores, polícias e atores sociais com que os criminosos se deparam. 354

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O custo provocado à sociedade pela atividade criminosa constitui uma função crescente do volume de crimes ofertados, como mostra a seguinte equação: (2) onde: K representa o custo social da atividade criminosa e O o volume de crimes ofertados. Além disso, as derivadas de K em relação a O indicam que o custo marginal apresenta um comportamento crescente, logo, na medida em que a oferta de crime se estende o seu custo social, aumentam a taxas crescentes. Da mesma forma, a receita social adquirida pelos criminosos também corresponde a uma função crescente da oferta de crimes, conforme a equação: (3) onde: R representa a receita social obtida pelos criminosos. Contudo, neste caso, as derivadas de R em relação a O mostram que, à medida que a oferta de crimes se expande, há um aumento na receita obtida pelos criminosos, porém a taxas decrescentes. Diante disso, o custo líquido do crime para a sociedade é o resultado da diferença entre o custo social proporcionado pela atividade criminosa e o ganho social obtido pelos criminosos, como pode ser observado na seguinte equação: (4) onde: D representa custo líquido do crime para a sociedade. Segundo Clemente e Welters (2007, p. 144), o custo social líquido marginal constitui uma função contínua e existe um nível de crime ofertado para o qual D’ = 0. Dado os meios disponíveis, o custo de prender e condenar corresponde a uma função das atividades das instituições Economia do Crime

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policiais e judiciárias, ilustrada pela seguinte função: (5) onde: C representa o custo de prender e condenar e A o nível de atividade das instituições policiais e judiciárias. Assim, conforme indica o resultado da derivada de C em relação a A, ao passo em que a polícia e o poder judiciário intensificam os seus trabalhos, o custo de prender e condenar se eleva. O nível de atividade das instituições policiais e judiciárias pode ser mensurado através do número de crimes penalizados, o que representa um percentual do total de crimes praticados. Dessa forma, este percentual representa a probabilidade de uma pessoa que pratica um crime ser penalizada, logo, corresponde ao nível de risco que incorre o criminoso, o que é ilustrado pela expressão: (6) onde: p representa o percentual de crimes penalizados. Assim, tanto o aumento do percentual de crimes penalizados, quanto o aumento do volume de crimes proporcionam variações positivas no custo, o que pode ser observado através das seguintes equações: (7)

onde: Cp e Co representam respectivamente custo de aumentar o percentual de crimes punidos e custo provocado pelo aumento do volume de crimes. Por sua vez, segundo Santos e Kassouf (2007, p. 194), o custo da punição para o criminoso pode ser convertido em equivalente monetária, como, por exemplo, a renda que deixa de ganhar, no período em que estiver encarcerado. Porém, a punição dos criminosos também gera custo para a sociedade. Assim, conforme Clemente e Welters (2007, p. 145), o custo social líquido 356

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gerado pela punição é: (8) em que: CL é o custo líquido, CC o custo para o criminoso, CS o custo para a sociedade e GS o ganho para a sociedade. Por conveniência, Becker (1968) apresenta o custo social da punição por meio dos custos para os criminosos, tal como f ’ ≡bf, sendo f ’ o custo para a sociedade, f o custo para o criminoso e b um coeficiente de transformação. O valor do coeficiente b varia de acordo com os diferentes tipos de punições, sendo b≅0 para multas e b >1 para prisão e outros tipos de punições (SANTOS; KASSOUF, 2007, p. 194). Diante disso, na medida em que se busca atingir níveis menores de criminalidade aumentando p e f, expande-se os custos de prender e condenar, e os custos da punição aplicada. Desse modo, a situação ótima será atingida com base na combinação dessas duas forças que são contrárias entre si. Logo, a seguinte função representa a perda para a sociedade: (9) Dessas maneira, conforme as derivadas a, b e c, a elevação do custo líquido do crime para a sociedade, do custo de prender e condenar e do custo por crimes punidos proporciona um impacto positivo na função de perda para a sociedade, ou seja, o custo para a sociedade aumenta. Segundo Santos e Kassouf (2007, p. 194), torna-se conveniente pressupor que a função de perda da sociedade é igual à função de perda total da sociedade em termos de ofensas, condenações e punições, que é representada pela seguinte função: (10) sendo: bf perda por crimes punidos e pO o número de crimes punidos, logo, bfpO a perda social total das punições. Economia do Crime

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Dessa forma, o objetivo da sociedade será determinar valores para C, b e f que sejam capazes de minimizar L. Referencial Analítico Análise Fatorial Levando-se em consideração que a migração de um indivíduo para a atividade do tráfico de drogas é provocada por um conjunto relativamente grande de características econômicas e sociais, empregou-se, neste estudo, a análise estatística multivariada de dados, que é um grupo de métodos estatísticos que busca otimizar a interpretação de grandes conjuntos de dados. Especificamente, utilizou-se o método da análise fatorial que, em termos gerais, “[...] aborda o problema de analisar a estrutura das inter-relações (correlações) entre um grande número de variáveis [...], definindo um conjunto de dimensões latentes comuns, chamadas de fatores” (HAIR, 2005, p. 91). Assim, o principal propósito da análise fatorial é encontrar um modo de resumir a informação contida em diversas variáveis originais em um conjunto menor de variáveis estatísticas, ou seja, fatores, perdendo-se o mínimo de informação. A análise fatorial foi empregada, neste estudo, através do método das componentes principais, assim, o primeiro fator pode ser visto como o que possui a capacidade de explicar a maior parcela da variância total das variáveis da amostra. O segundo fator, por sua vez, pode ser definido como o que sintetiza a maior parte da variância residual, depois que o efeito do primeiro fator foi removido dos dados. Os outros fatores são definidos da mesma forma, até que toda a variância dos dados em estudo seja dissipada entre os fatores. Na composição destes fatores, são levados em consideração, segundo Silva et al (2004, p. 49), os seguintes princípios: i) as variáveis que possuem maior grau de correlação entre si combinam-se dentro de um mesmo fator; ii) as variáveis que compõem um mesmo fator são praticamente independentes das 358

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que compõem outros fatores; iii) a derivação dos fatores é processada objetivando a maximização da porcentagem de variância total relativa a cada fator consecutivo; iv) os fatores são não correlacionados entre si. Por conseguinte, cada fator é composto por uma combinação linear das variáveis originais normalizadas. Essa normalização tem como objetivo demonstrar, em termos de desvio padrão, os desvios das observações originais em relação à sua média. Assim, cada uma das variáveis normalizadas Xi (i = 1, 2, ..., n) deve ser relacionada a cada um dos fatores fj (j = 1, 2, ..., n). Esta relação existente entre as variáveis normalizadas e os fatores é linear e, segundo Kim e Mueller (1979) apud Silva et al (2004, p. 49), o modelo de análise fatorial pode ser expresso através da seguinte função: (11) onde: Xi representa o i-ésimo escore da variável normalizada, com média zero e variância unitária; fj indica os fatores comuns não correlacionados, com média zero e variância unitária; aij representa as cargas fatoriais; e ui é o termo de erro que capta a variação específica de Zi não explicada pela combinação linear das cargas fatoriais com os fatores comuns. As cargas fatoriais representam a correlação existente entre as variáveis normalizadas e os fatores, e os seus valores elevados ao quadrado indicam a contribuição relativa de cada fator para a variância total de uma variável. Por sua vez, o somatório do quadrado dessas cargas fatoriais, para cada variável, oferece a estimativa da comunalidade, que, por seu turno, indica o percentual da variância de cada variável que é explicado pelos fatores comuns extraídos para análise. Além disso, ela expressa também o grau de homogeneidade que as variáveis apresentam entre as observações. Através do valor da soma da comunalidade de todas as variáveis dividido pelo número de variáveis obtém-se a parcela da variância total das variáveis que é explicada pelos fatores. Enquanto que o somatório do quadrado das cargas fatoriais, para cada fator, determina o eigenvalue, que, divido pela quantidade Economia do Crime

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de variáveis, mostra a parcela da variância total das variáveis, que é explicada por cada fator. Dessa maneira, após calcular as cargas fatoriais e identificar os fatores o próximo passo é a estimação do escore fatorial, através de um método parecido com o de regressão. Assim, o escore para cada observação é o resultado do valor da multiplicação das variáveis normalizadas pelo coeficiente do escore fatorial correspondente. Destarte, a expressão algébrica para a estimação do j-ésimo fator, Fj, é a seguinte: (12) onde: Wij são os coeficientes dos escores fatoriais e p é o número de variáveis. Para determinar a adequação da análise fatorial, utiliza-se usualmente o teste de esfericidade de Bartlett e a estatística de Kaiser-Meyer-Olkim (KMO). O teste de Bartlett é um teste estatístico para identificar a presença de correlação entre as variáveis, segundo Hair (2005, p. 98). Este teste fornece a probabilidade estatística de que a matriz de correlação possua correlações significativas entre, pelo menos, algumas variáveis. Logo, ele serve para testar a hipótese nula de que a matriz de correlação das variáveis é uma matriz identidade; rejeitando-se esta hipótese, a análise fatorial pode ser realizada. A estatística KMO é uma medida de adequação da amostra que compara a magnitude do coeficiente de correlação, observado com a magnitude do coeficiente de correlação parcial. Este índice apresenta valores que variam entre 0 e 1; valores maiores que 0,5 indicam que os dados são adequados ao emprego do método. Fonte de Dados As entrevistas foram realizadas juntamente com uma programação do Instituto de Administração Penitenciária do Acre (IAPEN) que prestou assistência jurídica aos detentos da Unidade de Recuperação Social Francisco D’Oliveira Conde, e ocorreram entre os dias 27 e 28 de novembro e 1º de dezembro de 2009. 360

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Responderam ao questionário apenas os presos condenados pelo delito de tráfico de drogas que se dispuseram a colaborar voluntariamente com esta pesquisa, sendo-lhes garantida a preservação do anonimato. A fórmula utilizada para calcular a amostra desta pesquisa é dada por: (13) A expressão (13) representa o tamanho da amostra para população infinita. Onde, Z(α/2)=1,96, e representa o nível de confiança escolhido de 95%; e corresponde ao nível de erro, determinado em 10%; p indica o nível de probabilidade de um detento estar preso pela prática do crime de tráfico de drogas, que neste caso é igual a 0,3148. Assim, a expressão (13) conduzia a um tamanho de amostra equivalente a 83 entrevistados, contudo, o tamanho da população de presos por tráfico de entorpecentes é de 956 detentos, logo, a amostra calculada representa 8,68% da população. Isto conduz a um ajuste na expressão (13), ficando a mesma da seguinte forma:

onde: n é o tamanho da amostra, N0 é o tamanho da amostra infinita, calculada pela expressão (13), e N corresponde ao tamanho da população de detentos por tráfico de drogas. Dessa forma, a expressão (14) conduz a uma amostra de 76 entrevistados. No total, foram entrevistados 102 presos, 34,21% a mais do que a quantidade determinada na amostra calculada anteriormente, o que torna os resultados produzidos por esta pesquisa mais confiáveis, com um margem de erro de 9%.

Resultados e Discussões O Estado do Acre conta com 11 (onze) unidades prisionais, sendo que 6 (seis) delas estão situadas na cidade de Rio

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Branco, capital do Estado. Segundo informações do Instituto de Administração Penitenciaria (IAPEN), em dezembro de 2008, o Acre contava com 3.036 presos em suas penitenciárias, dos quais quase 31,50% estavam presos pela prática do crime de tráfico de drogas. Diante disso, nota-se a expressiva participação do tráfico de drogas na criminalidade acreana, sendo responsável por quase um terço da população de indivíduos encarcerados do Estado. A cidade de Rio Branco concentra a maior parcela dos detentos do Estado, somando um total de 2.336 indivíduos, em dezembro de 2008, o que corresponde a quase 77% dos presos do Acre. Deste número, 33,35% representam a parcela de pessoas presas por tráfico de entorpecentes. O maior presídio do Estado é a Unidade de Recuperação Social Francisco D’Oliveira Conde, que abrigava, em dezembro de 2008, um total de 2.197 presos, o que representa mais de 72% dos presos de todo o Estado. Aproximadamente 33% deles encontravam-se presos pelo crime de tráfico de drogas. Desses, 23,90% eram presos provisórios e 76,10% condenados. Por este motivo, os detentos desta unidade foram os escolhidos para responderem ao questionário da pesquisa. Perfil Socioeconômico dos Entrevistados Com base nas informações obtidas, através da aplicação dos questionários aos detentos processados e condenados pela prática do crime de tráfico de entorpecentes, observa-se que 78,4% dos entrevistados constituem-se de indivíduos do sexo masculino, e 21,6%, ao sexo feminino. Com base nestes percentuais, nota-se a predominância da participação de homens neste tipo de crime, este predomínio também foi identificado por Schaefer e Shikida (2001, p. 205), Borilli e Shikida (2002, p. 202) em trabalhos desenvolvidos por meio de entrevistas com condenados por crimes lucrativos. Em relação à cor da pele, os próprios entrevistados caracterizam-se assim: 53,9% consideram-se morenos; 29,4%, pardos; 8,8%, brancos; 4,4%, negro e, por fim, 4,4% caracterizamse como sendo amarelos. 362

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Quanto à idade com a qual os entrevistados começaram a se envolver com o tráfico de entorpecentes, percebe-se, com base na tabela 1, que a faixa etária compreendida dos 16 aos 20 anos, representando um percentual de 24,51%, é a de maior incidência de pessoas que tiveram o primeiro contato com as drogas. Tabela 1: Idade dos entrevistados quanto se envolveram com o tráfico de drogas, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

Além disso, pode-se observar que aproximadamente 14% dos entrevistados iniciaram-se, no tráfico, com idade entre os 10 e 15 anos. Isso mostra que uma parcela considerável das pessoas condenadas por tráfico de drogas envolve-se na criminalidade ainda criança, período em que deveriam estar frequentando uma escola. Além disso, constata-se, assim como Engel e Shikida (2003), uma acentuada concentração de jovens de até 20 anos iniciando na criminalidade, representado um percentual de 39%. Observa-se também, por meio da tabela 1, que o intervalo de idade, com a maior ocorrência de homens tendo o primeiro contato com o tráfico, é dos 16 aos 20 anos, representando um percentual de 25%. O intervalo com maior ocorrência de mulheres é dos 31 aos 35 anos de idade, com um percentual de 27,27%. Logo, constata-se que os homens se envolvem com o tráfico de drogas mais jovens que as mulheres: em média, os homens iniciamse no tráfico com a idade de 23 anos e as mulheres aos 26,6 anos. Quanto ao grau de instrução, a tabela 2 mostra a quantidade de anos de estudos dos entrevistados. Através dela, observa-

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se que apenas 4,9% dos entrevistados nunca estudaram, ou seja, são analfabetos. Segundo eles, o motivo de nunca terem estudado foi a falta de acesso à escola. Constata-se, ainda, que aproximadamente 65% dos entrevistados tem de 1 a 8 anos de estudo, ou seja, possuem, no máximo, o que equivale, hoje, ao ensino fundamental. Destes, 47% pararam os estudos pela necessidade de trabalhar e contribuir com a renda familiar; 21% desistiram dos estudos porque começaram a ter envolvimento com a criminalidade. Nota-se também que 24,50% concluíram o ensino fundamental e foram adiante, estes foram os entrevistados que declararam ter de 9 a 11 anos de estudo, o que equivale atualmente ao ensino médio. Os principais motivos que fizeram estas pessoas pararem de estudar foram a necessidade de trabalhar, com um percentual de 32% das justificativas, e o envolvimento com o “mundo” do crime, representando 24% do total. De todos os entrevistados, apenas aproximadamente 6% chegaram a ingressar em um curso superior. Tabela 2: Anos de estudo dos entrevistados, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

A tabela 2 mostra a diferença entre o grau de instrução dos entrevistados do sexo masculino e feminino. Desse modo, constata-se que a maioria dos homens, composta de 70% do total, enquadra-se no intervalo de 1 a 8 anos de estudo, o que significa terem chegado a concluir o ensino fundamental. Por sua vez, apesar do intervalo correspondente ao ensino fundamental, representar 45,45%, foi também o que apresentou maior incidência, no que diz respeito ao grau de instrução das mulheres. 364

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40% das entrevistadas chegaram a cursar o ensino médio, este percentual representa o dobro do percentual masculino que é 20%. Constata-se, pois, que as mulheres tem mais anos de estudo que os homens. A média da quantidade de anos de estudos das mulheres entrevistada é de quase 8 anos, enquanto que a dos homens é de aproximadamente 6,5 anos. A tabela 3 indica a situação de trabalho dos entrevistados quando começaram a se envolver com o tráfico de entorpecentes. Nela, observa-se que quase 62% dos condenados entrevistados estavam trabalhando quando iniciaram no tráfico, enquanto o restante estava desempregado. Outros estudos como Engel e Shikida (2003), Schaefer e Shikida (2001) e Shikida (2005) também constataram este expressivo percentual de entrevistados que estavam trabalhando na época em que se iniciaram no crime. Tabela 3: Situação de trabalho dos entrevistados quando se envolveram com tráfico de drogas, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

Entre as pessoas empregadas, apenas 24% tinha um emprego formal, e recebiam um salário médio equivalente a R$ 798,00, os demais 76% possuíam um emprego informal e recebiam um salário médio de R$ 635,00. A tabela 3 mostra ainda a diferença da situação dos homens e das mulheres, onde se observa que 65% dos homens estavam empregados, dos quais, 25% eram empregados formais e recebiam um salário médio de R$ 800,00; 75% tinham empregos informais e possuíam uma renda mensal de R$ 609,00. Com relação às mulheres, metade estava trabalhando e a outra desempregada. Entre as que estavam trabalhando apenas 18% eram empregadas formais, e ganhavam um salário médio de R$ 450,00, as demais trabalhavam informalmente e tinham, em média, uma renda mensal de R$ 750,00.

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A renda familiar mensal dos entrevistados está ilustrada na tabela 4, através da qual se constata que 16,70% dos entrevistados não possuíam fonte de renda alguma, ou seja, renda familiar igual a zero. Apenas 18% destas pessoas moravam sozinhas, enquanto as 82% restantes moravam, em média, com mais duas pessoas. Tabela 4: Renda familiar mensal dos entrevistados quando iniciaram no tráfico, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

A tabela 4 mostra também que mais de 25% dos entrevistados possuíam, na época em que se envolveram com o tráfico de entorpecente, uma renda familiar de até R$ 500,00. Destas pessoas, 69% consideravam que a renda da família não era suficiente para suprir as necessidades básicas. A faixa de renda que apresentou a segunda maior incidência dos entrevistados foi a que compreende valores entre R$ 501,00 a 1.000,00, com um percentual de 23,50%. Dentre estes entrevistados, metade considerava a renda suficiente para prover as necessidades mínimas da família e a outra metade considerava que não. A média da renda familiar dos entrevistados é equivalente a R$ 893,00. A tabela 4 mostra, ainda, a renda familiar dos homens e das mulheres, separadamente. Através dela nota-se que mais de 60% de ambos os sexos possuem renda familiar no intervalo de R$ 0,00 a 1.000,00. Contudo, em média, a renda familiar das mulheres, que apresentou um valor igual a R$ 1.167,00, é maior que a dos homens que, por sua vez, apresentou um valor equivalente a R$ 817,00.

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Avaliação Econômica e Financeira do Tráfico de Drogas Durante a realização da pesquisa, 14,7% dos entrevistados, apesar de já haverem sidos condenados pela prática do crime de tráfico de drogas, declararam-se inocentes e injustiçados pela pena, pois, segundo eles, nunca tiveram envolvimento com este tipo de crime. Com isso, não deram informações econômicas e financeiras do tráfico, alegando que não tinham conhecimento de tais informações. Por essa razão, para esta análise, foram levados em consideração apenas os dados fornecidos por 85,3% dos entrevistados, que representa 87 (oitenta e sete) condenados, quantidade ainda superior à amostra definida de 76 (setenta e seis). Dessa forma, constatou-se que quase 68% dos condenados participavam do tráfico de drogas, através da venda das substâncias entorpecentes, que tanto pode ser no varejo quanto no atacado. O varejo é realizado nas conhecidas “boca de fumo”, nelas são vendidos os invólucros, conhecidos popularmente como “cabecinhas”, pequenas quantidades já prontas para o uso. Por sua vez, no atacado são comercializadas quantidades maiores de drogas, na maioria das vezes, compradas pelos “boqueiros”, donos das “bocas de fumo”, para ser efetuada a venda no varejo. Os outros 32% praticavam do tráfico de drogas através do transporte das substâncias entorpecentes. Estas pessoas não detêm a propriedade da droga, apenas a levam de um lugar a outro, por isso são denominadas “mulas”. Do total de “mulas” entrevistadas, 67% adquiriam a droga na Bolívia e 26% no Peru. Uma parte da droga abastecia o Acre e a outra era transportada para outras unidades da Federação, os 7% restante adquiriam a droga já no Acre. É importante ressaltar que 100% da droga transportada pelas “mulas” entrevistadas constituía-se especificamente de cocaína nas suas diversas formas. Em relação ao tipo de droga traficada, 82% dos condenados trabalhavam somente com a cocaína, 3% apenas com maconha, e 15%, com estes dois tipos de droga. Pode-se perceber, desse modo, que a cocaína é a droga mais comercializada no Estado. A tabela 5 mostra algumas variáveis relacionadas ao tráfico de drogas. Através dela, nota-se que, em média, o tráfico Economia do Crime

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proporciona uma renda bruta média equivalente a R$ 7.215,00, por mês. Entretanto, com base no valor máximo e mínimo desta variável e o seu desvio-padrão, conclui-se que a renda bruta possui uma oscilação muito grande entre as observações. Tabela 5: Variáveis econômicas relacionadas com o tráfico de drogas, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.1

Através da tabela 5, observa-se, ainda, que o lucro médio obtido pelos condenados com o tráfico era equivalente a 294%. Contudo, da mesma forma que a renda bruta, o lucro apresenta grande heterogeneidade, isso pode ser confirmado por meio do desvio-padrão que apresentou um valor igual a 470%. Por sua vez, o prêmio do tráfico, em média, é equivalente a R$ 6.838,00, mas esta cifra apresentou valores bastante diferentes entre as observações, chegando até assumir alguns valores negativos. Nestes casos específicos os indivíduos ganhavam menos com o tráfico do que com as atividades profissionais que exerciam antes de praticarem o crime. Após iniciarem-se na atividade criminosa, os entrevistados levaram em média 38 meses para serem presos pela polícia, porém, assim como os demais indicadores, este tempo apresentou uma grande variação entre os condenados, alguns deles demoraram até 20 anos, enquanto outros não passaram mais que um mês. Da mesma forma, a pena atribuída aos condenados, que teve como média 93 meses, também apresentou uma variação significante, o que é confirmado pelo seu desvio-padrão que é igual a 55 meses. 1. A variável Prêmio do Tráfico é o resultado da diferença entre a renda mensal do condenado antes de se envolver com o com o tráfico de drogas e a renda bruta mensal que este contraía com a prática do crime.

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A tabela 6 ilustra os valores médios de alguns indicadores econômicos relacionados à prática do transporte de droga, levando-se em consideração o local em que o produto era adquirido pelos entrevistados. Eles adquiriam a droga na Bolívia para realizar o seu transporte e obtinham uma renda bruta média de R$ 2.394,00, uma taxa de lucro igual a 477% e um prêmio de R$ 1.894,00. Tabela 6: Indicadores econômicos relacionados com a prática do transporte de droga, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.2

Os entrevistados que recebiam o entorpecente no Brasil obtinham uma renda bruta média de R$ 3.428,00, uma taxa de lucro de 635% e um prêmio de R$ 3.128,00. Por sua vez, os condenados que trabalhavam com o transporte de droga e a adquiria no Peru obtinham uma renda bruta média de R$ 6.250,00, uma lucratividade de 1.406% e um prêmio igual a R$ 6.250,00. O principal destino das “mulas”, que trazem a droga da Bolívia, é a cidade de Rio Branco, capital do Acre, que fica a aproximadamente 250 quilômetros da fronteira com a Bolívia. Esta pequena distância justifica o fato de os indicadores bolivianos serem os menores entre os três países. Por sua vez, a grande maioria das “mulas” que adquirem a droga já no Acre tem como missão transportá-la para outras unidades da federação, o mesmo ocorre com as “mulas” que adquirem a droga no Peru. Os indicadores relacionados à prática da venda de drogas estão expostos na tabela 7. Por meio dela, nota-se que os traficantes que adquiriam a droga na Bolívia e realizavam sua venda no Brasil obtinham, em média, uma renda bruta de R$ 2. A atividade do transporte de droga não requer nenhum tipo específico de investimento para a sua realização, pois a “mula” não compra a droga, apenas leva-a de um lugar a outro. Diante disso, para o cálculo da taxa de lucro dessa atividade, foi levado em consideração o valor de um salário mínimo (R$ 415,00) como gasto financeiro necessário para a realização de tal atividade.

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15.174,00, uma taxa de lucro de 193% e um prêmio em média igual a R$ 14.837,00. Tabela 7: Indicadores econômicos relacionados com a prática da venda de drogas, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

Os traficantes que adquiriam o entorpecente em território acreano, por outro lado, obtinham uma renda bruta média advinda do tráfico igual a R$ 5.534,00, uma lucratividade média de 129% e um prêmio médio equivalente a R$ 5.142,00. Os entrevistados que compravam a droga no Peru e a revendiam no Brasil alcançavam, em média, uma renda bruta igual a R$ 5.000,00, uma taxa de lucro de 205% e um prêmio de R$ 4.770,00. Assim, observa-se que os traficantes que adquirem a droga na Bolívia comercializavam maiores quantidades de drogas, o que pode ser confirmado pela renda bruta média obtida por eles. Os entrevistados que obtinham o entorpecente no Brasil e no Peru, com base no valor médio da renda bruta alcançada, comercializavam quantidades de drogas menores, comparado aos que adquiriam na Bolívia. Contudo, a maior taxa de lucro é atribuída aos traficantes que compravam a droga no Peru. A tabela 8 mostra o tempo que levou para serem presos e a pena atribuída aos entrevistados que participavam do tráfico através da atividade do transporte de drogas, levando em consideração o local em que a droga era adquirida. Constata-se que os condenados que adquiriam a droga na Bolívia demoraram, em média, 5 meses para serem presos. Este valor, porém, apresentou uma oscilação muito grande entre as observações: alguns levaram até 4 anos para serem presos, enquanto outros não passaram mais de 1 mês. A estes entrevistados foi atribuída uma pena entre 2 e 14 anos de prisão, com tempo média de 6 anos de 4 meses. O

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desvio-padrão de 44 meses indica que a pena apresentou certo grau de heterogeneidade entre os entrevistados. Tabela 8: Tempo até ser preso e pena dos entrevistados que praticavam o transporte de drogas, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

Os entrevistados que transportavam a droga e a adquiria no Brasil, levaram, em média, 32 meses para serem presos, mas, levando-se em consideração o valor máximo e mínimo e o desvio-padrão, constata-se que este tempo apresentou uma alta variação, pois parte dos entrevistados levou até 10 anos para ser preso. A pena média imposta foi de 91 meses, o que também mostrou heterogeneidade, confirmado pelo valor do desvio-padrão de 37 meses. Os entrevistados que adquiriam a droga no Peru e realizavam o seu transporte demoraram em média 30 meses para serem presos. Esta variável, entretanto, apresentou um desvio-padrão de 41 meses. A pena média imposta a estes condenados foi de 11,5 anos, contudo, alguns deles chegaram a pegar até 20 anos de prisão. Por meio da tabela 9 é possível analisar o tempo que demorou a serem presos e a pena imposta aos condenados que realizavam o tráfico através da venda da droga, considerando o local em que eles adquiriam o entorpecente. Dessa forma, constata-se que os indivíduos que obtinham a droga na Bolívia para fazer sua venda no Brasil levaram em média 5 anos para serem presos. Esta variável apresentou um desvio-padrão de 51 meses, indicando a variação entre entrevistados. A pena atribuída a esses condenados de 3 a 17 anos de prisão, apresentando uma média de 7 anos e 9 meses.

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Tabela 9: Tempo até ser preso e pena dos entrevistados que praticavam a venda de drogas, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

Os traficantes que declararam adquirir a droga no Brasil demoraram, em média, 41meses para serem presos. No entanto, esse tempo variou no intervalo de 1 mês a 20 anos entre os entrevistados e apresentou um desvio-padrão de 59 meses, indicando um alto grau de heterogeneidade entre os entrevistados. A pena atribuída a estes condenados oscilou de 2,5 a 24 anos de prisão, com média de 7 anos e 3 meses. Houve apenas um entrevistado que declarou pegar droga no Peru e realizar sua venda no Brasil. Ele demorou 3,5 anos para ser pego pela polícia e foi condenado a 6 anos de prisão. Quanto aos motivos que levaram os entrevistados a se envolverem com o tráfico de drogas, pode-se perceber, com base na tabela 10, que a dificuldade financeira foi citada como um dos motivos por mais de 57% dos entrevistados. Tabela 10: Motivos que levaram os entrevistados a se envolver com o tráfico de drogas, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.3

O motivo que apresentou a segunda maior incidência foi à ideia de se ganhar dinheiro fácil, que foi alegado por mais de 31% dos 3. A soma da porcentagem atinge um valor maior que 100%, porque foi permitido ao entrevistado elencar todos os motivos que o levaram a se envolver com o tráfico de drogas. Assim, a maioria deles relacionou mais de um motivo.

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indivíduos entrevistados. Conclui-se, com isso, que quase um terço das pessoas que se envolvem com o tráfico é motivada por um pensamento hedonístico de ganhar dinheiro de uma maneira facilitada. Apesar de mais de 73% dos entrevistados afirmarem que antes de se iniciarem no tráfico de drogas possuíam amigos que praticavam o ilícito, apenas 28% dos condenados citam esse fator como um dos motivos para o envolvimento com o crime. Pesquisas realizadas por Birolli e Shikida (2006) e Shikida (2005), que consistem na análise do crime econômico através de evidências empíricas extraídas de estudos de casos em penitenciárias paranaenses, identificam a indução de amigos como o principal motivo que levaram os criminosos a migrarem para as atividades ilícitas. As informações referentes ao risco de ser preso considerado pelos entrevistados, quando exerciam a atividade do tráfico de drogas, estão expressas na tabela 11. Conforme se observa, foram considerados 5 (cinco) níveis de risco. Dentre eles, o que apresentou o maior percentual de ocorrências foi o nível 4 (quatro), considerado de risco grande, declarado por mais de 31% dos sujeitos da pesquisa. Tabela 11: Risco de ser preso considerado pelos entrevistados, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

O nível 5 (cinco), considerado de risco muito grande, foi o que apresentou a segunda maior incidência, sendo indicado por 29,41% dos condenados. Com isso, constata-se que mais de 60% dos presos consideram o risco da atividade alto, corroborando com o trabalho desempenhado por Birolli e Shikida (2002), que constatou que 58% dos entrevistados consideravam a atividade criminosa praticada de alto risco.

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Por sua turno, o nível 2 (dois), considerado de risco pequeno, foi apontado por 10,78% dos entrevistados. Isto o torna o nível com o terceiro maior percentual de ocorrência. Os níveis 1 (um) e 3 (três), que representam respectivamente os níveis de risco muito pequeno e médio, tiveram o mesmo número de ocorrências, sendo que cada um foi declarado por 6,86% dos entrevistados. A tabela 12 apresenta os motivos que provocaram o insucesso do condenado, ou melhor, que os levaram à prisão. Por ela, percebe-se que a maior incidência foi o “dedo-duro” ou acaguete, indicado dentre os motivos que levaram ao insucesso da atividade do tráfico, ou seja, à prisão, por quase 60% dos entrevistados. Este dado mostra a importância da participação da sociedade no combate a esse tipo de crime, pois o que o traficante rotula de “dedo-duro” ou acaguete é o cidadão que passa informações à polícia. Em pesquisas semelhantes a esta, Borilli e Shikida (2006), Shikida (2005) e Schaefer e Shikida (2001) também constataram que o “dedo-duro” ou acaguete é considerado pelos criminosos entrevistados como o principal motivo que os levaram à prisão. A ação da polícia, por sua vez, foi o motivo que apresentou o segundo maior volume de incidências. Ela foi apontada com um dos motivos que levaram à prisão, por 31,03% dos condenados. Isso mostra que a grande maioria das pessoas presas pela prática do tráfico de drogas não dá crédito nenhum à polícia pela sua prisão. Além disso, 74,50% do total de entrevistados, para esta pesquisa, afirmaram que a polícia é ineficiente no combate ao tráfico de drogas. Tabela 12: Motivos que levaram ao insucesso dos entrevistados em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: resultado da pesquisa.

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A tabela 12 mostra, também, que a falha própria foi apontada com um dos motivos que levaram à prisão, por quase 15% dos entrevistados, enquanto que a traição e a falha do parceiro foram indicados com um dos motivos que levaram à prisão por, respectivamente, 4,6% e 3,44% dos sujeitos da pesquisa. Resultado da Análise Fatorial Considerando-se que a decisão do indivíduo em migrar para a atividade criminosa do tráfico de drogas é influenciada por um conjunto de fatores econômicos e sociais, e com o objetivo de detectar quais são as características comuns entre as pessoas que se envolvem com o este crime, foi empregada, neste estudo, a análise estatística multivariada de dados4. Para verificar se a análise fatorial pode ser aplicada a estes dados, torna-se necessário submetê-los a alguns testes estatísticos. O teste de esfericidade de Bartlett, que tem por finalidade constatar a presença de correlação entre as variáveis, é um deles. Através de sua aplicação, que atingiu um valor equivalente a 678,185, pode-se rejeitar, com um nível de significância de 1% de probabilidade, a hipótese nula de que a matriz de correlação seja uma matriz identidade, ou seja, existe correlação significante em, pelo menos, algumas das variáveis. Além dele, foi realizado o teste de medida de adequação da amostra Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) . Este índice apresenta valores entre 0 e 1; atingindo 1, quando cada variável é perfeitamente prevista sem erro pelas outras variáveis. Segundo HAIR (2005), valores acima de 0,5 indicam que os dados podem ser submetidos à análise fatorial. Assim, a aplicação do teste KMO gerou um valor 4. Dezessete variáveis foram submetidas à analise fatorial: AMIGO (se,antes de se envolver com tráfico, tinha amigos que já praticavam este ilícito), PARTICIP (qual a participação no tráfico de drogas), RISCO (qual o nível de risco considerado de praticar o crime), INSUCESSO (o que levou ao insucesso da atividade, ou seja, a ser preso), ESTATRAB (estava trabalhando quando iniciou no crime), RENDA (valor da renda mensal antes de começar a traficar drogas), RENFA (valor da renda familiar mensal, antes de começar a traficar drogas), TEMATEPR (tempo desde quando se envolveu com o tráfico até ser preso a primeira vez), RENDABRU (renda bruta advinda do tráfico de drogas), MORPAIS (morava com os pais), ESTUDO (quantidade de anos de estudo), QUANTOS (quantidade de filhos), LUCRO (taxa de lucro da atividade do tráfico), IDADE (idade quando começou a se envolver com o tráfico de drogas), PESCATRA (quantos pessoas da família estavam trabalhando), RENFASUF (a renda familiar era suficiente para suprir as necessidades básicas da família antes de começar a traficar drogas) e ADQUIRIA (local onde adquiria a droga).

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igual a 0,701, indicando que os dados são adequados à análise. Dessa forma, com base nos testes acima, pode-se notar que os dados estão de acordo com os procedimentos da análise fatorial. Como já destacado, na análise fatorial não existe nem um critério preciso que possa fornecer alguma orientação quanto à quantidade de fatores a serem usados. Entretanto, neste estudo, optou-se por utilizar os fatores que apresentaram raiz característica maior que um. Diante disso, o emprego da análise fatorial por componentes principais gerou seis fatores com esta característica, como pode ser observado na tabela 13. Tabela 13: Fatores obtidos pela aplicação do método das componentes principais, em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: Resultados da pesquisa.

Além das raízes características, a tabela 13 ilustra a parcela da variância que é atribuída a cada fator e a variância acumulados de todos os fatos. Assim, observa-se que os seis fatores usados, neste estudo, possuem a capacidade de explicar 70,48% da variância total dos dados utilizados, concluindo, pois, que os fatores empregados são suficientes para se realizar a análise. Visando facilitar a interpretação dos dados, foi realizada uma rotação ortogonal nos fatores extraídos, utilizando-se, para isso, o método Varimax. Segundo HAIR (2005), a finalidade da rotação da matriz fatorial é redistribuir a variância dos primeiros fatores para os últimos, com o intuito de alcançar um padrão fatorial mais simples e teoricamente mais significativo. Dessa maneira, esta rotação altera a contribuição individual de cada fator, porém, não altera a contribuição conjunta deles. A principal vantagem do emprego da rotação ortogonal é fazer com que os novos 376

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fatores relacionem-se de forma mais clara com determinados grupos de variáveis, o que torna a análise mais fácil. Desse modo, a tabela 14 mostra as cargas fatoriais que possibilitam a visualização da correlação entre as variáveis e os fatores, e também ilustra as comunalidades de cada variável. Tabela 14: Cargas fatoriais após a rotação ortogonal pelo método Varimax e comunalidades em Rio Branco – AC, no ano de 2008.

Fonte: Resultados da pesquisa.

Através da tabela 14, pode-se analisar as comunalidades das variáveis que indicam a proporção de cada uma, que é explicada pelos fatores utilizados no estudo e o quanto as variáveis manifestaram-se de forma comum entre as observações. As variáveis que obtiveram os menores valores de comunalidade foram INSUCESSO e RENFASUF, respectivamente, com valores equivalentes a 0,572 e 0,500. Isso mostra que estes indicadores não se manifestaram entre as observações de forma homogeneizada. Além disso, dez das dezessete variáveis apresentaram valores de comunalidade superiores a 0,700, mostrando que a maioria dos indicadores obtiveram valores significativos de comunalidades. Estes valores indicam que estas variáveis manifestaram-se com certa homo-

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geneidade entre as observações, onde a variável que se destacou com a maior comunalidade foi PARTICIP com um valor igual a 0,818, o que implica que esta variável apresentou-se de forma muito comum entre os entrevistados. Com o objetivo de visualizar melhor as variáveis que estão mais fortemente relacionadas a determinados fatores, foram negritadas as cargas fatoriais que apresentaram valores a partir de 0,700. Dessa forma, pode-se notar que o fator 1, que possui a capacidade de explicar 17,45% da variância total das variáveis, está fortemente relacionado às variáveis AMIGO, PARTICIP, RISCO e INSUCESSO; o fator 2, que sintetiza 15,57% das informações contidas nos indicadores, está mais fortemente correlacionado às variáveis ESTATRAB , RENDA e RENFA; o fator 3, responsável por 11,68% da variância total das variáveis, tem maior correlação com as variáveis TEMATEPR e RENDABRU; o fator 4, que sintetiza 9,46% das informações contidas nos indicadores, está mais fortemente correlacionado com a variável MORPAIS; o fator 5, que explica 8,30% da variância total das variáveis, está mais correlacionada às variáveis ESTUDO e QUANTOS; e, por fim, o fator 6, que é responsável por 8,01% da variância total da variáveis, está correlacionado de forma mais intensa à variável LUCRO. Para facilitar a análise, serão atribuídos nomes aos fatores, levando-se em conta as variáveis com as quais cada fator está mais fortemente correlacionado. Assim, o fator 1 será denominado de fator de risco da atividade do tráfico de drogas, o fator 2 passa a ser o fator da situação econômica do indivíduo antes de se envolver com o tráfico, o fator 3 corresponde ao fator do ganho financeiro da atividade do tráfico de drogas, os fatores 4 e 5 recebem o nome de fatores das características sociais dos indivíduos, e o fator 6 equivale ao fator da lucratividade do tráfico de drogas. Através da análise das cargas fatoriais, observa-se que o indivíduo considera o tráfico de drogas uma atividade com um grande nível de risco, e que esta variável se correlaciona fortemente com os motivos do insucesso desta atividade, com o tipo

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de participação do criminoso no tráfico de drogas e com o fato de ele possuir amigos que praticam o mesmo crime. Além disso, constata-se, também, que o indivíduo que se envolve com o tráfico de drogas, antes de decidir ser um criminoso, possuía um trabalho por meio do qual obtinha uma renda mensal própria que compunha a renda familiar juntamente com o salário dos outros integrantes de sua família. Este indivíduo tem filhos e considera que a renda obtida através do trabalho legal não é suficiente para atender as necessidades de sua família. Diante disso, como o indivíduo, antes de se envolver com o tráfico de drogas, tinha amigos praticantes deste ilícito, ele tem conhecimento de que, se passar a traficar drogas e tiver cuidado com os fatores relacionados ao insucesso desta atividade, pode demorar anos até ser preso, e também sabe da elevada renda que o tráfico proporciona e que essa renda será capaz de suprir todas as suas necessidade e as da sua família. Assim, diante da atratividade do retorno financeiro da atividade do tráfico de drogas, que apresenta uma elevada taxa de lucro, e das condições socioeconômicas que não lhe proporcionam uma boa perspectiva de futuro, o indivíduo toma a decisão de migrar para o setor econômico do crime. Nota-se, com isso, o comportamento racional do traficante que o caracteriza como um empresário do crime, pois ele tem conhecimento do risco da atividade, considerado grande, mas, mesmo assim, ele está disposto a mobilizar recursos e assumir o risco com o objetivo de auferir os sedutores ganhos proporcionado pelo tráfico de drogas. Esta constatação corrobora, pois, os resultados dos estudos realizados por Borilli e Shikida (2006), Shikida (2005) e Engel e Shikida (2003), que concluem que a escolha pela prática de crimes econômicos trata-se de uma decisão individual baseada na racionalidade.

Conclusão Através da análise das características socioeconômicas dos entrevistados, constata-se que os homens têm o primeiro contato

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com o tráfico de drogas mais cedo que as mulheres. No caso dos homens, o intervalo de idade compreendido dos 16 aos 20 anos foi o que apresentou a maior incidência de entrevistados do sexo masculino iniciando no tráfico de drogas; enquanto que, para as mulheres, este intervalo corresponde dos 31 aos 35 anos. Além disso, nota-se, também, que o nível de escolaridade dos condenados é muito baixo, pois mais de dois terços deles conseguiram, no máximo, concluir o ensino fundamental. Com relação à situação de trabalho dos traficantes entrevistados, observa-se que 61,80% deles trabalhavam, quando decidiram traficar drogas, e recebiam em média um salário de R$ 646,00. Entre os motivos que os levaram a traficar drogas o que teve maior volume de ocorrências foi a dificuldade financeira, sendo indicada como um dos motivos, por quase metade dos condenados. Outro motivo que obteve um grande número de ocorrências foi a idéia de ganhar dinheiro fácil, citado por mais de um quarto dos entrevistados. Por meio da avaliação econômica e financeira do tráfico de drogas, verifica-se que o ganho, nesta atividade, apresenta uma variação muito grande, dependendo do tipo de participação do indivíduo e do local em que ele adquire a droga. Assim, o traficante que obtém o maior nível de renda bruta é o que adquire o entorpecente na Bolívia e promove sua venda no Brasil, auferindo em média uma renda bruta equivalente a R$ 15.174,00. Por outro lado, a maior taxa de lucro é obtida pelo criminoso apelidado de ‘‘mula’’ que pega a droga no Peru e transporta para o Brasil. Quase dois terços dos condenados classificaram o risco de ser preso, por praticar o tráfico de drogas, entre grande e muito grande. Mais da metade dos entrevistados atribuíram ao acaguete ou dedo-duro o motivo da sua prisão, o que mostra a importância da população na repressão ao tráfico de drogas. Os resultados atingidos através da aplicação da análise fatorial comprovam que a maioria das variáveis submetidas à análise manifestou-se de forma comum entre as observações. Além disso, observou-se que o traficante é um indivíduo amante do risco, pois, mesmo considerando a atividade do tráfico de drogas de grande ris-

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co, dispõe-se a assumi-los e mobilizar recursos, objetivando auferir os atrativos ganhos proporcionados pela prática deste crime.

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ISBN: 978‐85‐914733‐0‐4

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