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FACULDADE DE ECONOMIA E ADMINISTRAÇÃO
CURSO DE MESTRADO EM ECONOMIA APLICADA
RAFAEL MORAIS DE SOUZA
EXPORTAÇÕES E CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA: UMA ANÁLISE
BASEADA NA INTEGRAÇÃO DE MODELOS ECONOMÉTRICO E DE INSUMO-
PRODUTO INTER-REGIONAL PARA MINAS GERAIS E O RESTANTE DO
BRASIL.
JUIZ DE FORA
FEVEREIRO, 2008
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RAFAEL MORAIS DE SOUZA
EXPORTAÇÕES E CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA: UMA ANÁLISE
BASEADA NA INTEGRAÇÃO DE MODELOS ECONOMÉTRICO E DE INSUMO-
PRODUTO INTER-REGIONAL PARA MINAS GERAIS E O RESTANTE DO
BRASIL.
Dissertação apresentada ao programa de Pós-
Graduação em Economia Aplicada da
Faculdade de Economia e Administração da
Universidade Federal de Juiz de Fora como
parte das exigências do Mestrado em
Economia Aplicada.
Orientador: Prof. Dr. Fernando Salgueiro Perobelli
JUIZ DE FORA
FEVEREIRO, 2008
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RAFAEL MORAIS DE SOUZA
EXPORTAÇÕES E CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA: UMA ANÁLISE
BASEADA NA INTEGRAÇÃO DE MODELOS ECONOMÉTRICO E DE INSUMO-
PRODUTO INTER-REGIONAL PARA MINAS GERAIS E O RESTANTE DO
BRASIL.
Dissertação submetida à Faculdade de Economia e
Administração da Universidade Federal de Juiz de Fora,
como requisito parcial para a obtenção do título de Mestre em
Economia Aplicada, com área de concentração em Métodos
de Análise Regional.
APROVADA EM ___/___/___
Prof. Dr. Fernando Salgueiro Perobelli
FEA - Universidade Federal de Juiz de Fora
Prof. Dra. Suzana Quinet Andrade Bastos
FEA - Universidade Federal de Juiz de Fora
Prof. Dr. Eduardo Amaral Haddad
FEA – Universidade de São Paulo
Souza, Rafael Morais de
Exportações e consumo de energia elétrica: uma análise baseada na
integração de modelos econométricos e de insumo-produto inter-
regional para Minas Gerais e o restante do Brasil / Rafael Morais de
Souza ; orientador: prof. Dr. Fernando Salgueiro Perobelli. -- 2008.
114 f.
Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada)–Faculdade de
Economia, Universidade Federal de Juiz de Fora.
1. Energia elétrica (Economia). I. Perobelli, Fernando Salgueiro.
II. Título.
CDU 620.9
Dedico:
Aos meus pais, Tadeu e Imaculada, ao meu
irmão Daniel, aos meus avós, Joaquim e
Santinha e à minha tia Gina, pelo amor
incondicional e pela dedicação de sempre.
AGRADECIMENTOS
A Deus pela constante presença.
Ao Prof. Dr. Fernando Salgueiro Perobelli, pela excelente orientação e, sobretudo, pelo
incentivo, pelos conselhos, idéias, dedicação e amizade, desde a graduação.
À Prof. Dra. Suzana Quinet Andrade Bastos e ao Prof. Dr. Rogério Silva de Mattos, pelas
contribuições nas diversas etapas da elaboração deste trabalho.
A todos os meus amigos de classe, em especial, Admir, Eduardo, Murilo, Noé e Sandro, pelas
interações e ajudas nos estudos e na elaboração deste trabalho.
A todos os professores, funcionários e alunos do programa de mestrado, por formarem um
ótimo ambiente de estudo, pesquisa e companheirismo.
A UFJF, por toda a estrutura e apoio financeiro.
A todas as pessoas que participaram direta ou indiretamente para a realização deste trabalho.
RESUMO
O objetivo principal deste trabalho é mensurar os impactos setoriais, regionais e totais do
consumo de energia elétrica, resultantes da variação do componente exportação da demanda
final de Minas Gerais e do restante do Brasil por meio da integração de modelos
econométricos de séries temporais com modelos de insumo-produto. Em outras palavras, o
objetivo é fornecer um melhor entendimento do consumo de energia elétrica. Com a
finalidade de atingir tal objetivo foi construído um modelo econométrico para caracterizar as
exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil, o que deu suporte para realizar a
projeção do crescimento das mesmas para os anos de 2007 a 2010. Posteriormente, essas
projeções foram integradas ao modelo de insumo-produto inter-regional híbrido para a
verificação dos impactos totais e setoriais no consumo de energia elétrica. Para isso, foram
realizadas atualizações de matrizes de insumo-produto inter-regional para Minas Gerais x
restante do Brasil para os anos de 1997 a 2003. Os dados utilizados são a matriz de insumo-
produto Minas Gerais x restante do Brasil (BDMG e FIPE, 2002) referente ao ano de 1996,
dados das contas nacionais e contas regionais disponibilizados pelo IBGE (2007) e as
matrizes de insumo-produto estimadas por Guilhoto e Sesso Filho (2005) para o Brasil. A
presente dissertação consiste em uma contribuição para referida metodologia e sua aplicação
permitiu evidenciar quais são os setores que consomem maior quantidade de energia elétrica
de forma intra e inter-regional, além de constatar que todos os setores da economia devem
sempre consumir maiores níveis de energia elétrica com o passar dos anos.
ABSTRACT
The main aim of this research is to quantify sectorial, regional and global impacts upon
electric energy consumption when variations at exports component of Minas Gerais and the
rest of Brazil occurs. In order to reach this aim it will be used an integration of econometric
time series and input-output models. To reach this objective is necessary to construct an
econometric model that explains Minas Gerais and the rest of Brazil exports. The econometric
model will enable the implementation of projections for the years 2007 to 2010. After that,
these projections will be integrated to the hybrid interregional input-output model to verify
how much will be the global and sectorial impacts in electric energy consumption. For this,
updates in interregional input-output matrices for Minas Gerais and the rest of Brazil were
made. The data base was the interregional input-output matrix for Minas Gerais and the rest
of Brazil (BDMG e FIPE, 2002) referring to year 1996, data about national and regional
accounts from IBGE (2007) and Brazilian estimated input-output matrices by Guilhoto and
Sesso Filho (2005). This present research contributes to the related methodology and its
application allows the analysis of which sectors consumes higher quantities of electric energy
in intra and interregional terms, and also shows that all economy sectors consumes higher
quantities of electric energy over the years.
viii
LISTA DE FIGURAS
Página
Figura 1 - Representação esquemática da matriz inter-regional de insumo-produto Minas
Gerais x restante do Brasil....................................................................................................65
Figura 2 - Representação esquemática da matriz de insumo-produto inter-regional híbrida...70
ix
LISTA DE GRÁFICOS
Página
Gráfico 1 - Minas Gerais: crescimento anual das exportações (%)........................................35
Gráfico 2 - Restante do Brasil: crescimento anual das exportações (%) ................................36
Gráfico 3 - Variáveis em nível ............................................................................................. 72
Gráfico 4 - Cenário para as exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil..................78
Gráfico 5 - Minas Gerais: crescimento anual das exportações (%)........................................79
Gráfico 6 - Restante do Brasil: crescimento anual das exportações (%) ................................ 79
Gráfico 7 - Consumo de energia elétrica proveniente de Minas Gerais (em mil toneladas
equivalente de petróleo).......................................................................................................81
Gráfico 8 - Consumo de energia elétrica proveniente do restante do Brasil (em mil toneladas
equivalente de petróleo).......................................................................................................83
Gráfico 9 – Conteúdo de energia elétrica dos setores da economia de Minas Gerais.............85
Gráfico 10 – Conteúdo de energia elétrica dos setores da economia do restante do Brasil;....86
x
LISTA DE TABELAS
Página
Tabela 1 – Índices de interligação para frente e para trás dos setores da economia brasileira 31
Tabela 2 – Valor exportado por Minas Gerais e pelo restante do Brasil (em milhões de Reais)
............................................................................................................................................35
Tabela 3 - Pauta de exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil (%)....................... 37
Tabela 4 - Destinos das exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil (%).................37
Tabela 5 - Comparação entre os modelos de insumo-produto, econométrico e econométrico de
insumo-produto.................................................................................................................... 57
Tabela 6 - Teste de raiz unitária com quebra estrutural.........................................................73
Tabela 7 - Testes de co-integração de Johansen para as séries log(totmg), log(impmund) e
log(tc)..................................................................................................................................74
Tabela 8 - Testes de co-integração de Johansen para as séries log(totrb), log(impmund) e
log(tc)..................................................................................................................................74
Tabela 9 - Modelo VAR para as exportações mineiras ........................................................75
Tabela 10 - Modelo VAR para as exportações do restante do Brasil .....................................76
Tabela 11 - Cenário proposto para as exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil...77
Tabela 12 - Cenários anuais para as exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil
(crescimento percentual) ......................................................................................................78
Tabela 13 – Consumo de energia elétrica de Minas Gerais resultante da evolução das
exportações (em mil toneladas equivalente de petróleo) ....................................................... 80
Tabela 14 – Consumo de energia elétrica do restante do Brasil resultante da evolução das
exportações (em mil toneladas equivalente de petróleo) ....................................................... 82
Tabela 15 - Variação percentual do consumo de energia elétrica setorial em decorrência da
evolução das exportações.....................................................................................................84
Tabela 16 - Total de energia elétrica consumida por cada região segundo o cenário proposto
(em mil toneladas equivalente de petróleo)...........................................................................87
xi
LISTA DE QUADROS
Página
Quadro 1 - Modelos econométricos elaborados para exportações brasileiras......................... 49
xii
SUMÁRIO
Página
1 INTRODUÇÃO...............................................................................................................15
2 CONDICIONANTES DE OFERTA E DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA........19
2.1 CONCEITOS IMPORTANTES..................................................................................... 20
2.1.1 Infra-Estrutura..........................................................................................................20
2.1.2 Crescimento e Desenvolvimento Econômico............................................................ 20
2.2 ANÁLISE DOS CONDICIONANTES DA OFERTA....................................................22
2.2.1 A Importância do Investimento em Infra-Estrutura como uma Pré-Condição ao
Crescimento e ao Desenvolvimento Econômico................................................................ 22
2.2.2 Setor de Energia Elétrica no Brasil ..........................................................................25
2.3 ANÁLISE DOS CONDICIONANTES DA DEMANDA ...............................................28
2.3.1 A Estrutura de Linkages na Economia e as Pressões de Demanda no Setor
Energético........................................................................................................................... 28
2.3.2 Exportações de Minas Gerais e do Restante do Brasil.............................................32
3 METODOLOGIA E BASE DE DADOS........................................................................38
3.1 METODOLOGIA ..........................................................................................................38
3.1.1 Metodologia de Insumo-Produto..............................................................................39
3.1.1.1 Modelo de Insumo Produto Inter-Regional...........................................................39
3.1.1.2 Modelo de Insumo Produto Inter-Regional Híbrido.............................................41
3.1.2 Metodologia RAS ......................................................................................................44
3.1.3 Modelo Econométrico ............................................................................................... 47
3.1.3.1 Escolha do Modelo..................................................................................................48
3.1.3.2 Procedimento de Estimação...................................................................................51
3.1.3.2.1 Teste de Raiz Unitária......................................................................................... 52
3.1.3.2.2 Teste de Co-Integração........................................................................................ 53
3.1.3.2.3 Determinação do Método de Estimação a ser Utilizado.....................................55
3.1.4 Integração de EC+IP.................................................................................................56
3.1.4.1 Definição da Estratégia de Integração a ser Utilizada..........................................57
3.1.5 Impactos no Consumo de Energia Elétrica..............................................................59
3.1.6 Identidades Básicas...................................................................................................61
3.2 BASE DE DADOS ........................................................................................................62
3.2.1 Atualização da Matriz Inter-Regional de Insumo-Produto Minas Gerais x Restante
do Brasil ............................................................................................................................. 63
3.2.2 Tratamento dos Dados da Matriz de Insumo-Produto............................................67
3.2.3 Construção de Cenários............................................................................................ 69
4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DE RESULTADOS ............................................................ 71
4.1 ANÁLISE GRÁFICA DAS VARIÁVEIS......................................................................71
4.2 TESTE DA RAIZ UNITÁRIA.......................................................................................72
4.3 TESTES DE CO-INTEGRAÇÃO.................................................................................. 73
4.4 MODELOS VAR...........................................................................................................75
4.5 CENÁRIOS ................................................................................................................... 76
4.6 RESULTADOS SETORIAIS E TOTAIS.......................................................................79
5 CONCLUSÕES...............................................................................................................88
xiii
6 REFERÊNCIAS..............................................................................................................91
ANEXO .............................................................................................................................. 99
ANEXO 1 - Compatibilização dos 42 setores e dos demais setores do balanço energético em
15 setores.............................................................................................................................99
ANEXO 2 - Compatibilização dos setores econômicos do IBGE nos setores da dissertação100
ANEXO 3 - Multiplicadores de produção para o ano de 1996 ............................................ 100
ANEXO 4 - Multiplicadores de produção para o ano de 2003 ............................................ 101
ANEXO 5 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de agropecuária de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003.................................................................................... 101
ANEXO 6 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de agropecuária do
restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003...................................................................102
ANEXO 7 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de extrativa mineral de
Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003.........................................................................102
ANEXO 8 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de extrativa mineral do
restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003...................................................................103
ANEXO 9 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de minerais não metálicos
de Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003..................................................................... 103
ANEXO 10 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de minerais não
metálicos do restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003 .............................................. 104
ANEXO 11 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de ferro e aço de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003.................................................................................... 104
ANEXO 12 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de ferro e aço do restante
do Brasil para os anos de 1996 e 2003................................................................................ 105
ANEXO 13 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de metais não ferrosos e
outras metalurgias de Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003 ....................................... 105
ANEXO 14 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de metais não ferrosos e
outras metalurgias do restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003.................................106
ANEXO 15 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de papel e celulose de
Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003.........................................................................106
ANEXO 16 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de papel e celulose do
restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003...................................................................107
ANEXO 17 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de química de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003.................................................................................... 107
ANEXO 18 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de química do restante
do Brasil para os anos de 1996 e 2003................................................................................ 108
ANEXO 19 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de alimentos e bebidas
de Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003..................................................................... 108
ANEXO 20 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de alimentos e bebidas
do restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003.............................................................. 109
ANEXO 21 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de têxtil e vestuário de
Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003.........................................................................109
ANEXO 22 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de têxtil e vestuário do
restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003...................................................................110
ANEXO 23 - Distribuição percentual das compras e vendas de outras indústrias de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003.................................................................................... 110
ANEXO 24 - Distribuição percentual das compras e vendas de outras indústrias do restante do
Brasil para os anos de 1996 e 2003..................................................................................... 111
ANEXO 25 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de comércio e serviços
de Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003..................................................................... 111
xiv
ANEXO 26 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de comércio e serviços
do restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003.............................................................. 112
ANEXO 27 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de transporte de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003.................................................................................... 112
ANEXO 28 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de transporte do restante
do Brasil para os anos de 1996 e 2003................................................................................ 113
ANEXO 29 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de serviços públicos de
Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003.........................................................................113
ANEXO 30 - Distribuição percentual das compras e vendas do setor de serviços públicos do
restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003...................................................................114
ANEXO 31 - Compatibilização dos setores dos balanços energéticos................................. 114
15
1 INTRODUÇÃO
A realização de investimentos planejados é essencial à geração de sinergias e
externalidades positivas em uma economia de forma a promover um maior nível de
crescimento e desenvolvimento econômico. Principalmente no que diz respeito aos países
mais pobres, já que estes possuem um menor estoque de capital disponível e uma menor
habilidade de investimento. Alguns autores como Hirschman (1961) e Myrdal (1972)
ressaltam também a importância de que esses países aprendam com os países mais
desenvolvidos.
Um setor considerado como de essencial importância para receber investimentos é o
setor de infra-estrutura. Isto se deve à sua grande capacidade de gerar efeitos multiplicadores
na economia, além de exercer resultados diretos no desenvolvimento humano, pois tem
efeitos permanentes sobre a determinação da renda per capita e sobre a produtividade de um
país. Vale lembrar a idéia de alguns autores a respeito da infra-estrutura: Hirschman (1961) a
caracteriza como um setor chave da economia e que tem a capacidade de promover linkages
para frente e para trás; Perroux (1955) a caracteriza como uma indústria-chave, pois
proporciona um acréscimo de vendas nas outras indústrias muito maior que nas suas próprias
vendas; e Myrdal (1972) ressalta que a infra-estrutura pode gerar um efeito propulsor na
economia já que tem o poder de aumentar a capacidade produtiva do país.
É importante destacar que a maioria dos serviços de infra-estrutura é provida pelo
governo ou iniciativas privadas supervisionadas pelo mesmo e que a importância principal
destes serviços não é o de auferir grandes lucros, mas sim o de possibilitar o funcionamento
do que Hirschman chama de “Atividades Diretamente Produtivas”, ou seja, todo o tipo de
atividade que gera produtos ou serviços.
16
O investimento em infra-estrutura possibilita um aumento na capacidade de uma
economia. Caso os demais setores produtivos acompanhem a evolução deste setor na mesma
medida, há a possibilidade do surgimento de investimentos subseqüentes, que, posteriormente
demandarão novos investimentos em infra-estrutura, gerando assim, uma espécie de espiral
ascendente.
Além da importância da infra-estrutura para o desenvolvimento econômico,
especificamente, o setor de energia elétrica é essencial para a retomada do crescimento
sustentado do Brasil (Mattos et al, 2005). Um suprimento adequado deste insumo é uma pré-
condição aos investimentos, e em contrapartida, um suprimento inadequado do mesmo pode
resultar até numa interrupção das atividades econômicas, o que causaria danos irreparáveis ao
sistema (Perobelli et al, 2006b).
Porém, o que se pode ver é que o histórico do setor de energia elétrica no contexto
brasileiro demonstra que o país já passou por diversas crises, decorrentes de, principalmente,
falta de investimentos no setor. Baderlin (2004) relata inúmeras crises ocorridas no
fornecimento de energia elétrica, como ocorrência de racionamentos constantes nas cidades
de São Paulo e Rio de Janeiro durante os anos de 1953 a 1955, em que os cortes de energia
chegavam a ser de 5 a 7 horas por dia, e nos anos de 1963 e 1964, quando os investimentos no
setor não acompanharam o crescimento da demanda do insumo. Mais recentemente, pode-se
destacar a crise energética ocorrida nos anos de 2001 e 2002, que também teve como uma das
causas principais a insuficiência de investimentos no setor. Desta maneira, torna-se necessário
uma ação governamental no sentido de coordenar e planejar investimentos para garantir o
suprimento energético.
A conhecida importância do setor de energia elétrica e a insegurança quanto ao
suprimento suficiente deste insumo nos próximos anos, além da observação da forte demanda
que os demais setores da economia exercem sobre o setor energético, motivam a realização
deste trabalho. Assim, esta dissertação tem como objetivo principal mensurar os impactos
setoriais, regionais e totais do consumo de energia elétrica, resultantes da variação do
componente exportação da demanda final de Minas Gerais e do restante do Brasil através da
integração de modelos econométricos de séries temporais com modelos de insumo-produto.
A integração entre esses dois modelos é apontada por Rey (1999) como superior ao
uso de cada um deles separadamente. Em seu trabalho, o autor expõe algumas limitações
individuais destes modelos que são superadas quando ocorre a utilização dos mesmos em
conjunto. Em outros artigos da literatura, LeSage e Rey (1999) trabalham na incorporação das
informações do modelo de insumo-produto como restrições ao modelo econométrico. Rey et
17
al (2004) utilizam de métodos de simulação de Monte Carlo para examinar as incertezas
presentes nas integrações dos modelos por meio do foco em três pontos principais: os
parâmetros, o termo de erro do modelo econométrico e os coeficientes do modelo de insumo-
produto.
No caso brasileiro, Mattos et al (2005) aplicaram um modelo econométrico de
insumo-produto em unidades híbridas para previsões do consumo de energia por setor de
atividade no Brasil para os anos de 2005 a 2010. Azzoni e Kadota (1997) realizaram a
construção de modelos econométricos para setores da economia de São Paulo, com o intuito
de superar a natureza estática da metodologia de insumo-produto, e atualizar os coeficientes,
além de verificar os impactos nos coeficientes de emprego, renda e produção para os anos de
1994 a 2004. Guilhoto e Fonseca (1998) utilizaram-se da integração de modelos econométrico
e de insumo-produto inter-regional para estudar o comportamento do Nordeste do Brasil e do
restante do país no contexto do Mercosul. Assim sendo, a presente dissertação consiste em
uma contribuição para esta literatura, pois trata a questão de integração dos modelos
econométricos e de insumo-produto no âmbito inter-regional e para o setor de energia elétrica.
Para alcançar o objetivo principal, inicialmente, deve-se construir um modelo
econométrico que explique as exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil e que dê
suporte para realizar uma projeção do crescimento das mesmas para os anos de 2007 a 2010
(período referente ao segundo mandato do presidente Lula). Posteriormente, essas projeções
devem ser integradas ao modelo de insumo-produto inter-regional híbrido para a verificação
de quais serão os impactos totais e setoriais no consumo de energia elétrica em decorrência de
variações no componente exportação da demanda final. Para a construção do modelo híbrido,
são realizadas atualizações de matrizes de insumo-produto inter-regional para Minas Gerais x
restante do Brasil para os anos de 1997 a 2003. Os dados utilizados são a matriz de insumo-
produto Minas Gerais x restante do Brasil (BDMG e FIPE, 2002) referente ao ano de 1996,
dados das contas nacionais e contas regionais disponibilizados pelo IBGE (2007) e as
matrizes de insumo-produto estimadas por Guilhoto e Sesso Filho (2005) para o Brasil.
A aplicação da referida metodologia permitiu evidenciar quais os setores que
consomem maior quantidade de energia elétrica de forma intra e inter-regional. Os setores de
Minas Gerais que mais consomem o insumo para o período em análise são os setores de ferro
e aço e extrativa mineral. Justamente estes setores, correspondem a quase 50% do valor total
exportado pelo estado e são, respectivamente, o primeiro e o terceiro maiores consumidores
estaduais de energia elétrica. Fato semelhante ocorre quando analisados os setores do restante
do Brasil, pois os setores de química, alimentos e bebidas e outras indústrias que
18
correspondem a quase 70% do valor total exportado estão entre os maiores consumidores de
energia elétrica considerando-se todos os setores.
Há de se destacar ainda, o crescimento no consumo de energia setorial observado ao
longo do período analisado, já que todos os setores da economia consomem maiores níveis de
energia elétrica a cada ano que passa. Assim, este trabalho visa fornecer ao formulador de
políticas públicas, instrumentos que possibilitem sua ação perante um aumento no consumo
de energia elétrica resultante de variações no nível de exportações.
Esta dissertação está disposta, além desta introdução, da seguinte maneira: no segundo
capítulo são discutidos os condicionantes de oferta (importância do investimento em infra-
estrutura como uma pré-condição ao crescimento e ao desenvolvimento econômico e
evolução histórica da oferta de energia elétrica no Brasil) e os condicionantes de demanda
(estrutura de linkages na economia e as pressões de demanda no setor energético e uma
análise do componente exportação da demanda final tanto para o estado de Minas Gerais
quanto para o restante do Brasil); no terceiro capítulo é explicitada a metodologia de insumo-
produto (atualização da matriz inicial e a construção da matriz híbrida) e a maneira utilizada
para a construção dos modelos econométricos que possam explicar o total de exportações do
estado de Minas Gerais e do restante do Brasil. Por fim, é apresentada a implementação dos
choques na matriz de insumo-produto; No quarto capítulo são mostrados os resultados
encontrados segundo a utilização das metodologias propostas no capítulo terceiro.
Inicialmente são explicitados os resultados econométricos e, posteriormente, são mensurados
os impactos destes modelos nos setores produtivos de Minas Gerais e do restante do Brasil.
Por fim, são apresentadas as conclusões finais da dissertação.
19
2 CONDICIONANTES DE OFERTA E DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA
O objetivo do presente trabalho é mensurar o impacto de variações nas exportações
sobre o consumo de energia elétrica para o estado de Minas Gerais e o restante do Brasil.
Portanto, com a finalidade de fornecer maior entendimento sobre a questão proposta, esta
dissertação visa em seu segundo capítulo discutir questões relativas aos condicionantes de
oferta e demanda por energia.
As questões inerentes aos condicionantes de oferta serão discutidas com base em duas
partes: a) o estudo do investimento em infra-estrutura como uma pré-condição ao crescimento
e ao desenvolvimento econômico, segundo a literatura econômica, e; b) por meio da
observação da evolução histórica da estrutura de oferta de energia elétrica no Brasil. Esta
última leva à observação de crises no setor e até mesmo o racionamento deste insumo em
determinados períodos, fatos que reafirmam a necessidade de estudar melhor o setor e
utilizar-se de mecanismos eficientes de previsão para saber o quanto de energia elétrica
deverá ser ofertado para garantir o crescimento da economia brasileira.
Pelo lado da demanda, inicialmente, é analisada a estrutura de linkages na economia.
Por meio dessa análise é possível observar que o setor energético da economia brasileira é
fortemente demandado pelos demais setores da economia e, uma mudança unitária na
demanda final de todos os setores cria um aumento acima da média na demanda do setor
energético, caracterizando a forte dependência dos demais setores produtivos em relação a
este setor.
Posteriormente, buscar-se-á implementar uma análise do componente exportação da
demanda final tanto para o estado de Minas Gerais quanto para o restante do Brasil, pois a
exportação será o componente de choque. Segundo North (1955), a exportação regional é o
principal fator determinante do crescimento de uma região, exercendo influência direta e
20
indireta para o bem-estar local. É importante destacar também, que as exportações exercem
forte demanda sobre os serviços de infra-estrutura.
Em suma, o exercício de simulação a ser implementado na presente dissertação se
baseia na construção de um modelo econométrico para a evolução do componente exportação,
para, em seguida, calcular os impactos de sua variação sobre a estrutura de consumo setorial e
regional de energia elétrica.
2.1 CONCEITOS IMPORTANTES
Para melhor compreensão desta seção, são necessários que, primeiramente, sejam
apresentados alguns conceitos (e.g. infra-estrutura e a dicotomia existente entre crescimento
econômico e desenvolvimento econômico) que serão utilizados no decorrer da mesma.
2.1.1 Infra-Estrutura
Segundo Pereira (2006), a economia é modelada como sendo composta por dois tipos
de capital: um privado e um com características de bens públicos, que o autor ressalta como
chamado de infra-estrutura e que gera externalidades positivas em toda a economia. A
qualidade da oferta de infra-estrutura, assim como sua quantidade ofertada são determinantes
para o desempenho da economia.
Hirschman (1961) destaca que a infra-estrutura deve possuir as seguintes
características: 1) ser um serviço básico que facilita o desenvolvimento das demais atividades;
2) ser mantido pela administração pública ou por agentes privados que estão sujeitos à
administração pública e 3) ser necessário um investimento elevado para provê-la sendo que,
em algumas vezes, esses investimentos se caracterizam pela indivisibilidade técnica. Nesta
dissertação, o setor de infra-estrutura a ser analisado é o setor de energia elétrica.
2.1.2 Crescimento e Desenvolvimento Econômico
Não é possível identificar definições de crescimento e desenvolvimento econômico
amplamente aceitas. Segundo Souza (1997) apud in Moretto e Giacchini (2006) é possível
destacar na literatura duas correntes de pensamento distintas, sendo que uma considera o
crescimento como sinônimo de desenvolvimento e a outra, que o crescimento é condição
indispensável para o desenvolvimento, mas não é condição suficiente.
21
De acordo com Moretto e Giacchini (2006), essa diferenciação entre os conceitos de
crescimento e de desenvolvimento econômico foi iniciada nos anos 1950 devido à
preocupação dos economistas com relação à distribuição de renda e à qualidade de vida das
pessoas. Os autores ressaltam que os estudos acerca deste tema podem ser divididos em duas
fases: a primeira, que se refere ao período em que esses dois conceitos eram tidos como
sinônimos e a segunda que se inicia em 1950, após a Segunda Guerra Mundial, com o
surgimento da teoria do desenvolvimento defendida pela corrente cepalina, que analisou a
diferença entre crescimento e desenvolvimento econômico.
Martins (2002) apud in Moretto e Giacchini (2006) faz a distinção entre crescimento e
desenvolvimento, afirmando que o crescimento econômico é contabilizado pelo Produto
Interno Bruto (PIB) total e per capita, enquanto as questões sociais, culturais, políticas e
ambientais devem ser analisadas sob o prisma do desenvolvimento.
Para o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (2006), o
desenvolvimento parte do pressuposto de que, para auferir melhorias em uma sociedade não é
necessário levar em conta apenas a dimensão econômica. Por isso, o Índice de
Desenvolvimento Humano (IDH), utilizado pelo próprio órgão, leva em conta outros dois
componentes além do Produto Interno Bruto corrigido pelo poder de compra de cada país, que
são a longevidade e a educação.
Em termos econômicos, para Hirschman (1961), o desenvolvimento significa a
transformação de um determinado estágio de economia em um estágio mais evoluído. O autor
afirma que o desenvolvimento econômico se manifesta segundo a lógica de um
desenvolvimento não-equilibrado, em que ocorrem avanços regionais desiguais. Em outras
palavras, quando uma região tem uma evolução, as demais a tentam alcançar. A situação ideal
seria caracterizada pela ocorrência de um desequilíbrio que desencadeasse um movimento de
desenvolvimento e, este gerasse um outro desequilíbrio e assim sucessivamente.
Barro e Sala-i-Martin (2004) ressaltam que o crescimento econômico é muito
importante para o bem-estar dos indivíduos, já que este fator é, provavelmente, o que mais
afeta os níveis de renda individuais. Segundo os autores, por meio do entendimento dos
determinantes do crescimento econômico agregado é possível verificar como são obtidos os
aumentos no nível de vida dos indivíduos de todo o mundo, contribuindo assim para diminuir
os níveis de pobreza mundiais.
Barro e Sala-i-Martin (2004) reconhecem a possibilidade de haver crescimento
econômico mundial com um aumento das disparidades fazendo com que se expanda o número
de pessoas abaixo da linha de pobreza. Porém, através do estudo de Sala-i-Martin (2003) apud
22
in Barro e Sala-i-Martin (2004), em que é estimada a distribuição individual de renda
mundial, é possível concluir que o crescimento econômico resultou em reduções substanciais
no número de indivíduos abaixo da linha de pobreza nos últimos trinta anos.
2.2 ANÁLISE DOS CONDICIONANTES DA OFERTA
2.2.1 A Importância do Investimento em Infra-Estrutura como uma Pré-Condição ao
Crescimento e ao Desenvolvimento Econômico
Segundo Hirschman (1961), não há uma teoria que explique o investimento como uma
variável completamente endógena ao sistema econômico, fato que se deve ao mesmo estar
sujeito a uma série de choques externos imprevisíveis. Outro ponto destacado é o de que o
investimento não é uniforme devido a uma série de fatores de aceleração e desaceleração em
funcionamento. Segundo Torres Filho e Puga (2006) determinados investimentos têm
comportamento cíclico devido à indivisibilidade de certos projetos. De acordo com
Hirschman (1961 p. 59) “o investimento é ainda, em comparação, a mais volátil e menos
previsível dentre as variantes mais importantes que se acham envolvidas no processo de
crescimento”.
Nesse ponto é necessário que se faça a distinção entre dois tipos de investimento
definidos por Hirschman (1961): o autônomo e o induzido. O investimento autônomo é
dependente de fatores incertos, como por exemplo, novos inventos e inovações. Já o
investimento induzido tem a sua importância reconhecida por ser um investimento que gera
uma série de outros investimentos subseqüentes.
De acordo com o autor, a natureza do setor deve ser levada em consideração para as
decisões de investimento, portanto o mesmo caracteriza e distingue Capital Fixo Social (CFS)
e Atividades Diretamente Produtivas (ADP). O CFS pode ser entendido como sendo definido
pelos serviços básicos, como por exemplo, serviços públicos, transportes, comunicações,
suprimento de água e energia. Sem o CFS, não teria como as ADP (que são caracterizadas por
qualquer tipo de atividade que gera produtos ou serviços) funcionar, por isso o investimento
no CFS é fortemente defendido pelo autor. Dessa maneira surge a importância do
investimento em infra-estrutura.
Havendo a possibilidade de um setor acompanhar a evolução de um outro, se torna
mais fácil e pode até haver uma pressão na ação de investir, criando assim o que Hirschman
(1961) chama de habilidade para o investimento. Esta habilidade abrange a capacidade de
23
percepção das oportunidades de investimento e se adquire e desenvolve principalmente pela
prática. Segundo o autor, no caso de um país subdesenvolvido, há uma ampla gama de
oportunidades de investimento.
Como destaca Hirschman (1961), a importância do investimento para o
desenvolvimento é a de possibilitar um aumento na capacidade de uma economia, e caso a
economia acompanhe na mesma medida, há a possibilidade do surgimento de novos
investimentos. Dessa maneira, é gerado o efeito completivo do investimento, que pode ser
definido como um mecanismo pelo qual novas energias são criadas para o processo de
desenvolvimento e por isso, a esse efeito deve ser dada a importância de primeiro objetivo da
política desenvolvimentista.
De acordo com Toyoshima e Ferreira (2002) a importância do investimento em infra-
estrutura é reconhecida como uma pré-condição inicial para o desenvolvimento. Pêgo Filho et
al (1999) afirmam que uma melhoria na infra-estrutura pode ser decisiva na inserção de um
país na globalização.
De acordo com Fujita et al (2002), existem forças centrípetas que podem provocar
maior concentração espacial das atividades econômicas e, por outro lado, existem forças
centrífugas que são opostas a essa concentração. Araújo (2006) afirma que as forças
centrípetas, por sua vez, podem provocar um desenvolvimento posterior e, dessa maneira,
gerar externalidades positivas que surgem devido à maior mão-de-obra especializada, além de
não precisar mais de importar alguns bens e serviços de outras regiões. Esse novo dinamismo
da economia pode se espalhar para as forças centrífugas. Em outras palavras, a parte dinâmica
da economia gera efeitos positivos sobre a parte marginal da mesma. A importância da infra-
estrutura nesse ponto é que, segundo Baer (1996), o diferencial de custos entre as regiões
pode induzir maior incidência das forças centrípetas em relação às forças centrífugas.
Com relação ao crescimento econômico, Torres Filho e Puga (2006) ressaltam a
importância da expansão e melhoria da infra-estrutura para a ocorrência do mesmo. Clemente
(2000) descreve alguns modelos lineares de crescimento endógeno (e.g. modelos de Romer e
Lucas) que buscam explicar o crescimento de longo prazo sem levar em conta mudanças
exógenas em tecnologia ou população. Estes modelos reconhecem que políticas regionais
devem aplicar os recursos provenientes da tributação do consumo, das atividades produtivas
ou da renúncia fiscal em infra-estrutura física, como por exemplo, telecomunicações, estradas
e energia, pois assim seriam geradas externalidades positivas. Nestes modelos, qualquer
atividade que afete a produtividade marginal do capital, pode afetar a taxa de crescimento per
capita.
24
Segundo Barro e Sala-i-Martin (2004), os modelos lineares também são denominados
AK. A função de produção de um modelo linear pode ser expressa da seguinte maneira:
AkkfY
)(
(1)
Em que: Y é o nível de produção e A é uma constante positiva que reflete o nível de
tecnologia. A ausência de retornos decrescentes parece irreal, porém esta idéia se torna mais
realística se k, como nível de capital incluir também o capital humano. De acordo com
Clemente (2000), as melhorias em infra-estrutura afetariam o coeficiente A.
Barro (1990) incorpora o setor público no modelo de crescimento endógeno, pois
considera que os serviços públicos de infra-estrutura são insumos para a produção privada, o
que cria um linkage positivo entre o governo e o crescimento. A incorporação dos gastos do
governo na função de produção pode ser descrita da seguinte maneira:
)(),(
k
g
kgkY
(2)
Em que:
é um parâmetro que satisfaz as condições que fazem com que a função
tenha rendimentos marginais decrescentes, k é a quantidade de capital per capita e g é a
quantidade dos gastos do governo per capita.
Há alguns trabalhos na literatura que comprovam os impactos do investimento em
infra-estrutura sobre o produto e a produtividade, como é o caso de Aschauer (1989) apud in
Ferreira e Malliagros (1998) que elaborou um modelo com dados da economia americana e
comprovou pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários que uma elevação de 1% no
nível de investimentos na economia norte-americana resultaria em um aumento de 0,36% a
0,39% no produto. Easterly e Rebelo (1993) fizeram uma análise em relação ao capital de
infra-estrutura desagregado para países em desenvolvimento e encontraram valores entre 0,59
e 0,66 para a elasticidade renda do investimento em transporte e comunicações.
Em nível nacional, o trabalho de Ferreira e Malliagros (1998) constata, através da
estimação das elasticidades do produto e da produtividade em relação ao capital e
investimento em infra-estrutura de energia elétrica, telecomunicações, ferrovias, rodovias e
portos, que quedas nos investimentos em infra-estrutura geram impactos negativos na
produtividade dos fatores privados a longo prazo. Ferreira e Araújo (2006) utilizam da análise
25
de cointegração para afirmar que o impacto da infra-estrutura para a produção é relevante
tanto a curto prazo como a longo prazo.
Também em nível nacional, é possível destacar outros trabalhos que comprovam a
importância do investimento em infra-estrutura: Araújo Júnior e Ramos (2006) constatam
através de um modelo estimado por equilíbrio geral computável, que um aumento nos
investimentos em infra-estrutura gera taxas mais elevadas de crescimento do valor adicionado
no longo prazo e, Mendes e Teixeira (2006), por meio de um modelo estimado pelo Método
Generalizado dos Momentos apontam que os investimentos em infra-estrutura afetam
positivamente a produtividade total dos fatores na agricultura brasileira logo nos primeiros
anos.
2.2.2 Setor de Energia Elétrica no Brasil
As primeiras experiências práticas com o uso da energia elétrica no Brasil foram
contemporâneas às da Europa e dos Estados Unidos e se passaram no ano de 1879 e na década
posterior, segundo Lamarão (1997). Com a intensificação de seu uso, a energia elétrica passou
a induzir e acelerar mais fortemente as mudanças sociais e econômicas observadas no final do
período do império e início do período republicano.
Para Dias et al (1998) e Ferreira e Malliagros (1998), é possível fazer uma
caracterização de um período inicial no que diz respeito ao setor elétrico brasileiro. Ferreira e
Malliagros (1998) afirmam que este período durou de 1889 a 1933 e que o setor elétrico
contava com a participação de empresas privadas (nacional e estrangeira) e públicas
(municipal e estadual), e possuía caráter de prestação de serviço municipal. Segundo Lamarão
(1997), durante o período da República Velha (1889 a 1930), os contratos que
regulamentavam os serviços de energia elétrica eram firmados entre as empresas privadas e os
governos estaduais e prefeituras municipais, sem a intervenção do governo federal.
De acordo com Dias et al (1998), na década de 1920, o setor de energia elétrica foi
marcado pela construção de centrais geradoras de maior porte e pela concentração e
centralização das empresas concessionárias, em que houve algumas fusões de empresas
privadas nacionais, culminando em uma quase completa desnacionalização do setor.
Ferreira e Malliagros (1998) destacam que a segunda fase do setor de energia elétrica
no Brasil teve como marco inicial a promulgação do Código de Águas em 1934 por parte do
governo de Getúlio Vargas e durou deste até o ano de 1961. De acordo com Bardelin (2004),
o Código de Águas regulamentou o setor de águas e energia elétrica e possibilitou um maior
26
controle sobre as concessionárias por parte do governo. As autorizações para aproveitamentos
hidrelétricos passaram a dar exclusividade a empresas nacionais ou constituídas no país, com
exceção de casos em que direitos foram adquiridos anteriormente.
Baderlin (2004) ressalta que até os últimos anos da década de 1940, 98% do total da
energia elétrica era gerado pela iniciativa privada e não supria o total necessário ao
desenvolvimento brasileiro. Diante deste cenário, o Governo Federal elaborou um plano de
investimento em grande escala para o setor, que, só viria a ter resultados mais expressivos na
década de 1960. Ferreira e Malliagros (1998) destacam que antes do ano de 1945 as principais
empresas fornecedoras do insumo eram as empresas privadas, como Light, Amforp,
Bragantina, e empresas municipais, estaduais, autoprodutores e cooperativas. E, no ano de
1948 começaram a surgir grandes estatais como a Companhia Hidro Elétrica do São
Francisco, a Companhia Estadual de Energia Elétrica do Rio Grande do Sul e posteriormente,
a Companhia Energética de Minas Gerais em 1952, as Usinas Elétricas do Paranapanema
(SP), no ano de 1953, a Companhia de Energia Elétrica do Paraná no ano de 1953, dentre
outras.
A última fase, caracterizada pelos autores, abrangeu o período de 1962 a 1995 e se
iniciou com a criação da Eletrobrás e o Ministério das Minas e Energia pelo governo federal.
Segundo Ferreira e Malliagros (1998 p. 9) o governo tinha por objetivo a “realização de
estudos, projetos, construção e operação de usinas produtoras e linhas de transmissão e
distribuição de energia elétrica, bem como a celebração dos atos de comércio decorrentes
dessas atividades...”, já que, anteriormente, não havia nenhum tipo de planejamento em nível
nacional para o setor elétrico. Neste período o governo aumentou a sua participação no setor
através da aquisição de empresas privadas, com a alegação de que essas empresas já não
realizavam mais investimentos suficientes no setor. E, já no início da década de 1980, o setor,
em sua maioria, se encontrava sob o poder do governo.
A partir do ano de 1995, Hirota (2006) destaca uma grande reestruturação nas
instituições. O setor de transmissão começou a ter regras mais claras de funcionamento,
regulação e fiscalização. Houve maiores incentivos à participação privada e à competição
entre os agentes do setor. Nessa reestruturação, o Estado teve sua participação no mercado
diminuída, porém começou a exercer maior fiscalização sobre o setor privado, que passou a
ter livre entrada neste mercado. O autor destaca como um ponto principal no novo modelo, o
livre acesso dos fornecedores e respectivos consumidores às redes de transmissão e
distribuição.
27
Ao longo do período analisado, Bardelin (2004) descreve inúmeras crises ocorridas no
fornecimento de energia elétrica. O autor relata racionamentos constantes ocorridos nas
cidades de São Paulo e Rio de Janeiro durante os anos de 1953 a 1955 (período em que a
concessão era da empresa canadense Light), em que cortes de energia chegavam a ser de 5 a 7
horas por dia, alguns sem o aviso prévio ao público. Essas mesmas cidades passaram pelo
racionamento nos anos de 1963 e 1964, quando os investimentos no setor não acompanharam
o crescimento no consumo. Mais recentemente, pode-se destacar a crise energética ocorrida
nos anos de 2001 e 2002, em que, segundo Carneiro (2002 p. 352), “a insuficiência de
investimentos do setor evidenciou-se em 2001 pela necessidade de estabelecer o
racionamento no consumo de energia elétrica”.
Segundo Mattos et al (2005), um dos principais fatores necessários à retomada do
crescimento do Brasil é o suprimento adequado de energia. Perobelli et al (2006a) destacam
que a indisponibilidade de energia na economia pode causar interrupções, queda nos
investimentos e até a perda de mercado no caso do comércio internacional e, de acordo com
Machado (2002), as fontes de energia primárias são recursos naturais que tendem à escassez
por se degradarem irreversivelmente com o seu uso.
Perobelli et al (2006b) ressaltam que, após a crise energética de 2001, os agentes
econômicos que atuam no setor (órgãos de planejamento governamental, agências regulatórias
e empresas fornecedoras) tomaram algumas medidas, como a intensificação nas pesquisas,
com o objetivo de aumentar a eficiência técnica e utilizar fontes alternativas de energia, além
da ampliação de programas e campanhas de conservação de energia e buscas de
aperfeiçoamento do aparato regulatório.
Com relação à geração de energia elétrica, após a crise energética de 2001, o objetivo
era diversificar as fontes de energia elétrica. Nesse sentido, houve um elevado crescimento na
geração térmica, pois segundo Bardelin (2004 p. 93), “a implantação de uma planta de
geração térmica é muito mais rápida que a implantação de uma hidroelétrica e em tempos de
crise de abastecimento o tempo é um fator de fundamental importância”. Ocorreram
incentivos por parte do governo com o intuito de aumentar a participação da geração por parte
de produtores independentes.
Houve a elaboração de um plano decenal para o setor de energia elétrica, que teve por
objetivo a ampliação da capacidade de geração de energia. De acordo com Torres e Almeida
(2003) seria necessário que, para que houvesse o suprimento adequado deste tipo de energia,
agentes privados e públicos participassem em diversas frentes, cada qual em seu papel
(investimentos por parte dos agentes privados e políticas de desenvolvimento e questões
28
inerentes ao planejamento da expansão, à regulação, à concessão e ao licenciamento
ambiental do setor por parte dos agentes públicos).
Por meio da realização do Plano Decenal de Expansão de Energia Elétrica 2006 - 2015
(MME, 2007), o Ministério de Minas e Energia objetiva orientar ações e decisões para que
haja o equilíbrio entre as projeções de crescimento econômico do Brasil e a conseqüente
necessidade de expansão de oferta de energia elétrica e, assim, retomar o planejamento efetivo
do setor elétrico como função de governo. Tomando como base algumas projeções de
expansão do PIB brasileiro, o Plano Decenal destaca que haverá necessidade de aumento no
consumo de energia elétrica, mesmo tomando como base um baixo cenário de crescimento
para a economia.
De acordo com Canal Energia (2008), há uma preocupação com o desequilíbrio entre a
oferta de energia firme e a demanda no setor elétrico causada pela restrição da oferta de gás.
Mesmo levando em consideração a entrada dos projetos de geração dentro do cronograma, há
uma probabilidade de racionamento de 6% e de 8,5% para os anos de 2009 e 2010,
respectivamente, tomando como base um cenário de crescimento da demanda de 4,7% e uma
probabilidade de racionamento de 7,5% e 9,5% para os anos de 2009 e 2010, respectivamente,
tomando como base um cenário de crescimento da demanda de 5,1%.
Mattos et al (2005) ressaltam a necessidade da utilização de instrumentos adequados à
geração de previsões de longo prazo da demanda de energia. Outro fator importante destacado
pelos autores é a necessidade de se analisar, em detalhes, a estrutura de demanda de energia
por meio da desagregação das previsões segundo o tipo de energia, a categoria de uso final e
as regiões espaciais de consumo.
2.3 ANÁLISE DOS CONDICIONANTES DA DEMANDA
2.3.1 A Estrutura de Linkages na Economia e as Pressões de Demanda no Setor
Energético
De acordo com Hirschman (1961), devido à escassez da habilidade para investir e à
escassez de capital nos países menos desenvolvidos, se torna necessário o planejamento do
setor público no que diz respeito a determinar a melhor forma de investir. Assim, o autor
propõe que os investimentos devam ser realizados em setores que possuam maior poder de
induzir novos investimentos. Em outras palavras, os investimentos devem ser realizados em
29
setores que possuam o máximo de linkages com o restante da economia, ou seja, os setores
chaves.
Os linkages podem ser para frente ou para trás. Segundo Toyoshima e Ferreira (2002),
no caso de serem para frente, significa que investimentos no setor que possui esse linkage
desencadeariam efeitos positivos nos setores compradores e no caso de serem para trás,
significa que investimentos no setor que possui esse linkage desencadeariam efeitos positivos
nos setores vendedores, isto considerando a matriz insumo-produto.
Neste ponto torna-se importante a caracterização do que é um setor chave e qual a sua
importância no processo de desenvolvimento desequilibrado. Segundo Hirschman (1961)
alguns setores possuem um elevado grau de encadeamento junto à cadeia produtiva,
propagando assim, efeitos sistêmicos acima da média da economia e merecendo, uma atenção
especial no que diz respeito a receber investimentos.
Perroux (1955) trabalha com um conceito similar ao de setor chave quando caracteriza
o que ele chama de indústria-chave. Primeiramente, o autor caracteriza o que é uma indústria
motriz, que seria aquela indústria com a capacidade de estimular as compras e vendas de uma
outra, ou várias outras indústrias. A partir desse conceito é formalizado o conceito de
indústria-chave, que é aquela indústria que proporciona um acréscimo de vendas nas outras
indústrias muito maior que nas suas próprias vendas, atingindo assim a todo um conjunto,
como por exemplo, uma economia nacional.
Para o autor, geralmente, as indústrias que fabricam complementares múltiplos, como
as de matérias-primas e infra-estrutura como energia e transportes, por exemplo, tendem a ser
caracterizadas como indústrias-chaves. Porém, elas só podem ser caracterizadas dessa
maneira se atenderem a uma série de outros requisitos, já que este conceito é relativo,
dependente do período analisado e das interações formadas entre as mesmas e as demais
indústrias movidas por ela.
Segundo Perroux (1955 p. 153): “o fato decisivo é que, em toda estrutura de uma
economia articulada, existem indústrias que constituem pontos privilegiados de explicação
das forças ou dinamismos de crescimento”. No momento que essas forças provocam um
aumento nas vendas de indústrias-chaves, também provocam um crescimento na economia.
Para comprovar se realmente o setor energético é um setor-chave da economia
brasileira, são utilizadas as matrizes de insumo-produto estimadas para a economia brasileira
para os anos de 1997 a 2002 por Guilhoto e Sesso Filho (2005). Através dos cálculos dos
índices de interligação para frente e para trás propostos por Rasmussen (1956), é possível
30
analisar o que é descrito pelos autores anteriormente citados, ou seja, se o setor energético é
ou não um setor-chave, que desencadeia efeitos para frente e para trás na economia brasileira.
Na Tabela 1 são apresentados os resultados para 14 setores da economia
1
. Aqueles
setores que apresentam valores maiores que a unidade tanto nas interligações para trás como
nas interligações para frente são considerados setores-chaves para a economia. O setor
energético possui valores maiores que a unidade apenas para as ligações para frente, em todos
os anos da análise (1997 a 2002). Apesar de não corroborar o que a maioria dos autores diz a
respeito do setor de infra-estrutura (neste caso o energético) ser um setor-chave, este resultado
é de grande importância já que indica que uma mudança unitária na demanda final de todos os
setores cria um aumento acima da média na demanda do setor energético. Em outras
palavras, caso haja uma pressão na demanda dos demais setores da economia, o setor
energético será fortemente demandado
2
.
De acordo com Araújo (2006), em vários países, como no Brasil, os investimentos em
infra-estrutura são, na sua maior parte, realizados pelo poder público. Myrdal (1972) destaca a
importância de o Estado Nacional tomar para si a realização dos serviços públicos, já que o
desenvolvimento se dá de forma desequilibrada devido à teoria da causação circular e
cumulativa
3
. Através de planos nacionais de desenvolvimento, o Estado deveria priorizar os
investimentos em áreas que têm o poder de aumentar a capacidade produtiva do país.
Segundo Myrdal (1972), alguns pontos em que os planos devem priorizar os
investimentos são: o aumento da disponibilidade de energia, podendo se utilizar até da
construção de novas usinas; o aumento da disponibilidade dos transportes, a elevação do nível
de produtividade da agricultura, por meio de investimentos em equipamentos, fertilizantes e
melhorias nos mecanismos de irrigação e a melhoria nos níveis de educação e saúde, dentre
outros.
1
A tabela original possui 80 produtos e 42 setores. Foi realizada uma agregação para transformá-la numa matriz
14 x 14 com a finalidade de fazer uma comparação com os setores da matriz inter-regional de insumo-produto
utilizada nesta dissertação, que possui 13 setores econômicos (agropecuária, mineração e pelotização, minerais
não metálicos, ferro e aço, metais não ferrosos e outras metalurgias, papel e celulose, química, alimentos e
bebidas, têxtil e vestuário, outras indústrias, comércios e serviços, transporte, serviços públicos), além dos dois
setores que serão tratados como híbridos que, em conjunto, são referentes ao setor energético da Tabela 1.
2
A verificação da forte demanda que o setor energético sofre dos demais setores da economia brasileira,
pressupõe que há a necessidade de maiores investimentos no setor, fato que não descarta a possibilidade de
importar energia de outros paises. A ANEEL (2008) destaca a importação de energia elétrica dos países vizinhos
como fonte alternativa para ampliar a oferta de energia no sistema elétrico brasileiro e, por diversas vezes, já
autorizou essa prática.
3
Segundo Myrdal (1972), a teoria da causação circular e cumulativa afirma que as transformações sociais e
econômicas não tendem ao equilíbrio, em outras palavras, relações estabelecidas entre espaços
desequilibradamente desenvolvidos, acarretariam uma trajetória crescente de agravamento das disparidades entre
os mesmos. Esta hipótese pode criar problemas graves, principalmente em países menos desenvolvidos caso o
Estado não intervenha e permita que os fatos sigam seu curso natural.
32
É necessário destacar que, em muitas vezes, a insuficiência de investimentos públicos
adequados nos setores de infra-estrutura leva à necessidade da realização das parcerias
público-privadas
4
(PPPs). Segundo Gregg (2006) tanto o setor privado como o público se
beneficiariam desse tipo de parceria. O setor privado passa a ter a oportunidade de negócios
em novas áreas e o setor público se beneficia já que os financiamentos ajudam a suportar a
pressão por investimentos em infra-estrutura. Segundo a autora, pode-se destacar também o
ganho em qualidade e de redução nos custos dos serviços prestados já que o setor privado
possui maior capacidade de inovação e de melhor gerir seus ativos, o que aumenta a
produtividade do projeto.
Gregg (2006) destaca a importância dessa parceria principalmente para os países em
desenvolvimento. É possível observar que em alguns países da América Latina, segundo
Pereira (2006) houve um aumento substancial dos investimentos privados, porém, em alguns
casos, esse aumento não foi suficiente para compensar a diminuição dos investimentos
públicos. Com relação ao setor elétrico brasileiro, Sales (2003) afirma que seriam necessários
investimentos de cerca de R$ 15 bilhões anuais para sustentar um crescimento de 3,4% do
PIB, sendo que R$ 10 bilhões deveriam ser provenientes da iniciativa privada.
Myrdal (1972) ressalta que os mecanismos da causação circular e acumulativa podem
gerar efeitos propulsores dos impulsos do desenvolvimento entre regiões e setores ou, de
maneira oposta, gerar efeitos regressivos. Os efeitos propulsores atuariam no sentido do
desenvolvimento das forças produtivas. Como efeito regressivo, pode ser citado, por exemplo,
uma infra-estrutura precária. Os planos nacionais de desenvolvimento teriam como objetivo
principal, aumentar a força dos efeitos propulsores.
2.3.2 Exportações de Minas Gerais e do Restante do Brasil
Nesta seção, são analisadas as exportações do estado de Minas Gerais e do restante do
Brasil. O exercício econométrico de insumo-produto a ser implementado nas seções
posteriores para calcular os impactos da variação de demanda sobre a estrutura de consumo
setorial e regional de energia elétrica (pressão de demanda) será realizado na variação das
exportações. A partir desse exercício, será possível quantificar pressões de demanda no
4
Segundo Gregg (2006 p.18), “as parcerias público-privadas (PPPs) são definidas como arranjos contratuais
entre o governo e o setor privado para a provisão de ativos e serviços que tradicionalmente são fornecidos pelo
setor público”.
33
consumo de energia elétrica provenientes de variações nas exportações que, nesta dissertação,
são fornecidas pelo módulo econométrico do modelo.
As exportações são um importante demandante de infra-estrutura. Isto pode ser visto
no estudo de North (1955) que, ao observar a história econômica dos Estados Unidos e do
Canadá, ressalta os esforços das novas regiões para prover melhoramentos em infra-estrutura
subsidiados pelo governo, para assim, além de promover uma melhoria no seu bem estar
econômico, reduzir custos com o intuito de melhorar a posição competitiva dos seus produtos
de exportação.
O autor utiliza da expressão “base de exportação” para tratar, coletivamente, dos
produtos de exportação de uma região e ressalta que, desde o início da história econômica dos
Estados Unidos e Canadá, o objetivo básico era explorar a terra e seus recursos, com o fim de
produzir bens para exportação. O desenvolvimento da região dependeu, em seu início, de sua
capacidade de produzir artigos exportáveis.
No processo de crescimento, o estudo das exportações, de acordo com Ferrari (2005 p.
1), “deriva da vertente teórica que considera o comportamento da demanda como o principal
elemento que determina a taxa de crescimento de um país, tendo como uma de suas bases o
princípio da demanda efetiva elaborada por Keynes (1982)”. O autor afirma que a dinâmica
dos componentes da demanda determina a dinâmica das economias capitalistas.
Segundo Ferrari (2005) o comportamento de uma economia fechada depende das
variáveis da demanda final, como o consumo e, principalmente, o nível de investimentos.
Com relação a uma economia aberta, o autor cita o trabalho de Harrod (1933) como um dos
pioneiros na comprovação do importante papel exercido pelas exportações líquidas. Este autor
comprova em seu trabalho que as exportações afetam o crescimento da economia via o
multiplicador de comércio exterior.
O comércio exterior é apontado por Krugman et al (2001) como importante para a
determinação do nível de bem-estar e da situação econômica de um país. De acordo com
Perobelli et al (2006c), impactos positivos podem ser gerados na economia a partir de maior
intensificação do comércio com o exterior. Quando um governo institui medidas
protecionistas, ele pode também estar colaborando para que haja um aumento nos preços
internos e para que a indústria local perca competitividade.
Para Vieira (1996), as exportações brasileiras se constituíam de, principalmente,
produtos agrícolas. Porém, com os avanços no processo de industrialização e devido aos
incentivos à exportação de produtos manufaturados e de maior valor adicionado, a partir de
meados da década de 1960, o país diversificou sua pauta de exportações. Alguns dos
34
instrumentos citados pelo autor que têm o poder de promover as exportações são: incentivos
fiscais, monetários e cambiais, além de investimentos em infra-estrutura.
Segundo Lima et al (1998), no caso do Brasil, se torna evidente a importância de se
revitalizar a capacidade exportadora da economia para reduzir a vulnerabilidade externa e
retomar o crescimento econômico devido à expansão das importações ocorrida após a
abertura da economia brasileira e, de forma mais significativa, após a estabilização econômica
com o Plano Real.
Por meio da Tabela 2 é possível observar a evolução do valor exportado pelo estado de
Minas Gerais e pelo restante do Brasil do ano de 1989 até o ano de 2006. É importante
destacar a expressiva participação do estado no total exportado pelo país, que chega a ser de
15,36% no ano de 1991. Observam-se, em ambas as regiões, uma forte queda do valor
exportado no ano de 1994 que pode ser explicada, em parte, pela implantação do Plano Real
em julho de 1994, que teve como uma de suas bases a utilização da âncora cambial. Segundo
Pimentel et al (2005), no momento dessa mudança cambial, R$ 1,00 equivalia a US$ 1,00,
representando uma sobrevalorização de 30% na moeda brasileira, fato que desfavoreceu o
setor exportador brasileiro.
O crescimento anual das exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil, para os
anos de 1990 a 2006, está representado nos Gráficos 1 e 2, respectivamente. Pode-se observar
que as maiores quedas nas exportações ocorreram no ano de 1995 em relação ao ano de 1994.
Elas foram resultantes, em parte, da implantação do Plano Real em julho de 1994 e tiveram
variações negativas de 32,55% no estado de Minas Gerais e de 30,45% no restante do Brasil.
Já o maior crescimento anual nas exportações aconteceu no ano de 1999 em relação ao ano de
1998 e foi resultante, em parte, da mudança da política cambial no início de 1999 que resultou
na desvalorização da moeda brasileira. Nesse período houve o crescimento de 20,24% das
exportações do estado de Minas Gerais e de 36,35% das exportações do restante do Brasil. É
importante destacar também que o crescimento das exportações das duas regiões em análise,
segue uma linha de tendência semelhante.
35
Tabela 2
Valor exportado por Minas Gerais e pelo restante do Brasil (em milhões de Reais)
Ano Minas Gerais restante do Brasil Participação de Minas Gerais no Total (%)
1989 25.494 160.826
13,68
1990 20.472 120.138
14,56
1991 22.574 124.431 15,36
1992
23.880 152.904
13,51
1993 24.059 161.356
12,98
1994 20.563 138.251
12,95
1995 13.870 96.153 12,61
1996 13.467 97.514
12,13
1997 16.685 105.610
13,64
1998 18.042 103.713
14,82
1999 21.694 141.417 13,30
2000 20.030 144.382
12,18
2001 20.958 181.301
10,36
2002 24.957 211.251
10,57
2003 24.097 212.301 10,19
2004 28.374 245.929
10,34
2005 29.725 230.501
11,42
2006 30.453 237.553
11,36
Fonte: Elaboração própria com base no AliceWeb/MDIC.
Nota: Os dados iniciais estavam expressos em Dólares, porém foram convertidos para Reais (R$) de agosto de
1994, de acordo com o IGP-DI calculado pela Fundação Getúlio Vargas.
Gráfico 1
Minas Gerais: crescimento anual das exportações (%)
-40,00
-30,00
-20,00
-10,00
0,00
10,00
20,00
30,00
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Ano
Taxa de Crescimento
Evolução das Exportações Linha de Tendência
Fonte: Elaboração própria com base no AliceWeb/MDIC.
36
Gráfico 2
Restante do Brasil: crescimento anual das exportações (%)
-40,00
-30,00
-20,00
-10,00
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Ano
Taxa de Crescimento
Evolução das Exportações Linha de Tendência
Fonte: Elaboração própria com base no AliceWeb/MDIC.
Por meio da Tabela 3 é possível observar a pauta de exportações do estado de Minas
Gerais e do restante do Brasil e constatar quais os principais setores exportadores de cada
região. Com relação ao estado de Minas Gerais, pode-se observar que 49,24% de sua pauta de
exportações é composta pelos setores mineração e pelotização e ferro e aço, fato que confirma
a especialização do estado neste tipo de produção. Já com relação ao restante do Brasil, é
possível comprovar a elevada representatividade na pauta de exportações de outros dois
setores: alimentos e bebidas e outras indústrias que, juntos, representam mais de 56,37% do
total exportado pela região.
Os destinos das exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil podem ser vistos
na Tabela 4. Assim como em suas pautas de exportações, os destinos das exportações
mineiras e do restante do Brasil possuem diferenças significativas. Por exemplo, o principal
destino das exportações de Minas Gerais é composto pelos países referentes ao restante do
mundo (36,51% do total exportado pelo estado), enquanto que, com relação ao restante do
Brasil o principal destino de suas exportações é o bloco econômico ALCA, com elevada
importância para os Estados Unidos (EUA) que representam 22,85% dos destinos das
exportações totais do restante do Brasil.
37
Tabela 3
Pauta de exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil (%)
Minas Gerais restante do Brasil
2,72 8,13
21,03 3,86
1,21 1,13
28,21 5,14
2,39 3,27
0,13 3,22
7,81 12,31
17,67 22,49
2,95 6,60
15,87 33,88
Alimentos e bebidas
Têxtil e vestuário
Outras indústrias
Ferro e aço
Metais não ferrosos e outras metalurgias
Papel e celulose
Química
Setores
Agropecuária
Mineração e pelotização
Minerais não metálicos
Fonte: Elaboração própria com base no AliceWeb/MDIC.
Obs: Esses setores foram obtidos através da compatibilização dos 99 capítulos NCM do banco de dados
AliceWeb/MDIC.
Obs: Dados referentes ao ano de 2003.
Tabela 4
Destinos das exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil (%)
Destinos Minas Gerais restante do Brasil
Argentina 4,33 6,24
EUA 17,95 22,85
MERCOSUL 5,05 7,77
NAFTA 21,99 28,23
ALCA 32,23 44,48
União Européia 31,26 25,70
Restante do Mundo 36,51 29,82
Fonte: Elaboração própria com base no AliceWeb/MDIC.
Obs: Dados referentes ao ano de 2003.
Tendo em vista o fato da forte dependência do setor energético por parte dos demais
setores e a importância da infra-estrutura como pré-condição para o crescimento e o
desenvolvimento, este trabalho tem como foco mensurar o impacto de variações no
componente exportação sobre o consumo setorial e regional de energia elétrica. Estas
informações aliados a dados de capacidade de oferta de energia são importantes no sentido de
desenvolver estratégias eficientes para garantir o suprimento adequado de energia elétrica. No
caso desta dissertação, tal análise será feita para o estado de Minas Gerais e o restante do
Brasil.
38
3 METODOLOGIA E BASE DE DADOS
Para verificar quais os impactos são gerados no consumo total, regional e setorial de
energia elétrica em decorrência de variações do componente exportação da demanda final,
tanto para Minas Gerais quanto para o restante do Brasil, esta dissertação se utiliza da
integração de dois procedimentos metodológicos.
Inicialmente, a econometria de séries temporais é utilizada para a construção de
modelos que expliquem as exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil. O objetivo
desses modelos é o de servir como base à construção de projeções do crescimento das
exportações para os anos de 2007 a 2010 (período referente ao segundo mandato do
presidente Lula). Posteriormente, essas projeções devem ser integradas ao modelo de insumo-
produto inter-regional híbrido para a construção do novo vetor de demanda total da economia
mineira e do restante do Brasil e a verificação de quais serão os impactos no consumo de
energia elétrica total e setorial.
3.1 METODOLOGIA
Nesta seção, são apresentadas as metodologias utilizadas nesta dissertação. Para isso,
esta é dividida em seis tópicos: 1) no primeiro, há a descrição da metodologia de insumo-
produto; 2) no segundo, descreve-se como é realizada a atualização da matriz de insumo-
produto Minas Gerais x restante do Brasil por meio da metodologia RAS; 3) no terceiro são
apresentados os procedimentos econométricos; 4) no quarto são descritos os mecanismos de
integração entre as metodologias de insumo-produto e econométrica; 5) no quinto, é
apresentada a metodologia utilizada para a aferição dos choques no setor de energia elétrica e;
6) por fim, há um resumo de todas as identidades a serem utilizadas nesta dissertação.
39
3.1.1 Metodologia de Insumo-Produto
Como afirmado, para a realização deste trabalho, será utilizada a metodologia do
modelo de insumo-produto inter-regional em unidades híbridas
5
. A utilização da metodologia
de insumo-produto mostra a relação dos fluxos de renda pela economia e permite que se
avaliem impactos de variações exógenas como o consumo do governo, o consumo das
famílias e as exportações (neste trabalho, a variação exógena se dá neste último componente).
A abordagem em unidades híbridas é uma extensão do modelo tradicional de insumo-produto
que, neste caso, consiste em incorporar à matriz de insumo-produto, duas linhas em cada
região que representam as vendas em unidades físicas dos setores energéticos (energia elétrica
e demais energéticos) e duas colunas em cada região que representam as compras destes dois
setores em unidades monetárias.
3.1.1.1 Modelo de Insumo Produto Inter-Regional
Segundo Miller e Blair (1985) a matriz inter-regional de insumo-produto descreve
fluxos monetários de bens e serviços entre diferentes regiões. Neste trabalho, em que será
analisada uma economia com duas regiões (Minas Gerais e restante do Brasil) e 13 setores
6
, a
formalização do modelo inter-regional ocorre, da seguinte maneira (Miller e Blair, 1985):
M
n
M
n
MM
nn
LM
n
ML
nn
ML
n
MMMM
n
MMML
n
ML
L
n
L
n
LM
nn
LM
n
LL
nn
LL
n
LLLM
n
LMLL
n
LL
Xyzzzz
Xyzzzz
Xyzzzz
Xyzzzz
11
11111111
11
11111111
(1)
5
É possível chegar aos totais de energia elétrica demandados, por meio do cálculo convencional da matriz
inversa de Leontief e a posterior conversão dos valores encontrados em unidades monetárias para unidades
híbridas, porém, segundo Hilgemberg (2004), para evitar inconsistências por meio deste cálculo, seriam
necessários que os fatores de conversão entre os setores e os preços da energia setoriais fossem os mesmos. Tais
hipóteses não são necessárias quando se utiliza o modelo de insumo-produto inter-regional em unidades híbridas.
6
Os setores apresentados nessa seção ainda não incluem a parte híbrida do modelo. Estes setores são:
agropecuária, mineração e pelotização, minerais não metálicos, ferro e aço, metais não ferrosos e outras
metalurgias, papel e celulose, química, alimentos e bebidas, têxtil e vestuário, outras indústrias, comércio e
serviços, transporte, serviços públicos.
40
Em que:
ij
z representa as vendas do setor i para o setor j,
i
y as vendas do setor i para
a demanda final e
i
X
o valor total da produção do setor i. O sobrescrito L representa a região
L (que, neste caso, equivale ao estado de Minas Gerais) e o sobrescrito M representa a região
M (que, neste caso, equivale ao restante do Brasil). Assim,
LL
ij
z e
MM
ij
z representam as vendas
intra-regionais do setor i para o setor j e
LM
ij
z
as vendas inter-regionais do setor i para o setor j.
A representação de (1) pode ser realizada também em notação matricial:
XYZi
n
2
(2)
Em que: Z é uma matriz 2n2n que representa as relações inter-setoriais, i
2n
é um vetor
unitário de ordem 2n1, Y é um vetor 2n1 cujos elementos são as demandas finais de ambas
as regiões e X é um vetor 2n1 cujos elementos são as produções totais de todos os setores de
todas as regiões.
O sistema (2) pode ser também expresso através da matriz de coeficientes técnicos:
1
)
ˆ
(
XZA
(3)
Em que: )(
ˆ
XdiagX .
Cada elemento de A é definido da seguinte maneira:
a
ij
= x
ij
/x
j
(4)
Assim é possível ver, por meio dessa relação, que a matriz de coeficientes técnicos
representa a relação fixa entre a produção de cada setor em relação aos seus insumos
7
, em
outras palavras, cada coeficiente de insumo é dado pela quantidade de insumos do setor i que
é necessária para a produção de uma unidade monetária de produto do setor j.
Os elementos da matriz A são denominados coeficientes de requisito direto e fornecem
informações sobre os efeitos imediatos de uma variação da demanda final. Eles podem ser
7
Esta é uma limitação do modelo de insumo-produto, já que as economias de escala são ignoradas. Esse sistema
utiliza-se apenas de retornos constantes de escala.
41
divididos entre coeficientes intra-regionais (
LL
ij
a e
MM
ij
a ) e coeficientes inter-regionais (
LM
ij
a e
ML
ij
a ), permitindo que a matriz A seja particionada em sub-matrizes:
MMML
LMLL
AA
AA
A
(5)
Em que:
LL
A
e
MM
A
representam as matrizes de coeficientes de insumo intra-
regionais e
LM
A
e
ML
A
representam as matrizes de coeficientes de comércio inter-regionais. O
sistema (2) pode ser re-escrito da seguinte forma:
X
Y
AX
(6)
Após algumas manipulações algébricas, obtém-se:
BY
X
(7)
Em que:
1
)(
AIB
corresponde à matriz inversa de Leontief.
3.1.1.2 Modelo de Insumo Produto Inter-Regional Híbrido
O modelo de insumo-produto inter-regional híbrido é uma extensão do modelo inter-
regional de insumo-produto que, nesta dissertação, consiste na incorporação de mais duas
linhas e mais duas colunas em cada região. Neste caso, as novas linhas do modelo descrevem
em unidades físicas (e.g. toneladas equivalentes de petróleo
8
) o total de vendas do setor de
energia elétrica para os outros setores da economia e o total de vendas dos demais setores de
energia para os outros setores da economia. As novas colunas descrevem em unidades
monetárias (Reais) o total de compras do setor energia elétrica dos demais setores e o total de
compras dos demais setores de energia dos outros setores da economia. Após essa
incorporação, é necessário recalcular a matriz inversa de Leontief devido aos novos fluxos da
matriz.
8
Segundo MME (2006) a tonelada equivalente de petróleo (tep) pode ser caracterizada como uma unidade
comum na qual se convertem as unidades de medida utilizadas para diferentes formas de energia.
42
Bullard e Herendeen (1975), Miller e Blair (1985), Casler e Blair (1997) e, em nível
nacional, Machado (2002) e Hilgemberg (2004) destacam que a utilização do modelo em
unidades híbridas é comprovadamente a maneira mais consistente para a análise de modelos
de insumo-produto de natureza físico-econômica envolvendo o uso de energia.
Assim a representação do modelo de insumo-produto inter-regional em unidades
híbridas pode ser feita da seguinte maneira
9
:
M
X
M
Y
MM
n
MM
n
MMML
n
ML
n
ML
M
X
M
Y
MM
n
MM
n
MMML
n
ML
n
ML
M
n
M
n
MM
nn
MM
nn
MM
n
ML
nn
ML
nn
ML
n
MMMM
n
MM
n
MMML
n
ML
n
ML
L
X
L
Y
LM
n
LM
n
LMLL
n
LL
n
LL
L
X
L
Y
LM
n
LM
n
LMLL
n
LL
n
LL
L
n
L
n
LM
nn
LM
nn
LM
n
LL
nn
LL
nn
LL
n
LLLM
n
LM
n
LMLL
n
LL
n
LL
EEEEEEEE
eeeeeeee
XYzzzzzz
XYzzzzzz
EEEEEEEE
eeeeeeee
XYzzzzzz
XYzzzzzz
211211
211211
2,1,12,1,1
112,11,1112,11,111
211211
211211
2,1,12,1,1
112,11,1112,11,111
(8)
Em que:
ij
z
representa as vendas do setor i para o setor j,
Y
as vendas do setor i para a
demanda final e
i
X o valor total da produção do setor i. O superescrito L representa a região
L (Minas Gerais) e o superescrito M representa a região M (restante do Brasil). Assim,
LL
ij
z
e
MM
ij
z
representam as vendas intra-regionais do setor i para o setor j e
LM
ij
z
e
ML
ij
z
as vendas
inter-regionais do setor i para o setor j. É possível observar a incorporação do setor energia
elétrica (n + 1) e do setor demais setores energéticos (n+2) em ambas as regiões. Os setores
LL
j
e
e
MM
j
e
representam as vendas intra-regionais de energia elétrica, medidas em unidades
físicas, para o setor j, e, por sua vez,
LM
j
e e
ML
j
e representam as vendas inter-regionais de
energia elétrica para o setor j. Já
L
Y
e
e
M
Y
e
representam as vendas de energia elétrica para a
demanda final e
L
X
e e
M
X
e representam a produção total de energia elétrica. Os setores
LL
j
E ,
MM
j
E
,
LM
j
E
e
ML
j
E
representam as vendas dos demais setores energéticos para o setor j,
medidos em unidades físicas. Já
L
Y
E
e
M
Y
E
representam as vendas dos demais setores de
9
Todas as representações da matriz de insumo-produto inter-regional hibrida são de ordem 30x30.
43
energia para a demanda final e
L
X
E e
M
X
E representam a produção total dos demais setores de
energia.
Em notação matricial este sistema pode ser definido da seguinte forma:
**
)2(2
*
XYiZ
n
(9)
Em que:
MM
MM
ML
ML
MM
LM
ML
LL
LMLL
LMLL
E
e
E
e
Z
E
Z
E
ee
ZZ
Z
*
(10)
M
Y
M
Y
M
L
Y
L
Y
L
E
e
Y
E
e
Y
Y
*
(11)
M
X
M
X
M
L
X
L
X
L
E
e
X
E
e
X
X
*
(12)
A matriz híbrida de coeficientes diretos é definida como:
1***
)
ˆ
(
XZA
(13)
Em que: )(
ˆ
XdiagX .
A partir da equação (13) é possível obter:
44
****
X
Y
X
A
(14)
E, após algumas manipulações algébricas:
***
Y
B
X
(15)
Em que
1**
)(
AIB .
3.1.2 Metodologia RAS
Miller e Blair (1985) destacam como a parte mais importante de uma matriz de
insumo-produto, os coeficientes técnicos que demonstram as relações entre os setores da
economia. Porém, a construção de uma matriz por meio de uma pesquisa econômica leva
muito tempo e consome muitos recursos financeiros, tanto em nível nacional como regional.
Além disso, há uma dificuldade para a divulgação das matrizes de insumo-produto.
Com o passar dos anos, ocorrem mudanças dos coeficientes técnicos em decorrência
de diversos fatores, entre os quais Miller e Blair (1985) citam: mudanças tecnológicas, um
grande crescimento na demanda de produtos de um setor específico, a invenção de novos
produtos, mudanças nos preços relativos e mudanças na produção doméstica para insumos
importados e de produtos importados para insumo internos. Por isso, nesta dissertação, são
realizadas as atualizações de matrizes de insumo-produto inter-regional para Minas Gerais x
restante do Brasil para os anos de 1997 a 2003.
Inicialmente devem ser definidos os consumos intermediários pela ótica das compras e
pela ótica das vendas para, em seguida, ser implementada a metodologia de ajuste bi-
proporcional, RAS
10
demonstrada em Miller e Blair (1985) para a construção das transações
econômicas intra e inter-setoriais. A técnica RAS possibilita a estimação de n
2
coeficientes
por meio de 3n informações do ano alvo. Em outras palavras, é necessário que se conheçam
os vetores de demanda total e de consumos intermediários (pela ótica das vendas e pela ótica
das compras) para se estimar os 676 coeficientes para Minas Gerais e o restante do Brasil.
Normalmente na literatura RAS, U
i
é utilizado para representar as vendas interi-
industriais do setor i, e V
i
é utilizado para representar as compras inter-industriais do setor i:
Segue a representação:
10
Alguns trabalhos, da literatura brasileira, que utilizam do ajuste RAS são Haddad e Domingues (2003) e
Porsse et al (2003).
45
n
U
U
U
U
2
1
(16)
n21
V .... V VV (17)
Estes dois vetores são também chamados U(1) e V(1) e, juntamente com o vetor de
demanda final X(1) e a matriz de insumo-produto do ano base de 1996 A(0), são os
instrumentos necessários para estimar a nova matriz A(1). Os algarismos zero (0) e um (1) que
aparecem entre parênteses representam, respectivamente, o ano base e o ano alvo.
O primeiro passo a ser seguido é usar a hipótese de que A(0) seja igual a A(1), ou seja,
que os coeficientes tenham permanecido estáveis. Ou seja, se iXA )]1()0([
^
(soma das linhas do
setor i) for igual a U
1
e )]1()0([
^
'
XAi (soma das colunas do setor i) for igual a V
1
, o ajuste está
terminado, representando que o coeficiente da matriz do ano base A(0) em conjunto com o
novo produto do ano alvo X(1) gera a própria matriz inter-industrial.
Porém, o que geralmente acontece, é que
1
)1( VV e
1
)1( UU . No caso de
)1(
1
ii
UU
, significa dizer que os elementos da linha i são maiores do que deveriam ser e no
caso de )1(
1
ii
UU , significa a dizer que os elementos da linha i são menores do que
deveriam ser.
Representando a taxa
1
/)1(
ii
UU
por
1
i
r
: quando
)1(
1
ii
UU
, esta taxa será menor que
a unidade. Multiplicando cada elemento da linha 1 de A(0) por essa taxa, cada um deles
estaria diminuindo, formando assim, um novo conjunto de coeficientes técnicos que, se
multiplicados por X(1) são iguais a U(1). Denotando
1
1111
1
1
)0( aar
,
1
1212
1
1
)0( aar
...
1
11
1
1
)0(
nn
aar
, essa nova mudança nos coeficientes constitui a primeira estimativa para
alcançar o alvo U
1
(1).
Da mesma forma, se
)1(
2
1
2
UU
,
1
22
/)1( UU
será maior que a unidade. Assim,
quando os elementos da linha 2 forem multiplicados por essa taxa, eles estarão aumentando
para que a soma desta coluna se iguale a U
2
(1). Os elementos dessa linha podem ser
representados por
1
2121
1
2
)0( aar ,
1
2222
1
2
)0( aar ...
1
22
1
2
)0(
nn
aar . Algebricamente, a
operação a ser feita é a multiplicação da linha 1 de A(0) por
1
1
r
, da linha 2 por
1
2
r
e assim
sucessivamente:
46
)0(
000
000
000
000
1
1
2
1
1
1
A
r
r
r
A
n
(18)
É necessário destacar que o sobrescrito, que neste caso é “1”, se refere à primeira
modificação nos coeficientes da matriz original (passo 1) tomado na técnica RAS.
Agora, representando:
1
1
2
1
1
1
000
000
000
000
n
r
r
r
R
(19)
Assim, o resultado da expressão (3) pode ser apresentado a seguir:
)0(
11
ARA (20)
Depois de realizado este procedimento para as linhas, é necessário verificar se a soma
das colunas V(1) para o ano alvo é captada pela nova matriz. Geralmente,
1
)1( VV
, gerando
a necessidade de se modificar a matriz A
1
coluna por coluna. O processo a se realizar é
semelhante ao efetuado para as linhas, se, por exemplo,
1
1
)1( VV , significa que a soma da
primeira coluna é maior que a mesma soma do ano alvo. A taxa
1
11
/)1( VV , denotada por
1
1
s ,
deve multiplicar
1
1
V
, transformando novamente os coeficientes:
2
11
a
,
2
21
a
...
2
1n
a
. O sobrescrito
“2” nos coeficientes denota a segunda modificação nos coeficientes da matriz original (passo
2). Da mesma forma, devem ser construídos:
1
22
1
2
/)1( VVs ...
11
/)1(
nnn
VVs .
Algebricamente, a operação a ser feita é a multiplicação da coluna 1 de A
1
por
1
1
s
, da coluna 2
por
1
2
s e assim sucessivamente:
47
1
1
2
1
1
12
000
000
000
000
n
s
s
s
AA
(21)
Agora, representando:
1
1
2
1
1
1
000
000
000
000
n
s
s
s
S
(22)
Assim, o resultado da expressão (3) pode ser apresentado a seguir:
112
SAA
(23)
As operações realizadas para as colunas e as linhas tem a seguinte forma:
112
)0( SARA (24)
Em que: A representa as matrizes de coeficientes (neste caso, o sobrescrito “2”
representa uma matriz modificada pela segunda vez e o “0” representa a matriz do ano base).
R é uma matriz diagonal de elementos que modificam as linhas e S é uma matriz diagonal que
modifica as colunas.
Observando a equação (24) sem as referências numéricas (que equivalem aos passos
do processo e ao ano da matriz), é justificado o nome “RAS” para esta metodologia. Caso os
valores encontrados não sejam semelhantes aos valores de U(1) e V(1), este processo deve ser
repetido quantas vezes forem necessárias
k
AAA ...,
43
até que se atinja os valores similares.
3.1.3 Modelo Econométrico
Para saber qual a pressão que variações no componente exportação exercem sobre o
consumo setorial e regional de energia elétrica, é necessário que se faça uma caracterização
48
deste componente. Nesta dissertação a estimação do componente exportação será realizada
com base em um modelo econométrico de séries de tempo para o período do primeiro
trimestre do ano de 1989 ao primeiro trimestre do ano de 2007.
Esta seção apresenta-se dividida em dois tópicos. O primeiro consiste na revisão da
literatura para os modelos econométricos já elaborados para as exportações brasileiras. Estes
modelos abrangem as exportações totais, setoriais ou de alguns produtos específicos da
economia brasileira para diversos destinos. O segundo consiste na discussão sobre a análise
de séries temporais. Este tópico está dividido da seguinte maneira: 1) teste da raiz unitária; 2)
teste de co-integração e 3) determinação do método de estimação a ser utilizado.
3.1.3.1 Escolha do Modelo
Com o objetivo de definir um modelo econométrico a ser construído para as
exportações totais do estado de Minas Gerais e do restante do Brasil, foi realizada uma
revisão na literatura de trabalhos já realizados em nível nacional que contivessem algum tipo
de modelo econométrico para as exportações. Ou seja, buscou-se algum modelo que
contemplasse exportações totais, setoriais ou de qualquer produto específico para o mundo
como um todo ou para outro país ou bloco de países. A síntese dos resultados da pesquisa está
disposta no Quadro 1.
Com relação a alguns resultados obtidos, pode-se destacar o trabalho de Barros et al
(2002) que encontrou coeficientes negativos para a renda interna e coeficientes positivos para
a taxa de câmbio real efetiva para todos os produtos agrícolas em estudo. Em outras palavras
pode-se dizer que quanto maior for a renda interna, menor é a exportação de produtos
agrícolas e quanto maior for a taxa de câmbio real efetiva, maior é a exportação dos produtos
agrícolas.
Cavalcanti e Ribeiro (1998) destacam a importância das condições de demanda do
mercado internacional (renda mundial e preços dos produtos exportados relativamente aos
bens substitutos) para as exportações de produtos básicos. As condições de demanda
internacional são novamente citadas em Miranda (2001), que especifica em seu trabalho que
as condições de demanda da União Européia são importantes para determinar as exportações
brasileiras de carne bovina in natura para o bloco, porém, devem-se destacar também as
condições domésticas no mercado de boi gordo e de carne que, além de influenciar nas
exportações, influencia também nos preços negociados.
50
Variável Dependente Variáveis Explicativas Ano/ Autor Características Método de Estimação
Índice de quantum exportado por
cada grupo de produtos
X
1
= Índice de preço de exportação de cada grupo de
produtos; X
2
= Índice de preço das vendas domésticas; X
3
= Índice de preço das importações dos países
industrializados; X
4
= Índice das importações dos países
industrializados; X
5
= Índice de produção física da
indústria em geral; X
6
= PIB; X
7
= Índice de produto
potencial; X
8
= Índice de utilização da capacidade
produtiva e X
9
= Dummies sazonais
1998/ Cavalcanti e
Ribeiro
Comportamento das
exportações de básicos,
semifaturados e manufaturados
Modelo Econométrico de Auto-
Regressão Vetorial (VAR) e Modelo
de Correção de Erros
Quantum exportado de produtos
agropecuários
X
1
= Índice de preços das exportações de produtos
agropecuários; X
2
= Taxa de utilização da capacidade
instalada e X
3
= Exportações totais mundiais
2000/ Carvalho e de
Negri
Estimação de equações de
importações e exportações para
produtos agropecuários
Modelo Econométrico de Auto-
Regressão Vetorial (VAR) e Modelo
de Correção de Erros
Quantidades demandadas e ofertadas
de exportações
X
1
= Preço das exportações; X
2
= Preço dos bens
competitivos no resto do mundo; X
3
= Renda real no resto
do mundo; X
4
= Nível de preço doméstico; X
5
= Taxa
média de subsídios; X
6
= Capacidade produtiva doméstica;
X
7
= Índice de ciclos domésticos (utilização da
capacidade) e X
8
= Taxa de câmbio nominal
1988/ Zini Júnior Funções de exportação e
importação para o Brasil,
sendo os resultados
diferenciados entre produtos
industrializados, agrícolas e
minerais e o total do comércio
Método dos Mínimos Quadrados em
Dois Estágios (MQ2E)
Valores exportados totais e
desagregados por produtos
manufaturados, semifaturados e
básicos
X
1
= Taxa de câmbio real; X
2
= Proxy para o nível de
renda mundial, X
3
= Indicador do nível de atividade
doméstica e X
4
= Dummies
1997/ Castro e
Cavalcanti
Estimações de equações para
as exportações e as
importações totais e
desagregadas
Modelo Econométrico de Auto-
Regressão Vetorial (VAR)
Quantidades exportadas dos produtos
agropecuários
X
1
= Preço do mercado interno do produto; X
2
= Taxa de
câmbio efetiva; X
3
= Preço das exportações; X
4
= Renda
nacional real e X
5
= Dummies sazonais
2002/ Barros, Bacchi
e Burnquist
Estimação de equações de
oferta de exportação de
produtos agropecuários
Método dos Mínimos Quadrados
Ordinários (MQO) com termo de
correção de erro no caso de variáveis
co-integradas
Vendas externas totais e preço de
venda de carnes bovinas brasileiras
para os EUA e a União Européia
X
1
= Proxy do preço de exportação; X
2
= Preço do boi e
da carne bovina no Brasil; X
3
= Preços internacionais; X
4
= Taxa de câmbio; X
5
= PIB doméstico; X
6
= Renda
externa; X
7
= Exportações mundiais; X
8
= Variável de
tendência; X
9
= Índice de sazonalidade e X
10
= Dummies
2001/ Miranda Vendas de carnes bovinas
brasileiras à União Européia e
aos Estados Unidos
Modelo ARIMA com o ajustamento
de um modelo de intervenção
Fonte: Elaboração própria.
51
É possível notar uma variação muito grande no que diz respeito à variável dependente
dos modelos apresentados. Elas podem ser descritas como índice de quantum exportado,
quantidade exportada ou valor exportado. Este trabalho se utilizará de valores em quantidades
monetárias, a exemplo de Castro e Cavalcanti (1997 p. 1) que fazem a seguinte afirmação:
“apesar do uso de índices de preço e quantum ser preferível do ponto de vista teórico, a
opção pelos dados em valor tem a vantagem de fornecer resultados aplicáveis diretamente à
análise da balança comercial do país”.
Devido à preferência por observações em valores monetários e à indisponibilidade de
séries de dados referentes às variáveis dependentes em nível estadual, neste trabalho, a
escolha é utilizar um modelo no qual as variáveis que explicam os valores exportados totais
são: uma proxy para o nível de renda mundial (expresso pelo nível de importações mundiais)
e a taxa de câmbio efetiva real. Assim, as equações a serem estimadas são as seguintes:
)()()( tcLogimpmundLogtotmgLog
(25)
)()()( tcLogimpmundLogtotrbLog
(26)
Em que: totmg representa o valor total exportado pelo estado de Minas Gerais,
impmund representa o total das importações mundiais, tc representa a taxa de câmbio efetiva
real e totrb representa o valor total exportado pelo restante do Brasil.
3.1.3.2 Procedimento de Estimação
Nesta seção será apresentada a metodologia econométrica a ser empregada na
construção do componente exportação do modelo econométrico de insumo-produto. A
exposição dessa metodologia nesta dissertação é apresentada de forma resumida e pode ser
encontrada em alguns livros e artigos de uma maneira mais detalhada, como por exemplo, em
Enders (2004) e Hamilton (1994).
Esta seção é dividida em três tópicos: 1) no primeiro, há a descrição do teste da raiz
unitária, que tem o intuito de definir se as séries temporais de dados utilizados são
estacionárias ou não; 2) no segundo tópico, descreve-se como é realizada a verificação da co-
integração das séries para saber se há a relação estável entre as séries no longo prazo e; 3) no
terceiro é apresentado como deve ser feita a determinação do método de estimação a ser
52
utilizado (se Modelo Econométrico de Auto-Regressão Vetorial – VAR ou Modelo de
Mecanismo de Correção de Erros – VEC) a partir das análises anteriores.
3.1.3.2.1 Teste de Raiz Unitária
Para a análise de modelos de séries temporais, inicialmente, é necessário saber se o
processo estocástico que gerou a série não varia em relação ao tempo, ou seja, se parte do
pressuposto da estacionariedade. Caso a série seja estacionária, Gujarati (2000) afirma que ela
evolui, com média e variância constantes ao longo do tempo, refletindo alguma forma de
estabilidade, alguma regularidade. Dessa forma, Pindyck e Rubinfeld (2004) afirmam que é
possível modelar o processo gerador de dados por meio de uma equação com coeficientes
fixos estimados a partir das observações passadas.
Para verificar se determinada série de tempo é estacionária ou não, deve ser realizado
o teste da raiz unitária. A existência de uma raiz unitária na série analisada implica em não-
estacionariedade da mesma, assim como a não existência de uma raiz unitária na série faz
com que ela seja estacionária. A literatura apresenta diferentes testes para verificar a
existência da raiz unitária nas séries analisadas. Um teste frequentemente utilizado é o teste de
Dickey-Fuller aumentado (Gujarati, 2000; Enders, 2004):
tit
p
i
itt
yaytaay
1
1
121
(27)
Em que:
1
a é o intercepto, t é a tendência, e
1
it
y representam os termos de diferença
defasados. Os resíduos são representados por
t
e são identicamente e independentemente
distribuídos. No teste de Dickey-Fuller aumentado, testa-se a hipótese nula de presença de
raiz unitária (
1
) contra a hipótese alternativa de que a série não possua uma raiz unitária
(
1
). O teste permite a verificação com a presença ou não da constante e/ou tendência.
Segundo Enders (2004), o teste de raiz unitária é viesado quando há a presença de
quebras estruturais na série. Por isso, no caso da série em analise possuir quebras estruturais, é
necessário que se utilize o procedimento do teste de raiz unitária com quebra estrutural de
Perron. Para a realização deste teste, inicialmente, é preciso determinar as datas das quebras
estruturais das séries para, em seguida prosseguir com o mesmo.
53
Para determinar a data da quebra, Perron (1997) apud in Gonçalves et al (2003),
defende como primeira escolha, a suposição de exogeneidade. Isso significa dizer que as datas
das quebras, segundo Gonçalves et al (2003 p. 88): “estão relacionadas a eventos exógenos,
nos quais a teoria econômica sugere fatos com efeitos importantes na economia como a crise
de 1929 e o choque do petróleo de 1973”.
Com as datas das quebras estruturais determinadas, deve-se realizar o seguinte
procedimento (Enders, 2004): primeiro deve-se regredir a variável em análise (
t
y ) em relação
a uma constante (
0
a ), a uma tendência determinística (
t
) e a uma variável dummy (
L
D )
referente à quebra estrutural:
t
Lt
yDtaay
^
220
(28)
Em seguida, deve-se implementar uma nova regressão que tenha como variável
dependente os resíduos encontrados na primeira regressão (
t
y
^
) e como variáveis explicativas
os próprios resíduos defasados em um período (
1
^
t
y
).
t
tt
yay
1
^
1
^
(29)
A hipótese nula de presença de raiz unitária não pode ser rejeitada caso o coeficiente
do resíduo defasado seja superior ao seu respectivo valor crítico de acordo com a distribuição.
De acordo com Pindyck e Rubinfeld (2004), geralmente as séries temporais tem a
propriedade desejável de serem estacionárias quando são diferenciadas por uma ou mais
vezes. Daí surge a necessidade de caracterizar o termo de homogeneidade ou ordem de
integração de uma série, que, se refere ao número de vezes que a mesma deve ser diferenciada
para se tornar estacionária.
3.1.3.2.2 Teste de Co-Integração
Segundo Enders (2004), co-integração se refere a uma combinação linear de variáveis
não-estacionárias. A necessidade de se estudar esse conceito surge devido à importância de
seu uso para as séries não-estacionárias. No caso de duas ou mais variáveis apresentarem uma
54
tendência de equilíbrio de longo prazo, ou seja, serem co-integradas, mesmo que elas sejam
não-estacionárias, a diferença entre elas será estável, estacionária.
De acordo com Enders (2004), os componentes do vetor
),...,,(
21 ntttt
xxxX
são
chamados de co-integrados de ordem d, b, se eles atenderem a duas condições que são: 1)
todos os componentes devem ser integrados de ordem d, ou seja, é necessário que todas as
séries sejam integradas de mesma ordem e 2) deve haver um vetor ),...,,(
21 n
tal que
a combinação linear de
tt
XZ
seja integrada de ordem )( bd
, com 0
b . Isto significa
dizer que a combinação linear das variáveis resulte em uma série com ordem de integração
menor. Tendo sido satisfeitas ambas as condições, o vetor co-integrado de ordem d, b pode
ser representado por ),(~ bdCIX
t
.
Para testar se as séries são co-integradas, nesta dissertação será utilizado o teste de
Johansen. De acordo com Enders (2004), esse teste nada mais é que uma generalização
multivariada do teste de Dickey-Fuller. Partindo de um sistema multivariado integrado de
ordem I(1) com representação VAR e erros normais, realiza-se o teste para o posto de co-
integração:
tptpttt
YAYAYAAY
...
22110
(30)
Em que:
o
A
é um vetor de constantes,
p
AA ...
1
representam as matrizes de coeficientes,
t
Y
é um vetor de ordem (n x 1) e
),0(~
t
.
Após algumas manipulações algébricas a expressão (30) pode ser representada da
seguinte forma:
tptt
p
i
it
YYY
1
1
1
(31)
Em que:
p
i
i
AI
1
e
i
j
ji
AI
1
.
O rank da matriz
determina o número de co-integrações existentes entre as p
variáveis. Se rank (
) = 0, a matriz é nula e a equação (31) deve ser representada por um
VAR em primeiras diferenças, porém se rank (
) = 1, existe um vetor de co-integração e se
55
1 < rank (
) < n, existem múltiplos vetores de co-integração. O número de vetores de co-
integração distintos é dado pela observação do número de raízes características significativas
de
, que equivalem ao próprio rank de
e podem ser representadas por
.
A partir a partir da determinação do rank podem ser realizados dois tipos de testes, que
são: o teste traço e o teste de máximo autovalor. O primeiro verifica qual é o número máximo
de vetores co-integrados, e o segundo testa a existência de r vetores de co-integração contra a
alternativa de existência de r + 1 vetores. Os testes são representados a seguir:
)1(ln)(
^
1
i
n
ri
traço
Tr
(32)
Em que:
i
^
é o número de valores estimados dos autovalores obtidos na matriz
e T
é o número de observações. A hipótese nula do teste é de que
i
^
= 0. Caso esta hipótese seja
rejeitada, o teste deve ser realizado para verificar a presença de r+1 vetores de co-integração:
)1ln()1,(
1
^
max
r
Trr
(33)
Em que: a hipótese nula do teste é de que
1
^
r
= 0. A não rejeição da hipótese nula
indica a presença de r vetores de co-integração.
3.1.3.2.3 Determinação do Método de Estimação a ser Utilizado
Tendo definido a ordem de integração das variáveis e se as séries são co-integradas ou
não, pode-se partir para a determinação do método de estimação a ser utilizado. No caso das
variáveis serem integradas de ordem zero I(0), utiliza-se o Modelo Econométrico de Auto-
Regressão Vetorial irrestrito (VAR irrestrito). Se as séries forem integradas de ordem um I(1),
deve-se realizar os testes de co-integração. Mattos et al (2005) afirmam que se não houver co-
integração das séries, deve-se estimar um modelo VAR irrestrito e, caso haja a co-integração
entre as séries, deve-se incorporar um mecanismo de correção de erros. Qualquer processo
VAR de ordem p pode ser escrito da seguinte maneira (Enders, 2004; Hamilton, 1994):
tptpttt
YAYAYAAY
...
22110
(34)
56
Em que:
t
Y é um vetor de k variáveis endógenas,
o
A é um vetor de constantes,
p
AA ...
1
que representam as matrizes de coeficientes e
t
é a matriz dos resíduos do tipo ruído branco.
O VAR irrestrito apresentado na equação (34), também pode ser modificado para se
transformar em um Modelo Vetorial de Correção de Erros (VEC), que pode ser expresso
como (Enders, 2004):
tktktttt
YYYYY
221110
(35)
Em que:
0
é um vetor (n x 1) de termos do intercepto,
i
é um vetor de coeficientes
de ordem (n x n),
é uma matriz com elementos
jk
, em que pelo menos um elemento tem
que ser diferente de zero e
t
é um vetor de erros (n x 1).
O vetor de erro pode ser representado a seguir (Enders, 2004):
tititt
YYY
01
(36)
No caso de, todas essas variáveis serem integradas de mesma ordem, por exemplo, se
as séries forem integradas de ordem um, se toda expressão do lado direito for estacionária,
1
t
Y
também deve ser estacionária. Se todos os elementos de
forem iguais a zero, não há a
necessidade da construção do vetor de erro, e a expressão (35) deve passar a ser representada
como um VAR tradicional (34) em primeiras diferenças. No caso das variáveis do termo
serem co-integradas, a equação (nas diferenças) deverá incluir uma variável para medir o
desvio em relação ao equilíbrio de longo prazo (defasada de n períodos). A utilização de um
mecanismo de correção de erros evita que haja perda de informações de longo prazo originada
pela diferenciação das séries para torná-las estacionárias.
3.1.4 Integração de EC+IP
Após a definição do componente exportação e da metodologia que deve ser usada para
a estimação do mesmo, é necessário fazer sua integração com a matriz de insumo-produto
inter-regional híbrida descrita na seção 3.1.1.2. Esta integração
11
caracteriza um modelo
11
Segundo Rey (2000) existem três estratégias de integração de modelos econométricos e de insumo-produto:
ligação (linking), determinação múltipla (embedding) e acoplagem (coupling). Neste trabalho, a estratégia de
57
econométrico de insumo-produto. Rey (1999) aponta que uma motivação importante à
construção deste modelo é a superação de limitações que os dois (econométrico e de insumo-
produto) isoladamente possuem.
Na Tabela 5 é possível ver as características de cada modelo separadamente e dos dois
quando utilizados em conjunto. Rey, West e Janikas (2004) ressaltam o fato das relações
inter-setoriais presentes na matriz de insumo-produto serem estáticas e determinísticas,
devido, em parte, à construção dos coeficientes técnicos. Esta limitação, a falta de
sensibilidade a variações no preço, assim como outras limitações do modelo de insumo-
produto são superadas com a integração ao modelo econométrico. Da mesma maneira, a
desagregação setorial que não está presente no modelo econométrico passa a existir quando se
integram os dois modelos.
Tabela 5
Comparação entre os modelos de insumo-produto, econométrico e econométrico de
insumo-produto
Característica
Insumo-Produto
Econométrico
Econométrico + Insumo-Produto
Dinâmico X X
Desagregado X X
Sensível ao Preço X X
Análise de Impacto X X X
Direcionado à Demanda X X X
Previsão X X
Inferência X ?
Multi-Regional X X ?
Fonte: Rey (1999).
Nota: ? significa complicações geradas pela integração dos modelos econométrico e de insumo-produto.
3.1.4.1 Definição da Estratégia de Integração a ser Utilizada
Nesta dissertação, a estratégia de integração entre o modelo econométrico e o modelo
de insumo-produto a ser utilizada é a estratégia da ligação (linking). Rey (1999) destaca que
esta estratégia pode ocorrer em dois sentidos: 1) o modelo econométrico é exógeno ao modelo
de insumo-produto e 2) o modelo de insumo-produto é exógeno ao modelo econométrico. No
caso deste trabalho, o modelo econométrico é exógeno ao modelo de insumo-produto.
integração realizada será a de ligação que, segundo Mattos et al (2005), um dos modelos, que neste caso é o
econométrico é exógeno ao outro (modelo de insumo-produto). Nas demais estratégias, os módulos apresentam
uma retroalimentação simultânea.
58
Segundo L`Esperance (1981) apud in Rey (1999) é preferível especificar o choque de
demanda como endógeno a este ser determinado como exógeno pelo próprio analista. De
acordo com Rey (1999), isto pode ser realizado por meio de modelos que especifiquem os
componentes das demanda final
12
(
j
Y
).
Segundo Rey (1999), tendo sido especificado um modelo econométrico para cada
variável endógena da demanda final, a representação deste modelo econométrico pode ser
feita da seguinte maneira:
NEhGhIhChY
NEjGjIjCjj
(37)
Com:
i
j
NEj
i
j
Gj
i
j
Ij
i
j
Cj
hhhh
1111
1111
Neste caso, a ligação entre o módulo econométrico e o módulo de insumo-produto
seria representada como a própria forma reduzida da matriz de insumo-produto, onde a
demanda final Y apresenta variações em todos os seus componentes:
YAIX
jj
1
)( (38)
Para o caso específico deste trabalho, é importante destacar a dificuldade em construir
um modelo econométrico de séries temporais para todos os componentes da demanda final,
devido à não existência de séries de dados para todos estes componentes em nível estadual.
Além desse fator, o foco desta dissertação se concentra nos impactos específicos das
exportações sobre os setores de energia elétrica de Minas Gerais e do restante do Brasil, por
isso o componente exportação foi definido como endógeno ao modelo econométrico e
exógeno ao modelo de insumo-produto, com os demais componentes da demanda final
constantes e referentes ao ano de 2003. A representação deste sistema integrado pode ser
ilustrada da seguinte maneira
13
:
12
Em seu trabalho, Rey (1999) cita como exemplo, a realização de um modelo que explique o componente
consumo privado:
CC
ZC , em que
C
Z é um vetor de determinantes do consumo,
C
representa os
parâmetros determinados por métodos econométricos e
é um termo de erro estocástico.
13
Todos os dados a serem utilizados nos cálculos dessa dissertação são referentes ao ano de 2003, com exceção
dos valores projetados para as exportações para os anos de 2007 a 2010. É importante destacar que os valores
exportados por Minas Gerais e o restante do Brasil nos anos de 2004 a 2006 entram no cálculo do modelo
econométrico, porém não são realizados cálculos para quantidades de energia elétrica consumidas nesses anos.
59
RB
MG
RBRBRBMG
MGRBMGMG
RB
MG
Y
Y
AA
AA
I
I
X
X
*
*
**
**
0
0
*
*
1
(39)
Em que:
MG
X
*
e
RB
X
*
representam as variações de produção total do estado de
Minas Gerais e do restante do Brasil, respectivamente. I representa uma matriz identidade, 0
representa uma matriz nula,
MGMG
A
*
e
RBRB
A
*
representam as matrizes híbridas de
coeficientes intra-regionais,
MGRB
A
*
e
RBMG
A
*
representam as matrizes híbridas de
coeficientes inter-regionais.
MG
Y
*
e
RB
Y
*
representam as variações nas demandas finais
de Minas Gerais e do restante do Brasil, respectivamente e são, ambas, representadas a seguir:
Variar
MG
teCons
MGMGMGMG
EGICY *****
tan
(40)
Variar
RB
teCons
RBRBRBRB
EGICY *****
tan
(41)
Em que: os componentes consumo
MG
C e
RB
C , investimentos
MG
I
e
RB
I
e gastos do
governo
MG
G
e
RB
G
terão valores constantes do ano de 2003 e os componentes exportações
MG
E
e
RB
E
irão variar de acordo com o modelo econométrico a ser elaborado.
3.1.5 Impactos no Consumo de Energia Elétrica
Com o intuito de verificar quais os impactos que a evolução das exportações de Minas
Gerais e do restante do Brasil pode exercer sobre o consumo de energia elétrica por setor,
deve-se utilizar da seguinte metodologia (Miller e Blair, 1985):
Inicialmente são calculados os coeficientes diretos de uso de energia elétrica
demandados por Minas Gerais e pelo restante do Brasil:
1
^
*)(
XED
MGMG
(42)
1
^
*)(
XED
RBRB
(43)
60
Os elementos das matrizes
MG
D e
RB
D correspondem a, respectivamente,
*
/
jkjMGkjMG
Xed
e
*
/
jkjRBkjRB
Xed
. Em outras palavras, eles correspondem às quantidades
de energia elétrica diretamente requeridas do estado de Minas Gerais e do restante do Brasil,
respectivamente, para a produção de uma unidade monetária de produto do setor j. X*
corresponde ao vetor de demanda total híbrida da economia.
Para calcular o total de energia elétrica requerido nos anos da projeção econométrica
devem-se efetuar os seguintes cálculos:
*
^
XDE
MGMG
(44)
*
^
XDE
RBRB
(45)
Em que:
MG
E e
RB
E correspondem ao total de energia elétrica demandados, por ano
(em tep), do estado de Minas Gerais e do restante do Brasil, respectivamente.
MG
D e
RB
D são
os coeficientes diretos de energia elétrica de Minas Gerais e do restante do Brasil,
respectivamente, e X* é o vetor de demanda total híbrida diagonalizado, que varia de acordo
com o nível de exportações do ano em análise (2007 a 2010).
A partir dessas expressões pode-se chegar à seguinte afirmação:
MGyMGMG
FEXD *
(46)
RByRBRB
FEXD * (47)
Em que:
yMG
E e
yRB
E correspondem à demanda final da energia elétrica de Minas
Gerais e do restante do Brasil, respectivamente, e
MG
F e
RB
F representam suas respectivas
demandas totais de energia elétrica. Estas expressões são análogas à expressão (6) que
corresponde ao sistema tradicional de insumo-produto.
No sistema básico de insumo-produto também é possível fazer a seguinte relação:
YAIXYAX
1
)(
em que a matriz inversa de Leontief representa os requerimentos de
61
unidades monetárias. Utilizando-se
1
*)(
AID
MG
e
1
*)(
AID
RB
como as matrizes dos
requerimentos de energia elétrica de cada região em unidades híbridas, chega-se à relação:
**)(*
1
YAIDXD
MGMG
(48)
**)(*
1
YAIDXD
RBRB
(49)
Assim são expressas as demandas totais de energia elétrica para um dado nível de
demanda final.
3.1.6 Identidades Básicas
O conjunto de identidades básicas que formam o modelo proposto nessa dissertação é
o seguinte:
**)(*
1
YAIX
***** EGICY
*****
______
EGICY
1
^
*)(
XeD
*
^
XDe
FEDX
y
*
**)(*
1
YAIDDX
Em que:
*
X
corresponde ao vetor híbrido da produção total da economia;
1
*)(
AI
representa a matriz inversa de Leontief híbrida e
*
Y
é o vetor híbrido de demanda final, que é
composto dos componentes: consumo final híbrido ( *C ), formação bruta de capital fixo
híbrida (
*
I
), gastos do governo híbrido ( *G ), todos estes valores constantes e
*
E
que
corresponde ao vetor híbrido de exportações (sendo que as exportações energéticas são, por
pressuposição iguais a zero).
D
representa um vetor linha da quantidade de energia elétrica
diretamente requerida por setor,
e
representa um vetor linha do total de energia elétrica
62
requerido por setor e
y
E representa a demanda final de energia elétrica, que, nesta
dissertação, é mantida constante ao longo dos anos. O sistema
**)(*
1
YAIDDX
é
semelhante ao sistema
**)(*
1
YAIX
, só que expressa as demandas de energia elétrica
em tep.
3.2 BASE DE DADOS
Para alcançar o objetivo dessa dissertação de uma forma mais consistente, são
realizadas as atualizações de matrizes de insumo-produto inter-regional para Minas Gerais x
restante do Brasil para os anos de 1997 a 2003. Para isso, os dados utilizados são a matriz de
insumo-produto Minas Gerais x restante do Brasil (BDMG e FIPE, 2002) referente ao ano de
1996, dados das contas nacionais e contas regionais disponibilizados pelo IBGE (2007) e as
matrizes de insumo-produto estimadas por Guilhoto e Sesso Filho (2005) para o Brasil para os
anos de 1997 a 2003.
Com a finalidade de obter dados específicos do setor de energia elétrica e demais
energéticos (lenha, petróleo e gás natural, carvão e outros, produtos energéticos de cana-de-
açúcar e resíduos energéticos) para serem inseridos na matriz de insumo-produto inter-
regional atualizada para o ano de 2003, foram utilizados dados do Balanço Energético
Nacional de 2006 do Ministério de Minas e Energia (MME, 2006) e no 20º Balanço
Energético do Estado de Minas Gerais da Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG,
2006) referentes ao ano de 2003.
É importante destacar que a matriz de insumo-produto inter-regional para o estado de
Minas Gerais e o restante do Brasil apresenta uma estrutura setorial diferente da apresentada
nos balanços energéticos destas mesmas regiões e dos dados de exportações do sistema
Aliceweb. Por isso fez-se necessário realizar uma compatibilização setorial que levou a uma
matriz de 15 setores (ver Anexo 1).
Os dados utilizados para a construção do modelo econométrico para as exportações
são os seguintes: 1) o total das exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil obtidos
através do Aliceweb/MDIC (2007); 2) uma proxy para o nível de renda mundial que é
expressa pelo nível de importações mundiais e foi obtida na pesquisa do Fundo Monetário
Internacional, disponibilizada no IPEA (2007) e 3) a taxa de câmbio efetiva real que é
calculada pela média ponderada do índice de paridade do poder de compra dos 16 maiores
parceiros comerciais do Brasil e obtidos no IPEA (2007). Todos estes dados são trimestrais e
63
abrangem o período do primeiro trimestre de 1989 ao primeiro trimestre de 2007. Todos estes
dados em valores monetários foram convertidos para Reais (R$) de agosto de 1994, de acordo
com o IGP-DI calculado pela Fundação Getúlio Vargas. É importante destacar que os demais
componentes da demanda final (consumo final, gastos do governo e formação bruta de capital
fixo) são apresentados nessa dissertação a preços correntes do ano de 2003.
3.2.1 Atualização da Matriz Inter-Regional de Insumo-Produto Minas Gerais x Restante
do Brasil
Para a construção dos consumos intermediários pela ótica das compras e pela ótica das
vendas (necessários para a implementação da metodologia RAS) é necessário que sejam
seguidos os seguintes passos:
- Construção dos vetores de demanda total e valor adicionado:
Inicialmente, todos os dados provenientes do IBGE (2007) de demanda total e valor
adicionado, são compatibilizados de acordo com a estrutura setorial utilizada nesta dissertação
(ver Anexo 2).
Um ponto importante a ressaltar é que as Contas Regionais do IBGE apresentam os
dados agregados para o Setor Industrial. Assim sendo, para efeitos de abertura e atualização
da matriz foram considerados como Setor Industrial os seguintes setores: a) Indústria de
transformação; b) Serviços Industriais de Utilidade Pública (S.I.U.P); c) Construção e d)
Comunicações. Portanto, o somatório destes setores foi utilizado para obter os valores para os
setores minerais não metálicos, ferro e aço, metais não ferrosos e outras metalurgias, papel e
celulose, química, alimentos e bebidas, têxtil e vestuário e outras indústrias da matriz de
insumo-produto Minas Gerais x restante do Brasil. A distribuição se deu com base na
estrutura de participação do ano de 1996. Este procedimento foi realizado, separadamente
para os setores referentes ao estado de Minas Gerais e, para os setores nacionais. Para o
cálculo dos setores do restante do Brasil, foi realizada a subtração dos setores do Brasil pelos
de Minas Gerais.
Depois de realizado este procedimento, os vetores de demanda total e valor adicionado
por setor de cada região, são construídos. Esses valores são distribuídos percentualmente para,
posteriormente, serem utilizados na ponderação dos valores disponíveis na matriz insumo-
produto nacional de Guilhoto e Sesso Filho (2005)
14
.
14
Cabe ressaltar que todos os procedimentos de atualização da matriz de insumo-produto Minas Gerais x
restante do Brasil foram realizados de forma consistente com os dados nacionais (Matrizes de insumo-produto
64
- Construção do vetor impostos e importações:
Para a construção do vetor composto por impostos e importações, é utilizada a
estrutura percentual destes encontrada na matriz de insumo-produto inter-regional de 1996
(BDMG e FIPE, 2002) para, em seguida, distribuir setorialmente o total disponível em
Guilhoto e Sesso Filho (2005). Assim, através da subtração do valor adicionado, impostos e
importações da demanda total, é possível encontrar o consumo intermediário sob a ótica das
compras.
- Consumo intermediário pela ótica das vendas:
Para encontrar o consumo intermediário pela ótica das vendas, é necessário ainda que
se construa o vetor de demanda final. Para isso, foram efetuadas duas etapas: na primeira, o
vetor de absorção interna (consumo privado, gastos do governo e formação bruta de capital
fixo) é construído com base na utilização da estrutura percentual da matriz de insumo-produto
de 1996 para ponderar os totais disponibilizados por Guilhoto e Sesso Filho (2005) para os
anos seguintes.
Na segunda, o vetor de exportação que é o vetor de maior destaque nessa dissertação é
construído da seguinte maneira: inicialmente os 80 setores da matriz de usos e recursos
(Guilhoto e Sesso Filho, 2005) são compatibilizados em 14 setores
15
e é observada a
participação percentual de cada um no total. Deve ser feita uma observação com relação ao
setor energético, que, nesta dissertação é tratado como não exportador e, portanto não entra
nessa distribuição percentual. O total, em unidades monetárias, de cada um desses setores é
dividido de acordo com a origem de sua exportação (se Minas Gerais ou restante do Brasil)
segundo o ano de 1996. O consumo intermediário pela ótica das vendas é obtido subtraindo-
se o vetor absorção interna e o vetor exportação do vetor de demanda total.
A representação esquemática da matriz de insumo-produto inter-regional atualizada
pode ser observada na Figura 1. Nela estão representadas todos os vetores especificados nesta
seção, além das transações inter-industriais determinadas pela técnica RAS, tanto de forma
intra-regional (A e A’) como de forma inter-regional (B e B’).
nacional estimada por Guilhoto e Sesso Filho (2005) e Contas Nacionais do IBGE). Assim sendo, a agregação da
matriz de insumo-produto Minas Gerais x restante do Brasil leva aos resultados nacionais.
15
Setor energético, agropecuária, extrativa mineral, minerais não metálicos, ferro e aço, metais não ferrosos e
outras metalurgias, papel e celulose, química, alimentos e bebidas, têxtil e vestuário, outras indústrias, comércio
e serviços, transporte e serviços públicos.
66
Algumas diferenças referentes à matriz inter-regional de insumo-produto Minas Gerais
x restante do Brasil (BDMG e FIPE/USP, 2002) e à matriz inter-regional de insumo-produto
atualizada para o ano de 2003 podem ser observadas por meio dos multiplicadores de
produção
16
dos setores mineiros e do restante do Brasil que estão dispostos no Anexo 3
(multiplicadores relativos ao ano de 1996) e no Anexo 4 (multiplicadores relativos ao ano de
2003). Estes anexos demonstram que ocorreram mudanças na estrutura da matriz com o
passar dos anos. Como exemplo, é possível citar que o setor mineiro que desencadeava
maiores níveis de produção na economia intra-regional no ano de 1996 era o setor de ferro e
aço, enquanto que no ano de 2003 passou a ser o setor de minerais não metálicos. Com
relação à economia do restante do Brasil, o setor de minerais não metálicos também passou a
ser o setor de maior multiplicador de produção intra-regional, posto que era do setor de
alimentos e bebidas no ano de 1996.
Nos Anexos 5 a 30, estão apresentadas as estruturas percentuais das compras e das
vendas de cada setor regional (Minas Gerais e restante do Brasil) para os anos de 1996 e
2003. Novamente, é possível observar mudanças ocorridas nas transações inter-setoriais,
como por exemplo, por meio do Anexo 11 pode-se observar que, proporcionalmente, o setor
de ferro e aço mineiro passou a comprar menos do próprio setor mineiro (de 42,27% do total
de suas compras em 1996 para 37,87% de suas compras em 2003) e passou a comprar mais do
setor de ferro e aço do restante do Brasil (de 18,17% do total de suas compras em 1996 para
25,07% de suas compras em 2003). Outra consideração pode ser feita quando observado o
Anexo 20, em que fica comprovado que, proporcionalmente, o setor de alimentos e bebidas
do restante do Brasil passou a comprar mais do setor agropecuária do restante do Brasil (de
45,72% do total de suas compras em 1996 para 64,82% de suas compras em 2003) e diminuiu
suas compras intra-setoriais (de 23,90% do total de suas vendas em 1996 para 13,30% de suas
vendas em 2003). Com relação às vendas desse setor é possível observar que aumentaram,
proporcionalmente, para o setor de comércio e serviços do restante do Brasil (de 21,25% do
total de suas vendas em 1996 para 32,35% de suas vendas em 2003).
16
“Um multiplicador de produção para o setor j é definido como o valor total de produção de todos os setores
da economia que é necessário para satisfazer o valor de um dólar (uma unidade monetária) na demanda final
do produto do setor j”. (MILLER e BLAIR, 1985, p. 102, tradução do autor).
67
3.2.2 Tratamento dos Dados da Matriz de Insumo-Produto
Depois de realizada a atualização da matriz de insumo-produto inter-regional para
Minas Gerais x restante do Brasil, deve ser implementada a inserção do componente híbrido
17
na mesma a fim de analisar os impactos setoriais e regionais no consumo de energia elétrica,
decorrentes de variações nos níveis de exportações.
Inicialmente, para a inserção da coluna referente às compras de setor energético em
valores monetários, são efetuados os seguintes passos: 1°) a matriz inter-regional deve ser
transformada em uma matriz nacional 13x13 com os novos valores; 2°) a matriz de insumo-
produto estimada por Guilhoto e Sesso Filho (2005) para o ano de 2003 deve ser
compatibilizada em 14 setores
18
para saber qual o percentual transacionado pelo setor
energético na economia; 3°) esse percentual deve ser aplicado no 1° passo para saber qual o
valor a se distribuir na coluna referente ao setor energético; 4°) retornando à matriz inter-
regional, o total referente às colunas deve ser distribuído de acordo com o total transacionado
por cada região da matriz (transações intra e inter-regionais) e; 5°) por fim, as colunas
referentes aos setores energéticos de Minas Gerais e do restante do Brasil devem ser divididos
entre energia elétrica e demais energéticos de acordo com a representatividade desses dois
setores em cada uma das regiões.
Para a inserção das linhas referentes aos setores energéticos (energia elétrica e demais
energéticos) em toneladas equivalentes de petróleo, os valores do Balanço Energético
Nacional (MME, 2006) e do Balanço Energético do Estado de Minas Gerais (CEMIG, 2006)
devem ser compatibilizados de acordo com a estrutura da matriz inter-regional construída
nessa dissertação (ver Anexo 31). Porém, os valores contidos nestes Balanços Energéticos são
referentes ao total energético comprado por cada setor de cada região, sem levar em
consideração o seu local de origem (se Minas Gerais ou restante do Brasil). Para determinar
de onde os produtos energéticos são comprados, e assim construir as linhas híbridas referentes
a cada região, essa dissertação utiliza o percentual de compras de cada setor segundo sua
origem, para ponderar os valores energéticos totais.
17
A construção da matriz híbrida de insumo-produto inter-regional utilizada nesta dissertação tomou como base
a matriz híbrida de insumo-produto inter-regional construída por Perobelli et al (2006b) referente à estrutura
mineira e do restante do Brasil no ano de 1996 na qual a parte híbrida se refere ao total transacionado pelos
setores energéticos.
18
Setor energético, agropecuária, extrativa mineral, minerais não metálicos, ferro e aço, metais não ferrosos e
outras metalurgias, papel e celulose, química, alimentos e bebidas, têxtil e vestuário, outras indústrias, comércio
e serviços, transporte e serviços públicos.
68
No caso das transações realizadas entre os próprios setores energéticos, realiza-se a
seguinte estratégia: inicialmente, são coletados os dados da compra de energia elétrica e
demais energéticos pelo setor energético como um todo (MME, 2006). Posteriormente, o
procedimento a ser seguido é o mesmo que o adotado nas colunas de compras (em unidades
monetárias) dos setores energéticos: os valores são distribuídos de acordo com o total
transacionado por cada região da matriz (transações intra e inter-regionais) e depois, os
valores referentes às compras em unidades híbridas dos setores energéticos de Minas Gerais e
do restante do Brasil devem ser divididos entre energia elétrica e demais energéticos, de
acordo com a representatividade desses dois setores em cada uma das regiões.
Nas linhas híbridas da demanda final, utilizam-se os valores de consumo residencial
disponíveis no Balanço Energético Nacional (MME, 2006) e no Balanço Energético do
Estado de Minas Gerais (CEMIG, 2006). Neste ponto deve-se relembrar que esta dissertação
trabalha com a exportação dos produtos energéticos sendo iguais a zero
19
, assim a demanda
total pelos setores energéticos correspondem à soma de suas vendas inter-setoriais e o
consumo residencial dos mesmos.
A representação esquemática dessa matriz pode ser visualizada na Figura 2, em que: A
e A’ representam as transações setoriais intra-regionais em Reais do estado de Minas Gerais e
do restante do Brasil, respectivamente; B e B’ representam as transações setoriais em Reais de
Minas Gerais para o restante do Brasil e do restante do Brasil para Minas Gerais,
respectivamente. Nessa representação é possível ver também a demanda final do estado de
Minas Gerais, composta por consumo das famílias (C), investimento (I), gastos do governo
(G) e as exportações (E) e a demanda final do restante do Brasil, composta por consumo das
famílias (C’), investimento (I’), gastos do governo (G’) e as exportações (E’). A demanda
total (DT) é dada pelo somatório do consumo intermediário (que é composto pelas transações
setoriais intra e inter-regionais) e dos componentes da demanda final.
A desagregação dos setores energéticos pode ser visualizada na Figura 2, em que J, e
J’, representam as transações intra-regionais de energia elétrica de Minas Gerais e do restante
do Brasil, respectivamente; D e D’ representam as transações intra-regionais dos demais
setores energéticos de Minas Gerais e do restante do Brasil, respectivamente; F e F’
representam as transações inter-regionais de energia elétrica de Minas Gerais para o restante
do Brasil e do restante do Brasil para Minas Gerais, respectivamente e; H e H’ representam as
19
É importante ressaltar que as exportações dos produtos energéticos são iguais a zero, pois no Balanço
Energético Nacional (MME, 2006) e no Balanço Energético do Estado de Minas Gerais (CEMIG, 2006) estes
valores são iguais a zero, e a demanda final de ambas as regiões são equivalentes ao consumo privado das
famílias.
69
transações inter-regionais dos demais setores energéticos de Minas Gerais para o restante do
Brasil e do restante do Brasil para Minas Gerais, respectivamente. Todos esses dados estão
dispostos em toneladas equivalentes de petróleo.
3.2.3 Construção de Cenários
Após a determinação de modelos econométricos para explicar o total de exportações
de Minas Gerais e do restante do Brasil, deve-se construir um cenário para os períodos futuros
das variáveis explicativas destes modelos para projetar assim, suas exportações futuras. Para a
criação de cenários para o nível de importações mundiais, foram utilizados dados da OECD
(2007) e para a criação de cenários para a taxa de câmbio foram utilizadas as projeções do
EIU (2008). Para o nível de importações mundiais, utilizou-se como referência as taxas de
crescimento anuais esperadas para a economia dos Estados Unidos e, para a variação da taxa
de câmbio efetiva real, foi tomada como base, a variação anual da taxa de câmbio nominal
esperada para a economia brasileira. O cenário é construído de acordo com a variação de cada
trimestre em relação ao seu respectivo trimestre no ano anterior, utilizando-se como base o
valor anual dessas taxas.
71
4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DE RESULTADOS
Neste capítulo são apresentadas todas as séries, os testes e os resultados elaborados
para a construção dos modelos econométricos (análise gráfica, teste da raiz unitária, teste de
co-integração e construção dos modelos de estimação) que, em conjunto com o cenário
proposto determinarão os níveis de exportações referentes aos anos de 2007 a 2010. Essas
exportações encontradas devem ser utilizadas para calcular a nova demanda final da matriz de
insumo-produto e, posteriormente suas respectivas demandas totais necessárias para a
averiguação do consumo de energia elétrica regional e setorial.
4.1 ANÁLISE GRÁFICA DAS VARIÁVEIS
Inicialmente são apresentadas, separadamente, as séries temporais (variáveis) no
Gráfico 3. A partir da análise dessas séries, podem-se fazer algumas observações iniciais,
como por exemplo, avaliar a estacionariedade das séries. Outra verificação que pode ser feita
se refere à identificação de quebras estruturais em algumas das séries. Segundo Enders
(2004), o teste de raiz unitária é viesado quando há presença de quebras estruturais na série.
Nos Gráficos 3(a) e 3(b) pode-se observar a quebra estrutural da evolução das séries
dos logaritmos dos totais exportados por Minas Gerais e pelo restante do Brasil,
respectivamente, no terceiro trimestre do ano de 1994. No Gráfico 3(c) é possível notar duas
quebras estruturais na série do logaritmo do total das importações mundiais, ocorridas, uma
no terceiro trimestre de 1994 e a outra no primeiro trimestre de 1999. E no Gráfico 3(d)
observam-se três quebras na série do logaritmo da taxa de câmbio efetiva real (primeiro
trimestre de 1990, terceiro trimestre de 1994 e primeiro trimestre de 1999).
72
Gráfico 3
Variáveis em nível
21.8
22.0
22.2
22.4
22.6
22.8
23.0
90 92 94 96 98 00 02 04 06
LOG(TOTMG)
23.6
23.8
24.0
24.2
24.4
24.6
24.8
25.0
90 92 94 96 98 00 02 04 06
LOG(TOTRB)
7.8
8.0
8.2
8.4
8.6
8.8
9.0
90 92 94 96 98 00 02 04 06
LOG(IMPMUND)
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
90 92 94 96 98 00 02 04 06
LOG(TC)
Fonte: Elaboração própria com base no programa Eviews 5.0.
Nota: totmg e totrb representam os totais exportados por Minas Gerais e pelo restante do Brasil,
respectivamente, impmund representa o nível de importações mundiais e tc representa a taxa de câmbio
efetiva real.
4.2 TESTE DA RAIZ UNITÁRIA
As observações gráficas da seção 4.1 aliadas a alguns fatores econômicos relevantes
para o período analisado são utilizadas nesta dissertação como determinantes na escolha das
quebras estruturais das séries
20
. Estes fatores são os seguintes: 1°) a implementação do Plano
Real em junho de 1994, que teve como sustentação a âncora cambial, é utilizado para
caracterizar como quebra estrutural o terceiro trimestre de 1994 nas séries de exportações
mineiras e do restante do Brasil, além das importações mundiais, já que estas últimas foram
transformadas em Reais (R$) de acordo com a taxa de câmbio nominal do período; 2°) a
mudança da política cambial no inicio de 1999 explica a quebra estrutural na série de
20
Todas as variáveis dummies utilizadas nessa dissertação para caracterizar uma quebra estrutural explicam a
série a que se referem a 5% de significância.
73
importações mundiais no primeiro trimestre de 1999 e; 3°) a abertura comercial brasileira por
meio da redução de barreiras alfandegárias de ordem tarifária, no inicio do governo de
Fernando Collor de Melo em 1990 explica a quebra estrutural no primeiro trimestre de 1990
para a série da taxa de câmbio efetiva real, além dos outros dois fatos já citados para o terceiro
trimestre de 1994 e o primeiro trimestre de 1999.
Assim, os resultados para o teste de raiz unitária para as séries log(impmund), log(tc),
log(totmg) e log(totrb) estão dispostos na Tabela 6. É possível observar que todas as séries
destacadas são integradas de ordem um, pois seguindo a metodologia citada na seção
3.1.3.2.1, as estimativas dos parâmetros para a regressão dos resíduos são significativas a 5%
quando estão em nível, porém não são significativas a 5% quando estão em suas primeiras
diferenças.
Tabela 6
Teste de raiz unitária com quebra estrutural
Estimativa do Parâmetro Erro Padrão Valor de t Pr > |t|
Resíduo Log(impmund) 0.331020 0.112750 2,9359 0.0045
Resíduo Log(tc) 0.824301 0.068320 12,0653 0.0000
Resíduo Log(totmg)
0.342792 0.110480 3,1027 0.0028
Resíduo Log(totrb)
0.492336 0.103312 4,7655 0.0000
Resíduo Log(impmund)* -0.037432 0.119665 -0,3128 0.7554
Resíduo Log(tc)* 0.207900 0.114119 1,8218 0.0728
Resíduo Log(totmg)* -0.105525 0.118242 -0,8924 0.3752
Resíduo Log(totrb)* 0.051057 0.119959 0,4256 0.6717
Fonte: Elaboração própria com base no programa Eviews 5.0.
Nota: * séries diferenciadas.
4.3 TESTES DE CO-INTEGRAÇÃO
Para verificar se as séries são co-integradas, isto é, se apresentam alguma regularidade
de crescimento com o passar do tempo, é realizado o teste de Johansen. Para isso, parte-se de
um Modelo Econométrico de Auto-Regressão Vetorial (VAR) para cada grupo de variáveis
em análise, com o número de defasagens determinado pelos critérios de Akaike (AIC) e
Schwarz (SC). Os resultados da aplicação dessa metodologia para o grupo formado pelas
variáveis log(totmg), log(impmund) e log(tc) estão representados na Tabela 7. São fornecidos
dois testes (traço e de máximo autovalor) para verificar se existe a presença de co-integração
entre as variáveis. Em ambos, a não existência de vetores de co-integração entre as variáveis
não é rejeitada a 5% de significância.
74
Tabela 7
Testes de co-integração de Johansen para as séries log(totmg), log(impmund) e log(tc)
Número de Equações de
Co-Integração
Estatística
Valor
Crítico
p = 0 24,5276 35,1928
p 1 10,6130 20,2618
p 2
2,5090
9,1645
Número de Equações de
Co-Integração
Estatística
Valor
Crítico
p = 0 13,9145 22,2996
p 1 8,1040 15,8921
p 2
2,5090
9,1645
Teste Traço
Teste Máximo Autovalor
Fonte: Elaboração própria com base no programa Eviews 5.0.
* indica que a hipótese nula é rejeitada ao nível de significância de 10%.
** indica que a hipótese nula é rejeitada ao nível de significância de 5%.
*** indica que a hipótese nula é rejeitada ao nível de significância de 1%.
Os testes de Johansen para o grupo formado pelas variáveis log(totrb), log(impmund)
e log(tc) estão representados na Tabela 8. Tanto no traço como no máximo autovalor, é
possível notar que para qualquer número de vetores de co-integração possíveis, a hipótese
nula de não existência de co-integração, não é rejeitada a 5% de significância, o que pode ser
observado pelo fato de todos os valores calculados terem ficado abaixo de seus respectivos
valores críticos.
Tabela 8
Testes de co-integração de Johansen para as séries log(totrb), log(impmund) e log(tc)
Número de Equações de
Co-Integração
Estatística
Valor
Crítico
p = 0 18,4897 35,1928
p 1 8,3388 20,2618
p 2
0,5812
9,1645
Número de Equações de
Co-Integração
Estatística
Valor
Crítico
p = 0 10,1509 22,2996
p 1 7,7576 15,8921
p 2
0,5812
9,1645
Teste Traço
Teste Máximo Autovalor
Fonte: Elaboração própria com base no programa Eviews 5.0.
* indica que a hipótese nula é rejeitada ao nível de significância de 10%.
** indica que a hipótese nula é rejeitada ao nível de significância de 5%.
*** indica que a hipótese nula é rejeitada ao nível de significância de 1%.
75
4.4 MODELOS VAR
A partir da realização dos testes, é possível detectar qual a melhor maneira de
construir um modelo econométrico para as exportações de Minas Gerais e do restante do
Brasil. Tendo sido comprovado que ambas as séries são integradas de ordem I(1) e não são
co-integradas, pode-se partir para a construção de dois Modelos Econométricos de Auto-
Regressão Vetorial irrestrito (VAR irrestrito), sendo um para Minas Gerais e outro para o
restante do Brasil.
Para a construção dos modelos, foram testados alguns números de defasagens para as
variáveis dependentes. A escolha do número ótimo foi realizada com base na minimização
dos critérios AIC e SC e, para a construção do modelo para o estado de Minas Gerais, foram
consideradas duas defasagens, já para o restante do Brasil, foram utilizadas quatro defasagens.
Os modelos construídos podem ser vistos nas Tabelas 9 e 10.
Na Tabela 9 pode-se observar os resultados encontrados para as exportações mineiras.
Segundo Castro e Cavalcanti (1997), espera-se que os coeficientes das variáveis importações
mundiais e taxa de câmbio efetiva real sejam positivos. A teoria econômica é corroborada a
5% de significância para ambas as variáveis.
Tabela 9
Modelo VAR para as exportações mineiras
D(LOG(TOTMG))
D(LOG(TOTMG(-1))) -0,0956
[-1.0065]
D(LOG(TOTMG(-2))) -0,1357
[-1.3682]
C 0,0020
[0.1273]
D(LOG(IMPMUND)) 0,3642
[2.6059]*
D(LOG(TC)) 0,7593
[2.6212]*
R
2
0,4176
R
2
ajustado
0,3817
AIC -1,1390
SC -0,9784
Fonte: Elaboração própria com base no programa Eviews 5.0.
Estatísticas t entre colchetes.
* índica que a estatística t não rejeita a hipótese nula do coeficiente em análise não ser
significativo a 5% para explicar a variável dependente.
76
Na Tabela 10 pode-se observar os resultados encontrados para as exportações do
restante do Brasil. Espera-se que tanto o nível de importações mundiais como a taxa de
câmbio efetiva real influencie positivamente as exportações do restante do Brasil. Os
coeficientes têm os sinais esperados, porém a taxa de câmbio, ao nível de significância de 5%,
não explica as exportações do restante do Brasil. As exportações de dois trimestres e de
quatro trimestres atrás também explicam as exportações atuais do restante do Brasil a 5% de
significância.
Tabela 10
Modelo VAR para as exportações do restante do Brasil
D(LOG(TOTRB))
D(LOG(TOTRB(-1))) 0,0913
[1.0328]
D(LOG(TOTRB(-2))) -0,2004
[-2.1480]*
D(LOG(TOTRB(-3))) 0,0231
[0.2567]
D(LOG(TOTRB(-4))) 0,2428
[2.6456]*
C 0,0047
[0.3655]
D(LOG(IMPMUND)) 0,6092
[5.1076]*
D(LOG(TC)) 0,4530
[1.6779]
R
2
0,6608
R
2
ajustado
0,6275
AIC -1,5823
SC -1,3538
Fonte: Elaboração própria com base no programa Eviews 5.0.
Estatísticas t entre colchetes.
* índica que a estatística t não rejeita a hipótese nula do coeficiente em análise não ser
significativo a 5% para explicar a variável dependente.
4.5 CENÁRIOS
As projeções para as exportações totais de Minas Gerais e do restante do Brasil estão
dispostas nessa seção. Estas projeções são construídas com base nos modelos econométricos
determinados na seção anterior e através de um cenário para as variáveis independentes
(importações mundiais e taxa de câmbio real). Para essa construção, pressupõe-se que o nível
77
de exportações cresce de acordo com o esperado pelos indicadores econômicos da OECD
(2007) e do EIU (2008). A evolução das exportações de acordo com o esperado pelo cenário
proposto pode ser observada na Tabela 11.
Tabela 11
Cenário proposto para as exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil
Importação
Mundial
Nível de Atividade
Interna
Taxa de Câmbio
Real
Exportações MG
Exportações
restante do Brasil
2007/2
2,36 3,40 -0,12 5,34 7,75
2007/3
2,36 3,40 -0,12 0,10 8,66
2007/4
2,36 3,40 -0,12 -1,15 -2,96
2008/1
2,72 3,80 -0,03 -3,15 -7,96
2008/2
2,72 3,80 -0,03 5,34 6,23
2008/3
2,72 3,80 -0,03 0,10 4,32
2008/4
2,72 3,80 -0,03 -1,15 -0,95
2009/1
2,79 3,76 0,07 -3,05 -6,16
2009/2
2,79 3,76 0,07 5,34 5,43
2009/3
2,79 3,76 0,07 0,10 2,89
2009/4
2,79 3,76 0,07 -1,15 -0,30
2010/1
2,72 3,72 0,04 -3,10 -5,49
2010/2
2,72 3,72 0,04 5,34 5,10
2010/3
2,72 3,72 0,04 0,10 2,41
2010/4
2,72 3,72 0,04 -1,15 -0,08
Ano/Trimestre
Variação (%) Crescimento (%)
Fonte: OECD (2007) e EIU (2008) para a elaboração dos cenários e elaboração própria com base no programa
Eviews 5.0 para as projeções de exportações totais de Minas Gerais e do restante do Brasil.
No Gráfico 4 pode ser observada a nova série referente ao total exportado por Minas
Gerais e pelo restante do Brasil, levando-se em conta o cenário proposto. O período das séries
que compreende o primeiro semestre de 1989 ao primeiro semestre de 2007 é expresso pelos
dados obtidos nas fontes da pesquisa. O período seguinte, que vai do segundo trimestre de
2007 ao quarto trimestre de 2010 é projetado pelo VAR determinado na seção anterior. É
possível observar uma tendência de crescimento das séries e uma variação sazonal na parte
projetada das mesmas, dado que a variação proposta para as variáveis dependentes se dá de
cada trimestre em relação ao seu respectivo trimestre do ano anterior.
Para implementar os choques propostos na matriz de insumo-produto, é necessário que
se compatibilizem os dados do modelo econométrico com os da matriz. Para isso, é necessário
que os dados relativos à previsão das exportações para os períodos futuros estejam em valores
anuais. O crescimento dos quatro trimestres relativos a cada ano da projeção é apresentado na
Tabela 12.
78
Gráfico 4
Cenário para as exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil
3.0E+09
4.0E+09
5.0E+09
6.0E+09
7.0E+09
8.0E+09
9.0E+09
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10
TOTMGF
1.0E+10
2.0E+10
3.0E+10
4.0E+10
5.0E+10
6.0E+10
7.0E+10
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10
TOTRBF
Fonte: Elaboração própria com base no programa Eviews 5.0.
Nota: totmgf e totrbf representam os totais exportados por Minas Gerais e pelo restante do Brasil segundo o
cenário proposto para as exportações.
Tabela 12
Cenários anuais para as exportações de Minas Gerais e do restante do Brasil
(crescimento percentual)
Ano Exportações MG Exportações restante do Brasil
2007
6,57 0,65
2008
0,96 1,80
2009
1,06 1,86
2010
1,01 1,78
Fonte: Elaboração própria com base no programa Eviews 5.0.
Por meio da observação dos Gráficos 5 e 6 é possível observar a taxa de crescimento
anual das séries do valor total exportado por Minas Gerais (Gráfico 5) e pelo restante do
Brasil (Gráfico 6). Essa evolução retrata o período de 1990 a 2006 (já observados nos
Gráficos 1 e 2 da seção 2.3.2) e o período de 2007 a 2010 que é projetado pelos modelos VAR
especificados e pelo cenário proposto. É importante destacar que, mesmo havendo diferença
entre os modelos para Minas Gerais e para o restante do Brasil, o crescimento das exportações
de ambos, continua seguindo uma linha de tendência semelhante.
79
Gráfico 5
Minas Gerais: crescimento anual das exportações (%)
-40,00
-30,00
-20,00
-10,00
0,00
10,00
20,00
30,00
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Ano
Taxa de Crescimento
Evolução das Exportações Linha de Tendência
Fonte: Elaboração própria com base no AliceWeb/MDIC.
Gráfico 6
Restante do Brasil: crescimento anual das exportações (%)
-40,00
-30,00
-20,00
-10,00
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Ano
Taxa de Crescimento
Evolução das Exportações Linha de Tendência
Fonte: Elaboração própria com base no AliceWeb/MDIC.
4.6 RESULTADOS SETORIAIS E TOTAIS
Inicialmente são dispostos os resultados relativos ao consumo de energia elétrica do
estado de Minas Gerais de acordo com o cenário proposto para a evolução das exportações.
80
Uma análise inicial da Tabela 13 comprova que os próprios setores produtivos de Minas
Gerais são os maiores consumidores da energia elétrica do estado. A importância do
fornecimento adequado de energia elétrica pode ser constatada quando observada novamente
a Tabela 3, que mostra que os principais produtos na pauta de exportação do estado de Minas
Gerais são provenientes dos setores de ferro e aço e extrativa mineral, correspondendo a quase
50% do valor total exportado. Estes setores são, respectivamente, o primeiro e o terceiro
maiores consumidores da energia elétrica do estado em todos os anos da análise. Em outras
palavras, os principais setores produtivos exportadores do estado de Minas Gerais dependem
fortemente de um fornecimento adequado da energia elétrica do estado para suas atividades.
Tabela 13
Consumo de energia elétrica de Minas Gerais resultante da evolução das exportações
(em mil toneladas equivalente de petróleo)
Região
Setor
2007
2008
2009
2010
Agropecuária 96,85 97,14 97,45 97,75
Extrativa Mineral
217,00 218,99 221,21 223,34
Minerais não metálicos
73,66 73,88 74,12 74,35
Ferro e Aço
591,32 594,34 597,69 600,91
Metais não ferrosos e outras metalurgias
154,78 155,38 156,03 156,66
Papel e celulose
55,07 55,29 55,53 55,76
Química
172,67 173,29 173,97 174,62
Alimentos e Bebidas
107,41 107,78 108,19 108,59
Têxtil e Vestuário
57,67 57,81 57,97 58,12
Outras Indústrias
177,71 178,02 178,35 178,68
Comércio e Serviços
248,77 249,24 249,76 250,26
Transporte
2,27 2,28 2,29 2,30
Serviços Públicos
178,74 178,82 178,91 179,00
Energia Elétrica
13,12 13,16 13,21 13,25
Demais Energéticos
63,74 63,96 64,20 64,43
Agropecuária
43,32 43,49 43,68 43,85
Extrativa Mineral
8,11 8,16 8,20 8,25
Minerais não metálicos
2,86 2,87 2,88 2,89
Ferro e Aço
46,90 47,19 47,49 47,78
Metais não ferrosos e outras metalurgias
78,49 78,86 79,25 79,62
Papel e celulose
28,33 28,44 28,56 28,67
Química
24,91 25,01 25,11 25,21
Alimentos e Bebidas
61,55 61,89 62,24 62,58
Têxtil e Vestuário
21,98 22,04 22,11 22,17
Outras Indústrias
67,28 67,50 67,74 67,97
Comércio e Serviços
117,82 118,02 118,23 118,44
Transporte
1,54 1,55 1,55 1,56
Serviços Públicos
50,89 50,92 50,95 50,98
Energia Elétrica
4,15 4,16 4,17 4,18
Demais Energéticos
21,71 21,79 21,87 21,95
TOTAL
2.790,62 2.801,26 2.812,89 2.824,13
Ano
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: Elaboração própria.
81
Analisando o consumo anual médio de cada setor (para os anos de 2007 a 2010) com
relação à energia elétrica de Minas Gerais, é construído o Gráfico 7. A linha média de
consumo é calculada de acordo com o consumo de todos os setores de ambas as regiões. É
possível concluir que os setores de agropecuária, extrativa mineral, ferro e aço, metais não
ferrosos e outras metalurgias, química, alimentos e bebidas, outras indústrias e serviços
públicos (todos de Minas Gerais) além do setor de comércio e serviços (de ambas as regiões)
possuem um consumo elevado, e se situam acima da média. Um outro setor que merece
destaque é o setor de metais não ferrosos e outras metalurgias do restante do Brasil, que se
aproxima muito da média.
Gráfico 7
Consumo de energia elétrica proveniente de Minas Gerais (em mil toneladas equivalente
de petróleo)
0
100
200
300
400
500
600
700
Agropecuária
Extrativa Mineral
Minerais não metálicos
Ferro e Aço
Metais não ferrosos
Papel e celulose
Química
Alimentos e Bebidas
Têxtil e Vestuário
Outras Indústrias
Comércio e Serviços
Transporte
Serviços Públicos
Energia Elétrica
Demais Energéticos
Agropecuária
Extrativa Mineral
Minerais não metálicos
Ferro e Aço
Metais não ferrosos
Papel e celulose
Química
Alimentos e Bebidas
Têxtil e Vestuário
Outras Indústrias
Comércio e Serviços
Transporte
Serviços Públicos
Energia Elétrica
Demais Energéticos
Minas Gerais restante do Brasil
Setores
tep
Demanda por Energia Elétrica Média
Fonte: Elaboração própria.
Os resultados relativos ao consumo de energia elétrica do restante do Brasil
provenientes do aumento das exportações são apresentados na Tabela 14. Fica comprovado
82
que os próprios setores produtivos do restante do Brasil são os maiores consumidores da
energia elétrica da região, sendo que o maior consumidor é o setor de comércio e serviços.
Novamente, pela observação da Tabela 3 pode-se chegar a algumas conclusões: os setores de
química, alimentos e bebidas e outras indústrias que correspondem a quase 70% do valor total
exportado estão entre os maiores consumidores da energia elétrica do restante do Brasil
demonstrando sua forte dependência do setor. E o maior setor produtivo exportador de Minas
Gerais, ferro e aço, utiliza uma grande quantidade de sua energia elétrica total, dos anos em
análise, proveniente do restante do Brasil.
Tabela 14
Consumo de energia elétrica do restante do Brasil resultante da evolução das
exportações (em mil toneladas equivalente de petróleo)
Região
Setor
2007
2008
2009
2010
Agropecuária 76,59 76,82 77,06 77,30
Extrativa Mineral
144,17 145,49 146,96 148,38
Minerais não metálicos
25,50 25,57 25,66 25,74
Ferro e Aço
381,26 383,21 385,37 387,45
Metais não ferrosos e outras metalurgias
94,55 94,91 95,31 95,69
Papel e celulose
24,91 25,01 25,12 25,22
Química
94,67 95,01 95,39 95,74
Alimentos e Bebidas
57,63 57,83 58,05 58,27
Têxtil e Vestuário
30,94 31,02 31,11 31,19
Outras Indústrias
65,38 65,49 65,61 65,73
Comércio e Serviços
75,88 76,02 76,18 76,33
Transporte
0,96 0,96 0,97 0,97
Serviços Públicos
57,38 57,41 57,43 57,46
Energia Elétrica
5,80 5,82 5,84 5,86
Demais Energéticos
28,19 28,28 28,39 28,49
Agropecuária
1.051,75 1.055,92 1.060,33 1.064,62
Extrativa Mineral
525,27 528,07 531,03 533,91
Minerais não metálicos
238,91 239,86 240,86 241,84
Ferro e Aço
1.149,47 1.156,49 1.163,91 1.171,13
Metais não ferrosos e outras metalurgias
2.545,09 2.557,01 2.569,61 2.581,85
Papel e celulose
1.087,89 1.092,13 1.096,60 1.100,95
Química
1.392,95 1.398,32 1.403,98 1.409,49
Alimentos e Bebidas
1.450,75 1.458,62 1.466,90 1.474,96
Têxtil e Vestuário
503,06 504,54 506,10 507,61
Outras Indústrias
2.708,09 2.717,09 2.726,59 2.735,83
Comércio e Serviços
3.776,46 3.782,83 3.789,55 3.796,08
Transporte
81,81 82,09 82,39 82,67
Serviços Públicos
2.281,23 2.282,61 2.284,08 2.285,50
Energia Elétrica
149,41 149,81 150,23 150,63
Demais Energéticos
781,64 784,50 787,53 790,47
TOTAL
20.887,58 20.958,75 21.034,13 21.107,37
Ano
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: Elaboração própria.
83
Analisando o consumo anual médio de cada setor (para os anos de 2007 a 2010) com
relação à energia elétrica do restante do Brasil, é construído Gráfico 8. A linha média de
consumo é calculada de acordo com o consumo de todos os setores de ambas as regiões. Com
relação ao consumo de energia elétrica intra-regionais do restante do Brasil, é possível
observar que os setores acima da média são: agropecuária, ferro e aço, metais não ferrosos e
outras metalurgias, papel e celulose, química, alimentos e bebidas, outras indústrias,
comércios e serviços, serviços públicos, além dos demais energéticos. Nenhum dos setores da
economia de Minas Gerais utiliza níveis de energia elétrica do restante do Brasil mais
elevados que a média.
Gráfico 8
Consumo de energia elétrica proveniente do restante do Brasil (em mil toneladas
equivalente de petróleo)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
Agropecuária
Extrativa Mineral
Minerais não metálicos
Ferro e Aço
Metais não ferrosos
Papel e celulose
Química
Alimentos e Bebidas
Têxtil e Vestuário
Outras Indústrias
Comércio e Serviços
Transporte
Serviços Públicos
Energia Elétrica
Demais Energéticos
Agropecuária
Extrativa Mineral
Minerais não metálicos
Ferro e Aço
Metais não ferrosos
Papel e celulose
Química
Alimentos e Bebidas
Têxtil e Vestuário
Outras Indústrias
Comércio e Serviços
Transporte
Serviços Públicos
Energia Elétrica
Demais Energéticos
Minas Gerais restante do Brasil
Setores
tep
Demanda por Energia Elétrica Média
Fonte: Elaboração própria.
Na Tabela 15 são apresentadas as variações percentuais do consumo de energia
elétrica total dos setores da economia em decorrência da evolução das exportações para os
84
anos da análise. As menores taxas de crescimento se dão nos setores de serviços públicos de
Minas Gerais e do restante do Brasil, sendo a variação de 0,05% no estado e 0,06% no
restante do Brasil, sempre em relação ao ano anterior. As maiores taxas de crescimento são
encontradas no setor de extrativa mineral de Minas Gerais e nos setores de ferro e aço do
restante do Brasil que chegam a consumir, respectivamente, 1,01% e 0,64% a mais de energia
elétrica no ano de 2008 em relação ao ano de 2007.
Tabela 15
Variação percentual do consumo de energia elétrica setorial em decorrência da evolução
das exportações
Região
Setor
2008
2009
2010
Agropecuária
0,30 0,32 0,31
Extrativa Mineral
0,92 1,01 0,96
Minerais não metálicos
0,30 0,32 0,31
Ferro e Aço
0,51 0,56 0,54
Metais não ferrosos
0,38 0,42 0,40
Papel e celulose
0,40 0,43 0,41
Química
0,36 0,39 0,38
Alimentos e Bebidas
0,35 0,38 0,37
Têxtil e Vestuário
0,25 0,27 0,26
Outras Indústrias
0,17 0,19 0,18
Comércio e Serviços
0,19 0,21 0,20
Transporte
0,33 0,36 0,34
Serviços Públicos
0,05 0,05 0,05
Energia Elétrica
0,31 0,34 0,33
Demais Energéticos
0,34 0,37 0,36
Agropecuária
0,40 0,42 0,40
Extrativa Mineral
0,53 0,56 0,54
Minerais não metálicos
0,40 0,42 0,40
Ferro e Aço
0,61 0,64 0,62
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,47 0,49 0,48
Papel e celulose 0,39 0,41 0,40
Química
0,38 0,41 0,39
Alimentos e Bebidas
0,54 0,57 0,55
Têxtil e Vestuário
0,29 0,31 0,30
Outras Indústrias
0,33 0,35 0,34
Comércio e Serviços
0,17 0,18 0,17
Transporte
0,34 0,36 0,35
Serviços Públicos
0,06 0,06 0,06
Energia Elétrica
0,27 0,28 0,27
Demais Energéticos
0,37 0,39 0,37
Ano
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: Elaboração própria.
Com o intuito de analisar a composição do consumo de energia elétrica de cada setor,
respeitando a região em que se encontra, são elaborados os Gráficos 9 e 10. No Gráfico 9
85
estão representados os percentuais consumidos por cada setor mineiro segundo sua origem
(Minas Gerais e restante do Brasil). É possível observar que a agricultura é o setor que mais
consome, proporcionalmente, energia elétrica do restante do Brasil, chegando a representar
44% de seu total e que, por outro lado, o setor de comércio e serviços é o menor consumidor,
proporcionalmente, de energia elétrica do restante do Brasil, representando 24% de seu total.
Gráfico 9
Conteúdo de energia elétrica dos setores da economia de Minas Gerais
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Agropecuária
Extrativa Mineral
Minerais não metálicos
Ferro e Aço
Metais não ferrosos
Papel e celulose
Química
Alimentos e Bebidas
Têxtil e Vestuário
Outras Indústrias
Comércio e Serviços
Transporte
Serviços Públicos
Energia Elétrica
Demais Energéticos
Setores
Minas Gerais restante do Brasil
Fonte: Elaboração própria.
No Gráfico 10 estão representados os percentuais consumidos por cada setor do
restante do Brasil segundo sua origem (Minas Gerais e restante do Brasil). É possível destacar
que todos os setores consomem menos de 5% do seu total de energia elétrica de Minas Gerais,
sendo os setores agropecuária, ferro e aço, alimentos e bebidas e têxtil e vestuário os que mais
consomem, proporcionalmente, correspondendo a apenas 4% de seu total.
86
Gráfico 10
Conteúdo de energia elétrica dos setores da economia do restante do Brasil
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Agropecuária
Extrativa Mineral
Minerais não metálicos
Ferro e Aço
Metais não ferrosos
Papel e celulose
Química
Alimentos e Bebidas
Têxtil e Vestuário
Outras Indústrias
Comércio e Serviços
Transporte
Serviços Públicos
Energia Elétrica
Demais Energéticos
Setores
restante do Brasil Minas Gerais
Fonte: Elaboração própria.
Os resultados do consumo total de energia elétrica para os anos da projeção são
apresentados na Tabela 16. Neste cenário a variação do consumo de energia elétrica de Minas
Gerais é maior que a variação encontrada no consumo pela energia elétrica gerada no restante
do país. O maior acréscimo percentual tanto para o estado de Minas Gerais como para o
restante do Brasil, se dá do ano de 2008 em relação ao ano de 2007 em que a variação é de
0,34% para o estado de Minas Gerais e de 0,28% para o restante do Brasil.
Há de se destacar que, ao longo dos anos estudados, sempre ocorre o aumento no
consumo de energia elétrica. Porém, esse aumento não corresponde ao total que realmente
deve ser consumido pelo Brasil nos anos de 2007 a 2010, pois nessa dissertação, são
mensurados apenas os impactos produtivos na economia decorrentes de variações nas
exportações. Todos os demais componentes da demanda final (consumo privado, formação
bruta de capital fixo e gastos do governo) são mantidos constantes a valores do ano de 2003.
87
Tabela 16
Total de energia elétrica consumida por cada região segundo o cenário proposto (em mil
toneladas equivalente de petróleo)
Ano Minas Gerais restante do Brasil Total
2007 3.390 26.837 30.226
2008
3.400 26.908 30.308
2009 3.412 26.983 30.395
2010 3.423 27.057 30.480
Fonte: Elaboração própria.
Certamente, se forem efetuadas projeções futuras para os demais componentes da
demanda final para os anos da análise, e a posterior integração ao modelo inter-regional de
insumo-produto, o aumento na demanda total deve ser diferenciado. O fato de estes
componentes corresponderem a 85,07% da demanda final no ano de 2003 (Guilhoto e Sesso
Filho, 2005) fornece o indicativo que a variação nos mesmos pode provocar um consumo de
energia elétrica ainda maior que a observada nesta dissertação.
88
5 CONCLUSÕES
Por meio da análise da teoria econômica, fica comprovada a necessidade da oferta
adequada de energia elétrica para que uma região possa dar continuidade aos seus processos
de crescimento e desenvolvimento econômicos. Porém, por meio da observação do histórico
do setor elétrico no Brasil, fica evidenciado que nem sempre essa oferta foi adequada ao
longo dos anos, tendo o setor passado por diversas crises. Estes fatores levam à necessidade
de um melhor entendimento no lado da demanda do setor para que a oferta seja ajustada ao
mesmo. Este trabalho foi motivado, principalmente, pela atual necessidade da aplicação de
metodologias robustas para a previsão de demanda de energia elétrica.
Esta dissertação teve como intuito auferir variações no consumo de energia elétrica
para Minas Gerais e o restante do Brasil provenientes da evolução das exportações. Para isso,
foi utilizada uma metodologia de integração de econometria de séries temporais e de insumo-
produto inter-regional híbrida, sendo que a base desta última foi efetuada a partir de
atualizações de matrizes de insumo-produto inter-regional para Minas Gerais x restante do
Brasil para os anos de 1997 a 2003. Com isso, a análise foi realizada de forma temporal (do
ano de 2007 ao ano de 2010), setorial (para 15 setores) e regional (para Minas Gerais e
restante do Brasil).
Previsões de demanda de energia são fundamentais para que o governo e as
distribuidoras se preparem com a finalidade de garantir o suprimento adequado, assim
fazendo com que o processo de crescimento da economia decorra sem problemas nesse
sentido. No caso específico das distribuidoras, a integração desses dois modelos pode auxiliá-
las na decisão de compras de energia elétrica e na busca por potenciais setores compradores.
Nesta dissertação, o primeiro modelo elaborado foi o econométrico. Para a construção
do mesmo, foram analisados, na literatura nacional, modelos que explicassem qualquer tipo
89
de exportação para qualquer destino. Por meio desta observação, foi escolhido um modelo
possível de se elaborar (com séries temporais disponíveis) para a região de Minas Gerais e a
região do restante do Brasil. Este modelo foi especificado de maneira completamente exógena
ao modelo de insumo-produto. Os crescimentos anuais das exportações observados de acordo
com os modelos e os cenários posteriormente propostos foram atribuídos ao vetor de
exportação (da demanda final) da matriz inter-regional híbrida de insumo-produto para os
novos cálculos das demandas totais. Essas últimas que foram utilizadas nos cálculos dos totais
de energia elétrica requeridos por setor de forma intra e inter-regional.
Os setores apontados como maiores consumidores de energia elétrica são, em sua
maioria, os principais exportadores de Minas Gerais e do restante do Brasil. É possível citar,
por exemplo, ferro e aço e extrativa mineral de Minas Gerais, que correspondem a quase 50%
do valor total exportado pelo estado e são, respectivamente, o primeiro e o terceiro maiores
consumidores estaduais de energia elétrica. No caso do restante do Brasil, por exemplo, os
setores de química, alimentos e bebidas e outras indústrias que correspondem a quase 70% do
valor total exportado estão entre os maiores consumidores de energia elétrica. Estes setores
citados como exemplo, possuem uma tendência de consumo de energia elétrica ascendente,
para o cenário de crescimento das exportações.
Este fato apenas reforça a idéia de grande dependência desses setores em relação ao
provimento de energia elétrica para que ocorra seu funcionamento normal, incluindo a
evolução de suas exportações. Isso explica, em parte, maiores esforços no sentido de entender
as futuras demandas energéticas dos mesmos, já que as exportações são tidas como uma
importante variável na determinação da renda interna.
É importante lembrar que os demais componentes da demanda final (consumo final,
formação bruta de capital fixo e gastos do governo) foram mantidos constantes nessa análise,
já que o objetivo dessa dissertação era o de estudar somente o componente exportação. Isso
leva à crença de que, caso esses componentes também fossem projetados para os anos futuros,
as demandas de energia elétrica totais e setoriais seriam ainda maiores, fato que pode ser
preocupante devido a capacidade de oferta energética limitada.
Como extensões para este trabalho, é possível detalhar resultados com maior
desagregação espacial, como por exemplo, para meso-regiões do Estado de Minas Gerais,
através de desagregação “top-down”. Outra extensão é realizar uma análise mais detalhada
dos demais energéticos, por meio da construção de coeficientes diretos de uso, para maiores
informações a respeito do setor. Uma possibilidade que surge perante a atual situação do país
é a de realizar uma desagregação maior dos setores energéticos (e.g. energia elétrica, gás
90
natural, óleo diesel e demais energéticos) e realizar a projeção dos demais componentes da
demanda final da economia (consumo final, formação bruta de capital fixo e gastos do
governo) para os próximos anos, com a finalidade de avaliar qual será a demanda pelos
energéticos.
91
6 REFERÊNCIAS
ALICEWEB. Banco de Dados do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio
Exterior. Disponível em: < http://aliceweb.desenvolvimento.gov.br/>. Acesso em: 17 Dez.
2006.
ALVES, L. R. A. e BACCHI, M. R. P. Oferta de Exportação de Açúcar do Brasil. Revista de
Economia e Sociologia Rural, Brasília, v. 42, n. 1, p. 9-33, 2004.
AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA (ANEEL). Informações Técnicas.
Disponível em: <http://www.aneel.gov.br/>. Acesso em: 22 Fev. 2008.
ANÉFALOS, L. C. e MARGARIDO, M. A. Modelos de Séries Temporais Aplicados ao
Setor de Exportação Brasileira de Flores de Corte. In: XLIV Congresso da Sociedade
Brasileira de Economia e Sociologia Rural (SOBER). Fortaleza, 2006.
ARAÚJO, M. P. Infraestrutura de Transporte e Desenvolvimento Regional: Uma
Abordagem de Equilíbrio Geral Inter-Regional. Tese apresentada, para obtenção do título
de Doutor em Ciências. Área de Concentração: Economia Aplicada. ESALQ/USP. Piracicaba,
2006.
ARAÚJO JÚNIOR, I. T. e RAMOS, F. S. Os Impactos dos Investimentos em Infra-
Estrutura sobre o Crescimento Econômico e a Pobreza no Brasil: Uma Abordagem de
Equilíbrio Geral Computável. In: TEIXEIRA, E. C. e BRAGA, M. J. Investimento e
Crescimento Econômico no Brasil. Viçosa: Universidade Federal de Viçosa. 2006.
ASCHAUER, D. A. Is Public Expenditure Productive? Journal of Monetary Economics, v.
23, p. 177-200. 1989.
AZZONI, C. R. e KADOTA, D. K. An Econometric Input-Output Model For The State
Of Sao Paulo, Brazil. Latin American Economics Abstracts, Estados Unidos, v. 1, n. 10,
1997.
92
BAER, W. A Economia Brasileira. São Paulo: Nobel, 1996. 416p.
BARDELIN, C. E. A. Os Efeitos do Racionamento de Energia Elétrica Ocorrido no
Brasil em 2001 e 2002 com Ênfase no Consumo de Energia Elétrica. Dissertação
Apresentada à Escola Politécnica da Universidade de São Paulo para a Obtenção do Título de
Mestre em Engenharia. São Paulo: 2004.
BARRO R. J., Government Spending in a Simple Model of Endogenous Growth. Journal of
Political Economy. Chicago v. 98, n. 5, p. 103-150, Oct. 1990.
BARRO, R. J. e SALA-I-MARTIN, X., Economic Growth. Massachusetts: Massachusetts
Institute of Technology, 2004.
BARROS, G. S. C., BACCHI, M. R. P. e BURNQUIST H. L. Estimação de Equações de
Oferta de Exportação de Produtos Agropecuários para o Brasil (1992/2000). IPEA: Texto
para Discussão 865. Brasília: 2002.
BANCO DE DESENVOLVIMENTO DE MINAS GERAIS e FUNDAÇÃO INSTITUTO DE
PESQUISAS ECONÔMICAS (BDMG e FIPE/USP). Matriz inter-regional de insumo-
produto para Minas Gerais/resto do Brasil. Belo Horizonte. 2002.
BULLARD, C. W e HERENDEEN, R. A. The energy cost of goods and services. Energy
Policy, 3 (4): 268-278. 1975.
CANAL ENERGIA. Acende Brasil: desequilíbrio entre oferta de energia firme e
demanda ainda preocupa. Disponível em: <http://www.canalenergia.com.br> Acesso em:
19 Fev. 2008.
CASLER, S. D e BLAIR, P. D. Economic structure, fuel combustion, and pollution
emissions. Ecological Economics, 22: 19-27. 1997.
CASTRO, A. S. e CAVALCANTI, M. A. F. H. Estimação de Equações de Exportação e
Importação para o Brasil: 1955/95. IPEA: Texto para Discussão 469. Rio de Janeiro: 1997.
CASTRO, A. S. e ROSSI JÚNIOR, J. L. Modelos de Previsão para a Exportação das
Principais Commodities Brasileiras. IPEA: Texto para Discussão 716. Rio de Janeiro: 2000.
CARNEIRO, R. Desenvolvimento em Crise: A economia brasileira no último quarto do
século XX. São Paulo: Editora UNESP, IE. Unicamp, 2002.
CARVALHO, A. e NEGRI, J. A. Estimação de Equações de Importação e Exportação de
Produtos Agropecuários para o Brasil (1977/1998). IPEA: Texto para Discussão 698.
Brasília: 2000.
93
CAVALCANTI, M. A. F. H., RIBEIRO, F. J. As Exportações Brasileiras no Período
1977/96: Desempenho e Determinantes. IPEA: Texto para Discussão, 545. Rio de Janeiro:
1998.
CLEMENTE, A. Economia e Desenvolvimento Regional. São Paulo: Atlas, 2000.
COMPANHIA ENERGÉTICA DE MINAS GERAIS (CEMIG). Balanço Energético do
Estado de Minas Gerais. Disponível em: <http://www.cemig.com.br/>. Acesso em: 17 Dez.
2006.
DIAS, R. F.; CACHAPUZ, P. B. B.; CABRAL, L. M. M.; LAMARÃO, S. T. N. Panorama
do Setor de Energia Elétrica no Brasil. Centro da Memória da Eletricidade no Brasil. 1998.
EASTERLY, W. REBELO, S., Fiscal Policy and Economic Growth: An Empirical
Investigation. Working Paper Nº4499, Cambridge. Oct. 1993.
ECONOMIST INTELLIGENCE UNIT (EIU) Disponível em: <http://www.eiu.com/>.
Acesso em: 22 Fev. 2008.
ENDERS, W. Applied Econometric Time Series. Nova York: Wiley, 2004. 2 ed.
FERRARI, M. A. R. Um modelo de crescimento liderado pelas exportações com restrição
financeira. VIII Encontro de Economia da Região Sul - ANPEC SUL. Porto Alegre: 2005.
FERREIRA, P. C. G. ; MALLIAGROS, T. G. . Impactos Produtivos de Infra-estrutura no
Brasil, 1950-1995. Pesquisa e Planejamento Econômico. Rio de Janeiro: v. 2, p. 315-338,
1998.
FERREIRA, P. C. G. ; ARAÚJO, C. H. V. On the Economic and Fiscal Effects of
Infrastructure Investment in Brazil. Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas, 2006
(Ensaios Econômicos da EPGE , 613).
FUJITA, M.; KRUGMAN, P.; VENABLES, A. J. Economia Espacial. São Paulo: Editora
Futura, 2002.
GONÇALVES, E.; MEDEIROS, T. R.; OLIVEIRA, A. S.; CASTRO, C. M. B.
Competitividade Industrial de Minas Gerais no Período 1985-2000: Um Enfoque
Econométrico. Nova Economia, Belo Horizonte, v. 13, n. 2, p. 81-108, 2003.
GREGG, D. S. Parcerias Público-Privadas como Alternativa para Mitigar o Problema de
Hold Up em Investimentos de Infra-Estrutura no Setor Ferroviário: Estudo de Caso.
Dissertação apresentada à Banca Examinadora da Escola de Pós-Graduação em Economia da
Fundação Getulio Vargas como exigência parcial para obtenção do título de Mestre em
Finanças e Economia Empresarial. Rio de Janeiro: 2006.
94
GUILHOTO, J. J. M., SESSO FILHO U. A. Estimação da Matriz Insumo-Produto à Partir de
Dados Preliminares das Contas Nacionais. Economia Aplicada, vol. 9, n.2, p. 277-299. 2005.
GUILHOTO, J. J. M. e FONSECA, M.A.R. The Northeast And The Rest Of Brazil
Economies In A Mercosur Context, 1992-2014: An Econometric Interregional Input-
Output Approach. Studies In Regional Science, Japão, v. 29, n. 1, p. 171-185, 1998.
GUJARATI, D. N. Econometria Básica. Tradução de Basic Econometrics. 3. ed. São Paulo:
Pearson Makro Books, 2000.
HADDAD, E. A. e DOMINGUES, E. P. Matriz Inter-Regional de Insumo-Produto São
Paulo/Resto do Brasil. NEREUS - Núcleo de Economia Regional e Urbana da Universidade
de São Paulo, Texto para Discussão: 10-2003, 2003.
HAMILTON, J. D. Time Series Analysis. New Jersey: Princeton University Press. 1994.
HARROD, R. Internacional Economics. London: CUP. 1933.
HILGEMBERG, E. M. Quantificação e Efeitos Econômicos do Controle de Emissões de
CO
2
Decorrentes do Uso de Gás Natural, Álcool e Derivados de Petróleo no Brasil: Um
modelo Inter-regional de Insumo-Produto. Tese de Doutorado em Economia Aplicada
apresentada à Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz / USP, 2004.
HIROTA, H. H. O Mercado de Concessão de Energia Elétrica no Brasil. Dissertação
apresentada ao Departamento de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto
– Universidade de São Paulo – para obtenção do título de Mestre em Economia Aplicada.
2006.
HIRSCHMAN, A. O. Estratégia do Desenvolvimento Econômico. Rio de Janeiro: Fundo de
Cultura, 1961.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Disponível em:
http://www.ibge.gov.br/. Acesso em: 20 Nov. 2007.
INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA (IPEA). Disponível em:
http://www.ipeadata.gov.br/. Acesso em: 30 Ago. 2007.
KEYNES, J. M. A Teoria Geral do Emprego, do Juro e da Moeda. São Paulo: Atlas, 1982.
KRUGMAN, P. R.; OBSTFELD, M. Economia Internacional: Teoria e Política. São
Paulo: Makron Books, 5 ed., 2001.
95
LAMARÃO, S. T. N. A Energia Elétrica como Campo de Pesquisa Historiográfica no Brasil.
América Latina en la Historia Econômica, v. 8, p. 39-49. 1997.
LESAGE, J. P. e REY, S J. Restrictions Integrated Econometric+Input-Output Modeling.
Discussion Paper, 1994.
L'ESPERANCE, W. L. The Structure and Control of a State Economy. London: Pion.
1981.
LIMA, E. T., CARVALHO JÚNIOR., M. C. e VELASCO, L. O. Removendo obstáculos às
exportações brasileiras. Revista do BNDES, Rio de Janeiro, v. 5, n. 9, p. 77-104, jun. 1998.
MACHADO, V. M. Meio Ambiente e Comércio Exterior: Impactos da Especialização
Comercial Brasileira sobre o Uso de Energia e as Emissões de Carbono do País. Tese de
Doutorado em Ciências em Planejamento Energético apresentada a COPPE / UFRJ. 2002.
MAIA, S. F. Determinantes das Exportações Agrícolas em Cenário de Macroeconomia
Aberta: Abordagem por Modelos de Séries de Tempo. XXXI Encontro Nacional de
Economia - ANPEC. Porto Seguro: 2003.
MARGARIDO, M. A.; BUENO, C. R.; MARTINS, V.; CARNEVALLI, L. Análise dos
Efeitos Preço e Câmbio sobre o Preço do Óleo de Soja na Cidade de São Paulo: uma
Aplicação do Modelo VAR. Recife. V Encontro de Economistas da Língua Portuguesa. Nov.
2003.
MARSHALL, A. Princípios de Economia. São Paulo: Abril Cultural, 1982.
MARTINS, C. H. B. Pobreza, meio ambiente e qualidade de vida: indicadores para o
desenvolvimento humano sustentável. Indicadores Econômicos FEE, Porto Alegre, v. 30, n.
3, p. 171- 188, dez. 2002.
MATTOS, R. S.; PEROBELLI, F. S. HADDAD, E, FARIA, W. R. Integração de Modelos
Econométricos e de Insumo Produto Para Previsões de Longo Prazo na Demanda de
Energia no Brasil. UFJF: Texto para Discussão Nº 24. Juiz de Fora: 2005.
MENDES, S. M. e TEIXEIRA, E. C. Efeito dos Investimentos em Infra-Estrutura na
Produtividade Total dos Fatores (Ptf) na Agricultura Brasileira. In: TEIXEIRA, E. C. e
BRAGA, M. J. Investimento e Crescimento Econômico no Brasil. Viçosa: Universidade
Federal de Viçosa. 2006.
MILLER, R. E e BLAIR, P. D. Input-output analysis: foundations and extensions. New
Jersey, Prentice Hall, 1985.
96
MINISTÉRIO DAS MINAS E ENERGIA (MME). Balanço Energético Nacional
Ministério das Minas e Energia. <http://www.mme.gov.br/>. Acesso em: 17 Set. 2006.
MINISTÉRIO DAS MINAS E ENERGIA (MME). Plano Decenal de Expansão de Energia
Elétrica 2006 - 2015. <http://www.mme.gov.br/>. Acesso em: 15 Ago. 2007.
MIRANDA, S. H. G. Quantificação dos Efeitos das Barreiras Não-Tarifárias sobre as
Exportações Brasileiras de Carne Bovina. Tese (Doutorado em Economia Aplicada) –
Escola Superior de Agricultura “José de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba:
2001.
MYRDAL, G. Teoria Econômica e Regiões Subdesenvolvidas. Rio de Janeiro: Editora
Saga, 1972. 3 ed.
MONTEBELLO, A. E. S. Análise da Evolução da Indústria Brasileira de Celulose no
Período de 1980 a 2005. . Dissertação apresentada para obtenção do título de Mestre em
Ciências. Área de concentração: Economia Aplicada. Piracicaba: 2006.
MOREIRA, S. V. e SANTOS, A. F. Políticas Públicas de Exportação: O Caso do PROEX.
IPEA: Texto para Discussão 836. Brasília: 2001.
MORETTO, C. F. e GIACCHINI, J. Do surgimento da teoria do desenvolvimento à
concepção de sustentabilidade: velhos e novos enfoques rumo ao desenvolvimento
sustentável. Universidade de Passo Fundo: Texto para discussão nº 06. Passo Fundo: 2006
NORTH, D. C. Location Theory an regional economic growth. Journal of Political
Economy. The University of Chicago Press, 63(3): 243-58, jun. 1955.
ORGANIZATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT (OECD).
Disponível em: http://www.oecd.org/. Aceesso em: 03 Out. 2007.
PALMEIRA, E. M. Estimação de Função Exportação do Brasil para a Argentina - Uma
Evidência Empírica. Observatório de la Economia Latinoamericana. Espanha, V. 51, P. 1-9,
2005.
PÊGO FILHO, B.; CÂNDIDO JÚNIOR, J. O.; PEREIRA, F. Investimento e Financiamento
da Infra-Estrutura no Brasil: 1990/2002. Texto para Discussão Nº680, Brasília. Out. 1999.
PEREIRA, R. A. C. Políticas Públicas para a Infra-estrutura. Tese Submetida à Escola de
Pós-Graduação em Economia da Fundação Getúlio Vargas como Requisito de Obtenção do
Título de Doutor em Economia. Rio de Janeiro: Out. 2006.
PEROBELLI, F. S.; NOVAIS, M. P.; FARIA, W. R. Energia e exportações: impactos do
comércio exterior de Minas Gerais sobre o uso de energia. In: IV Encontro Nacional da
97
Associação Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos, 2006, Foz do Iguaçu. Anais do IV
Encontro Nacional da Associação Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos, 2006.
PEROBELLI, F. S.; FARIA, W. R.; GUILHOTO, J. J. M. Impacto das Exportações
Brasileiras para o Mercosul, União Européia e Nafta sobre a Produção e Emprego: uma
Análise de Insumo-produto para 1997-2001. In: XLIV Congresso da Sociedade Brasileira
de Economia e Sociologia Rural, 2006, Fortaleza. Anais do XLIV Congresso da Sociedade
Brasileira de Economia e Sociologia Rural. Brasilia: Sociedade Brasileira de Economia e
Sociologia Rural, 2006.
PEROBELLI, F. S.; MATTOS, R. S.; FARIA, W. R. A interdependência energética entre o
estado de Minas Gerais e o restante do Brasil: uma análise inter-regional de insumo-
produto. In: XI Seminário sobre a Economia Mineira, 2006, Diamantina. Anais do XI
Seminário sobre a Economia Mineira, 2006.
PERRON, P. Further Evidence on Breaking Trend Functions in Macroeconomic Variables.
Journal of Econometrics, v. 80, p. 355-385. 1997.
PERROUX, F. Note Sur la Notion de Pôle de Croissance. Economie Appliquée, 1955.
PIMENTEL, E. A., ALMEIDA, L. e SABBADINI, R. Comportamento Recente das
Exportações Agrícolas no Brasil: Uma Análise Espacial no Âmbito dos Estados.
NEREUS - Núcleo de Economia Regional e Urbana da Universidade de São Paulo, Texto
para Discussão: 13-2005, 2005.
PINDYCK, R. S. e RUBINFELD, D. L. Econometria. Tradução de Econometric models and
economis forecasts. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.
PORSSE, A. A. ; HADDAD, E. A. ; RIBEIRO, E. P. Estimando uma Matriz de Insumo-
Produto Inter-Regional Rio Grande do Sul – Restante do Brasil. NEREUS - Núcleo de
Economia Regional e Urbana da Universidade de São Paulo, Texto para Discussão: 20-2003,
2003.
POURCHET, H. C. P. Estimação de Equações de Exportações por setores: Uma
Investigação Sobre o Impacto do Câmbio. Dissertação apresentada como requisito parcial
para obtenção do título de Mestre pelo Programa de Pós- Graduação em Engenharia Elétrica
da PUC-Rio. Rio de Janeiro: 2003.
PROGRAMA DAS NAÇÕES UNIDAS PARA O DESENVOLVIMENTO (PNUD) Brasil.
http://www.pnud.org.br/idh/. Acesso em: 6 Dez. 2006.
RASMUSSEN. Studies in intersectorial relations. Holanda, North Holland, 1956.
98
REY, S. J. Integrated regional econometric and input-output modeling. San Diego: San
Diego State University. Jan. 1999.
REY, S. J., WEST, G. R. e JANIKAS, M. V. Uncertainty in Integrated Regional Models.
Economic Systems Research. 16, 3, 259-277. 2004.
SALA-I-MARTIN, X. The world distribution of income, 1970-2000. Unpublished,
Columbia University. 2003.
SALES, C. J. D. Parceria Público-Privada: Desejável? Sim. Suficiente? Não. Canal
Energia. Câmara Brasileira de Investidores em Energia Elétrica. Nov. 2003
SILVA, S. F. A Balança Comercial do Agronegócio Brasileiro de 1989 a 2005: seus
Determinantes, Cenários e Perspectivas. Dissertação apresentada para obtenção do título de
Mestre em Ciências. Área de concentração: Economia Aplicada. Piracicaba: 2006.
SOUZA, N. J. Desenvolvimento econômico. 3. ed. São Paulo: Atlas, 1997.
TORRES FILHO, E. T.; PUGA, F. P. Os Rumos dos Investimentos em Infra-Estrutura.
BNDES: Visão do Desenvolvimento Nº20, Rio de Janeiro. Nov. 2006.
TORRES, M. E. L. e ALMEIDA. P. E. F. Infra-estrutura: sustentando o desenvolvimento.
Minas Gerais do Século XXI – BDMG. 2003.
TOYOSHIMA, S. e FERREIRA, M. J. Encadeamentos do Setor de Transportes na Economia
Brasileira. Planejamento e Políticas Públicas Nº 25, IPEA. Dez. 2002.
VIEIRA, W. C. Uma Análise dos Efeitos Econômicos de Estratégias de Promoção de
Exportações. In: XXXIV Congresso da SOBER, Aracaju. 1996.
ZINI JÚNIOR, A. A. Funções de Exportação e de Importação para o Brasil. Pesquisa e
Planejamento Econômico, Rio de Janeiro, V. 18, n. 3, dez. 1988.
99
ANEXO
ANEXO 1
Compatibilização dos 42 setores e dos demais setores do balanço energético em 15
setores
1 - Agropecuária 10 - Outras Indústrias
S1 Agropecuária S8 Máquinas e tratores
2 - Mineração e Pelotização S9 Material elétrico
S2 Extrativa mineral S10 Material eletrônico
S3 Extração de petróleo, gás e outros S11 Automóveis, caminhões e ônibus
3 - Minerais Não Metálicos
S12 Outros veículos, peças e acessórios
S4 Minerais não-metálicos S13 Madeira e mobiliário
4 - Ferro e Aço S19 Farmacêuticos e perfumaria
S5 Siderurgia S20 Material plástico
5 - Minerais Não Ferrosos e Outras Metalurgias S31 Indústrias diversas
S6 Metalurgia dos não-ferrosos S32 SIUP
S7 Outros metalúrgicos S33 Construção civil
6 - Papel e Celulose
S36 Comunicações
S14 Papel e gráfica 11 - Comércio e Serviços
S15 Borracha S34 Comércio
7 - Química S37 Instituições financeiras
S16 Químicos não-petroquímicos S38 Serviços prestados às famílias
S17 Refino de petróleo e ind. petroquímica S39 Serviços prestados às empresas
S18 Químicos diversos S40 Aluguel de imóveis
8 - Alimentos e Bebidas S42 Serviços privados não-mercantis
S24 Indústria do café 12 - Transporte
S25 Prod. Benef. de origem vegetal S35 Transporte
S26 Carnes
13 - Serviços Públicos
S27 Leite e laticínios S41 Administração pública
S28 Indústria do açúcar 14 - Energia Elétrica
S29 Óleos vegetais Energia Elétrica
S30 Bebidas e outros alimentos 15 - Demais Setores Energéticos
9 - Têxtil e Vestuário
Lenha
S21 Têxtil Petróleo e gás natural
S22 Vestuário e acessórios Extração de petróleo
S23 Calçados e artigos de couro e peles Refino de petróleo
Carvão e outros
Produtos energéticos da cana-de-açúcar
Resíduos
Fonte: Elaboração própria Perobelli et al (2006c).
100
ANEXO 2
Compatibilização dos setores econômicos do IBGE nos setores da dissertação
Setores do IBGE Setores da Dissertação
Agropecuária Agropecuária (1)
Ind. Extr. Mineral Extrativa Mineral (2)
Ind Transformação+SIUP+Construção+Comunicações Minerais não metálicos (3)
Ind Transformação+SIUP+Construção+Comunicações Ferro e Aço (4)
Ind Transformação+SIUP+Construção+Comunicações Metais não ferrosos e outras metalurgias (5)
Ind Transformação+SIUP+Construção+Comunicações Papel e celulose (6)
Ind Transformação+SIUP+Construção+Comunicações Química (7)
Ind Transformação+SIUP+Construção+Comunicações Alimentos e Bebidas (8)
Ind Transformação+SIUP+Construção+Comunicações Têxtil e Vestuário (9)
Ind Transformação+SIUP+Construção+Comunicações Outras Indústrias (10)
Comércio Comércio e Serviços (11)
Aluguel Comércio e Serviços (11)
Saúde e Educação Comércio e Serviços (11)
Outros Serviços Comércio e Serviços (11)
Serviços Domésticos Comércio e Serviços (11)
Alojamento e Alimentação Comércio e Serviços (11)
Financeiro Comércio e Serviços (11)
Transporte e Aramazengem Transporte (12)
Administração Pública Serviços Públicos (13)
Fonte: Elaboração Própria.
ANEXO 3
Multiplicadores de produção para o ano de 1996
Região Setor Minas Gerais restante do Brasil Minas Gerais restante do Brasil
Agropecuária
1,3589
0,3329
0,80
0,20
Extrativa Mineral
1,3934
0,2758
0,83
0,17
Minerais não metálicos
1,3804
0,1626
0,89
0,11
Ferro e Aço
1,7275
0,5757
0,75
0,25
Metais não ferrosos
1,7236
0,5634
0,75
0,25
Papel e celulose
1,5235
0,3923
0,80
0,20
Química
1,5376
0,4102
0,79
0,21
Alimentos e Bebidas
1,6085
0,4839
0,77
0,23
Têxtil e Vestuário
1,4760
0,3850
0,79
0,21
Outras Indústrias
1,4157
0,2605
0,84
0,16
Comércio e Serviços
1,1566
0,1086
0,91
0,09
Transporte
1,4957
0,3582
0,81
0,19
Serviços Públicos
1,2426
0,1652
0,88
0,12
Agropecuária
0,0405
1,6226
0,02
0,98
Extrativa Mineral
0,0264
1,7507
0,01
0,99
Minerais não metálicos
0,0389
2,0722
0,02
0,98
Ferro e Aço
0,0793
2,0129
0,04
0,96
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,0634
1,9246
0,03
0,97
Papel e celulose
0,0450
2,0055
0,02
0,98
Química
0,0401
1,9277
0,02
0,98
Alimentos e Bebidas
0,0830
2,2981
0,03
0,97
Têxtil e Vestuário
0,0641
2,1189
0,03
0,97
Outras Indústrias
0,0270
1,6718
0,02
0,98
Comércio e Serviços
0,0144
1,4012
0,01
0,99
Transporte
0,0224
1,6980
0,01
0,99
Serviços Públicos
0,0103
1,3895
0,01
0,99
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Impacto em Unidades Monetárias Distribuição Percentual do Impacto
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
101
ANEXO 4
Multiplicadores de produção para o ano de 2003
Região Setor Minas Gerais restante do Brasil Minas Gerais restante do Brasil
Agropecuária
1,4277
0,5442
0,72
0,28
Extrativa Mineral
1,4369
0,4569
0,76
0,24
Minerais não metálicos
1,7437
0,5184
0,77
0,23
Ferro e Aço
1,5403
0,6438
0,71
0,29
Metais não ferrosos
1,5633
0,6498
0,71
0,29
Papel e celulose
1,5895
0,4940
0,76
0,24
Química
1,5187
0,5095
0,75
0,25
Alimentos e Bebidas
1,5961
0,5762
0,73
0,27
Têxtil e Vestuário
1,5530
0,5351
0,74
0,26
Outras Indústrias
1,6699 0,5177 0,76 0,24
Comércio e Serviços
1,4104
0,2612
0,84
0,16
Transporte
1,6503
0,5266
0,76
0,24
Serviços Públicos
1,3696
0,2357
0,85
0,15
Agropecuária
0,0352
1,6723
0,02
0,98
Extrativa Mineral
0,0174
1,5906
0,01
0,99
Minerais não metálicos
0,0298
2,2489
0,01
0,99
Ferro e Aço
0,0603
2,1159
0,03
0,97
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,0546
2,1968
0,02
0,98
Papel e celulose
0,0423
2,0862
0,02
0,98
Química
0,0292
1,9897
0,01
0,99
Alimentos e Bebidas
0,0536
1,9445
0,03
0,97
Têxtil e Vestuário
0,0580
1,9658
0,03
0,97
Outras Indústrias
0,0396
2,0349
0,02
0,98
Comércio e Serviços
0,0294
1,6835
0,02
0,98
Transporte
0,0371
2,1853
0,02
0,98
Serviços Públicos
0,0247
1,6747
0,01
0,99
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Impacto em Unidades Monetárias Distribuição Percentual do Impacto
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 5
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de agropecuária de Minas Gerais
para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
39,85 22,23 35,15 24,66
Extrativa Mineral
0,66 0,03 0,04 0,04
Minerais não metálicos 0,21 0,13 0,13 0,37
Ferro e Aço 0,01 2,59 0,01 2,65
Metais não ferrosos 0,36 0,03 0,25 0,04
Papel e celulose
0,00 0,66 0,00 0,77
Química
0,99 3,99 0,77 4,49
Alimentos e Bebidas
5,29 24,51 6,63 25,90
Têxtil e Vestuário
0,05 1,02 0,07 1,25
Outras Indústrias
2,08 0,45 2,29 0,90
Comércio e Serviços
8,46 0,10 4,70 0,25
Transporte 4,26 0,00 3,27 0,00
Serviços Públicos 1,33 2,13 2,53 2,88
Agropecuária 18,54 9,46 28,74 10,37
Extrativa Mineral
0,31 0,01 0,77 0,02
Minerais não metálicos
0,00 0,08 0,00 0,13
Ferro e Aço
0,00 0,52 0,01 0,76
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,17 0,02 0,23 0,03
Papel e celulose
0,03 0,59 0,03 0,83
Química
6,56 1,88 8,40 2,86
Alimentos e Bebidas 2,46 24,78 1,24 12,85
Têxtil e Vestuário 0,13 0,63 0,18 0,45
Outras Indústrias 1,02 1,54 0,51 2,00
Comércio e Serviços
4,60 1,59 1,48 2,67
Transporte
1,98 0,00 1,51 0,00
Serviços Públicos
0,62 1,05 1,07 2,84
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Ano
1996 2003
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
102
ANEXO 6
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de agropecuária do restante do
Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária 2,57 1,52 2,00 2,01
Extrativa Mineral 0,04 0,00 0,00 0,00
Minerais não metálicos
0,00 0,01 0,00 0,02
Ferro e Aço
0,00 0,16 0,00 0,20
Metais não ferrosos
0,01 0,00 0,01 0,00
Papel e celulose
0,00 0,03 0,00 0,04
Química 1,29 0,24 0,89 0,33
Alimentos e Bebidas 0,76 1,59 0,83 2,01
Têxtil e Vestuário
0,03 0,03 0,04 0,05
Outras Indústrias
0,10 0,03 0,09 0,06
Comércio e Serviços
0,07 0,01 0,03 0,02
Transporte 0,06 0,00 0,04 0,00
Serviços Públicos 0,01 0,12 0,02 0,20
Agropecuária
36,82 19,95 50,55 26,12
Extrativa Mineral
0,58 0,01 1,29 0,04
Minerais não metálicos
0,22 0,17 0,27 0,36
Ferro e Aço
0,01 0,99 0,01 1,76
Metais não ferrosos e outras metalurgias 0,36 0,03 0,41 0,07
Papel e celulose 0,14 1,37 0,13 2,31
Química
24,60 4,33 27,61 7,89
Alimentos e Bebidas
12,09 58,90 5,47 36,04
Têxtil e Vestuário
0,58 1,41 0,72 1,20
Outras Indústrias 3,78 3,68 1,70 5,71
Comércio e Serviços 10,22 3,17 2,94 6,36
Transporte 4,31 0,00 2,94 0,00
Serviços Públicos
1,36 2,22 2,01 7,20
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
1996 2003
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 7
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de extrativa mineral de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,29 4,21 0,33 3,21
Extrativa Mineral 14,84 15,06 1,13 15,62
Minerais não metálicos 2,48 7,47 1,83 13,62
Ferro e Aço
0,11 23,10 0,13 15,45
Metais não ferrosos
6,48 8,20 5,55 5,72
Papel e celulose
0,02 0,47 0,02 0,38
Química
0,65 4,49 0,64 3,50
Alimentos e Bebidas
0,12 0,30 0,20 0,23
Têxtil e Vestuário 0,05 0,05 0,09 0,04
Outras Indústrias 18,80 13,59 26,84 17,62
Comércio e Serviços
16,08 0,11 11,43 0,17
Transporte
8,66 0,02 8,56 0,03
Serviços Públicos
1,53 0,21 3,31 0,19
Agropecuária
0,11 1,47 0,23 1,07
Extrativa Mineral
5,75 3,22 17,73 4,85
Minerais não metálicos 0,00 3,74 0,00 4,35
Ferro e Aço 0,04 3,78 0,09 3,74
Metais não ferrosos e outras metalurgias
2,53 2,99 4,57 3,50
Papel e celulose
0,30 0,31 0,42 0,30
Química
2,92 1,86 5,04 1,96
Alimentos e Bebidas
0,05 0,81 0,03 0,31
Têxtil e Vestuário 0,09 0,03 0,17 0,02
Outras Indústrias 7,42 4,29 4,29 3,80
Comércio e Serviços 6,69 0,14 2,61 0,16
Transporte
3,37 0,01 3,20 0,01
Serviços Públicos
0,61 0,08 1,55 0,15
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Ano
1996 2003
restante
do Brasil
Minas
Gerais
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
103
ANEXO 8
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de extrativa mineral do restante
do Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,01 0,16 0,01 0,13
Extrativa Mineral
0,46 0,46 0,03 0,51
Minerais não metálicos 0,04 0,20 0,02 0,36
Ferro e Aço 0,03 0,79 0,03 0,63
Metais não ferrosos 0,27 0,17 0,21 0,14
Papel e celulose
0,08 0,01 0,07 0,01
Química
0,48 0,13 0,42 0,11
Alimentos e Bebidas
0,01 0,01 0,02 0,01
Têxtil e Vestuário
0,02 0,00 0,04 0,00
Outras Indústrias
0,36 0,37 0,45 0,50
Comércio e Serviços
0,16 0,00 0,10 0,01
Transporte 0,10 0,00 0,08 0,00
Serviços Públicos 0,02 0,01 0,04 0,01
Agropecuária 0,15 1,91 0,27 1,55
Extrativa Mineral
7,75 4,33 23,75 8,27
Minerais não metálicos
2,53 5,31 4,14 5,98
Ferro e Aço
0,35 5,98 0,57 6,05
Metais não ferrosos e outras metalurgias
8,26 4,16 12,61 4,95
Papel e celulose
2,11 0,45 2,55 0,44
Química
12,75 68,74 18,91 64,65
Alimentos e Bebidas 0,23 1,19 0,13 0,49
Têxtil e Vestuário 0,46 0,04 0,76 0,02
Outras Indústrias 22,14 5,17 12,32 4,70
Comércio e Serviços
31,38 0,26 10,95 0,29
Transporte
7,30 0,01 6,27 0,01
Serviços Públicos
2,55 0,11 5,26 0,17
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
1996 2003
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 9
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de minerais não metálicos de
Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
1,33 0,44 1,70 0,26
Extrativa Mineral 6,89 0,82 0,57 0,68
Minerais não metálicos 39,00 13,83 29,23 19,01
Ferro e Aço
2,58 2,17 3,67 1,25
Metais não ferrosos
2,10 1,80 1,89 1,07
Papel e celulose
0,07 0,15 0,08 0,09
Química
2,31 1,16 2,38 0,72
Alimentos e Bebidas
0,07 0,49 0,13 0,29
Têxtil e Vestuário 0,02 0,03 0,04 0,02
Outras Indústrias 11,73 68,75 18,72 69,00
Comércio e Serviços
7,94 0,06 6,06 0,08
Transporte
7,57 0,01 8,06 0,01
Serviços Públicos
0,84 0,95 1,77 0,67
Agropecuária
0,46 0,05 1,04 0,03
Extrativa Mineral
2,35 0,08 7,24 0,11
Minerais não metálicos 0,03 2,04 0,08 1,78
Ferro e Aço 0,88 0,10 2,22 0,08
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,72 0,20 1,61 0,18
Papel e celulose
0,68 0,03 1,05 0,02
Química
2,93 0,15 6,00 0,11
Alimentos e Bebidas
0,02 0,35 0,01 0,11
Têxtil e Vestuário 0,03 0,01 0,06 0,00
Outras Indústrias 4,12 6,03 2,07 4,15
Comércio e Serviços 2,47 0,19 0,89 0,16
Transporte
2,60 0,00 2,41 0,00
Serviços Públicos
0,29 0,11 1,03 0,14
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Ano
1996 2003
Minas
Gerais
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
104
ANEXO 10
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de minerais não metálicos do
restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,08 0,00 0,06 0,00
Extrativa Mineral
0,33 0,00 0,02 0,00
Minerais não metálicos 0,56 0,00 0,25 0,00
Ferro e Aço 0,11 0,00 0,09 0,00
Metais não ferrosos 0,06 0,00 0,03 0,00
Papel e celulose
0,13 0,00 0,08 0,00
Química
0,64 0,00 0,40 0,00
Alimentos e Bebidas
0,01 0,00 0,01 0,00
Têxtil e Vestuário
0,01 0,00 0,01 0,00
Outras Indústrias
0,16 0,01 0,14 0,02
Comércio e Serviços
0,05 0,00 0,02 0,00
Transporte 0,09 0,00 0,06 0,00
Serviços Públicos 0,01 0,00 0,01 0,00
Agropecuária 1,19 0,54 1,54 0,39
Extrativa Mineral
5,95 1,04 11,03 1,71
Minerais não metálicos
37,89 24,88 48,92 31,41
Ferro e Aço
1,34 1,23 1,78 1,27
Metais não ferrosos e outras metalurgias
1,96 2,31 2,36 2,92
Papel e celulose
3,59 0,35 3,18 0,34
Química
15,82 1,80 17,88 2,03
Alimentos e Bebidas 0,14 4,45 0,05 1,40
Têxtil e Vestuário 0,18 0,06 0,22 0,03
Outras Indústrias 12,22 59,98 4,07 53,00
Comércio e Serviços
9,27 2,00 2,13 2,42
Transporte
7,38 0,01 4,21 0,01
Serviços Públicos
0,82 1,33 1,45 3,07
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
1996 2003
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 11
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de ferro e aço de Minas Gerais
para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
3,94 0,01 3,75 0,01
Extrativa Mineral 3,10 0,02 0,20 0,02
Minerais não metálicos 0,89 0,45 0,59 1,16
Ferro e Aço
42,27 51,12 37,87 38,92
Metais não ferrosos
2,58 14,77 1,92 11,80
Papel e celulose
0,01 0,01 0,01 0,01
Química
0,65 0,61 0,56 0,54
Alimentos e Bebidas
0,04 0,02 0,05 0,02
Têxtil e Vestuário 0,01 0,01 0,02 0,01
Outras Indústrias 8,51 15,45 10,08 25,59
Comércio e Serviços
4,11 0,01 2,50 0,02
Transporte
3,16 0,02 2,63 0,03
Serviços Públicos
0,27 0,01 0,63 0,01
Agropecuária
1,69 0,00 2,84 0,00
Extrativa Mineral
1,33 0,03 3,88 0,06
Minerais não metálicos 0,00 0,21 0,00 0,30
Ferro e Aço 18,17 7,61 25,07 9,18
Metais não ferrosos e outras metalurgias
1,44 5,07 1,91 7,46
Papel e celulose
0,13 0,01 0,14 0,01
Química
0,78 0,26 1,03 0,34
Alimentos e Bebidas
0,02 0,02 0,01 0,01
Têxtil e Vestuário 0,01 0,00 0,02 0,00
Outras Indústrias 3,73 4,20 2,28 4,40
Comércio e Serviços 1,68 0,05 0,63 0,07
Transporte
1,36 0,01 1,19 0,01
Serviços Públicos
0,12 0,00 0,19 0,01
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Ano
1996 2003
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
105
ANEXO 12
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de ferro e aço do restante do
Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,46 0,00 0,34 0,00
Extrativa Mineral
0,29 0,00 0,02 0,00
Minerais não metálicos 0,02 0,07 0,01 0,16
Ferro e Aço 3,66 10,09 2,82 5,96
Metais não ferrosos 0,25 2,66 0,14 1,66
Papel e celulose
0,04 0,00 0,02 0,00
Química
0,26 0,08 0,17 0,05
Alimentos e Bebidas
0,01 0,00 0,01 0,00
Têxtil e Vestuário
0,01 0,00 0,01 0,00
Outras Indústrias
0,33 2,62 0,31 3,70
Comércio e Serviços
0,06 0,00 0,03 0,00
Transporte 0,08 0,00 0,05 0,00
Serviços Públicos 0,00 0,00 0,00 0,00
Agropecuária 5,97 0,02 7,85 0,01
Extrativa Mineral
5,87 0,18 11,65 0,29
Minerais não metálicos
1,65 1,12 2,06 1,40
Ferro e Aço
37,27 35,62 47,41 35,73
Metais não ferrosos e outras metalurgias
5,75 25,33 6,72 31,53
Papel e celulose
1,03 0,04 0,92 0,04
Química
6,47 1,39 7,22 1,57
Alimentos e Bebidas 0,12 0,13 0,04 0,04
Têxtil e Vestuário 0,17 0,02 0,20 0,01
Outras Indústrias 15,12 20,31 5,66 17,44
Comércio e Serviços
9,36 0,25 2,35 0,29
Transporte
5,31 0,02 3,24 0,03
Serviços Públicos
0,46 0,02 0,74 0,06
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
1996 2003
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 13
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de metais não ferrosos e outras
metalurgias de Minas Gerais para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,12 0,55 0,12 0,38
Extrativa Mineral 2,53 1,56 0,17 1,53
Minerais não metálicos 1,70 0,54 1,16 0,91
Ferro e Aço
28,08 4,56 26,33 3,00
Metais não ferrosos
12,58 9,68 9,69 6,61
Papel e celulose
0,03 0,39 0,03 0,29
Química
2,38 1,73 2,12 1,24
Alimentos e Bebidas
0,05 1,56 0,07 1,06
Têxtil e Vestuário 0,02 0,42 0,03 0,32
Outras Indústrias 11,61 46,90 14,30 56,05
Comércio e Serviços
7,51 0,25 4,73 0,38
Transporte
2,67 0,71 2,32 0,72
Serviços Públicos
0,43 0,17 1,04 0,14
Agropecuária
0,03 0,12 0,06 0,08
Extrativa Mineral
0,65 0,45 1,96 0,68
Minerais não metálicos 0,00 0,17 0,00 0,17
Ferro e Aço 11,02 0,76 16,00 0,68
Metais não ferrosos e outras metalurgias
9,33 8,74 12,99 9,34
Papel e celulose
0,29 0,32 0,34 0,28
Química
1,50 0,64 2,08 0,59
Alimentos e Bebidas
0,02 1,09 0,01 0,37
Têxtil e Vestuário 0,02 0,14 0,02 0,07
Outras Indústrias 3,85 17,89 2,40 14,42
Comércio e Serviços 2,53 0,49 0,98 0,50
Transporte
0,90 0,12 0,81 0,13
Serviços Públicos
0,15 0,05 0,26 0,07
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Ano
1996 2003
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
106
ANEXO 14
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de metais não ferrosos e outras
metalurgias do restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,01 0,03 0,01 0,03
Extrativa Mineral
0,15 0,08 0,01 0,09
Minerais não metálicos 0,03 0,02 0,01 0,06
Ferro e Aço 1,55 0,34 1,26 0,22
Metais não ferrosos 1,83 0,96 1,04 0,65
Papel e celulose
0,06 0,02 0,04 0,02
Química
0,45 0,08 0,29 0,06
Alimentos e Bebidas
0,01 0,09 0,01 0,07
Têxtil e Vestuário
0,01 0,01 0,01 0,01
Outras Indústrias
0,26 2,72 0,25 3,93
Comércio e Serviços
0,07 0,02 0,03 0,03
Transporte 0,04 0,03 0,03 0,04
Serviços Públicos 0,00 0,01 0,01 0,01
Agropecuária 0,12 0,47 0,17 0,34
Extrativa Mineral
2,60 1,84 5,24 3,07
Minerais não metálicos
1,96 0,70 2,61 0,89
Ferro e Aço
16,89 2,35 23,01 2,44
Metais não ferrosos e outras metalurgias
35,13 22,49 43,53 28,72
Papel e celulose
1,75 1,09 1,62 1,07
Química
8,49 2,33 9,95 2,66
Alimentos e Bebidas 0,12 4,86 0,04 1,56
Têxtil e Vestuário 0,12 0,61 0,16 0,27
Outras Indústrias 14,97 56,47 5,48 50,64
Comércio e Serviços
9,82 1,76 2,44 2,15
Transporte
3,06 0,43 1,87 0,58
Serviços Públicos
0,50 0,17 0,89 0,40
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
20031996
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 15
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de papel e celulose de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
7,66 0,02 7,22 0,01
Extrativa Mineral 0,49 0,03 0,03 0,03
Minerais não metálicos 0,46 0,08 0,29 0,15
Ferro e Aço
0,07 0,07 0,06 0,05
Metais não ferrosos
1,70 0,10 1,22 0,07
Papel e celulose
1,18 1,22 1,00 0,93
Química
4,18 0,13 3,46 0,10
Alimentos e Bebidas
0,35 0,14 0,47 0,10
Têxtil e Vestuário 0,13 0,09 0,19 0,08
Outras Indústrias 17,66 0,72 20,73 0,92
Comércio e Serviços
22,38 0,47 13,26 0,74
Transporte
4,18 0,17 3,42 0,18
Serviços Públicos
8,85 0,72 17,49 0,64
Agropecuária
2,05 0,21 3,39 0,16
Extrativa Mineral
0,13 0,57 0,35 0,91
Minerais não metálicos 0,00 1,51 0,00 1,68
Ferro e Aço 0,02 0,48 0,03 0,46
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,65 1,37 0,92 1,55
Papel e celulose
8,99 29,58 10,15 27,35
Química
4,09 2,21 5,60 2,14
Alimentos e Bebidas
0,10 7,21 0,05 2,58
Têxtil e Vestuário 0,30 2,40 0,44 1,17
Outras Indústrias 5,06 11,31 2,65 9,64
Comércio e Serviços 5,66 26,29 1,93 28,44
Transporte
1,15 2,54 0,93 2,96
Serviços Públicos
2,54 10,37 4,70 16,96
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Ano
1996 2003
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
107
ANEXO 16
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de papel e celulose do restante do
Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,31 0,01 0,28 0,01
Extrativa Mineral
0,01 0,01 0,00 0,01
Minerais não metálicos 0,00 0,03 0,00 0,05
Ferro e Aço 0,00 0,04 0,00 0,02
Metais não ferrosos 0,06 0,04 0,04 0,03
Papel e celulose
1,29 0,35 1,03 0,26
Química
0,77 0,04 0,60 0,03
Alimentos e Bebidas
0,03 0,06 0,03 0,04
Têxtil e Vestuário
0,11 0,03 0,16 0,02
Outras Indústrias
0,23 0,41 0,26 0,52
Comércio e Serviços
0,09 0,24 0,05 0,40
Transporte 0,03 0,10 0,03 0,10
Serviços Públicos 0,03 0,28 0,06 0,24
Agropecuária 4,89 0,23 7,69 0,16
Extrativa Mineral
0,26 0,59 0,64 0,92
Minerais não metálicos
0,28 1,61 0,41 1,79
Ferro e Aço
0,02 0,53 0,04 0,50
Metais não ferrosos e outras metalurgias
1,58 1,40 2,19 1,59
Papel e celulose
35,89 31,03 38,71 27,95
Química
16,76 2,30 22,33 2,25
Alimentos e Bebidas 0,44 7,68 0,21 2,53
Têxtil e Vestuário 2,10 2,35 3,05 1,06
Outras Indústrias 12,35 11,20 5,73 9,27
Comércio e Serviços
14,48 26,41 4,45 28,45
Transporte
2,68 2,07 2,00 2,44
Serviços Públicos
5,28 10,96 10,00 19,35
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
1996 2003
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 17
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de química de Minas Gerais para
os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
13,59 1,37 13,00 1,07
Extrativa Mineral 1,35 0,14 0,09 0,16
Minerais não metálicos 1,06 0,55 0,69 1,03
Ferro e Aço
1,12 1,06 1,07 0,78
Metais não ferrosos
2,18 1,69 1,62 1,30
Papel e celulose
0,04 0,89 0,03 0,73
Química
11,91 8,68 10,19 6,98
Alimentos e Bebidas
4,36 0,31 5,92 0,24
Têxtil e Vestuário 0,06 0,31 0,09 0,27
Outras Indústrias 13,04 2,24 15,73 2,99
Comércio e Serviços
11,31 3,92 6,89 6,56
Transporte
8,56 0,48 7,19 0,55
Serviços Públicos
0,94 1,20 2,09 1,12
Agropecuária
5,66 11,84 9,56 9,20
Extrativa Mineral
0,50 0,74 1,40 1,26
Minerais não metálicos 0,00 1,58 0,00 1,84
Ferro e Aço 0,31 0,73 0,47 0,75
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,79 1,97 1,12 2,35
Papel e celulose
0,30 3,65 0,34 3,57
Química
11,14 20,40 15,43 20,65
Alimentos e Bebidas
1,64 2,06 0,93 0,79
Têxtil e Vestuário 0,05 2,23 0,08 1,16
Outras Indústrias 4,40 12,04 2,46 10,87
Comércio e Serviços 2,96 14,05 1,05 15,96
Transporte
2,44 4,35 2,06 5,32
Serviços Públicos
0,28 1,50 0,51 2,50
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Ano
1996 2003
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
108
ANEXO 18
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de química do restante do Brasil
para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,42 0,48 0,29 0,35
Extrativa Mineral
0,04 0,03 0,00 0,04
Minerais não metálicos 0,01 0,04 0,00 0,08
Ferro e Aço 0,03 0,07 0,02 0,04
Metais não ferrosos 0,05 0,06 0,03 0,04
Papel e celulose
0,04 0,05 0,02 0,03
Química
1,82 0,43 1,05 0,31
Alimentos e Bebidas
0,15 0,03 0,15 0,02
Têxtil e Vestuário
0,01 0,03 0,02 0,03
Outras Indústrias
0,13 0,29 0,11 0,40
Comércio e Serviços
0,05 0,22 0,02 0,38
Transporte 0,07 0,18 0,04 0,20
Serviços Públicos 0,00 0,05 0,00 0,05
Agropecuária 6,54 11,93 7,96 8,39
Extrativa Mineral
16,92 1,04 28,05 1,67
Minerais não metálicos
0,60 2,06 0,74 2,45
Ferro e Aço
0,37 0,96 0,47 0,95
Metais não ferrosos e outras metalurgias
1,44 1,98 1,65 2,38
Papel e celulose
1,13 4,21 0,94 3,94
Química
46,37 27,50 49,76 29,03
Alimentos e Bebidas 2,34 2,58 0,73 0,83
Têxtil e Vestuário 0,24 3,00 0,27 1,34
Outras Indústrias 8,28 14,84 2,49 12,72
Comércio e Serviços
7,44 19,10 1,59 21,90
Transporte
4,97 7,26 2,62 9,24
Serviços Públicos
0,57 1,56 0,97 3,20
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
20031996
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 19
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de alimentos e bebidas de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
40,23 7,67 34,86 7,83
Extrativa Mineral 0,04 0,03 0,00 0,04
Minerais não metálicos 0,22 0,02 0,13 0,05
Ferro e Aço
0,02 0,07 0,02 0,06
Metais não ferrosos
0,95 0,04 0,65 0,03
Papel e celulose
0,02 0,08 0,01 0,08
Química
0,21 3,33 0,16 3,45
Alimentos e Bebidas
16,55 26,21 20,59 25,76
Têxtil e Vestuário 0,05 0,92 0,06 1,05
Outras Indústrias 2,60 0,71 2,90 1,37
Comércio e Serviços
5,88 0,58 3,29 1,43
Transporte
2,20 0,43 1,70 0,69
Serviços Públicos
0,33 2,00 0,71 2,58
Agropecuária
17,76 7,28 27,25 7,28
Extrativa Mineral
0,02 0,02 0,05 0,05
Minerais não metálicos 0,00 0,02 0,00 0,04
Ferro e Aço 0,01 0,02 0,01 0,03
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,43 0,03 0,55 0,06
Papel e celulose
0,21 0,13 0,22 0,17
Química
0,32 1,70 0,40 2,55
Alimentos e Bebidas
7,29 29,33 3,81 13,43
Têxtil e Vestuário 0,21 0,84 0,29 0,54
Outras Indústrias 1,19 1,67 0,61 2,04
Comércio e Serviços 2,14 15,00 0,69 24,46
Transporte
0,98 0,44 0,76 0,79
Serviços Públicos
0,15 1,43 0,25 4,14
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Ano
1996 2003
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
109
ANEXO 20
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de alimentos e bebidas do
restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
2,83 0,36 2,30 0,42
Extrativa Mineral
0,01 0,00 0,00 0,00
Minerais não metálicos 0,01 0,00 0,01 0,00
Ferro e Aço 0,00 0,00 0,00 0,00
Metais não ferrosos 0,05 0,00 0,03 0,00
Papel e celulose
0,07 0,00 0,05 0,00
Química
0,09 0,12 0,07 0,16
Alimentos e Bebidas
1,29 1,15 1,43 1,38
Têxtil e Vestuário
0,04 0,03 0,05 0,04
Outras Indústrias
0,06 0,03 0,07 0,06
Comércio e Serviços
0,06 0,02 0,03 0,05
Transporte 0,04 0,01 0,03 0,02
Serviços Públicos 0,00 0,08 0,01 0,10
Agropecuária 45,72 11,54 64,82 13,82
Extrativa Mineral
0,15 0,04 0,38 0,09
Minerais não metálicos
0,77 0,04 0,91 0,06
Ferro e Aço
0,02 0,03 0,02 0,05
Metais não ferrosos e outras metalurgias
1,54 0,05 1,73 0,09
Papel e celulose
1,94 0,22 1,89 0,30
Química
2,24 2,73 2,53 3,53
Alimentos e Bebidas 23,90 54,22 13,30 36,16
Têxtil e Vestuário 0,81 1,32 1,02 1,16
Outras Indústrias 5,00 2,74 2,75 3,60
Comércio e Serviços
9,57 21,25 3,23 32,35
Transporte
3,02 0,65 2,34 1,02
Serviços Públicos
0,76 3,34 1,01 5,53
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
1996 2003
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 21
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de têxtil e vestuário de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
11,65 0,27 10,64 0,32
Extrativa Mineral 0,05 0,04 0,00 0,07
Minerais não metálicos 0,09 0,02 0,05 0,05
Ferro e Aço
0,05 0,07 0,04 0,08
Metais não ferrosos
1,78 0,05 1,25 0,06
Papel e celulose
0,09 0,11 0,07 0,13
Química
1,42 0,16 1,15 0,19
Alimentos e Bebidas
4,05 0,28 5,29 0,31
Têxtil e Vestuário 8,86 7,50 12,87 9,70
Outras Indústrias 12,42 2,08 14,30 4,63
Comércio e Serviços
23,13 0,06 13,35 0,18
Transporte
4,35 0,22 3,47 0,41
Serviços Públicos
1,26 0,26 2,59 0,39
Agropecuária
2,49 1,08 4,02 1,22
Extrativa Mineral
0,01 0,14 0,04 0,37
Minerais não metálicos 0,00 0,09 0,00 0,18
Ferro e Aço 0,01 0,09 0,02 0,15
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,40 0,12 0,55 0,24
Papel e celulose
0,78 2,02 0,86 3,09
Química
2,73 0,57 3,64 0,99
Alimentos e Bebidas
1,44 3,39 0,76 1,72
Têxtil e Vestuário 14,08 66,77 20,66 47,39
Outras Indústrias 2,93 4,63 1,51 6,45
Comércio e Serviços 4,63 6,87 1,53 12,96
Transporte
1,01 1,46 0,80 3,07
Serviços Públicos
0,30 1,62 0,53 5,65
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Ano
1996 2003
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
110
ANEXO 22
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de têxtil e vestuário do restante
do Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,27 0,04 0,21 0,05
Extrativa Mineral
0,00 0,00 0,00 0,01
Minerais não metálicos 0,00 0,00 0,00 0,01
Ferro e Aço 0,00 0,00 0,00 0,01
Metais não ferrosos 0,02 0,00 0,01 0,00
Papel e celulose
0,09 0,01 0,06 0,02
Química
0,38 0,01 0,27 0,01
Alimentos e Bebidas
0,14 0,07 0,14 0,09
Têxtil e Vestuário
2,93 0,70 3,35 0,97
Outras Indústrias
0,09 0,12 0,09 0,28
Comércio e Serviços
0,07 0,01 0,03 0,04
Transporte 0,02 0,05 0,02 0,10
Serviços Públicos 0,00 0,04 0,01 0,06
Agropecuária 4,09 1,22 5,48 1,50
Extrativa Mineral
0,02 0,16 0,05 0,46
Minerais não metálicos
0,04 0,10 0,05 0,21
Ferro e Aço
0,01 0,11 0,01 0,18
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,72 0,12 0,77 0,25
Papel e celulose
2,21 2,28 2,01 3,69
Química
9,72 0,61 10,38 1,09
Alimentos e Bebidas 2,18 4,04 1,08 2,28
Têxtil e Vestuário 56,42 75,43 66,94 59,12
Outras Indústrias 7,85 5,02 3,85 7,43
Comércio e Serviços
10,33 6,49 3,16 12,74
Transporte
1,84 1,57 1,30 3,40
Serviços Públicos
0,55 1,77 0,72 6,01
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
20031996
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 23
Distribuição percentual das compras e vendas de outras indústrias de Minas Gerais
para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,29 1,25 0,32 0,79
Extrativa Mineral 0,78 1,81 0,06 1,64
Minerais não metálicos 12,02 1,21 8,37 2,00
Ferro e Aço
5,44 6,04 6,39 3,50
Metais não ferrosos
11,28 3,58 9,20 2,16
Papel e celulose
0,04 1,64 0,04 1,08
Química
0,58 4,13 0,55 2,66
Alimentos e Bebidas
0,18 1,71 0,30 1,05
Têxtil e Vestuário 0,14 1,17 0,26 0,82
Outras Indústrias 21,70 36,13 30,17 40,80
Comércio e Serviços
15,41 15,23 10,48 21,72
Transporte
4,27 2,48 4,04 2,35
Serviços Públicos
1,38 8,34 2,93 6,49
Agropecuária
0,12 0,38 0,23 0,24
Extrativa Mineral
0,27 0,24 0,79 0,33
Minerais não metálicos 0,01 0,17 0,02 0,16
Ferro e Aço 2,01 0,40 3,99 0,34
Metais não ferrosos e outras metalurgias
4,88 0,51 8,81 0,51
Papel e celulose
0,59 0,47 0,79 0,38
Química
1,45 0,65 2,47 0,56
Alimentos e Bebidas
0,08 0,61 0,04 0,18
Têxtil e Vestuário 0,14 0,23 0,25 0,09
Outras Indústrias 8,79 7,71 4,59 5,70
Comércio e Serviços 6,06 2,55 2,15 2,44
Transporte
1,58 0,22 1,39 0,23
Serviços Públicos
0,52 1,14 1,36 1,77
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Ano
1996 2003
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
111
ANEXO 24
Distribuição percentual das compras e vendas de outras indústrias do restante do Brasil
para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,13 0,06 0,14 0,05
Extrativa Mineral
0,03 0,07 0,00 0,07
Minerais não metálicos 0,13 0,04 0,10 0,06
Ferro e Aço 0,19 0,24 0,21 0,22
Metais não ferrosos 0,54 0,11 0,45 0,10
Papel e celulose
0,08 0,04 0,07 0,04
Química
0,40 0,13 0,38 0,12
Alimentos e Bebidas
0,05 0,07 0,08 0,06
Têxtil e Vestuário
0,04 0,03 0,07 0,02
Outras Indústrias
0,58 1,33 0,80 1,72
Comércio e Serviços
0,11 0,64 0,07 1,01
Transporte 0,04 0,09 0,04 0,10
Serviços Públicos 0,01 0,30 0,02 0,29
Agropecuária 2,04 1,37 3,94 1,20
Extrativa Mineral
0,47 1,34 1,40 2,53
Minerais não metálicos
7,37 1,19 13,28 1,30
Ferro e Aço
1,96 1,68 3,57 1,73
Metais não ferrosos e outras metalurgias
12,76 2,61 21,53 3,05
Papel e celulose
2,01 2,31 2,66 2,35
Química
9,19 3,66 14,92 3,38
Alimentos e Bebidas 0,86 4,30 0,51 2,09
Têxtil e Vestuário 0,72 1,81 1,27 1,16
Outras Indústrias 40,55 48,81 23,33 46,27
Comércio e Serviços
15,79 17,17 6,03 18,75
Transporte
2,91 4,08 2,67 4,64
Serviços Públicos
1,07 6,55 2,47 7,69
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
1996 2003
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 25
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de comércio e serviços de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,16 4,75 0,21 3,06
Extrativa Mineral 0,02 1,45 0,00 1,32
Minerais não metálicos 0,03 0,76 0,02 1,22
Ferro e Aço
0,01 2,72 0,01 1,64
Metais não ferrosos
0,16 2,16 0,14 1,36
Papel e celulose
0,07 1,94 0,07 1,31
Química
2,66 3,35 2,76 2,21
Alimentos e Bebidas
0,38 3,61 0,71 2,27
Têxtil e Vestuário 0,01 2,03 0,02 1,46
Outras Indústrias 23,73 23,95 36,97 26,86
Comércio e Serviços
36,28 21,73 27,34 30,44
Transporte
3,72 7,35 3,94 6,94
Serviços Públicos
1,95 17,06 4,44 13,36
Agropecuária
0,07 0,25 0,15 0,16
Extrativa Mineral
0,01 0,10 0,03 0,14
Minerais não metálicos 0,00 0,05 0,00 0,05
Ferro e Aço 0,00 0,07 0,01 0,06
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,08 0,12 0,16 0,12
Papel e celulose
0,91 0,17 1,38 0,14
Química
2,79 0,21 5,43 0,19
Alimentos e Bebidas
0,16 0,53 0,09 0,17
Têxtil e Vestuário 0,04 0,16 0,09 0,07
Outras Indústrias 11,05 1,30 6,16 0,98
Comércio e Serviços 12,92 2,92 4,97 2,79
Transporte
1,76 0,31 1,71 0,32
Serviços Públicos
1,04 0,93 3,21 1,36
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Ano
1996 2003
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
112
ANEXO 26
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de comércio e serviços do
restante do Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,15 0,21 0,20 0,16
Extrativa Mineral
0,00 0,05 0,00 0,05
Minerais não metálicos 0,00 0,02 0,00 0,03
Ferro e Aço 0,00 0,09 0,00 0,07
Metais não ferrosos 0,02 0,06 0,02 0,05
Papel e celulose
0,20 0,04 0,24 0,03
Química
0,52 0,07 0,60 0,06
Alimentos e Bebidas
0,53 0,10 1,09 0,08
Têxtil e Vestuário
0,07 0,03 0,15 0,03
Outras Indústrias
0,22 0,75 0,37 0,91
Comércio e Serviços
0,27 0,61 0,23 0,91
Transporte 0,06 0,21 0,07 0,22
Serviços Públicos 0,02 0,60 0,05 0,52
Agropecuária 2,00 3,01 4,79 2,33
Extrativa Mineral
0,03 1,55 0,09 2,52
Minerais não metálicos
0,28 0,73 0,66 0,76
Ferro e Aço
0,03 0,85 0,07 0,81
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,45 1,39 1,00 1,52
Papel e celulose
5,39 2,21 8,90 2,05
Química
13,43 2,68 28,02 2,42
Alimentos e Bebidas 7,59 6,70 4,98 2,76
Têxtil e Vestuário 1,05 1,94 2,38 1,07
Outras Indústrias 16,20 15,48 10,31 13,41
Comércio e Serviços
42,53 36,74 18,62 37,99
Transporte
5,41 3,83 5,85 4,19
Serviços Públicos
3,54 20,06 11,29 25,08
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
20031996
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 27
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de transporte de Minas Gerais
para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,00 7,31 0,00 5,11
Extrativa Mineral 0,01 2,38 0,00 2,38
Minerais não metálicos 0,01 2,23 0,01 3,91
Ferro e Aço
0,04 6,38 0,05 4,16
Metais não ferrosos
1,01 2,35 0,90 1,60
Papel e celulose
0,05 1,10 0,06 0,81
Química
0,75 7,73 0,77 5,53
Alimentos e Bebidas
0,64 4,13 1,13 2,81
Têxtil e Vestuário 0,09 1,17 0,18 0,91
Outras Indústrias 8,87 20,28 13,32 24,85
Comércio e Serviços
28,13 6,81 20,73 10,52
Transporte
27,59 22,02 28,38 22,81
Serviços Públicos
1,96 6,26 4,78 5,29
Agropecuária
0,00 0,66 0,00 0,46
Extrativa Mineral
0,00 0,18 0,01 0,28
Minerais não metálicos 0,00 0,29 0,00 0,31
Ferro e Aço 0,02 0,27 0,03 0,25
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,36 0,23 0,68 0,25
Papel e celulose
0,84 0,20 1,21 0,17
Química
5,35 0,91 9,70 0,85
Alimentos e Bebidas
0,22 0,99 0,13 0,33
Têxtil e Vestuário 0,34 0,17 0,68 0,08
Outras Indústrias 3,35 1,61 1,98 1,31
Comércio e Serviços 9,99 2,11 3,96 2,19
Transporte
9,66 1,59 9,43 1,80
Serviços Públicos
0,70 0,66 1,89 1,05
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Ano
1996 2003
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
113
ANEXO 28
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de transporte do restante do
Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,00 0,44 0,00 0,35
Extrativa Mineral
0,00 0,12 0,00 0,13
Minerais não metálicos 0,00 0,10 0,00 0,17
Ferro e Aço 0,00 0,36 0,00 0,28
Metais não ferrosos 0,02 0,10 0,02 0,08
Papel e celulose
0,11 0,04 0,11 0,03
Química
0,90 0,28 0,87 0,23
Alimentos e Bebidas
0,09 0,24 0,15 0,19
Têxtil e Vestuário
0,08 0,03 0,16 0,03
Outras Indústrias
0,10 0,97 0,15 1,26
Comércio e Serviços
0,16 0,41 0,11 0,67
Transporte 0,26 0,99 0,26 1,12
Serviços Públicos 0,01 0,32 0,02 0,29
Agropecuária 0,00 6,30 0,00 5,01
Extrativa Mineral
0,01 1,79 0,02 3,10
Minerais não metálicos
0,00 2,90 0,01 3,23
Ferro e Aço
0,01 2,38 0,03 2,39
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,60 2,15 1,17 2,50
Papel e celulose
2,34 2,03 3,30 1,98
Química
28,27 8,88 51,14 8,58
Alimentos e Bebidas 1,29 10,50 0,68 4,28
Têxtil e Vestuário 1,41 1,72 2,75 0,94
Outras Indústrias 21,29 14,15 11,05 12,75
Comércio e Serviços
24,57 23,21 8,88 25,62
Transporte
17,25 13,36 15,60 15,78
Serviços Públicos
1,23 6,24 3,52 9,02
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
1996 2003
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 29
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de serviços públicos de Minas
Gerais para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
4,42 7,40 4,92 5,41
Extrativa Mineral 0,04 1,37 0,00 1,26
Minerais não metálicos 0,53 0,80 0,39 1,18
Ferro e Aço
0,01 1,77 0,02 1,37
Metais não ferrosos
0,13 1,24 0,11 0,98
Papel e celulose
0,12 7,59 0,12 5,67
Química
1,00 2,76 0,97 2,20
Alimentos e Bebidas
1,59 1,99 2,62 1,60
Têxtil e Vestuário 0,06 1,09 0,10 0,93
Outras Indústrias 16,02 21,28 22,66 24,69
Comércio e Serviços
35,08 11,57 24,62 16,28
Transporte
4,22 5,08 4,06 5,27
Serviços Públicos
6,15 29,60 15,11 26,99
Agropecuária
1,72 0,33 3,39 0,25
Extrativa Mineral
0,01 0,10 0,04 0,18
Minerais não metálicos 0,00 0,05 0,00 0,05
Ferro e Aço 0,01 0,04 0,01 0,03
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,05 0,06 0,09 0,06
Papel e celulose
1,28 0,62 1,73 0,56
Química
0,81 0,17 1,37 0,13
Alimentos e Bebidas
0,62 0,40 0,36 0,17
Têxtil e Vestuário 0,14 0,08 0,26 0,04
Outras Indústrias 6,42 0,93 3,63 0,76
Comércio e Serviços 15,45 1,95 5,85 1,88
Transporte
1,65 0,18 1,51 0,18
Serviços Públicos
2,46 1,55 6,06 1,85
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
Ano
1996 2003
Minas
Gerais
restante
do Brasil
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
114
ANEXO 30
Distribuição percentual das compras e vendas do setor de serviços públicos do restante
do Brasil para os anos de 1996 e 2003
Região
Setor
Compras Vendas Compras Vendas
Agropecuária
0,24 0,31 0,40 0,15
Extrativa Mineral
0,00 0,05 0,00 0,04
Minerais não metálicos 0,01 0,03 0,01 0,05
Ferro e Aço 0,00 0,07 0,00 0,03
Metais não ferrosos 0,00 0,04 0,00 0,02
Papel e celulose
0,20 0,20 0,27 0,10
Química
0,14 0,07 0,18 0,04
Alimentos e Bebidas
0,13 0,08 0,34 0,04
Têxtil e Vestuário
0,04 0,02 0,12 0,01
Outras Indústrias
0,24 0,73 0,51 0,77
Comércio e Serviços
0,21 0,56 0,21 0,79
Transporte 0,05 0,17 0,07 0,14
Serviços Públicos 0,04 1,08 0,08 0,72
Agropecuária 3,49 4,54 10,12 2,14
Extrativa Mineral
0,03 1,43 0,10 1,62
Minerais não metálicos
0,46 0,74 1,56 0,69
Ferro e Aço
0,01 0,47 0,02 0,34
Metais não ferrosos e outras metalurgias
0,11 0,80 0,35 0,74
Papel e celulose
5,60 9,16 11,29 6,17
Química
2,75 2,32 7,65 1,97
Alimentos e Bebidas 2,98 6,04 1,59 1,16
Têxtil e Vestuário 0,72 1,18 2,10 0,32
Outras Indústrias 15,46 11,98 7,90 7,35
Comércio e Serviços
58,11 34,79 22,94 30,86
Transporte
3,64 2,19 3,84 2,22
Serviços Públicos
5,34 20,95 28,36 41,51
TOTAL
100,00 100,00 100,00 100,00
restante
do Brasil
Minas
Gerais
20031996
Ano
Fonte: A partir dos dados da pesquisa.
ANEXO 31
Compatibilização dos setores dos balanços energéticos
Setores Balanço Energético
Nacional
Setores Balanço Energético de
Minas Gerais
Compatibilização
Agropecuário Agropecuário Agropecuária (1)
Mineração Mineração Extrativa Mineral (2)
Cimento Cimento Minerais não metálicos (3)
- Cal Minerais não metálicos (3)
Ferro gusa e aço Ferro gusa e aço Ferro e Aço (4)
Ferro ligas Ferro ligas Ferro e Aço (4)
- Outras da siderurgia Ferro e Aço (4)
Não ferrosos e outras metalurgias Não ferrosos e outras metalurgias Metais não ferrosos e outras metalurgias (5)
Papel e celulose Papel e celulose Papel e celulose (6)
Química Química Química (7)
Alimentos e bebidas Alimentos e bebidas Alimentos e Bebidas (8)
Têxtil Têxtil Têxtil e Vestuário (9)
Cerâmica Cerâmica Outras Indústrias (10)
Outras Industrias Outras Industrias Outras Indústrias (10)
Comércio Comércio Comércio e Serviços (11)
Transportes Transportes Transporte (12)
Administração Pública Administração Pública Serviços Públicos (13)
Energético Energético
Energéticos (14 e 15)
Fonte: Elaboração Própria.
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