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Omir de Araújo Silva
“Análise da Dinâmica de Crescimento Econômico no Estado Pará - 1999 a 2003”
Dissertação de solicitação da
Universidade da Amazônia, como
documento de avaliação para
obtenção do grau de
Mestre em
Economia
em consonância com a
linha de pesquisa sobre
Políticas e
Estratégias de Desenvolvimento
.
Orientador: Prof. Dr .Antônio
Cordeiro de Santana (Universidade
Federal Rural da Amazônia).
Belém
2006
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Omir de Araújo Silva
“Análise da Dinâmica de Crescimento Econômico no Estado Pará - 1999 a 2003”
Banca Examinadora
Prof. Dr. Antônio Cordeiro de Santana
Universidade Federal Rural da Amazônia
Orientador
Prof. Dr. Fernando Antonio Teixeira Mendes
Universidade da Amazônia
Prof. Dr. Alfredo Kingo Oyama Homma
Pesquisador da EMBRAPA, Amazônia Oriental
Belém
2006
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Agradecimentos
Aos meus pais, Orlando e Iracy Silva que, com amor e exemplo de
integridade moral me prepararam para a vida, possibilitando-me trilhar os
caminhos do crescimento pessoal e profissional.
Ao meu filho Paulo Henrique e a minha ex-esposa Nilda Socorro, pela
compreensão das horas abdicadas do nosso tempo de convivência para eu crescer
na minha carreira.
Ao meu orientador, Prof. Dr. Antônio Cordeiro de Santana, meu
reconhecimento e gratidão pela paciência, compreensão, oportunidades e
orientação.
A todos os colaboradores que participaram direta e indiretamente das
diversas fases desse trabalho, em especial:
Ao Prof. Dr. Fernando Antonio Teixeira Mendes, pelo incentivo e pelas
horas dedicadas à realização desta dissertação.
À Geovana Pires, pelo estímulo e constante contribuição no decorrer da
realização desta dissertação.
Aos amigos e colaboradores Fernando Pinto, Mario Diego, Marco Antônio
e Roseany Pereira pela colaboração e incentivo.
Á Secretaria Executiva de Planejamento, Orçamento e Finanças (SEPOF),
na pessoa da Diretora Lúcia Cristina de Andrade, pelo apoio ao meu
enriquecimento intelectual e pelas informações disponibilizadas.
À Secretaria Especial de Integração Regional (SEIR), pela concessão de
uso da Base de Dados do software Geo Pará.
Aos colegas de curso de mestrado pelo companheirismo no decorrer desse
curso.
À Universidade da Amazônia pela contribuição à formação e
aprimoramento acadêmico dos profissionais nesta região.
A CAPES pela oportunidade dada ao custeio do meu mestrado através da
concessão de Bolsa .
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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO.....................................................................................................10
1.1 PROBLEMA DA PESQUISA..............................................................................12
1.2 OBJETIVOS..........................................................................................................13
1.2.1 Objetivo Geral.......................................................................................................13
1.2.2 Objetivos Específicos............................................................................................13
2 REVISÃO DE LITERATURA............................................................................13
3 METODOLOGIA..................................................................................................24
3.1 ÁREA DE ESTUDO.............................................................................................24
3.2 FONTE DE DADOS E VARIÁVEIS...................................................................25
3.3 MODELOS ANALÍTICOS...................................................................................26
3.3.1 Análise Fatorial.....................................................................................................30
3.3.1.1 Modelo Estatístico...........................................................................................30
3.3.1.2 Métodos de Extração dos Fatores....................................................................33
3.3.1.3 Métodos de Rotação dos Fatores.....................................................................34
3.3.1.4 Escolha do Número de Fatores........................................................................34
3.3.1.5 Análise da Confiabilidade e Viabilidade da Análise Fatorial..........................35
3.3.2 Modelo Gravitacional............................................................................................37
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS..........................................................................41
4.1 ANÁLISE FATORIAL - IPCG.............................................................................41
4.1.1 Análise dos Municípios Potenciais........................................................................46
4.2 ANÁLISE FATORIAL – IPCS (Agropecuário, Indústria e Serviços).................56
4.2.1 Análise Setorial.....................................................................................................67
4.2.1.1 Análise Setorial – Agropecuário......................................................................67
4.2.1.2 Análise Setorial – Indústria.............................................................................79
4.2.1.3 Análise Setorial – Serviços..............................................................................88
4.3 ANÁLISE DOS PÓLOS DE CRESCIMENTOS..................................................95
5 CONCLUSÃO.....................................................................................................104
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.........................................................................107
APÊNDICES
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7
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Geral
– IPCG (2003)........................................................................................................42
Tabela 2 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Geral
– IPCG (1999)........................................................................................................43
Tabela 3 - Matriz de cargas fatoriais (α) após a rotação ortogonal pelo método Varimax,
Estado do Pará, 2006..............................................................................................44
Tabela 4 - Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o Indicador de
Potencial de Crescimento, Estado Pará, 2006........................................................47
Tabela 5 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento
Setorial – IPCG Agropecuário (2003)....................................................................58
Tabela 6 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e variância total
explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Setorial – IPCS
Agropecuário (1999) .................................................................................................58
Tabela 7 - Matriz de cargas fatoriais (α) após a rotação ortogonal pelo método Varimax
– IPCS Agropecuário, Estado do Pará, 2006.........................................................59
Tabela 8 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento
Setorial – IPCG Indústria (2003)............................................................................61
Tabela 9 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento
Setorial – IPCS Indústria (1999)............................................................................62
Tabela 10 - Matriz de cargas fatoriais (α) após a rotação ortogonal pelo método
Varimax – IPCS Indústria,. Estado do Pará, 2006..................................................63
Tabela 11 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento
Setorial – IPCG Serviços (2003)............................................................................65
Tabela 12 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento
Setorial – IPCS Serviços (1999).............................................................................65
Tabela 13 - Matriz de cargas fatoriais (α) após a rotação ortogonal pelo método
Varimax – IPCS Serviços, Estado do Pará, 2006
.
..................................................66
Tabela 14 - Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o Indicador de
Potencial de Crescimento Setorial – Agropecuário, Estado do Pará, 2006............69
Tabela 15 - Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o Indicador de
Potencial de Crescimento Setorial – Industrial, Estado do Pará, 2006 ..................81
Tabela 16 - Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o Indicador de
Potencial de Crescimento Setorial – Serviços, Estado do Pará, 3006....................89
Tabela 17 - Caracterização sumária dos Pólos de Crescimento do Estado do Pará,
segundo o potencial e área de influência, Estudo do Pará, 2006...........................97
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RESUMO
As dinâmicas de crescimento econômico das Regiões do Brasil apresentam
desníveis intra e inter regionais, em muitos casos resultantes do processo de
planejamento, baseado em programas, projetos e ações de Governo. O Estado do Pará
não é diferente da realidade nacional, onde o crescimento se deu com intensidade
variável, disperso no espaço e no tempo. O objetivo deste trabalho foi analisar a
dinâmica de crescimento econômico no Estado do Pará, no período de 1999 a 2003,
utilizando o arcabouço da economia regional, através do uso da técnica de análise
fatorial, para a identificação dos municípios com potenciais de crescimento e, o modelo
gravitacional, para a identificação dos pólos de crescimento do Estado do Pará e suas
respectivas áreas de influência.
A identificação dos municípios com potencial de crescimento foi realizada com
base no Indicador de Potencial de Crescimento Geral (IPCG) e foram eleitos 16
municípios potenciais. Por meio de metodologia semelhante foram calculados
Indicadores de Potencial de Crescimento Setoriais (IPCS agropecuário, IPCS indústria,
IPCS serviços), sendo também selecionados 16 municípios por setor econômico.
A identificação dos principais pólos de crescimento e suas respectivas áreas de
influência ratificou Belém como o maior pólo de crescimento do Estado, constituído por
75 municípios, seguida do Pólo de Santarém formado por 20 municípios, Marabá
composto por 14 municípios, Redenção com 10 municípios, Parauapebas com 9
municípios, Altamira com 6 municípios, Tucuruí com 5 municípios e Barcarena com 4
municípios.
Os resultados obtidos neste estudo mostraram que a dinâmica de crescimento
econômico no Estado do Pará vem ocorrendo atrelada aos principais centros urbanos do
Estado, que dispõem de infra-estrutura econômica, e nos municípios onde estão
localizados os grandes projetos minerais.
Palavras Chaves: Economia Regional, Pólo de Crescimento, modelo gravitacional,
Estado do Pará.
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ABSTRACT
The dynamics of economical growth of the Areas of Brazil present unevenness
intra and regional inter, in many resulting cases of the planning process, based on
programs, projects and actions of Government. The State of Pará is not different from
the national reality, where the growth felt with variable intensity, dispersed in the space
and in the time. The objective of this is work to analyze the dynamics of growth
economical in the State of Pará, in the period from 1999 to 2003, using the outline of
the regional economy, through the use of the technique of factorial analysis, in the
identification of the town with growth potentials and of the gravitational model, in the
identification of the poles of growth of the State of Pará and their respective influence
areas.
In the identification of the town with growth potential was accomplished with
base in the Indicator of Potential of General Growth (IPCG). Sixteen potential town
were chosen. Through similar methodology it was calculated Sectorial Indicators of
Potential of Growth (agricultural IPCS, IPCS industry, IPCS services), being also
selected 16 town for economical section.
The identification of the main growth poles and their respective influence areas,
it ratified Belém as the largest pole of growth of the State, constituted by 75 town,
following by the Pole of Santarém formed by 20 town, Marabá composed by 14 town,
Redenção with 10 town, Parauapebas with 9 town, Altamira with 6 town, Tucuruí with
5 town and Barcarena with 4 town.
The results obtained in this study show that the dynamics of economical growth
in the State of Pará is happening harnessed to the main urban centers of the State, that
they have economical infrastructure, and in the town where are located the great mineral
projects.
Key words: Regional Economy, Pole of Growth, gravitational model, State of Pará.
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10
1 INTRODUÇÃO
As dinâmicas de crescimento da economia brasileira, em muitos casos, resultaram
do processo de planejamento, mediante a implementação de programas, projetos e ações
das esferas dos Governos Federal, Estadual e Municipal, de forma associada ao contexto
econômico internacional e nacional. Porém, em alguns casos, como no Estado Pará, mais
especificamente na Mesorregião do Sudeste Paraense, essa dinâmica foi reduzida ao
impacto dos grandes projetos minerais, tidos como enclaves.
Assim, o surgimento de algumas áreas de crescimento foram decorrentes dos planos
de Governos. Em nível Federal: o Plano do Governo de Juscelino Kubitschek - Plano de
Metas (50 anos em 5), o Plano Trienal de Desenvolvimento Econômico e Social (1963 a
1996), o Plano de Ação Econômica do Governo – PAEG (1964 a 1996), os Planos
Nacionais de Desenvolvimento I e II , nos períodos, 1967 a 1971 e 1974 a 1979,
respectivamente, e, por fim, entre outros, os Eixos Nacionais de Integração e de
Desenvolvimento (Brasil em Ação, 1996 a 1999 e o Avança Brasil 2000 a 2003).
Em nível regional, sugiram os Planos de Desenvolvimento da Amazônia (PDA),
Programa de Integração Nacional (PIN-1970), Programa de Redistribuição de Terra
(PROTERRA-1971) e dos Pólos Agropecuários e Minerais (POLOAMAZÔNIA-1974).
No Estado do Pará, criaram-se o Plano de Diretrizes Estratégicas (I PDE), o Plano
Anual de Trabalho (PAT) e, mais recentemente, os Planos Plurianuais (PPA): Novo Pará
(1996 a 1999) e o Avante Pará (2000 a 2003).
Essas dinâmicas de crescimento econômico das Regiões do Brasil produziram
grandes desequilíbrios setoriais intra e inter regionais, conforme pode ser constatado, ainda
hoje, pelas participações do Produto Interno Bruto (PIB) de cada região brasileira: Norte
5,0%; Nordeste 13,8%; Sudeste 55,1%; Sul 18,6% e Centro-Oeste 7,5%, demonstrando que
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11
o Sul e o Sudeste detêm 73,8% do PIB brasileiro, os dados são referentes ao ano de 2003,
que foram divulgados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).
Neste contexto, a economia regional, deve reassumir o papel de destaque
valorizando e fortalecendo as dinâmicas de crescimento municipais, por meio dos
instrumentos de planejamento governamental e das estratégias da iniciativa privada, para
que possa viabilizar um maior dinamismo socioeconômico e, como conseqüência, a
diminuição dos desníveis econômicos intra e inter regional.
O tema abordado nessa dissertação foi a “Análise da Dinâmica de Crescimento
Econômico no Estado Pará - 1999 a 2003”, numa contextualização de concentração territorial
municipal, com a utilização de metodologias para análise da economia regional, a exemplo
do modelo gravitacional, de vasta disseminação na literatura mundial.
Desse modo, o propósito desta dissertação foi suprir a carência de análise
econômica que permitam compreender as características e as dinâmicas de crescimento
econômico dos municípios paraenses, identificando os pólos de crescimento e o seu poder
de irradiação na área de influência, bem como contribuir com o planejamento
socioeconômico do Estado do Pará.
Esta dissertação foi constituída, além desta introdução, de quatro seções. Na
segunda seção, abordam-se a revisão de literatura, de maneira sucinta, apresentado os
outros trabalhos desenvolvidos acerca do tema: SUDAM (1997), Trinta e Cinco Anos de
Crescimento na Amazônia ; Tolosa (1972), Pólos de Crescimento: Teoria e Política
Econômica; Ministério do Planejamento (2004), Áreas Deprimidas nos Eixos de Integração
e Desenvolvimento; Lemos (2003), A Nova Configuração Regional Brasileira e sua
Geografia Econômica; IDESP (1992), Projeto de Regionalização Administrativa do Estado
do Pará e; Costa (2003), Polaridades e Desenvolvimento Endógeno no Sudeste Paraense.
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12
Na terceira seção, foi apresentada a metodologia desenvolvida para identificar os
municípios com potenciais de crescimento e os pólos de crescimento. Na quarta seção,
analisaram-se os resultados das dinâmicas de crescimento econômico dos municípios e dos
pólos no Estado do Pará. Finalmente, na quinta seção, apresenta-se a conclusão.
1.1 PROBLEMA DA PESQUISA
O Estado do Pará, como o Brasil, apresenta crescimento com intensidade variável e
dispersa no espaço e no tempo, com fortes indicativos de dinâmicas de crescimento
econômico desigual em seu território, pois a parte leste regional do Estado do Pará detém
77% da população e mais de 82 % do PIB paraense (IBGE/SEPOF, 2003).
Somado-se a esse cenário paraense, as sociedades locais também se tornaram mais
exigentes e elevaram os seus níveis de participações nas decisões junto à administração
pública. Assim, os desníveis econômicos intra e inter-regionais, qualidade de vida e o
crescimento econômico começam e fazer parte de fóruns de discussões locais, para
definição de proposições de políticas públicas e de estratégias empresariais. Visando
contribuir com a sociedade para a promoção do crescimento. Esta dissertação se propôs a
responder à seguinte pergunta: quais foram os municípios e/ou pólos de maior dinâmica de
crescimento econômico no Estado do Pará, no período de 1999 a 2003?
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13
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo Geral
Analisar a dinâmica de crescimento econômico do Estado do Pará, no período de
1999 a 2003, com base na utilização de modelos quantitativos multivariados.
1.2.2 Objetivos Específicos
o Identificar e caracterizar os municípios com maior potencial de crescimento
econômico do Estado do Pará;
o Identificar os municípios cuja dinâmica de crescimento ocorre em um ou mais
setores econômicos;
o Identificar e delimitar a abrangência territorial dos principais pólos de crescimento
do Estado do Pará, no período 1999 a 2003.
2 REVISÃO DE LITERATURA
A revisão de literatura que foi utilizada nesta dissertação, baseou-se nos trabalhos já
desenvolvidos por SUDAM (1997), Tolosa (1973), Ministério de Planejamento (2004)
Lemos (2003), IDESP (1992) e Costa (2003).
O estudo realizado pela SUDAM (1997), denominado “Trinta e Cinco Anos de
Crescimento na Amazônia”, na seção 4, Dinâmica Sub-Regional, aborda o crescimento
recente da Amazônia em uma perspectiva detalhada. Desse modo, relata que o crescimento
das atividades econômicas na Região Norte, verificado no período de 1970 a 1994, não
ocorreu de maneira homogênea no seu espaço territorial, quando observado pelo ângulo da
evolução diferenciada no PIB dos Estados e de Sub-Regiões.
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14
As referências teóricas do estudo da SUDAM (1997) partiram da definição de o que
é crescimento econômico, “entendido como aumento persistente, no tempo, do Produto
Interno Bruto (PIB) e da capacidade produtiva”. O investimento, como um componente da
demanda, significando uma adição à capacidade produtiva (ou estoque de capital) da
economia. O capital, compreendido no sentido generalizado, como qualquer coisa que gere
um fluxo de renda, isto inclui qualificação dos trabalhadores, inovação tecnológica,
melhoria nos sistemas de informação, aumento no estoque de máquinas, equipamentos e
infra-estrutura, entre outras coisas.
Na perspectiva histórica, segundo o estudo SUDAM (1997), até as proximidades do
ano de 1960, as aglomerações humanas na Amazônia concentravam-se nas calhas dos
grandes rios da Região, a exemplo de Manaus-AM, Santarém-PA, Marabá-PA e Porto
Velho-RO. Contudo, há um conjunto de cidades na zona Bragantina, no Estado do Pará,
sendo polarizado pelo município de Belém, bem como a existência de um número
considerável de centros urbanos banhados pelas águas do Atlântico, localizados no extremo
oriental da Amazônia.
A partir dos anos de 1960, começam, na Amazônia, os investimentos em infra-
estrutura de transporte, com a construção de grandes rodovias: Brasília-Acre (BR 364),
Belém-Brasília (BR 010), Marabá-Belém (PA 150), Santarém/PA-Cuiabá/MT (BR 263) e,
por último, em 1972, a Transamazônica (BR 230). Assim, foram surgindo e fortalecendo-se
as cidades que estavam sobre influência dos eixos rodoviários, os quais também fazem a
interligação dessas regiões com o centro-sul, como conseqüência, as cidades de Manaus e
Belém perderam um pouco mais a hegemonia de grandes centros intermediários do
comércio regional nas suas respectivas áreas de influências.
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15
Aliado a esse processo de criação de infra-estrutura na área de transporte, segundo o
estudo SUDAM (1997), ocorreu a ampliação e a consolidação dos incentivos fiscais
(SUDAM e SUFRAMA), dando um maior dinamismo às atividades econômicas regionais,
principalmente, na agropecuária e no eletro-eletrônico. Além do que, proporcionou,
também o surgimento de novos municípios e de pólos na Região Amazônica,
demonstrando, assim, as influências do Governo no processo de crescimento da economia.
Nesse contexto, o estudo da SUDAM (1997) aponta os Estados da Amazônia que
tiveram as maiores taxas de crescimento médio, ao ano, via PIB, no período de 1970 a
1994: Rondônia (11,5%) e Roraima (10,2%). Por outro lado, dentre os Estados que
obtiveram as menores taxas, destacam-se: Amazonas (7,2 %) e Pará (7,5 %). Embora estes
Estados tenham contribuído mais para o crescimento dessa Região, por terem maiores
pesos econômicos na mesma.
Vale mencionar que não existiam dados oficiais do indicador PIB, no plano
regional (Estadual) e sub-regional (municipal e microrregiões), para todo o período em
referência, no estudo da SUDAM (1997). Assim, foram feitas estimativas desse indicador,
de acordo com as informações que se tinha disponível e com metodologias não
homogêneas, o que, de certa maneira, segundo os trabalhos publicados pelo IBGE sobre
metodologias de cálculo de PIB, pode provocar certas distorções nos resultados, na
interpretação e na comparabilidade entre regiões.
Quanto aos resultados de crescimento do PIB, no período apontado pelo estudo da
SUDAM (1997), em nível de sub-regiões, o Estado do Pará também apresentou
comportamento de evolução diferenciado, onde somente 7, entre as 18 microrregiões
paraenses, demonstraram índices de crescimento acima da média estadual (225),
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16
destacando-se a Microrregião do Baixo Tocantins (793), como a mais dinâmica, seguida
das Microrregiões do Baixo Amazonas (606) e do Xingu (579).
O Baixo Tocantins, segundo o estudo da SUDAM (1997), teve o “boom” de
crescimento econômico durante a década de 1980, isso se deu após a realização de
investimentos, da ordem de US$ 1,4 bilhão, para a construção e a implantação de um
complexo industrial minero-metalúrgico, através das empresas Alumínio Brasileiro S/A
(ALBRAS), produtora de alumínio, e a Alumínio Norte do Brasil S/A (ALUNORTE),
processadora da alumina, configurando-se assim, as forças dinâmicas de crescimento dessa
Microrregião.
O Baixo Amazonas (606) obteve o segundo melhor desempenho apontado pelo
estudo da SUDAM (1997). Nessa microrregião, situa-se a cidade de Santarém, considerada
como o segundo maior centro urbano do Estado do Pará, que teve como as atividades
impulsionadoras de crescimento: a agricultura, a pecuária e a extração de madeira. A estas
soma-se o bom comportamento da atividade de extração do minério bauxita,
operacionalizado pela empresa Mineração do Rio do Norte S/A (MRN), no município de
Oriximiná. Estes eixos representaram as forças dinâmicas de crescimento econômico nessa
Microrregião.
O Xingu (579) alcançou o terceiro melhor desempenho no PIB, proveniente do
crescimento das atividades de extração vegetal e mineral, com a exploração da madeira e
ouro, respectivamente, nessa microrregião.
Por outro lado, o estudo da SUDAM (1997) apresentou 11 Microrregiões que tiveram
um comportamento no PIB, abaixo da média estadual (225). Assim, destacaram-se como as
sub-regiões que tiveram os piores comportamentos no PIB: Furos (11), provocado pela
diminuição da atividade da extração de madeira; Campos do Marajó (23), devido ao fraco
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17
desempenho da pecuária que não se modernizou; e Bragantina (150), sendo atribuído à
agricultura permanente, com o segmento da fruticultura.
Ademais, o estudo da SUDAM (1997) demonstrou através do comportamento das
participações das microrregiões, no indicador PIB do Estado do Pará, a existência de um
processo de desconcentração das atividades econômicas da microrregião de Belém, para
outras microrregiões do território paraense.
Tolosa (1973) comenta que a teoria de Pólos de Crescimento, desenvolvida por
Perroux (1967) e seus colaboradores, surgiu como uma tentativa de responder aos
problemas criados pelos desequilíbrios regionais e setoriais, fornecendo uma grande
contribuição para o entendimento de sistema de centros urbanos e/ou complexos industriais
interdependentes.
Tolosa (1973) entende que o “Pólo de Crescimento é uma unidade motriz num
determinado meio econômico” e conceitua que “Pólo de Desenvolvimento é uma unidade
econômica como motriz, ou um conjunto formado por essas unidades, seja simples ou
complexa, uma empresa, uma indústria ou uma combinação de indústrias que exerce o
poder de atração, por meio de preços, fluxos e antecipações, sobre as outras unidades com
elas relacionadas”.
Porém, este autor faz crítica à teoria, quanto à sua utilização como um ferramental
para proposição de políticas de desenvolvimento, por não fazer referências à economia de
urbanização, que se constitui na base central da determinação do tamanho ótimo de uma
cidade, desse modo, estando intimamente relacionado com qualquer política de pólos de
crescimento. Também, menciona que essa economia tem um alto grau de abstração de seus
conceitos teóricos e que as suas idéias são de difíceis aplicabilidades empíricas.
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18
Isso, segundo Tolosa (1973) deve-se principalmente à formação teórica de Perroux
da escola francesa, que não tem a tradição de formulação matemática, como um
instrumental de base para sustentação teórica. Assim, a teoria de pólos de crescimento tem
dificuldades para responder a certos questionamentos, tais como: qual o tamanho mínimo
de um pólo para ser incluído num programa de desenvolvimento regional? Quais os
critérios de classificação dos pólos por ordem de grandeza? Como varia a distribuição de
tamanhos de cidades (ou pólos) ao longo do tempo?
Diante dessa lacuna teórica, Tolosa (1973) relata que a maioria dos estudos
empíricos já desenvolvidos, para a identificação de pólos, ainda utiliza-se como critério
arbitrário de seleção, o quantitativo populacional, isso demonstra que o mesmo é bastante
modesto pra caracterizá-lo, como um pólo de crescimento, frente à sua relevância, o qual
requer que se tenha um índice de aglomeração, permitindo que se tenha a hierarquia entre
os pólos, bem como possibilite a inclusão de fatores como: população urbana, estrutura
industrial, magnitude e distribuição da renda urbana, etc.
Para suprir essa lacuna matemática da teoria, Tolosa (1973) menciona que uma
região polarizada pode ser um centro definido como conjunto de vértices, com um maior
volume de fluxos de transações, com aquele pólo, do que os demais pólos da mesma ordem
no sistema. Assim, matematicamente, o pólo de crescimento pode ser representado pela
teoria dos grafos, sendo formulada com a análise fatorial e de componente principal.
O Ministério de Planejamento (2004) desenvolveu um estudo, denominado “Áreas
Deprimidas nos Eixos de Integração e Desenvolvimento” para identificar as regiões
econômica e socialmente deprimidas, para subsidiar a formulação e a implementação de
políticas de desenvolvimento regionais adequadas a cada realidade.
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19
Assim, o estudo do Ministério de Planejamento (2004) entende que a regionalização
de uma determinada área pode ser definida com a combinação de quatro tipos de regiões:
área homogênea, espaço caracterizado pela homogeneidade; região polarizada, um espaço
constituído por um núcleo de atividades que polariza uma área de influência; área
programa, um espaço estabelecido de maneira político-institucional; e a região de
planejamento, que é instituída através de política de planejamento de desenvolvimento.
O estudo do Ministério do Planejamento (2004) compreende o processo de
crescimento econômico de uma determinada área, como sendo o aumento na produção de
bens e serviços e da renda per capita, uma vez mantido esse comportamento positivo por
um longo período, pode-se, assim, dizer que foi encontrada uma alternativa de expansão
sustentada da economia. Já o processo desenvolvimento, por sua vez, pressupõe a
existência do crescimento econômico, como uma condição necessária, porém não
suficiente, pois é preciso que se tenha melhoria na distribuição da renda, na condição de
social (saúde e educação), bem como institucional.
Desse modo, o estudo do Ministério de Planejamento (2004), por meio do
cruzamento do nível relativo do PIB per capita, com o nível relativo de crescimento do PIB
per capita, definiu quatro tipos de regiões econômicas: Regiões Desenvolvidas em
Expansão, que são as áreas com o nível de desenvolvimento e ritmo de crescimento acima
da média nacional; Regiões Desenvolvidas e em Declínio, áreas com o nível de
desenvolvimento superior a média nacional e com o ritmo de crescimento abaixo da média
nacional; Regiões em Desenvolvimento, áreas com o nível de desenvolvimento abaixo da
média nacional, entretanto, com ritmo de crescimento acima da média nacional; e Regiões
Deprimidas, sendo as áreas com o nível de desenvolvimento e ritmo de crescimento abaixo
da média nacional.
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20
Na conceituação de “áreas deprimidas”, o estudo do Ministério do Planejamento
(2004), também, baseou-se em uma concepção mais abrangente, trabalhando com três
dimensões: a social (indicadores de educação e saúde), a institucional e a econômica, sendo
que nesta última, foi adicionado o potencial de desenvolvimento de cada área, para
demonstrar a realidade de cada uma e/ou do conjunto de municípios.
Para identificar o “potencial de desenvolvimento” na dimensão econômica dessas
regiões, criou-se um indicador, por meio da técnica de análise fatorial, permitindo
identificar um número reduzido de padrões de características (fatores), relativos ao
conjunto de variáveis relacionados entre si. A partir dessa técnica, foi construído um fator
ponderado, com base na seleção de 21 variáveis relativas ao setor da indústria, comercial,
condicionantes urbanos e às condições de vida, para cada um dos 5.507 municípios
brasileiros.
Os resultados do indicador Potencial de Desenvolvimento demonstraram a
existência de 2.626 municípios com baixo potencial e 2.881 municípios com alto potencial
de desenvolvimento (MINISTÉRIO DE PLANEJAMENTO, 2004). A partir da revisão
dessa literatura, pela concepção desse indicador, extraiu-se a idéia do componente dinâmico
da metodologia de um indicador de potencial de crescimento geral (IPCG), para fins desta
dissertação.
Lemos et al. (2003), no estudo denominado “A Nova Configuração Regional
Brasileira e sua Geografia Econômica”, teve como objetivo identificar a nova configuração
espacial regionalizada do Brasil, buscando delimitar seus pólos econômicos e suas áreas de
influencias, visando entender a dinâmica urbana do espaço econômico brasileiro.
Assim, Lemos et al. (2003) elaborou uma metodologia de aplicação baseada no
Modelo Gravitacional, extraído da física, o que permitiu a identificação das regiões pólos e
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21
suas áreas de influências, sendo essa última delimitada por um Indicador de interação (IT),
através do qual fez-se a hierarquia dos centros urbanos no Brasil.
No trabalho de Lemos et al. (2003), a base teórica que foi utilizada, para a
delimitação de regiões, são respaldadas nas concepções de Chirstaller (1966), com a Teoria
dos Lugares Centrais e de Lösch (1954), abordando as áreas de mercado.
Desse modo, o lugar central, representa o componente principal que organiza as
relações das curvas de demanda e de oferta de bens e serviços, num determinado espaço
territorial, sendo a delimitação das áreas de mercado, onde ocorrem os fluxos de transações
econômicas, materializado pela relação inversa entre a curva da procura de bens e serviços
a suas distâncias econômicas, ou seja, pelo aumento nos custos totais de transportes.
Lemos et al. (2003), entende que a Teoria do Lugar Central explica, de maneira
contundente a concepção de área de mercado a ser polarizada pelo centro urbano com
maior contingente demográfico e densidade de oferta de serviços, assim, explicando as
interações dos fluxos econômicos inter-regionais. Por outro lado, compreende que a Teoria
da Base Exportadora estabelece a ponte com a Teoria do Lugar Central para relações de
trocas econômicas de bens e serviços, em âmbito inter-regional.
Os resultados empíricos do trabalho de Lemos et al (2003) demonstraram uma nova
proposta de regionalização econômica no Brasil, com existência de 12 Macropólos
Nacionais. Na Região Norte, no Estado do Amazonas, apresentou o município de Manaus,
como Macropólo e, no Estado do Pará, apresentou o município de Belém, como um
Macropólo e os municípios de Altamira, Santarém e Marabá, como Mesopólos.
A Constituição do Estado do Pará (1989), determina, em seu Capitulo IV, Artigo
50, a regionalização administrativa. Com base nisso, o Governo do Estado da época
estabeleceu para o Instituto de Desenvolvimento Econômico do Estado Pará – IDESP, a
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22
missão da criação de um “Projeto de Regionalização Administrativa do Estado do Pará
“(IDESP 1992), tendo como finalidade a regionalização administrativa, através da
fundamentação técnica de regionalização e de polarização do seu mecanismo de estrutura
básica.
O Projeto de Regionalização Administrativa do Estado do Pará (IDESP, 1992), na
sua concepção metodológica, foi constituído por quatro etapas: análise dos estudos de
regionalização já realizados; sistematização dos órgãos existente, níveis estadual e
municipal; técnica de regionalização por meio de modelo potencial; e integração dos
resultados anteriores.
O Projeto de Regionalização Administrativa do Estado do Pará (IDESP, 1992) tinha
como área de abrangência espacial a formação de 109 municípios paraenses, existentes no
período, sendo a base teórica composta pela “Teoria do Lugar Central” e do “Pólo de
Crescimento”. Na definição de regionalização, utilizou-se a classificação da conferência de
Bellagio (1992), estabelecendo três tipos: Região Homogênea; (geográfica, econômica,
social e política); Região Polarizada; (pólo dominantes com intercâmbio); e Região Plano
ou Programa (Futuro a ser alcançado).
Os resultados do Projeto de Regionalização Administrativa do Estado do Pará
(1992), identificaram 12 Regiões Administrativas, com as seguintes sedes: Metropolitana
(Belém), Guama (Castanhal), Rio Caetés (Capanema), Rio Capim (Paragominas),
Tocantins (Abaetetuba), Lago Tucuruí (Tucurí), Marajós (Breves), Carajás (Marabá),
Araguaia (Conceição do Araguaia), Xingu (Altamira), Tapajós (Itaituba) e Baixo
Amazonas (Santarém).
Costa (2003), desenvolveu um estudo para discussão referente à aglomeração sob o
título “Polaridade e Desenvolvimento Endógeno no Sudeste Paraense”. Comentando neste
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23
as dificuldades de modelar matematicamente aquelas teorias de desenvolvimento regional
das décadas de 1940 e 1950, como a de Perroux (1967) de Pólos de Crescimento que tinha,
como base, o estilo explicativo literário, por isso enfrentava rejeição por parte dos teóricos
que tinham o rigor matemático como a sua base de sustentação.
Porém, Costa (2003) explica que as teorias de crescimento econômico passaram a
ter um maior destaque perante o atual contexto de desequilíbrio regional. Assim, demonstra
empiricamente, que determinadas áreas geográficas, tanto em países em desenvolvimento,
como em países industrializados, vêm passando por transformações econômicas, em que
alguns de seus espaços territoriais constituídos, com ou sem tradição manufatureira, vêm
apresentando um maior ou menor dinamismo e acumulatividade, quando relacionados com
os demais espaços regionalizados.
Segundo Costa (2003), esse contexto possibilitou o surgimento de novas concepções
teóricas, no âmbito da econometria espacial, com a utilização de metodologias sustentadas
em ferramental probabilístico, isso tem possibilitado compreender a evolução de sistemas
complexos de aglomerações, bem como permitiu a associação de crescimento com
rendimentos crescentes, de desenvolvimento endógeno e desenvolvimento dependente de
trajetória, como os elementos da fronteira do conhecimento na economia regional.
Assim, o objeto de estudo de Costa (2003) foi demonstrar a configuração espacial
da economia da mesorregião do Sudeste Paraense, utilizando-se de metodologias
compostas pelos modelos gravitacionais, regressão linear e á análise fatorial. Hoje essas
metodologias se encontram bem consolidas e disseminada na literatura mundial, como
componentes teóricos mais recentes da teoria do desenvolvimento regional, para
demonstrar as principais aglomerações, a hierarquia espacial e seus fundamentos da
economia agrária e urbana.
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24
Os resultados encontrados no trabalho de Costa (2003), com o propósito de
demonstrar a configuração da economia da mesorregião do Sudeste Paraense, no Estado
Pará, evidenciaram a existência de 5 municípios com potencial de polaridade, sendo
ordenado hierarquicamente, assim: Marabá, Parauapebas, Paragominas, Tucuruí e
Conceição do Araguaia.
Nesta dissertação o objetivo foi identificar e analisar os municípios com maiores
potenciais de crescimentos e os pólos de crescimentos no Estado do Pará, no período de
1999 a 2003, utilizando-se da técnica de análise fatorial e a metodologia do modelo
gravitacional.
3 METODOLOGIA
3.1 ÁREA DE ESTUDO
A área de estudo foi o Estado do Pará, levando em conta os 143 municípios,
distribuídos em seis mesorregiões, bem como apontando alguns municípios como pólo de
crescimento, os quais serão identificados nesta dissertação.
O Estado do Pará, em 2003, tinha uma população aproximada de 6,7 milhões de
habitantes, conforme definição do IBGE, os 143 municípios estudados configuram-se em 6
mesorregiões, apresentando: 14 municípios no Baixo Amazonas, 16 no Marajó; 11 na
Metropolitana de Belém, 49 no Nordeste Paraense; 39 no Sudeste Paraense e 14 no
Sudoeste Paraense.
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25
3.2 FONTE DE DADOS E VARIÁVEIS
Os dados utilizados nesta dissertação são de fontes secundárias que estão
disponíveis e sistematizados nas bases de dados estatísticos das instituições como: Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), Secretaria Executiva de Transporte do
Governo do Estado do Pará (SETRANS), Secretaria Especial de Integração Regional
(SEIR) e a Secretaria Executiva de Planejamento, Orçamento e Finanças (SEPOF).
Para identificar os municípios com os maiores potencias de crescimento no Estado
do Pará, foi calculado um indicador de “potencial de crescimento” envolvendo as variáveis:
população, PIB, emprego formal, estabelecimentos com vínculos empregatícios, consumo e
consumidores de energia elétrica. E, trabalhando as mesmas variáveis, desagregadas por
setor de atividade, foram identificados os principais setores econômicos dos respectivos
municípios potenciais.
Na identificação dos pólos de crescimento, utilizou-se às variáveis PIB e distância
rodoviária entre os 143 municípios paraenses. Para o cálculo da variável distância
rodoviária, foi usada a base cartográfica do software Geo Pará, utilizando as principais vias
de acesso dos respectivos municípios, federais (BR) e estaduais (PA). Para os municípios
cujo acesso se dá pelo meio hidroviário, utilizou-se a distância em linha reta entre estes e os
municípios de acesso imediato ao transporte rodoviário, ou a distância percorrida por balsas
no uso do transporte hidro-rodoviáro.
Entretanto, o uso da distância rodoviária destaca-se como um avanço e um
diferencial em relação aos trabalhos revisados na seção anterior, [Costa (2003) e Lemos
(2003)] que, em suas aplicações, utilizaram a distância em linha reta entre os municípios
envolvidos nos respectivos estudos.
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26
Pois, a utilização da distância rodoviária nesta dissertação se aproxima mais com a
realidade dos fluxos de oferta e demanda de bens e serviços da economia paraense, desse
modo representando, simbolicamente, um conjunto de custos de transporte pensado por
Isard (1956), o qual descreveu que o insumo de transporte é o gastos de recursos para que
as mercadorias se desloquem no espaço e superem distâncias.
Na análise da dinâmica econômica dos municípios potenciais e dos pólos de
crescimento, foram consideras as variáveis: PIB (IBGE/SEPOF), emprego (MTE/RAIS),
produção agropecuária (PAM/PPM/IBGE), produção extrativa vegetal (PEVES/IBGE),
produção mineral (DNPM), consumo de energia elétrica industrial (Rede Celpa) e
Exportação (Secretária de Comércio Exterior - SECEX).
3.3 MODELOS ANALÍTICOS
A metodologia aplicada na identificação dos municípios com maiores potenciais de
crescimento econômico do Estado do Pará foi semelhante à utilizada em um estudo sobre
áreas deprimidas. Estas são áreas em que predominam as características de baixo nível de
PIB per capita associado a um lento ritmo de crescimento econômico, entre os municípios
brasileiros. Este foi um trabalho desenvolvido pelo Ministério de Planejamento, cuja
metodologia foi similar á elaborada por Santana (2006) no índice de desempenho
competitivo das empresas da indústria de polpa de frutas paraenses.
Para identificar os municípios com potenciais de crescimento calculou-se um
Indicador de Potencial de Crescimento Geral (IPCG), objetivando hierarquizar os
municípios paraenses de maior potencial. E como critério adotado na delimitação do
quantitativo de municípios potenciais, identificou-se pelo menos um município para cada
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27
mesorregião do Estado do Pará. No cálculo do (IPCG) foi utilizada a Técnica de Análise
Fatorial.
Na construção do IPCG, trabalhou-se com as variáveis descritas a seguir:
Indicador Potencial de Crescimento Geral (IPCG):
PT
i
: População Total no município i;
PIB
i
: Produto Interno Bruto no município i (R$ Mil);
EF
i
: Emprego Formal por nível de escolaridade no município i;
EV
i
: Estabelecimentos com vínculos empregatícios total no município i;
CEE
i
: Consumo de Energia Elétrica Total no município i (MWh);
CmEE
i
: Consumidores de Energia Elétrica Total no município i;
Na identificação e caracterização dos municípios com potencial de crescimento por
setor econômico, trabalhou-se com variáveis desagregadas por setor econômico, conforme
descritas a seguir:
Indicador Potencial de Crescimento Setorial (IPCS):
Setor Agropecuário:
PR
i
: População Rural no município i;
VAA
i
: Valor adicionado do setor agropecuário no município i (R$ Mil);
EFA
i
: Emprego Formal do setor agropecuário por nível de escolaridade no município i;
EVA
i
: Estabelecimentos com vínculos empregatícios do setor agropecuário no município i;
CEEA
i
: Consumo de Energia Elétrica do setor agropecuário no município i (MWh);
CmEEA
i
: Consumidores de Energia Elétrica do setor agropecuário no município i;
Setor Industrial:
PU
i
: População Urbana no município i;
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28
VAI
i
: Valor adicionado do setor industrial no município i (R$ Mil);
EFI
i
: Emprego Formal do setor Industrial por nível de escolaridade no município i;
EVI
i
: Estabelecimentos com vínculos empregatícios no setor industrial no município i;
CEEI
i
: Consumo de Energia Elétrica do setor industrial no município i (MWh);
CmEEI
i
: Consumidores de Energia Elétrica do setor industrial no município i;
Setor de Serviços:
PU
i
: População Urbana no município i;
VAS
i
: Valor adicionado do setor de serviços no município i; (R$ Mil);
EFS
i
: Emprego Formal do setor de serviços por nível de escolaridade no município i;
EVS
i
: Estabelecimentos com vínculos empregatícios no setor de serviços no município;
CEES
i
: Consumo de Energia Elétrica do setor de serviços no município i (MWh);
CmEES
i
: Consumidores de Energia Elétrica do setor de serviços no município i;
Os escores fatoriais foram padronizados (FP) para garantir resultados positivos dos
escores originais, tornando-se possível fazer a hierarquia dos municípios, e situando os
valores do indicador entre zero e um. A padronização foi feita com aplicação da fórmula a
seguir:
min
min
FF
FF
FP
máx
i
i
−
−
=
(1)
FP
i
: escore fatorial i padronizado;
F
i
: escore fatorial i;
F
máx
: escore fatorial máximo;
F
min
: escore fatorial mínimo.
O IPCG e os IPCS foram calculados para cada um dos municípios paraenses,
obedecendo à fórmula a seguir, nos casos que se tenham mais de um fator como resultado
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29
da análise fatorial, para os casos contrários, foi utilizado o valor do único fator síntese
padronizado como indicador.
])[(...])[(])[(
2
2
1
1
n
n
xFP
VarComum
VarF
xFP
VarComum
VarF
xFP
VarComum
VarF
IPCG +++=
(2)
ou
])[(...])[(])[(
2
2
1
1
n
n
xFP
VarComum
VarF
xFP
VarComum
VarF
xFP
VarComum
VarF
IPCS +++=
(3)
Onde:
Var F
1
– variância do fator 1 ou λ
1
;
Var F
2
– variância do fator 2 ou λ
2
;
.
.
.
Var F
n
– variância do fator n (último fator a ser extraído) ou λ
n
;
VarComum – variância comum do modelo ou
∑
=
n
i
i
1
λ
;
FP
1
– valor do fator padronizado1 para o município i;
FP
2
– valor do fator padronizado 2 para o município i.
.
.
.
FP
n
– valor do fator padronizado n para o município i.
A quantidade de fatores foi definida pelo método da Raiz Latente, onde os fatores
que têm raízes latentes ou autovalores maiores que 1(um) foram considerados significantes
para o estudo.
Pelo que se observa, as variâncias explicadas pelos fatores e os respectivos escores
fatoriais foram determinados a partir dos resultados gerados pela técnica de análise fatorial,
descrita na sub-seção seguinte.
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30
3.3.1 Análise Fatorial
A análise fatorial é uma das técnicas mais utilizadas dentre as técnicas de análise
multivariada. Quando se empregam estes tipos de análise estão, freqüentemente,
interessados no comportamento de uma variável ou grupos de variáveis em covariação com
outras (GREEN; TULL, 1976). Trata-se de uma classe de métodos estatísticos
multivariados cujo propósito fundamental é definir a estrutura subjacente em uma matriz de
dados, sendo utilizada para analisar a estrutura das inter-relações entre um número grande
de variáveis, retornando um conjunto de dimensões latentes comuns que facilitam a
interpretação da estrutura da nuvem de dados, denominadas de fatores (SANTANA, 2006).
Para se trabalhar com análise fatorial algumas suposições fazem-se necessárias. Os
desvios da normalidade, da homocedasticidade e da linearidade ocorrem apenas conforme
diminuem as correlações observadas. Em geral, um pouco de multicolinearidade é
desejável, pois o objetivo é identificar inter-relações entre as variáveis (SANTANA, 2006).
Na aplicação de análise fatorial, normalmente, cada fator explica uma proporção da
variância superior ao fator posterior. Para se alcançar uma distribuição da variância mais
simples é importante realizar a rotação dos fatores, pois redistribui a variância dos
primeiros fatores para os últimos fatores alcançando um padrão fatorial teoricamente mais
significativo.
3.3.1.1 Modelo Estatístico
O modelo estatístico usado na análise fatorial explica uma estrutura de correlação
existente entre os indicadores, diretamente observados por meio de combinação linear de
variáveis, as quais não são diretamente observadas, denominados fatores comuns,
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31
acrescidos de componente residual. Um modelo de análise fatorial pode ser apresentado na
forma matricial conforme Dillon e Goldstein (1984), descrito da seguinte forma por
Santana (2006).
ε
α
+
=
FY
(4)
Em que:
Y: é o p-dimensional vetor transposto das variáveis observadas (indicadores), denotados
por,
T
k
yyyY ),...,,(
21
= ;
α: é uma matriz (p, k) tal que cada elemento
ij
α expressa a correlação existente entre o
indicador
i
y e o fator
j
f , sendo
α
denominado matriz de cargas fatoriais com o número k
de fatores menor que o número p de indicadores;
F: é o q-dimensional vetor transposto de variáveis não-observáveis ou variáveis latentes
chamadas de fatores comuns, denotado por
T
k
fffF ),...,,(
21
= , sendo que k<p;
ε
: é o p-dimensional vetor transposto de variáveis aleatórias ou fatores únicos, ou seja,
vetor de componentes residuais, denotado por,
T
k
eee ),...,,(
21
=ε .
Semelhantes ao trabalhado por Santana (2006), no cálculo dos IPCG e IPCS, foram
estimadas as matrizes dos escores fatoriais após a rotação ortogonal da estrutura fatorial
inicial. Dessa forma a variável Fij é expressa da seguinte forma (DILLON; GOLDSTEIN,
1984):
ippiiij
xbxbxbF
+
+
+
=
...
2211
(5)
Em que:
i
b : são os coeficientes de regressão estimados para os n escores fatoriais comuns;
ij
x : são as n observações das p variáveis observadas.
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32
A variável
ij
F , pode ser estimada através das técnicas de análise fatorial, mesmo
não sendo observável, utilizando-se a matriz de observações do vetor x de variáveis
observáveis. Pela notação matricial, similar ao demonstrado por Santana (2006) a equação
5, torna-se:
),(),(),( qpqnqn
bXF =
(6)
Na equação 6, F é a matriz da regressão estimada a partir dos n escores fatoriais
podendo ser afetada tanto pela magnitude quanto pelas unidades de medidas das variáveis
x. Para solucionar este tipo de problema, substitui-se a variável x pela variável padronizada
w, dada pela razão entre o desvio em torno da média e o desvio-padrão de x, como a seguir
(SANTANA, 2006):
x
i
ij
S
XX
W
)( −
=
(7)
Com esse valores, modifica-se a equação 7 para gerar a equação 8.
),(),(),( qpqnqn
wF
β
=
(8)
Na equação 8, a matriz de pesos
β
, com q para colunas e p, coeficientes de
regressão padronizados, substitui b, dado que as variáveis estão padronizadas em ambos os
lados da equação. Pré-multiplicando ambos os lados da equação 5 pelo valor
(
)
'
1
w
n
, em
que n é o número de observações e
'
w é a matriz transposta de w, obtém-se (SANTANA,
2006):
),(),(),(),(
),(
'
),(
),(
'
11
qppppppn
np
qn
np
RWW
n
FW
n
ββ ==
(9)
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33
Conforme demonstrado por Santana (2006), a matriz
(
)
ww
n
'
1
se constitui na
matriz de variáveis intercorrelacionadas ou matriz de correlação entre as observações da
matriz x, designada por R. A matriz
(
)
Fw
n
'
1
representa a correlação entre os escores
fatoriais e os próprios fatores, denotada por
Λ
. Reescrevendo a equação 8, tem-se que:
),(),(),( qpppqp
R
β
=
Λ
(10)
Se a matriz R for não-singular, podem-se pré-multiplicar ambos os lados da equação
10 pela inversa de R, obtendo-se:
Λ=
−1
Rβ
(11)
Substituindo o vetor
β
na equação 8, obtém-se o escore fatorial associado a cada
observação, como a seguir:
),(
),(
1
),(),( qp
pp
pnqn
RWF Λ=
−
(12)
Assim os IPCG e IPCS foram definidos como uma combinação linear desses
escores fatoriais.
3.3.1.2 Métodos de Extração dos Fatores
Há na literatura vários métodos para a obtenção de fatores. Nesta dissertação
abordaremos o mais popularmente usado: análise fatorial via Método das Componentes
Principais. Uma análise das componentes principais diz respeito a explicar a estrutura da
variância e da covariância por meio de poucas combinações lineares das variáveis originais.
Seu objetivo geral consiste tanto em reduzir os dados como interpretá-los adequadamente.
Uma análise das componentes principais freqüentemente revela relações que não eram
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34
previamente consideradas e assim permitem interpretações que não iriam, de outro modo,
aparecer (BARROSO; ARTES, 2003).
3.3.1.3 Métodos de Rotação dos Fatores
Existe uma variedade de métodos de rotações dos fatores, baseados em concepções
científicas pertinentes, que geram fatores correlacionados – Rotação Obliqua e não
correlacionados - Rotação Ortogonal. Nesta seção, foi abordado o método de rotação dos
fatores mais utilizados em análise fatorial, o método de Rotação Ortogonal, principalmente
quando a solução inicial de uma análise fatorial não for facilmente interpretável, nesse
caso, podemos procurar rotações que nos levem a melhores soluções (JOHNSON;
WICHERN, 1998).
Para fins desta dissertação, utilizou-se o Método Varimax de rotação ortogonal dos
fatores, que é um processo em que os eixos de referência dos fatores são rotacionados em
torno da origem até que alguma outra posição seja alcançada. Intuitivamente, ela busca
soluções nas quais se busca maximizar as correlações de cada variável com apenas um
fator. O objetivo é redistribuir a variância dos primeiros fatores para os demais e atingir um
padrão fatorial mais simples e teoricamente mais significativo (REIS, 2001; HAIR, 2005;
SANTANA, 2006).
3.3.1.4 Escolha do Número de Fatores
A escolha do número de fatores é uma das tarefas mais importante de uma análise
fatorial. Quando o pesquisador opta por um número muito reduzido, ele pode não
identificar estruturas importantes existentes nos dados; por outro lado, se o número é
excessivo, ele pode vir a ter problemas de interpretação dos fatores. Existem, na literatura,
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35
vários critérios que auxiliam na determinação do número de fatores que, invariavelmente,
quando empregados em um mesmo conjunto de dados, conduzem a resultados diferentes
(HAIR, 2005).
Neste estudo a escolha dos fatores foi realizada por meio da Técnica de Raiz
Latente (Critério de Kaiser). Esta técnica parte do princípio de que qualquer fator individual
deve explicar a variância de pelo menos uma variável para que seja mantida sua
interpretação. Cada variável contribui com um valor 1 do autovalor total. Com efeito,
apenas os fatores que têm raízes latentes ou autovalores maiores que 1 são considerados
significantes e os demais fatores com autovalores menores do que 1 são considerados
insignificantes e descartados (KAISER, 1970).
Outros métodos também podem ser observados, mesmo não sendo critérios
principais deste estudo, como por exemplo, o Critério da Porcentagem da Variância
Explicada – O número é determinado de modo que o conjunto de fatores comuns explique
uma porcentagem pré-definida da variabilidade global, por exemplo, deseja-se que explique
pelo menos 70% da variabilidade total dos dados.
3.3.1.5 Análise da Confiabilidade e Viabilidade da Análise Fatorial
Uma das premissas de uma análise fatorial é que exista uma estrutura de
dependência clara entre as variáveis da matriz de covariância ou de correlação. A existência
de tal estrutura implica que uma variável pode, dentro de certos limites, ser prevista pelas
demais. Para verificar esse fato, pode-se calcular os coeficientes de correlação parcial entre
os pares de variáveis, eliminado o efeito das demais variáveis. Espera-se que os valores
obtidos sejam baixos. Diante deste problema, foram feitos testes para aferir a adequação do
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36
método à amostra de dados. Os dois principais testes aplicados foram: Teste de
Esfericidade de Bartlett e o Teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO).
Teste de Esfericidade de Bartlett
Esse teste avalia a significância geral da matriz de correlação, ou seja, testa se todas
as variáveis oriundas de diversos setores possuem uma possível relação em comum
(DILLON, GOLDSTEIN, 1984; REIS, 2001), conforme descrito por Santana (2006).
O teste de Bartlett testa as seguintes hipóteses nulas
0
H
: R=I ou
0
H
:
p
λ
λ
λ
=
=
=
...
21
||ln)]52(
6
1
1[
2
Rpn +−−−=χ
ou
∑
=
+−−−=
p
i
i
pn
1
2
ln)]52(
6
1
1[ λχ
Em que:
|R| é o determinante da matriz de correlação amostral,;
λ
é a variância explicada por cada fator;
n é o número de observações e;
p é o número de variáveis.
A estatística tem uma distribuição assintótica de
2
χ com (0,5p(p-1)) graus de
liberdade (SANTANA, 2006).
Teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO).
Este teste é usado para comparar as correlações parciais entre os pares de variáveis
sem o efeito das demais, ou seja, testa de duas a duas variáveis a fim de ver se possuem
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37
algum tipo de relação entre si (DILLON, GOLDSTEIN, 1984; KAISER, 1970; REIS,
2001).
∑∑∑∑
∑
∑
+
=
j
ij
ij
ij
i
j
ij
i
ar
r
KMO
22
2
(13)
Em que:
ij
r é o coeficiente de correlação observado entre as variáveis i e j;
ij
a é o coeficiente de correlação parcial entre as mesmas variáveis que é, simultaneamente,
uma estimativa das correlações entre os fatores, eliminado o efeito das demais variáveis. Os
ij
a deverão assumir valores próximos de zero, uma vez que se pressupõe que os fatores são
ortogonais entre si.
Conforme, Kaiser e Rice (1974), os valores do teste que estiverem abaixo de 0,50
serão inaceitáveis. Os valores do teste são classificados de acordo com o esquema a seguir:
KMO Classificação
0,90 - 1,00 Excelente
0,80 – 0,90 Ótimo
0,70 – 0,80 Bom
0,60 – 0,70 Regular
0,50 – 0,60 Ruim
0,00 – 0,50 Inadequado
Fonte: Kaiser e Rice (1974)
3.3.2 Modelo Gravitacional
Segundo Piani et al. (2000), a principal justificativa teórica de que os fluxos
bilaterais de comércio dependem, positivamente, da renda dos países e negativamente da
distância entre eles baseia-se em um modelo de comércio desenvolvido por Krugman
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38
(1991), sob competição monopolística entre dois países, introduzindo os custos de
transporte.
Entretanto, Piani et al. (2000), relacionou vários questionamentos ao que poderia se
referir a “distância” como fator relativo e ponderado sobre diversos aspectos, como infra-
estrutura de acesso, diversificação de bens e serviços e variação dos preços dos mesmos,
entre outros argumentos. Dessa forma, Piani et al. (2000) destaca que o fluxo de comércio
depende da disponibilização de bens e serviços de interesse, da distância entre os dois
países e da distância relativa, medida pela localização geográfica do país em relação aos
parceiros comerciais.
Contreras (2002) destaca que, inicialmente, o modelo gravitacional foi aplicado em
estudos sobre a relação das exportações entre países, demonstrando que esta relação
comercial, estava associada positivamente aos níveis dos PIB desses países e, inversamente
proporcional a distância entre ambos.
De maneira análoga à relação entre países, pode-se trabalhar a relação entre regiões
dentro de um país ou ainda entre as relações dentro de um Estado. Podendo sugerir,
também, como uma descrição dessa multi-polaridade a relação entre as duas variáveis: a
renda dos lugares (PIB) e a distância entre eles.
Por analogia à lei da gravitação universal, Costa (2003) destaca que os lugares se
conformam em centros hierarquizados diretamente proporcionais a suas rendas, as quais
são trabalhadas como às “massas” de um sistema gravitacional, e inversamente
proporcional as respectivas distâncias, de modo que essa relação oferece uma leitura das
configurações espaciais diante de seu potencial hierárquico intuído na concentração da
renda.
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39
Logo, o modelo produz resultados metafóricos e estáticos. Seus resultados estão
positivamente correlacionados com as probabilidades com que os lugares, em um dado
momento, possam produzir atração mútua, ou seja, a probabilidade de um lugar ser centro
para o outro. Esta probabilidade está correlacionada com a soma das probabilidades que
ambos apresentam, de produzir atração sobre todos os demais lugares do universo do
estudo (COSTA, 2003).
Segundo Isard (1975), os valores obtidos através do modelo gravitacional indicam
uma razão direta entre a “massa” do pólo econômico e as demais regiões, pela razão inversa
da distância, elevada a um coeficiente β.
ij
ij
ji
ij
d
MM
Ig
β
.
=
Onde:
Ig
ij
indica o grau de interação entre o pólo econômico i e a região j;
M
i
, M
j
são as massas de rendimentos totais do pólo econômico i e a região j;
d
ij
é a medida da distância entre o pólo econômico i e a região j;
β
ij
– coeficiente de atrito entre o pólo econômico i e a região j;
A metodologia aplicada na identificação dos pólos de crescimentos e determinação
das áreas de influências entre os respectivos pólos de crescimentos e os demais municípios
paraenses, foi semelhante à utilizada por Lemos et al. (2003) em “A nova configuração
regional brasileira e sua geografia econômica”, por Garcia et al. (2003) em “A evolução das
áreas de influência demográfica e econômica-demográfica dos pólos econômicos
brasileiros entre 1980, 1991 e 2000”, e ainda, semelhante à trabalhada por Costa (2003) em
“Polaridades e Desenvolvimento Endógeno no Sudeste Paraense”.
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40
Assim como nos trabalhos citados, anteriormente, foi utilizada uma analogia ao
modelo gravitacional aplicado na física. Dessa forma foi calculado um indicador que
determina o potencial de interação de dois pontos no espaço, no caso deste trabalho,
determinou a interação entre os pólos de crescimentos identificados e os demais municípios
do Estado.
Esse indicador é diretamente proporcional aos rendimentos totais do pólo i e o
município j (neste trabalho usou-se como próxi o PIB municipal) e inversamente
proporcional ao quadrado da distância rodoviária entre esses pólos e os municípios
paraenses.
O Índice de Interação entre um pólo de crescimento e os demais municípios do
Estado obedece à seguinte fórmula:
2
.
ij
ji
d
PIBPIB
Ig=
onde:
Ig
ij
– Índice de interação gravitacional entre o pólo de crescimento i e o município j;
PIB
i
– Produto interno Bruto do pólo de crescimento i;
PIB
j
– Produto Interno Bruto do município j
d
ij
– Distância (rodoviária, incluindo pontes e travessias) de acordo com a
disponibilidade de acesso entre o pólo de crescimento i e o município j.
Na identificação dos Pólos de crescimento, calculou-se o Índice de interação
gravitacional (Ig
ij
) (Etapa 1). Logo após, selecionou-se 15 municípios que apresentaram os
maiores somatórios dos Ig
i,
dentre os 143 municípios e que estavam entre os 16 municípios,
já identificados como potencial, pelo IPCG (Etapa 2).
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41
Em seguida, foi determinada a área de influência para cada um dos municípios
selecionados pela etapa 2. Por fim, considerou-se como município pólo, todos aqueles que
apresentaram pelo menos quatro municípios, com maior valor do Ig
ij
, quando comparados
com os demais municípios selecionados pela etapa 2,
ou seja, formou região polarizada
constituída por pelo menos, 4 municípios (Etapa 4).
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS
4.1 ANÁLISE FATORIAL - IPCG
Para identificação dos municípios com potencial de crescimento do Estado do Pará,
para os anos de 1999 e 2003, utilizou-se o Indicador de Potencial de Crescimento Geral
(IPCG), gerado a partir do uso da análise fatorial, utilizando as seguintes variáveis:
População Total, Produto Interno Bruto (PIB), Consumo de Energia Elétrica,
Consumidores de Energia Elétrica, Emprego Formal, por nível de Escolaridade, e
Estabelecimentos com Vínculos Empregatícios.
No ano de 2003, o modelo de análise fatorial foi considerada adequada, pois o Teste
de Bartlett (resultados no apêndice A), que avalia a significância geral da matriz de
correlação, foi da ordem de 4.589,6, indicando que as correlações, em geral, foram
significativas a 1% de probabilidade. Quanto ao teste KMO (resultados no apêndice A), da
ordem de 0,874, indica existência de correlações entre as variáveis utilizadas e que o
modelo fatorial apresentou um nível ótimo de aceitabilidade.
Para o ano de 1999, o teste de Bartlett (resultados no apêndice B) foi da ordem de
4.582,9 também indicando que as correlações, em geral, foram significativas a 1% de
probabilidade. E, o teste KMO (resultados no apêndice B) foi da ordem de 0,842,
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42
apontando existência de correlação entre as variáveis utilizadas, e que o modelo fatorial
demonstrou um nível ótimo de aceitabilidade.
De acordo com esses resultados, a análise fatorial pôde ser empregada para a
extração dos fatores e para a estimação dos escores fatoriais, em ambos os anos, refletindo
o potencial de crescimento dos municípios paraenses.
Na escolha do número de componentes utilizados para a estimação dos escores
fatoriais, em 1999 e 2003, usou-se o método da Raiz Latente, já descrito na seção anterior.
Em 2003, foi extraído apenas um componente entre nove, conforme Tabela 1. Este único
fator mantido, explica 94,38% da variância total da nuvem de dados, atendendo, ao critério
da porcentagem da variância.
Tabela 1 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e variância
total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Geral – IPCG (2003)
Autovalores (λ) e variâncias iniciais Variância após rotação
Componentes
Variância
Total
% Variância
Variância
Acumulada
Total
%
Variância
Variância
Acumulada
1 8,4946 94,3848 94,3848 8,4946 94,3848 94,3848
2 0,3276 3,6402 98,0250
3 0,0860 0,9552 98,9801
4 0,0699 0,7771 99,7572
5 0,0073 0,0814 99,8385
6 0,0068 0,0759 99,9144
7 0,0044 0,0486 99,9630
8 0,0030 0,0332 99,9962
9 0,0003 0,0038 100,0000
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
No ano de 1999, foram extraídos dois fatores entre os nove fatores disponíveis, de
acordo com a Tabela 2. Os dois fatores explicam, juntos, 97,93% da variância total da
nuvem de dados, satisfazendo, também, o critério da porcentagem da variância.
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43
Tabela 2 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e variância
total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Geral – IPCG (1999)
Autovalores (λ) e variâncias iniciais Variância após rotação
Componentes
Variância
Total
% Variância
Variância
Acumulada
Total
%
Variância
Variância
Acumulada
1 7,7905 86,5611 86,5611 7,7662 86,2907 86,2907
2 1,0234 11,3712 97,9322 1,0477 11,6415 97,9322
3 0,1214 1,3491 99,2813
4 0,0383 0,4255 99,7067
5 0,0148 0,1646 99,8714
6 0,0060 0,0670 99,9384
7 0,0035 0,0389 99,9773
8 0,0019 0,0207 99,9980
9 0,0002 0,0020 100,0000
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
A Tabela 3 apresenta a matriz de cargas fatoriais (α), para os anos de 1999 e 2003,
onde na primeira coluna, estão apresentadas as cargas fatoriais para cada variável no fator
extraído e, na segunda coluna, encontra-se o grau em que cada variável é explicada pelo
componente extraído, ou seja, a comunalidade de cada variável, para o ano de 2003. Na
terceira e quarta colunas, para o ano de 1999, encontram-se as cargas fatoriais para cada
variável dos fatores extraídos, respectivamente. E, na quinta e última coluna da Tabela 3, a
comunalidade de cada variável, em 1999.
Na penúltima linha da Tabela 3, foram apresentados os autovalores (a soma da
coluna de cargas fatoriais ao quadrado), indicando a importância relativa de cada fator na
explicação da variância associada ao conjunto das variáveis em estudo. Em 2003, um único
fator teve variância igual a 8,4946, já no ano de 1999, os autovalores são 7,7622 e 1,0477,
respectivamente. Os resultados são apresentados o Fator 1 explicou a maior parcela da
variância (86,29%) e, o Fator 2, explica somente 11,64%.
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44
Tabela 3 - Matriz de cargas fatoriais (α) após a rotação ortogonal pelo método Varimax,
Estado do Pará, 2006.
2003 1999
Fator 1 Fatores
Variáveis
F1
Comunalidade
F1 F2
Comunalidade
PIB
0,9634
0,9282
0,9803
0,0991 0,9707
Consumo de Energia Elétrica
0,9951
0,9902
0,9857
0,0679 0,9762
Consumidores de Energia
Elétrica
0,9913
0,9828
0,9978
0,0332 0,9967
Emprego – Analfabeto
0,8457
0,7152
0,9663
0,1384 0,9529
Emprego – 1º Grau
0,9973
0,9946
0,9976
0,0198 0,9956
Emprego – 2º Grau
0,9906
0,9813
0,9967
-0,0252 0,9941
Emprego – Nível Superior
0,9704
0,9418
0,9880
-0,0651 0,9803
Estabelecimentos com
Vínculos
0,9966
0,9931 0,0441
0,9986
0,9991
População Total
0,9836
0,9674
0,9683
0,1031 0,9482
Soma de quadrado do
autovalor
8,4946 8,4946 7,7622 1,0477
8,7912
Porcentual do traço (%)
94,3848 94,3848 86,2907 11,6415 97,9322
A parcela total da variância extraída, pela solução fatorial, foi da ordem de 8,4946,
em 2003, podendo ser comparada com o traço da matriz fatorial, que é a variação total do
conjunto de variáveis, ou seja, a soma da primeira coluna da Tabela 1, que é igual a 9, uma
vez que cada variável tem um autovalor possível igual a 1. Para verificar a adequação da
solução fatorial em relação ao total das variáveis, pode-se usar a soma total dos percentuais
de traços extraídos para a solução fatorial, que é 94,38%, o que pode ser considerado com
um índice alto, indicando que as variáveis encontram-se estreitamente relacionadas entre si.
No ano de 1999, a parcela total da variância extraída pela solução fatorial (Tabela
3), foi da ordem de 8,7912 que, quando comparado, com o traço (9) e a soma dos
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45
percentuais de traços extraídos, para a solução fatorial (97,93%), indica uma alta correlação
entre as variáveis.
No que diz respeito à comunalidade para 2003, foi apresentada na segunda coluna
da Tabela 3, e demonstrou o alto grau de explicação que cada variável obteve na solução
fatorial, uma vez que todas as variáveis apresentaram comunalidades acima de 0,71. O
mesmo pode-se afirmar para o ano de 1999, cujos valores encontram-se na última coluna da
Tabela 3, com todas as variáveis apresentando comunalidades acima de 0,94.
É importante ressaltar que a variável “emprego – analfabeto”, em ambos os anos, de
acordo com Tabela 3, foi a que menos foi explicada pelas soluções fatoriais, 0,9663 (1999)
e 0,7152 (2003), demonstrando que apesar de variar, juntamente, com as demais variáveis,
isso ocorre em menores proporções e pelas diferenças de magnitudes em 1999 e 2003,
sugerindo uma tendência desta variável influenciar cada vez menos, no potencial de
crescimento dos municípios, com o avanço das tecnologias e exigências de mercado,
quanto à qualificação da mão-de-obra.
O fato das variáveis “emprego-analfabeto” e “emprego-1º grau” apresentarem altas
comunalidades, demonstram o baixo nível de escolaridade e baixos salários, dada a
rusticidade das atividades que o mercado de trabalho paraense ainda possui, mesmo em
municípios que apresentam potencial de crescimento.
Em 2003, para a solução fatorial satisfatória foi extraído um único fator e todas as
variáveis apresentaram alta comunalidade, de modo que, neste fator, constam todas as
variáveis envolvidas no estudo, sendo que estas apresentaram cargas fatoriais altas e
positivas demonstrando que variam no mesmo sentido. Este fator pode ser interpretado
como o próprio “potencial de crescimento dos municípios” os quais dispõem de renda,
emprego formal e escolaridade.
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46
No ano de 1999, foram extraídos dois fatores: o Fator 1 apresentou as seguintes
variáveis: PIB, Consumo e Consumidores de Energia Elétrica, Emprego Formal por
Escolaridade e População, todas com sinais positivo e com valores altos, demonstrando que
variam no mesmo sentido, ou seja, á medida que essas variáveis aumentam, o potencial de
crescimento dos municípios tendem a aumentar. Os municípios atrelados ao fator 1, em
geral, são os municípios com maior geração de emprego para todos os níveis de
escolaridades, dispondo de maior infra-estrutura econômica, capacidade produtiva e
possuem maior contingente populacional ou concentração urbana. Esse fator pode ser
caracterizado como uma “dimensão de crescimento potencial – renda, população, emprego
e grau de instrução”.
O segundo fator apresentou somente a variável estabelecimento com vínculos
empregatícios, com sinal positivo e valor alto. Os municípios vinculados a este fator, na
maioria das vezes, são municípios que possuem uma economia constituída por um número
considerável de pequenas unidades produtivas, que apresentam um certo potencial de
crescimento na área em que atuam, mesmo não dispondo de suficiente infra-estrutura
econômica local. Esse fator pode ser denominado de “dimensão de economia formal”.
4.1.1 Análise dos Municípios Potenciais
Foi estimado o Indicador de Potencial de Crescimento Geral (IPCG) para 2003.
Esse indicador foi determinado a partir da padronização dos escores originais, obtendo
novos escores fatoriais variando entre zero (escore fatorial mínimo) e um (escore fatorial
máximo), apresentados no apêndice A, podendo hierarquizar os municípios de acordo com
seu potencial de crescimento.
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47
De acordo com o exposto na metodologia, após o IPCG de 2003 ser calculado para
os 143 municípios e realizada a hierarquia destes, selecionou-se como “municípios
potenciais de crescimento”, uma quantidade de municípios, até que todas as mesorregiões
apresentassem pelo menos um município selecionado. Assim, resultou na seleção dos 16
maiores municípios no ranking do IPCG (Tabela 4).
A Tabela 4 mostra que, em 2003, os 16 municípios selecionados como potenciais de
crescimento, apresentaram escores positivos indicando que as variáveis definidoras do
IPCG influenciavam, positivamente, o potencial de crescimento dos municípios.
Tabela 4 - Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o Indicador de Potencial
de Crescimento, Estado Pará, 2006
2003 1999
Municípios
Selecionados
Fator 1 IPCG Ranking
Fator 1 Fator 2
FP1 FP2 IPCG Ranking
Belém
11,384 1,000
1
11,671 -0,970
1,000 0,000 0,881
1
Ananindeua
2,032 0,195
2
1,574 -0,288
0,148 0,086 0,140
3
Castanhal
1,234 0,127
3
0,466 6,948 0,054 1,000 0,167
2
Santarém
1,040 0,110
4
0,770 -0,376
0,080 0,075 0,079
6
Marabá
0,922 0,100
5
0,312 5,448 0,041 0,811 0,133
4
Barcarena
0,557 0,068
6
0,271 1,083 0,038 0,259 0,064
10
Parauapebas
0,484 0,062
7
0,191 2,083 0,031 0,386 0,073
8
Paragominas
0,470 0,061
8
0,143 3,589 0,027 0,576 0,092
5
Tucuruí
0,418 0,056
9
0,156 1,831 0,028 0,354 0,067
9
Altamira
0,220 0,039
10
0,088 2,998 0,022 0,501 0,079
7
Redenção
0,206 0,038
11
0,002 2,315 0,015 0,415 0,063
11
Itaituba
0,178 0,036
12
0,078 1,574 0,022 0,321 0,057
12
Dom Eliseu
0,101 0,029
13
-0,026 0,349 0,013 0,167 0,031
25
Abaetetuba
0,088 0,028
14
0,031 1,116 0,018 0,263 0,047
15
Tailândia
0,081 0,028
15
-0,043 0,327 0,011 0,164 0,029
26
Breves
0,078 0,027
16
0,082 0,441 0,022 0,178 0,040
16
Com o objetivo de avaliar a dinâmica de crescimento de cada um dos municípios
selecionados para o ano de 2003, o IPCG foi calculado para o ano de 1999 e os resultados
referentes aos municípios selecionados estão apresentados na Tabela 4, no que diz respeito
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48
aos escores fatoriais originais, os escores padronizados, o valor e o ranking do IPCG. Os
mesmos resultados disponíveis, para todos os 143 municípios, encontram-se no apêndice A.
Os resultados do IPCG, na Tabela 4, demonstraram que somente Belém apresentou
um alto grau de potencial de crescimento, tanto em 1999, quanto em 2003, ocupando 1ª
posição no ranking do IPCG, em ambos os anos. Os demais municípios selecionados apesar
de apresentarem baixos níveis de potenciais de crescimento, foram considerados relevantes
para o estudo.
Esse resultado discrepante se dá em função de que, no Estado do Pará, o
crescimento econômico ocorreu de forma concentrada em alguns municípios, dentre os
quais qual, o de Belém, por ser a capital do Estado, é o maior centro econômico e urbano
sendo dotado de infra-estrutura econômica e social (transporte, energia, telecomunicações,
educação, etc.). Entretanto, os demais municípios selecionados, só dispõem de parte da
infra-estrutura econômica e social disponível em Belém.
Em 2003, o município de Belém obteve um IPCG da ordem de 1,0000, proveniente
de um escore fatorial da ordem de 11,384. Este escore, por ser positivo, indicou que as
variáveis envolvidas no cálculo do IPCG influenciam diretamente no aumento do potencial
de crescimento do município de Belém (Tabela 4).
Para o ano de 1999, o IPCG foi da ordem de 0,881 referente aos escores fatoriais da
ordem de 11,671 (Fator 1) e –0,970 (Fator 2). O sinal positivo do fator 1 indicou que este
influencia diretamente no aumento do potencial de crescimento de Belém, uma vez que, em
1999, este município detinha uma elevada produção, população, emprego formal e grau de
instrução. E, o sinal negativo do fator 2 demonstrou que, em 1999, Belém apresentava um
mercado formal predominante em grandes estabelecimentos (Tabela 4).
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49
O município de Belém, situado na mesorregião Metropolitana de Belém, em 2003,
tinha uma população de aproximadamente 1,4 milhão de habitantes e um Produto Interno
Bruto (PIB) de R$ 7,3 bilhões, representando 24,94 % do PIB do Estado do Pará. Desse
modo, Belém ocupou a 1ª posição no ranking paraense, em ambos os indicadores,
formando um ambiente onde as empresas industriais e de serviços são orientadas em busca
de grandes mercados consumidores.
O município de Ananindeua, situa-se na mesorregião Metropolitana de Belém, em
2003, ocupou a 2ª posição do ranking do IPCG (0,195), relativo a um escore fatorial da
ordem de 2,032, sinalizando quando as variáveis envolvidas no cálculo do IPCG elevam, o
potencial de crescimento do município aumenta. Este município subiu uma posição no
ranking do IPCG (0,140), quando comparado com o resultado de 1999, o qual ocupou a 3ª
posição do ranking do IPCG, referente aos escores fatoriais da ordem de 1,574 (fator 1) e –
0,288 (fator 2), demonstrado na Tabela 4.
Em 2003, o município de Ananindeua possuía um PIB de aproximadamente R$ 1,4
bilhão, ocupou a 4ª posição no ranking do PIB do Estado do Pará e tinha uma população
em torno de 450 mil habitantes, sendo o 2º no ranking populacional do Estado. Além de
estar localizado nas proximidades do município de Belém, considerado o grande mercado
consumidor estadual, desse modo, este município se beneficiou das influências das
conexões das aglomerações do grande centro urbano e econômico.
O município de Castanhal, em 2003, ocupou a 3ª posição no ranking do IPCG
(0,127) oriundo de um escore fatorial da ordem de 1,234 e, em 1999, situou-se na 2ª
posição com escores fatoriais da ordem de 0,466 (fator 1) e 6,948 (fator 2). O município
apresentou valores positivos, em ambos os anos, indicando que, quando as variáveis
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50
envolvidas no cálculo do IPCG aumentarem, o potencial de crescimento do município de
Castanhal também se elevará, (Tabela 4).
Com uma população de aproximadamente 144 mil habitantes, em 2003, o município
de Castanhal ocupou a 5ª posição em termos populacionais. Com um PIB de R$ 423
milhões, situou-se na 9ª posição no ranking do PIB do Estado. Este município localiza-se
na Mesorregião Metropolitana de Belém, situando-se na área de influência da rodovia BR-
316 (Belém-Maranhão), por onde circula um grande fluxo de mercadorias e de serviços no
sentido da capital do Estado.
O município de Santarém, em 2003, ficou na 4ª posição do IPCG (0,110),
proveniente de um escore fatorial da ordem de 1,040. O sinal positivo, em 2003, indicou
que um aumento das variáveis envolvidas no cálculo do IPCG aumentam o potencial de
crescimento do mesmo. Em 1999, este município posicionou-se como 6ª no IPCG (0,079),
com escores fatoriais da ordem de 0,770 (fator 1) e –0,376 (fator 2). Este município subiu
duas posições no ranking do IPCG, no período em análise (Tabela 4).
O município de Santarém está localizado na mesorregião Baixo Amazonas e em
2003, possuía uma população de aproximadamente 270 mil habitantes, sendo a 3ª maior
cidade no ranking populacional e o valor do seu PIB foi de R$ 924 milhões, situando-se na
7ª colocação no ranking do PIB do Estado, constituindo-se em um grande centro
consumidor urbano e econômico dessa mesorregião. Vale ser mencionado que o município
foi considerado no estudo da SUDAM (1997) como um dos mais dinâmicos da economia
paraense.
O município de Marabá, em 2003, ocupou a 5ª posição no ranking do IPCG (0,922),
referente a um escore fatorial da ordem de 0,0998. E, em 1999, ficou na 4º posição no
ranking do IPCG (0,133) com base nos escores fatoriais 0,312 (fator 1) e 5,448 (fator 2).
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51
Em ambos os anos, este município apresentou escores fatoriais positivos, indicando que um
incremento nas variáveis envolvidas no IPCG, levam a um aumento no potencial de
crescimento do mesmo (Tabela 4).
Situado na mesorregião Sudeste Paraense, o município de Marabá tinha uma
população aproximada de 185 mil habitantes, ficou em 4º lugar no ranking populacional e,
com um PIB de R$ 953 milhões, ocupou a 6ª posição no ranking do PIB Estadual, onde a
conjunção desses indicadores lhe proporciona a disponibilidade de um grande mercado
consumidor, considerado o maior do sudeste paraense. Também, no estudo da SUDAM
(1997) foi indicado como um dos mais dinâmicos da economia paraense.
O município de Barcarena, em 2003, posicionou-se em 6º no ranking do IPCG
(0,068) proveniente de um escore fatorial de 0,557. Para 1999, ocupou a 10ª no ranking
IPCG (0,064) oriundo de escores fatoriais da ordem 0,271 (fator 1) e 1,083 (fator 2). Como
todos os escores fatoriais são positivos, em ambos os anos, indicaram que o potencial de
crescimento deste município se eleva, à medida que aumentem as variáveis envolvidas no
IPCG (Tabela 4).
O município de Barcarena está situado na mesorregião Metropolitana de Belém,
pertencendo à área de influência dos grandes projetos minerais, tinha uma população em
torno de 70 mil habitantes, em 2003, posicionando-se em 16º lugar no ranking
populacional. O valor do PIB de R$ 1,975 bilhão, ocupava a 2ª posição no ranking do PIB
paraense. Este município no estudo da SUDAM (1997) foi considerado o mais dinâmico do
Estado do Pará.
O município de Parauapebas, em 2003, ocupou a 7ª posição no ranking do IPCG
(0,062) proveniente de um escore fatorial de 0,484. Para 1999, ocupou a 8ª IPCG (0,073)
oriundos de escores fatoriais da ordem 0,191 (fator 1) e 2,083 (fator 2). Como todos os
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52
escores fatoriais são positivos, em ambos os anos, isto indica que o potencial de
crescimento da cidade de Parauapebas aumenta à medida em que as variáveis envolvidas no
IPCG se elevam (Tabela 4).
O município de Parauapebas situado na mesorregião Sudeste Paraense, área de
influência dos grandes projetos minerais, possuía uma população aproximada de 84 mil
habitantes, onde ficou em 11º no ranking de habitantes. O valor do PIB foi de R$ 1.159
milhões, ocupou a 5ª posição no ranking do PIB do Estado do Pará.
O município de Paragominas, em 2003, ocupou a 8ª posição no ranking do IPCG
(0,0621) oriundo de um escore fatorial de 0,470. Para 1999, situou em 5º no IPCG (0,092)
provenientes de escores fatoriais da ordem de 0,143 (fator 1) e 3,589 (fator 2). Como todos
os escores fatoriais são positivos, em ambos os anos, sinaliza-se que o potencial de
crescimento do município se eleva à medida que as variáveis envolvidas no cálculo do
IPCG aumentam (Tabela 4)
O município de Paragominas está situado na mesorregião Sudeste Paraense, na área
de influência da rodovia BR-010 (Belém-Brasilia). Em 2003, possuía uma população
aproximada de 83 mil hab, ficou em 12º no ranking de habitantes e o valor do PIB foi de
R$ 508 milhões, onde posicionou em 8º posição,.no ranking do PIB do Estado do Pará.
O município de Tucuruí, em 2003, ficou na 9ª posição do ranking do IPCG (0,418),
resultante de um escore fatorial da ordem de 0,418. Em 1999, ocupou também a 9ª posição
no ranking do IPCG (0,067) proveniente dos escores fatoriais da ordem de 0,156 (fator 1) e
1,831 (fator 2). Os sinais positivos de ambos os anos, demonstram que á medida que as
variáveis envolventes do IPCG aumentam, o município eleva o seu potencial de
crescimento, (Tabela 4)
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53
O município de Tucuruí, localiza-se na mesorregião Sudeste Paraense, área de
influência dos grandes projetos minerais, além disso, é detentor da segunda maior
hidrelétrica do Brasil. No ano de 2003, tinha uma população aproximada de 81 mil
habitantes, situando-se no 15º lugar do ranking populacional, com indicador do PIB no
valor de R$ 1,573 bilhão, posicionou-se em 3º no ranking do PIB do Estado do Pará.
O município de Altamira, em 2003, ocupou a 10ª posição no ranking do IPCG
(0,039) resultante de um escore da ordem de 0,220. Para o ano de 1999, a sua posição no
ranking do IPCG (0,079) foi a 7ª, decorrente dos escores fatoriais da ordem de 0,088 (fator
1) e 2,998 (fator 2). O sinal positivo dos escores fatoriais relacionados indica que o
potencial de crescimento do município de Altamira aumenta á medida em que as variáveis
envolvidas no cálculo do IPCG, também aumentam (Tabela 4).
O município de Altamira, situa-se na Mesorregião Sudoeste Paraense, área de
influência da rodovia BR- 230 (Transamazônica), ademais é considerado como o maior
centro urbano dessa região.Em 2003, tinha uma população aproximada de 81 mil
habitantes, ficando em 14º lugar no ranking populacional e o valor do PIB foi de R$ 323
milhões, ocupando no ranking do PIB do Estado do Pará, a 14ª posição.
O município de Redenção, em 2003, ocupou a 11ª posição no ranking do IPCG
(0,038) com um escore da ordem de 0,206. Em 1999, este município ocupou a mesma
posição no ranking do IPCG (0,063) resultando de escores fatoriais da ordem de 0,002
(fator 1) e 2,315 (fator 2). Seus sinais positivos indicam que o potencial de crescimento de
Redenção evolui à medida que as variáveis envolvidas no IPCG, evoluem também
(Tabela4).
O município de Redenção está situado na mesorregião Sudeste Paraense, com uma
população aproximada de 68 mil, em 2003, onde ocupou o 17º lugar no ranking
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54
populacional e no indicador do PIB com valor de R$ 397 milhões, destacando-se assim,
no ranking do PIB do Estado, como a 13ª maior economia estadual.
O município de Itaituba, em 2003, ocupou a 12ª posição no ranking do IPCG
(0,036) oriunda de um escore fatorial da ordem de 0,178. No ano de 999, ficou na mesma
posição no ranking da IPCG (0,057) referente a escores fatoriais da ordem de 0,078 (fator
1) e 1,574 (fator 2). Como seus sinais positivos sinalizam, o potencial de crescimento da
Cidade de Itaituba aumenta à medida que as variáveis envolvidas no IPCG, evoluem
também (Tabela 4).
O município de Itaituba situado na mesorregião Sudoeste Paraense, na área de
influência das rodovias da BR-230 (Transamazônica) e da BR-163 (Santarém-Cuibá). Esta
localização lhe proporciona ser um centro urbano regional, com moderado fluxo de bens e
serviços. Em 2003, possuía uma população aproximada de 96 mil habitantes, ficou em 9º
lugar no ranking populacional e o valor do PIB foi de R$ 256 milhões, no ranking do PIB
do Estado do Pará, ocupou a 15ª posição.
O município de Dom Eliseu, em 2003, ocupou a 13ª posição no ranking do IPCG
(0,029) oriunda de escore fatorial da ordem de 0,101. Em 1999, não se configurou entre os
16 municípios com maior potencialidade do Estado do Pará, mas ficou na 25ª posição no
ranking do IPCG (0,031) referente de escores fatoriais da ordem de –0,026 (fator 1) e 0,349
(fator 2). Por outro lado, em 2003, o município ganhou 12 posições no ranking do IPCG,
destacando-se com uma razoável potencialidade de crescimento (Tabela 4).
O município de Dom Eliseu está situado na mesorregião Sudeste Paraense, área de
influência da rodovia da BR-010 (Belém-Brasilia) Em 2003, o valor de seu PIB foi de R$
234 milhões e ocupou ranking do PIB estadual do Pará, a 18ª posição, também possuía
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55
uma população aproximada de 45 mil habitantes e ficou em 33º lugar no ranking
populacional.
O município Abaetetuba, em 2003, ocupou a 14ª posição no ranking do IPCG
(0,029) com um escore fatorial da ordem de 0,101. Em 1999, ocupou a 15ª posição no
ranking do IPCG (0,047) proveniente de escores fatoriais da ordem de 0,031 (fator 1) e
1,116 (fator 2). O sinal positivo dos escores fatoriais relacionados indica que o potencial de
crescimento do município se eleva á medida em que as variáveis envolvidas, no cálculo do
IPCG, também aumentam (Tabela 4).
O município de Abaetetuba está situado na mesorregião Nordeste Paraense, em
2003, tinha uma população aproximada de 127 mil habitantes, ficando em 6
o
lugar no
ranking populacional e com o valor do PIB foi de R$ 177 milhões, ocupou a 30ª posição
do ranking do PIB do Estado.
O município de Tailândia, em 2003, ocupou a 15ª posição no ranking do IPCG
(0,028) oriundo de um escore fatorial da ordem de 0,081. Em 1999, não se encontrava entre
os 16 municípios com maior potencialidade do Estado do Pará , ocupando a 26ª posição no
ranking do IPCG (0,029) referente aos escores da ordem de -0,043 (fator 1) e 0,327 (fator
2). Porém, em 2003, o município ganhou 11 posições no ranking do IPCG, destacando-se
com uma razoável potencialidade de crescimento (Tabela 4).
O município Tailândia localiza-se na mesorregião Nordeste Paraense. Em 2003,
tinha uma população aproximadamente de 44 mil habitantes, ficando em 32º lugar no
ranking populacional e o valor do PIB foi de R$ 227 milhões, ocupou no ranking do PIB
Estado do Pará a 19ª posição.
O município de Breves, em 2003, ocupou a 16ª posição no ranking do IPCG (0,027)
com um escore fatorial da ordem de 0,078. Em 1999, situou-se na mesma posição no
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ranking do IPCG (0,040) referente aos escores fatoriais da ordem de 0,082 (fator 1) e 0,441
(fator 2). O sinal positivo dos escores fatoriais relacionados, sinaliza que o potencial de
crescimento do município eleva á medida que as variáveis envolvidas no cálculo do IPCG
também aumentam (Tabela 4)
O município de Breves encontra-se situado na mesorregião Marajó, sendo o único e
o maior centro urbano dessa região, e está entre os 16 municípios com potencial de
crescimento do Estado do Pará. Vale destacar que, no estudo da SUDAM (1997), a
mesorregião Marajó foi considerada a de menor dinâmica do Estado do Pará. Em 2003,
tinha uma população aproximada de 83 mil habitantes, ficou em 12º lugar no ranking
populacional com o valor do PIB de R$ 161 milhões, ocupou a 37ª posição no ranking do
PIB Estado do Pará.
4.2 ANÁLISE FATORIAL – IPCS (Agropecuário, Indústria e Serviços)
Com o objetivo de analisar e caracterizar a tipologia dos municípios potenciais de
crescimento por setor econômico (IPCS), selecionados através da hierarquia dos mesmos,
calculado pelo método de análise fatorial, desenvolveu-se um indicador com metodologia
semelhante ao IPCG, para os três setores de atividade. Estes indicadores foram calculados
para os anos de 1999 e 2003.
As variáveis utilizadas no cálculo dos IPCS foram: População (Urbana para
indústria e serviços, e, Rural, para Agropecuário), Valor Adicionado por setor de atividade,
Consumo e Consumidores de Energia Elétrica por setor de atividade, Emprego Formal,
segundo nível de Escolaridade por setor de atividade e Estabelecimentos com Vínculos
Empregatícios, por setor de atividade.
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57
Para o ano de 2003, todos os modelos de análise fatorial setorial foram considerados
adequados, uma vez que os Testes de Bartlett (resultados no apêndice C, E, G), indicaram
que as correlações, em geral, são significativas a 1% de probabilidade, sendo da ordem de
1.338,1 agropecuário; 2.902,1 indústria e 5.584,8 serviços. Quanto aos testes KMO
(resultados no apêndice), todos os setores indicaram existência de correlações entre as
variáveis utilizadas e que os modelos fatoriais, indústria (0,8900) e serviços (0,8497),
apresentaram um nível ótimo de aceitabilidade e o setor agropecuário (0,7379) apresentou
um nível bom de aceitabilidade.
No ano 1999, os testes de Bartlett (resultados no apêndice D, F, H), também
indicaram que as correlações, em geral, são significativas a 1% de probabilidade, com
resultados da ordem de 1.308,8 no agropecuário; 2.617,4 na indústria e 6.172,6 nos
serviços. Os testes KMO (resultados no apêndice), em todos os setores, também indicaram
existência de correlações entre as variáveis utilizadas, onde os modelos fatoriais, indústria
(0,8478) e serviços (0,8026) apresentaram um nível ótimo de aceitabilidade, e, o setor
agropecuário (0,7066) apresentou um nível bom de aceitabilidade.
De acordo com os resultados expostos acima, a análise fatorial pode ser empregada
para a extração dos fatores e para a estimação dos escores fatoriais, em ambos os anos e
para os três setores, refletindo o potencial de crescimento dos municípios paraenses.
Para a escolha do número de componentes utilizados para a estimação dos escores
fatoriais, em 1999 e 2003, por setor de atividade, também se usou o método da Raiz
Latente.
Analisando os resultados para o IPCS Agropecuário, em 2003, foram extraídos três
componentes entre os nove, conforme exposto na Tabela 5. Estes fatores mantidos
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58
explicaram juntos 85,23% da variância total da nuvem de dados, de modo que, também,
atendem ao critério da porcentagem da variância.
Tabela 5 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e variância
total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Setorial – IPCG
Agropecuário (2003)
Autovalores (λ) e variâncias iniciais Variância após rotação
Componentes
Variância
Total
% Variância
Variância
Acumulada
Total % Variância
Variância
Acumulada
1 4,6147 51,2749 51,2749 3,4942 38,8249 38,8249
2
1,7598 19,5530 70,8279 2,7049 30,0542 68,8791
3
1,2966 14,4063 85,2342 1,4720 16,3551 85,2342
4 0,5991 6,6568 91,8910
5 0,3037 3,3747 95,2656
6 0,2512 2,7915 98,0571
7 0,0905 1,0060 99,0631
8 0,0609 0,6763 99,7393
9 0,0235 0,2607 100,0000
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
Em 1999, para o cálculo do IPCS agropecuário, foram extraídos dois fatores entre
os nove, de acordo com a Tabela 6. Estes fatores explicaram, juntos, 73,85% da variância
total da nuvem de dados, satisfazendo também o critério da porcentagem da variância.
Tabela 6 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e variância total
explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Setorial – IPCS Agropecuário (1999)
Autovalores (λ) e variâncias iniciais Variância após rotação
Componentes
Variância
Total
% Variância
Variância
Acumulada
Total % Variância
Variância
Acumulada
1 4,5225 50,2499 50,2499 4,0546 45,0510 45,0510
2 2,1244 23,6045 73,8543 2,5923 28,8033 73,8543
3 0,9460 10,5116 84,3659
4 0,5056 5,6178 89,9837
5 0,4530 5,0334 95,0171
6 0,2239 2,4882 97,5053
7 0,1138 1,2649 98,7701
8 0,0955 1,0613 99,8314
9 0,0152 0,1686 100,0000
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
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59
A matriz de cargas fatoriais (α) referentes ao IPCS Agropecuário está apresentada
na Tabela 7, referente aos anos de 1999 e 2003, onde nas primeira, segunda e terceira
colunas estão apresentadas as cargas fatoriais, para cada variável dos fatores extraídos e, na
quarta coluna, encontra-se o grau em que cada variável é explicada pelo componente
extraído, ou seja, a comunalidade de cada variável para o ano de 2003. Nas quinta e sexta
colunas para o ano de 1999, encontram-se as cargas fatoriais para cada variável dos fatores
extraídos, respectivamente. E, na sétima e última coluna da Tabela 7, a comunalidade de
cada variável, em 1999.
Tabela 7 - Matriz de cargas fatoriais (α) após a rotação ortogonal pelo método Varimax –
IPCS Agropecuário, Estado do Pará, 2006.
2003 1999
Variável
F1 F2 F3 Comunalidades
F1 F2 Comunalidades
População Rural
-0,0086 -0,1346
0,8618
0,761
0,7628
-0,0796
0,5882
VA Agrop. 0,1102 0,3161
0,7869
0,731
-0,0067
0,4126
0,1703
Consumo de Energia
Elétrica Agrop.
0,0885
0,9081
0,0000
0,833
0,0752
0,9118
0,8370
Consumidores de
Energia Elétrica
Agrop.
0,0791
0,9126
0,0636
0,843
0,0028
0,8920
0,7958
Emprego Agrop. –
Analfabeto
0,7594
0,4422 0,1592
0,798
0,7811
0,4185
0,7853
Emprego Agrop. - 1º
Grau
0,7720
0,5536 0,1257
0,918
0,8079
0,4496
0,8549
Emprego Agrop. - 2º
Grau
0,9664
0,0091 0,0259
0,935
0,9250
-0,0649
0,8599
Emprego Agrop. –
Nível Superior
0,9605
-0,0623
-
0,0740
0,932
0,9249
-0,1354
0,8737
Estabelecimentos
Agrop.Com Vínculos
0,6623
0,6507 0,2423
0,921
0,7022
0,6235
0,8818
Soma de quadrado do
autovalor
3,494 2,705 1,472 7,671 4,055 2,592 6,647
Porcentual do traço
(%)
38,825 30,054 16,355 85,234 45,051 28,803 73,854
Na penúltima linha da Tabela 7, são apresentados os autovalores, indicando a
importância relativa de cada fator na explicação da variância associada ao conjunto de
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60
variáveis em estudo. Em 2003, os três fatores apresentaram os seguintes autovalores: 3,494
F1, 2,705 F2 e 1,472 F3. Os autovalores referentes aos dois fatores do ano de 1999 foram:
4,055 F1 e 2,592 F2. Os resultados apresentados estão de acordo com o esperado, pois, em
ambos os anos, os Fatores 1 explicam uma maior parcela da variância que o Fator 2, e
assim, sucessivamente.
Em 2003, verificou-se que a adequação da solução fatorial do modelo do IPCS
agropecuário em relação ao total das variáveis foi de 85,23% (Tabela 7), o que pode ser
considerado como um índice alto, indicando que as variáveis encontram-se estreitamente
relacionadas umas com as outras. No ano de 1999, este percentual foi de 73,85%, indicando
uma alta correlação entre as variáveis.
No que diz respeito á comunalidade, no modelo do IPCS agropecuário, para 2003 e
1999, estão apresentadas na Tabela 7, demonstrando o alto grau de explicação que cada
variável obteve na solução fatorial, uma vez que todas as variáveis apresentaram
comunalidades acima de 0,73 para os dois anos.
Em 2003, para uma solução fatorial satisfatória foram extraídos três fatores. O Fator
1, apresentou as variáveis: emprego por escolaridade e estabelecimento com vínculos do
setor agropecuário, de modo que, os municípios que representam este fator destacam-se
pela capacidade de atuarem na formalidade na atividade agropecuária, sendo denominados
de dimensão do potencial de economia formal do setor agropecuário. O Fator 2,
apresentou as variáveis: Consumo e Consumidores de energia elétrica do setor
agropecuário, de forma que os municípios que representam este fator sobressaem-se na
dimensão de potencial de crescimento – consumo e consumidores energia elétrica no
setor agropecuário. E, o Fator 3 representado pela população rural e valor adicionado
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61
agropecuário, representa os municípios onde predomina a dimensão de potencial de
crescimento – população e produção no setor agropecuário.
No ano de 1999, o Fator 1 apresentou as seguintes variáveis: população rural,
emprego por escolaridade e estabelecimento com vínculos do setor agropecuário, de modo
que, os municípios que representam este fator destacam-se na dimensão do potencial de
economia formal do setor agropecuário. O segundo fator apresenta as variáveis: valor
adicionado e consumo e consumidores de energia elétrica do agropecuário, de forma que os
municípios que representam, este fator, refletem a dimensão de potencial de crescimento
– renda, consumo e consumidores no setor agropecuário.
Analisando os resultados referentes ao IPCS Indústria, em 2003, foi extraído um
único componente entre nove, conforme exposto na Tabela 8. Este único fator extraído
explicou 85,26% da variância total da nuvem de dados, de modo que, também, atendem ao
critério da porcentagem da variância.
Tabela 8 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e variância
total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Setorial – IPCG
Indústria (2003)
Autovalores (λ) e variâncias iniciais Variância após rotação
Componentes
Variância
Total
% Variância
Variância
Acumulada
Total % Variância
Variância
Acumulada
1 7,6736 85,2620 85,2620 7,6736 85,2620 85,2620
2 0,6317 7,0191 92,2810
3 0,3474 3,8601 96,1412
4 0,1715 1,9061 98,0473
5 0,1137 1,2629 99,3102
6 0,0329 0,3655 99,6757
7 0,0156 0,1734 99,8492
8 0,0079 0,0881 99,9373
9 0,0056 0,0627 100,0000
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
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62
Em 1999, para o IPCS indústria, foram extraídos dois fatores entre os nove, de
acordo com a Tabela 9. Estes fatores explicaram, juntos, 90,69% da variância total da
nuvem de dados, satisfazendo também o critério da porcentagem da variância.
Tabela 9 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e variância
total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Setorial – IPCS
Indústria (1999)
Autovalores (λ) e variâncias iniciais Variância após rotação
Componentes
Variância
Total
% Variância
Variância
Acumulada
Total % Variância
Variância
Acumulada
1 7,0030 77,8106 77,8106 6,4175 71,3059 71,3059
2 1,1595 12,8833 90,6939 1,7449 19,3881 90,6939
3 0,5052 5,6130 96,3069
4 0,1742 1,9356 98,2425
5 0,0653 0,7255 98,9680
6 0,0443 0,4920 99,4600
7 0,0263 0,2922 99,7522
8 0,0151 0,1674 99,9195
9 0,0072 0,0805 100,0000
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
A matriz de cargas fatoriais (α) referente ao IPCS indústria, está apresentada na
Tabela 10, referentes aos anos de 1999 e 2003, onde, na primeira coluna, estão apresentadas
as cargas fatoriais para cada variável no fator extraído e, na segunda coluna, encontram-se
as comunalidades de cada variável para o ano de 2003. Na terceira e quarta coluna, para o
ano de 1999, encontram-se as cargas fatoriais para cada variável dos fatores extraídos,
respectivamente. E, na quinta e última coluna, da Tabela 10, a comunalidade de cada
variável, em 1999.
Na penúltima linha da Tabela 10, são apresentados os autovalores, em 2003, o único
fator apresentou autovalor igual a 7,6736. Os autovalores referentes aos dois fatores do ano
de 1999 foram: 6,4175 F1 e 1,7449 F2. Os resultados apresentados estão de acordo com o
esperado, pois, em 1999, o Fator 1 explicou uma maior parcela da variância que o Fator 2.
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63
Tabela 10 - Matriz de cargas fatoriais (α) após a rotação ortogonal pelo método Varimax –
IPCS Indústria,. Estado do Pará, 2006.
2003 1999
Fator Fatores
Variáveis
F1
Comunalidade
F1 F2
Comunalidade
População Urbana
0,9665
0,9342
0,9510
0,2158 0,9510
VA Industrial
0,8569
0,7343
0,9150
0,1774 0,8687
Consumo de Energia
Elétrica Industrial
0,9165
0,8401
0,9461
0,2152 0,9413
Consumidores de Energia
Elétrica Industrial
0,9080
0,8245
0,9328
0,2703 0,9432
Emprego Industrial. –
Analfabeto
0,7303
0,5333 0,4145
0,7163
0,6849
Emprego Industrial - 1º
Grau
0,9795
0,9594
0,9021
0,3953 0,9701
Emprego Industrial - 2º
Grau
0,9796
0,9597
0,9704
0,1796 0,9739
Emprego Industrial –
Nível Superior
0,9626
0,9266
0,9912
0,0745 0,9879
Estabelecimentos
Industrial Com Vínculos
0,9805
0,9615 0,0323
0,9167
0,8414
Soma de quadrado do
autovalor
7,6736 7,6736 6,4175 1,7449
8,1624
Porcentual do traço (%)
85,2620 85,2620 71,3059 19,3881 90,6939
Em 2003, para verificar a adequação da solução fatorial do modelo do IPCS
indústria, em relação ao total das variáveis, foi explicado 85,26% (Tabela 10), o que pode
ser considerado como um índice alto, indicando que as variáveis encontram-se
estreitamente relacionadas umas com as outras. No ano de 1999, este percentual foi de
90,695%, indicando uma alta correlação entre as variáveis.
No que diz respeito à comunalidade, no modelo do IPCS indústria, para 2003 e
1999, está apresentada na Tabela 10, demonstrando o alto grau de explicação que cada
variável obteve na solução fatorial, uma vez que todas as variáveis apresentam
comunalidades acima de 0,53 para os dois anos.
No ano de 2003, para a solução fatorial satisfatória foi extraído um único fator,
contemplando todas as variáveis do modelo, de modo que, este fator pode ser interpretado
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64
como o próprio potencial de crescimento dos municípios do setor industrial,
demonstrando que estes possuem renda, mercado formal e grau de instrução. Todas as
variáveis apresentaram cargas fatoriais altas e positivas demonstrando que variam no
mesmo sentido.
No ano de 1999, extraíram-se dois fatores, o Fator 1 apresentou as seguintes
variáveis: População urbana, VA industrial, Consumo e Consumidores de Energia Elétrica
industrial e Emprego Formal industrial por Escolaridade, todas com sinais positivo e com
valores altos, demonstrando que a medida que essas variáveis aumentam, o potencial de
crescimento dos municípios tendem a aumentar. Esse fator pode ser denominado como
dimensão potencial de crescimento – produção, consumo e consumidores, emprego
por nível de instrução do setor industrial.
O fator 2 apresentou as variáveis: estabelecimento industrial com vínculos
empregatícios e emprego industrial de analfabeto, com sinais positivos e valores altos. Os
municípios vinculados a este fator, na maioria das vezes, são os que possuem um conjunto
de pequenas unidades produtivas industriais que podem ser denominadas de dimensão de
economia formal de estabelecimento e de emprego de analfabeto do setor industrial.
No que diz respeito aos resultados referentes ao IPCS Serviços, em 2003, foi
extraído um único componente entre os nove fatores disponíveis, conforme exposto na
Tabela 11. Este único fator extraído explicou 94,44% da variância total da nuvem de dados,
de modo que, também, atendem ao critério da porcentagem da variância.
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65
Tabela 11 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Setorial –
IPCG Serviços (2003)
Autovalores (λ) e variâncias iniciais Variância após rotação
Componentes
Variância
Total
% Variância
Variância
Acumulada
Total % Variância
Variância
Acumulada
1
8,4997 94,4409 94,4409 8,4997 94,4409 94,4409
2
0,4193 4,6593 99,1002
3
0,0640 0,7108 99,8110
4
0,0078 0,0869 99,8979
5
0,0044 0,0492 99,9471
6
0,0031 0,0349 99,9819
7
0,0008 0,0086 99,9905
8
0,0006 0,0069 99,9974
9
0,0002 0,0026 100,0000
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
Em 1999, para o IPCS serviços, foi extraído um único fator entre os nove, de acordo
com a Tabela 12. Este fator explicou 98,62% da variância total da nuvem de dados,
satisfazendo, também, o critério da porcentagem da variância.
Tabela 12 - Resultados dos Autovalores para a extração de fatores, componentes e
variância total explicada pelos fatores do Indicador Potencial de Crescimento Setorial –
IPCS Serviços (1999)
Autovalores (λ) e variâncias iniciais Variância após rotação
Componentes
Variância
Total
% Variância
Variância
Acumulada
Total % Variância
Variância
Acumulada
1
8,8754 98,6160 98,6160 8,8754 98,6160 98,6160
2
0,0668 0,7424 99,3585
3
0,0433 0,4806 99,8390
4
0,0094 0,1039 99,9429
5
0,0021 0,0233 99,9662
6
0,0014 0,0154 99,9816
7
0,0011 0,0125 99,9941
8
0,0004 0,0045 99,9986
9
0,0001 0,0014 100,0000
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
A matriz de cargas fatoriais (α) referentes ao IPCS serviços, está apresentada na
Tabela 13, referente aos anos de 1999 e 2003, onde, na primeira coluna, estão apresentadas
as cargas fatoriais, para cada variável, no fator extraído e, na segunda coluna, encontram-se
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66
as comunalidades de cada variável, para o ano de 2003. Na terceira coluna, para o ano de
1999, encontram-se as cargas fatoriais para cada variável dos fatores extraídos. E, na quarta
e última coluna da Tabela 13, a comunalidade de cada variável, em 1999.
Na penúltima linha da Tabela 13, são apresentados os autovalores. Em 2003, o fator
apresentou autovalor igual a 8,4997. Para o ano de 1999, o fator apresentou autovalor igual
a 8,8754.
Em 2003, para verificar a adequação da solução fatorial do modelo do IPCS
serviços, em relação ao total das variáveis, foi explicado 94,44% (Tabela 11), o que pode
ser considerado como um índice alto, indicando que as variáveis encontram-se
estreitamente relacionadas umas com as outras. No ano de 1999, este percentual foi de
98,62% (Tabela 12), indicando uma alta correlação entre as variáveis.
Tabela 13 - Matriz de cargas fatoriais (α) após a rotação ortogonal pelo método Varimax –
IPCS Serviços, Estado do Pará, 2006.
2003 1999
Fator Fator
Variáveis
F1
Comunalidade
F1
Comunalidade
População Urbana
0,9863
0,9729
0,9842
0,9686
VA Serviços
0,9949
0,9899
0,9964
0,9929
Consumo de Energia
Elétrica de Serviços
0,9953
0,9906
0,9989
0,9978
Consumidores de Energia
Elétrica de Serviços
0,9963
0,9925
0,9947
0,9894
Emprego de Serviços –
Analfabeto
0,7880
0,6209
0,9788
0,9580
Emprego de Serviços - 1º
Grau
0,9968
0,9937
0,9974
0,9947
Emprego de Serviços - 2º
Grau
0,9933
0,9867
0,9970
0,9939
Emprego de Serviços –
Nível Superior
0,9784
0,9573
0,9906
0,9813
Estabelecimentos de
Serviços Com Vínculos
0,9976
0,9952
0,9994
0,9988
Soma de quadrado do
autovalor
8,4997 8,4997 8,8754 8,8754
Porcentual do traço (%)
94,4409 94,4409 98,6160 98,6160
Método de Extração: Análise de Componentes Principal
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67
No que diz respeito a comunalidade, no modelo do IPCS serviços, para 2003 e
1999, estão apresentadas na Tabela 13, demonstrando o alto grau de explicação que cada
variável obteve na solução fatorial, uma vez que todas as variáveis apresentam
comunalidades, acima de 0,62, para os dois anos.
Na solução fatorial satisfatória, tanto de 2003, quanto de 1999, foi extraído um
único fator, contemplando todas as variáveis do modelo, de modo que, este fator pode ser
interpretado como o próprio potencial de crescimento do setor de serviços dos
municípios do setor serviços. Todas as variáveis, em ambos os anos, apresentaram cargas
fatoriais altas e positivas, demonstrando que variam no mesmo sentido. Dessa forma,
municípios que se destacam, neste setor, são os que possuem potencial de crescimento na
dimensão renda, economia formal e grau de instrução.
4.2.1 Análise Setorial
Após avaliação de consistência e descrição completa de cada modelo setorial, foram
calculados os IPCS Agropecuário, IPCS Indústria e IPCS Serviços, sendo estimados a
partir da padronização dos escores fatoriais originais de cada IPCS e ponderados pelos
respectivos autovalores, nos casos em que ocorreu a extração de mais de um fator. Os
resultados para todos os setores, nos 143 municípios, foram apresentados no apêndice.
4.2.1.1 Análise Setorial – Agropecuário
O município de Belém, em 2003, ocupou a 1ª posição no IPCS agropecuário (0,445)
obtendo dos escores da ordem de 10,7756 (F1), -1,8517 (F2) e -1,4099 (F3), também, em
1999, posicionou-se na 1ª colocação do IPCS agropecuário (0,273) referente aos escores
0,453 (F1) e 2,323 (F2), conforme demonstrado na Tabela 14.
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68
Esse resultado foi influenciado pelo F1, representando a dimensão do alto grau de
formalidade desse setor no município de Belém, quando comparado com o baixo grau de
formalidade dos demais municípios paraenses em 2003. Entretanto, quando comparado à
importância do setor para o município, ela não é significativa, pois tanto o F2, evidenciando
a dimensão de consumo e consumidores e o F3, configurando a dimensão produção e
população, foram negativos, demonstrando que os fatores variam em sentido contrário.
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69
Tabela 14 - Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o Indicador de Potencial de Crescimento Setorial –
Agropecuário, Estado do Pará, 2006.
2003 1999
Municípios
Fator 1 Fator 2 Fator 3 FP1 FP2 FP3 IPCS Ranking Fator 1 Fator 2 FP1 FP2 IPCS Ranking
Belém
10,7756
-1,8517
-1,4099
1,0000
0,0000
0,0000
0,4555
1
10,45324
-0,34792
1,00000 0,23603 0,70205
1
Paragominas
0,9054 4,0273 1,8856 0,1505
0,8248
0,4460
0,4450
2
0,45281
2,32271
0,08783 0,56326 0,27325
6
Marabá
1,7891 2,3331 1,7947 0,2266
0,5871
0,4337
0,3934
3
0,30025
1,96311
0,07391 0,51920 0,24758
9
Santa Isabel do Pará
-0,0156 5,2760 -1,2076
0,0712
1,0000
0,0274
0,3903
4
0,84145
5,887
0,12328 1,00000 0,46520
2
Castanhal
0,1615 4,2807 -0,6957
0,0865
0,8604
0,0967
0,3613
5
0,29043
4,03002
0,07302 0,77246 0,34580
4
Xinguara
1,1197 2,8843 -0,0284
0,1689
0,6645
0,1870
0,3471
6
1,42612
2,75173
0,17661 0,61583 0,34791
3
Tomé-açu
0,2369 2,9651 0,2576 0,0930
0,6758
0,2257
0,3239
7
-0,09282
3,74732
0,03806 0,73782 0,31097
5
Santarém
0,6546 -0,4455
5,9786 0,1289
0,1973
1,0000
0,3202
8
0,92302
0,95799
0,13072 0,39604 0,23420
11
São Felix do Xingu
0,9721 0,2549 3,9837 0,1562
0,2956
0,7300
0,3155
9
-0,12615
0,66122
0,03502 0,35968 0,16164
26
Redenção
0,8517 2,0997 -0,1887
0,1459
0,5544
0,1653
0,2936
10
0,16429
2,2564
0,06151 0,55514 0,25403
8
Agua Azul do Norte
0,0645 1,2821 1,1794 0,0781
0,4397
0,3504
0,2579
11
-0,25751
1,06188
0,02304 0,40877 0,17348
21
Santana do Araguaia
1,8595 -0,1201
0,6680 0,2326
0,2429
0,2812
0,2456
12
0,62051
0,39135
0,10312 0,32661 0,19029
17
Dom Eliseu
0,1947 0,8872 0,8892 0,0893
0,3843
0,3112
0,2359
13
-0,04451
0,76467
0,04247 0,37236 0,17112
23
Conceição do Araguaia
-0,1470 1,3610 0,4819 0,0599
0,4507
0,2561
0,2354
14
-0,35828
1,4925
0,01385 0,46154 0,18845
18
Parauapebas
-0,4103 1,9942 -0,3399
0,0373
0,5396
0,1448
0,2350
15
0,08024
-0,35582
0,05385 0,23506 0,12452
52
Curionópolis
1,1196 0,7049 -0,5676
0,1689
0,3587
0,1140
0,2253
16
0,37413
0,81101
0,08065 0,37803 0,19663
14
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70
Em 2003, o município de Paragominas ocupou a 2ª posição no IPCS agropecuário
(0,445) obtidas dos escores da ordem de 0,905 (F1), 4,027 (F2) 1,886 (F3) e, em 1999,
ocupou a 6ª posição do IPCS agropecuário (0,273) referente aos escores 0,453 (F1) e 2,323
(F2). Este município subiu 4 posições no ranking IPCS agropecuário (Tabela 14).
Desse modo, o potencial de crescimento desse setor no município, em 2003, foi
influenciado pelo F1, representando a dimensão do grau de formalidade desse setor no
município, o F2, demonstrado a dimensão de consumo e consumidores e o F3,
configurando a dimensão produção e população, como todos foram positivos, variando no
mesmo sentido, isto demonstra que o município de Paragominas é potencial de crescimento
nesse setor, no Estado do Pará.
Assim, no ano de 2003, o município de Paragominas, no setor agropecuário
destacou-se, no ranking das quantidades produzidas, com as atividades da pecuária e
agricultura. Na pecuária: bovino (4º maior), ovino (4º maior), suíno (6º maior), caprino (5º
maior), leite (6º maior). Na agricultura: milho (2º maior), soja (2º maior), pimenta-do-reino
(3º maior) e o arroz (8º maior produtor do Estado do Pará), segundo informações do
IBGE/SIDRA.
Em 2003, o município de Marabá ocupou a 3ª posição no IPCS agropecuário
(0,393) obtendo dos escores da ordem de 1,789 (F1), 2,333 (F2) e 1,795 (F3) e, em 1999,
ocupou a 9ª posição do IPCS agropecuário (0,248) referentes aos escores 0,300 (F1) e
1,963 (F2). Este município subiu 6 posições no ranking do IPCS agropecuário (Tabela 14).
Dessa maneira, o potencial de crescimento desse setor no município, em 2003, foi
influenciado pelo F1, representando a dimensão do grau de formalidade desse setor, no
município, o F2, demonstrado a dimensão do consumo e consumidores e o F3,
configurando a dimensão produção e população, devido a todos terem sido positivos,
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71
demonstrando que o município de Marabá é potencial de crescimento nesse setor, no
Estado.
No município de Marabá, em 2003, o setor agropecuário se destacou, no ranking da
quantidade produzida foram: na pecuária, rebanho bovino, 6º maior, galinhas, 6º maior,
caprino, 4º maior, muar, 8º maior, ovino, 10º maior, suíno 8º maior, asinino, 4º maior e, na
produção de origem animal, leite (10º maior produtor do Estado do Pará), conforme dados
do IBGE/SIDRA.
O município de Santa Isabel do Pará, em 2003, ocupou a 4ª posição no IPCS
agropecuário (0,390) obtidas dos escores da ordem de –0,0156 (F1), 5,2760 (F2) e -1,2076
(F3) e, em 1999, ocupou a 2ª posição do IPCS agropecuário (0,4652) referentes aos escores
0,8415 (F1) e 5,887 (F2). Este município perdeu 2 posições no ranking do IPCS
agropecuário (Tabela 14).
Desse modo, o resultado do IPCS agropecuário, em 2003, foi influenciado somente
pelo F2, representando a dimensão consumo e consumidores de energia elétrica. Pois, F1
constituindo a dimensão grau de formalidade e F3, configurando a dimensão renda e
população desse setor no município, foram negativos os quais influenciaram no potencial
de crescimento do município de Santa Isabel do Pará, justificando a perda de 2 posições no
ranking do IPCS agropecuário.
Assim, em 2003, no município de Santa Isabel do Pará, o setor agropecuário
representava 26% do VA do município e se destacou, no ranking das quantidades
produzidas, com as atividades da pecuária e agricultura a produção: na pecuária, galináceo
(2ºmaior), galinhas (2º maior), codorna (2º maior); e na agricultura, dendê (9º maior),
mamão (2º maior); e produtos de origem animal, ovos de galinhas (maior produtor do
Estado), conforme dados do IBGE/SIDRA.
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72
Em 2003, o município de Castanhal ocupou a 5ª posição no IPCS agropecuário
(0,361), referente aos escores da ordem de 0,162 (F1), 4,281 (F2) e –0,696 (F3) e, em 1999,
ocupou a 4ª posição do IPCS agropecuário (0,346) referentes aos escores 0,290 (F1) e 4,03
(F2). Este município perdeu uma posição no ranking IPCS (Tabela 14).
Dessa maneira, o potencial de crescimento do setor agropecuário em 2003, foi
resultante do F1, representando a dimensão grau de formalidade desse setor no município e
pelo o F2, demonstrando a dimensão consumo e consumidores. Mas o F3 não influenciou
positivamente no potencial de crescimento deste município devido a seu sinal negativo,
demonstrando que a formalidade e, consumo e consumidores crescem mas não influenciam
na produção desse setor no município.
Assim, em 2003, o município de Castanhal destacou-se no ranking das quantidades
produzidas, com as atividades da agricultura e da pecuária: na agricultura, com as culturas
industriais, onde os principais produtos são: dendê (7º maior), coco-da-baia (8º maior), na
fruticultura melancia (5º maior), mamão (5º maior), maracujá (10º maior) e, na pecuária,
rebanho bovino (8º maior produtor do Estado do Pará), conforme informações do
IBGE/SIDRA.
O município de Xinguara, em 2003, ocupou a 6ª posição no IPCS agropecuário
(0,347), resultante dos escores da ordem de 1,1197 (F1), 2,884 (F2) e -0,0284 (F3).
Também, em 1999, posicionou-se na 3ª colocação do IPCS agropecuário (0,273) referente
aos escores de 1,426 (F1) e de 2,751 (F2). Este município perdeu três posições no ranking
do IPCS agropecuário (Tabela 14).
Portanto, em 2003, o resultado do IPCS agropecuário do município de Xinguara foi
influenciado pelo F1, representando a dimensão grau de formalidade desse setor e, pelo F2,
demonstrando a dimensão consumo e consumidores. O F3 não influenciou positivamente
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73
no potencial de crescimento deste município devido a seu sinal negativo, sinalizando
quando a formalidade, consumo e consumidores crescem, mas não influenciam na
dimensão da produção desse setor no município.
O setor agropecuário representa 39,2% do total do VA do município Xinguara, em
2003, os principais produtos são: na pecuária, bovino (3º maior) e coelho (maior);
agricultura, melancia (7º maior); e na produção de origem animal, leite (3º maior produtor
do Estado), segundo as informações do IBGE/SIDRA.
O município de Tomé-Açú em 2003, ocupou a 7ª posição no IPCS agropecuário
0,3239 obtido dos escores da ordem de 0,2369 (F1), 2,9651 (F2) e 0,2576 e, em 1999,
ocupou a 5ª posição do IPCS agropecuário (0,248) resultante dos escores 0,0928 (F1) e
3,7472(F2). Este município caiu 2 posições no ranking do IPCS agropecuário (Tabela 14).
Dessa forma, o potencial de crescimento do setor agropecuário no município de
Tome-Açú, em 2003, foi resultante da influencia do F1, representando a dimensão grau de
formalidade desse setor no município: o F2 demonstrado a dimensão consumo e
consumidores e o F3, a dimensão produção e população rural. Como todos os fatores foram
positivos, todas às variáveis influenciaram positivamente no potencial de crescimento desse
setor no município.
Assim, em 2003, o setor agropecuário representava 44,4 %, do total VA do
município de Tomé-Açú, que se destacou no ranking do Estado das quantidades produzidas
do agropecuário: na agricultura, dendê (10º maior) e a pimenta-do-reino (maior produtor),
maracujá (4º maior), limão (4º maior), cacau (6º maior produtor do Estado) e produtos de
origem animal, ovos de galinha (5º maior produtor do Estado), conforme dados do
IBGE/SIDRA.
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74
Em 2003, o município de Santarém ocupou a 8ª posição no IPCS agropecuário
(0,320) obtendo dos escores da ordem de 0,655 (F1), -0,445 (F2) e 5,979 (F3) e, em 1999,
ocupou a 11ª posição do IPCS agropecuário (0,234) referente aos escores 0,923 (F1) e
0,958 (F2). Este município subiu 3 posições no ranking do IPCS agropecuário (Tabela 14).
O potencial de crescimento deste município é influenciado pelo grau de formalização e pela
produção do setor rural.
No município de Santarém, quanto à produção do agropecuário, destacam-se na
agricultura: o arroz (maior produtor), laranja (2º maior), soja (maior produtor), café (6º
maior), limão (maior produtor); na pecuária: galinha (maior produtor), codornas (3º maior),
ovino 3º(maior) e, na extração vegetal, lenha (6º maior produtor do Estado), conforme
dados do IBGE/SIDRA.
O município de São Félix do Xingu, em 2003, ocupou a 9ª posição no IPCS
agropecuário (0,3155) referente aos escores da ordem de 0,9721 (F1), 0,2549 (F2) 3,9837
(F3) e, em 1999, situou-se na 26ª posição do IPCS agropecuário (0,1616) referente aos
escores –0,126 (F1) e 0,662 (F2). Este município subiu 17 posições no ranking do IPCS
agropecuário (Tabela 14).
Desse modo, o resultado do IPCS agropecuário foi influenciado pelo F1,
representando a dimensão do grau de formalidade desse setor no município; pelo F2,
demonstrado a dimensão de consumo e consumidores e o F3, configurando a dimensão
produção e população. Como todos foram positivos variando no mesmo sentido, isto
demonstra que o município de São Félix do Xingu tem vantagem comparativa de
crescimento nesse setor do Estado do Pará.
O município de São Félix do Xingu, em 2003, tinha o maior rebanho bovino do
Estado do Pará, com 1.157.707 cabeças, representando 9,5% do total do rebanho Estadual,
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75
que é praticamente o dobro do segundo colocado o município Água Azul do Norte, com
555.497 cabeças, sendo, também o maior produtor de banana com uma produção de
172.125/ton, tendo uma participação de 23,8% no total produzido no Estado do Pará
(IBGE/SIDRA).
Também, em 2003, no município São Félix do Xingu, no setor agropecuário,
destacaram-se pelas quantidades produzidas dos seus principais produtos, os seguintes:
rebanho bovino (maior produtor), eqüino (maior produtor), assinino (maior produtor), muar
(maior produtor), ovino (7º maior produtor), codorna (8º maior), suíno (9º maior) e caprino
(10º maior); produção de origem animal, leite (maior produtor) e ovos de codornas (9º
maior); na agricultura, banana (maior produtor), abacaxi (7º maior do Estado do Pará)
O município de Redenção, em 2003, ocupou a 10ª no ranking do IPCS
agropecuário, com 0,2936, obtido dos escores da ordem de 0,8517 (F1), 2,0997 (F2)
– 0,189 (F3) e, em 1999, posicionou-se na 8ª clocação do IPCS agropecuário (0,1616)
referente aos escores –0,126 (F1) e 0,662 (F2). Este município caiu 2 posições no ranking
do IPCS agropecuário (Tabela 14).
Dessa forma, o resultado IPCS agropecuário, em 2003, foi influenciado pelo F1,
configurando a dimensão de grau de formalidade desse setor, no município, e pelo F2,
demonstrado a dimensão consumo e consumidores. Porém, o F3 não influenciou
positivamente, no potencial de crescimento deste município, devido a seu sinal negativo,
demonstrando que a formalidade, consumo e consumidores crescem mas não interferem na
produção desse setor no município de Redenção.
No município de Redenção de 2003, os principais produtos desse setor foram:
rebanho com bovino (15 º maior) e suíno (5º maior); na agricultura destacaram-se a soja
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(10º maior) e a cana-de-açucar (7º maior produtor do Estado do Pará), conforme os dados
do IBGE.
O município de Água Azul do Norte, em 2003, ocupou o 11ª no ranking do IPCS
agropecuário, com 0,2579 obtido dos escores da ordem de 0,0645 (F1), 1,2821 (F2) 1,1794
(F3) e, em 1999, posicionou-se na 21ª colocação do IPCS agropecuário (0,1735), referente
aos escores 0,126 (F1) e 0,662 (F2). Este município ganhou 10 posições no ranking do
IPCS agropecuário (Tabela 14).
Dessa maneira, o potencial de crescimento do município Água Azul do Norte foi
influenciado pela dimensão dos três fatores: grau de formalização, grau de instrução,
produção, consumo e consumidores de energia elétrica, produção e população rural. Todos
variaram positivamente e no mesmo sentido, justificando a sua elevação no ranking do
IPCS agropecuário.
Assim, em 2003, no município de Água Azul do Norte, o setor agropecuário tinha
uma participação de 75 % do total do VA do Município, destacando-se no ranking das
quantidades produzidas: na pecuária: rebanho bovino (2º maior), muar (5º maior); e na
produção de origem animal, com a produção de leite (2º maior do Estado do Pará),
segundo os dados do IBGE/SIDRA.
O município de Santana do Araguaia, em 2003, situou-se na 12ª posição no ranking
do IPCS agropecuário, com 0,2456 obtido dos escores da ordem de 1,8585 (F1), -0,1201
(F2) 0,6680 (F3) e, em 1999, posicionou-se na 17ª colocação do IPCS agropecuário
(0,0,19029), referentes aos escores 0,6205 (F1) e 0,39135 (F2). Este município ganhou 5
posições no ranking do IPCS agropecuário (Tabela 14).
Desse modo, o potencial de crescimento do município de Santana do Araguaia do
setor agropecuário foi influenciado pelos fatores 1 e 3, representando as dimensões grau de
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formalização, grau de instrução, produção e população rural, que variaram positivamente
no mesmo sentido, diferente do fator 2, configurando a dimensão consumo e consumidores
de energia elétrica, que obteve variação negativa, ou seja, em sentido contrário.
No município de Santana do Araguaia, os principais produtos do setor agropecuário,
pela quantidade produzida, foram: na pecuária o bovino (7º maior produtor); e na
agricultura, milho (4º maior), cana-de-açúcar (6º maior) e a soja (7º maior produtor do
Estado), conforme os dados do IBGE/SIDRA
O município de Dom Eliseu no Setor Agropecuário, em 2003, ocupou a 13ª posição
do IPCS de 0,2359, proveniente dos escores da ordem de 0,1947 (F1), 0,8872 (F2) e 0,8892
(F3), também, em 1999, posicionou-se na 23ª colocação do IPCS, que foi de 0,1711
referente aos escores - 0,453 (F1) e 0,7646 (F2), demonstrado na Tabela 14.
Assim, o potencial de crescimento deste município foi influenciado pelo resultado
dos três fatores, representando o grau de formalização, grau de instrução, consumo e
consumidores de energia elétrica, produção e população rural, todos variando positivamente
e mesmo sentido.
Em 2003, no município de Dom Eliseu, no setor agropecuário, destacou-se com a
produção na atividade agrícola e na extrativa vegetal e os principais produtos foram: na
agricultura, o milho (4º maior), arroz (10º maior), pimenta-do-reino (2º maior), soja (4º
maior), abacaxi (4º maior); na extração vegetal, a madeira em tora (7º maior) e o carvão
vegetal (2º maior produtor do Estado do Pará), segundo os dados do IBGE/SIDRA.
O município de Conceição do Araguaia, em 2003, no Setor Agropecuário, ocupou a
14ª posição do IPCS de 0,2354 proveniente dos escores da ordem de -0,1470 (F1), 1,3610
(F2) e 0,4819 (F3), em 1999, posicionou-se na 18ª colocação do IPCS, que foi de -0,1470
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referente aos escores - 0,3583 (F1) e 1,4925 (F2). Este município ganhou quatro posições
no ranking do IPCS agropecuário (Tabela 14).
Desse modo, o potencial de crescimento desse município foi influenciado pelos
fatores 2 e 3, representando as dimensões consumo e consumidores de energia elétrica e a
produção e população rural, ambos variando positivamente e no mesmo sentido.
Os principais produtos no município de Conceição de Araguaia no setor
agropecuário, foram na pecuária: rebanho bovino (11º maior), galinhas (8º maior), suínos
(7º maior), eqüino (7º maior); na agricultura: abacaxi (2º maior), milho (7º maior produtor
do Estado) e a soja (9º maior produtor do Estado), segundo os dados do IBGE/SIDRA.
Em 2003, o município de Parauapebas ocupou a 15ª posição no IPCS agropecuário
(0,235) resultante dos escores da ordem de –0,410 (F1), 1,994 (F2) e –0,340 (F3) e, em
1999, ocupou a 52ª posição do IPCS agropecuário (0,125) referente aos escores 0,0080 (F1)
e de –0,356 (F2). Este município foi o que teve a maior evolução, pois subiu 37 posições no
ranking do IPCS agropecuário (Tabela 14). O potencial de crescimento deste município é
influenciado pela produção e população rural.
No município de Parauapepas, o setor agropecuário destacou-se pelas quantidades
produzidas na atividade da agricultura: mandioca, banana (11º maior), arroz, milho, mamão
(4º maior produtor), e abacaxi (5º maior produtor do Estado do Pará); e na pecuária:
rebanho bovino, e galináceo; e na extração vegetal, com a madeira em tora, segundo as
informações do IBGE/SIDRA.
O município de Curionópolis, em 2003, ocupou a 16ª posição, no IPCS
agropecuário (0,2253), obtido dos escores da ordem de 1,1196 (F1), 0,7049(F2) e -0,5676
(F3) e, em 1999, ocupou a 14ª posição do IPCS agropecuário (0,125) referente aos escores
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0,080 (F1) e –0,356 (F2). Este município perdeu 2 posições no ranking do IPCS
agropecuário (Tabela 14).
Em 2003, o potencial de crescimento desse município foi influenciado pelo F1,
configurando a dimensão de grau de formalidade desse setor no município e pelo F2,
demonstrado a dimensão consumo e consumidores. O F3 não influenciou positivamente no
potencial de crescimento deste município devido o seu sinal negativo, demonstrando que a
formalidade e consumo e consumidores crescem, mais não influenciam na produção desse
setor no município.
No setor Agropecuário, em 2003, os principais produtos foram na pecuária; rebanho
bovino, aves; produção de origem animal, leite (20º maior produtor do Estado); na
agricultura: mandioca e banana; e na extração vegetal: madeira em tora, conforme
informações do IBGE/SIDRA.
4.2.1.2 Análise Setorial – Indústria
O município de Belém, em 2003, ocupou a 1ª posição com base no IPCS da
indústria (1,000), referente a um escore do fator 1, na ordem de 10,6368, representando a
dimensão do próprio potencial de crescimento do setor industrial, também, em 1999,
posicionou-se na 1ª colocação do IPCS de 0,8383, referente aos escores 11,6419 (F1) e -
0,3377 (F2). No ano de 1999, o fato do sinal do escore do F2, ter sido negativo, sinaliza
que existia um reduzido número de empresas grandes gerando muito emprego mas ainda
havia um número considerável de pessoas analfabetas empregadas (Tabela 15).
O município de Belém, em 2003, permaneceu como o maior centro urbano do
Estado do Pará e, obtendo a maior participação (25 %), no PIB total paraense, o que lhe
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Tabela 15 - Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o Indicador de Potencial de Crescimento Setorial –
Industrial, Estado do Pará, 2006 .
2003 1999
Municípios
Fator1 IPCS Ranking Fator1 Fator2 FP1 FP2 IPCS Ranking
Belém
10,6368 1,0000
1
11,6419 -0,3377 1,0000 0,0183 0,8383
1
Ananindeua
2,7581 0,2802
2
0,5690 5,4195 0,0928 0,9826 0,2393
2
Barcarena
1,9337 0,2049
3
1,5780 -0,4005 0,1754 0,0077 0,1478
5
Marabá
1,5709 0,1718
4
0,1934 2,7047 0,0620 0,5278 0,1387
7
Santarém
1,3497 0,1516
5
-0,0954 3,6159 0,0383 0,6805 0,1441
6
Paragominas
1,2602 0,1434
6
-0,2477 5,5236 0,0258 1,0000 0,1863
3
Parauapebas
1,0376 0,1231
7
0,5804 0,8577 0,0937 0,2185 0,1143
10
Tucurui
0,9955 0,1192
8
0,6450 0,6512 0,0990 0,1839 0,1130
11
Castanhal
0,9177 0,1121
9
-0,1201 3,9502 0,0363 0,7365 0,1516
4
Tailândia
0,6336 0,0862
10
-0,0612 1,5410 0,0411 0,3329 0,0892
12
Altamira
0,4862 0,0727
11
0,2370 1,8692 0,0656 0,3879 0,1187
8
Jacundá
0,3696 0,0621
12
-0,1047 1,1168 0,0376 0,2619 0,0745
19
Rondon do Pará
0,3607 0,0612
13
0,0494 1,1926 0,0502 0,2746 0,0872
13
Dom Eliseu
0,3407 0,0594
14
-0,0198 0,9470 0,0445 0,2334 0,0756
17
Redenção
0,3202 0,0575
15
-0,0618 1,3956 0,0411 0,3086 0,0851
14
Breves
0,2783 0,0537
16
-0,5632 3,7467 0,0000 0,7024 0,1157
9
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82
As principais atividades foram: transformação e a construção civil, na primeira
destacando-se os gêneros Alimentar e Bebidas (Frigorífico SOCIPE, COMPAR etc.) e a
Madeira e Mobiliário (TRAMONTINA, EIDAI DO BRASIL etc.), segundo os dados de
emprego e de estabelecimento do MTE/RAIS e do Cadastro Industrial (FIEPA).
O município de Ananindeua, em 2003, ocupou a 2º maior posição do IPCS indústria
de 0,5690 proveniente de um escore da ordem de 2,7581, constituindo a dimensão do
próprio potencial de crescimento do setor industrial Em 1999, o IPCS indústria de 0,2393
proveniente dos escores 0,5690 (F1) e 5,4195 (F2), demonstrado na tabela 15.
O município de Ananindeua, está integrado ao maior centro econômico do Estado
do Pará, o município de Belém, portanto, a sua indústria beneficia-se dos fluxos
econômicos e de informação. Destaca-se, que esse setor é formado em grande parte por um
conjunto de empresas fabris, situados no distrito industrial do município, que é o mais bem
dotado de infra-estrutura econômica estadual, assim, contribuindo para que o mesmo
possua potencial de crescimento no setor industrial.
No Setor Industrial do município de Ananindeua, com a atividade de transformação,
destaca-se a presença de empresas de médio porte, nos segmentos, Madeira e Mobiliário
(BRASCOMP, SKEL, CENTENORT, PERACCHI); Alimentar e Bebidas.(SOCÔCO,
AMACÔCO, CITROPAR, etc) e; Química (POLIPLASTIC, EBOL, ARGAMASSA,
MARONI, ALBEX), segundo os dados de emprego e de estabelecimento do MTE/RAIS e
do Cadastro Industrial (FIEPA).
O município de Barcarena, em 2003, ocupou a 3ª posição do IPCS indústria (0,295),
referente a um escore do F1 da ordem de 0,193, constituindo a dimensão do próprio
potencial de crescimento do setor industrial. Em 1999, posicionou-se na 5ª colocação no
ranking do IPCS indústria (0,008) proveniente de escores da ordem de 1,578 (F1) e –0,400
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83
(F2). O município ganhou 2 posições no ranking do IPCS indústria, em 2003, quando
relacionado ao ano de 1999 (Tabela 15).
O Setor Industrial do município de Barcarena constitui-se por um complexo
industrial Minero-Metalúrgico (ALBRÁS, ALUNORTE) , contando com a presença de
grandes indústrias, tendo como matéria prima a bauxita, para a produção da alumina, que se
transforma em insumo para a produção do alumínio, em forma de lingotes, vergalhões e
cabos condutores de energia.
O município de Marabá, em 2003, ocupou a 4ª posição do ranking do IPCS
indústria (0,175), em 2003, referente a um escore do fator da ordem de 0,077, refletindo a
dimensão do próprio potencial de crescimento do setor industrial. Em 1999, ocupou a 7ª
posição no ranking do IPCS indústria (0,139) proveniente de escores da ordem de 0,193
(F1) e 2,705 (F2). Esse município conquistou 3 posições, em 2003, no ranking do IPCS
indústria, quando comparado ao ano de 1999 (Tabela 15).
Neste setor, destaca-se a atividade de transformação, principalmente o segmento de
siderurgia, com a produção de ferro-gusa, localizada em seu distrito industrial, onde
existem empresas exportadoras como: USIMAR, SIMARA, COSIPAR etc., inclusive
possuidoras de infra-estrutura de transporte adequada para o escoamento da sua produção,
através da estrada de ferro de Carajás até o porto de Itaquí, situado no Estado do.
Maranhão. Outras atividades que foram importantes: Alimentar e Bebidas (Frigorífico
Marabá Ltda e Refrigerante Marabá) e o Minerais-não-metálicos (Cerâmica-Olarias),
segundo os dados de emprego e de estabelecimento do MTE/RAIS e do Cadastro Industrial
(FIEPA).
O município de Santarém, em 2003, ocupou a 5ª posição no ranking do IPCS
indústria (0,152) referente a um escore do fator 1, na ordem de 1,350, representando a
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dimensão do próprio potencial de crescimento do setor industrial. Em 1999, ocupou a 6ª
posição no IPCS indústria (0,144) proveniente de escores da ordem de –0,095 (F1) e 3,616
(F2). Este município evoluiu uma posição, no ranking IPCS indústria (Tabela 15).
O Setor Industrial, destacou-se na produção de bens primários, a exemplo da
atividade da Extrativa Mineral, que se sobressaiu com a produção de calcário e na indústria
de transformação, com produção de bens manufaturados, com os gêneros: Madeira e
Mobiliário (Serrarias e Movelarias), Alimentar e Bebidas e o Minerais-não-metálicos
(Cerâmica - Olaria, telhas, tijolos), segundo os dados de emprego e de estabelecimento do
MTE/RAIS e do Cadastro Industrial (FIEPA).
O município de Paragominas, em 2003, ocupou a 6ª posição no IPCS indústria
(0,143) referente a um escore do F1, na ordem de 1,260, refletindo a dimensão do próprio
potencial de crescimento do setor industrial. Em 1999, situou na 3ª posição no IPCS
indústria (0,186) proveniente de escores da ordem de –0,248 (F1) e 5,524 (F2), Esse
município, em 2003, perdeu uma posição, no ranking IPCS indústria, em relação ao ano de
1999 (Tabela 15).
No setor da indústria destacam-se os gêneros de Madeireiro e Mobiliário
(concentração de indústria Moveleira) e o Alimentar e Bebidas (Laticínios, Cereais e
Frigorífico – FRIPAGO), conforme os dados da MTE/RAIS e do Cadastro Industrial
(FIEPA).
O município de Parauapepas, em 2003, ocupou a 7ª posição no IPCS indústria
(0,123) referente a um escore do F1, na ordem de 1,038, refletindo a dimensão do próprio
potencial de crescimento do setor industrial. Em 1999, ocupou a 10ª posição no IPCS
indústria (0,114) proveniente de escores da ordem de 0,580 (F1) e de 0,858 (F2). Esse
município ganhou uma posição no ranking do IPCS indústria (Tabela 15).
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85
O destaque deste setor se dá através do segmento da extrativa mineral, com a
produção de hematita/ferro, pela Companhia Vale do Rio Doce S/A (CVRD), sendo
considerada a maior mineradora do mundo, que opera a atividade, em uma única mina a
céu aberto, localizada no município de Parauapebas.
O município de Tucuruí, em 2003, ocupou a 8ª no IPCS indústria posição (0,143)
referente a um escore da ordem de 0,119. Em 1999, posicionou a 11ª colocação no IPCS
indústria (0,184) proveniente de escores da ordem de 0,6458 (F1) e 0,651 (F2). Esse
município ganhou 3 posições no ranking IPCS indústria (Tabela 15).
O destaque do Setor Industrial, são os Serviços Indústrias de Utilidade Pública –
SIUP, com a Hidrelétrica de Tucuruí no município, a 2ª maior geradora de energia do
Brasil, e, na indústria de transformação, os segmentos mais importantes foram: Madeira e
Mobiliário e o Alimentar e Bebidas, segundo os dados emprego e estabelecimento da
MTE/RAIS e do Cadastro Industrial (FIEPA).
O município de Castanhal, em 2003, ocupou a 9ª posição no IPCS da indústria
(0,1121) referente do escore da ordem de 0,0177 (F1). Em 1999, posicionou na 4ª
colocação do IPCS de 0,15165, resultante dos escores 0,9177 (F1) e 0,1201 (F2). Esse
município caiu 5 posições, no ranking IPCS indústria (Tabela 15).
No Setor da Indústria, as suas principais atividades eram a Construção Civil e a
Transformação, nessa última destacam-se os gêneros da Metalurgia (OYAMOTA),
Alimentar e Bebidas (HILÉIA, MARIZA, MAFRINORTE, POLUX, TRÊS MARIAS,
MAT. e FRIG EXTREMO NORTE –suínos- etc) e o Têxtil(CTC), segundo os dados da
RAIS e o Cadastro Industrial.(FIEPA).
O município de Tailândia, em 2003, ocupou a 10ª posição no IPCS da indústria
(0,0862) referente do escore da ordem de 0,636 (F1). Em 1999, posicionou-se na 12ª
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86
colocação do IPCS industria 0,0892 referente aos escores –0,612 (F1) e -0,5410 (F2). Esse
município ganhou duas posições no ranking do IPCS indústria (Tabela 15).
Na Indústria, em 2003, destacaram-se as atividades da Construção Civil e de
Transformação, neste último eram os gêneros de Madeira e Mobiliário (desdobro de
madeira) e o Alimentar e Bebidas (CRAI, AGROPALMA e AGROPAR – dendê), segundo
os dados da RAIS e do Cadastro Industrial (FIEPA).
O município de Altamira, em 2003, ocupou a 11ª posição no IPCS da indústria
(0,727) referente ao escore da ordem de 0,4862 (F1). Em 1999, posicionou na 8ª colocação
do IPCS de 0,1187 resultante dos escores 0,2370 (F1) e 1,8692 (F2). Esse município
perdeu três posições no ranking IPCS indústria (Tabela 15).
Na Indústria, as atividades de destaque eram Construção Civil e a Transformação,
sendo neste último os gêneros importantes, Madeira e Mobiliário e a Metalurgia, conforme
os dados de emprego e de estabelecimento do MTE/RAIS e do Cadastro da FIEPA.
O município de Jacundá, em 2003, ocupou a 13ª posição no IPCS da indústria
(0,0621) referente ao escore da ordem de 0,3696 (F1). Em 1999, posicionou-se na 19ª
colocação do IPCS de 0,0745, obtido dos escores – 0,1047 (F1) e –1,1168 (F2). Esse
município ganhou seis posições no ranking IPCS indústria (Tabela 15).
No Setor Industrial, destacaram-se as atividades de Transformação e da Construção
Civil. Na Transformação, destacam-se os gêneros Madeira e Mobiliário e o Alimentar e
Bebidas (Frigorífico Boi Verde Ltda), segundo os dados do MTE/RAIS.
O município de Rodon do Pará, em 2003, ocupou a 13ª posição no IPCS da
indústria (0,0612) referente do escore da ordem de 0,3607 (F1). Em 1999, posicionou-se na
13ª colocação do IPCS de 0,0872 resultante dos escores 0,0494 (F1) e 1,1926 (F2),
demonstrado na Tabela 15.
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87
Na Indústria do município de Rodon do Pará, destacaram-se as atividades da
Construção Civil e da Transformação, neste último com ênfase para os gêneros de Madeira
e Mobiliário e do Alimentar e Bebidas, segundo os dados da RAIS e do Cadastro industrial
(FIEPA).
O município de Dom Eliseu, em 2003, ocupou a 14ª posição no IPCS da indústria
(0,0594) referente ao escore da ordem de 0,00,3407 (F1). Em 1999, posicionou na 17ª
colocação do IPCS de 0,8383, resultante aos escores –0,0198 (F1) e 0,9470 (F2). Esse
município ganhou 3 posições no ranking do IPCS indústria (Tabela 15).
No município de Dom Eliseu o Setor da Indústria, com a atividade de
Transformação, destacam-se os gêneros de Madeira e Mobiliário e de Alimentar e Bebidas,
segundo os dados da RAIS e do Cadastro Industrial (FIEPA).
O município de Redenção, em 2003, ocupou a 15ª posição no IPCS indústria
(0,0575) referente do escore da ordem de 0,3202 (F1) Em 1999, posicionou na 14ª
colocação do IPCS de 0,8383, oriundo dos escores -0,3202 (F1) e 1,3936 (F2), conforme.a
demonstrados na Tabela 15.
No Setor Industrial, com a atividade de Transformação, destacam-se os gêneros
Madeira e Mobiliário, Alimentar e Bebidas (Laticínio e Frigoríficos (4): Redenção
Frigorífico do Pará, VSM Azevedo, Fricarne e Soberano) e Couro, segundo os dados da
RAIS e do Cadastro Industrial (FIEPA).
O município de Breves, em 2003, ocupou a 16ª posição no IPCS da indústria
(1,000) resultante do escore da ordem de 10,6368 (F1) Em 1999, posicionou-se na 9ª
colocação do IPCS de 0,1157 referente aos escores -0,5632 (F1) e 3,7467 (F2), conforme
os dados apresentados na Tabela 15.
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88
No Setor Industrial do município de Breves, com a atividade da Indústria de
Transformação, destacaram-se o gênero de Madeira e Mobiliário, conforme os dados da
MTE/RAIS.
4.2.1.3 Análise Setorial – Serviços
O município de Belém, em 2003, obteve o maior IPCS serviços (1,000) proveniente
de um escore da ordem 11,5156, em 1999, obteve IPCS de (1,000) resultante dos escores,
11,7170. Assim, em ambos os anos, os escores foram positivos, significando que as
variáveis envolvidas no cálculo destes indicadores influenciam diretamente no potencial de
crescimento de setor no município de Belém (Tabela 16).
O setor de serviços no município de Belém é diversificado e especializado,
destacando-se, principalmente, as áreas de saúde e educação, a exemplo da presença de
hospitais de alta complexidade, de um conjunto de universidades e de escolas técnicas;
além, da Administração Pública (APU) configurando-se como uma das principais
atividades econômicas do município de Belém, pois detém a maior concentração dos
diversos Órgãos Públicos em níveis Federal e Estadual.
Outras atividades do setor de serviços, que se destacam em Belém, foram:
Financeiro e Comércio. O primeiro, por possuir uma concentração elevada de agências
bancárias (34,5%), responsável por aproximadamente 75% das operações financeiras
realizadas no Estado (SEPOF, 2005), e o segundo setor, por ter um número considerável de
estabelecimentos comerciais, representando 38% do total da atividade no Estado e ser
potencial na geração de empregos formais, participando com 46% do total do comércio
paraense, sendo detentor do maior Shopping Center (Iguatemi) do Estado.do Pará.
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89
Tabela 16 - Valores dos escores fatoriais originais e padronizados e o Indicador de Potencial de Crescimento
Setorial – Serviços, Estado do Pará, 2006.
2003 1999
Municípios
Fator 1 IPCS Ranking Fator 1 IPCS Ranking
Belém 11,5156 1,0000
1
11,7170 1,0000
1
Ananindeua 1,8231 0,1721
2
0,9957 0,0974
2
Castanhal 1,2706 0,1249
3
0,7585 0,0774
4
Santarém 0,9076 0,0939
4
0,7629 0,0778
3
Marabá 0,7146 0,0774
5
0,5287 0,0581
5
Parauapebas 0,2825 0,0405
6
0,1222 0,0239
10
Altamira 0,2023 0,0337
7
0,1653 0,0275
7
Barcarena 0,2017 0,0336
8
0,1040 0,0223
11
Itaituba 0,1867 0,0323
9
0,1701 0,0279
6
Tucurui 0,1688 0,0308
10
0,1252 0,0241
9
Paragominas 0,1686 0,0308
11
0,1376 0,0252
8
Redenção 0,1323 0,0277
12
0,1007 0,0221
12
Abaetetuba 0,0877 0,0239
13
0,0909 0,0212
13
Marituba 0,0712 0,0225
14
-0,0337 0,0107
22
Almeirim 0,0665 0,0221
15
0,0091 0,0143
16
Capanema 0,0325 0,0192
16
0,0555 0,0183
14
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90
O município de Ananindeua, em 2003, obteve o 2º maior IPCS serviços (0,1721),
gerando um escore da ordem 1,8231. Em 1999, ficou em 2º maior o IPCS serviços (0,0974)
apresentando escore da ordem de 0,9957. Os valores positivos, significam que as variáveis
envolvidas, no cálculo destes indicadores, influenciam diretamente no potencial de
crescimento do setor de serviços no município de Ananindeua (Tabela 16).
No Setor de Serviços desse município, destacam-se as atividades, a Administração
Pública (APU), nas áreas de saúde e educação, envolvendo hospitais, universidades e
escolas técnicas públicas; e o comércio, devido ao elevado número de estabelecimentos
comerciais, representando 11% do total do comércio estadual e de emprego; participando
com 7% do total do comércio estadual, abrigando o segundo maior Shopping Center
(Castanheira) do Estado do Pará. Dessa forma, a APU e o comércio exercem a função de
principais provedores dos bens e serviços da cidade de Ananindeua.
No município de Castanhal, o IPCS serviços, em 2003, ocupou a 3ª posição
(0,1249) referente a um escore da ordem de 1,2706. Em 1999, situou-se na 4ª posição no
ranking do IPCS serviços (0,0774) proveniente de um escore da ordem de 0,7585, Tabela
16. Este setor destacou-se na administração pública, na área de saúde e de educação,
contando com a presença de hospitais, universidade e de escolas técnicas agrárias e
industriais; e no comércio, com um considerável número de estabelecimentos, participando
com 5% e empregos 6% do total do Estado, de tal modo que a Administração Pública e o
comércio lideram no fornecimento de bens e serviços, segundo os dados de emprego e de
estabelecimento do MTE/RAIS e do Cadastro Industrial (FIEPA).
No município Santarém, o IPCS serviços, em 2003, ocupou a 4ª posição (0,0939),
referente a um escore da ordem de 0,9076. Em 1999, situou-se na 3ª posição no ranking do
IPCS serviços (0,0778) proveniente de um escore da ordem de 0,7629, Tabela 16. Neste
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91
setor, predominam a administração pública, na área de saúde, educação, contando com a
presença de hospitais, universidades e de escolas técnicas agrárias e industriais; e o
comércio, devido ao elevado número de estabelecimentos, que representa 6% e de
empregos 5% do total do estado, segundo os dados de emprego e de estabelecimento do
MTE/RAIS. Esse município, possui infra-estrutura de transporte, já contando com a
presença de aeroporto e de porto e seus respectivos serviços de cargas e de passageiros.
No município de Marabá, o IPCS serviços, em 2003, ocupou a 5ª posição (0,0774)
referente a um escore da ordem de 0,7146. Em 1999, ocupou a 5ª posição no ranking do
IPCS serviços (0,0581) proveniente de um escore da ordem de 0,5287, (Tabela 16). Neste
setor predominam a Administração Pública, na área de saúde e de educação, contando com
a presença de hospitais, universidades e de escolas técnicas agrárias e industriais; e o
comércio, devido ao elevado número de estabelecimentos, tendo um peso de 4% e de
empregos 6% do total do estado. Esse município, detém infra-estrutura de transporte,
possuindo aeroporto e rodoviária, já usufruindo, assim dos respectivos serviços de cargas e
de passageiros.
O município de Parauapebas, no que diz respeito ao IPCS serviços, em 2003,
ocupou a 6ª posição (0,0405), referente a um escore da ordem de 0,2825. Em 1999, ocupou
a 10ª posição no ranking do IPCS serviços (0,0239) proveniente de um escore da ordem de
0,1222, (Tabela 16). Este setor evoluiu 4 posições no ranking do IPCS serviços,
predominando a APU e o comércio, com número de estabelecimentos, representando um
percentual de 1,97% de e empregos 1,81% do total do Estado. Nesse município, o grande
destaque está na área de transporte, com os serviços de cargas (ferro gusa) e de passageiros
pela Estrada de Ferro de Carajás.
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92
Em 2003, o município de Altamira, com o Setor de Serviços, teve um fator síntese
do IPCS de 0,0337 resultante do escore de 0,2023, situando-se na 7ª colocação do ranking
IPCS. Em 1999, ocupou a 7ª posição no ranking do IPCS serviços (0,0275), proveniente de
um escore da ordem de 0,1653 (Tabela 16).
No município de Altamira, as principais atividades foram a Administração Pública
(APU) e o comércio, com um número de estabelecimentos, tendo uma participação de 3%
e de empregos, 2% em relação ao total do Estado, segundo os dados MTE/RAIS. Dessa
forma, a APU e o comércio exercem a função de provedores de bens e serviços dessa
cidade. Esse município, já detém infra-estrutura de transporte, possuindo aeroporto, porto e
rodoviária, conseqüentemente contando com os seus respectivos serviços de cargas e de
passageiros.
No município de Barcarena, o IPCS serviços, em 2003, ocupou a 8ª posição
(0,0336) referente a um escore da ordem de 0,0223. Em 1999, situou-se na 11ª posição do
ranking do IPCS serviços (0,0223) proveniente de um escore da ordem de 0,1040, (Tabela
16). Este setor evoluiu 3 posições no ranking do IPCS serviços, predominando a
Administração Pública, na área de saúde e de educação, contando com a presença de
escolas e de hospitais e o comércio, devido ao considerável número de estabelecimentos,
tendo um peso de 1,28% e de empregos de 1,40% do total do estado. Outros serviços em
destaque é a educação, contando com a presença de instituições não-governamentais, de
escola técnica industriais (SENAI). No transporte, os serviços portuários de cargas (lingote
de alumínio) do Porto de Vila do Conde.
No município de Itaituba, o IPCS serviços, em 2003, ocupou a 9ª posição (0,0337)
referente a um escore da ordem de 0,2023. Em 1999, ocupou a 6ª posição no ranking do
IPCS serviços (0,0223) proveniente de um escore da ordem de 0,1040, (Tabela 16). Este
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93
setor perdeu 3 posições no ranking do IPCS serviços. As suas principais atividades foram a
Administração Pública e o Comércio, com um número de estabelecimentos, representando
2,05% e empregos 1,07% do total do Estado. Desta maneira, a Administração Pública e o
comércio são os maiores provedores de serviços no município. Também já tendo infra-
estrutura na área de transporte, aeroporto, porto e rodoviária, assim contando com os
respectivos serviços.
No município de Tucuruí, o IPCS serviços, em 2003, ocupou a 10ª posição (0,0308)
referente a um escore da ordem de 0,1688. Em 1999, ficou na 9ª posição no ranking do
IPCS serviços (0,0241) proveniente de um escore da ordem de 0,1252, (Tabela 16). Este
setor evoluiu 1 posição no ranking do IPCS serviços, as suas principais atividades foram a
Administração Pública (APU) e o Comércio, considerando-se neste o número de
estabelecimentos, já tem um peso de 1,62% e empregos 1,66%, do total do Estado.
Também, contando com infra-estrutura de transporte aeroporto e rodoviária.
No município de Paragominas, no que diz respeito ao IPCS serviços, em 2003,
ocupou a 11ª posição (0,0308) referente a um escore da ordem de 0,1686. Em 1999, ficou
na 8ª posição no ranking do IPCS serviços (0,0252) proveniente de um escore da ordem de
0,1376, (Tabela 16). Este setor evoluiu 3 posições no ranking do IPCS serviços, onde
predominavam as atividades da Administração Pública (APU) e o Comércio, este último,
por ter um número de estabelecimentos constituindo 2%, e de empregos 1% do total do
Estado, de acordo com os dados do MTE/RAIS. Também, destacaram-se os serviços de
assistência e de educação técnica aos Setores Agropecuário e Industrial, providos pelo
EMATER, SENAR, SEBRAE, SENAI.
No município de Redenção, em 2003, no IPCS de 0,0277, ocupou a 12ª posição
referente a um escore da ordem de 0,1323. Em 1999, posicionou-se em 12ª no ranking do
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94
IPCS serviços (0,0221) proveniente de um escore da ordem de 0,1007, (Tabela 16). Neste
setor as principais atividades foram: a APU e o comércio, com um número de
estabelecimentos, demonstrando uma participação de 2% e empregos de 1,7% do total do
Estado, segundo os dados do MTE/RAIS, sendo que a administração pública e comércio,
exerceram a função de provedores de bens e serviços. O município, já conta com uma infra-
estrutura de transporte, possuindo aeroporto e rodoviária.
No município de Abaetetuba, o Setor de Serviços, teve IPCS de (0,0239), ficou na
13ª posição, oriunda de um escore da ordem de 0,0239. Em 1999, ocupou a 13ª posição no
ranking do IPCS (0,0239) proveniente de um escore da ordem de 0,0877, (Tabela 16). As
suas principais atividades foram a Administração Pública (APU) e o Comércio, esse último
em função do número de estabelecimento, já demonstrando uma pequena participação de
1,54% e de emprego 1% no total do Estado, segundo os dados da MTE/RAIS.
No município de Marituba, o Setor de Serviços teve IPCS de (0,0225), ocupou a
14ª posição referente a um escore da ordem de 0,0712. Em 1999, situou-se na 22ª posição
no ranking do IPCS (0,0239) resultante de um escore da ordem de -0,033, assim,
significando que, nesse ano, o município não era potencial de crescimento setor, tabela 16.
Em 2003, as suas principais atividades foram a APU e o Comércio, com um número de
estabelecimentos demonstrando uma participação de 0,74% e emprego 0,93% no total do
estado, de acordo com os dados da MTE/RAIS.
O município de Almerim teve o IPCS de 0,0221, situou-se na 15ª posição referente
a um escore da ordem de 0,0665. Em 1999, ocupou a 16ª posição no ranking do IPCS
0,0665 proveniente de um escore da ordem de 0,0555, evoluindo 1 posição no ranking do
IPCS, (Tabela 16). As atividades mais importantes foram a APU e o comércio, este último,
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95
em função da sua participação no número de estabelecimento de 0,5 % e emprego 0,3 % no
total do estado, conforme os dados da MTE/RAIS.
O município de Capanema teve IPCS de (0,0192), situou-se na 16ª posição
decorrente de um escore da ordem de 0,0325. Em 1999, ocupou a 14ª posição no ranking
do IPCS (0,0239) proveniente de um escore da ordem de -0,033, evoluindo 3 posições no
ranking do IPCS, (Tabela 16). As suas principais atividades foram a APU e o comércio,
com um considerável número de estabelecimento, o qual representou 3% e de emprego
1,2 % no total do estado, de acordo com os dados da MTE/RAIS.
4.3 ANÁLISE DOS PÓLOS DE CRESCIMENTOS
No Estado do Pará, no ano de 2003, foram identificados oito pólos de crescimento:
Belém, Santarém, Marabá, Tucuruí, Altamira, Redenção, Parauapebas e Barcarena, sendo
dois localizados na mesorregião Metropolitana de Belém (Belém e Barcarena); quatro na
mesorregião Sudeste Paraense (Marabá, Tucuruí, Redenção e Parauapepas); um na
mesorregião Baixo Amazonas (Santarém) e um na mesorregião Sudoeste Paraense
(Altamira), Tabela 17. A Mesorregião do Marajó foi a única que não apresentou pólo de
crescimento.
De acordo com os modelos setoriais (IPCS) que caracterizam a tipologia dos
municípios potenciais de crescimento selecionados, tanto em 2003, quanto em 1999, na
maioria dos pólos identificados, o setor industrial foi o de maior destaque, quanto à sua
potencialidade de crescimento econômico e capacidade para dinamizar a sua área de
abrangência.
Assim, alguns destes pólos já possuem grandes plantas ou distritos industriais,
destacando-se: Belém (Distrito Industrial de Icoaraci e de Ananindeua), Barcarena
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96
(Complexo Minero-Metalúrgico), Marabá (Distrito Industrial, constituído, basicamente, por
siderurgias produtoras de ferro-gusa), Parauapepas (Extrativa Mineral, Hematita/Ferro) e
Tucuruí ( 2ª maior hidrelétrica do Brasil), embora produtores de bens primários.
O Setor Agropecuário, foi o segundo setor com maior potencialidade de
crescimento, entre os oito pólos de crescimento do Estado do Pará. O Setor de Serviços,
destacou-se como o de maior potencialidade de crescimento, somente, no pólo de Belém,
em 2003, mas, esse setor, na maioria dos municípios selecionados como pólos, é tido como
o segundo setor com maior potencial de crescimento nesses Pólos.
Vale mencionar que os pólos de crescimento identificados no território paraense,
não são arquipélagos econômicos isolados, pois têm fortes influências nos fluxos
econômicos (demanda e oferta) de bens e serviços como os mercados nacional e
internacional.
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97
Tabela 17 - Caracterização sumária dos Pólos de Crescimento do Estado do Pará, segundo o potencial e área de influência,
Estudo do Pará, 2006.
Pólo Potencialidades Área de Influência
Belém
Agropecuário(Pesca e Floricultura) Indústria
(Indústria de Transformação e Construção Civil)
e Serviços (Saúde, Educação, Financeiro e
Comércio).
Mesorregião do Marajó, Mesorregião Metropolitana de Belém
(exceto Barcarena), Mesorregião Nordeste (exceto Abaetetuba,
Igarapé-Miri e Moju) e os municípios de Porto de Moz,
Paragominas, Ulianópolis.
Santarém
Agropecuário (Avicultura e Grãos), Indústria
(Extrativa Mineral e Indústria de Transformação)
e Serviços (Saúde e Educação – APU e Privado, e
Comércio).
Santarém, Almeirim, Faro, Juruti, Óbidos, Oriximiná, Terra Santa,
Alenquer, Belterra, Curua, Monte Alegre, Placas, Prainha, Uruará,
Aveiro, Itaituba, Jacareacanga, Novo Progresso, Rurópolis e
Trairão.
Marabá
Agropecuário (pecuária,), Indústria (Indústria de
Transformação) e Serviços (Saúde e Educação –
APU e Privado, e Comércio).
Marabá, Brejo Grande do Araguaia, Palestina do Pará, São
Domingos do Araguaia, São João do Araguaia, Abel Figueiredo,
Bom Jesus do Tocantins, Dom Eliseu, Rondon do Pará, Piçarra,
São Geraldo do Araguaia, Itupiranga, Jacundá e Nova Ipixuna.
Redenção
Agropecuário (Pecuária), Indústria (Indústria de
Transformação) e Serviços (Comércio).
Redenção, Conceição do Araguaia, Floresta do Araguaia, Santa
Maria das Barreiras, Santana do Araguaia, Pau D`arco, Rio Maria,
Xinguara, Bannach e Cumaru do Norte.
Parauapebas
Agropecuário (Fruticultura e Pecuária), Indústria
(Extrativa Mineral) e Serviços (Comércio).
Parauapebas, Água Azul do Norte, Canaã dos Carajás,
Curionópolis, Eldorado dos Carajás, Sapucaia, Ourilândia do
Norte, São Félix do Xingu e Tucumã.
Altamira
Indústria (Construção Civil e indústria de
Transformação) e Serviços(Comércio).
Altamira, Brasil Novo, Medicilândia, Pacajá, Senador José Porfírio
e Vitória do Xingu.
Tucuruí
Indústria (Serviços de Industriais de Utilidade
Pública – SIUP) e Serviços (Comércio).
Tucuruí, Goianésia do Pará, Breu Branco, Novo Repartimento e
Anapu.
Barcarena
Indústria (Complexo industrial Minero-
Metalúrgico) e Serviços (Saúde e Educação –
APU e Privado, e Comércio).
Barcarena, Abaetetuba, Igarapé-Miri e Moju.
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98
a) Pólo Belém
O pólo de Belém foi considerado o maior do Estado do Pará, por meio dos
IPCS, que ocupou o 1º lugar, no setor de serviços, bem como no setor industrial e o
Agropecuário. Nos Serviços, em função de ser o maior centro urbano e populacional,
destacaram-se um conjunto de atividades motrizes nas áreas da saúde, educação,
financeira e comércio, no setor industrial, a indústria de transformação (os segmentos
de madeira e o alimentar e bebidas) e a construção civil, e no Setor Agropecuário, a
pesca e floricultura, as quais dinamizaram as economias do pólo e da sua área de
influência, constituídas por 75 municípios (Figura 1).
b) Pólo Santarém
Na configuração da tipologia do potencial de crescimento do pólo de Santarém,
por meio do IPCS, o setor agropecuário demonstrou-se como o de maior potencial de
crescimento para este município, acompanhado do setor industrial e dos serviços. No
agropecuário, as atividades de relevância foram na pecuária, com a avicultura e na
agricultura, com o cultivo de grãos, já na indústria, a extrativa mineral e a
transformação (madeira e o alimentar e bebidas) e depois, os serviços, saúde, educação
e o comércio, constituindo-se em forças motrizes dessa região polarizada, formada por
20 municípios (Figura 1).
c) Pólo de Marabá
Na tipificação do potencial de crescimento do pólo de Marabá, demonstrada via
IPCS, o setor agropecuário configurou-se como o setor com o maior potencial de
crescimento deste município, seguido do setor industrial e dos serviços. No
agropecuário, a atividade impulsionadora foi a pecuária, com a criação bovina; no
industrial, a transformação, o destaque são as unidades produtivas de siderúrgicas e
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99
depois nos serviços, a saúde, com a educação e o comércio, constituindo-se como forças
dinâmicas desse pólo e de sua área de influência, composta por 14 municípios
(Figura1).
O Pólo de Marabá tem conexões comerciais com o mercado nacional, com a
venda de gado em pé para Região do Nordeste. Já a Indústria tem fortes relações
mercantis com o mercado externo, com a produção e a exportação de ferro gusa, e com
a agroindústria com a carne bovina. Este último produto comercializado,
principalmente, com o Oriente Médio, para onde o Estado do Pará exportou,
aproximadamente, US$ 1 (milhão). Essa região contribuiu intensamente no total das
exportações paraenses, segundo os dados do ano de 2003, da Secretária de Comércio
Exterior (SECEX/2003), assim, a dinâmica econômica desse Pólo é densamente
influenciada pela demanda dos referidos mercados.
d) Pólo de Redenção
Na caracterização da tipologia do pólo de Redenção, demonstrado pelos IPCS,
tem no agropecuário, seguido do industrial e dos serviços, como os três setores
potenciais de crescimento, no Estado do Pará. No agropecuário, a atividade
impulsionadora foi a pecuária; no industrial, a transformação, e depois; nos serviços,
com o comércio, representando as forças dinâmicas dessa região polarizada, constituída
de 10 municípios (Figura 1).
No pólo de Redenção, a atividade industrial com a carne bovina, tem relações
comerciais com o mercado internacional, também com o Oriente Médio colaborando
com o Estado do Pará nas exportações de aproximadamente US$ 1 (milhão), de acordo
com as informações da SECEX/2003, e com o mercado nacional com os Estados
nordestinos, assim a demanda desses mercados exercem forte influência sobre a
dinâmica do crescimento econômico desse pólo.
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100
e) Pólo de Parauapebas
A configuração da tipologia do pólo de crescimento de Parauapebas, apontada
pelos IPCS, demonstrou o setor industrial, como o de maior potencial de crescimento,
neste município, seguido do setor serviços e do agropecuário. No setor industrial, a
atividade motriz que se destacou foi a extrativa mineral, com a produção de
hematita(ferro); nos serviços, o comércio; no agropecuário, destacam-se a produção de
grãos, fruticultura e pecuária, com atividade bovina, que dinamizaram as atividades
econômicas do pólo de sua área de influência constituídas de nove municípios
(Figura1).
No pólo de Paruapebas, o setor industrial é motriz, com a atividade da Extrativa
Mineral, na produção de hematita/ferro pela Companhia Vale do Rio Doce S/A
(CVRD), constituindo-se como um pólo típico de uma região em desenvolvimento, pois
tem como atividade principal a mineral e a sua dinâmica tem fortes relações econômicas
com a demanda de ferro do mercado internacional, mais precisamente, com os países da
União Européia, USA e a ASIA, para onde foi exportado, só no ano de 2003, o valor de
US$ 733 (milhões), segundo as informações SECEX/2003.
f) Pólo de Altamira
Na constituição da tipologia do potencial de crescimento do pólo de Altamira
apontada pelos IPCS, o setor industrial destacou-se como o que apresentou o maior
potencial de crescimento deste município, seguido dos serviços. No setor industrial, as
atividades relevantes foram, construção civil e transformação (madeira e alimentar e
bebidas); nos serviços, o comércio, assim, constituindo-se como as forças dinâmicas
desse pólo e de sua área de influência, composta por 14 municípios (Figura 1).
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101
g) Pólo de Tucuruí
Na configuração da tipologia do potencial de crescimento do município de
Tucuruí, identificado através dos IPCS, o setor industrial destacou-se como o de maior
potencialidade de crescimento desse município, seguido do setor de serviços. Na
Indústria, a atividade mais importante foi a de serviços industriais de utilidade pública
(SIUP), com a geração de energia elétrica pela Hidrelétrica de Tucuruí; nos serviços, o
comércio dinamiza a economia da sua área de influência, constituída por seis
municípios (Figura 1)
.
h) Pólo de Baracarena
Na configuração da tipologia do potencial de crescimento do pólo de Barcarena,
apresentada pelos IPCS, o setor industrial destacou-se como o setor que mais contribui
com o maior potencial de crescimento deste município, depois veio o setor de serviços.
No setor industrial, a atividade da indústria de transformação, com o complexo minero-
metalúrgico, e nos serviços, a saúde e educação e comércio, constituindo-se, dessa
forma, as forças motrizes dessa região polarizada, formada por quatro municípios
(Figura 1).
No pólo de Barcarena, o setor industrial constitui-se a maior força motriz, pois
conta com um complexo industrial minero-metalúrgico, o qual tem fortes conexões
comerciais, com o mercado internacional, mais especificamente, o continente da ASIA,
para onde exportou no ano de 2003, aproximadamente, US$ 800 (milhões), de acordo
com os dados SECEX/2003, assim, constituindo-se como grande centro demandante e
determinante na sua dinâmica econômica.
Assim, a indústria chave é a empresa Alumínio Brasileiro S/A (ALBRAS), com
a produção do lingote de alumínio e tendo como a indústria complementar a Alumínio
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102
Norte do Brasil S/A (ALUNORTE), produtora de um de seus principais insumos a
alumina, e cercada por indústrias satélites a exemplo da Soinco da Amazônia S/A
(SOINCO) e a Alubar Metais S/A (ALUBAR), produtora de cabos de alta tensão,
condutores de energia elétrica
Dentre os oitos pólos encontrados nesta dissertação, quatro também foram
apontados nos trabalhos de Lemos et al. (2003) e no Projeto de Regionalização
Administrativa do Pará (1992), que são os municípios de Belém, Santarém, Marabá e
Altamira, tendo como dimensão territorial todo o Estado do Pará.
A contribuição revelada neste trabalho, em relação ao do Lemos et al. (2003),
foi, fundamentalmente, a utilização das distâncias rodoviárias (km) entre os municípios
paraenses, diferentemente, de Lemos et al. (2003), que trabalhou as distâncias em linha
reta, portanto, este trabalho está muito mais próximo da concepção de distâncias
econômicas, entendida por Isard (1956). Quanto ao Projeto de Regionalização
Administrativa do Pará (1992), a contribuição desta dissertação foi na dimensão da
regionalização do território paraense, sendo identificadas as regiões polarizadas.
Outro trabalho que também aponta os pólos de crescimento no Estado do Pará,
foi desenvolvido por Costa (2003), porém com a dimensão territorial delimitada apenas
na Mesorregião do Sudeste Paraense e as distâncias consideradas constituíram-se em
linha reta. Os municípios identificados, foram: Marabá, Parauapebas, Paragominas,
Tucuruí e Conceição do Araguaia, coincidindo com três pólos identificados nesta
dissertação, localizados nessa mesorregião (Marabá, Parauapebas e Tucuruí).
Assim, a contribuição desta dissertação, em relação o texto de Costa (2003),
consiste na utilização das distâncias rodoviárias (km) e na amplitude territorial, que
englobou as inter-relações econômicas, entre todos os municípios paraenses.
Conseqüentemente, foi possível perceber a influência dos grandes centros urbanos,
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103
como Belém, Santarém, Marabá e Altamira, em relação aos 143 municípios, do Estado
do Pará. Pois os fatos, em certas circunstâncias, ocorridos fora do Sudeste Paraense,
.podem ter sido muito mais importantes do que os ocorrido em dada própria
mesorregião.
Figura 1 - Regiões Polarizadas do Estado Pará ,2003
PARAUAPEBAS
(9 Municípios)
BELÉM
(75 Municípios)
BARCARENA
(4 Municípios)
TUCURUÍ
(5 Municípios)
MARABÁ
(14 Municípios)
REDENÇÃO
(10 Municípios)
ALTAMIRA
(6 Municípios)
SANTARÉM
(20 Municípios)
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104
5 CONCLUSÃO
O modelo de análise fatorial se mostrou compatível com o estudo sobre
potencialidades de crescimento, permitindo a hierarquização dos municípios paraenses
de acordo com a potencialidade de crescimento de cada um dos 143 municípios do
Estado do Pará. Foram identificados 16 municípios com maior potencial de crescimento
econômico.
O município de Belém foi confirmado como o grande centro urbano e
econômico, por apresentar o maior potencial de crescimento do Estado do Pará,
particularmente, quando relacionados às potencialidades dos demais municípios
paraenses. Outros centros também despontam como dinâmicos, porém com menor
potencialidade, como os municípios de Marabá, Santarém, Altamira, Barcarena,
Tucuruí e Parauapebas.
Outro fato evidenciado nesse estudo, foi o baixo nível de escolaridade da mão-
de-obra, refletindo-se em baixos salários, devido a rusticidade das atividades
econômicas que ainda tipificam o mercado de trabalho paraense, isso se reflete mesmo
em municípios que se apresentaram como potencial de crescimento, no Estado do Pará.
Entre as seis mesorregiões existentes no Estado do Pará, a mesorregião Sudeste
Paraense foi a que se apresentou com o maior número de municípios com potencial de
crescimento, tanto no ranking do IPCG, como nos IPCS (Agropecuário, Indústria e
Serviços). Essa mesorregião foi também a que apresentou a maior quantidade de pólos,
constituindo-se, desse modo, como a região espacialmente mais dinâmica em todo o
território paraense, sendo também fortemente influenciada pelo comportamento
econômico dos mercados internacional e nacional. .
O estudo demonstrou que a mesorregião marajó apresentou o menor dinamismo
em suas atividades econômicas, tendo apenas o município de Breves apresentado
potencial de crescimento no Estado do Pará e não apresentando nenhum pólo de
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crescimento. Isto se deve a ausência de um grande centro urbano, infra-estrutura
econômica e de um conjunto de indústrias motrizes.
Entre os três setores econômicos, o agropecuário foi o mais desconcentrado
espacialmente no território paraense, comprovando-se pela menor discrepância entre os
escores municipais, sendo o setor mais homogêneo em relação aos demais. Este vem
despontando como a principal força dinâmica das atividades produtivas dos pólos de
Santarém, Paragominas e Redenção.
Por outro lado, o setor industrial se mantém concentrado, como potencial de
crescimento dos municípios, inserido em grandes centros urbanos ou sendo alvo da
implantação de projetos minerais, porém possibilitando o surgimento de novos pólos de
crescimento no Estado do Pará. Nesse perfil, encontram-se as cidades de Parauapebas,
Tucuruí e de Barcarena.
O Setor de Serviços avançou consideravelmente para outros centros urbanos
menos populosos, notadamente para municípios vinculados aos grandes projetos
minerais. Dentre estes, estão as cidades de Parauapebas, Tucuruí e Barcarena, que
dispõem de comércio e serviços locais semi-especializados.
O Estudo revelou que, entre os 16 principais municípios com potencial de
crescimento, constituíram-se em oito pólos de crescimento, já polarizando algumas
microrregiões, onde estão inseridos. Nestes, encontram-se os pólos de Marabá,
Altamira, Parauapebas, Redenção, Tucuruí e Barcarena, ou seja, com exceção do pólo
de Belém, que influencia todo o Estado e, diretamente, a região metropolitana Belém
(RMB), Nordeste e o Marajó e do pólo de Santarém, com abrangência na Mesorregião
do Baixo Amazonas e parte do Sudoeste Paraense.
Finalmente, o estudo demonstrou que, no Estado do Pará, a dinâmica de
crescimento ocorre de forma potencial nos centros urbanos já consolidados
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106
historicamente e nos municípios que tiveram intervenção, via os grandes projetos
minerais e agropecuários, isso tem revelado outros centros e pólos de crescimento,
como fruto de políticas públicas.
As sugestões de políticas públicas a serem aplicadas no Estado do Pará
objetivando desenvolvimento das atividades dos pólos de crescimentos, que estão
fragmentadas no território paraense e que proporcione efeitos de transpor econômicos
para as áreas deprimidas (os municípios menos dinâmicos), devem ter como foco
imperioso a superação os gargalos de infra-estrutura sócio-econômica existentes, nas
áreas de educação, saneamento, saúde, transporte, energia, comunicações, etc, bem
como, a elaboração de políticas públicas que viabilizem a organização, a capacitação
dos agentes econômicos e das instituições, fomente a criação e a difusão de
conhecimento e de tecnologia, implemente modernas estratégia comerciais e, por fim,
as políticas públicas de estimular que haja um maior fluxo de informação entre os pólos
e as suas áreas de influências.
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107
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