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Mensurando as Disparidades Regionais no Brasil: Salários, Custo de Vida e Amenidades Locais

Resumo

Este artigo apresenta uma medida alternativa de qualidade de vida (amenidades) calculada a partir do diferencial entre rendimentos e aluguéis nas microrregiões do Brasil baseados nos microdados do Censo 2010. O artigo mostra que o custo com aluguéis aumentam de maneira quase linear com o aumento dos rendimentos. Os resultados do índice de qualidade de vida ajustado por características específicas dos domicílios e seus responsáveis indicam que as microrregiões mais pobres são as que possuem piores níveis de amenidades. Além disso, os resultados indicam que o valor das amenidades está relacionado com a localização geográfica.

Palavras-chave
Mercado de trabalho; custo de vida; amenidades; equilíbrio espacial; Brasil

Abstract

This paper presents an alternative measure for quality of life (amenities) given by the housing-cost-earnings differentials for micro-regions of Brazil calculated based on microdata from the 2010 Census. The paper show that housing rentals and earnings increase in a nearly linear manner. The results for the quality of life index adjusted by housing quality and caracteristics of its tenant suggest that poorer micro-regions have lower levels of ameinities. Furthermore, the results indicate that the value of amenities is related to geographic location.

1. Motivação

As disparidades regionais de salários e de PIB per capita são fatos estilizados dos estudos sobre economia regional no Brasil. As diferenças salariais entre regiões são motivo de preocupação, porque parecem implicar diferenças no padrão de vida e de bem-estar econômico (Gibbons, Overman, & Resende, 2011Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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). Por exemplo, Rosen (1979)Rosen, S. (1979). Wage-based indexes of urban quality of life. In P. M. Mieszkowski & M. R. Straszheim (Orgs.), Current issues in urban economics. Baltimore: Johns Hopkins University Press. e Roback (1982)Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257-1278. http://dx.doi.org/10.1086/261120
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argumentam que níveis elevados de salários nominais podem compensar aluguéis mais elevados ou alguma amenidade negativa e, portanto, as disparidades espaciais de salários nominais são pouco informativas se não levarmos em conta as diferenças nos custos de vida e disponibilidade de amenidades locais.1 1 Entre amenidades positivas temos, por exemplo, a qualidade do ar, presença de áreas verdes e acesso ao lazer. Por outro lado, amenidades negativas estão relacionadas, por exemplo, com a taxa de criminalidade e poluição. É fundamental, portanto, avaliarmos empiricamente a relação entre salários, custos de vida e amenidades locais para discutirmos a pertinência de políticas regionais que tem como objetivo a redução das disparidades regionais de renda.

Este artigo utiliza os micro-dados do Censo de 2010 do Brasil para avaliar se os salários mais elevados em determinado município ou microrregião são compensados pelo aumento dos custos de habitação (proxy do custo de vida). Além disso, o estudo também analisa o papel das amenidades locais na compensação dos diferenciais de salários nominais e custos locais. Busca-se, pois, traçar a relação entre salários nominais, custos de vida e amenidades. Esta linha de pesquisa - que pode ser chamada de estudos de "qualidade de vida" - tem uma longa tradição na busca da mensuração da valoração de amenidades. Dentre os principais estudos podemos citar Blomquist, Berger, e Hoehn (1988)Blomquist, G. C., Berger, M. C., & Hoehn, J. P. (1988). New estimates of quality of life in urban areas. American Economic Review, 78(1), 89-107. https://www.jstor.org/stable/1814700
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, Gyourko e Tracy (1991)Gyourko, J., & Tracy, J. (1991). The structure of local public finance and the quality of life. Journal of Political Economy, 99(4), 774-806. https://www.jstor.org/stable/2937780
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, Glaeser e Maré (2001)Glaeser, E. L., & Maré, D. C. (2001). Cities and skills. Journal of Labor Economics, 19(2), 316-342. http://dx.doi.org/10.1086/319563
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, Albouy (2008/2011)Albouy, D. (2011). Are big cities bad places to live? Estimating quality of life across metropolitan areas (Working Paper Nº 14472). National Bureau of Economic Research (NBER). http://dx.doi.org/10.3386/w14472
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e Gibbons et al. (2011)Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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. No Brasil, apesar de existirem estudos que estudem esta questão em nível macrorregional, estadual e por regiões metropolitanas (Azzoni & Servo, 2002Azzoni, C. R., & Servo, L. M. S. (2002). Education, cost of living and regional wage inequality in Brazil. Papers in Regional Science, 81(2), 157-175. http://dx.doi.org/10.1007/s101100200105
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; Rocha & Magalhães, 2011Rocha, R. M., & Magalhães, A. M. (2011). Qualidade das amenidades urbanas: Uma estimação da propensão marginal a pagar para as regiões metropolitanas do Brasil. Estudos Econômicos, 41(1), 59-90. http://dx.doi.org/10.1590/S0101-41612011000100003
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); no presente estudo, pela primeira vez, investiga-se os diferenciais entre salários nominais e custo de vida em nível microrregional a partir da utilização dos micro-dados do Censo de 2010.

Em suma, o artigo tem o objetivo de investigar três questões: (i) verificar a relação de custo de habitação e salário nominal; (ii) gerar uma medida de "qualidade de vida" microrregional a partir da diferença entre o custo da habitação e salários; e (iii) mensurar a extensão das disparidades de salários "reais" entre as microrregiões no Brasil. Deve-se lembrar que a construção de índices de nível de preços em termos regionais não possui uma metodologia consagrada na literatura nacional, desta forma este artigo contribui com uma proposta simples e intituitiva da mensuração das diferenças locais entre as regiões brasileiras.

A ideia básica da abordagem aqui utilizada é que o valor das amenidades ou a "qualidade de vida" de um município ou microrregião pode ser medida por meio da diferença entre os custos de habitação naquele local e os ganhos esperados em postos de trabalho que estão acessíveis no mesmo local. Subjacente a este raciocínio é o princípio do equilíbrio espacial que será tratado na próxima seção. Na seção 3, descreve-se o método para se analisar a relação entre salários nominais e custos de habitação. A seção 4 descreve a base de dados utilizada no estudo. Os resultados da análise são discutidos na seção 5. Por fim, a seção 6 traz as conclusões do trabalho.

2. Equilíbrio espacial e a literatura recente sobre o tema

O modelo de equilíbrio espacial tem grande importância na literatura de economia urbana, uma vez que determina de forma simultânea o preço da terra e da mão de obra, tendo Roback (1982)Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257-1278. http://dx.doi.org/10.1086/261120
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como principal referência que analisa a relação entre salários e preços dos imóveis. A lógica do modelo de equilíbrio é bastante simples, ele prediz que o nível de bem-estar entre regiões seria equalizado, pois haveria livre mobilidade de mão de obra e capital, tanto terra como trabalho entrariam como insumo na produção das firmas. Assim, firmas e trabalhadores poderiam se deslocar para onde houvesse a melhor combinação de salário e preço da terra.

As regiões seriam diferentes por apresentarem atratividades diversas, como clima, proximidade do mar. Ou seja, pelo fato de terem características distintas, as cidades se tornariam mais atrativas que outras para trabalhadores com preferências idênticas e firmas homogêneas. Desta forma, nestes locais mais atrativos as pessoas ficariam dispostas a pagar mais para morar neste local ou mesmo receber menos pelo mesmo tipo de trabalho. Por outro lado, tudo mais constante, firmas prefeririam pagar menos pelo preço da terra e pela mão de obra. De maneira simplificada, no modelo de Roback (1982)Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257-1278. http://dx.doi.org/10.1086/261120
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apresentado abaixo, as famílias decidiriam quanto consumir de terra residencial (lc) em uma determinada região, e uma quantidade x de bens de consumo. Esta região, pelas suas qualidades e características intrínsecas (amenidades), medidas por s, geraria também um fluxo de bem-estar para as famílias. Assim, o problema do consumidor seria o de maximizar a utilidade sujeita a renda do trabalho, w, mais outras rendas não relacionadas diretamente ao trabalho, I, com este rendimento total o consumidor deve decidir quanto irá alocar entre bens de consumo e habitação determinados pelo preço da terra r:

U x , l c ; s s . a w + I = x + l c r .

É possível, então, a partir das condições de otimalidade reescrever o problema anterior como utilidade indireta do consumidor, V:2 2 A utilidade indireta em valores monetários quanto a renda, no preço dos imóveis e as amenidades afetam a satisfação do consumidor.

(1) V w , r ; s = k .

Para firmas, supõe-se uma função de produção homogênea de grau 1, onde os insumos terra e trabalho são utilizados para produzir uma cesta de bens, sintetizada no valor x. Assim como Roback (1982)Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257-1278. http://dx.doi.org/10.1086/261120
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, podemos representar o custo unitário de produção de X como sendo igual ao preço do produto, 1, ou seja,

(2) C w , r ; s = 1 .

A partir das equações (1) e (2), portanto, seria possível determinar, para um dado nível de amenidade e de bem-estar, k, o valor dos salários e do preço da terra. Roback (1982)Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257-1278. http://dx.doi.org/10.1086/261120
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mostra que a curva de utilidade indireta tem inclinação positiva para um mesmo nível de bem-estar, para se manter o mesmo nível de satisfação dado uma elevação nos salários deve-se observar uma elevação no preço da terra. O raciocínio inverso deve ser aplicado à função custo unitário que tem inclinação negativa, uma elevação nos salários deve ser acompanhada de uma redução no preço da terra para que se mantenha o custo igual a 1. A interação das duas curvas determina o preço do aluguel e o salário de equilíbrio na economia.

Amenidades também têm impacto sobre o preço da terra e salários. Mais amenidades positivas (maior s) aumentam o bem-estar das famílias. Ou seja, maior número de dias de sol ou melhor nível de segurança da região elevam o bem-estar dos indivíduos. Amenidades positivas como bom clima e maior segurança também podem influir na reduçãodos custos de produção. Assim, se duas cidades possuem o mesmo nível salarial e diferentes níveis de amenidades, o preço da terra se ajusta e deverá ser mais elevado na região com maior nível de amenidade.3 3 Raciocínio análogo pode ser aplicado para a função custo, no entanto o equilíbrio quando variam as amenidades pode gerar algum grau de indeterminação. No caso das amenidades terem um impacto negativo, elevando os custos, mas um efeito positivo nos indivíduos, os salários aumentariam inequivocamente quando o nível de amenidades cresce, mas o preço da terra (aluguéis) dependeria do grau de substituição entre gastos com "habitação" e salários, não sendo possível determinar a priori se há uma elevação ou redução dos aluguéis. Em sentido contrário, quando as amenidades reduzem custos, a relação entre os aluguéis e as amenidades é inequívoca, há uma aumento nos aluguéis com a melhoria das características da região, mas, por outro lado, o impacto sobre salários fica indeterminado. É possível obter formalmente a relação entre salários, preço da terra e amenidades diferenciando totalmente as equações (1) e (2). Assim, é possível determinar o impacto das amenidades sobre salários e preço da terra/aluguel.

Interessante notar que o efeito do modelo de equilíbrio espacial generaliza os resultados obtidos nos modelos de preços hedônicos, pois uma vez que a terra é um insumo que entra na função produção, as amenidades não terão impactos somente sobre as famílias, mas também sobre as firmas. A partir deste resultado, é possível estimar uma relação entre aluguéis (ajustados pelas características dos imóveis) e salários, controlados pela qualidade da mão de obra (Albouy, 2008/2011Albouy, D. (2011). Are big cities bad places to live? Estimating quality of life across metropolitan areas (Working Paper Nº 14472). National Bureau of Economic Research (NBER). http://dx.doi.org/10.3386/w14472
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; Gibbons et al., 2011Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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). Assim, a partir desta relação entre salários e gastos com aluguel, pode-se estimar uma medida de amenidades e qualidade de vida.

O modelo de equilíbrio espacial é bastante flexível e consegue analisar diversos impactos de cidades ou regiões com características específicas e o impacto sobre os preços. Este modelo diferencia-se do equilíbrio espacial dentro das cidades, que segue a tradição de Alonso (1964)Alonso, W. (1964). Location and land use: Toward a general theory of land rent. Cambridge, MA: Harvard University Press., pois o último analisa a formação da morfologia, estrutura interna das cidades e configuração dentro de uma mesma cidade e como esta estrutura é afetada pelos custo de deslocamento dentro da cidade. No entanto, os salários são em geral fixos não dependendo do equilíbrio ou das decisões dos agentes.4 4 Thisse (2011) faz uma revisão de diferentes abordagens regionais e interurbanas, detalhando a tradição iniciada com Von Thunen e ampliada por Alonso (1964). No modelo de equilíbrio espacial entre regiões, utilizado neste trabalho, tanto o preço dos imóveis como os salários e o tamanho das regiões são endógenos, resultado das decisões dos agentes mantendo em equilíbrio o nível de bem-estar.

A hipótese de livre mobilidade de mão de obra, ou de que a migração é feita sem custo é bastante questionável. Blanchard e Katz (1992)Blanchard, O. J., & Katz, L. F. (1992). Regional evolutions. Brookings Papers on Economic Activity, 1, 1-75. https://scholar.harvard.edu/lkatz/publications/regional-evolutions
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, por exemplo, avaliam que choques em regiões específicas nos EUA têm um processo de ajustamento do deslocamento da mão de obra e preço dos imóveis demorariam em torno de 5 anos. Albuquerque, Cruz, Oliveira, e Santos (2013)Albuquerque, P. H., Cruz, B. d. O., Oliveira, C. W. d. A., & Santos, I. R. d. (2013, dezembro). Aglomeração econômica e migração: Uma análise para o caso brasileiro (Texto para Discussão Nº TD 1913). Brasília, DF: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). http://www.ipea.gov.br/portal/index.php?option=com_content&view=article&id=21600
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mostram a importância da distância no processo migratório e o poder atração de aglomerações metropolitanas. Mesmo que a mobilidade de mão de obra não seja imediata e sem custo e que o processo migratório tenha um longo processo de ajustamento, Glaeser e Gottlieb (2009)Glaeser, E. L., & Gottlieb, J. D. (2009). The wealth of cities: Agglomeration economies and spatial equilibrium in the United States. Journal of Economic Literature, 47(4), 983-1028. https://www.jstor.org/stable/40651531
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argumentam que se os preços residenciais forem suficientemente flexíveis o modelo de equilíbrio espacial seria ainda válido.5 5 Um argumento levantado por estes autores é a maior volatilidade dos preços dos imóveis em comparação com a volatilidade da renda.

Assim, o modelo de equilíbrio espacial pode ser utilizado para se estudar o impacto de amenidades sobre salários e aluguel, e neste aspecto a metodologia ora analisada tem a vantagem sobre o modelo de preços hedônicos tradicional, que relaciona amenidades e preço da terra, pois no modelo atual existem efeitos cruzados dos salários, preços da terra e amenidades. Assim a partir das regressões é possível obter os preços implícitos de cada uma das amenidades estudadas levando-se em conta os efeitos sobre salários e preço da terra. Há vasta literatura que aplica a metodologia de modelos de equilíbrio espacial, utilizando estes preços implíticitos ou a disposição a pagar pela amenidade, para a construção de índices de qualidade de vida e ranqueamento de municípios (Roback, 1982Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257-1278. http://dx.doi.org/10.1086/261120
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; Gyourko & Tracy, 1991Gyourko, J., & Tracy, J. (1991). The structure of local public finance and the quality of life. Journal of Political Economy, 99(4), 774-806. https://www.jstor.org/stable/2937780
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; Gabriel & Rosenthal, 2004Gabriel, S. A., & Rosenthal, S. S. (2004). Quality of the business environment versus quality of life: Do firms and households like the same cities? The Review of Economics and Statistics, 86(1), 438-444. http://dx.doi.org/10.1162/003465304774201879
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; Gibbons et al., 2011Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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).6 6 No caso brasileiro, também há estudos que tratam da construção destes índices de qualidade de vida (Rocha & Magalhães, 2011; Silveira Neto & Menezes, 2008).

Moretti (2013)Moretti, E. (2013). Real wage inequality. American Economic Journal: Applied Economics, 5(1), 65-103. http://dx.doi.org/10.1257/app.5.1.65
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utiliza modelos de equilíbrio espacial para analisar a dinâmica da desigualdade de renda nos anos recentes nos Estados Unidos e a relação desta com choques de demanda por trabalho localizado em certas regiões. A diferença no modelo de Moretti (2013)Moretti, E. (2013). Real wage inequality. American Economic Journal: Applied Economics, 5(1), 65-103. http://dx.doi.org/10.1257/app.5.1.65
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é a possibilidade de a oferta de trabalho não ser perfeitamente elástica, havendo um custo em termos de perda de bem-estar para oferecer trabalho em uma outra região, ou seja, para migrar o trabalhador incorre diretamente num custo. Através deste tipo de modelo, e diferenciando mão de obra especializada e não especializada, o autor analisa como o impacto de choques de demanda de trabalho em determinadas regiões afetam a distribuição espacial dos trabalhadores qualificados e não qualificados e a desigualdade nos salários reais - ou seja controlados pelo custo de vida. Assim, dependendo dos parâmetros de elasticidade da oferta de trabalho e elasticidade na oferta de novas construções, os choques locais na demanda por trabalho tem efeito significativo sobre salários e renda tanto em trabalhadores qualificados como não qualificados nas diversas regiões, mesmo que o choque esteja localizado em apenas uma das regiões.

2.1 Literatura recente sobre o tema

A literatura aplicando a metodologia de modelos de equilíbrio espacial pode ser dividida em pelo menos 2 grandes blocos: o primeiro identifica a importância de alguns atributos específicos (variáveis ambientais ou relacionadas a bens públicos) sobre salários e aluguéis e o segundo de cria índices de qualidade de vida baseados nas estimativas de salários e aluguel.

A primeira linha de pesquisa tenta analisar a importância e o impacto de características específicas da região sobre rendimento dos salários e dos aluguéis. Biagi, Lambiri, e Royuela (2006)Biagi, B., Lambiri, D., & Royuela, V. (2006, outubro). Quality of life in the economic and urban economic literature (Contributi di Ricerca Crenos Nº 2006/10). Cagliari, Italy: Centro Ricerche Economiche Nord Sud (CRENoS). http://crenos.unica.it/crenos/publications/quality-life-economic-and-urban-economic-literature
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classificam as diversas variáveis utilizadas como amenidades como: variáveis de características físicas e naturais (clima, meio ambiente, entre outros); variáveis sócio-políticas (vida comunitária, participação política, etc.); cultura e lazer (museus, restaurantes, etc.); bens públicos (segurança, saúde, educação, etc.). Desta forma, o objetivo seria verificar a importância relativa de algumas destas características na formação dos salários e aluguéis.7 7 Existem boas revisões na literatura detalhando trabalhos nesta área, veja por exemplo Gyourko, Kahn, e Tracy (1999); Biagi et al. (2006) ou Glaeser e Gottlieb (2009). Gyourko e Tracy (1991) estimam a importância das condições fiscais de municípios sobre outras variáveis utilizadas como amenidades e conclui que a capacidade fiscal e de fornecimento de bens públicos é tão importante quanto as demais amenidades. Gibbons, Mourato, e Resende (2013) é um exemplo de aplicação desta metodologia para a Grã-Bretanha. Este tipo de metodologia é bastante utilizada na área ambiental e tem como objetivo destacar a importância de alguns atributos específicos de uma região.

A segunda linha de pesquisa derivada dos diferenciais compensatórios discutidos no item anterior e visa construir índices de qualidade de vida. De posse da disposição a pagar pelas amenidades encontradas nas regressões de salários e aluguéis calcula-se o índice de qualidade de vida de cada região, dadas as amenidades específicas das cidades. Assim, como há a disposição a pagar em cada uma das amenidades, é possível calcular o valor obtido para cada município multiplicando o "preço" pelo total apresentado por característica daquele município (Roback, 1982Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257-1278. http://dx.doi.org/10.1086/261120
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).8 8 Existem ainda metodologias relacionadas a preferência revelada como Kahn (1995). Albouy (2008/2011)Albouy, D. (2011). Are big cities bad places to live? Estimating quality of life across metropolitan areas (Working Paper Nº 14472). National Bureau of Economic Research (NBER). http://dx.doi.org/10.3386/w14472
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critica a listagem dos rankings obtidos para os EUA sobre qualidade de vida por serem contra intuitivos, locais com baixo atrativo teriam boa posição nos rankings, ademais haveria relação negativa dos rankings de qualidade de vida com o tamanho da cidade, ou seja, corroboraria a noção de que o tamanho da cidade deteriora a qualidade de vida. Um dos argumentos de Albouy (2008/2011)Albouy, D. (2011). Are big cities bad places to live? Estimating quality of life across metropolitan areas (Working Paper Nº 14472). National Bureau of Economic Research (NBER). http://dx.doi.org/10.3386/w14472
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para este resultados seriam problemas de medida,9 9 Outra possível fonte de erros de medida é a do preço da terra e aluguel dos imóveis. Como grande parte das famílias é proprietária dos imóveis, o mercado de aluguéis restringe-se em média a 25-30% do total das habitações. Para o aluguel refletir o correto preço da terra, há que se assumir um mercado de aluguéis eficientes. como ausência de impostos ou controle de poder de compra entre regiões. O autor propõe então uma reformulação do modelo original de Roback (1982)Roback, J. (1982). Wages, rents, and the quality of life. Journal of Political Economy, 90(6), 1257-1278. http://dx.doi.org/10.1086/261120
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, onde os salários e o preço da terra, ponderado pela participação dos gastos com habitação na renda, ajustados pela qualidade, teriam uma relação linear positiva com inclinação igual a 1. Desvios desta reta de 45° forneceriam uma estimativa para a qualidade de vida no local. Gibbons et al. (2011)Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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aplicam esta metodologia para a Grã-Bretanha, a partir de uma base de dados bastante detalhada e criam um ranking para regiões naquele país.

2.1.1 Aplicações ao Caso Brasileiro

Existem trabalhos aplicados à economia brasileira em especial na discussão sobre rankings de qualidade de vida. Por exemplo, a partir de dados de diversos censos demográficos (1970-2000), Mata, Deichmann, Henderson, Lall, e Wang (2006)Mata, D. d., Deichmann, U., Henderson, J. V., Lall, S. V., & Wang, H. G. (2006, janeiro). Um exame dos padrões de crescimento das cidades brasileiras (Texto para Discussão Nº TD 1155). Brasília, DF: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). http://www.ipea.gov.br/portal/index.php?option=com_content&view=article&id=4322
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estimam índices de qualidade de vida para as chamadas áreas mínimas comparáveis (AMC's). Os autores não aplicam diretamente o modelo de equilíbrio espacial, contudo correlacionam o desempenho do tamanho das AMC's e qualidade de vida. Controlando para renda, tamanho do município e anos de estudos, encontram uma relação negativa entre tamanho de cidades e qualidade de vida, medida por uma série de variáveis, como coleta de lixo e acesso à água. Por outro lado, variáveis como homicídios e acidentes de trânsito teriam uma relação quadrática e valor máximo nos municípios com até 450 mil habitantes. Outro resultado encontrado pelos autores: cidades localizadas na região Sul teriam níveis maiores de qualidade de vida.

Uma metodologia alternativa para índices de qualidade de vida aplicada ao caso brasileiro é a da preferência revelada proposta por Kahn (1995)Kahn, M. E. (1995). A revealed preference approach to ranking city quality of life. Journal of Urban Economics, 38(2), 221-235. http://dx.doi.org/10.1006/juec.1995.1030
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. Esta consiste na estimação do percentual de indivíduos com potencial de ganhos no salário e aluguéis estimados, caso migrassem para outras regiões. Silveira Neto e Menezes (2008)Silveira Neto, R. d. M., & Menezes, T. A. d. (2008). Preferência revelada e arbitragem espacial: Determinando um ranking de qualidade de vida para as regiões metropolitanas do Brasil. Revista Brasileira de Economia, 62(4), 361-380. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-71402008000400001
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aplicam este modelo para as Regiões Metropolitanas brasileiras. Utilizando dados da PNAD 2004 para 11 regiões metropolitanas no Brasil, estimam-se regressões de salários e aluguel. A partir de então o ranking de qualidade de vida é obtido pela verificação do potencial ganho para os indivíduos de morarem em outras regiões metropolitanas. O ranqueamento obtido pelos autores coloca Fortaleza em primeiro lugar, Recife, em segundo e Rio de Janeiro, em posição subsequente (Silveira Neto & Menezes, 2008Silveira Neto, R. d. M., & Menezes, T. A. d. (2008). Preferência revelada e arbitragem espacial: Determinando um ranking de qualidade de vida para as regiões metropolitanas do Brasil. Revista Brasileira de Economia, 62(4), 361-380. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-71402008000400001
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).

Rocha e Magalhães (2011)Rocha, R. M., & Magalhães, A. M. (2011). Qualidade das amenidades urbanas: Uma estimação da propensão marginal a pagar para as regiões metropolitanas do Brasil. Estudos Econômicos, 41(1), 59-90. http://dx.doi.org/10.1590/S0101-41612011000100003
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aplicam um modelo de equilíbrio espacial para as Regiões Metropolitanas brasileiras (RM's), no intuito de criar um índice de qualidade de vida. Os autores utilizam a PNAD 2006 para estimar o preço implícito de algumas amenidades como temperatura, umidade, precipitação anual média e nível de poluição. Tendo o cálculo dos preços é possível construir um ordenamento das RM's no Brasil, multiplicando-se os preços pelas dotações específicas de cada RM com relação às amenidades. O ordenamento obtido pelos autores coloca o Rio de Janeiro, São Paulo e Curitiba nas primeiras posições e as capitais do Norte e Nordeste nas últimas posições. Para medir o preço da terra, os autores lançam mão do aluguel pago, aplicam um modelo de escolha discreta e estimam a diferença entre rendimento e aluguéis como proxy para o detalhamento do impacto das amenidades sobre os preço da terra e os salários.

Existem, portanto, trabalhos no caso brasileiro que tentam construir índices de preços, Mata et al. (2006)Mata, D. d., Deichmann, U., Henderson, J. V., Lall, S. V., & Wang, H. G. (2006, janeiro). Um exame dos padrões de crescimento das cidades brasileiras (Texto para Discussão Nº TD 1155). Brasília, DF: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). http://www.ipea.gov.br/portal/index.php?option=com_content&view=article&id=4322
http://www.ipea.gov.br/portal/index.php?...
utilizam dados do censo entre 1970-2000, contudo não aplicam diretamente a metodologia de modelos de equilíbrios espacial e não há estimativa dos impactos das amenidades sobre salários. Restritos apenas as Regiões metropolitanas brasileiras e tendo como base a PNAD, Silveira Neto e Menezes (2008)Silveira Neto, R. d. M., & Menezes, T. A. d. (2008). Preferência revelada e arbitragem espacial: Determinando um ranking de qualidade de vida para as regiões metropolitanas do Brasil. Revista Brasileira de Economia, 62(4), 361-380. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-71402008000400001
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e Rocha e Magalhães (2011)Rocha, R. M., & Magalhães, A. M. (2011). Qualidade das amenidades urbanas: Uma estimação da propensão marginal a pagar para as regiões metropolitanas do Brasil. Estudos Econômicos, 41(1), 59-90. http://dx.doi.org/10.1590/S0101-41612011000100003
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são dois trabalhos que tentam construir índices de qualidade de vida. O primeiro aplica metodologia de preferência revelada, baseada nos modelos de equilíbrio espacial, contudo encontram resultados contraintuitivos com as capitais do Nordeste apresentando os mais altos índices de qualidade de vida e tendo Curitiba entre as piores colocações no ranking. Resultado diverso é encontrado por Rocha e Magalhães (2011)Rocha, R. M., & Magalhães, A. M. (2011). Qualidade das amenidades urbanas: Uma estimação da propensão marginal a pagar para as regiões metropolitanas do Brasil. Estudos Econômicos, 41(1), 59-90. http://dx.doi.org/10.1590/S0101-41612011000100003
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onde Rio de Janeiro, São Paulo e Curitiba estão entre as RM's de maior qualidade de vida.

O objetivo do presente é de contribuir, portanto, para a literatura brasileira ao aplicar a metodologia de modelos de equilíbrio espacial aos dados do Censo 2010. Assim, além de criar um índice com referências teóricas sólidas, o presente trabalho não está restrito apenas às RM's.

3. Método de análise

A análise apresentada baseia-se no modelo de equilíbrio espacial e no trade-off entre salários e aluguéis tal como no estudo de Gibbons et al. (2011)Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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para o Reino Unido. Em linha com outros trabalhos nesta área, não se consideram elementos como a heterogeneidade das preferências e a falta de livre mobilidade de mão de obra dada a dificuldade de controlar por estes fatores. Entretanto, mesmo não considerando essas questões em detalhe, a abordagem utilizada neste trabalho permite fornecer pela primeira vez uma indicação do valor global das diferenças de qualidade de vida entre as microrregiões do Brasil utilizando os diferenciais de rendimentos e aluguéis a partir da utilização do microdados da pesquisa amostral do Censo 2010.

Em seguida iremos descrever os passos desta abordagem baseado no estudo de Gibbons et al. (2011)Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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. Se descrevermos o custo da habitação ajustado (ou aluguel) como rr, salários ajustados às qualificações e região como wj e o valor das amenidades ou qualidade de vida na região j como qj, a relação entre os custos da habitação (aluguel), salários e qualidade de vida pode ser dada pela seguinte expressão:

(3) Δ r r = Δ w j + Δ q j ,

onde Δ significa a diferença dos valores em relação a um local de referência (por exemplo, o local com o valor médio do custo da habitação (aluguel) e do salário). Assim, com dados sobre custos de habitação ajustados à qualidade dos imóveis e salários ajustados às qualificações em uma determinada região, é possível obter uma estimativa de qualidade de vida (em termos monetários) em uma região, usando a diferença custo da habitação (aluguel) e salário em relação à média da amostra.

O seguinte passo é ajustar os salários dos trabalhadores em diferentes mercados de trabalho. Para isso, utilizam-se os microdados sobre os salários de cada trabalhador e informações sobre as características dos trabalhadores e das suas respectivas regiões de domicílio que estão disponíveis na pesquisa amostral do Censo 2010. Em seguida, usamos o valor das habitações para estimar os preços das habitações ajustados pela qualidade dos imóveis nos mercados de trabalho regionais. Entretanto, informações sobre o valor dos imóveis não estão disponíveis para todas as regiões do Brasil. Assim, a medida utilizada como uma proxy do preço das habitações é o valor do aluguel das residências disponível no Censo 2010.

Uma vez estimados os custos de habitação e os salários esperados, contrapomos os resultados e encontramos evidências descritivas do trade-off que os trabalhadores enfrentam para decidir onde viver e trabalhar. A partir da equação (3), usamos a diferença do custo da habitação-salário para estimar o valor das amenidades para as famílias em cada Área de Mercado de Trabalho (AMT), como na equação (3). Estas diferenças de custo de habitação-salário podem ser usadas para classificar os mercados de trabalho de acordo com a sua qualidade de vida. Os índices de qualidade de vida estimados específicos de cada AMT são, portanto,

(4) Δ q 0 j = Δ r 0 j Δ w 0 j .

Uma hipótese comum na literatura é de que as unidades domiciliares têm preferências expressas por uma função Cobb-Douglas, o que implica que a parcela de gastos em habitação permanece constante. Contudo, as AMTs possuem diferentes preferências e destinam parcelas distintas da renda a habitação. Essa hipótese implica que a relação de equilíbrio entre gastos em habitação e rendimentos expressa em (3) e (4), pode ser ajustada e expressa como

(5) Δ q 0 j = Δ r 0 j 1 SHARE Δ w 0 j ,

onde SHARE indica a parcela da renda mensal gasta em aluguel. Essa expressão implica que o equilíbrio para AMTs que oferecem amenidades idênticas é uma linha de 45° em um gráfico com o diferencial de gasto com aluguel e rendimentos ponderados pela parcela de gasto em habitação. Assim, os desvios da linha de 45° fornecem uma estimativa alternativa de uma medida de amenidades ou qualidade de vida. Pontos acima do equilíbrio espacial dado pela linha de 45° (45 graus) indicam uma propensão a pagar por amenidades (mais qualidade de vida) não salariais associadas a cada microrregião e pontos abaixo da linha de 45° indicam compensação por amenidades negativas (menos qualidade de vida) não salariais associadas a cada microrregião. A seção seguinte apresenta os microdados e os detalhes das estimações necessárias para estimar a expressão (5).

4. Descrição dos dados

Para calcular o diferencial expresso pela equação (5) é necessário utilizar dados sobre rendimentos, aluguéis e sobre a parcela dos rendimentos que é gasta em habitação. A utilização dos microdados sobre rendimentos e aluguéis obtidos no Censo 2010 nos permitem ir mais longe do que os trabalhos atualmente disponíveis para o Brasil (seção 2.1.1) ao definir estas variáveis (de ganhos e custos) a partir de informações representativas no nível microrregional em todo o Brasil.10 10 O presente estudo excluiu o arquipélago de Fernando de Noronha dos cálculos devido às especificidades econômicas dessa região de preservação e com controle de pessoas. Os dados sobre os rendimentos são retirados da pesquisa amostral do Censo 2010, que possui 20.635.472 observações sobre pessoas e 6.192.332 observações sobre domicílios.

Inicialmente, para analisar a relação expressa na equação (5), utilizam-se as variáveis "Rendimento mensal domiciliar em julho de 2010" e "Valor do aluguel".11 11 Valor do aluguel (em reais). Informação coletada somente para domicílios particulares permanentes alugados. Rendimento mensal domiciliar em julho de 2010 é composto pelo rendimento nominal mensal obtido: com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 no trabalho principal; com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 de outros trabalhos (trabalhos exercidos simultaneamente com o trabalho principal); com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 proveniente de aposentadoria ou pensão; com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 proveniente de programa social bolsa família ou programa de erradicação do trabalho infantil -PETI; com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 proveniente de outros rendimentos não enquadrados nas categorias anteriores. Soma dos valores dos rendimentos nominais mensais, dos moradores do domicílio particular, exclusive os dos moradores de menos de 10 anos de idade e daqueles cuja condição do domicílio fosse pensionista, empregado doméstico e parente do empregado doméstico expressa em reais (R$). Para calcular o diferencial de aluguéis, o estudo utiliza 967.835 observações para domicílios particulares permanentes alugados. Ademais, a partir da base de domicílio, também foi calculada a parcela da renda mensal gasta em aluguel.

No entanto, para obter os resultados sobre salário dos empregados e o custo da habitação é necessário assumir algumas hipóteses auxiliares e fazer ajustes estatísticos.

Os principais desafios são: a) definir áreas de mercado de trabalho; b) ajustar salários para diferenças de qualificações; e c) ajustar os alugueis às diferenças de qualidade dos imóveis. Na próxima seção iremos descrever os métodos e dados específicos da pesquisa amostral do CENSO que empregamos para enfrentar estes desafios.

4.1 Definições do mercado de trabalho

O ponto de partida é a definição de áreas do mercado de trabalho. Idealmente, a definição precisa de uma AMT deveria ser baseada em dados de descolamentos da residência para o local de trabalho, tal como utilizado em Gibbons et al. (2011)Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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. Nessa perspectiva, as AMTs são áreas funcionais baseadas nos deslocamentos entre a residência e o trabalho, muitas das quais são cidades distintas e seus arredores.

Dada a dificuldade de compilar tais dados, esse estudo considera microrregiões como AMTs. Implicitamente, o uso de regiões administrativas assume que uma área de mercado de trabalho esta dentro dos limites das microrregiões. Assim, entende-se que uma área de mercado de trabalho pode se estender além das fronteiras municipais e abranger as regiões vizinhas da mesma microrregião.

4.2 Salários ajustados às qualificações

Para estimar a equação de salários ajustada, utilizam-se a pesquisa amostral do Censo 2010. O Censo é representativo no nível de setor censitário e pode ser agregado em microrregião, que é considerada a AMTs neste estudo. A pesquisa amostral do Censo 2010 possui informações tais como rendimentos, nível de educação, idade, sexo e raça dos responsáveis pelo domiciílio. Idealmente, dado o princípio de self-containment nas quais as AMTs são pensadas, as AMTs dos trabalhadores também serão as AMTs das residências. Isso significa que o rendimento médio da área de trabalho será bastante próximo do rendimento médio da área de residência.

Usando os microdados, estimamos o rendimento médio ajustado às qualificações dos responsáveis pelos domicílios a partir da regressão do log dos rendimentos individuais e efeitos fixos das AMTs. Um desafio econométrico é incluir muitos efeitos fixos para indivíduos em uma base de dados com milhões de domicílios como a utilizada neste trabalho. Para contornar essa dificuldade, as estimações são feitas utilizando o estimador de efeitos fixos (two way fixed effect estimator) desenvolvido por Abowd, Creecy, e Kramarz (2002)Abowd, J. M., Creecy, R. H., & Kramarz, F. (2002). Computing person and firm effects using linked longitudinal employer-employee data (Technical Paper Nº TP-2002-06). Silver Hill Rd., Suitland, MD: Center for Economic Studies, U.S. Census Bureau. https://www2.census.gov/ces/tp/tp-2002-06.pdf
https://www2.census.gov/ces/tp/tp-2002-0...
e que foi utilizado no contexto da análise do equilíbrio espacial entre custo da habitação e salário em Gibbons et al. (2011)Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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. As estimativas utilizam o algoritmo para stata desenvolvido por Ouazad (2008)Ouazad, A. (2008). A2REG: Stata module to estimate models with two fixed effects. http://EconPapers.repec.org/RePEc:boc:bocode:s456942
http://EconPapers.repec.org/RePEc:boc:bo...
; esse procedimento permite a inclusão de um grande número de efeitos fixos nas regressões que utilizam grandes bases de dados. Por exemplo, a equação apresentada a seguir é estimada com as AMTs como um conjunto de efeitos fixos e características individuais dos responsáveis dos domicílios como o segundo conjunto de efeitos fixos. A especificação a ser estimada para estimar os rendimentos específicos de cada AMT toma a seguinte forma:

(6) ln w i = Z ij φ ij + b j + f i + v ij ,

onde bj é o efeito fixo relacionado às AMTs e fi é um efeito individual, baseado na variável de ocupação do indivíduo baseada na Classificação Brasileira de Ocupações (CBO). São incluídos 438 efeitos fixos para controlar pelas ocupações encontradas na base de dados uitlizada. Além disso, o vetor Z possui o logaritmo do número de anos de escolaridade12 12 Construído a partir das faixas de educação fornecidas no Censo 2010 (ver Tabela A-1 no Apêndice). e idade dos responsáveis pelo domicílio e variáveis binárias de sexo e indicação de domicílio rural ou urbano. As estimações utilizam observações que contém características individuais apenas dos responsáveis por domicílios. Além disso, exclui todos os valores em branco das variáveis de controle da regressão (6). Assim, a regressão (6) foi estimada com 3.777.049 observações.

A partir da estimação da equação (6), recuperamos os efeitos fixos e utilizamos os valores preditos pelas variáveis explicativas para estimar os salários específicos de trabalhadores com características correspondentes à média nacional:

(7) w 0 j = exp b ̂ 0 + f ̂ i + Z 0 φ ̂ ij .

Em seguida, utilizamos a média do rendimento mensal nacional para calcular os diferenciais de salários específicos para cada AMT (Δw) tal como na equação (4). Estes salários estimados para cada AMT são utilizados para analisar o nível de amenidades relacionado com cada região considerada como uma área de mercado de trabalho.

4.3 Os preços da habitação ajustados à qualidade

O preço do aluguel também é retirado do questionário amostral do Censo 2010, que possui 6.192.332 observações sobre domicílios. Contudo, os dados com informações disponíveis sobre o valor dos aluguéis somam 967.835 observações de domicílios. Os dados registram o preço do aluguel e características da propriedade.

A regressão seguinte é utilizada para ajustar os preços da habitação para as diferenças de estrutura qualidade de habitação, de forma semelhante ao descrito acima para os salários:

(8) ln r ij = RU i + x i β j + a j + T i + ε ij ,

onde o rij é o valor do aluguel do imóvel i; xi é um vetor das características da propriedade que contém o número de dormitórios e número de cômodos; aj é um termo constante da AMT; T é um efeito fixo do tipo de acabamento da habitação; RU é uma dummy rural/urbana; e, finalmente, εij é um termo de erro. A partir desta equação podemos prever um índice de preços de aluguéis de uma propriedade média x0:

(9) r ˜ 0 j = exp x 0 β ̂ j + T ̂ 0 + RU j ̂ + a ̂ j .

Depois de estimar os preços dos aluguéis ajustados pelas características dos domicílios, utiliza-se a média nacional dos aluguéis para calcular os diferenciaisças de aluguéis (Δr) tal como na equação (4). Os resultados de preço de aluguéis e salários ajustados pela qualidade do imóvel e características dos trabalhadores são utilizados para calcular as amenidades tal como descrito na equação (5).

5. Resultados e discussão

Essa seção apresenta inicialmente os resultados dos diferenciais de aluguéis e salários baseados na equação (5) e posteriormente apresenta os mesmos diferenciais ajustados pelas características individuais das pessoas e domicílios.

5.1 O diferencial custo local e salário nominal

Os diferenciais absolutos de salários e aluguéis são utilizados para produzir a primeira medida de amenidades baseada na equação (5). O diferencial de salários foi calculado a partir da base de pessoas do CENSO amostral utilizando apenas as observações com informações sobre salários dos responsáveis pelo domicílio (para fornecer uma comparação direta com o diferencial ajustado descrito acima). Retirando a microrregião de Fernando de Noronha, a base de dados contém 3.777.049 observações.13 13 Também calculamos o diferencial de salários baseados nas 20.563.771 observações válidas de pessoas e os resultados gerados foram similares. A média de rendimento mensal da amostra foi de R$2.582,06 e este valor foi utilizado para calcular o diferencial de salários. Por outro lado, a base de domicílios com informações sobre aluguéis contém 967.835 observações e o aluguel médio da amostra, utilizado para calcular o diferencial de aluguéis, é de R$325,86. Assim, a base de dados utilizada sugere que, em média, aproximadamente 13% do rendimento mensal é gasto em aluguéis no Brasil.

A Figura 1 apresenta a correlação pura entre o diferencial de aluguéis e de salários e a linha sólida de 45° representa o equilíbrio nas AMTs. A linha tracejada é a regressão linear ajustada e a pontilhada é a regressão utilizando ponderação local (LOWESS) para investigar a existência de mudanças de comportamento em segmentos dos dados. Como esperado, a Figura 1 indica que os gastos com aluguéis aumentam com os salários. Contudo, áreas que apresentam baixos salários, como Valência na Bahia, se situam acima da linha de 45°, indicando que estas áreas possuem um custo relativo alto que pode estar associado com a existência amenidades. Por outro lado, áreas urbanas como Brasília e São Paulo se situam abaixo da linha de 45° e implicam que essas áreas são relativamente mais baratas e podem estar associadas com amenidades negativas em relação à média (desamenidades). Contudo, resultados apresentados na Figura 1 devem ser lidos com cautela, pois não são ajustados pela qualidade dos domicílios e características dos seus responsáveis. Resultados considerando esses fatores são apresentados na próxima seção.

Figura 1
Associação entre Alugueis e Rendimentos (R$).

5.2 O diferencial ajustado do custo local e salário nominal

A seção 5.1 apresentou os primeiros resultados sobre a medida alternativa de amenidades apresentada na equação (5) a partir da relação entre diferenciais de rendimentos e aluguéis no Brasil. No entanto, para obter resultados mais confiáveis sobre rendimentos e o custo da habitação é necessário ajustar pela qualidade dos domicílios e características dos seus responsáveis, tal como descrito nas seções 4.2 e 4.3.

A média de rendimento mensal da amostra ajustada pelas características dos responsáveis pelo domicílio foi de R$1.872,49 e este valor foi utilizado para calcular o diferencial de salários. Por outro lado, o aluguel médio da amostra ajustada, utilizado para calcular o diferencial de aluguéis, é de R$287,04. Esses números também sugerem que aproximadamente 15% do rendimento mensal é gasto em aluguéis no Brasil.

A Figura 2 também indica forte correlação positiva entre os gastos com aluguéis e os rendimentos. Os gastos em aluguéis aumentam em cerca de R$0,91 com o aumento de R$1,00 de rendimentos ajustado pela parcela destinada a aluguéis. Esse valor é próximo da correlação de 0,95 encontrada para o Reino Unido em Gibbons et al. (2011)Gibbons, S., Overman, H. G., & Resende, G. (2011, janeiro). Real earnings disparities in Britain (SERC Discussion Paper Nº 65). LSE. http://eprints.lse.ac.uk/33576/1/sercdp0065.pdf
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.

Figura 2
Associação entre Alugueis e Rendimentos (R$).

Apesar da correlação das figuras 1 e 2 serem bem parecidas, algumas diferenças interessantes aparecem. Comparado com a Figura 1, os resultados da Figura 2 indicam que a linha tracejada da regressão linear está muito mais próxima da linha de 45°. A Figura 2 também sugere que as microrregiões com maiores níveis de amenidades estão distribuídas ao longo da linha de 45°, indicando que as regiões com maiores amenidades podem ser pobres ou ricas. Por exemplo, Valência na Bahia (baixo rendimento) e Itajaí em Santa Catarina (alto rendimento) se situam acima da linha de 45°, indicando que estas áreas possuem um custo relativo alto que pode estar associado com a existência amenidades. Contudo, diferentemente da Figura 1, as microrregiões que apresentam maiores desamenidades (abaixo da linha de 45°) estão concentradas nas microrregiões mais pobres, sugerindo que amenidades negativas mais severas estão associadas com o nível de rendimento. As 10 microrregiões com menor custo relativo, que pode estar associado com a existência desamenidades, estão nas regiões Norte e Nordeste. Por outro lado, a maioria das dez microrregiões com maiores custos relativos estão nas regiões Sul e Sudeste.

5.3 Índices de qualidade de vida

Como apresentado nas seções anteriores do artigo, pontos acima do equilíbrio espacial dado pela linha de 45°, podem ser interpretados como uma medida de propensão a pagar por amenidades (qualidade de vida) não salariais associadas a cada microrregião. Por outro lado, pontos abaixo da linha de 45°, podem ser interpretados como uma medida de compensação por desamenidades (menor qualidade de vida) não salariais associadas a cada microrregião.

A Tabela A-2 no Apêndice apresenta a medida de qualidade de vida utilizada para produzir a Figura 2. Essa medida representa o valor monetário entre a reta de 45° e a respectiva microregião. O ranking mostra que moradores da microrregião de Lagos (RJ), que apresenta o maior valor para amenidades positivas, estão dispostos a pagar, em média, mais R$103,26 por mês para residir na microrregião. Por outro lado, moradores da microrregião de Obidos (PA), devem ser compensados, em média, com R$183,18 por mês para residir na microrregião com menor valor para a medida de amenidade.

Para analisar se existe um padrão de localização espacial das amenidades, o indicador local de autocorrelação espacial (LISA) proposto por Anselin (1995)Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association-LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93-115. http://dx.doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
http://dx.doi.org/10.1111/j.1538-4632.19...
foi utilizado. A Figura 3 apresenta o mapa LISA para as amenidades estimadas apresentadas nas tabelas 2 e A-2 utilizando a matriz espacial dos 10 vizinhos mais próximos.14 14 Os resultados qualitativos não se alteram quando utilizamos matrizes alternativas de peso espacial. O padrão espacial do índice de qualidade de vida, sem variáveis de controle, reportado na Figura 1 também apresenta um padrão de espacial similar. O mapa indica a presença de clusters de microrregiões com amenidades positivas em uma faixa que se estende do litoral norte da Bahia até o litoral de São Paulo, englobando parte considerável do interior da região sudeste. Além disso, observam-se clusters de microrregiões com amenidades positivas nas regiões Sul e Norte do Brasil. Por outro lado, o principal cluster de desamenidades é observado na região nordeste. Assim, a Figura 3 indica que desvios do equilíbrio da reta de 45° estão relacionados com a localização geográfica.

Figura 3
Padrão Espacial da Qualidade de Vida Ajustada.

A construção do indicador alternativo de qualidade de vida apresentado neste artigo é importante pois pode ser utilizado para investigar mais detalhadamente quais os fatores que determinam os desvios do equilíbrio espacial de amenidades. Futuros estudos devem complementar este estudo visando investigar esses fatores para fornecer informações que podem ajudar os gestores de políticas públicas a formularem melhores estratégias para melhor o bem-estar da população no Brasil. Além disso, o padrão espacial das amenidades indicado neste estudo sugere que para investigar os determinantes das amenidades, deve-se considerar a questão da dependência espacial.

6. Conclusões

Este artigo apresentou uma medida alternativa de qualidade de vida baseada na relação entre custo de aluguéis e rendimentos nas microrregiões do Brasil utilizando microdados do Censo 2010. O diferencial de rendimento e aluguéis é estimado tendo em conta características específicas dos indivíduos e domicílios, além de controlar por efeito fixo de microrregiões.

Os resultados sugerem que gastos em aluguéis aumentam de maneira quase linear com o aumento dos rendimentos. A diferença entre rendimento e salários ajustados sugere que desamenidades mais severas estão associadas com microrregiões mais pobres. Por outro lado, amenidades mais expressivas estão distribuídas entre microrregiões pobres e ricas. Além disso, o estudo apresenta evidências iniciais de que a qualidade de vida está relacionada com fatores geográficos.

Assim, o presente estudo apresenta pela primeira vez um cálculo alternativo de uma medida de qualidade de vida para todo Brasil baseado nos microdados do Censo 2010 utilizando uma abordagem de equilíbrio espacial. A utilização dessa medida em estudos futuros pode contribuir para o melhor entendimento da dinâmica de bem-estar regional no Brasil.

  • 1
    Entre amenidades positivas temos, por exemplo, a qualidade do ar, presença de áreas verdes e acesso ao lazer. Por outro lado, amenidades negativas estão relacionadas, por exemplo, com a taxa de criminalidade e poluição.
  • 2
    A utilidade indireta em valores monetários quanto a renda, no preço dos imóveis e as amenidades afetam a satisfação do consumidor.
  • 3
    Raciocínio análogo pode ser aplicado para a função custo, no entanto o equilíbrio quando variam as amenidades pode gerar algum grau de indeterminação. No caso das amenidades terem um impacto negativo, elevando os custos, mas um efeito positivo nos indivíduos, os salários aumentariam inequivocamente quando o nível de amenidades cresce, mas o preço da terra (aluguéis) dependeria do grau de substituição entre gastos com "habitação" e salários, não sendo possível determinar a priori se há uma elevação ou redução dos aluguéis. Em sentido contrário, quando as amenidades reduzem custos, a relação entre os aluguéis e as amenidades é inequívoca, há uma aumento nos aluguéis com a melhoria das características da região, mas, por outro lado, o impacto sobre salários fica indeterminado. É possível obter formalmente a relação entre salários, preço da terra e amenidades diferenciando totalmente as equações (1) e (2). Assim, é possível determinar o impacto das amenidades sobre salários e preço da terra/aluguel.
  • 4
    Thisse (2011)Thisse, J.-F. (2011). Geografia econômica. In B. d. O. Cruz, B. A. Furtado, L. Monasterio, & W. Rodrigues Jr. (Orgs.), Economia regional e urbana: Teorias e métodos com ênfase no Brasil (pp. 17-43). Brasília: IPEA. faz uma revisão de diferentes abordagens regionais e interurbanas, detalhando a tradição iniciada com Von Thunen e ampliada por Alonso (1964)Alonso, W. (1964). Location and land use: Toward a general theory of land rent. Cambridge, MA: Harvard University Press..
  • 5
    Um argumento levantado por estes autores é a maior volatilidade dos preços dos imóveis em comparação com a volatilidade da renda.
  • 6
    No caso brasileiro, também há estudos que tratam da construção destes índices de qualidade de vida (Rocha & Magalhães, 2011Rocha, R. M., & Magalhães, A. M. (2011). Qualidade das amenidades urbanas: Uma estimação da propensão marginal a pagar para as regiões metropolitanas do Brasil. Estudos Econômicos, 41(1), 59-90. http://dx.doi.org/10.1590/S0101-41612011000100003
    http://dx.doi.org/10.1590/S0101-41612011...
    ; Silveira Neto & Menezes, 2008Silveira Neto, R. d. M., & Menezes, T. A. d. (2008). Preferência revelada e arbitragem espacial: Determinando um ranking de qualidade de vida para as regiões metropolitanas do Brasil. Revista Brasileira de Economia, 62(4), 361-380. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-71402008000400001
    http://dx.doi.org/10.1590/S0034-71402008...
    ).
  • 7
    Existem boas revisões na literatura detalhando trabalhos nesta área, veja por exemplo Gyourko, Kahn, e Tracy (1999)Gyourko, J., Kahn, M., & Tracy, J. (1999). Quality of life and environmental comparisons. In P. C. Cheshire & E. S. Mills (Orgs.), Handbook of regional and urban economics: Applied urban economics (Vol. 3, pp. 1413-1454). North Holland.; Biagi et al. (2006)Biagi, B., Lambiri, D., & Royuela, V. (2006, outubro). Quality of life in the economic and urban economic literature (Contributi di Ricerca Crenos Nº 2006/10). Cagliari, Italy: Centro Ricerche Economiche Nord Sud (CRENoS). http://crenos.unica.it/crenos/publications/quality-life-economic-and-urban-economic-literature
    http://crenos.unica.it/crenos/publicatio...
    ou Glaeser e Gottlieb (2009)Glaeser, E. L., & Gottlieb, J. D. (2009). The wealth of cities: Agglomeration economies and spatial equilibrium in the United States. Journal of Economic Literature, 47(4), 983-1028. https://www.jstor.org/stable/40651531
    https://www.jstor.org/stable/40651531...
    . Gyourko e Tracy (1991)Gyourko, J., & Tracy, J. (1991). The structure of local public finance and the quality of life. Journal of Political Economy, 99(4), 774-806. https://www.jstor.org/stable/2937780
    https://www.jstor.org/stable/2937780...
    estimam a importância das condições fiscais de municípios sobre outras variáveis utilizadas como amenidades e conclui que a capacidade fiscal e de fornecimento de bens públicos é tão importante quanto as demais amenidades. Gibbons, Mourato, e Resende (2013)Gibbons, S., Mourato, S., & Resende, G. M. (2013). The amenity value of english nature: A hedonic price approach. Environmental and Resource Economics, 57(2), 175-196. http://dx.doi.org/10.1007/s10640-013-9664-9
    http://dx.doi.org/10.1007/s10640-013-966...
    é um exemplo de aplicação desta metodologia para a Grã-Bretanha.
  • 8
    Existem ainda metodologias relacionadas a preferência revelada como Kahn (1995)Kahn, M. E. (1995). A revealed preference approach to ranking city quality of life. Journal of Urban Economics, 38(2), 221-235. http://dx.doi.org/10.1006/juec.1995.1030
    http://dx.doi.org/10.1006/juec.1995.1030...
    .
  • 9
    Outra possível fonte de erros de medida é a do preço da terra e aluguel dos imóveis. Como grande parte das famílias é proprietária dos imóveis, o mercado de aluguéis restringe-se em média a 25-30% do total das habitações. Para o aluguel refletir o correto preço da terra, há que se assumir um mercado de aluguéis eficientes.
  • 10
    O presente estudo excluiu o arquipélago de Fernando de Noronha dos cálculos devido às especificidades econômicas dessa região de preservação e com controle de pessoas.
  • 11
    Valor do aluguel (em reais). Informação coletada somente para domicílios particulares permanentes alugados. Rendimento mensal domiciliar em julho de 2010 é composto pelo rendimento nominal mensal obtido: com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 no trabalho principal; com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 de outros trabalhos (trabalhos exercidos simultaneamente com o trabalho principal); com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 proveniente de aposentadoria ou pensão; com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 proveniente de programa social bolsa família ou programa de erradicação do trabalho infantil -PETI; com o rendimento bruto do mês de julho de 2010 proveniente de outros rendimentos não enquadrados nas categorias anteriores. Soma dos valores dos rendimentos nominais mensais, dos moradores do domicílio particular, exclusive os dos moradores de menos de 10 anos de idade e daqueles cuja condição do domicílio fosse pensionista, empregado doméstico e parente do empregado doméstico expressa em reais (R$).
  • 12
    Construído a partir das faixas de educação fornecidas no Censo 2010 (ver Tabela A-1 no Apêndice).
  • 13
    Também calculamos o diferencial de salários baseados nas 20.563.771 observações válidas de pessoas e os resultados gerados foram similares.
  • 14
    Os resultados qualitativos não se alteram quando utilizamos matrizes alternativas de peso espacial. O padrão espacial do índice de qualidade de vida, sem variáveis de controle, reportado na Figura 1 também apresenta um padrão de espacial similar.

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Apêndice.

Proxy de Escolaridade

O Censo 2010 não possui a variável número médio de anos de escolaridade como nos CENSOS anteriores. A partir das duas variáveis sobre frequência escolar que não são compatíveis (V0633 - Curso mais elevado que frequentou; e V0629 - Curso que frequenta), foi construída uma variável alternativa a partir da imputação de um número de anos de escolaridade (Tabela A-1). Procedimentos parecidos foram utilizados em Muendler (2007)Muendler, M.-A. (2007, março). Trade and workforce changeover in Brazil (Working Paper Nº 12980). National Bureau of Economic Research (NBER). http://dx.doi.org/10.3386/w12980
http://dx.doi.org/10.3386/w12980...
and Cravo, Becker, e Gourlay (2014)Cravo, T. A., Becker, B., & Gourlay, A. (2014). Regional growth and SMEs in Brazil: A spatial panel approach. Regional Studies, 49. http://dx.doi.org/10.1080/00343404.2014.890704
http://dx.doi.org/10.1080/00343404.2014....
. A partir dessa metodologia, apresentada na Tabela A-1, o número médio de anos de escolaridade foi estimado em 7,45 e essa variável foi usada na equação (6).

Tabela A-1
Proxy de escolaridade.
Tabela A-2
Amenidades estimadas a partir das características dos domicílios e seus responsáveis.

Resultados alternativos: Ranking de Amenidades Ajustado

O ranking de amenidades apresentado na Tabela A-2 utilizou o maior número de variáveis explicativas na equação de salários, incluindo número médio de anos de escolaridade e idade. Contudo, a inclusão dessas variáveis em logaritmo na estimação na equação (6) reduz o número de observações, pois todos os analfabetos são excluídos da amostra, além dos campos associados a essas variáveis sem informações válidas.

Assim o diferencial de salários foi calculado com base em 3.777.049 observações, com a média de rendimento mensal da amostra de R$2.582,06. Assim, com o intuito de considerar as observações dos analfabetos, foi estimada uma versão reduzida da equação (6) sem considerar o logaritmo da idade e do número de anos de escolaridade. A estimação alternativa foi baseada em 4.036.682 observações e gerou uma medida alternativa de amenidades com correlação de 0,9955 com a medida apresentada na Tabela A-2.

A Figura A-1 e a Tabela A-3 apresentam um gráfico e o ranking baseado na medida de amenidades alternativa, respectivamente.

Figura A-1
Resultados alternativos: Associação entre Aluguéis e Rendimentos (R$).

Tabela A-3
Amenidades: estimadas alternativas a partir das características dos domicílios e seus responsáveis.

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    Jan-Mar 2019

Histórico

  • Recebido
    09 Nov 2015
  • Aceito
    09 Ago 2018
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