Interações e encadeamentos setoriais com os modais de transporte: uma análise para diferentes destinos das exportações brasileiras

ARTIGOS

Interações e encadeamentos setoriais com os modais de transporte: uma análise para diferentes destinos das exportações brasileiras

Admir Antônio Betarelli Junior^I; Suzana Quinet de Andrade Bastos^II; Fernando Salgueiro Perobelli^III

^IDoutorando CEDEPLAR/UFMG

^IIPrograma de Pós-graduação em Economia Aplicada - FE/UFJF

^IIIPrograma de Pós-graduação em Economia Aplicada - FE/UFJF

RESUMO

Este artigo analisa as interações e os encadeamentos da estrutura produtiva com os modais de transporte para diferentes destinos das exportações brasileiras através da utilização de uma matriz híbrida de insumoproduto do ano de 2005. Assim, calculam-se os coeficientes de requerimentos, os índices de Rasmussem-Hirshman, as estatísticas de variabilidade e o campo de influência. Dentre os resultados alcançados, as exportações para o Aladi e Mercosul são dependentes da oferta ferroviária, a interdependência rodoviária é bem distribuída e o modal marítimo classifica-se como modal-chave para as exportações para China, Nafta e União Européia. Ademais, o minério de ferro se destaca sobre a demanda de todos os modais quando exporta à China.

Palavras-chave: Insumo-produto; coeficientes de requerimentos; encadeamentos; modais de transportes; exportação.

ABSTRACT

The main aim of this paper is to construct a complete analysis of exports and the transportation modals in the Brazilian economy. The global analysis will be based on the followed indicators: requirement coefficients, Rasmussem-Hirshman linkages, variability indexes and Field of Influence. The main results show that exports to ALADI and Mercosur are dependent on rail services, the road's interdependence is well distributed and modal maritime represent the key-modal for the exports to China, NAFTA and European Union. Moreover, the iron ore stands on the demand for all modals when exporting to China.

Palavras-chave: input-output model; requirements coefficients; linkages; modals of transports; exports.

JEL classification: C67; R40

1 Introdução

Do ponto de vista econômico, o transporte é um setor de serviço ou uma demanda intermediária utilizada, em particular, para as transações de compra e venda de produtos intermediários ou finais entre os setores. Dessa maneira, as transferências físicas (nacional ou internacional) que se processam dessas transações setoriais, demandam algum meio de transporte (caminhão, trem, avião, navio, navegação fluvial, entre outros).

Para Haddad (2006) os impactos dos investimentos em transporte podem ser diferentes em várias regiões. Além de refletir na produtividade sistêmica, melhorias na infraestrutura de transporte podem provocar economia de escala e de acessibilidade (i.e. expansão do acesso a mercados - produtos e insumo). Esses resultados, associados a uma intervenção espacialmente localizada, podem aumentar as vantagens competitivas de uma região. Para o autor, em virtude da existência de correlação espacial entre as regiões, as intervenções de infraestrutura em uma região têm impacto sobre outras regiões. Tal observação é importante para a avaliação dos impactos de políticas de transporte num ambiente em que existem relações de complementaridade e competição.

Betarelli-Junior (2007) faz um exercício utilizando a estatística de autocorrelação espacial I de Moran e observa que, para o caso brasileiro, a distribuição da riqueza econômica (per capita) está imbricada com a organização espacial da infraestrutura de transporte. O autor conclui que, embora seja complexo definir causa e efeito entre a distribuição geográfica do PIB per capita e da infraestrutura de transporte, estas variáveis revelam, na grande maioria, similaridade espacial, reforçando as desigualdades entre as regiões. O autor salienta que a assimetria da organização espacial da economia brasileira está envolvida com o grau de disponibilidade e qualidade dos segmentos de infra-estrutura.

De acordo com Reitveld (1989), o crescimento regional não é apenas reflexo dos fatores privados de produção, tais como capital e trabalho, mas também da infraestrutura. Nesse sentido, o governo pode agir passivamente no que tange aos investimentos em transportes quando se verificam gargalos devido à expansão das atividades produtivas (agricultura, indústria e serviços) ou, numa forma ativa, quando o próprio governo utiliza a infraestrutura como impulsionador do crescimento regional ou nacional (por exemplo, agir em regiões estagnadas). Conforme Fromm (1968), tais investimentos são de competências públicas, uma vez que o risco de investir numa aparelhagem fixa de transporte, mas não no material rodante, é elevado; isso porque o capital inicial exigido é geralmente grande, enquanto que a estimativa de demanda potencial é complicada.

Gonçalves & Kawamoto (1995) e Martins (2001) destacam que a previsão da demanda de transporte pode ser uma importante ferramenta para subsidiar ações de planejamento, em particular, dos transportes de cargas, pois permite apontar possíveis estrangulamentos e auxiliar os investimentos e melhorias em infraestrutura de transporte.

Nesse sentido, estudos de demanda dos modais de transporte potencializam a otimização dos recursos disponíveis nas ações de planejamento público diante dos elevados recursos e riscos de investimentos no sistema de transporte. No Brasil, as ações passivas de planejamento em transporte tem sido predominante, pois se observa historicamente uma contínua perda da participação relativa dos investimentos de transporte frente ao Produto Interno Produto (PIB).

De acordo com Almeida (2003), entre 1960 e 1980, os investimentos em transportes passaram de 6,7% para 1,7% do PIB. As crises, associadas ao esgotamento da estratégia de substituição de importação e à inflação, provocaram uma deterioração contínua nesse tipo de investimento (Toyoshima & Ferreira 2002). Conforme Betarelli-Junior (2007), entre 1996 a 2000, as relações dos investimentos federais em transportes com a riqueza nacional se mantiveram, praticamente, no mesmo patamar (em 2000, ela representou 0,20% do PIB). De 2011 a 2014, o programa de aceleração de crescimento (PAC 2) projeta investimentos para a infraestrutura de transporte na ordem de R$ 104,5 bilhões (Casa Civil 2011). O programa prevê um crescimento médio de 5,5% do PIB e, dessa maneira, o montante dos investimentos para transporte poderá registrar uma média de 0,28% do PIB.

Nessa perspectiva, a oferta da infraestrutura de transporte no Brasil se degrada à medida que as pressões das exportações sobre a demanda dos modais de transporte (aéreo, rodoviário, ferroviário, fluvial e marítimo) aumentam, visto que essas provocam uma natural depreciação do capital físico (infraestrutura) e podem gerar pontos de estrangulamentos (congestionamento rodoviário e portuário, falta de vagões, aumento do tempo de estocagem desnecessário, entre outros) que comprometam os fluxos de movimentação de carga das atividades setoriais brasileiras com os mercados interno e externo.

Estudos direcionados à demanda das exportações sobre os modais rodoviário, ferroviário, fluvial, aéreo e marítimo no Brasil corroboram para novas decisões de planejamento. Sobre a ótica dos planejadores públicos, um aspecto interessante refere-se às interações e os efeitos de encadeamentos das exportações sobre o sistema produtivo com os modais de transporte. A análise dessas repercussões potencializa um mapeamento dos elos entre a estrutura produtiva com os modais de transporte, indicando não somente as pressões setoriais de demanda sobre os modais, como também a forma que tais pressões ocorrem quando o Brasil exporta para diferentes parceiros comerciais: Mercosul, Aladi (menos Mercosul)¹, China, Nafta e União Européia. Esses destinos representam aproximadamente 75% do total das exportações monetárias (US$) em 2005.

Neste contexto, o trabalho objetiva mapear as interações e os encadeamentos da estrutura produtiva com os modais de transporte para diferentes destinos das exportações brasileiras através da utilização de uma matriz híbrida de insumo-produto para o ano de 2005. Para tanto, será empregada as técnicas metodológicas: coeficientes de requerimentos, índice de Rasmussen-Hirschman, estatísticas de variabilidade e campo de influência.

Além dessa seção introdutória, esse trabalho se organiza em mais quatro seções. A segunda apresenta a metodologia. A terceira seção aborda a base de dados utilizada para aplicação do modelo e, na quarta, são discutidos os resultados alcançados. Por fim, são tecidas as conclusões, salientando as contribuições e os principais resultados do trabalho.

2 Metodologia

2.1 Modelo de insumo-produto

A análise das interações intersetoriais é realizada a partir dos princípios do modelo de insumo-produto (IP) de Wassily Leontief (Miller & Blair 2009). Contudo, na matriz deste modelo são introduzidos valores físicos e endogenei zados os vetores das exportações desagregadas, resultando no modelo híbrido fechado² de insumo-produto.

Os primeiros trabalhos que aplicaram essa metodologia estavam ligados às questões energéticas (Gowdy & Miller (1987); Machado (2002); Miller & Blair (2009)). Segundo Bullard & Herendeen (1975) e Casler & Blair (1997), o modelo de insumo produto em unidades híbridas é a formulação mais consistente para a aplicação de modelos de insumo-produto de natureza físicoeconômica, em particular, o uso de energia.

De acordo com Hawdon & Pearson (1995) e Zhang & Folmer (1998), algumas vantagens podem ser destacadas no modelo: permite a incorporação de fluxos físicos e monetários e possibilita implementar análises de impacto. Todavia, como no modelo tradicional, este modelo exibe as mesmas limitações: coeficiente tecnológico constante, retornos constantes de escala, demanda final definida exogenamente e preços rígidos.

Embora esse modelo tenha sido utilizado para questões energéticas, nada impede a sua extensão para outras áreas (e.g. transporte). Para a aplicação de um modelo híbrido, primeiro, se incorpora como setores, sob a forma de vetorlinha, a movimentação de carga (toneladas transportadas para a exportação) dos modais de transporte (marítimo, fluvial, aéreo, ferroviário e rodoviário) na matriz de consumo intermediário. E, em seguida, para respeitar a necessária simetria dessa matriz, são endogeneizadas as exportações setoriais (desagregadas por modais de transporte) da demanda final (vetor-coluna).A partir desta nova estrutura, o cálculo dos requerimentos se baseia em Perobelli et al. (2006).

Essas mudanças, que envolvem a inclusão de vetores-linhas e a endogenização das exportações setoriais de cada modal de transporte no modelo, serão consideradas e aplicadas independentemente para cada destino das exportações. Assim, haverá uma matriz de insumo-produto híbrida para o Aladi, China, Mercosul, Nafta e União Européia.

A matriz do consumo intermediário será estruturada por quatro submatrizes:

em que Z: consumo intermediário em valores monetários [2(n + 5)], EQ: exportações monetárias por modais de transporte endogeneizadas (n x 5), E_R: toneladas transportadas por modal de transporte para a exportação (5 x n) e E = 0_5x5.

Nesse momento vale a pena analisar o sentido da endogeneização do vetor de exportações (ER e EQ) na matriz de consumo intermediário. No caso do vetor ER, o sentido econômico pode ser explicado da seguinte forma: a análise da matriz de insumo-produto pela coluna mostra os insumos necessários (e.g. insumos intermediários, mão-de-obra, capital, outros custos) para a produção de um determinado setor. Como se utiliza um modelo híbrido, o vetor ER expressa o uso do insumo transporte por parte dos setores da economia. Isso é semelhante à idéia de margens de transportes que em diversas matrizes de insumo-produto faz parte do componente "outros custos". Assim, nesse modelo hibrido as margens de transporte foram incorporadas no quadrante de uso intermediário na forma física (toneladas transportadas por modal de transporte).

No caso do vetor E_C (exportações em valores monetários) o sentido econômico pode ser explicado como: ao analisar os fluxos de linhas nas matrizes de insumo-produto verifica-se o destino das vendas, que pode ser para consumo intermediário ou demanda final. Assim, o vetor E_C também está representando o destino da vendas.

Na expressão (1), a submatriz E aborda as toneladas transportadas entre os modais de transporte que foram utilizados até os locais de embarque das exportações. Assim, cada elemento dessa submatriz mede o volume da operação de transbordo (desembarque e embarque). No entanto, devido às restrições de dados, as operações de transbordos não são consideradas e, os elementos dessa matriz registram valores nulos.

Com essas modificações tem-se a notação matricial do valor bruto da produção:

2.2 Coeficientes de requerimento: modelo híbrido de insumo-produto

Diante da expressão (2), definindo = diag(*), é possível construir a matriz híbrida de coeficientes de requerimento direto da seguinte forma:

Seguindo os passos tradicionais do modelo de insumo-produto (IP), tem-se:

na qual representa a matriz inversa de Leontief e a matriz de identidade.

Os elementos da matriz se traduzem em requerimentos totais. E, deduzindo os efeitos iniciais, temos os coeficientes de requerimento líquido total:

A partir das matrizes e é possível calcular os coeficientes de requerimentos indiretos no modelo híbrido, ou seja:

Assim, as matrizes , e provêm informações numéricas sobre a estrutura de interdependência direta, total e indireta, existente entre as atividades produtivas. Ademais, essas interdependências são analisadas sob a ótica das vendas nas submatrizes AE_R, RE_R e QE_R.

Os elementos da submatriz QE_R indicam quais setores que exercem alto peso sobre a demanda dos modais de transporte. Esses elementos mostram um adicional em toneladas transportadas por um modal quando há uma variação em uma unidade monetária³ dos demais componentes da demanda final.

Contudo, nessa análise não se distingue se este adicional de toneladas foi gerado por efeito direto ou efeito indireto. Para tanto, calcula-se a participação dos coeficientes de requerimentos diretos (AE_R) e de indiretos (RE_R) nos coeficientes totais (QE_R). A análise entre os elementos das submatrizes AE_R e RE_R identifica as atividades setoriais que revelam maior poder de multiplicação sobre a demanda dos modais de transporte. Para que um setor econômico registre um maior poder de multiplicação, os coeficientes indiretos (RE_R) devem ser predominantes nos coeficientes totais.

2.3 Os Índices de Rasmussen-Hirschman (R-H)

Embora os coeficientes de requerimentos (intensidade de uso) diretos, indiretos e totais indiquem as interdependências entre os setores e os modais de transporte, não revelam os efeitos de encadeamentos presentes nessas interações. Como meio de suprir esta lacuna, primeiramente, são calculados os índices de Rasmussen-Hirschman (R-H) em cada uma das cinco matrizes híbridas.

Os valores desses índices indicam as atividades produtivas que ostentam maior poder de encadeamento dentro da economia. Os índices descrevem, por um lado, os efeitos de encadeamento para trás (backward linkages) e para frente (forward linkages) (Guilhoto et al. 1994, Toyoshima & Ferreira 2002). A combinação desses índices de ligação para trás e para frente pode resultar na classificação da atividade como setor-chave da economia. Segundo Perroux (1955), o setor-chave é aquele que apresenta maior poder de encadeamento para frente e, ou, para trás, de modo que o aumento do investimento nesse setor tem efeitos multiplicadores sobre a renda maiores que a média das atividades produtivas.

Numa analogia, os índices R-H dos modais de transporte se traduzem, por um lado, na dependência das exportações setoriais por um modal de transporte (encadeamento para trás), e por outro, a dependência de oferta do modal em relação à exportação das atividades econômicas para exportar (encadeamento para frente).

Para o cálculo dos índices de ligação para trás (poder de dispersão) e para frente (sensibilidade de dispersão) utilizam-se os coeficientes () da matriz Inversa de Leontief []. Com isso, tem-se:

onde representa a média de todos os coeficientes da matriz Inversa de Leontief , refere-se ao total dos coeficientes pela ótica de compra, e corresponde ao total dos coeficientes pela ótica de venda.

O índice de ligação para trás (U_j) determina o quanto um setor compra dos demais. Se U_j > 1, isto significa que, quando há uma variação na demanda final do setor j, o mesmo gera uma compra de insumos acima da média na economia, revelando fortes encadeamentos para trás (letra "B").

O índice de ligação para frente (U_i) descreve o quanto o setor i vende para o restante da economia. Se Ui > 1, então, neste caso, o índice mostra que, diante de uma variação na demanda final de todas as atividades econômicas, a produção do setor i aumenta acima da média na economia (letra "F"). Tal fato aponta que o setor i tem uma dependência acima da média da produção de outros setores.

Pela análise restrita de McGilvray (1977), se um determinado setor apresentar as letras "B" e "F", i.e., se os valores de U_j e U_i de um setor forem superiores a uma unidade, isto significa que o mesmo é considerado como "setorchave", visto que provoca um efeito de encadeamento de compra e venda acima da média na economia.

2.4 Estatísticas de variabilidade

Uma das deficiências dos índices R-H refere-se ao fato dos mesmos não indicarem se os efeitos de encadeamento acima da média de uma determinada atividade produtiva afetam um número alto de setores. Em outras palavras, embora uma atividade possa exibir U_j > 1 e/ou U_i > 1, isto não implica que o impacto dessa atividade, diante de uma variação na demanda final, possa atingir um número alto de setores. Dessa forma, para suprir esta deficiência, utilizam-se as medidas de estatísticas de variabilidade, como segue:

Os valores de associam-se ao índice de poder de dispersão (U_j). Quanto menor for esta medida de estatística, maior será o número de setores atingidos pela variação na demanda final do setor j. Assim, se o setor apresentar a letra "B" (U_j > 1) e um baixo, isto significa que a atividade tem grande poder de dispersão e atinge muitos setores na economia (Haddad 1999, Toyoshima & Ferreira 2002).

Na medida de estatística , adjunta ao índice de sensibilidade à dispersão (U_i ), quanto menor for o valor, maior será o número de atividades atendidas pelas vendas do setor i. Nesses termos, se um setor exibe a letra "F " (U_i >1) e um Vi baixo, o mesmo apresenta grande sensibilidade à dispersão e atinge um grande número de atividades produtivas.

Conforme Toyoshima & Ferreira (2002), se ambas as medidas e forem baixas, logo a interdependência da atividade com os demais setores é bem distribuída.

2.5 Campo de influência

As medidas de estatísticas de variabilidade indicam se os efeitos de encadeamento de um setor afetam um número relativamente alto de atividades no sistema produtivo. Contudo, não permitem visualizar quais são os principais elos que podem provocar maior impacto dentro da economia. Como forma de superar esse problema, utiliza-se o enfoque do campo de influência desenvolvido por Sonis & Hewings (1994) apud Guilhoto et al. (1994). Segundo Silva et al. (2007) e Rodrigues et al. (2007), o conceito de campo de influência mostra como se distribuem as mudanças dos coeficientes tecnológicos como um todo na economia, averiguando quais relações entre os setores são mais importantes dentro do processo produtivo.

Para o cálculo do campo de influência de cada coeficiente tecnológico, é necessário criar uma matriz de variações incrementais do coeficiente (E). Assim, define-se a matriz E = |εt_ij| sob a seguinte condição:

Definido ε_ij, soma-se com o coeficiente tecnológico correspondente a fim de calcular a nova matriz de Inversa de Leontief, ou seja,

Para pequena variação em um único coeficiente tecnológico, o campo de influência pode ser aproximado por

na qual F(ε_ij) é a matriz (n + 5 × n + 5) do campo de influência do coeficiente tecnológico ⁴ é a matriz de Leontief calculada a partir da matriz híbrida (IP).

Com cada matriz F(ε_ij) , têm-se as influências totais associadas aos coefici entes tecnológicos:

Os maiores valores de S_ij são os coeficientes que revelam maiores Campo de Influência. Neste trabalho, atribuí-se para eij um valor de 0,001, conforme Silva et al. (2007).

3 Base de dados

A matriz de insumo-produto utilizada, como primeira base de dados, corresponde os dados mais recentes das contas nacionais disponível no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Ela é composta por 110 produtos e 55 setores econômicos para Brasil do ano de 2005. Com essa matriz duas mudanças foram feitas. Primeiramente, em vista dos objetivos desse trabalho, a matriz foi convertida para uma estrutura 55 por 55 setores. Segundo, os 16 setores non-tradeables⁵ observados na matriz foram desconsiderados porque não demandam os modais de transporte de carga para as suas exportações. Portanto, excetuando esses 16 setores e incluindo os 5 modais de transporte, a matriz foi estruturada em 44 setores por 44 setores⁶.

Na metodologia foi discutido o processo de endogenização das exportações monetárias e a inclusão das toneladas transportadas para as exportações de cada modal, formando assim o modelo fechado híbrido de insumo-produto. Dessa maneira, para atender esses procedimentos metodológicos, utilizou-se, como segunda base de dados, os registros monetários e físicos (toneladas) dos cinco destinos das exportações desagregados em vias de transporte do sistema AliceWeb do Ministério do Desenvolvimento da Indústria e Comércio (MDIC) para o ano de 2005.

Os dados das exportações, por modais de transporte, tanto em termos monetários como físicos, computam a modalidade utilizada para o transporte da mercadoria a partir do local de embarque (porto, aeroporto, terminal ferroviário dentre outros) para o exterior. Entretanto, não captam por qual modal as mercadorias foram transportadas até esses locais de embarque. Haynes et al. (2005) diferenciam estes modais entre trans-border transport e domestic transportation.

Diante da ausência do transporte doméstico (domestic transportation) nos dados das exportações do MDIC, Betarelli-Junior (2007) descreveu um procedimento para estimá-los. O autor apresenta três passos básicos: (i) averiguar os locais de embarque das exportações embarcadas por diferentes vias de transporte (trans-border transport), (ii) identificar os acessos logísticos desses locais, e (iii) pesquisar como as mercadorias foram transportados até os locais de embarque (domestic transportation). Tais passos foram adotados para cada um dos 5 destinos das exportações. Entretanto, ao invés de realizar todos esses passos ao nível dos 97 capítulos de Nomenclatura Comum do Mercosul (NCM), conforme Betarelli-Junior (2007), realiza-se a desagregação para 7380 mercadorias NCMs.

Após a estimativa das toneladas transportadas até os locais de embarque para a exportação por modal (domestic transportation), tais toneladas foram agrupadas com aquelas transportadas pelos modais após o embarque das exportações (trans-border transport), obtendo-se o total de toneladas transportadas de cada mercadoria NCM por modal para cada um dos 5 destinos das exportações brasileiras.

Numa etapa seguinte, realizou-se a compatibilização entre as mercadorias NCMs e os 39 setores econômicos da matriz de insumo-produto. Esse ajustamento se baseou na correspondência atualizada em 2009 entre as mercadorias NCM e a Classificação Nacional de Atividade Econômica (CNAE 2.0) do IBGE (MDIC 2011). Dessa maneira, foi possível obter as toneladas transportadas por modal de cada setor econômico em diferentes destinos das exportações (Apêndice Apêndice A).

O Apêndice Apêndice A apresenta o total de peso transportado e estimado para a exportação pelos modais de transporte por atividade produtiva em diferentes destinos. Os dados são exatamente os valores físicos da matriz híbrida de insumo-produto. Ademais, segundo Betarelli-Junior (2007), esses valores físicos detêm algumas limitações, como: ausência da distância percorrida pelos modais [toneladas-quilômetros úteis (TKU)], desconsidera o sistema de cabotagem, e não capta plenamente a intermodalidade e/ou multimodalidade.

4 Resultados e discussões

Nesta seção serão apresentados os principais resultados e discussões, respectivamente, dos coeficientes de requerimentos (totais, diretos e indiretos), dos índices de Rasmussen-Hirschman, das Estatísticas de Variabilidade e do Campo de Influência.

4.1 Coeficientes de requerimentos

A análise dos requerimentos totais possibilita averiguar quais são os setores que mais exercem peso sobre a demanda dos modais de transporte. O critério de seleção desses coeficientes são aqueles que apresentam valores acima da média. Além disso, quando decompostos esses requerimentos, se os efeitos indiretos forem predominantes frente aos diretos, as atividades produtivas revelam alto poder de multiplicação sobre a demanda desses modais. As atividades com significativo requerimento total e alto poder de multiplicação tendem a exercer as mais fortes pressões sobre os modais de transporte.

ATabela1 apresenta os coeficientes de requerimento total de cada destino das exportações e indicam quais são as atividades produtivas que exercem alto peso (acima da média) sobre a demanda aeroportuária. Quando o Brasil exporta para o Mercosul, o setor Cimento (24) exerce um peso significativo sobre este modal. O seu coeficiente é de 0,0012, o que significa dizer que, quando há uma variação de R$ 1 milhão de reais, ele tende a provocar uma pressão de 1.2 toneladas nesse modal. Em 2005, 99% das toneladas exportadas de cimentos comuns por vias aéreas foram feitas pelo aeroporto internacional de Ponta Porã (MS) (8.265 toneladas). Em certa medida o valor do requerimento total é influenciado pelos dados do MDIC, contudo ele também fornece os efeitos indiretos captados nas interações do sistema produtivo brasileiro.

Observa-se também que as atividades Peças e acessórios automotores (37) e Artefatos de couro e calçados (10) também exercem peso significativo sobre a demanda aérea quando exportam para o Nafta e a União Européia. Máquinas e equipamentos (29), por sua vez, apresentam um requerimento total de 0,0003 nas exportações para o Nafta. São atividades que caracteristicamente exibem alto valor adicionado na fabricação de seus produtos e, portanto, baixa relação entre peso e valor monetário. Por outro lado, os setores Minério de ferro (4) e Agricultura, silvicultura e exploração florestal (1) tendem a exercer peso significativo na demanda deste modal quando são vendem para a União Européia.

Decompondo os requerimentos totais dessas atividades produtivas, que são representativas no peso da demanda do transporte aéreo, nota-se que os efeitos diretos apresentam participações acima de 70% para a grande maioria, indicando um baixo poder de multiplicação⁷ sobre a demanda desse modal (Tabela 1). Tal fato retrata a predominância dos efeitos de primeira ordem diante de mudança da demanda final.

A exceção repousa no setor de Minério de Ferro (4), cujo efeito indireto é proeminente na composição do requerimento total aéreo (participação de 100%). Assim, esse setor tende a exercer as mais fortes pressões sobre a demanda do modal aéreo. Vale ainda enfatizar que esse tipo de resultado estaria oculto se fosse analisado somente os dados do Apêndice Apêndice A, potencializando falhas por não captar os efeitos indiretos das interdependências setoriais com os modais de transporte.

Conforme a Tabela 2, o setor Outros da indústria extrativa (5) quando exporta para o Nafta e para a União Européia, exerce um maior peso nas navegações fluviais, porque atinge um requerimento total de 0,73 e 0,13, respectivamente. Para cada R$ 1 milhão nas exportações desse setor para os referidos destinos, tende a gerar direta e indiretamente 738 toneladas e 136 toneladas de movimentação no transporte fluvial. Em 2005, o porto de Santarém (PA), que tem acesso ao rio Tapajós e à rodovia BR-163, exportou em torno de 4800 mil toneladas de minério de alumínio (bauxita não calcinada) pelas vias fluviais, o que justifica um requerimento total bem acima dos demais setores e destinos.

Para esses mesmos destinos das exportações brasileiras, nota-se que os setores Outros minerais não-metálicos (25) e Produtos da madeira (11) exibem um requerimento total expressivo no modal fluvial. Dentre as explicações para o setor Produtos da madeira (11) sobre as navegações fluviais deve-se ressaltar a grande movimentação de carga de madeira nos rios Tapajós, Amazonas e Taquarí-Lagoa dos Patos. Essas movimentações são, principalmente, oriundas das operações dos portos: Santarém, Manaus e Rio Grande.

Analisando exclusivamente as exportações com destino ao Nafta, verificase que setores como a Metalurgia dos não-ferrosos (27), Cimento (24) e Produtos químicos (16) revelam um requerimento total médio de 0,037 do modal fluvial. Por outro lado, o setor de Minério de ferro (4) exibe requerimentos totais significativos no modal fluvial em 3 destinos de exportações: União Européia (0,089), Mercosul (0,091) e China (0,302).

Na decomposição percentual dos requerimentos totais mais significativos do modal fluvial, observa-se que o setor Outros da indústria extrativa (5) apresenta um moderado ou baixo poder de multiplicação sobre a demanda fluvial quando exporta para o Nafta (efeito direto de 56,7%) e para a União Européia (efeito direto de 88,5%).

Com exceção das exportações para o Mercosul, observa-se que o setor Minério de ferro (4), além do significativo requerimento total, provoca grandes efeitos indiretos sobre a demanda do modal fluvial à medida que exporta para a China e União Européia (participação acima de 77%). Nesse sentido, a atividade Minério de ferro tende a provocar as mais fortes pressões sobre a demanda fluvial quando exporta para esses dois destinos. Para os setores Produtos químicos (16), Outros mineiras não-metálicos (25) e Metalurgia de metais não-ferrosos (27), tal observação se equivale as vendas para o Nafta.

Mesmo com um significativo requerimento total quando exporta para o Nafta e para a União Européia, a atividade Produtos de madeira (11) apresenta um baixo poder de multiplicação sobre a navegação fluvial (40,3% e 62,5% de efeito direto, respectivamente). Entretanto, quando tal atividade exporta para o Mercosul, o seu poder de multiplicação na demanda desse modal é alto (99% de efeito indireto).

A análise dos requerimentos do modal rodoviário, conforme a Tabela 3 evidencia o setor Minério de Ferro (4) como sendo o mais representativo nas exportações para a China, Nafta e União Européia (0,33, 0,18 e 0,48, respectivamente). Tais requerimentos indicam que um adicional de R$ 1 milhão nas exportações para esses destinos tende a gerar um acréscimo de mais de 180 toneladas pelas rodovias brasileiras.

Nas exportações com destino ao Nafta e a União Européia, constata-se que as atividades Outros minerais não-metálicos (25), Fabricação de aço e derivados (26) e Produto de madeira (11) apresentam um requerimento total médio de 0,10. Por outro lado, o setor Defensivos Agrícolas (19) registra um requerimento total de 0,08 nas vendas para o Mercosul. Para esse destino, verifica-se uma concentração de produtos como superfosfato e adubos e fertilizantes, ambos embarcados, sobretudo, pelo porto de Santos e o porto rodo-ferroviário de Foz do Iguaçu (acima de 80%) (MDIC 2011).

Além desses setores, avaliando isoladamente cada um dos destinos das exportações, têm-se outras atividades com peso significativo na demanda do modal rodoviário. Para as exportações com destino ao Nafta também se constata setores como Cimento (24) e Metalurgia de metais não-ferrosos (27) e Outros da Indústria Extrativa (5). Nas exportações para a União Européia, observam-se as atividades Agricultura, silvicultura, florestal (1), Alimentos e Bebidas (6), Produtos do fumo (7) e Álcool (15). Portanto, existe um conjunto maior de atividades que tendem a exercer fortes pesos na demanda do modal rodoviário.

Entretanto, à medida que se analisa as distribuições entre os efeitos diretos e indiretos desses requerimentos totais mais proeminentes, averigua-se que a maioria apresenta um baixo ou moderado poder de multiplicação sobre a demanda rodoviária (Tabela 3). Por exemplo, as atividades Produtos de madeira (11) e Outros minerais não-metálicos (25), mesmo com um requerimento total expressivo, geram um baixo ou moderado poder de multiplicação na demanda rodoviária à medida que vende para o Nafta e para a União Européia (efeito direto acima de 60%).

Apenas quando a atividade Minério de ferro (4) exporta para a China e a União Européia que tende a provocar um alto poder de multiplicação na demanda rodoviária, visto que a participação dos efeitos indiretos são superiores a 70%. Da mesma maneira, também se verifica que o setor Fabricação de aço e derivados (26) apresenta efeito indireto acima de 80%. Assim, esses dois setores, considerando os referidos destinos, tendem a provocar as mais fortes pressões sobre a demanda rodoviária.

Nos requerimentos totais do modal ferroviário constata-se a predominância de setores tradicionais no uso do próprio modal para a realização das suas exportações, como os setores que produzem minério de ferro, aço ou aqueles que produzem cereais e sementes, grãos e frutos oleaginosos para exportação no Brasil. De acordo com a Tabela 4, quando o setor Minério de Ferro (4) exporta para todos os destinos, porém principalmente para a China e União Européia, seus requerimentos totais registram valores acima 5,3. O requerimento total máximo desse setor está associado com as vendas para a China, cujo valor de 9,78 indica que, para cada R$ 1 milhão adicional nas exportações para esse destino, causa uma ampliação de 9788 toneladas de movimentação nas ferrovias brasileiras. Em 2005, os portos de São Luis, de Vitória e de Sepetiba foram os principais locais de embarque dessas exportações e dão acesso para as companhias EFC, EFVM, FCA e MRS.

Com valores inferiores de requerimentos, se verifica que as atividades Outros da indústria extrativa (5) e Fabricação de aço e derivados (26) exibem pesos significativos no modal ferroviário, principalmente, quando exportam para a China, Nafta e União Européia. Os setores Agricultura, silvicultura, florestal (1) e Outros minerais não-metálicos (25) pressionam a demanda ferroviária à medida que exportam para a China e União Européia. Em 2005, observou-se que o setor Agricultura, silvicultura, florestal (1) exportou essencialmente sementes oleaginosos e grãos pelos portos de Santos e Paranaguá (PR) (acima de 70% do total) com acesso as companhias MRS, FERROBAN, FERRONORTE e ALL.

Para as exportações destinadas à China, existem mais cinco setores que registram requerimentos significativos: Produtos do fumo (7), Produtos de metal (28), Máquinas e equipamentos (29), Eletrodomésticos (30) e Peças e acessórios automotores (37).

Grande parcela do requerimento total do Minério de ferro (4) para as exportações com destino a China se deve aos efeitos indiretos, cerca de 75%. Já para os demais destinos constata-se certa predominância dos efeitos diretos. Assim, as interações entre esse setor com os demais do sistema produtivo provocam acréscimos na demanda ferroviária quando exporta para a China, cujas interações são refletidas nos efeitos indiretos. Vale destacar que tal resultado estaria oculto numa análise direta do Apêndice Apêndice A.

De forma similar, constata-se que as atividades Agricultura, silvicultura, florestal (1), Produtos do fumo (7), Produtos de metal (28), Máquinas e equipamentos (29), Eletrodomésticos (30) e Peças e acessórios automotores (37) apresentam participações de efeito indireto acima dos 82% para as exportações para a China. Os setores Outros minerais não-metálicos (25), Fabricação de aço e derivados (26) também revelam alto poder de multiplicação sobre a demanda ferroviária nas exportações para a China e União Européia. Portanto, todos esses setores e o setor Minério de Ferro (1) são aqueles que tendem a exercer as mais fortes pressões no modal ferroviário, em virtude da combinação: requerimento total significativo e alto poder de multiplicação de demanda.

Como a demanda está sendo avaliada pelas toneladas transportadas para as exportações, notoriamente os setores que mais demandam o modal ferroviário também serão aqueles que mais demandarão o modal marítimo. A Tabela 5 revela essas similaridades e os requerimentos do modal marítimo. De acordo com a Tabela 5, o setor Minério de Ferro (4) é o setor que mais pesa sobre a demanda marítima, com destaque para exportações embarcadas a China (10,15) e a União Européia (5,820).

Em patamares menores nesses dois destinos, atividades como Agricultura, silvicultura, florestal (1), Produtos do fumo (7) e Outros da indústria extrativa (5) se destacam. Esses três setores juntos apresentam um requerimento total médio de 0,198, cujo valor indica que, diante de uma variação positiva de R$ 1 milhão das exportações para a China ou a União Européia, provoca um acréscimo de 198 toneladas via transporte marítimo. Em 2005, as exportações de Minério de Ferro (4) foram majoritariamente embarcadas no porto de Sepetiba (RJ) (à China), do Rio de Janeiro (ao Nafta) e de São Luis (MA) (União Européia).

Por outro lado, estendendo a análise para as exportações destinadas ao Nafta, averigua-se que Outros minerais não-metálicos (25) e Fabricação de aço e derivados (26) registram também pesos acima da média sobre a demanda das navegações marítimas. Ademais, considerando somente os requerimentos totais com destino a União Européia, têm-se mais dois setores representativos, a saber: Alimentos e Bebidas (6) e Celulose e produtos de papel (12). Para as exportações com destino a China, as atividades Produto de metal (28), Máquinas e equipamentos (29), Eletrodomésticos (30) e Peças e acessórios automotores (37) também exercem fortes pesos na demanda marítima.

Em todas essas atividades, a concentração de demanda sobre o modal marítimo se deve, por um lado, ao volume de carga transportada e por este modal ser o único capaz de transportar mercadorias, em larga escala, em longo curso e a um custo menor além das fronteiras da América do Sul (Ferreira 1989, Betarelli-Junior 2007).

Nas decomposições em efeitos direto e indireto, de acordo com a Tabela 5, observa-se que o setor Minério de Ferro (4), embora seja proeminente nos requerimentos totais em todos os destinos, exerce um alto poder de multiplicação sobre a demanda marítima quando suas mercadorias são vendidas para a China (efeito direto abaixo de 25%). Isso também vale para a Agricultura, silvicultura, exploração florestal (1), Outros da indústria extrativa (5), Outros minerais não-metálicos (25), Fabricação de aço e derivados (26), Produto de metal (28), Máquinas e equipamentos (29), Eletrodomésticos (30) e Peças e acessórios automotores (37).

Também se verifica que as atividades Produtos do fumo (7), Outros minerais não-metálicos (25) e Fabricação de aço e derivados (26) registram alto poder de multiplicação de demanda quando exportam para a China e a União Européia. Nestes destinos, tais setores tendem a produzir as mais fortes pressões sobre o modal marítimo.

4.2 Índices R-H, estatísticas de variabilidade e campo de Influência

A análise dos índices R-H permite identificar as influências dos encadeamentos (para trás e para frente) que se destacam nas interdependências setoriais existentes e classificar a atividade como setor-chave no sistema produtivo. Essa análise é reforçada pelas estatísticas de variabilidade, uma vez que o efeito de encadeamento da atividade produtiva, embora seja acima da média, pode não estimular muitos setores (Tabela 6).

Os resultados da Tabela 6 devem ser compreendidos como as repercussões das exportações sobre as interações entre a estrutura produtiva brasileira e os modais de transporte para cada destino. Nota-se que a atividade Minério de Ferro (4) é um setor-chave para as exportações com destino a China e o Mercosul. Para os demais destinos, observa-se que ele provoca somente um efeito de encadeamento para trás acima da média (U_j > 1) na estrutura produtiva de forma que atinge um grande número de setores ( é baixo - realce cinza). As exportações para a China registram que a interdependência dessa atividade com os demais setores é bem distribuída ( e abaixo da média).

Verifica-se também que a atividade Fabricação de aço e derivados (26) classifica-se como setor-chave para a maioria dos destinos das exportações. Apenas para as vendas destinadas ao Mercosul que esse setor revela fortes efeitos de encadeamento para frente (U_i > 1). Nas exportações destinadas para a China, Nafta e União Européia, averigua-se que esse setor apresenta interações bem distribuídas com as demais atividades produtivas ( e abaixo da média - realce cinza).

Outras atividades são também classificadas como setor-chave, contudo para certos destinos das exportações. Esse é o caso para Alimentos e bebidas (6) nos destinos Aladi, Mercosul e União Européia; para Peças e Acessórios automotores (37) nos destinos Aladi, Mercosul e Nafta; para Refino de Petróleo (14) e Fabricação de resinas e outros (17) nos destinos Aladi e Mercosul; para Outros da indústria extrativa (5) no destino Nafta; e Defensivos Agrícolas (19) no destino Mercosul.

A despeito dos modais de transporte, os resultados da Tabela 6 revelam que o modal marítimo (43) é classificado como modal-chave (MC) para as exportações brasileiras destinadas a China, ao Nafta e a União Européia, pois os índices U_j e U_j são superiores a uma unidade. Entretanto, somente a interdependência desse modal nas vendas embarcadas para o Nafta é bem distribuída ( e baixo).

Por outro lado, o modal rodoviário (44) e o aéreo (40) exibem um significativo poder de dispersão (U_j > 1) em quase todos os destinos das exportações, exceto no caso da China. Todavia, somente o modal rodoviário (44) apresenta uma interdependência bem distribuída com o sistema produtivo quando se leva em conta as vendas para ao Mercosul, Nafta e União Européia. Em especial para as exportações ao Nafta, nota-se que esse modal é classificado como modal-chave. Tal observação também se estende para o modal fluvial.

O modal ferroviário, embora não esteja classificado como modal-chave nas exportações dos referidos destinos, revela importantes efeitos de encadeamentos para trás ou para frente. Nos destinos fronteiriços ao Brasil, o modal ferroviário apresenta um significativo efeito de encadeamento para trás (U_j > 1) e atinge um grande número de setores. Para o Mercosul as interdependências ferroviárias são bem distribuídas no sistema produtivo (ambos e baixo) e, para as exportações destinadas a China e a União Européia, os efeitos de encadeamentos para frente estão acima da média, apontando que a oferta ferroviária exibe uma grande dependência das exportações para esses destinos.

Como os resultados da Tabela 6 não indicam quais são os elos mais importantes na economia, utiliza-se a abordagem do campo de influência. A Figura 1 ilustra os 100 coeficientes tecnológicos com maior campo de influência das respectivas atividades setoriais. Pela ótica das compras, observa-se um número maior de setores que exercem influências sobre a demanda rodoviária e hidroviária quando exportam para o Mercosul. Essa melhor distribuição também se verifica para Minério de Ferro (4), Fabricação de aço e derivados (26), Produtos químicos (16) e Peças e acessórios automotores (37).

Nas exportações para o Nafta, a compra da atividade Outros da indústria extrativa (5) exerce as maiores influências no sistema produtivo em todos os modais de transporte. Dessas influências têm-se os maiores efeitos sobre a demanda hidroviária. Por outro lado, verifica-se que, pela ótica de venda, o setor Minério de Ferro (4) exerce maiores impactos nos demais setores e nos modais rodoviário (44), ferroviário (41), fluvial (42) e marítimo (43), ambas relacionadas às repercussões das exportações para a União Européia e China.

Por fim, se constata, pela ótica das compras, as influências do setor Agricultura, silvicultura, florestal (1) sobre um grande número de atividades econômicas e em todos os modais de transporte nas exportações ao Aladi. No que tange aos modais, verifica-se impactos maiores no modal ferroviário e marítimo. Essa observação denota a importância deste modal para o transporte de cereais e sementes, grãos e frutos oleaginosos para exportação.

Não diferente, verifica-se que o setor Minério de Ferro (S4) exerce forte influência no modal ferroviário nos destinos Aladi, China, Nafta e União Européia. Tal assertiva se deve à necessidade do modal ferroviário até os locais de embarque ao exterior.

5 Conclusão

O trabalho buscou identificar e analisar as repercussões das exportações por vários destinos sobre as interdependências e encadeamentos entre os setores econômicos com os modais rodoviário, ferroviário, fluvial, aéreo e marítimo para a economia brasileira. Para tanto, primeiramente foi construída uma matriz híbrida para 2005, incorporando como setores, os referidos modais de transporte. Em seguida, com essa matriz, foram calculados os coeficientes de requerimentos (diretos, indiretos e totais), os índices de Rasmussen-Hirschman, as estatísticas de variabilidade e o campo de influência.

Os principais resultados apontam que a atividade Minério de ferro (4) tende a exercer as mais fortes pressões e influências sobre a demanda de todos os modais à medida que exporta para a China. No caso do modal fluvial e rodoviário isso se estende para as exportações destinadas a União Européia. Esse setor foi classificado como setor-chave frente às repercussões das exportações embarcadas para a China e Mercosul e, nos demais destinos, revelou-se um efeito de encadeamento para trás significativo.

De forma secundária, observa-se que o setor Fabricação de aço e derivados (26) impacta e exerce fortes pressões na demanda rodoviária (União Européia), ferroviária (China e União Européia) e marítima (China e União Européia). Exceto para as exportações destinadas ao Mercosul, tal atividade foi classificada como setor-chave e apresenta interações bem distribuídas com a demais atividades produtivas.

A despeito dos modais de transporte, o modal marítimo foi classificado como modal-chave (MC) para as exportações destinadas a China, ao Nafta e a União Européia. Para as exportações ao Nafta, observou-se que os modais rodoviário e fluvial também foram qualificados como modal-chave. O modal rodoviário mostrou uma interdependência bem distribuída com o sistema produtivo quando se leva em conta as exportações destinadas ao Mercosul, Nafta e União Européia. Isso parece ser reflexo da concentração deste modal na matriz de transporte brasileira. Por outro lado, o modal ferroviário apresentou fortes encadeamentos para frente ou para trás que atingem um significativo número de setores no sistema produtivo. Esses resultados parecem evidenciar que as exportações para o Aladi e Mercosul são dependentes desse modal (U_j > 1), ao passo que a oferta desse modal é fortemente dependente das exportações destinadas a China e a União Européia (U_i > 1).

Portanto, dentre suas contribuições, esse trabalho fornece informações de demanda dos modais de transporte e de encadeamentos setoriais existentes na economia objetivando subsidiar as decisões dos planejadores públicos na elaboração de políticas setoriais de exportação. Ademais, também indica os modais-chaves das exportações no Brasil.

Recebido em 25 de março de 2010.

Aceito em 9 de junho de 2011.

Apêndice A

Tabela A.1 - Clique para ampliar

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1

Por questão de conveniência, no decorrer do trabalho entenda-se Aladi como Aladi (menos Mercosul).

2

O modelo de insumo-produto toma o conceito de modelos fechados (Miller & Blair 2009) e o adapta para o fechamento do modelo com relação ao setor externo [ver este tipo de fechamento em Haddad et al. (2005)].

3

A unidade monetária utilizada na matriz de Insumo-Produto é R$ milhões.

4

É importante destacar que haverá (n x n) matrizes

F(

ε

_ij) por que há (n x n) coeficientes tecnológicos (

a_ij).

5

Eletricidade e gás, água, esgoto e limpeza urbana; Construção; Comércio; Transporte, armazenagem e correio; Serviços de informação; Intermediação financeira e seguros; Serviços imobiliários e aluguel; Serviços de manutenção e reparação; Serviços de alojamento e alimentação; Serviços prestados às empresas; Educação mercantil; Saúde mercantil; Outros serviços; Educação pública; Saúde pública; e Administração pública e seguridade social

6

A ampliação do número de setores em dados mais recentes para a economia brasileira representa um dos avanços frente ao trabalho de Betarelli-Junior (2007) .

7

Poderes de multiplicação: ínfimo, baixo, moderado, alto e muito alto (Betarelli-Junior 2007).

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  12 Ago 2011
• Data do Fascículo
  Jun 2011

Histórico

• Recebido
  25 Mar 2010
• Aceito
  09 Jun 2011