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A DISTRIBUIÇÃO DA INDÚSTRIA DE TRANSFORMAÇÃO NO PARANÁ NO PERÍODO
DE 2002 A 2007: Uma análise espacial
RESUMO: A atual configuração da indústria pelo Paraná se deve ao fato de que na década de
noventa, este Estado despontou de forma significativa no avanço da modernização e diversificação
industrial, transformando sua base produtiva com modernização das agroindústrias e incorporação
de novas fábricas com elevado padrão de tecnologia na produção. Nesse contexto, o campo da
teoria dos conceitos de espaço e região é útil para ajudar na avaliação dos padrões espaciais que
exercem impactos sobre o desempenho do setor industrial, e, consequentemente, no
desenvolvimento regional do Estado. Diante disso, o objetivo deste trabalho é examinar o
comportamento espacial do numerário de empresas pertencentes ao setor industrial de
transformação nos municípios do Paraná, no período de 2002 a 2007, no intuito de identificar,
quando possível, a existência de clusters e observar como a proximidade entre os locais pode
influenciar, ou não, na dinâmica regional. Foi utilizado para tanto, a técnica de análise exploratória
de dados espaciais, a partir da qual se pode observar que a distribuição do numerário de empresas
pelos municípios do Estado possui dependência e heterogeneidade espacial, bem como constatar a
presença de clusters.
PALAVRAS-CHAVE: Espaço, região e dependência espacial.
THE DISTRIBUTION OF THE PROCESSING INDUSTRY IN PARANÁ DURING THE
PERIOD 2002 TO 2007: An spatial analysis
ABSTRACT: The current configuration of the industry into Paraná State is due to the fact that in
the nineties, this state emerge significantly in the progress of modernizing and industrial
diversification, transforming its production base with modernization of agribusiness and
incorporation of new plants with high standard technology in production. In this context, the field
theory of the concepts of space and the region is useful to help in evaluating the spatial patterns that
have an impact on the performance of the industrial sector, and hence the regional development of
the state. Thus, the objective of this study is to examine the spatial behavior of the number of
companies belonging to the industrial processing sector in the municipalities of Paraná, from 2002
to 2007 in order to identify, where possible, the existence of clusters and observe how the proximity
between the sites can influence or not, the regional dynamics. Was used for both the technique of
exploratory analysis of spatial data, from which we can see that the distribution of cash to
companies by municipalities of the state has spatial dependence and heterogeneity, and note the
presence of clusters.
KEY-WORDS: Area, region and spatial dependence.
2
1. INTRODUÇÃO
Buscar condições para se atingir crescimento e desenvolvimento econômico sustentado soa
razoável para países que ainda não alcançaram esta meta. Uma vez que o território Nacional é
representado por diversas regiões menores (espaços), as quais incorporam Estados, e estes, por sua
vez, se dividem em Municípios, é importante entender o desenvolvimento econômico no campo de
cada uma dessas subdivisões.
Autoridades no tema – Thunen, Dubey, Perroux, Boudeville e Polèse – ressaltam a
importância da economia espacial e regional no bojo da referida discussão. Para eles o estudo do
desenvolvimento regional visa investigar os padrões locacionais das atividades econômicas
procurando mostrar onde estão instaladas e porque estão lá, valendo-se da análise da comparação de
um local e outro no que diz respeito aos problemas relativos à proximidade, concentração e
dispersão das atividades econômicas, bem como nas respectivas características sociais, políticas e
administrativas de cada região. Com isso, esta temática permite avaliar o desempenho de qualquer
atividade econômica no que tange aos níveis de crescimento do produto, produtividade, geração de
empregos e perfil da produção – esteja ela situada em qualquer um dos setores: indústria,
agropecuária e comércio – no âmbito regional.
Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é examinar o comportamento espacial do
numerário de empresas pertencentes ao setor industrial de transformação nos municípios do Paraná,
no período de 2002 a 2007, no intuito de identificar, quando possível, a existência de clusters e
observar como a proximidade entre os locais pode influenciar, ou não, na dinâmica regional.
A justificativa para esta análise se encontra no fato de que, no passado recente (década de
noventa), o Paraná despontou de forma significativa no avanço da modernização e diversificação de
sua indústria, transformando sua base produtiva que antes era essencialmente agrária, com
modernização das agroindústrias, e incorporação de elevado padrão de tecnologia na produção
gerando maior valor agregado nos produtos. Para isso, recorre-se à técnica de análise exploratória
de dados espaciais para se analisar o padrão espacial das indústrias de transformação residentes do
Estado.
Assim, este artigo abrangerá, além desta introdução, a seção 2 em que se realiza uma breve
discussão teórica sobre a evolução e importância da indústria no Paraná, e sobre os conceitos de
espaço e região pertinentes a discussão em questão; a seção 3 onde será exposto o método de
análise exploratória de dados espaciais visando definir a autocorrelação e dependência espacial, e se
possível identificar os clusters; a seção 4 para trabalhar a análise dos resultados a partir do método
proposto; e a última para considerações finais.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
2.1. Breve Explanação sobre Formação e Importância da Indústria no Paraná
Para entender como ocorreu essa transição é preciso nos remontarmos a um pouco da
história do Estado do Paraná, quando este ainda era essencialmente agrário. De acordo com
Wachowicz (1987), o primeiro ciclo econômico pelo qual o Paraná passou foi o da produção da
erva mate, o qual predominou de meados de 1840 até 1914 como o segmento responsável pela
maior parte da produção e absorção de trabalho, funcionando desta forma como fator de ocupação
regional.
Após a fase da erva mate, especificamente o período de 1919 a 1934, a consolidação da
produção se dá pelo setor madeireiro. Lima et al. (2007) destacam que o estabelecimento da
madeira como principal setor produtivo, que de início se desenvolveu vinculada ao suprimento de
barris e caixas de embalagens para a produção de erva mate, foi devido a forte demanda interna e
às conseqüências da guerra que criavam demanda em virtude do processo de reconstrução dos
países afetados, de forma a beneficiar as exportações.
3
Já a partir de 1930, entra em vigor a fase do café como principal vertente na produção,
devido à expansão da lavoura paulista pelo Norte do Paraná. Aqui o processo de modernização,
dinamismo e diversificação da agricultura se acentuam, ocorrendo maior acúmulo de capital, o que
proporcionou um maior número de atividades industriais e comerciais girando em torno da cultura
do café (PINHEIRO, 2007 apud FERRARIO et al., 2008).
Considerando então as três fases, até meados da década de 1960, o que se observou foi um
dinamismo econômico inicialmente concentrado na produção da erva mate e posteriormente nas
produções dos gêneros madeireiro e cafeeiro1. Estes eventos proporcionaram, através da atração de
mão de obra, o aumento da população economicamente ativa o que corroborou desenvolvimento
mais contundente da urbanização.
Entretanto, a partir de meados dos anos cinquenta e sessenta já se observava uma alteração
dos fluxos de acúmulo de capital para outros setores, principalmente aqueles voltados para
exportações. Adiciona-se ainda, que 1970 é marcado por duas grandes transformações na economia
brasileira que também influenciaram na direção dos investimentos. A primeira foi o esgotamento da
fronteira agrícola que expandiu a migração do campo para as zonas urbanas. A segunda foi a
desconcentração industrial, que deslocou parte da produção concentrada no eixo sudeste para novas
regiões como o Paraná. O conjunto desses dois processos com as transformações qualitativas2 que
emergiram da atividade agrícola na época constituíram-se na base para as transformações da base
produtiva, no Paraná, dos setores primário e secundário que geraram expansão da transformação da
produção e industrialização de produtos como soja, milho, trigo, carnes, etc., contribuindo para o
crescimento e a solidificação da agroindústria e inserindo o Estado em um novo ciclo econômico3
(LIMA et al., 2007).
No entendimento de Lourenço (2000), o Paraná presenciou grande dinamismo econômico
nos anos 70, no que ele autodenominou de surto econômico. Dentre os fatores estimulantes de tal
fenômeno, destacou-se com importância o programa nacional de investimentos, o estabelecimento
de uma agricultura capaz de acompanhar e absorver os estímulos da modernizada política de crédito
agrícola e a política de atração de investimentos industriais realizada pelo governo estadual entre
1975 e 19784. Conforme o autor, esta postura agressiva do Estado proporcionou a implantação de
segmentos modernos das indústrias de cimento, metalmecânica e refino de petróleo na Região
Metropolitana de Curitiba (RMC); e sofisticou gêneros já tradicionais da madeira, papel e celulose e
diversificação do agronegócio. Ademais, esse momento coincide também com a consolidação da
Cidade Industrial de Curitiba (CIC) e o estabelecimento de residência no Estado da Refinaria de
Petróleo de Araucária (REPAR), da montadora Volvo e da fábrica da New Holland.
Na década de oitenta até 1995, contudo, há interrupção do bom desempenho do Estado em
sua industrialização. Lourenço (2003) aponta como causas disto, a retração dos investimentos
produtivos e a forte recessão econômica dos anos oitenta, em virtude do esgotamento do sistema de
produção denominado substituição de importações que se deu por conta da forte intervenção
governamental na economia causando elevado endividamento externo5.
Por outro lado, Lima et al. (2007) demonstraram que, mesmo apesar desta circunstância de
crise econômica, a economia paranaense ainda foi capaz de alcançar resultados positivos. O Paraná
se encontrava numa posição diferenciada em relação aos demais estados em decorrência do grau
considerável de abertura econômica, do crescimento dos termos de troca, aumento da inserção na
1 Os investimentos eram concentrados nestes setores. Em outras palavras, nas modestas (poucas) indústrias da época.
2 Dentre estas transformações, destacam-se a introdução da mecanização, de commodities internacionais, integração
entre a agropecuária e indústria, e pesquisas e créditos que permitiram produzir produtos não tradicionais em novas
áreas (LIMA et al., 2007). 3 Lima et al., 2007 ressalta que neste momento, anos setenta, é quando se inicia de fato o processo de industrialização
no Paraná. Para o autor este é o ponto de ruptura entre o sistema de produção agrário e o industrial no Estado. 4 Esta Política de atração de investimentos para o Paraná se deu sob forte presença de concessões fiscais pelo Governo
Estadual na época. 5 Para entendimento mais aprofundado do impacto da crise dos anos oitenta sobre o Paraná, ver Lourenço (2003).
4
economia nacional e mercado, nacional e internacional, favorável aos seus produtos modernos6.
Isso, de certa forma, proporcionou vantagens ao Estado para enfrentar a década seguinte e
deslanchar em seu processo de industrialização.
O segundo momento de desconcentração da indústria do eixo sudeste do país, data de
meados de 1990, mais precisamente 1995. Nesse sentido, para entender como a indústria evoluiu no
Paraná, é preciso traçar a situação econômica brasileira. Os fatos estilizados da estabilização
monetária, abertura econômica, redefinição da atuação estatal, gestão macroeconômica restritiva, o
reordenamento do tecido industrial do País e as estratégias de localização e realocação das
atividades auferidas pelas empresas, permitiram ao Paraná aderirem de forma mais representativa à
dinâmica industrial brasileira e aos gêneros exigentes de maior conteúdo tecnológico7 (IPARDES,
2007).
Nesse contexto, o melhor aproveitamento pelo Paraná, das oportunidades geradas pela
conjuntura da economia nacional e internacional favorável, que atraiu grandes investimentos
industriais para seu espaço econômico, se deu, como aponta Lourenço (2000), em face dos vetores
da consolidação de um pólo automobilístico; da verticalização das cadeias agrícola e agroindustrial
liderada pelas cooperativas; da expansão quantitativa e qualitativa do gênero madeireiro e papeleiro;
do rearranjo da frente externa visando aproveitar a proximidade com mercados do Cone Sul; e o do
melhor aproveitamento das vocações e o desenvolvimento das aptidões regionais, devendo-se
buscar oportunidades relacionadas às áreas do conhecimento e da informação, bem como setores
com maior qualificação tecnológica. Em consonância com essa explicação, Lima et al. (2007)
verificaram que estes aspectos citados acima, em certa medida, garantiram ao Paraná diversificação
de sua base produtiva e ampliação da base de exportações ao longo da década de 90, contribuindo
para a sedimentação da sua indústria8.
Por fim, a década de 2000 demonstra que o Estado foi capaz de manter dinamismo e
diversificação em seu padrão industrial, com relação à década de 1990. No entanto, Ferrario et al.
(2008) mostram que houve certo aumento da concentração industrial na Região Metropolitana de
Curitiba, especificamente no eixo Paranaguá – Curitiba – Ponta Grossa. Salva guarda, é possível
visualizar a eclosão de novos padrões industriais no interior do Estado, para ser mais preciso, em
cidades de médio porte que geralmente apresentam nível de qualidade de vida superior em
comparação aos municípios do Sudeste brasileiro, como Londrina, Maringá e outros com menor
participação do Oeste e Noroeste do Estado. Por tudo, e mais, fica evidenciada a importância da
compreensão da evolução e distribuição da indústria na análise do desenvolvimento regional
paranaense, justificando assim, o exame da dinâmica espacial industrial deste Estado.
2.2. Conceituação de Espaço e Região
Até a segunda metade do século XIX, quando a Escola Histórica Alemã despontou como
primeira a ressaltar o estudo da importância do espaço para compreender o fenômeno de
desenvolvimento econômico, o que se viu foi o domínio do pensamento dos economistas clássicos.
Este grupo de economistas, como destaca Pinheiro (2007), esqueceu por muito tempo de considerar
o elemento espaço nos seus estudos sobre teorias de análise regional.
No pensamento de Richardson (1975), os pensadores desta escola focavam na evolução
temporal das atividades econômicas. A preocupação está em como o crescimento econômico se dá
no decorrer do tempo, bem como de que forma se dá a repartição do produto. Para o autor, o tempo
se encarrega da análise econômica uma vez que fatos não econômicos impactam no comportamento
espacial das atividades econômicas. Dado que ele considera que os recursos naturais têm
localização pré-determinada, assim são considerações não econômicas os eventos determinantes de
onde viver, trabalhar e produzir.
6 Pode-se também acrescentar aqui, a maturação dos investimentos realizados na indústria paranaense na década de
setenta (Refinaria de Petróleo de Araucária, Volvo, New Holland, entre outras). 7 Nesta fase é que ocorre, como os estudiosos da área costumam dizer, a consolidação pesada da indústria no Estado.
8 Para observar melhor como a indústria está segmentada por setores e regiões, ver Ipardes (2007).
5
Por esse prisma, Ferreira (1989 apud Pinheiro, 2007) argumenta que o motivo do descaso
com a questão do espaço se dá por causa dos pressupostos que fornecem a base do pensamento
clássico, dentre os quais se destacam tendência ao equilíbrio dos preços dos fatores em face da
estrutura de mercado de concorrência perfeita, perfeita mobilidade de capitais até que o equilíbrio
seja ajustado entre duas localidades e custos de transportes inexistentes. Desse modo, não há
desigualdades entre regiões em seus níveis de produção, e, uma vez que o equilíbrio sempre será
alcançado9, não haveria porque se preocupar com a dinâmica espacial das regiões influenciando no
desenvolvimento econômico.
Como já foi mencionado anteriormente, será com a Escola Histórica Alemã que surgirá a
preocupação com o caráter espacial das atividades econômicas no âmbito do desenvolvimento
regional. Para Pinheiro (2007), estes pensadores articularam pela primeira vez as peculiaridades de
cada região, país, e em cada época, acerca dos fenômenos locacionais que geram explicações acerca
das vantagens comparativas de um espaço em relação ao outro, e onde deverá ser localizada
determinada atividade econômica. A partir de então, o estabelecimento de certa atividade
econômica em determinado território passa a ser objeto de estudo do campo teórico da economia
espacial, onde os problemas a serem analisados norteiam questões relacionadas à concentração de
capital industrial e organizações, aglomerações de atividades econômicas em poucas regiões e a
forma desigual como a expansão das atividades ocorre em cada região.
A partir deste ponto, cabe então elaborar a diferenciação entre o que é espaço e o que é
região, visando buscar a justificativa da importância do estudo dos dois termos para o entendimento
do processo de desenvolvimento regional de certa atividade produtiva. Rolim (1998) retrata que o
conceito de região parte da premissa de uma sociedade determinada na história, no seu território
contíguo, e abrange ambientes físico, sócio-econômico, político e cultural, somando ainda uma
estrutura espacial diferente de outras regiões e de outras entidades territoriais maiores, cidades e
nações. Na direção desse conceito, qualquer região se dinamiza a partir do momento em que se
estabelece ligação com o resto do mundo.
Ainda em Rolim (1998), o exame do desenvolvimento de uma região específica vai se
basear no aprendizado do funcionamento de um segmento da economia nacional, esse por sua vez
membro de uma economia mundial, dentro de um conjunto de complexos parâmetros institucionais
que significam as regras do jogo e inserido num ambiente social, no qual participam os atores do
jogo que representam as forças atuantes.
Ferreira (1989 apud Pinheiro, 2007) irá mostrar um conceito dinâmico de região, pois no
decorrer do tempo as estruturas interiores que condicionam suas extensões de áreas se alteram,
modificando também o conjunto de todas regiões interdependentes em dado espaço e seus padrões
no espaço geográfico.
Prosseguindo a discussão anterior, conforme Rolim (1990) apresenta, a teoria de Perroux
sobre conceituação de região demonstra que esta é marcada por passado histórico e determinismo
geográfico, referindo-se a ela como um fenômeno concreto sem ligação com sentido e projeto
econômico. Em contraponto a isso, Boudeville10
(1973 apud Ferreira, 1989) incorpora em seu
conceito de região três aspectos que atestam caráter econômico: (i) a região deve atender a um
objetivo anteriormente pré-estabelecido – a divisão de um país em subespaços (regiões) requer a
elucidação de qual a finalidade dessa partição; (ii) as regiões precisam ter seus aspectos sociais e
econômicos caracterizados para compará-los com as outras regiões – o que exige descrição material
do objeto em questão; e (iii) as regiões estabelecem entre si interdependências sociais, políticas,
econômicas, institucionais e administrativas, e até dentro de seus próprios espaços. Essas relações
inter e intra implicam na partição do espaço geográfico.
A partir da definição das regiões, Pinheiro (2007) salienta que as mesmas podem ser
caracterizadas em duas formas. Aquelas que detêm maiores semelhanças nas suas combinações de
9 Para economistas clássicos, a economia trabalha no pleno emprego dos recursos tendo em vista que as forças de
mercado de oferta e demanda sempre se equilibram num determinado nível de preços. 10
BOUDEVILLE, J. R. Os espaços econômicos. In: Difusão Européia do Livro. São Paulo, 1973.
6
distritos e distâncias entre estes, chamadas de regiões homogêneas, e as que se reconhecem como
regiões nodais ou polarizadas, compostas por unidades heterogêneas que se criam a partir da
aceitação de não-uniformidade da economia espacial, que englobam significado econômico.
Agora, no que tange à conceituação de espaço, Lopes11
(2001 apud Pinheiro, 2007)
demonstra que este objeto é construído em função dos mais diversos conjuntos de dados
econômicos localizados de formas desiguais pelo espaço em estudo. Esses fatos econômicos podem
ser ou não dispersos, tendo em vista que o interessante são as características e a natureza das
relações de interdependência entre eles.
Perroux (1967 apud Rolim, 1990) irá recorrer ao conceito matemático de espaço abstrato
para desenvolver sua idéia de espaço econômico. A geometria euclidiana fornece suporte à noção
vulgar de espaço que é representado por n-dimensões onde os objetos estão contidos em seu
interior. Contudo, é na noção de espaço abstrato, outro instrumental matemático, que ele encontra
explicação para a análise das intra e inter-relações econômicas de um país. Desse modo, valendo-se
de relações abstratas pode-se chegar à definição dos objetos em si mesmos, com o espaço sendo
delimitado pelo conjunto dessas relações. Pode-se concluir disto, que existirá um número “x” de
espaços conforme forem os sistemas de relações abstratas que determinam um objeto, ou em outras
palavras, haverá tantos espaços econômicos quantos forem os eventos econômicos estudados.
A diferença entre os dois conceitos de espaço para Perroux se mostra pelo fato de que o
vulgar abarca as relações geonômicas (ciência das leis físicas da Terra) entre objetos (homens e
coisas). Já o econômico é definido pelo conjunto de relações econômicas que se dão entre
elementos econômicos (ROLIM, 1990).
Seguindo a discussão de espaço, Perroux (1967) irá classificá-lo da seguinte forma: (i) o
espaço econômico definido por um plano: considera que as partes oriundas das áreas são
dependentes de uma decisão central – são os elementos de um espaço produtivo que tem em comum
os planos e objetivos, além de se encontrarem sob a mesma coordenação; (ii) o espaço econômico
como campo de forças: um elemento central (atividade produtiva ou empresa), que abrange
determinado espaço econômico, libera forças centrífugas e centrípetas, que concentra pessoas e
matérias em torno do seu núcleo, e afasta do seu campo de influência pessoas e outras atividades –
observa-se aqui uma relação de dominação exercida pela atividade econômica ou empresa
predominante, capaz de expulsar ou atrair, em sua órbita, outras empresas e atividades produtivas; e
(iii) o espaço econômico como agregado homogêneo: uma atividade ou empresa que é considerada
o centro do espaço econômico, manterá relações com outras atividades e empresas de mesma
característica – configura-se assim que um elemento, pode estar situado a uma grande distância
física de outro, mas desde que compartilhem das mesmas características, como um mercado em
comum de fatores de produção ou bens finais, eles se situaram no mesmo espaço econômico.
Por fim, Pinheiro (2007) elabora uma articulação entre os conceitos de região e espaço. A
autora mostra que o espaço é determinado por um conjunto de regiões, em virtude de estas últimas
possuírem a característica de contigüidade, conforme seja a localização das atividades econômicas.
3. METODOLOGIA
3.1 Análise Espacial
Os economistas são relutantes em considerar o espaço como um fator relevante, desde os
pensamentos de Marshall, o qual acredita na influência preponderante do tempo sobre o espaço. No
entanto, durou até Walter Isard se opor na década de 50, ao chamar de “viés Anglo-Saxão”, o
repúdio do fator espaço, comprimindo tudo na economia a um ponto de tal sorte que toda a
11
LOPES, A. S. Desenvolvimento regional – problemática, teoria, modelos. Lisboa: Fundação Cabouste
Gulbenkian, 2001.
7
resistência espacial desaparece, ao confinar a teoria econômica a “um mundo maravilhoso sem
dimensões espaciais” (FLORAX; NIJKAMP, 2003).
Os modelos da Nova Geografia Econômica oferecem uma das maiores explicações sobre o
comportamento dos aglomerados industriais e de trabalho (MIKKELSEN, 2004). Masahisa Fujita
influenciado pelas idéias de Walter Isard, na Universidade da Pensilvânia, onde fez seu Pós-
doutorado, compartilha com Paul Krugman o pioneirismo da Nova Geografia Econômica12
. A
partir desta evolução da teoria econômica, torna-se possível o estudo da economia regional e urbana
em aspectos estatísticos geográficos, ao ponderar as interdependências e heterogeneidades das
regiões através da análise espacial.
A análise exploratória dos dados espaciais (AEDE) tem como princípio básico que os
fenômenos espaciais possuam correlações entre si. Segundo Tobler (1970), tudo é relacionado com
tudo mais, mas coisas próximas são mais relacionadas entre si do que as distantes. Em função desta
sentença, a qual se tornou conhecida como a Primeira Lei de Tobler (PLT), Miller (2004)
argumenta que este fato é central na análise espacial. Em um ambiente onde as bases de dados
georeferenciados e novas tecnologias geográficas avançam, é possível analisar as distâncias e
autocorrelações espaciais dos agentes econômicos, ao revigorar a PLT. Nas palavras de Haining
(2003), a análise espacial inclui os desenvolvimentos e aplicações das técnicas estatísticas com o
propósito de analisar dados espaciais e, como conseqüência, fazer uso dos dados georeferenciados.
De acordo com Haining (2003), variáveis intensivas – taxas, densidades e proporções – são
espacialmente dependentes e necessárias na análise espacial dos dados. Para se transformar uma
variável extensiva em intensiva, torna-se indispensável sua divisão por atributos espaciais como:
área, tamanho e população.
As noções de dependência e autocorrelação espacial são definidas de forma informal por
Florax; Nijkamp (2003) com a finalidade de facilitar o entendimento dos termos. Para os autores,
dependências espaciais são clusters espaciais de valores similares, padrões comuns ou variações
espaciais sistemáticas, isto é, uma característica da função densidade de probabilidade verificável
apenas sobre condições simples, como a normalidade. Já a correlação espacial é simplesmente um
momento da função densidade de probabilidade. Desse modo, a melhor associação estatística
espacial para dados ordinais e em intervalos é dada pelos testes „c‟de Geary e „I‟de Moran. Os dois
são parecidos, mas baseados em métricas diferentes. Usualmente utilizados para indicar a existência
de autocorrelação espacial entre unidades espaciais de uma região.
O I de Moran univariado é definido pela equação (1):
1 1
20
1
- -
-
n n
ij i j
i j
n
i
i
w x x x xn
IS
x x
, (1)
ou em termos matriciais,
0
nI
S
'
'
x Wx
x x (2)
em que x é um vetor 1n das observações de ix em desvios da média x , W é a matriz de peso
espacial com n n elementos onde ijw representa a topologia do sistema espacial, e 0S a soma de
elementos da matriz de peso espacial.
A matriz de pesos é determinada de forma exógena. Pode ser definida usando
contigüidade, distância ou especificações mais complexas. Segundo Lesage (1999), as matrizes de
contigüidades podem ser definidas como:
12
Uma síntese sobre o tema foi feito por (Fujita et al., 1999).
8
a. Linear: 1ijw para a região que compartilha um mesmo limite local de interesse à
esquerda ou à direita.
b. Torre: 1ijw
para a região que compartilha um mesmo lado com a região de
interesse.
c. Bispo: 1ijw para regiões que compartilham um vértice comum com a região de
interesse.
d. Linear duplo: 1ijw para regiões que possuem imediatos à direita ou à esquerda
e. Torre dupla: 1ijw para regiões que compartilham o mesmo limite tanto ao norte,
sul, leste e oeste.
f. Rainha: 1ijw
para regiões que compartilham lados e vértices em comum em
relação à região de interesse.
Figura 1 – Representação Gráfica do I de Moran
Fonte: Elaborado a partir de Pimentel e Haddad (2004).
O autor Anselin (1993) propôs uma ferramenta para visualizar a instabilidade da
autocorrelação espacial global, através da dispersão do I de Moran. O procedimento é realizado por
uma regressão linear, onde o coeficiente é o I , que indica o grau de relação espacial das variáveis.
A Figura 1 representa o valor da estatística I de Moran para cada região em análise. Os quadrantes
Alto-Alto (AA), Alto-Baixo (AB), Baixo-Alto (BA) e Baixo-Baixo (BB), indicam o padrão espacial
dominante positivo ou negativo, entre valores altos e baixos.
O quadrante AA representa regiões e seus vizinhos com valores acima da média para a
variável em análise. O quadrante BA oferece a visualização de localidades com baixo valor para a
variável em análise, cercado por vizinhos de alto valor. O quadrante BB acomoda as regiões e seus
vizinhos com baixo valor para a variável analisada. O AB visualiza regiões com valores acima da
média cercada por vizinhos de baixo valor.
A metodologia univariada global fornecida pelo I de Moran não pode ser usada caso
existam aglomerações espaciais desiguais (ANSELIN, 1995). A resolução deste problema pode ser
dada ao utilizar o indicador de associação espacial local (LISA), também conhecido como Moran
local. Ele mensura a contribuição individual de cada território na estatística I de Moran global. De
acordo com Miller (2004), este indicador espacial desagregado captura as associações e
Baixo-Alto
Valores baixos e vizinhos
com valores altos
Baixo-Baixo
Valores baixos e vizinhos
com valores baixos
Alto-Baixo
Valores altos e vizinhos com
valores baixos
Alto-Alto
Valores altos e vizinhos com
valores altos
9
heterogeneidades espaciais simultaneamente. A estatística LISA é calculada para a ésimai localidade
como:
i i ij j
j
I z w z (3)
em que ijw indica os elementos da matriz de pesos espaciais W entre os pontos i e j , com
iz
e jz indicando o número das variáveis analisadas por região i e j . Seu somatório é
proporcional ao indicador global de Moran, podendo ser interpretado como um indicador de
aglomeração espacial local, bem como seu diagnóstico dado para instabilidade local, isto é, outliers
espaciais (ANSELIN, 1995).
O mapa de cluster fornecido pelo LISA indica as correlações espaciais locais significantes.
Pode ser interpretado da mesma forma como ocorre na dispersão de Moran global, através de
quadrantes AA, AB, BA e BB.
3.2 Dados
O número de indústrias de transformação nos períodos de 2002 e 2007 foi obtido junto ao
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), através da Relação Anual de Informações Sociais
(RAIS) para cada município do Estado do Paraná considerado na análise. De posse dos dados do
numerário das indústrias em questão, foi realizada a intensificação desta variável dividindo a
mesma pela População Economicamente Ativa (PEA) do município específico levando-se em conta
o ano corrente de referência, obtido a partir do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
(IBGE). O Conjunto de dados é do tipo corte seccional para os municípios do Paraná, logo, o
tamanho da amostra é composto por 399 observações. A análise desta seção foi realizada com
auxílio do software OPENGEODA 1.0.0.5.
Os valores das variáveis são associados aos municípios do estado do Paraná. A fim de
fazer esta operação é necessário aplicar às variáveis extensivas à noção de espaço. O procedimento
adotado foi dividir o número de indústrias do município pela respectiva PEA do município, para,
portanto, tornar a região em análise espacialmente densa.
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Nesta seção, será realizada a análise do comportamento espacial do quantum de empresas
pertencentes ao setor industrial de transformação nos municípios do Paraná, no período de 2002 a
2007, buscando desenvolver as questões oportunas acerca da dependência e heterogeneidade
espacial da variável em foco, e quando possível, identificar a existência de clusters procurando
mostrar como a proximidade entre os locais pode influenciar, ou não, na dinâmica regional do
Paraná, valendo-se, para tanto, da metodologia de Análise Exploratória de Dados Espaciais.
A distribuição espacial das indústrias de transformação para os anos de 2002 a 2007 está
apresentada na figura 2. O primeiro mapa da figura 2, demonstra o desvio-padrão da distribuição
das indústrias de transformação em relação à População Economicamente Ativa (PEA) para o ano
de 2002, em que a média foi de 0,00366584 indústria por pessoa apta a exercer uma atividade
econômica. Como se pode observar pela figura, de 399 municípios, 55 municípios possuem o
desvio-padrão que varia na faixa entre -0,00172388 e 0,000970978, 176 municípios possuem
desvio-padrão que varia entre 0,000970978 e 0,00366584, 110 cidades registraram desvio-padrão
que varia de 0,00366584 até 0,0063607, 41 se situaram no intervalo de 0,0063607 a 0,00905556 e
17 municípios obtiveram desvio padrão acima de 0,00905556, podendo serem por isso,
considerados como outliers positivos sobre a quantidade de indústria de transformação por pessoa
economicamente ativa no âmbito municipal, levando-se em questão o ano de 2002, no estado do
Paraná.
10
Figura 2 – Distribuição Espacial das Indústrias de Transformação no Paraná em 2002 e 2007.
2002
2007
Fonte: Elaboração dos autores
No segundo mapa da figura 2, se observa o desvio-padrão da distribuição espacial das
indústrias de transformação estabelecidas nos municípios do estado do Paraná por pessoa
economicamente ativa, tendo como base o ano de 2007. O desvio padrão médio, neste caso, é de
0,00434819, sendo que dentre os 399 municípios paranaenses, 50 municípios presenciaram desvio-
padrão que varia entre -0,00166535 a 0,00134142, 179 detiveram desvio-padrão entre o intervalo de
11
0,0134142 a 0,00434819, 119 municípios registraram variação entre 0,00434819 a 0,00735497, 31
encontraram-se oscilando entre 0.00735497 a 0,0103617, e 20 municípios alcançaram desvio
padrão superior a 0,0103617, destacando-se como outliers positivos.
É possível então concluir a partir dos dois mapas anteriores, que cidades Pólo como
Curitiba (inclui também sua região metropolitana), Londrina, Maringá, Apucarana, Cianorte, e
outras cidades de menor porte como Bituruna, Imbituva, General carneiro, entre outras, foram
capazes de manter seu dinamismo na relação indústrias de transformação/PEA ao longo dos anos de
2002 a 2007. Em outra ponta, a cidade de Rio Negro, não conseguiu manter dinamismo na relação
em questão, e por isso deixa de aparecer no mapa de 2007, isto é, não mais destacada de vermelho.
No entanto, cidades como Arapongas, Japurá, Loanda e Quatro pontes que antes não apareciam no
mapa de 2002 destacadas de vermelho, agora são visualizadas no mapa de 2007, evidenciando um
aumento no dinamismo de suas respectivas relações de número de indústrias de
transformação/PEA. Diante disso, a intensificação da variável número de indústrias de
transformação pela PEA nos permite captar de modo mais satisfatório a real dimensão do setor
industrial de transformação em cada cidade.
Gráfico 1 – Quantidade de Indústrias de Transformação por Cidade em 2007
Fonte: Elaboração dos autores
O gráfico1 nos permite identificar os 30 municípios com o maior número de indústrias de
transformação no estado do Paraná, em que de longe o município de Curitiba é onde se encontra o
maior número de estabelecimentos. Destaca-se que o somatório dos percentuais de participação, em
relação ao número total de indústrias de transformação no Paraná, destes 30 municípios é de
65,48%. A ilustração demonstra ainda, que se tomarmos o intervalo de regiões que vai de Curitiba,
pela ordem, até Arapongas, conjunto este que apresenta os maiores números de indústrias do
referido segmento no Estado, a porcentagem em relação ao total de indústrias de transformação no
Paraná é de 46,90%, o que fica evidenciado concentração considerável nestas 11 cidades.
Considerando o gráfico 2, pode-se visualizar de modo mais preciso os municípios que se
caracterizam como outliers. Desse modo, na primeira ilustração (2a), que utiliza dados do ano de
2002, podemos destacar como os outliers mais representativos os seguintes municípios com suas
respectivas densidades: o município de Cianorte, com densidade de 0,018158 indústrias de
transformação por pessoa com idade apta para realizar as atividades econômicas; Tunas do Paraná
com densidade de 0,015957; General Carneiro com densidade de 0,014612; Imbituva apresentando
densidade de 0,013689; Mandirituba com 0,012493; São Carlos do Ivaí com 0,011978, Bituruna
12
com a marca de 0,011457; Mariópolis detendo 0,010466; e Pato Bragado com o número de
0,010365.
Gráfico 2 – Box Plot para as Indústrias no Paraná nos Anos de 2002 e 2007. 2a 2b
Fonte: Elaboração dos autores
Em outra ponta, observando a situação das indústrias de transformação nos municípios por
pessoas aptas para a realização de atividades econômicas, para o ano de 2007 (gráfico 2b), Cianorte
é o município que possui a maior densidade de indústrias de transformação por pessoa com idade
ativa ao exercercício de atividades econômicas com a marca de 0,021636. Em seguida, o município
de Tunas do Paraná com densidade de 0,020390. E por conseguinte, aparecendo com valores
menores, os municípios de: Apucarana com densidade de 0,015176, Imbituva com a marca de
0,013045, Mandirituba com o valor de 0,013036, Sabáudia com o número de 0,012778, Pinhais
registrando 0,012559, São Carlos do Ivaí 0,012302, Quatro Pontes 0,011967, Porto Vitória
0,011811, Bituruna 0,011320, Japurá 0,011174, Terra Boa 0,011162, Entre Rios do Oeste
0,010937, Loanda 0,010902 e Pato Bragado 0,010779.
No que tange à análise de dependência espacial, o gráfico 3 nos serve de referência pois
apresenta a relação espacial local de Moran para os municípios paranaenses segundo a concentração
das indústrias de transformação. Nos dois períodos, 2002 e 2007, a relação espacial foi significativa,
e positiva. No ano de 2002 (gráfico 3a) o I de Moran foi de 0,3034 indicando uma interação positiva
entre as indústrias do Paraná, bem como entre os municípios, demonstrando-se estatisticamente
significativo, em outras palavras, neste mesmo ano podemos rejeitar a hipótese de que não existe
autocorrelação e dependência espacial entre os municípios. Da mesma forma, ao se observar o ano
de 2007 (gráfico 3b) verificamos que o valor de I de Moran é maior, registrando o nível de
significância de 0,3366, o que é compatível com um aumento (fortalecimento) da relação
(dependência) espacial entre os municípios.
13
Gráfico 3 – Dispersão do I de Moran para o Paraná nos Anos de 2002 e 2007. 3ª 3b
Fonte: Elaboração dos autores
Na figura 3 temos os clusters existentes no estado do Paraná. Conforme a coloração,
vemos os tipos de clusters que são apresentados pelo mapa. Onde a cor é vermelha, os clusters
possuem relação positiva entre ambas as vizinhanças e se configuram como Alto-Alto, que é
constatado quando a cidade analisada possui número elevado da relação indústrias de
transformação/PEA bem como os seus vizinhos. Em locais onde a cor é azul escuro significa que a
relação é Baixo-Baixo, isto é, há um número muito baixo de indústrias no município em questão e
também um número muito baixo de indústrias em seus vizinhos. Já onde a cor é azul claro a relação
é Baixo-Alto, onde o município em questão possui um número muito baixo de indústrias e seus
vizinhos possuem um número alto de indústrias. Por fim, onde a cor é rosa, é quando a relação entre
o município em questão e seus vizinhos é Alto-Baixo, representando o fato de que um município
possui número alto de indústrias enquanto seus vizinhos possuem número baixo de indústrias.
Figura 3 – Lisa-cluster para o Paraná nos Anos de 2002 e 2007.
2002
14
2007
Fonte: Elaboração dos autores
Considerando os dois mapas anteriores, podemos destacar a evolução13
dos tipos de
clusters, juntamente com alguns dos municípios que os compõem. Considerando as áreas dos mapas
destacadas de vermelho (cluster alto-alto), pode-se ressaltar que as cidades de Astorga, Apucarana,
Cambé e Marechal Cândido Rondon mantiveram seu dinamismo de 2002 a 2007. Entretanto, é
importante mencionar que cidades como Teixeira Soares, Cruz Machado, que em 2002 apareciam
na área de cluster alto-alto, já não aparecem no ano de 2007 na mesma categoria, melhor dizendo,
não são mais significantes e não são incluídos mais em nenhum dos tipos de clusters. Há ainda,
cidades que migram de categoria, um exemplo é Curitiba, que em 2002 pertencia à área de cluster
alto-alto, e em 2007 passa a integrar o conjunto baixo-alto. E, ainda, cidades que em 2002 não eram
significativos, mas que em 2007 passam a integrar alguma categoria de cluster, como exemplo,
Londrina, que em 2002 não era significante e em 2007 é englobado na categoria alto-alto.
Pode-se notar ainda que os mapas de 2002 e 2007 na figura anterior não se diferenciam de
forma contundente, pois os clusters onde prevalecem a relação Baixo-Baixo se expandem
levemente de 2002 para 2007. Considerando esta análise, pode-se perceber que esta é
estatisticamente significativa, podendo ser observado o seu nível de significância nos mapas da
figura 4, em que a explicação para tal análise consiste com a regra de que quanto mais escura a
coloração nos gráficos, mais significativos são seus resultados. Da mesma forma, a análise para os
demais clusters obedece a mesma regra.
13
As mudanças que ocorrem e que hora enquadram determinado município em um tipo de cluster e outrora o enquadra
em outra categoria de cluster se dão pelas variações das proporções dos números de empresas de transformação e
População Economicamente Ativa.
15
Figura 4 – Lisa-significância para o Paraná nos anos de 2002 e 2007.
2002
2007
Fonte: Elaboração dos autores
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A análise espacial dos dados possibilitou mapear a atividade industrial de transformação
para o Estado do Paraná conforme a dependência e nível de correlação espacial existentes nos 399
municípios paranaenses. Durante o período de análise, 2002 e 2007, a distribuição espacial
apresentou uma leve mudança, apesar da forte atividade econômica do país neste intervalo. Deve-se
ressaltar que essas alterações que ocorreram se deram em função das variações da relação número
de indústrias de transformação/PEA dos municípios.
A distribuição das indústrias de transformação intensificada pela PEA é desigual,
concentrada nas regiões de Curitiba, Londrina, e em outras cidades pólo de menor porte como
16
Apucarana, Cianorte, Arapongas, onde ocorrem padrões alto-alto conforme a metodologia espacial
de Moran local. Algumas cidades, como Quedas do Iguaçu e Chopinzinho chamaram atenção por
serem as únicas com padrão alto-baixo para todo o intervalo de tempo considerado, isto é, elas
possuem elevado número de indústrias por PEA, cercadas por redondezas de baixo valor, ao
formarem uma espécie de ilha de indústria em suas respectivas regiões.
As microrregiões de Prudentópolis, Guarapuava, Pitanga, Ivaiporã e mesorregião do
Centro Ocidental Paranaense apresentaram padrões baixo-baixo de aglomeração espacial, portanto,
abre espaço às atuações de políticas públicas nestas regiões de pouca atividade industrial com a
finalidade de desenvolvê-las.
Dado o índice de Moran local encontrado neste estudo, existe forte relação espacial entre
os municípios do Paraná. Como sugestão de pesquisas posteriores é interessante utilizar o
arcabouço da econometria espacial, ao acrescentar variáveis para explicar este comportamento, pois
ocorre dependência espacial. Por fim, pode-se sugerir também, um trabalho que contemple uma
desagregação maior da indústria geral, de acordo com a CNAE, em que a análise espacial poderá
contribuir para identificar as aglomerações produtivas locais potenciais e auxiliar na promoção do
desenvolvimento econômico e regional.
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