DINÂMICA DE CRESCIMENTO DOS MUNICÍPIOS DE MÉDIO … RIBEIRO JUSTO1... · No Brasil na década de...

XIII ENCONTRO DE ECONOMIA BAIANA – OUT. 2017 ECO. BRASILEIRA, ECO. REGIONAL E DES. ECONÔMICO • 1

DINÂMICA DE CRESCIMENTO DOS MUNICÍPIOS DE MÉDIO PORTE DO NORDESTE: 1991 A 2016

Nataniele dos Santos Alencar*

Wellington Ribeiro Justo**

RESUMO

O crescimento da urbanização brasileira nas últimas décadas tem apontado para uma desconcentração espacial no sentido que municípios de médio porte têm crescido mais que as grandes metrópoles. Nesse contexto esse estudo buscou inicialmente discutir o crescimento de cidade de porte médio à luz das teorias do crescimento endógeno e na busca de identificação de padrões de crescimento. Assim, fazendo uso de modelos de econometria espacial esse estudo buscou testar a hipótese de convergência condicional do crescimento das cidades de porte médio do Nordeste brasileiro. As estimações foram feitas considerando dois períodos: 1991-2000 e 1991-2016. A robustez dos testes apontou para a necessidade de incorporação do efeito de vizinhança nos modelos econométricos. Assim, foram estimados modelos de erro espacial (SEM) e modelo de defasagem espacial (SLM). Os testes apontaram o modelo SEM como mais adequado. Dessa forma, a hipótese de convergência condicional foi aceita. Isto é, municípios menores crescem mais rapidamente que os maiores e todos na direção de equilíbrio de longo prazo. Melhor infraestrutura, saúde e renda per capita atuam no sentido de aumentar o crescimento, já o analfabetismo e a concentração de renda atuam no sentido contrário. Palavras-chave: Econometria espacial. Modelos endógenos. Nordeste.

ABSTRACT

The growth of Brazilian urbanization in the last decades has pointed to a spatial deconcentration in the sense that medium sized municipalities have grown more than the great metropolis. In this context, this study initially sought to discuss the growth of medium-sized cities in light of the theories of endogenous growth and the search for identification of growth patterns. Thus, using models of spatial econometrics, this study sought to test the hypothesis of conditional convergence of the growth of medium sized cities in the Brazilian Northeast. The estimates were made considering two periods: 1991-2000 and 1991-216. The robustness of the tests pointed out to the necessity of incorporating the neighborhood effect in the econometric models. Thus, spatial error models (SEM) and spatial lag model (SLM) were estimated. The tests pointed to the most appropriate SEM model. Thus, the hypothesis of conditional convergence was accepted. That is, smaller municipalities grow faster than larger ones and all in the direction of long-term equilibrium. Better infrastructure, health, and per capita income are working to increase growth, while illiteracy and income concentration work in the opposite direction. Keywords: Spatial econometrics. Endogenous models. Northeast.

* Graduada em Ciências Econômicas pela Universidade Regional do Cariri (Urca). [email protected] ** Doutor em Economia pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) e mestre em Economia Rural pela Universidade Federal do Ceará

(UFC). Professor-associado da Universidade Regional do Cariri (Urca) e professor do Programa de Pós-graduação em Economia (PPGECON) da UFPE. [email protected]


DINÂMICA DE CRESCIMENTO DOS MUNICÍPIOS DE MÉDIO PORTE DO NORDESTE: 1991 A 2016 Nataniele dos Santos Alencar, Wellington Ribeiro Justo

1 INTRODUÇÃO

Nas últimas décadas, vários pesquisadores têm observado a importância das cidades médias na dinâmica atual de urbanização brasileira, por apresentarem avanços nos seus dinamismos, como também novas relações espaciais e socioeconômicas da população. O significativo crescimento e a valorização dessas cidades foram provocados principalmente pela interiorização da urbanização.

As novas dinâmicas apresentadas pelas cidades estão relacionadas a vários fatores entre os quais se destacam a deterioração da qualidade de vida e o processo de desconcentração da atividade industrial e comercial que ocorrem nas grandes cidades (FRANÇA, 2007).

Quanto às reduções da concentração populacional das grandes cidades, França (2007) aponta que elas ocorrem devido à qualidade de vida dos moradores dessas cidades tornarem-se precárias por causa do acelerado crescimento populacional em meio a infraestruturas urbanas inadequadas, ocorrendo então nessas cidades a intensificação do “desemprego, a ineficácia no oferecimento de serviços básicos, como moradia, saúde e educação, os altos índices de violência e a desigualdade social”.

Motta e Mata (2008, p. 34) consideraram que as cidades médias são importantes por possuírem dinâmica econômica e demográfica próprias que possibilitam o atendimento “às expectativas de empreendedores e cidadãos, manifestados na qualidade de equipamentos urbanos e na prestação de serviços públicos, evitando as deseconomias das grandes cidades e metrópoles”.

No Brasil na década de 1970, foram realizados os primeiros estudos sobre a importância das cidades médias, foi nesse período que se definiu os centros urbanos de porte médio, a partir da “formulação e implementação de programas governamentais direcionados a este segmento da rede urbana, através da Política Nacional de Desenvolvimento Urbano (PNDU), que compunha o II Plano Nacional de Desenvolvimento do Brasil (II PND)” (FRANÇA, et al. 2009, p. 01). Segundo Marques, Bracarense e Silva (2016) nessa mesma década foram criadas grandes metrópoles, como resultado da crescente urbanização brasileira.

Com a inserção no período técnico-científico-informacional e as transformações no território surgem possibilidades de “meios para que as cidades do interior pudessem equipar-se com infraestrutura, serviços bancários, informações, telecomunicações, meios de armazenagem, sistema de circulação e transportes, comércio especializado” (SILVA; CALIXTO, 2009, p.6).

Rigotti e Campos (2009) destacaram evidências observadas a partir da literatura, nas quais a cidade média tem como papel absorver os fluxos migratórios que buscavam às grandes metrópoles. Historicamente, essas cidades assumiram esse papel a partir dos anos 1980 e, principalmente após os anos 1990, pois, até os anos 1970, as pessoas saiam de áreas pouco urbanizadas para buscarem melhores condições de vida nas cidades grandes.

Já Stamm, Wadi e Staduto (2010) apresentam que os processos de desconcentração dos grandes centros foram intensificados e provocados nos anos 1980, principalmente pelo aumento de cidades médias brasileiras, já que essas cidades médias colaboraram com o controle dos fluxos migratórios dos grandes centros urbanos, possibilitando assim que nesses centros não tivessem nas últimas décadas aumento dos níveis de pobreza e de violência.

Vários foram os fatos que contribuíram com o processo de crescimento das cidades brasileiras nos últimos cem anos, entre eles os que mais se destacaram e moveram esse processo foram: à industrialização e a expansão da fronteira agrícola. Antes desse período as cidades que cresciam mais rapidamente eram as maiores cidades, porém, a partir de então são as cidades menores que passaram a apresentar rápidos e significativos crescimentos, entre elas há indicações que são as cidades de porte médio que apresentaram sinais de crescimento mais acelerado (JUSTO, 2013).

Apesar dos avanços registrados desde meados dos anos 1990, o Brasil continua sendo um dos países mais desiguais do mundo, desigualdade essa que não se manifesta apenas macrorregionalmente, mas que é um problema nacional e presente em todas as regiões e estados brasileiros. Na região Nordeste, estão localizados 59,1% da população extremamente pobre brasileira e 53% dos analfabetos do país (CASTRO, 2014).



Segundo Araújo (2014) são as cidades médias do Nordeste que crescem com mais intensidade. Umas das variáveis que tem contribuído com esse dinamismo são: o crescimento do comércio e dos serviços, impulsionados pela elevação da renda das famílias do seu entorno, a expansão e interiorização do ensino superior. A presença do ensino superior nas cidades médias influencia a vida cultural, o comércio e os serviços locais promovendo transformações e deixando-os mais dinâmicos. Foi na primeira década do século XXI que os dados sobre a população com ensino superior melhoraram.

Autores como Lima e Simões (2010, p. 6) consideraram a dinâmica regional como “o processo de determinação da renda urbana que é a expressão e a causa do movimento do capital no espaço”, destacam ainda que autores como Gunnar Myrdal, Albert Hirschman, François Perroux, Jacques Boudeville e Douglass C. North tentam explicar essa dinâmica.

Segundo Carvalho (2008) as maiores necessidades do Nordeste estão relacionadas ao desenvolvimento da infraestrutura e a ampliação das políticas sociais para possibilitar o aumento da atração dos empreendimentos privados, assim podendo manter o crescimento econômico com a diminuição das desigualdades.

Apesar dos indicadores sociais e econômicos ainda não serem tão satisfatórios, devido à persistência da miséria e dos baixos índices de desenvolvimento humano, já é possível observar uma nova realidade presente na região, com melhoria da posição discriminatória sofrida por décadas em relação às outras regiões.

Em meio a um cenário no qual o Nordeste tem passado nos últimos anos, marcado por um rápido processo de urbanização, pela existência de heterogeneidades entre os municípios e pelo grande crescimento das cidades de médio porte é importante buscar responder: Qual a dinâmica de crescimento dos municípios de médio porte do Nordeste, no período 1991a 2016?

Assim o artigo tem como objetivo Analisar a dinâmica de crescimento dos municípios de médio porte do Nordeste no período de 1991 a 2016. Também busca apresentar aspectos teóricos sobre o crescimento dos municípios de médio porte do Nordeste e identificar os fatores determinantes da dinâmica de crescimento das cidades médias no período de estudo

Portanto, na tentativa de responder a essa lacuna, o trabalho busca contribuir com a literatura focando os municípios de porte médio da região do Nordeste com os dados mais recentes disponíveis e a metodologia atualizada para tratar essas questões Para uma melhor compreensão da temática abordada, o presente trabalho está estruturado em oito seções, incluindo esta introdução. Na seção dois são apresentados os aspectos teóricos sobre as cidades de médio porte. A seção seguinte apresenta o referencial teórico buscando fundamentar o modelo empírico utilizado. Na quinta seção está descrita a metodologia utilizada. A seção seis descreve-se o perfil socioeconômico do Nordeste e na sete são apresentados os resultados. Finalmente, a seção oito traz as considerações finais. 2. FUNDAMENTOS TEÓRICOS SOBRE AS CIDADES DE MÉDIO PORTE

Nesta seção, apresentam-se aspectos teóricos sobre as cidades de médio porte para melhor compreender a temática destacada no presente estudo.

Segundo SOARES (1999, p. 1), entre tópicos que precisam ser analisados e discutidos sobre cidades médias no Brasil destacam-se o “Lugar que essas aglomerações vêm ocupando na organização espacial brasileira, a partir da intensificação da globalização; agravamento das relações sociais e condições de vidas nas grandes cidades; frágil organização da rede urbana brasileira e suas relações sócio/econômicas; necessidade de rediscussão do conceito de rede e suas vinculações com a dinâmica urbana; significado na articulação do território nacional tendo em vista a diversificação do setor de comércio e serviços; investimentos industriais; instalação de equipamentos públicos e privados; desenvolvimento de redes de transporte e comunicação; influencia regional e altos índices de qualidade de vida”.

Os estudos sobre cidades médias começaram a partir dos anos 1960, mas inicialmente não era fácil definir ou conceituar essas cidades devido à ambiguidade existente. Só a partir dos anos



1970 foi que o planeamento urbano/regional pôde contar de forma positiva com a contribuição de temas relacionados a elas (SOARES, 1999).

Autores como Andrade e Serra (1999), apresentaram que de 1970 para 1991 a população urbana brasileira passou por um processo de reversão de sua polarização, no qual as cidades médias são destaques de decisão. Vários foram os fatores que contribuíram com o dinamismo do desempenho populacional das cidades medias com destaque para as mudanças recentes nos padrões locacionais da indústria; as transformações mais visíveis no movimento migratório nacional; o fenômeno da periferização das metrópoles; a política governamental de atração de investimentos para as regiões economicamente defasadas e peculiar expansão de nossas fronteiras agrícolas e de extração de recursos minerais.

Segundo França (2012) até a década de 1970, no Brasil a base principal de articulação eram as metrópoles. Porém, a partir de 1970 surgem novos e importantes espaços na economia do país, como por exemplo, as cidades médias, influenciadas pela desconcentração econômica e industrial metropolitana. Elas assumiram um significante papel econômico e demográfico no país, possibilitando ajustes demográficos nas cidades, ocorrendo assim à desconcentração populacional das metrópoles brasileiras.

Políticas urbanas são implantadas buscando apoiar o desenvolvimento das cidades médias brasileiras, as quais têm como principais objetivos “a procura de maior equilíbrio interurbano e urbano-regional, a necessidade de se interromper o fluxo migratório na direção das grandes cidades e metrópoles, a busca de maior eficiência para alguns ramos produtivos e a necessidade de multiplicação de postos avançados de expansão do sistema socioeconômico nacional” (AMORIM FILHO; SERRA, 2001, p. 9).

Segundo Carvalho (2002) a realidade vivida pela urbanização brasileira não é característica apenas do Brasil, pois, a maioria dos países latino-americanos como, por exemplo, Argentina, Chile, Peru e Colômbia também apresentaram os fenômenos de crescimento das cidades médias.

As cidades médias foram favorecidas pelos esvaziamentos do campo, que ocorrem devido ao quadro macroeconômico enfrentado pela agricultura familiar não terem sido favorável, pois tem sido caracterizado pela instabilidade monetária e inflação elevada, resultado da discriminação negativa da política agrícola que são direcionadas para favorecer os produtores patronais, além das políticas comercial e cambial desfavorável, como também a deficiência dos serviços públicos de apoio ao desenvolvimento rural (BUAINAIN; ROMEIRO; GUANZIROLI, 2003).

Para compreender a dinâmica que ocorre nas cidades de médio porte é necessárioanalisar algumas variáveis, como por exemplo: “tamanho demográfico, funções, dinâmicaintra-urbana,intensidadedasrelaçõesinterurbanasecomocampo,indicadoresdequalidadedevidaeinfra-estrutura(sic),relaçõesexternasecomandoregional”.Jáqueelasnãopodemseranalisadasapenascomoumnível intermediárioentreasgrandeseaspequenascidades(SOARES,2006,p.1).

A partir do trabalho de Beltrão Sposito (2006) foi possível afirmar que diante de um período em que ocorrem constantemente grandes mudanças e transformações, com a ampliação das possibilidades de telecomunicações, as cidades médias passam a exercer novos papeis e novos fluxos passam a existir a partir delas e até elas, relações são estabelecidas e compartilhadas com cidades próximas e distantes.

No entanto, quando se analisa o contexto histórico econômico das cidades médias foi possível destacar que as mesmas “estavam, em etapas pretéritas do desenvolvimento do capitalismo, inseridas em redes urbanas hierarquicamente organizadas”. Sendo suas definições quanto aos seus papeis “pensadas em relação às cidades grandes e à metrópole principal, num movimento a montante, e em relação às cidades pequenas, num movimento a jusante” (BELTRÃO SPOSITO, 2006, p. 5).

Para Beltrão Sposito (2006) essas cidades estabeleceram ligações entre as cidades maiores e menores, participam da divisão territorial do trabalho que atinge a escala internacional, a partir, por exemplo, de negócios realizados com empresas que estão sediadas em outros países.



Motta e Mata (2008) destacaram que a primeira política urbana nacional voltada para a estruturação da rede urbana foi estabelecida no II Plano Nacional de Desenvolvimento (PND) (1975-1979), a mesma buscava melhorar a eficácia das funções das cidades e a elevação dos padrões de qualidade de vida a partir da implantação das regiões metropolitanas.

Essas cidades são privilegiadas pela oferta de serviços qualificados e a possibilidade de disponibilizar bem-estar para população. Segundo o IPEA (2008) são as populações das cidades médias brasileiras as que mais crescem. As cidades grandes e pequenas brasileiras encolheram entre 2000 e 2007, enquanto as médias cresceram. As médias concentravam 23,8% da população em 2000 e passaram a 25,05% em 2007. As grandes caíram de 29,81% para 29,71%, e as pequenas, de 46,39% para 45,24%, no mesmo período.

Foramapartirdasreestruturaçõesdoscentrosurbanosqueacidademédiadeixoudeser apenas um intermédio entre os centros menores e maiores do que ela, e passou arepresentar“umcentrodeatraçãodemão-de-obraqualificada,redutodeumaclassemédia,altosíndicesdequalidadedevida,espaçodelazer,“lócus”denovosinvestimentosindustriaisedeserviços”,sendoessascaracterísticas,reflexodaproduçãoedasatividadesdesenvolvidasnaregião(SILVA;CALIXTO,2009,p.3).

No Brasil, a partir do processo de integração do mercado nacional, da interiorização da urbanização e da intensificação da complexidade da rede urbana, tornou-se evidente principalmente nas regiões mais dinâmicas, a constituição de um conjunto expressivo de cidades médias (FERNANDES et al. 2009).

Simões e Amaral (2011, p. 566) destacaram o fenômeno da interiorização do crescimento econômico e a criação de novas centralidades urbanas a partir da existência das cidades de porte médio emergentes industriais, baseadas na dispersão da indústria de transformação, e cidades médias de fronteira, decisivas como provedoras de serviços para a exploração econômica da fronteira.

No Brasil atualmente vem ocorrendo a interiorização da atividade econômica e criação de novas centralidades urbanas, provocadas pela desconcentração industrial e a expansão das fronteiras agropecuária e mineral, ocorrendo assim a movimentação do capital em busca de matéria prima. Segundo Simões e Amaral (2011) o país possuía em 2000 60 milhões de habitantes, ou 35% da população brasileira, vivendo em apenas 15 regiões metropolitanas. Já nas 40 maiores áreas urbanas brasileiras viviam aproximadamente 45% da população do país. Contudo, ao analisarmos a evolução desta estrutura nos últimos 40 anos, nota-se uma elevação consistente da importância das cidades de porte médio na conformação da rede urbana brasileira. Com efeito, entre 1970 e 2000 o número de municípios brasileiros com população total entre 50.000 e 500.000 habitantes – uma caracterização clássica de cidades médias – tem um crescimento vertiginoso, passando de aproximadamente 100 para pouco menos de 400. Do ponto de vista relativo, estas passam de menos de 3% dos municípios brasileiros em 1970 para aproximadamente 7% em 2000. Se até o ano 2000 este processo já indica uma mudança de composição da estrutura urbana, ao vislumbrarmos os dados da contagem da população de 2007 esta parcela eleva-se ainda mais, passando para 530 (9,53%) de cidades médias.

Ao se abordar o contexto de crescimento econômico e demográfico das cidades médias é necessário destacar que paralelo a isso está à atração migratória que esses espaços têm atraído, principalmente devido à busca por emprego, moradia e melhor qualidade de vida, logo, essa busca impacta diretamente no aumento populacional e econômico. Segundo França (2012) para uma cidade ser média é necessário que a mesma exerça o papel principal de centralidade.

No início do século XXI, a economia mundial se expandiu, favorecida pela aceleração do crescimento da economia chinesa e pela forte demanda por alimentos e energia, tais fatores contribuíram para melhorar as contas externas brasileiras. Em meio a esse cenário, a partir do final da primeira metade da década de 2000, a economia brasileira começou a retomar o crescimento, juntamente com um processo significativo de inclusão social. Segundo o BNB (2014), esse crescimento foi estimulado principalmente pelos aumentos reais do salário mínimo; pelos efeitos indutores de programas de transferência de renda, como o Bolsa Família; pela expansão do crédito



– a exemplo do crédito consignado; e pela valorização do Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (Pronaf), entre outras iniciativas.

Autores como Marques, Sousa e Bracarense (2015) destacaram que no Brasil durante o período de 1970 a 2010, ocorreu uma crescente urbanização regional, comprovada pelo aumento substancial no número de cidades de porte médio e pela representatividade de sua população no contexto nacional da época.

Como no Brasil há uma grande heterogeneidade entre as regiões, no âmbito econômico, político, social e cultural, evidentemente com as cidades médias não são diferentes, pois os fenômenos que ocorrem em cada uma delas são diferentes de região para região, devido principalmente ao tempo histórico em que ocorrem, sendo que esses fenômenos são articulados nos lugares pela reprodução do capital. Essas cidades têm grande importância regional no seu papel estratégico na rede urbana, elas são referências para os pequenos aglomerados urbanos e o meio rural, além de estabelecerem relações com os centros urbanos maiores e mais importantes.

3. ASPECTOS TEÓRICOS ACERCA DO CRESCIMENTO ECONÔMICO

Na busca de fundamentar o modelo empírico utilizado, adotou-se o modelo de crescimento

endógeno, já que o mesmo auxilia na compreensão do processo de crescimento. Autores como Porto e Santana Júnior (2012) consideraram que a cidade é o local

privilegiado da acumulação do capital. Logo, para compreender o crescimento das cidades médias é importante levar em consideração os níveis de investimentos, as empresas, as novas tecnologias e a mão de obra mais qualificada que se instala nessas cidades. Esses fatores contribuem com o crescimento dessas cidades, tornando-as pontos ou possibilidades de investimentos e após serem influenciadas passam a apresentar novas dinâmicas com mais bens e serviços, surgindo ou desenvolvendo novos setores.

Para compreender por que uma região é mais rica, ou tem um maior crescimento, comparada à outra região, é importante partir da análise do modelo de crescimento econômico.

Jones (1997) destacou que se duas economias têm o mesmo nível de tecnologia, as mesmas taxas de investimento e de crescimento populacional, então, à medida que as economias se aproximam do estado estacionário o hiato do produto por trabalhador se ajusta, assim as regiões que apresentam o mesmo estado estacionário, sustentam a hipótese da convergência. Porém nem todas as regiões apresentam o mesmo estado estacionário por não terem as mesmas taxas, já destacadas.

O modelo de Solow surge da equação da função de produção e a equação de acumulação de capital. A partir desse modelo é possível afirmar que considerando Ceteris paribus, uma região é mais rica quando apresenta altas razões de poupança/investimento. Logo, são as regiões que tem as maiores taxas de investimentos que são mais ricas que as que apresentam maiores taxas de crescimento populacional (JONES, 1997).

Porém, segundo Solow para que o crescimento seja sustentado é necessário introduzir o progresso tecnológico no modelo, mas sendo ele exógeno. Portanto, a tendência declinante do produto marginal do capital é compensada por esse progresso, além de promover o crescimento da região de acordo com sua taxa (JONES, 1997).

Como a mão de obra presente na economia tem diferentes níveis de instrução e qualificação, o modelo de Solow se ajustou a essa realidade, a partir da inclusão dessa variável (JONES, 1997).

Diferente de Solow, no modelo de Romer o progresso tecnológico é endogeneizado. A teoria do crescimento endógeno foi construída por Romer e busca entender as forças econômicas que estão por trás do progresso tecnológico. Esse modelo torna endógeno o progresso tecnológico e o processo de crescimento econômico, ao se compreender e obter resultados endógenos na economia em que os indivíduos buscam lucros e podem obter retornos sobre o fruto de seus esforços em busca de ideias novas e melhores, já que o progresso tecnológico é movido pela pesquisa e desenvolvimento (P&D) (JONES, 1997).

A economia de Romer é composta por três setores que são de bens finais, bens intermediários e pesquisa. Como o progresso tecnológico é o motor do crescimento econômico, no



modelo de crescimento endógeno o processo pelo qual ocorre a mudança tecnológica é endógena (JONES, 1997).

Esse modelo permite afirmar que uma região obtém um produto homogêneo a partir da utilização de mão-de-obra e um conjunto de bens de capital. Porém, a quantidade de bens de capital empregada pelos trabalhadores é limitada pelo seu nível de qualificação.

Romer descreveu em seu modelo a evolução da tecnologia desde o surgimento dos direitos de propriedade intelectual, pois sem a pesquisa não teriam novas ideias, a tecnologia seria constante e não teria o crescimento per capita na economia (JONES, 1997).

Jones (1997) destaca que no estado estacionário desse modelo a economia cresce ao longo de uma trajetória de crescimento equilibrado, com taxa de progresso tecnológico igual à taxa de crescimento populacional. Logo, a ocorrência de um aumento permanente na proporção da população dedicada à pesquisa aumenta temporariamente a taxa de progresso tecnológico. Sendo que, o nível de tecnologia ao longo do tempo fica em um patamar permanentemente mais elevado em consequência do aumento de pesquisa e desenvolvimento.

As predições quanto à convergência dos modelos de crescimento endógeno são diferentes do modelo de Solow. Pois “nos modelos de crescimento endógeno a diferença de renda per capita pode persistir indefinidamente mesmo se as unidades geográficas tiverem a mesma taxa de poupança e crescimento populacional” (JUSTO, 2012, p. 4).

Justo (2012) destacou de forma sintetizada a hipótese de convergência absoluta, na qual, os maiores valores da taxa de variação face à exogeneidade do progresso técnico e dos rendimentos decrescentes são resultados da distancia do estado estacionário.

Os modelos endógenos são uns dos modelos mais atuais e completos sobre crescimento. Esses modelos de crescimento são categorizados na literatura principalmente a partir dos modelos de Schumpeter e de Romer (MOURA; CORREIO, 2013).

Souza (2005) ressaltou que a teoria do crescimento endógeno foi popularizada por Romer (1986), porém sua origem é mais antiga. Já que abordagens sobre esse crescimento podiam ser encontradas nos trabalhos dos autores: Schltz (1961), Arrow (1962), Nelson e Phelps (1966), Schultz (1967) e Nordhaus (1969). Portanto, esses são exemplos de autores que já trabalhavam com o crescimento antes de Romer, apesar da teoria ser popularizada a partir dele.

Segundo Cavalcante (2007) essa teoria surgiu nos anos 80 e teve como fundamento os trabalhos dos Professores Paul Romer e Robert Lucas, que destacavam questões que iam além da tradicional Teoria do Crescimento Exógeno, ou seja, a mesma surgiu da necessidade da introdução de elementos que tornassem a taxa de crescimento endógena, logo os principais elementos dessa teoria são o capital humano e os efeitos das pesquisas e desenvolvimento.

A teoria do crescimento com o progresso técnico endógeno teve impulso a partir de 1980, sendo o progresso técnico responsável por exercer efeitos expansivos sobre o produto, pois eleva a produtividade dos fatores e retransmite esses efeitos entre as unidades produtivas. O impulso ocorreu em 1980 por não haver uma tendência à convergência dos produtos per capita entre áreas com diferentes níveis de desenvolvimento iniciais (SOUZA, 2005).

Segundo Sousa (2005), a desigualdade aumenta a partir da ausência da perfeita mobilidade dos fatores de produção, capital e trabalho entre países ou regiões. Mas o crescimento do produto não é explicado apenas por capital e trabalho, pois a tecnologia também é uma variável importante e varia lentamente no tempo.

A partir da teoria do crescimento endógeno foi possível enfatizar as diferentes oportunidades de crescimento no capital físico e no capital do conhecimento. Essa teoria aborda a ideia de que “um maior investimento em conhecimento aumenta o crescimento é importante para vincular taxas de poupança mais elevadas a taxas de crescimento de equilíbrio mais altas”, enfatizando assim os fatores determinantes do progresso tecnológico (DORNBUSCH; FISCHER; STARTZ, 2013, p. 77).

Vale destacar que “o crescimento econômico endógeno é um crescimento econômico de longo-prazo”, suas taxas são determinadas pelas forças que são internas ao sistema econômico,



sendo que são essas forças que governam as oportunidades e os incentivos para a criação de conhecimento tecnológico (CAVALCANTE, 2007, p. 7).

Ao se abordar o contexto de crescimento de longo prazo, autores como Oreiro (1999) destacaram que desde os modelos de Solow (1957) o progresso tecnológico é o motor fundamental do crescimento econômico de longo prazo. No modelo de crescimento endógeno a taxa de crescimento da renda per capita é uma variável que é determinada dentro do modelo. Em modelos como o de Romer a taxa de crescimento da renda per capita depende fundamentalmente do estoque de capital humano existente na economia.

Os modelos de crescimento endógeno têm como principal característica “mostrar como a eliminação dos retornos decrescentes do capital podem conduzir ao crescimento econômico no longo prazo” (SILVA FILHO; CARVALHO, 2001, p. 471).

Esses modelos podem ser divididos em dois tipos: modelos de competição imperfeita e modelos de competição perfeita. O primeiro tipo tem como característica comum que “eles modelam explicitamente a pesquisa e o desenvolvimento (P&D) realizado pelas empresas maximizadoras de lucro”. Já no segundo tipo, a característica comum é que “as diferenças em políticas ou preferências se traduzem em permanentes diferenças em taxas de crescimento” (CAVALCANTE, 2007, p. 10).

O modelo de crescimento apresentado pelas cidades nos últimos tempos foi endógeno. Pois, “o crescimento é visto como um produto das forças econômicas endógenas aos sistemas de mercado descentralizados” (SILVA FILHO; CARVALHO, 2001, p. 471). As forças internas comandam o processo mais do que as inovações tecnológicas exógenas, sobre essas forças o mercado não tem controle, são através delas que a economia pode atingir equilíbrio de crescimento contínuo.

Segundo Silva Filho e Carvalho (2001), para que ocorra esse crescimento é preciso que a tendência decrescente dos retornos do capital seja eliminada. Logo, em qualquer sistema econômico os fatores inovação tecnológica endógena, capital humano e os arranjos institucionais apresentam grande importância para que ocorra o crescimento contínuo da renda per capita.

Segundo Silva Filho e Carvalho (2001, p. 472) a região Nordeste tem as novas estratégias de desenvolvimento dos anos 2000 marcadas por fatores essenciais que são a incorporação do capital humano e a eliminação da tendência dos retornos decrescentes no modelo neoclássico. Já que “o incremento do estoque de capital melhora o nível tecnológico de cada produtor, podendo provocar retornos constantes ou crescentes para o capital agregado”.

4. METODOLOGIA Essa seção traz a descrição da estratégia empírica empregada bem como a descrição das

variáveis e a fonte dos dados. 4.1 Área de Estudo, Fonte dos Dados e Descrição das Variáveis

O presente estudo tem como foco, analisar a dinâmica de crescimento dos municípios de médio porte do Nordeste, no período de 1991 a 2016. Como a definição mais usada para classificar as cidades médias está baseada no tamanho demográfico, foi utilizado o conceito de Andrade e Serra (2001), que define cidades médias como centros com população entre 50 mil e 500 mil habitantes.

O Nordeste tem uma área territorial de 1.554.291,313 Km², uma população estimada em 2016 de 56.915.936 habitantes. E é formado por nove Estados que são: Alagoas, Bahia, Ceará, Maranhão, Paraíba, Pernambuco, Piauí, Rio Grande do Norte e Sergipe (IBGE, 2015). A partir da tabela 1 é possível observar a descrição demográfica de cada estado.

Tabela 1- Descrição demográfica dos Estados nordestinos Estados População Estimada 2016 Área 2016

(km²) Número de Municípios

Alagoas 3.358.963 27. 848,158 102 Bahia 15.276.566 564.732,642 417 Ceará 8.963.663 148.887,632 184

Maranhão 6.954.036 331.936,955 217



Paraíba 3.999.415 56.468,427 223 Pernambuco 9.410.336 98.076,001 185

Piauí 3.212.180 251.611,934 224 Rio Grande do Norte 3.474.998 52.811,110 167

Sergipe 2.265.779 21.918,454 75 Total 56.915.936 1.554.291,313 1794

Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013). Baseado no IPEADATA (2016) foi possível afirmar que no Nordeste dos 1794 municípios,

151 são médio porte. Sendo que em Alagoas estão localizados sete desses municípios: Arapiraca, Campo Alegre, Coruripe, Penedo, Rio Largo, São Miguel dos Campos e União do Palmares. Na Bahia trinta e seis municípios: Alagoinhas, Araci, Bom Jesus da Lapa, Brumado, Camaçari, Campo Formoso, Cadeias, Casa Nova, Catu, Conceição do Coité, Cruz das Almas, Dias d'Ávila, Euclides da Cunha, Eunápolis, Feira de Santana, Guanambi, Ipirá, Ilhéus, Irecê, Itaberaba, Itabuna, Itamaraju, Itapetinga, Jaguaquara, Jequié, Juazeiro, Lauro de Freitas, Luís Eduardo Magalhães, Monte Santo, Paulo Afonso, Serrinha, Simões Filho, Teixeira de Freitas, Tucano, Valença e Vitória da Conquista.

No Ceará são trinta e um municípios: Acaraú, Acopiara, Aquiraz, Aracati, Barbalha, Boa Viagem, Camocim, Canindé, Cascavel, Caucaia, Crateús, Crato, Granja, Horizonte, Icó, Iguatu, Itapipoca, Juazeiro do Norte, Limoeiro do Norte, Maracanaú, Morada Nova, Pacajus, Pacatuba, Quixadá, Quixeramobim, Russas, Sobral, Tauá, Tianguá, Trairi e Viçosa do Ceará (IPEADATA, 2016).

No Maranhão são vinte municípios: Açailândia, Bacabal, Balsas, Barra do Corda, Barreirinhas, Buriticupu, Caxias, Chapadinha, Codó, Coroatá, Grajuá, Imperatriz, Itapecuru Mirim, Paço do Lumiar, Santa Inês, Santa Luzia, São José de Ribamar, Timon, Tutóia e Zé Doca. Na Paraíba são nove: Bayeux, Cabedelo, Cajazeiras, Campina Grande, Guarabira, Patos, Santa Rita, Sapé e Sousa (IPEADATA, 2016).

Em Pernambuco são trinta e três: Abreu e Lima, Araripina, Arcoverde, Belo Jardim, Bezerros, Buíque, Cabo de Santo, Agostinho, Camaragibe, Carpina, Caruaru, Escada, Garanhuns, Goiana, Gravatá, Igarassu, Ipojuca, Limoeiro, Moreno, Olinda, Ouricuri, Palmares, Paudalho, Paulista, Pesqueira, Petrolina, Salgueiro, Santa Cruz do Capibaribe, São Bento do Una, São Lourenço da Mata, Serra Talhada, Surubim, Timbaúba e Vitória de Santo Antão (IPEADATA, 2016).

No Piauí são quatro municípios de médio porte: Floriano, Parnaíba, Picos e Piripiri. No Rio Grande do Norte são sete: Açu, Caicó, Ceará-Mirim, Macaíba, Parnamirim, São Gonçalves do Amarante e Mossoró. Em Sergipe são quatro municípios, Itabaiana, Lagarto, Nossa Senhora do Socorro e São Cristovão (IPEADATA, 2016).

Para alcançar os objetivos propostos por essa pesquisa foi feito o uso do mesmo procedimento metodológico utilizado por Justo (2014) com adaptações, haja vista a não disponibilidade de dados de todas as variáveis além de diferença no recorte espacial e temporal.

As informações dos municípios de médio porte do Nordeste são do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEADATA) e do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD, 2013) para os anos de 1991, 2000, 2010 e 2016. Como a abordagem do trabalho será voltada para o crescimento, é importante considerar e destacar os trabalhos de Glaeser et al (1995) e Vieira (2009) que utilizaram a taxa de crescimento populacional dos municípios para o referido período como proxy para o crescimento econômico. As estimações dos modelos de econometria espacial assim como todos os testes, foram realizadas no STATA 13.

As variáveis explicativas utilizadas serão a Escolaridade Média (Escol) e a Taxa de Analfabetismo (Analf) para captar o papel da educação nas taxas de crescimento dos municípios. Em relação à literatura de crescimento econômico como Mankiw, Romer e Weil (1992), Romer (1991) no caso brasileiro, entre outros Justo (2014) e Vieira (2009), consideram o nível de educação como proxy para capital humano. Portanto, é esperada uma correlação positiva desta variável com a



taxa de crescimento dos municípios e uma correlação inversa com a taxa de analfabetismo. Os percentuais de residências com energia elétrica (Energia91), água e banheiro (Peraguaban91) representam as condições de infraestrutura. A renda per capita (Rpc91) é um dos determinantes da taxa de crescimento também seguindo o padrão da literatura como também a concentração de renda (Gini91).

Seguindo a Nova Geografia Economica-NGE, foram incluídos entre os determinantes a esperança de vida ao nascer (Esper91) para captar condições de saúde da população. Assim como Silva Junior (2007) e Vieira (2009) foi incluída a variável área do município (Área).

É necessário acrescentar também a variável distância dos municípios das capitais (Distcapital) para verificar se há uma interiorização do crescimento das cidades de porte médio no nordeste. 4.2 Modelo Empírico

Em uma estrutura de dados cross section, na qual as observações são espacialmente

distribuídas, a existência de spillovers espaciais viola a hipótese que os termos de erro entre as regiões vizinhas são não autocorrelacionados (REY; MONTOURI, 1999, apud JUSTO, 2014). Para corrigir este problema é necessário incorporar na regressão um componente espacial (JUSTO, 2010).

Um teste utilizado para detectar possível autocorrelação espacial é o teste I de Moran. Esta estatística segue a seguinte expressão segundo Battisti e Vaio (2009):

Onde, 𝜔!" é um elemento da matriz de peso W, 𝑥! é uma variável específica para a

observação i, n é o número de observações, q é um fator de escala igualando a soma de todos os elementos da matriz. Foi utilizada no decorrer da execução da pesquisa uma matriz binária de linha padronizada baseada na estrutura de vizinhança com um número fixo de vizinhos próximos (k-nearest), nos quais os elementos são:

Onde 𝑑! é um valor crítico, definido para cada observação i, assegurando que cada

município tenha o mesmo número de vizinhos. Os modelos empíricos a serem estimados serão os das equações (1) e (2) para os modelos

com log espacial (SLM) e erro espacial (SEM), respectivamente.

Tem-se então que o modelo empírico dos determinantes do crescimento com autocorrelação espacial e dependência espacial são:

Sendo y um vetor que representa a taxa de crescimento dos municípios de médio porte do

Nordeste entre 1991, 2000 e 2016. As variáveis explicativas são compreendidas pela matriz X. O 𝛽! é o vetor de coeficientes. A matriz W é uma matriz de peso espacial que neste caso será utilizada com o número de vizinhos mais próximos que será definido estimando o modelo com várias opções e escolhendo, o melhor modelo pelos critérios formais de escolha. e 𝜌! são, respectivamente, o coeficiente de erro escalar e o coeficiente de defasagem espacial que capta as externalidades espaciais da taxa de crescimento sobre os municípios vizinhos.



No modelo de erro espacial o erro é modelado da seguinte forma:

Onde é um escalar do coeficiente do erro e: 𝑢 ~ 𝑁(0,𝜎!𝐼) Desta forma, o modelo de erro espacial é especificado da seguinte forma:

A análise é feita considerando dois recortes temporais: 1991-2000 e 1991-2016. A escolha desses períodos justifica-se pela mudança ocorrida na economia do Nordeste a partir de 2003 com os governos petistas. Contudo, para dados municipais as informações disponíveis são dos Censos Demográficos, daí utilizar o primeiro recorte. O segundo abrange todo o período de análise em que se dispõem das informações necessárias para as estimações.

4. DINÂMICA SOCIOECONÔMICA DO NORDESTE

O Nordeste tem vivenciado no decorrer das quatro últimas décadas, um processo de urbanização de rapidez e intensidade significativas, mesmo com um processo de crescimento econômico e de desenvolvimento social dessa região ocorrendo de forma heterogênea e descontínua. Porém, a partir dessa heterogeneidade e descontinuidade que surgiram os novos centros dinâmicos aos quais se tornaram preferenciais para o destino dos fluxos migratórios (LUBAMBO et al. 2003).

Segundo Selva (2005) para compreender o processo de transformações no espaço urbano das cidades de porte médio da região Nordeste é de fundamental abrangência destacar o Programa Nacional de Cidade e Capitais de Porte Médio (PNCCPM) que surgiu na fase do II Plano Nacional de Desenvolvimento Econômico (II PND). Uma das principais buscas com a intervenção do Programa era de conter o processo imigratório para as Regiões Metropolitanas do Centro-Sul, particularmente Rio de Janeiro e São Paulo.

De acordo com Carvalho (2008) a dinâmica regional nordestina tem sido comandada pelo fortalecimento e surgimento de áreas com estruturas modernas destacando-se o complexo Petroquímico de Camaçari; o polo agro-industrial da agricultura irrigada de Juazeiro-Petrolina; o complexo minerometalúrgico do Maranhão; a moderna agricultura do cerrado que se estende da Bahia ao Piauí e Maranhão; o polo têxtil e de confecções do Ceará; o polo de confecções do agreste pernambucano; os polos calçadistas espalhados por diversos estados; a área de fruticultura irrigada do Vale do Açú, no Rio Grande do Norte; os diversos pólos turísticos implantados nas cidades litorâneas; e os polos tecnológicos de Campina Grande, Ilhéus e Recife.

O Nordeste é marcado historicamente por uma tendência de perda de população, pois desde o censo de 1940, a região é conhecida como origem de fluxos migratórios importantes, sendo seu principal destino o Sudeste. Nos últimos anos esse processo de esvaziamento populacional tem sido modificado, pela diminuição da migração de saídas e pelo aumento da migração de retorno. Logo é evidente a grande redistribuição demográfica, por meio de migração intrarregional e da migração de retorno (CAMPOS; FUSCO, 2009).

Na última década, o hiato de desenvolvimento entre o Nordeste e as regiões mais prósperas foi reduzido. Essa redução ficou evidente “nos indicadores de renda, de emprego, de produção, de saúde e de escolaridade”. Pois, recentemente a região tem apresentado taxas de crescimento da produção e do consumo acima da média brasileira, assim o Nordeste tem atraído importantes investimentos, de dentro e de fora do país. Essa região disponibiliza um mercado amplo, a qual no ano de 2010 sua população era de 53 milhões de habitantes (MELO, 2013).

Segundo Silva (2013, p. 13) os fatores que podem explicar o crescimento do Nordeste são: “políticas de redistribuição de renda, valorização do salário mínimo, aumento do emprego formal, crescimento e diversificação das exportações, aumento do crédito e, por fim, aumento do consumo”.

A partir de dois diagnósticos diferentes que foram formulados pela Superintendência do Desenvolvimento do Nordeste-SUDENE e pela Política Nacional de Desenvolvimento Regional-



PNDR é possível ter a apresentação do Nordeste em dois momentos distintos, que segundo Gumiero (2014) foi o primeiro e o segundo Plano Diretor. A partir deles Compreende-se que a proposta preliminar da PNDR era fortalecer-se enquanto política alinhada a outros programas do governo federal para melhorar a qualidade de vida e o fortalecimento da cidadania da população.

Ainda segundo Gumero (2014), o Programa “Luz para Todos” fornece energia elétrica às populações sem acesso a ela. Na área da saúde, o Programa Mais Saúde – Direito de Todos (PAC de Saúde) possibilitando ao indivíduo acesso através dos novos modelos de gestão e novos mecanismos de gerenciamento de processos assistenciais. O Plano de Desenvolvimento da Educação (PDE) busca ampliar o ingresso da população a Educação Básica, Alfabetização e Educação Continuada, Educação Profissional e Tecnológica e Educação Superior. O PAC, apesar de não ser um típico programa de desenvolvimento regional, pode produzir forte dinamismo em territórios através dos seus investimentos em infraestrutura – portos, rodovias, aeroportos, rede de esgoto, geração de energia, hidrovias, ferrovias e assim por diante.

O Nordeste brasileiro se divide em duas regiões que segundo Siffert Filho et al. (2014). O litoral, mais desenvolvido e central para as atividades econômicas da região, como a monocultura do açúcar e o semiárido, caracterizado ainda por atividades de subsistência e dependente do litoral, mais dinâmico.

Nos últimos anos, o Nordeste tem apresentado crescimento econômico acima da média brasileira, porém esse crescimento contribuiu apenas para recuperar a média histórica de sua participação no PIB do Brasil. Para melhor compreender a região vale destacar que a mesma tem uma população que representa quase 28% do total do País, sua participação no PIB nacional é de apenas 13,5%, em relação ao o PIB per capita a contribuição é de 48% da média do Brasil. No ano de 2010, o Nordeste conseguiu recuperar a participação relativa de 13,5% no PIB brasileiro, participação essa que é equivalente a registrada no início dos anos de 1990, resultado obtido a partir de uma trajetória de expansão sem grandes oscilações ao longo da década (BNB, 2014).

Segundo Araujo (2014), para entender as mudanças ocorridas recentemente na vida econômica do Nordeste é importante analisar as indústrias de alimentos e bebidas, de bens duráveis, grandes redes de supermercados e os shoppings centers já que eles buscaram se instalar principalmente nas cidades médias, a fim de disputar os novos consumidores.

No período entre os anos de 2000 e 2010 o PIB Nordestino cresceu mais do que o nacional, pois o do Nordeste cresceu à taxa de 4,4% a.a. e o do Brasil, 3,6% a.a. Esse crescimento ocorreu principalmente devido à magnitude das exportações, às políticas de transferências diretas e à retomada de investimentos (públicos e privados), tanto produtivos em infraestrutura social e econômica (BNB, 2014).

De 2000 para 2010, vários foram os avanços ocorridos em diversas variáveis na região, entre eles destacaram-se as melhorias na formalização das relações de trabalho, pois em 2000 o número de empregados com carteira de trabalho assinada era de 3,8 milhões e passou para 6,5 milhões no ano de 2010, ocorrendo assim um crescimento médio de 5,5%. Entre esses avanços destacaram-se também as melhorias dos índices de instrução e qualificação da mão de obra, pois a partir do ano 2000 houve uma importante evolução da oferta do ensino superior (BNB, 2014).

Atualmente, a região Nordeste tem passado por várias transformações principalmente nos contextos econômicos e sociais, influenciando o processo de urbanização da região. Como essa região apresenta um histórico no qual apesar de ter a taxa de fecundidade maior que a média do Brasil e taxas de crescimentos populacionais são variáveis como as outras regiões, devido ao fato de ser responsável por exportar pessoas para outras regiões do Brasil, é importante destacar que esse cenário tem mudado nos últimos tempos, pois a região passou a apresentar novas dinâmicas de migração interna, devido aos polos econômicos que constantemente estão se formando. Grandes têm sido os fluxos migratórios de retorno que a região tem recebido tanto de outras regiões como a busca dos que moram em pequenas e grandes cidades pelas de médio porte.

Segundo BNB (2014, p. 69) são nas cidades médias que ocorrem com frequência tais transformações, devido principalmente: “a presença cada vez maior das instituições de ensino



superior, dos serviços de saúde, dos empreendimentos e instalações voltados para o varejo e serviços modernos”.

Vários são os avanços ocorridos na região como: “no IDH, no acesso à saúde e educação e à infraestrutura social, além de melhorias no mercado de trabalho, redução da pobreza e queda da desigualdade de renda” (BNB, 2014, p. 91-92).

Para Alves (2014, p. 18) analisando o contexto histórico, fica evidente a adoção de políticas para amenizar a pobreza e redução da fome. Entre essas políticas destacaram-se: “previdenciárias, de transferência de renda, de oferta de crédito e de valorização do salário mínimo”. Apesar dos investimentos recentes, das melhorias sociais e as reduções das desigualdades, o Nordeste no ano de 2010, continuou apresentando a maior parte da pobreza brasileira, localizadas principalmente no semiárido.

O BNB (2014, p. 71) também afirmou que, embora haja melhorias ainda é persistente: “a permanência dos grandes déficits de serviços básicos e a atomização, fragmentação e isolamento da base da rede urbana constituída pelas cidades de menor porte”. A segurança pública é o indicador mais problemático da região, pois não tem apresentado melhorias.

5. RESULTADOS E DISCUSSÕES Na presente seção expõem-se os resultados obtidos na pesquisa. Inicialmente apresenta-se a

estatística descritiva das variáveis utilizadas no estudo para o período analisado de 1990 a 2016. Na tabela 2 é apresentada a taxa de crescimento populacional dos municípios de médio porte

do Nordeste entre 1991 e 2016, além de alguns indicadores do ano de 1991

Tabela 2- Taxa de crescimento populacional dos municípios de médio porte do Nordeste no período 1991-2000, 19991-2016 e variáveis municipais em 1991

Variáveis Média Desvio Padrão Mínima Máxima Taxa de Crescimento Populacional Total de 91 a 00 0,018 0,018 -0,005 0,116 Taxa de Crescimento Populacional Total de 91 a 16 0,015 0,012 -0,008 0,101

Logaritmo da população total de 1991 11,061 0,562 8,795 12,915 Esperança de vida em 1991 60,747 2,980 52,95 68,65

População total em 1991 76.314,93 58.822,77 6.600 406.523 População total em 2000 89.295,91 67.990,23 18.757 481.368 População total em 2016 112.161,3 86.784,92 50.806 622.639

Área 1.788,43 2.337,70 27,5 13.980,6 Energia em 1991 74,059 19,997 22,01 99,74

Percentual de domicílios com água e banheiro em 1991 41,809 20,155 1,3 84,05 Distancia da Capital 201,002 167,54 7,72 963

Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013). Em média, a taxa de crescimento populacional dos municípios de médio porte do Nordeste entre 1991 e 2000 foi de (1,8%), enquanto que de 1991 a 2016 foi de (1,5%). Essa diferença na taxa de crescimento entre períodos distintos justifica a escolha dos recortes temporais adotados. Percebeu-se um arrefecimento do crescimento o que pode implicar em menor convergência do crescimento entre as cidades de porte médio nordestinas.

Em relação a população total média desses municípios nos anos 1991, 2000 e 2016, foi de respectivamente: (76.314,93), (89.295,91), (112.161,3). Já a área média dos municípios no período estudado foi de 1.788,43Km2.

Quanto à esperança de vida média da população em 1991, era de 61 anos. Das residências presentes nas cidades médias nordestinas, 74% tinham energia elétrica e 42% água e banheiro. Tratando-se da distância dos municípios de médio porte da capital, os resultados mostraram que a distância média é de 201 km. Vale destacar que a cidade média mais próxima e a mais distante da capital estão localizadas, respectivamente, em aproximadamente 7,72 km e 963 km.



Para alcançar os objetivos do trabalho, estimou-se inicialmente uma regressão por mínimos quadrados ordinários para o período 1991-2000. Para diagnosticar a dependência espacial†, Nesse modelo apenas três dos coeficientes das variáveis foram significantes: Esperança de vida em 1991 (Esper91) e domicílios com energia elétrica foram a 1%; e o Logaritmo da população total (lnpopto91) foi a 5%. O modelo sugere convergência condicional do crescimento das cidades. Contudo, faz-se necessária a averiguação da dependência espacial, o que tornaria os coeficientes do modelo de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) inconsistentes. A tabela 3 trazo teste de diagnóstico da dependência espacial na regressão estimada por.

Tabela 3-Teste de diagnóstico da dependência espacial para o período 1991-2000 Test Diagnostic Statistic Df p-value Spatial error: Moran’s I 34,177 1 0,000 Lagrange multiplier 0,070 1 0,792 Robust Lagrange multiplier 15,117 1 0,000

Spatial lag: Lagrange multiplier 17,453 1 0,000 Robust Lagrange multiplier 32,501 1 0,000

Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013). A Tabela 3 mostra adependência espacial e aponta para a necessidade de incorporar a dependência espacial no modelo de regressão. Contudo, a robustez dos resultados em todos os testes sugere o modelo de defasagem mais apropriado. Assim, partiu-se para a execução do teste I de Moran global que é apresentado na tabela 4 para assim verificar a autocorrelação espacial. O resultado mostrou uma forte autocorrelação espacial na variável dependente que é a taxa de crescimento dos municípios de porte médio para o período 1991-2000. Ou seja, há uma correlação forte entre a taxa de crescimento das cidades e seus vizinhos.

Tabela 4- Teste I de Moran global para o período 1991-2000

Variables I E(I) sd(I) Z p-value* Txpopto9100 0,348 -0,007 0,072 4,950 0,000

Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013). Na figura 2 é possível observar a autocorrelação local a partir do gráfico de dispersão de

Moran para o período 1991-2000, o qual apresentou resultado da estimativa da sua estatística de 0,348, seu padrão indicado foi alto-alto e baixo-baixo em relação à concentração da matriz de contiguidade, ou seja, estão concentrados no 1º e 3º quadrante. Portanto, municípios com taxa de crescimento mais elevadas afetam positivamente a taxa de crescimento de municípios dos que estão na mesma situação. Já as cidades que estão com taxas de crescimento menores são influenciadas pelas pelos vizinhos que estão na mesma situação.

† Por falta de espaço optou-se em não apresentar os resultados da estimação de MQO.



Figura 2- Gráfico de Dispersão de Moran para o período 1991-2000 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013).

Com esse diagnóstico, partiu-se, então para a estimação dos modelos de convergência condicional incorporando os efeitos espaciais.

Foram estimados os modelos de defasagem e erro espacial para captar as externalidades espaciais da taxa de crescimento. Na tabela 5 estão os resultados do modelo de defasagem para o período de 1991 a 2000.

No modelo de defasagem para o período de 1991 a 2000 apenas os coeficientes das variáveis área e distância da capital não foram significantes. O modelo apontou convergência condicional de crescimento haja vista o sinal negativo da variável lnpopto91. O teste de Wald valida o modelo, o grau de ajuste do modelo apresenta um 2R de 41,80%. O teste LR aponta a significância do termo de defasagem espacial. Contudo, somente após a estimação do modelo de erro espacial e utilizar o critério de Akaike é que se pode identificar o modelo mais adequado.

Tabela 5- Modelo espacial de defasagem para o período de 1991 a 2010 Spatial lag model Number of obs= 151 Variance ratio= 0,573 Squared corr.= 0,573 Log likelihood = 459,38309 Sigma= 0,01

txcpopto9100 Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval] lnpopto91 -0,0100297 0,0020794 -4,82 0,000 -0,0141052 -0,0059542 Esper91 0,0009903 0,0004073 2,43 0,015 0,0001921 0,0017885 Escol. -0,0034117 0,0010241 -3,33 0,001 -0,005419 -0,0014044 Analf. -0,0004002 0,0001869 -2,14 0,032 -0,0007666 -0,0000338 Rpc91 0,0001211 0,0000268 4,52 0,000 0,0000686 0,0001736 Gini91 -0,0963378 0,0260986 -3,69 0,000 -0,1474901 -0,0451855 Área 7,30e-07 5,43e-07 1,34 0,179 -3,34e-07 1,79e-06

Energia91 0,0002352 0,0001136 2,07 0,038 0,0000125 0,0004578 Peraguaban91 -0,0003674 0,0000987 -3,72 0,000 -0,0005609 -0,0001738

Distcapital -6,56e-07 8,76e-06 -0,07 0,940 -0,0000178 0,0000165 _cons 0,1854785 0,0392979 4,72 0,000 -0,108456 0,262501 Rho -0,0226718 0,004445 -5,08 0,000 -0,031422 -0,01392115

Wald test of rho=0: chi2(1)= 25.788 (0.000) Likelihood ratio test of rho=0: chi2(1)= 23.809 (0.000) Sample Size= 151 Wald Test= 117,7156 P=Value> Chi2(10)= 0,0000 F=Test= 11,7716 P=Value> F(10, 140)= 0,0000 R2 (R=Squared)= 0,4568 Raw Moments R2= 0,7361 R2a (Ajustado R2)= 0,4180 Raw Moments R2 Adj= 0,7172 Root MSE (Sigma)= 0,0135 Log Likelihood Function= 426, 3023 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013).

Moran scatterplot (Moran's I = 0.348)txcpopto9100

Wz

z-2 -1 0 1 2 3 4 5 6

-2

-1

0

1

2

3

PalmarAcopia

CoruriSerra

Campo

Timbaú

IlhéusSousa Ipirá

Sapé (

Quixer

Itamar

Pesque

Tauá (

JequiéUnião

Impera

Limoei

Escada

Icó (CMonte Boa ViAraci

Piripi

Euclid

FloriaBarra

GuarabItabunCrateúCajaze

Concei

Caxias

São Be

Catu (

AcaraúChapad

São Mi

BrumadCodó (

Tucano

ItapetSalgue

OuricuOlindaSão Lo

Serrin

Camoci

Penedo

GuanamGravatItaberAçu (R

Morada

Bezerr

ArcoveCampin

Bacaba

Goiana

Viçosa

Surubi

Mossor

Alagoi

Paulo

Santa

Arapir

Patos

Caicó

Canind

Granja

Parnaí

Irecê

Candei

Iguatu

Belo J

Picos

Quixad

VitóriCruz d

Bom JeGaranh

Paudal

Maraca

Bayeux

Moreno

Lagart

Campo

Abreu Crato

Valenç

BuíqueCarpin

Itapec

Rio La

AraripVitóriCoroat

Santa Feira

Caruar

Igaras

Casa N

Itabai

Limoei

Ceará-

Jaguaq

ItapipEunápo

Cabo d

Timon

Santa

Aracat

Zé Doc

TutóiaSobral

JuazeiBarbal

Trairi

Paulis

Cascav

Russas

TeixeiCamara

Macaíb

Grajaú

Ipojuc

Aquira

Barrei

Tiangu

Simões

PetrolJuazei

São Cr

PacatuPacajuAçailâ

Camaça

Balsas

Dias D

Cabede

Caucai

Santa

São Go

São JoLauro Paço d

Horizo

Nossa

Parnam

Buriti

Luís E



Na tabela 6 é possível observar os resultados do modelo de erro espacial, para o período de 1991 a 2000. Considerando o Critério de informação de Akaike o modelo escolhido é o de erro espacial, já que para o modelo Lag (SLM): o AIC foi de -9,4221 e o modelo de Erro (SEM) o AIC foi de -9,4518. Tendo em vista que o teste LR para o termo que capta a autocorrelação espacial no modelo indicando que o coeficiente λ é significante, tem-se que o modelo de erro espacial é mais apropriado para mensurar a convergência de crescimento das cidades de porte médio no nordeste no período 1991-2000. Com o sinal de λ é negativo sugere um efeito negativo, ou seja, o crescimento dos municípios de médio porte é afetado negativamente pelos seus vizinhos.

Após a seleção do modelo adequado e a análise dos testes, segue-se, para a análise dos resultados. O coeficiente da variável lnpopto91 é significante a (1%), com o sinal do coeficiente negativo, indicando que está ocorrendo convergência condicional de crescimento entre os municípios de médio porte do Nordeste. Ou seja, os municípios menores crescem mais rapidamente que os maiores, contudo cada um atingirá o seu próprio estado estacionário.

Apenas os coeficientes das variáveis: Área e Distcapital não são significantes. Exceto os sinais das variáveis das variáveis: Escol e Peraguaban91 apresentaram sinais contrários aos esperados. Assim se observa que no período 1991-2000 há uma relação direta entre crescimento das cidades de porte médio nordestinas e a renda per capita, domicílios com energia elétrica e esperança de vida ao nascer. Há uma relação inversa do crescimento com a taxa de analfabetismo e com a concentração de renda medida pelo Índice de Gini. Contrariando o esperado, há uma relação inversa com a escolaridade e o crescimento. Uma possível explicação é que a escolaridade média não seja de qualidade. A relação inversa do crescimento com a variável percentual de casas com água e esgoto, embora com magnitude muito pequena, pode refletir que ainda há entre os municípios de porte médio baixa cobertura nesse serviço. De fato, quando se analisa a média dessa variável há essa constatação. O modelo tem um 2R de 48, 36% e o teste F valida o modelo. Importante salientar a diferença do resultado do modelo que capta o efeito espacial com o modelo sem incorporar esse efeito. O ajuste do modelo aqui quase que dobra e a convergência é menor.

Tabela 6- Modelo de erro espacial para o período de 1991 a 2000

Spatial erro model Number of obs= 151 Variance ratio= 0,331 Squared corr.= 0,471 Log likelihood = 456,52792 Sigma= 0,01

txcpopto9100 Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval] lnpopto91 -0,0105137 0,0021504 -4,89 0,000 -0,0147284 -0,0062991 Esper91 0,0010607 0,0004242 2,50 0,012 0,0002293 0,0018921 Escol. -0,0034304 0,0010476 -3,27 0,001 -0,0054836 -0,0013772 Analf. -0,000387 0,0001933 -2,00 0,045 -0,0007666 -8,06e-06 Rpc91 0,0001306 0,0000272 4,80 0,000 0,0000773 0,000184 Gini91 -0,1024418 0,0267244 -3,83 0,000 -0,1548207 -0,0500628 Área 7,60e-07 5,55e-07 1,37 0,171 -3,27e-07 1,85e-06

Energia91 0,0002374 0,0001171 2,03 0,043 7,95e-06 0,0004669 Peraguaban91 -0,0003778 0,0001015 -3,72 0,000 -0,0005766 -0,0001789

Distcapital 9,01e-07 8,96e-06 0,10 0,920 -0,0000167 0,0000185 _cons 0,1788185 0,0415852 4,30 0,000 0,097313 0,2603241

lambda -0,0025306 0,0011155 -2,27 0,023 -0,004717 -0,0003441 Wald test of lambda =0: chi2(1)= 5,146 (0,023) Likelihood ratio test of lambda =0: chi2(1)= 18.098 (0,000) Sample Size= 151 Wald Test= 131,0939 P=Value> Chi2(10)= 0,0000 F=Test= 13,1094 P=Value> F(10, 140)= 0,0000 R2 (R=Squared)= 0,4836 Raw Moments R2= 0,7491 R2a (Ajustado R2)= 0,4467 Raw Moments R2 Adj= 0,7372 Root MSE (Sigma)= 0,0132 Log Likelihood Function= 425, 3388 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013).



Quanto ao período de 1991- 2016 também foi estimada uma regressão por mínimos quadrados ordinários‡.

Também esses resultados apontam para a convergência de crescimento entre as cidades de porte médio no período. Contudo, esses resultados podem não ser consistentes em função da ausência do termo que capta o efeito de vizinhança.

A tabela 7 trazo teste de diagnóstico da dependência espacial na regressão anterior. Os resultados são robustos para os dois modelos, ou seja, tanto pode haver a dependência como a autocorrelação espacial. Ou seja, há indicação para incorporar o efeito de vizinhança.

Tabela 7-Teste de diagnóstico da dependência espacial para o período 1991-2016 Test Diagnostic Statistic df p-value Spatial error: Moran’s I 15,888 1 0,000 Lagrange multiplier 111,930 1 0,000 Robust Lagrange multiplier 27,410 1 0,000

Spatial lag: Lagrange multiplier 107,392 1 0,000 Robust Lagrange multiplier 22,873 1 0,000

Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013).

A tabela 8 apresenta o teste I de Moran global para assim verificar a autocorrelação espacial. O resultado é que há uma dependência espacial, com magnitude menor que o período 1991-2000.

Tabela 8- Teste I de Moran global para o período 1991-2016

Variables I E(I) sd(I) Z p-value* Txpopto9116 0,289 -0,007 0,013 23,492 0,000

Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013).

Na figura 3 é possível observar a autocorrelação local no gráfico de dispersão de Moran para o período de 1991 a 2016. Outros testes como correlograma da estatística de Moran foram realizados para todas as estatísticas de Moran utilizadas nessa investigação, com a hipótese de aproximação normal e aleatória, obtendo assim a confirmação da dependência espacial nas taxas de crescimento das cidades médias. A dispersão no Gráfico de Moran, está concentrada no 3º e 1º quadrante. Apontando a predominância do padrão baixo-baixo e alto-alto. Ou seja, municípios com baixa taxa de crescimento circundado por municípios de baixa taxa de crescimento e em menor magnitude, municípios com alta taxa de crescimento rodeado por municípios que também apresentam alta taxa de crescimento.

‡ Igualmente para o recorte temporal a anterior, por falta de espaço, optou-se em não apresentar a estimação do modelo por MQO.



Figura 3- Gráfico de Dispersão de Moran para o período 1991-2016 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013).

Para o período de 1991 a 2016 também foram estimados os modelos de defasagem e erro espacial. Na tabela 9 estão os resultados do modelo de defasagem para esse período. Considerando uma significância de 10%, todos os coeficientes são significantes. O modelo aponta para convergência de crescimento condicional. O coeficiente ρ é significante, Contudo, faz-se necessário estimar o modelo de erro espacial, já que os testes de diagnóstico indicaram a possibilidade do modelo de defasagem como o de erro espacial e analisar a significância do coeficiente que apreende o efeito espacial e o valor do teste AIC, para a identificação do modelo que melhor se ajusta aos dados.

Tabela 9- Modelo espacial de defasagem para o período de 1991 a 2016

Spatial lag model Number of obs= 151 Variance ratio= 0,634 Squared corr.= 0,634 Log likelihood = 524,15852 Sigma= 0,01

txcpopto9116 Coef. Std. Err. Z P>z [95% Conf. Interval] lnpopto91 -0,0084921 0,0013538 -6,27 0,000 -0,0111456 -0,0058387 Esper91 0,0004714 0,0002651 1,78 0,075 -0,0000482 0,0009911 Escol. -0,0016514 0,0006672 -2,48 0,013 -0,002959 -0,0003437 Analf. -0,0001951 0,0001218 -1,60 0,109 -0,0004338 -0,0000435 Rpc91 0,0001038 0,0000174 5,95 0,000 0,0000696 0,000138 Gini91 -0,0663938 0,0169756 -3,91 0,000 -0,0996653 -0,0331222 Área 5,71e-07 3,54e-07 1,61 0,107 -1,22e-07 1,26e-06

Energia91 0,0001291 0,000074 1,74 0,081 0,000016 0,0002741 Peraguaban91 -0,0002257 0,0000643 -3,51 0,000 -0,0003517 -0,0000996

Distcapital 6,84e-07 5,71e-06 0,12 0,905 -0,0000105 0,0000119 _cons 0,1523381 0,0255891 5,95 0,000 0,1021843 0,2024919 Rho -0,0186755 0,0034075 -5,48 0,000 -0,025354 -0,011997

Wald test of rho=0: chi2(1)= 30,039 (0.000) Likelihood ratio test of rho=0: chi2(1)= 27,396 (0.000) Sample Size= 151 Wald Test= 128,6873 P=Value> Chi2(10)= 0,0000 F=Test= 12,8687 P=Value> F(10, 140)= 0,0000 R2 (R=Squared)= 0,4789 Raw Moments R2= 0,7952 R2a (Ajustado R2)= 0,4417 Raw Moments R2 Adj= 0,7806 Root MSE (Sigma)= 0,0093 Log Likelihood Function= 506, 5257 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013).

Moran scatterplot (Moran's I = 0.333)txcpop9116

Wz

z-2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7

-2

-1

0

1

2

3

4

IlhéusTimbaúIpirá

LimoeiMorada

Palmar

Itamar

Jequié

AcopiaMonte

Piripi

Sousa

Sapé (Icó (C

Crateú

Boa Vi

Impera

Tauá (

FloriaCampo PesqueOlindaUnião Bezerr

TucanoCodó (Serra

Itabun

Brumad

Bayeux

Guarab

Granja

Escada

Araci CamociGoianaPenedoSanta

Coruri

Bacaba

ItaberCajaze

Belo JCaxias

Canind

SalgueBarra

Campin

Euclid

Parnaí

Concei

Abreu

Catu (

Serrin

Ouricu

Picos ArcovePatos

Candei

QuixerGuanam

VitóriAçu (R

Alagoi

Garanh

São Lo

Caicó Gravat

IguatuCoroat

AcaraúZé DocAraripChapadSão Be

Paulo Santa

Maraca

LimoeiRio LaArapir

Quixad

Paudal

Ceará-

Surubi

Bom Je

Cruz d

LagartCrato

ItapetJaguaq

MorenoAracat

ValençViçosa

Itabai

Irecê

ItapecSanta

CarpinBuíque

TrairiCascav

São MiMossor

CamaraPaulis

Feira BarbalJuazei

Timon

Casa N

Vitóri

Cabo dSobral

Itapip

Russas

Campo EunápoIgaras

Caruar

Tiangu

AquiraTutóia

JuazeiAçailâ

Grajaú

Macaíb

São Cr

Teixei

Simões

IpojucBarrei

PetrolCaucaiSão Go

PacatuPacaju

Balsas

Cabede

São Jo

Dias DCamaça

Nossa

Paço d

Santa

Lauro

Buriti

Horizo

Parnam

Luís E



A tabela 10 traz a estimação do modelo SEM para o período 1991-2016. Uma vez que o coeficiente λ é significante, parte-se para análise utilizando o critério AIC para a escolha do modelo. Pelo Critério de informação de Akaike AIC o modelo escolhido para o período de 1991-2016 também foi o de erro espacial, já que os modelos SLM o AIC foi de -9,4221 e o modelo SEM o AIC foi de -9,4518. Assim interpretou-se o resultado desse modelo.

Como pode ser vista na tabela 10, existe convergência de crescimento condicional entre as cidades de porte médio do Nordeste no período 1991-2016, haja vista que o valor do coeficiente da variável lnpopto91 é significante e negativo. Contudo, tem-se que a convergência é menor que quando comparado ao período 1991-2000. Esses resultados são corroborados com os apresentados por Justo (2010) para os municípios baianos.

Tabela 10- Modelo de erro espacial para o período de 1991 a 2016

Spatial error model Number of obs= 151 Variance ratio= 0,347 Squared corr.= 0,538 Log likelihood = 521,76224 Sigma= 0,01

txcpopto9116

Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]

lnpopto91 -0,0087923 0,0013808 -6,37 0,000 -0,0114987 -0,006086 Esper91 0,005005 0,0002722 1,84 0,066 -0,000033 0,0010339 Escol. -0,0016539 0,0006797 -2,43 0,015 -0,0029862 -0,0003216 Analf. -0,0001889 0,0001246 -1,52 0,130 -0,0004332 0,0000554 Rpc91 0,0001092 0,0000176 6,20 0,000 0,0000747 0,0001437 Gini91 -0,0696748 0,0172705 -4,03 0,000 -0,1035243 -0,0358253 Área 5,88e-07 3,60e-07 1,63 0,102 -1,18e-07 1,29e-06

Energia91 0,0001294 0,0000757 1,71 0,087 -0,0000188 0,0002777 Peraguaban91 -0,0002305 0,0000656 -3,51 0,000 -0,0003592 -0,0001019

Distcapital 1,48e-06 5,81e-06 0,26 0,799 -9,91e-06 0,0000129 _cons 0,1494973 0,0264502 5,65 0,000 0,0976559 0,2013386

Lambda -0,0021062 0,0007226 -2,91 0,004 -0,0035225 -0,00069 Wald test of lambda =0: chi2(1)= 8,496 (0,004) Likelihood ratio test of lambda =0: chi2(1)= 22.603 (0,000) Sample Size= 151 Wald Test= 169,2139 P=Value> Chi2(10)= 0,0000 F=Test= 16,9214 P=Value> F(10, 140)= 0,0000 R2 (R=Squared)= 0,5472 Raw Moments R2= 0,8221 R2a (Ajustado R2)= 0,5149 Raw Moments R2 Adj= 0,8094 Root MSE (Sigma)= 0,0087 Log Likelihood Function= 505, 8642 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do IBGE (2016), IPEADATA (2016) e PNUD (2013).

Considerando a significância a 10%, tem-se que todos os coeficientes das variáveis

explicativas são significantes, exceto o coeficiente da variável taxa de analfabetismo e Distcapital. Os sinais das variáveis: Escol e Peraguaban91 são contrários aos esperados igualmente como ocorreu na estimação do modelo para o período 1991-2000. Assim, a renda per capita, a área, percentual de residência com energia elétrica e a esperança de vida ao nascer afetam positivamente a taxa de crescimento. Por outro lado, a concentração de renda é um fator que atua diminuindo o crescimento. Também aqui, observou-se um resultado não esperado que o efeito negativo da escolaridade média no crescimento, o que já foi explicado. Tendo em vista que o coeficiente da variável distância da capital não foi significante, não se pode inferir que o crescimento se dá no sentido da interiorização.

O valor do 2R indica que 51,49% da variância da variável dependente é explicada pela variação do conjunto das variáveis explicativas. O teste F valida o modelo indicando que em conjunto todas as variáveis explicativas são importantes para explicar a variável dependente.

O sinal negativo do parâmetro λ indica que o crescimento das cidades de porte médio nordestinas é afetado negativamente pelos seus vizinhos de porte médio.



8 CONSIDERAÇÕES FINAIS

No Brasil, grande é a heterogeneidade socioeconômica existente entre as regiões, principalmente em relação à região Nordeste, a qual por muito tempo foi conhecida como a região problema do Brasil. Porém, dentro do cenário de mudanças e avanços vividos no país, essa região também foi beneficiada pelas melhorias.

As cidades médias surgem como novos centros dinâmicos e atrativos, e começam a se destacar no cenário urbano, a partir da interiorização da urbanização, a desconcentração industrial e a expansão das fronteiras agropecuárias e minerais, e principalmente a partir dos Planos Nacionais de Desenvolvimento.

A região nordeste passa então a apresentar uma nova dinâmica com pessoas retornando e empresas nacionais e multinacionais se instalando na região. Nesse novo cenário, as cidades médias se destacam por permitirem aos seus moradores menores índices de criminalidade, redução do tempo de locomoção, menores níveis de poluição atmosférica, menores custos de vida e melhores condições ambientais.

Vale destacar que apesar das mudanças ocorridas na região, os indicadores socioeconômicos ainda não são satisfatórios, pois há ainda a persistência da miséria e baixos índices de desenvolvimento humano, mas já é possível observar uma nova realidade presente nos municípios de médio porte do Nordeste.

O presente estudo abordou o crescimento econômico das cidades médias do Nordeste, a partir das teorias de crescimento econômico. Procurou-se identificar a dinâmica de crescimento dessas cidades e quais as variáveis correlacionadas com este crescimento.

Em meio a um cenário no qual o Nordeste tem passado nos últimos anos, marcado por um rápido processo de urbanização e pelo grande crescimento das cidades de médio porte locais, o trabalho buscou avaliar a convergência de crescimento entre os municípios de porte médio nordestinos. Utilizando-se de técnicas de econometria espacial para apreender os efeitos de vizinhança, foram feitos testes preliminares para apontar a necessidade de incorporar esse efeito nas regressões estimadas corrigindo a inconsistência dos parâmetros. Os resultados foram robustos ao apontarem efeito de vizinhança. Assim, foram estimados modelos de defasagem e de erro espacial para o período 1991-2000 e 1991-2016.

Os resultados sugerem que há convergência condicional do crescimento das cidades de porte médio no Nordeste para os dois períodos. Ou seja, os municípios menores crescem mais rapidamente que os maiores, mas cada um em direção ao seu estado de equilíbrio de longo prazo. A convergência, contudo é menor no período 1991-2016. O crescimento dos municípios é afetado pelo crescimento dos seus vizinhos. Os padrões de crescimento mais presentes foram municípios com alta taxa de crescimento circundados por municípios que também apresentam crescimento elevado e municípios com baixa taxa de crescimento circundados por municípios com essa mesma característica.

Melhor infraestrutura, qualidade da saúde e maior renda per capita ajudam o crescimento. Já o analfabetismo e a concentração de renda afetam negativamente. Não se constatou o crescimento das cidades de porte médio em direção ao interior dos estados. A escolaridade média afeta negativamente o crescimento. Isso sugere que embora a escolaridade média tenha aumentado nos últimos anos, a qualidade da educação formal não tem melhorado. Sugestões futuras para esse trabalho é a obtenção de informações de outras variáveis que captem os efeitos aglomerativos e desaglomerativos que já se percebe ocorrendo em municípios de porte médio a exemplo da elevação rápida da violência. REFERÊNCIAS



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DINÂMICA DE CRESCIMENTO DOS MUNICÍPIOS DE MÉDIO … RIBEIRO JUSTO1... · No Brasil na década de...

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