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ECONOMIA DO MEIO AMBIENTE 2003/2004

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Faculdade de Economia da Universidade do Porto

ANA CRISTINA GOMES DA SILVA 990401011

RUI PINTO FERREIRA 990401199

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AGRADECIMENTOS

Queremos agradecer à Prof.ª Dr.ª Cristina Chaves, por toda a sua disponibilidade

e empenho na orientação do nosso trabalho. Sem nos impor qualquer tipo de solução ou

abordagem, deixou-nos sempre liberdade de escolha nos assuntos e perspectivas

adoptadas. O seu espírito crítico enriqueceu muito este trabalho.

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ÍNDICE

ÍNDICE ..................................................................................................................... 4

ÍNDICE DE ILUSTRAÇÕES .............................................................................. 5

1. INTRODUÇÃO........................................................................................................ 6

2. A QUALIDADE AMBIENTAL COMO FACTOR DE DESENVOLVIMENTO ..... 7

2.1 O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH).................................................. 7 2.1.1 Cálculo do índice de esperança de vida......................................................... 8 2.1.2 Cálculo do índice de educação...................................................................... 8 2.1.3 Cálculo do Índice do PIB.............................................................................. 9 2.1.4 Cálculo do IDH .......................................................................................... 10

2.2 Proposta de um IDH ambiental ...................................................................... 10 2.2.1 Percentagem da área terrestre coberta por florestas ..................................... 11 2.2.2 Rácio entre a área protegida e a superfície terrestre..................................... 11 2.2.3 PIB por unidade de energia utilizada........................................................... 12 2.2.4 Cálculo do IQA .......................................................................................... 13 2.2.5 Cálculo do IDH Ambiental (IDHA) ............................................................ 14

2.3 Análise empírica para os vários países do mundo: repercussões no ranking mundial.................................................................................................................. 14

2.3.1 Percentagem de área terrestre coberta por florestas ..................................... 15 2.3.2 Rácio entre a área protegida e a superfície terrestre..................................... 19 2.3.3 PIB por unidade de energia utilizada........................................................... 22 2.3.4 O Índice de Qualidade Ambiental (IQA)..................................................... 28 2.3.5 O Índice de Desenvolvimento Humano Ambiental (IDHA) ........................ 33 2.3.6 O caso português ........................................................................................ 39

2.4. Considerações finais ....................................................................................... 43

3. O AMBIENTE E O CRESCIMENTO ECONÓMICO.......................................... 44

3.1 A Curva de Kuznets Ambiental ...................................................................... 45

3.2 Estudo empírico............................................................................................... 46 3.2.1 CKA – exclusão dos principais países exportadores de petróleo.................. 52 3.2.2 A UE e os aderentes – uma análise sincrónica............................................. 52 3.2.3 Análise dinâmica para alguns países ........................................................... 54

3.3 O caso português ............................................................................................. 62

3.4 Uma nova abordagem da Curva de Kuznets Ambiental ............................... 64

3.5 Considerações finais ........................................................................................ 65

4. CONCLUSÃO GERAL .......................................................................................... 67

5. BIBLIOGRAFIA.................................................................................................... 68

6. ANEXOS ................................................................................................................ 70

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ÍNDICE DE ILUSTRAÇÕES Figura 2.1: Os “10 mais” da área relativa de florestas............................................................. 15 Figura 2.2: Os “10 menos” da área florestal relativa ao território .............................................. 16 Quadro 2.1: Os 10 países com maior aumento da área florestal (em pontos percentuais) .................. 17 Quadro 2.2: Os 10 países com maior redução de área florestal (pontos percentuais) ....................... 18 Quadro 2.3: O desempenho dos países classificados como “10 mais” em termos de área florestal em 2000 (Figura 2.1) ............................................................................................................ 18 Figura 2.3: A percentagem de área florestal nos países da UE ................................................... 19 Figura 2.4: Os “10 mais” do rácio de área protegida .............................................................. 20 Figura 2.5: Os “16 menos” do rácio de área protegida ............................................................ 21 Figura 2.6: A proporção de área protegida nos países da UE .................................................... 22 Quadro 2.4: Exemplo da análise PIB/Energia utilizada: China e Itália......................................... 23 Figura 2.7: Os “10 mais” eficientes na utilização de energia ..................................................... 24 Quadro 2.5: Análise sectorial do produto dos “10 mais” eficientes ............................................. 24 Figura 2.8: Os “10 menos” eficientes no uso da energia ........................................................... 25 Quadro 2.6: A composição das exportações dos “10 menos” eficientes no uso da energia ................ 26 Figura 2.9: O uso da energia na UE .................................................................................... 27 Figura 2.10: Os 10 melhores do IQA .................................................................................... 28 Quadro 2.7: Desvio-padrão dos índices parciais do IQA de Jamaica e Venezuela ........................... 29 Quadro 2.8: Matriz de coeficientes de correlação das variáveis e índices ambientais ....................... 30 Figura 2.11: Os 10 piores do IQA........................................................................................ 30 Figura 2.12: A evolução do PIBpc $PPC dos países extremos do ranking do IQA ........................... 31 Figura 2.13: O IQA dos países da UE .................................................................................. 32 Quadro 2.9: O IQA dos potenciais aderentes à UE .................................................................. 33 Figura 2.14: Os 10 mais desenvolvidos ................................................................................. 35 Quadro 2.10: As maiores quedas no ranking .......................................................................... 36 Quadro 2.11: As maiores subidas no ranking ......................................................................... 36 Quadro 2.12: Os “10 menos” desenvolvidos .......................................................................... 37 Quadro 2.13: A UE e as alterações no ranking ....................................................................... 38 Figura 2.15: A UE na passagem do IDH para o IDHA ............................................................. 39 Figura 3.1: Os 10 maiores países emissores de CO2pc em 1999 ................................................. 47 Quadro 3.1: Sumário dos resultados da regressão através do MMQ para os dados seccionais ........... 49 Figura 3.2: Curva de Kuznets Ambiental 1999 – dados seccionais............................................... 50 Figura 3.3: CKA dados seccionais 1999, sem os exportadores de petróleo .................................... 52 Figura 3.4: A nova UE, dados para o CO2pc e PIBpc .............................................................. 53 Figura 3.5: A CKA na nova UE – abordagem sincrónica .......................................................... 54 Figura 3.6: CKA na Alemanha............................................................................................ 55 Figura 3.7: CKA nos Estados Unidos ................................................................................... 56 Figura 3.8: CKA no Luxemburgo ........................................................................................ 57 Figura 3.9: CKA na Áustria ............................................................................................... 58 Figura 3.10: CKA no Gabão .............................................................................................. 59 Figura 3.11: CKA na Jamaica ............................................................................................ 59 Figura 3.12: A CKA na Itália ............................................................................................. 60 Figura 3.13: A CKA na Austrália ........................................................................................ 61

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Quadro 3.2 Portugal no contexto da amostra e da UE .............................................................. 62 Figura 3.14: A CKA em Portugal........................................................................................ 63 Figura 3.15: Uma nova abordagem da CKA aplicada à UE ....................................................... 65 Figura 4.1: O círculo do desenvolvimento sustentável .............................................................. 67

1. INTRODUÇÃO

No âmbito das crescentes preocupações com o conceito de desenvolvimento

sustentável, torna-se imperativo aos países, aos continentes e ao mundo alargarem as

suas prioridades para além das questões económicas (crescimento económico) e sociais

(saúde, longevidade, educação, equidade,...), passando a eleger igualmente como

fundamentais as questões ambientais.

Não obstante os fenómenos ambientais estarem intimamente interligados com

variáveis sociais, como por exemplo a relação entre poluição e saúde, eles têm muitas

outras vertentes bastante importantes como a protecção da biodiversidade e preservação

paisagística que não se correlacionam perfeitamente com variáveis sociais, até porque

não têm quantificação objectiva. Ou seja, o valor, a utilidade de determinada espécie ou

paisagem não é directamente quantificável e poucos são os mercados que os tomam em

consideração. Associada às falhas de mercado surge a necessidade de intervenção

pública.

Assim, procuraremos através de uma revisão ao já consensual Índice de

Desenvolvimento Humano (IDH) construído pelas Nações Unidas, incluir algumas

variáveis ambientais (e esta escolha é obviamente subjectiva e não reflecte concerteza

toda a importância e todas as dimensões da questão ambiental) na definição de

desenvolvimento dos diferentes países.

Numa segunda fase elaboraremos um estudo empírico para vários países dos

quatro cantos do mundo, usando como instrumental a polémica Curva de Kuznets na

sua vertente ambiental, procurando equacionar a problemática da relação crescimento

económico e ambiente.

Os dois capítulos deste trabalho manifestarão uma atenção especial pela análise

mais exaustiva do nosso país, bem como o respectivo enquadramento na União

Europeia (UE), tendo, sempre que possível, presente o anunciado alargamento a leste.

Sabemos que a nossa tarefa de tentar relacionar teórica e empiricamente o

desenvolvimento, crescimento e ambiente é hercúlea e não poderá passar, no nosso

caso, de uma breve e modesta apreciação, de tão complexa relação.

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De seguida enunciaremos a exposição do capítulo relativo à dicotomia

desenvolvimento e ambiente, procurando averiguar da importância da componente

ambiental como factor de desenvolvimento da humanidade.

2. A QUALIDADE AMBIENTAL COMO FACTOR DE DESENVOLVIMENTO

A definição de desenvolvimento sustentável envolve a maximização dos

benefícios líquidos do desenvolvimento económico (repare-se na utilização do termo

desenvolvimento económico e não apenas crescimento económico) sujeita à restrição da

manutenção da qualidade ambiental ao longo do tempo. Esta manutenção assenta na

utilização de recursos renováveis a uma taxa inferior ou igual à da sua renovação natural

e optimização da eficiência com que os recursos não renováveis são utilizados não

descurando a substituição entre recursos e progresso técnico.1

Esta visão normativa consagra o princípio de que o crescimento constitui

condição necessária mas não suficiente para o desenvolvimento.

Neste capítulo procuraremos captar as restrições ambientais no processo de

desenvolvimento através da quantificação objectiva destas no Índice de

Desenvolvimento Humano das Nações Unidas.

2.1 O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)

O conceito de desenvolvimento humano proposto pelas Nações Unidas no início

da década de 1990 é sintetizado na seguinte citação:

“O desenvolvimento humano é um processo que conduz ao alargamento da gama de possibilidades que se oferecem a cada um. Em princípio, elas são ilimitadas e podem evoluir com o tempo. Mas qualquer que seja o estádio de desenvolvimento, implicam que três condições essenciais sejam realizadas: viver muito tempo e de boa saúde, adquirir um saber e ter acesso aos recursos necessários para usufruir de um nível de vida conveniente. (...) Mas o conceito de desenvolvimento humano não se limita a isto. Engloba igualmente noções tão cruciais como a liberdade política, económica ou social e também tão importantes como a

1 Pearce e Turner (1990), pp. 23-25

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criatividade, a produtividade, o respeito por si próprio e a garantia dos direitos humanos fundamentais.” (traduzido de: PNUD, Rapport mondial sur le dévelopment humain, 1990, p.10, encadre 1.1)

O IDH constitui um instrumento que procura quantificar a definição

anteriormente citada. De seguida apresentamos sucintamente a sua forma de cálculo. O

IDH é formado pelos seguintes 3 índices parciais.1

2.1.1 Cálculo do índice de esperança de vida

O índice de esperança de vida (IEV) mede a realização relativa de um país na

esperança de vida à nascença (EVN).

mínimamáxima

mínimaii EVNEVN

EVNEVNIEV

−−

=

EVN i – Esperança de vida à nascença para o país i;

EVN mínima – 25 anos;

EVN máxima – 85 anos.

Os valores apresentados como máximo e mínimo estão de acordo com o

pressuposto adoptado pelas Nações Unidas no documento referido.

2.1.2 Cálculo do índice de educação

O índice de educação (IE) mede a realização relativa de um país tanto na

alfabetização de adultos como na escolarização bruta combinada do primário,

secundário e superior. Primeiro, são calculados os índices de alfabetização de adultos

(IAA) e da escolarização bruta combinada (IEBC). Depois, estes dois índices são

combinados para criar o índice da educação, atribuindo uma ponderação de dois terços à

alfabetização de adultos e de um terço à escolarização combinada.

mínimamáxima

mínimaii TxAATxAA

TxAATxAAIAA

−−

=

TxAA i – Taxa de alfabetização de adultos do país i; 1 A fórmulas de cálculo e pressupostos são os constantes em PNUD, Relatório de Desenvolvimento Humano (2002), p.253

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TxAA mínima – 0;

TxAA máxima – 100.

mínimamáxima

mínimaii TxEBCTxEBC

TxEBCTxEBCIEBC

−−

=

TxEBC i – Taxa de escolarização bruta combinada para o país i;

TxEBC mínima – 0;

TxEBC máxima – 100.

Os máximos e mínimos são as fixados institucionalmente pelas Nações Unidas,

e neste caso, a atribuição é um pouco frustrante, pois os limites deveriam ter uma maior

aproximação à realidade: nenhum país apresenta 0% de alfabetização, nem nenhum país

apresentará algum dia 100% de taxa de escolarização bruta combinada.

Índice da Educação = 2/3 (Índice de alfabetização de adultos) + 1/3 (Índice de

escolarização bruta combinada)

2.1.3 Cálculo do Índice do PIB

O índice do PIB (IPIB) é calculado utilizando o PIB per capita ajustado (dólares

PPC). No IDH, o rendimento entra como um substituto para todas as dimensões do

desenvolvimento humano não reflectidas numa vida longa e saudável e no

conhecimento. O rendimento é ajustado porque para alcançar um nível elevado de

desenvolvimento humano não é necessário um rendimento ilimitado. Por isso, utiliza-se

o logaritmo do rendimento.

)log()log()log()log(

mínimomáximo

mínimoii PIBPIB

PIBPIBIPIB

−−

=

PIB i – Produto interno bruto per capita à paridade do poder de compra do país i;

PIB mínimo – 100 dólares PPC;

PIB máximo – 40000 dólares PPC.

Mais uma vez, mínimo e máximo são fixados pelas Nações Unidas.

Este método de cálculo do IPIB é o actualmente utilizado nos relatórios do

PNUD, no entanto, existem outras formas de cálculo possíveis mais complexas. Para

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mais informações sobre fórmulas de cálculo alternativas consultar Chaves et al. (1999),

pp. 78 a 82.

2.1.4 Cálculo do IDH

Uma vez calculados os índices de dimensão, a determinação do IDH é muito

fácil. É um média simples dos três indicadores de dimensão.

IDH = 1/3 (índice da esperança de vida) + 1/3 (índice da educação) + 1/3 (índice

do PIB)

Devido às suas propriedades de construção, o IDH situa-se entre os valores 0 e 1

(bem como os seus índices de dimensão), correspondendo um maior valor a um elevado

desenvolvimento humano. Aliás, nas suas publicações, as Nações Unidas consideram

um desenvolvimento humano elevado, quando o IDH supera os 0,8; um

desenvolvimento humano médio quando o IDH se situa entre os 0,8 e os 0,5 e baixo

quando inferior a 0,5.

Existem outros índices de desenvolvimento humano calculados pelas Nações

Unidas, nomeadamente o Índice de pobreza humana (IPH), o índice de desenvolvimento

ajustado ao sexo (IDG) e outros. No entanto, nenhum considera explicitamente a

dimensão ambiental no seu cálculo.

2.2 Proposta de um IDH ambiental

A qualidade ambiental é um factor de desenvolvimento e deve ser considerada

na hierarquização dos países segundo a medida do seu IDH. No sentido de colmatar a

lacuna da inexistência de um índice que consagre explicitamente a dimensão ambiental

como factor de desenvolvimento, decidimos propor a construção de um IDH ambiental.

As três dimensões do IDH original mantêm-se, mas iremos incluir um quarto

índice denominado de Índice de Qualidade Ambiental (IQA).

O IQA é formulado com uma restrição muito forte, a saber: a impossibilidade de

quantificar objectivamente a qualidade ambiental e sobretudo a falta de estatísticas

ambientais. No entanto, este problema é comum a todas as dimensões do

desenvolvimento humano. Assim, temos de nos reportar aos dados publicados pelas

Nações Unidas, que são manifestamente insuficientes para retratar toda a importância

do ambiente.

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O cálculo do IQA obedece às regras dos índices de dimensão anteriormente

explicados e contempla as seguintes variáveis:

2.2.1 Percentagem da área terrestre coberta por florestas

Esta variável permite captar um stock de recursos importantíssimo do ponto de

vista da manutenção da biodiversidade e qualidade ambiental, sobretudo ao nível da

regeneração do ar. Também consagra a importância da paisagem como parte integrante

da relação entre o Homem e a natureza. De notar que a variável mede face à superfície

terrestre total, a parte desta que está coberta por florestas.

Índice de cobertura por florestas i =

mínimamáxima

mínimaii CFCF

CFCFIA

−−

=1

CF i – percentagem de área terrestre coberta por florestas;

CF mínima – 0,5;

CF máxima – 85.

Os valores mínimos e máximos foram determinados com base nos valores

concretos assumidos pelos países da amostra em 2000. Foi calculada uma pequena

margem face ao mínimo (Arábia Saudita 0,7%) e máximo (Gabão 84,7%) dos dados, de

modo a que os limites fossem números “mais redondos”; não resultasse um IA1 = 0

para a Arábia Saudita, nem um IA1 = 1 para o Gabão (ainda se podem atingir

percentagens mais elevadas); e para que os limites tivessem alguma flexibilidade para

análises futuras.

2.2.2 Rácio entre a área protegida e a superfície terrestre

De acordo com o Relatório de Desenvolvimento Humano da ONU1 este rácio

“refere-se às áreas protegidas total ou parcialmente, de pelo menos 1000 hectares, que

foram definidas como parques nacionais, monumentos naturais, reservas naturais ou

santuários de reserva de vida selvagem, paisagens e marinhas protegida, ou reservas

científicas com acesso público limitado. Os dados não incluem sítios protegidos por lei

1 PNUD, Relatório de Desenvolvimento Humano (2003), pp. 351

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local ou provincial”. Esta variável é de extrema importância para perceber o nível de

preocupação de um país com a sua diversidade biológica.

Índice de área protegida i =

mínimomáximo

mínimoii RAPSTRAPST

RAPSTRAPSTIA

−−

=2

RAPST i – rácio entre a área protegida e a superfície terrestre do país i;

RAPST mínimo – 0;

RAPST máximo – 0,85.

Os valores mínimo e máximo foram determinados por nós, com base nos dados

da amostra de países em 2003. Julgamos que a fixação de um mínimo em 0 é bastante

razoável, já que há vários países com rácios próximos deste valor. Quanto ao limite

superior, foi elevado face ao máximo da amostra, de modo a defender os argumentos já

enunciados no ponto anterior (flexibilidade face a análises de outros períodos, não

atribuir a nenhum país um IA2 = 1).

2.2.3 PIB por unidade de energia utilizada “Rácio entre o PIB (dólares PPC) e a energia comercial utilizada medida em

quilogramas de equivalente petróleo. Este rácio fornece uma medida de eficiência da

energia, mostrando estimativas comparáveis e consistentes do PIB real entre países

relativamente aos inputs físicos (unidades de utilização de energia).”1

A inclusão desta variável como factor que contribui positivamente para a

qualidade ambiental é porventura a que pode suscitar mais dúvidas. No nosso entender,

ela tem razão de ser pois como medida de eficiência na utilização de recursos

energéticos (na sua maioria não renováveis e poluentes) permite-nos comparar o

desempenho dos países a este nível: um valor mais elevado do PIB por unidade de

energia utilizado significa que para um mesmo nível de produto originado, é necessário

um consumo de energia inferior, logo, potencialmente são necessárias menores

emissões de poluentes relativas em comparação com um outro país nas mesmas

condições (de estrutura sectorial e produto), mas com um índice superior. Obviamente

1 Idem, pp. 353

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que, pelo contrário, a um valor da variável mais baixo, corresponderá um nível de

emissões relativas superior.

A priori, daqui poderão surgir importantes consequências ao nível da análise da

estrutura sectorial das economias: é de esperar que um país fortemente industrializado,

necessite de grandes consumos energéticos para obtenção do seu PIB pelo que

apresentará um rácio penalizador em termos de qualidade ambiental; já um país

maioritariamente terciário deverá observar um valor alto do rácio, na medida em que os

serviços não são grandes consumidores relativos de energia; quanto aos países em que o

sector agrícola ainda domina, eles serão sobretudo países em vias de desenvolvimento e

portanto com estruturas pouco mecanizadas e métodos de produção pouco utilizadores

de energia mas também muito pouco produtivos, o que poderá conduzir a rácios baixos

de PIB por unidade de energia.

Índice de eficiência da energia i =

mínimomáximo

mínimoii EPIBEPIB

EPIBEPIBIA

////

3−

−=

PIB/E i – rácio entre o PIB (dólares PPC) e quilogramas de energia consumida

equivalente a petróleo no país i;

PIB/E mínimo – 1 USD PPC por kg;

PIB/E máximo – 13 USD PPC por kg.

Os valores mínimo e máximo foram por nós determinados de acordo com os

dados da amostra para o ano 2000. Mais uma vez, foram consideradas pequenas

margens face ao mínimo e máximo da amostra.

2.2.4 Cálculo do IQA

O IQA é obtido através de uma média ponderada dos 3 índices ambientais supra-

indicados. No entanto achamos conveniente atribuir ponderadores diferenciados a cada

um deles. Por considerarmos que o índice de área protegida (IA2) espelha de forma

mais vincada as preocupações ambientais de cada país, optamos por atribuir-lhe uma

ponderação de 50%. Atribuímos 1/3 ao índice de cobertura por florestas (IA1), na

medida em que capta o património natural que o país ainda conserva. Por fim, e fruto do

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eventual menor consenso já referido, atribuímos apenas 1/6 de ponderação ao índice de

eficiência da energia (IA3) no contributo para o IQA.

IQA = 1/3 IA1 + 1/2 IA2 + 1/6 IA3

Convém estarmos cientes das limitações do IQA, relacionadas quer com a

construção do índice no que concerne às variáveis incluídas, quer com os ponderadores

aplicados. Estamos abertos a eventuais alternativas quanto a novas variáveis a incluir e

ao respectivo peso, relembrando no entanto a escassez de informação estatística

disponível sobre o ambiente e da necessidade de garantir a operacionalidade e

simplicidade do IQA.

2.2.5 Cálculo do IDH Ambiental (IDHA) Mais uma vez numa atribuição subjectiva e seguindo a metodologia de

ponderadores utilizada pelas Nações Unidas quanto ao IDH original, apresentamos em

seguida a fórmula de cálculo do IDHA:

IDHA = ¼ IPIB + ¼ IE + ¼ IEV + ¼ IQA

2.3 Análise empírica para os vários países do mundo: repercussões no ranking mundial

Para este estudo empírico, foram recolhidos dados para operacionalizar o IDHA

nos Relatórios de Desenvolvimento Humano do PNUD, relativos aos anos de 2000,

2001 e 2003. O estudo é elaborado com referência ao ano 2000, pois é o último ano para

o qual existem informações sobre as variáveis ambientais presentes na nossa análise, à

excepção da variável rácio entre a área protegida e a superfície terrestre que é relativa a

2003 (este é o primeiro ano de publicação de dados face a esta variável nos referidos

relatórios); assumimos portanto, sem outra alternativa, que não terá existido uma grande

variação desta variável entre 2000 e 2003. Os países considerados são todos aqueles

para os quais existem dados publicados relativamente às variáveis incluídas na nossa

análise.

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A operacionalização do estudo consta nos anexos 1 a 3, pelo que nos cingiremos

à explicação mais exaustiva dos resultados relativos aos países que considerarmos mais

pertinentes. No que toca à análise da distribuição das variáveis do IDH (esperança de

vida à nascença, escolaridade e PIB pc), remetemos o leitor mais interessado para os

vários relatórios do PNUD já referidos, uma vez que o nosso trabalho incidirá sobretudo

na interpretação das variáveis ambientais e sua implicação no nível de desenvolvimento

do país. De seguida comentaremos em pormenor os países que apresentem valores

interessantes para cada uma destas variáveis:

2.3.1 Percentagem de área terrestre coberta por florestas

Em primeiro lugar apresentamos um gráfico com os 10 países com maior valor

da variável, tendo como referência a média dos 102 países considerados na amostra,

bem como o valor observado para Portugal (cujo tratamento mais pormenorizado será

efectuado no ponto seguinte).

Os 10 mais

84,7 83,972,0

65,9 64,6 64,3 64,0 63,3 59,6 58,8

40,131,4

Gab

ão

Bru

nei

Finl

ândi

a

Sué

cia

Con

go

Bra

sil

Japã

o

Cor

eia

do S

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ep. D

em.

Par

agua

i

Por

tuga

l

Méd

ia

Figura 2.1: Os “10 mais” da área relativa de florestas

O Gabão é o país da amostra com o valor mais elevado: 84,7% da sua área

terrestre encontrava-se em 2000 coberta por florestas. O Brunei também apresenta um

rácio acima dos 80%, logo seguido da Finlândia e da Suécia, países do Norte da Europa

bastante desenvolvidos. De referir a inclusão do Brasil em 6º lugar muito por força da

vasta área ainda ocupada pela floresta Amazónia, mas que fruto do seu desbaste

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incontrolado, poderá no futuro acarretar uma queda da posição do Brasil neste ranking.

Outro representante da América Latina é o Paraguai com um valor de 58,8%, ocupando

o 10º lugar.

Japão, Coreia do Sul e Brunei merecem destaque devido ao facto de

conseguirem aliar a preservação de uma vasta área florestal, a taxas de crescimento

económico elevadas na última década bem características dos “tigres” da região Ásia

Oriental e Pacífico. O Congo e a República Democrática do Congo constituem,

juntamente com o Gabão, representantes do continente Africano que à partida

esperávamos que tivesse uma grande representatividade neste grupo fruto da quase

inexistente industrialização.

Somente como indicação, Portugal ocupa o 33º lugar do ranking, 8,7 pontos

percentuais acima da média da amostra.

Em seguida mostraremos a face oposta à apresentada, ou seja, os 10 países com

mais baixa percentagem de florestas nos seu território.

Os 10 menos

0,7 0,9 1,0

2,8 3,1 3,34,2 4,5 4,5

5,2

Ará

bia

Sau

dita

Arg

élia

Jord

ânia

Tajiq

uist

ão

Paq

uist

ão

Sin

gapu

ra

Etió

pia

Irão

Caz

aqui

stão

Qui

rgui

stão

Figura 2.2: Os “10 menos” da área florestal relativa ao território

Os países com percentagens menores ou iguais a 1%, são países Árabes com

óbvias limitações de acesso a água e que naturalmente não poderão ter áreas florestais

pois situam-se em zonas áridas. O único país representante da África Subsariana é a

Etiópia com graves obstáculos à sobrevivência de todos os seres vivos. Temos 3 países

situados na Europa de Leste, mais propriamente membros da ex-URSS (Tajiquistão,

Cazaquistão e Quirguistão) cujos valores rondam os 5%. O Paquistão está no 5º pior

lugar da lista com cerca de 3% de área florestal, que juntamente com o Irão (4,5%)

representam os piores países da Ásia do Sul nesta matéria. De lamentar a péssima

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situação de Singapura, o pior dos países da Ásia Oriental e Pacífico que têm todos

valores acima dos 17%.

Uma melhor compreensão da situação destes países exigiria um estudo profundo

da geografia inerente a cada território e das políticas históricas seguidas. A herança do

recurso florestas depende obviamente das constantes de localização1 de cada

país/região, entre elas o solo, o clima, a água, etc., constantes estas que são recursos

imóveis. O argumento da “path dependency”, da irreversibilidade do percurso histórico

aliado à não ubiquidade do território determina o ranking dos países acima referido.

Existe portanto aqui um argumento crítico válido que se prende com a melhor

validade de uma análise dinâmica da variável área coberta por florestas, para aferir

sobre as preocupações ambientais dos países. Não obstante, a ideia da construção do

IDHA obedece a critérios de dotação, dado que todas as variáveis consideradas, quer as

do IDH original (PIBpc, EVN e stock de educação), quer as de natureza ambiental por

nós propostas, se reportam a um determinado momento, consubstanciando numa análise

estática. Por outro lado, uma comparação dinâmica é possível baseando-nos em IDHA’s

de diferentes períodos de tempo.

Abrimos aqui um parêntesis no sentido de complementar então esta análise.

Dado o enorme interesse da questão, fomos em busca de dados para procedermos a uma

avaliação dinâmica do desempenho dos diversos países em termos da manutenção ou

não da sua percentagem de área florestal. Os quadros seguintes, retirados do anexo 4

com base no cd-rom de 2002 do World Development Indicators (de referir que esta base

de dados integra um maior n.º de países que a análise original da base de dados do

PNUD), dão-nos conta das situações mais extremas em relação à variação da

percentagem de área florestal entre 1990 e 2000.

Quadro 2.1: Os 10 países com maior aumento da área florestal (em pontos percentuais) País

1990 (%)

2000 (%)

1990-2000 (p.p.)

Cape Verde 8,68 21,09 12,41 Belarus 32,97 45,32 12,35 Liechtenstein 37,50 43,75 6,25 Portugal 33,84 40,07 6,23 Gambia, The 43,60 48,10 4,50 Swaziland 26,98 30,35 3,37

1 Godinho, Isabel Maria, 2002, “Os modelos de Richardson e de von Böventer”, in Costa, J.S., Compêndio de Economia Regional, Coimbra, APDR, pp. 201 a 204.

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Estonia 45,78 48,73 2,96 Uruguay 4,52 7,38 2,86 Cuba 18,86 21,38 2,52 Ireland 7,10 9,57 2,47

Quadro 2.2: Os 10 países com maior redução de área florestal (pontos percentuais) País

1990 (%)

2000 (%)

1990-2000 (p.p.)

Belize 74,74 59,12 -15,61 Zambia 53,48 42,03 -11,45 Nicaragua 36,66 27,00 -9,65 Samoa 45,94 37,10 -8,83 Cote d'Ivoire 30,71 22,38 -8,33 Zimbabwe 57,49 49,22 -8,27 St. Lucia 22,95 14,75 -8,20 Liberia 44,03 36,14 -7,89 Myanmar 60,21 52,34 -7,86 Guinea-Bissau 85,46 77,77 -7,68

Quadro 2.3: O desempenho dos países classificados como “10 mais” em termos de área florestal em

2000 (Figura 2.1) País

1990 (%)

2000 (%)

1990-2000 (p.p.)

Gabão 85,10 84,71 -0,39 Brunei 85,77 83,87 -1,90 Finlândia 71,75 72,01 0,26 Suécia 65,91 65,92 0,01 Congo 65,11 64,60 -0,51 Brasil 65,60 62,97 -2,63 Japão 65,97 66,07 0,09 Coreia do Sul 63,84 63,34 -0,50 Congo, Rep. Dem. 61,99 59,64 -2,35 Paraguai 61,92 58,83 -3,10 Média 30,73 29,64 -1,10

Apesar de em 2000 estes países serem aqueles cuja percentagem de área florestal

é superior, nota-se que grande parte deles viu esse valor reduzir-se na década de 90 do

século passado. Aliás, é com grande preocupação que apontamos uma média negativa

na evolução desta variável, significando que os 185 países considerados na tabela do

anexo 4 registaram uma redução padrão de 1,10 pontos percentuais da sua área florestal

no período considerado.

Apenas 58 países conseguiram aumentar a sua área florestal, 39 conseguiram

mantê-la e 88 não evitaram o desbaste florestal.

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Fechamos assim o parêntesis da análise dinâmica da variável florestal, com a

triste conclusão de que este recurso está a caminhar lentamente para a sua destruição.

Voltando à dimensão estática, é motivo de interesse analisar agora os países

parceiros de Portugal no âmbito da União Europeia, comparando a média da UE com a

média da amostra. O Luxemburgo é um país para o qual não foi possível obter todos os

dados para o nosso estudo, pelo que nos cingiremos à apresentação dos restantes 14

países da UE.

A UE

72,065,9

47,040,1

34,0 30,7 28,8 27,9 27,922,2

11,6 11,1 10,7 9,6

31,39 31,44

Finl

ândi

a

Sué

cia

Áus

tria

Por

tuga

l

Itália

Ale

man

ha

Esp

anha

Fran

ça

Gré

cia

Bél

gica

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nido

Hol

anda

Din

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Irlan

da

Méd

ia U

E

Méd

ia

Figura 2.3: A percentagem de área florestal nos países da UE

Já tínhamos referido a situação privilegiada da Finlândia e da Suécia enquanto

membros do grupo dos “10 mais”. Seguem-se a Áustria com um valor bastante inferior

aos dois países nórdicos e Portugal, ambos com valores acima dos 40%. Com

percentagens de área florestal muito baixas encontram-se o Reino Unido, a Holanda, a

Dinamarca e a Irlanda com valores que rondam os 10%. No patamar entre os 20 e os

35% estão os outros 6 países da UE considerados. De salientar que a média destes 14

países quase coincide com a média da amostra dos 102.

2.3.2 Rácio entre a área protegida e a superfície terrestre

Seguindo a lógica já apresentada começaremos por observar os “10 mais”. Este

indicador é bastante exigente, como já foi descrito no ponto 2.2 pois apenas considera

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áreas protegidas com dimensão superior a 1000 ha e consideradas como tal pelos

governos nacionais.

Os 10 mais

0,80

0,62

0,37 0,34 0,31 0,31 0,29 0,28 0,22 0,220,07 0,11

Jam

aica

Ven

ezue

la

Nov

aZe

lând

ia

Ará

bia

Sau

dita

Zâm

bia

Ale

man

ha

Áus

tria

Tanz

ânia

Esl

ováq

uia

Cos

ta R

ica

Por

tuga

l

Méd

ia

Figura 2.4: Os “10 mais” do rácio de área protegida

A Jamaica tem 80% do seu território coberto por áreas protegidas, o que reflecte

uma enorme preocupação ambiental que se consubstancia na protecção de recursos

naturais aliada concerteza a objectivos de atracção e especialização turística. No posto

seguinte está a vizinha Venezuela com um valor também ele muito acima da média:

62%. Fechando o “top 10” encontra-se um outro país da América Latina, a Costa Rica

com mais de 20% de área protegida, um valor modesto quando comparado com os dois

anteriores mais ainda assim o dobro da média da amostra.

Do grupo dos países da OCDE de rendimento elevado temos aqui presentes a

Nova Zelândia, a Alemanha e a Áustria com percentagens situadas entre os 30 e os

40%, o que revela que parecem ter sido os pioneiros na adopção de políticas ambientais

proteccionistas ao mesmo tempo que encetavam processos amadurecidos de

crescimento económico.

Apesar de na variável anterior, a Arábia Saudita fazer parte dos “10 menos”,

não é de estranhar a sua inclusão no 4º lugar desta lista, visto que as suas enormes

reservas petrolíferas justificam a adopção de políticas protectoras das mesmas.

Situadas na África Subsariana, a Tanzânia e a Zâmbia têm áreas protegidas que

rondam os 30% do seu território. A Eslováquia, proveniente da Europa de Leste ocupa o

9º lugar da lista.

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Apresentamos agora o grupo de países da amostra com uma percentagem de

área protegida menor ou igual a 3%. Optamos por incluir mais do que os 10 países

habituais, uma vez que os valores para esta variável são muito baixos e muito próximos

entre si.

Os piores

0,01 0,01 0,01 0,01 0,01

0,02

0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03

Bós

nia

eH

erze

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na

Ban

glad

esh

Mol

dávi

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Irlan

da

Mar

roco

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Turq

uia

Gab

ão

Par

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Fede

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Vie

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Bél

gica

Nig

éria

Turq

uem

enis

tão

Caz

aqui

stão

Jord

ânia

Figura 2.5: Os “16 menos” do rácio de área protegida

Nota-se desde logo a presença de várias economias da Europa de Leste com

valores muito baixos de áreas protegidas: Bósnia e Herzegovina e Moldávia apenas

protegem 1% do seu território sob a forma de reservas naturais; Federação Russa,

Geórgia, Turquemenistão e Cazaquistão estão no patamar dos 3%.

Irlanda e Bélgica surpreendem pela negativa constando deste grupo negro de 16

países. Para completar os representantes do continente europeu, apresenta-se a Turquia

com 2%.

A África Subsariana está nesta lista representada pela Nigéria e pelo Gabão, que

apesar de ser o país da amostra com maior percentagem de área coberta por florestas

ainda não despertou para a necessidade da sua preservação. Os Países Árabes presentes

na lista são a Jordânia e Marrocos. Bangladesh e Vietname representam o continente

asiático e o Paraguai constitui o único proveniente da América.

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Em seguida apresenta-se o gráfico relativo aos 14 países da UE.

A UE

0,310,29

0,20

0,130,10 0,10

0,08 0,08 0,08 0,08 0,070,04 0,03

0,01

0,114 0,110

Ale

man

ha

Áus

tria

Rei

noU

nido

Fran

ça

Hol

anda

Din

amar

ca

Finl

ândi

a

Sué

cia

Itália

Esp

anha

Por

tuga

l

Gré

cia

Bél

gica

Irlan

da

Méd

ia U

E

Méd

ia

Figura 2.6: A proporção de área protegida nos países da UE

Tal como vimos anteriormente, Alemanha e Áustria apresentam as percentagens

mais elevadas da UE, rondando os 30% e pertencendo ao grupo dos “10 mais”. Segue-

se o Reino Unido com uma percentagem apreciável de 20%; a França fecha o lote de

países com valor acima da média da UE, que neste caso, e mais uma vez, está muito

próxima da média total da amostra.

Irlanda e Bélgica fazem parte do grupo dos piores países com percentagens

baixíssimas; a Grécia também tem um valor abaixo dos 5%. Os restantes países,

incluindo Portugal, estão numa situação próxima da média.

2.3.3 PIB por unidade de energia utilizada Para finalizar o estudo empírico das variáveis ambientais incluídas no nosso

modelo de IQA, the last but not the least, fazemos uma análise dos 10 mais, 10 menos e

UE para o PIB por unidade de energia utilizada.

Esta é a variável para a qual é necessária maior cautela na interpretação, isto

porque depende muito da estrutura sectorial económica de cada país, bem como da

eficiência produtiva do input energia. Assim, dois países com o mesmo nível absoluto

de PIB, mas um, com um rácio PIB/E superior, significa que utilizou menos energia em

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termos absolutos para obter a mesma quantidade de produto, pelo que será justo

considerar que este país deva ter um IQA (Índice de Qualidade Ambiental) superior.

O que este conceito transporta é a noção de eficiência económica na utilização de

recursos e não tanto o conceito de eficácia ecológica. Por outro lado, dois países com a

mesma quantidade de energia utilizada (potencialmente, com um nível absoluto de

emissões poluentes aproximado), mas com rácios de PIB/E diferentes, aquele que

apresenta um rácio inferior terá comparativamente, menos argumentos que justifiquem

o consumo excessivo relativo de energia. Vejamos esta lógica através do seguinte

exemplo:

Quadro 2.4: Exemplo da análise PIB/Energia utilizada: China e Itália Países PIB (milhões $)

2000

PIB/Energia utilizada ($)

2000

China 1 079 948 4,1

Itália 1 073 960 8,2

Estes dois países têm um valor idêntico para o PIB em termos absolutos. No

entanto, a Itália utilizou cerca de metade da quantidade de energia consumida pela

China para obter o mesmo produto. Ora, isto justifica que a Itália seja vista como um

país mais eficiente em termos económicos, mas também mais eficaz do ponto de vista

ecológico, o que se traduzirá num IA3 (Índice de eficiência da energia) superior.

Voltaremos a debruçar-nos sobre esta questão no ponto 3 do nosso trabalho,

onde relacionamos o crescimento económico com o nível de emissões poluentes.

Vejamos agora os “10 mais” eficientes na utilização de energia em termos

relativos, Portugal e a média da amostra:

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Os 10 mais

12,0 11,7 10,8 10,3 9,5 9,58,2 7,9 7,9 7,8 7,2

4,8

Nam

íbia

Cos

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Ban

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Col

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Mar

roco

s

Per

u

Itália

Irlan

da

Din

amar

ca

Sri

Lank

a

Por

tuga

l

Méd

ia

Figura 2.7: Os “10 mais” eficientes na utilização de energia

A Namíbia, país da África Subsariana, aparece em 1º lugar com 12 dólares PPC

de PIB por cada unidade de energia equivalente a petróleo utilizada. Também do

continente Africano, aparece Marrocos na 5ª posição com 9,5 dól. PPC.

De realçar a presença de várias economias sul-americanas, nomeadamente a

Costa Rica em 2º lugar, a Colômbia e o Peru. Sri Lanka e Bangladesh representam a

Ásia do Sul.

Note-se que os 6 primeiros países deste ranking são países em vias de

desenvolvimento, que apesar de serem os mais eficientes na utilização de energia, tal

não se traduz em espantosas taxas de crescimento económico.

Itália, Irlanda e Dinamarca são os representantes do mundo desenvolvido, com

valores em volta de 8 dól. PPC, o que significa que a utilização de 1 unidade de energia

equivalente a petróleo se traduz em 8 dól. PPC de produto.

Recorrendo à estrutura do produto destes 10 países, vamos tentar infirmar o

argumento já exposto no ponto 2.2.3, segundo o qual, os países com um menor peso do

sector secundário (e alta proporção de serviços) teriam um rácio de PIB/energia mais

elevado.

Quadro 2.5: Análise sectorial do produto dos “10 mais” eficientes Países % do sector

terciário no

PIB - 2000

% do sector

secundário no

PIB - 2000

% do sector

primário no

PIB - 2000

PIB – 2000

(milhões $)

Namíbia 61% 28% 11% 3 479

Costa Rica 59% 31% 9% 15 851

Bangladesh 51% 24% 25% 47 106

Colômbia 56% 31% 14% 81 283

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Marrocos 54% 32% 14% 33 345

Peru 65% 27% 8% 53 466

Itália 68% 30% 3% 1 073 960

Irlanda 60% 36% 4% 93 865

Dinamarca 71% 26% 3% 162 343

Sri Lanka 53% 27% 20% 16 305

Fonte: World Development Indicators (2002), quadro 4.2

Os 10 países com um melhor rácio PIB/energia são de facto todos países

terciarizados, ou seja, este sector preponderante acrescenta grande valor ao PIB sem

utilizar grandes quantidades de energia em termos relativos. Quanto ao sector

secundário, ele representa cerca de 1/3 do produto na maioria dos países mais eficientes.

Importa realçar que todos estes países têm em comum uma repartição do

produto, de cerca de 2/3 para os sectores não industriais (agricultura e serviços) e 1/3

para a indústria, o que justifica os altos valores do rácio de eficiência energética.

Vejamos agora os “esbanjadores” de energia, através do gráfico dos “10 menos”:

Os 10 menos

1,1 1,2 1,2 1,3 1,4 1,41,6

1,9 1,92,2

Tanz

ânia

Nig

éria

Zâm

bia

Trin

dade

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bago

Turq

uem

enis

tão

Ucr

ânia

Fede

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ussa

Aze

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jão

Qué

nia

Caz

aqui

stão

Figura 2.8: Os “10 menos” eficientes no uso da energia

A Tanzânia obtém, por cada unidade de energia utilizada, apenas uns escassos

1,1 dól. PPC de PIB, sendo o país mais ineficiente da amostra. O Cazaquistão fecha o

grupo dos 10 elementos obtendo 2,2 dól. PPC de PIB por unidade de energia usada.

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Para uma melhor compreensão destas economias, veja-se o quadro seguinte que

revela os bens com maior peso na estrutura de exportações destes países:

Quadro 2.6: A composição das exportações dos “10 menos” eficientes no uso da energia País Principal

bem

exportado

% nas

exportações

totais - 2000

% do sector

secundário no

PIB – 2000

PIB - 2000

(milhões $)

Tanzânia alimentos 70% 16% 9 027

Nigéria combustíveis 100% 46% 41 085

Zâmbia n.d. n.d. 24% 2 911

Trindade e

Tobago

combustíveis 65% 43% 7 312

Turquemenistão combustíveis 81% 50% 4 404

Ucrânia n.d. n.d. 38% 31 791

Federação Russa combustíveis 51% 39% 251 106

Azerbaijão combustíveis 85% 38% 5 267

Quénia alimentos 59% 19% 10 357

Cazaquistão combustíveis 54% 43% 18 230

n.d. – não disponível Fonte: World Development Indicators (2002), quadro 4.5.

A maioria destes países é exportador de petróleo pelo que parece estar justificado

o motivo do esbanjamento de energia para a obtenção do PIB. O petróleo é abundante

nestas economias, o que o torna relativamente barato face às outras matérias-primas,

logo é ineficientemente utilizado. Aliás, a própria refinação de petróleo é uma indústria

intensamente consumidora de energia.

No que concerne aos dois países exportadores de bens alimentares, a Tanzânia e

o Quénia, são ainda dependentes do sector agrícola, pelo que apresentam níveis de PIB

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extremamente baixos, o que conduz a um rácio negligenciável (o mesmo sucede com a

Zâmbia, que apresenta um PIB bastante baixo).

Em suma, podemos agrupar estes 10 países em dois subgrupos: países de

rendimento muito baixo (que têm estruturas produtivas agrícolas ineficientes) e países

exportadores de petróleo.

Vamos agora analisar os países da UE:

A UE

8,2 7,9 7,97,5 7,2

6,4 6,3 6,1 6,0 5,7 5,4

4,4 4,43,8

6,2

4,8

Itália

Din

amar

ca

Irlan

da

Áus

tria

Por

tuga

l

Esp

anha

Gré

cia

Ale

man

ha

Rei

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Hol

anda

Fran

ça

Sué

cia

Bél

gica

Finl

ândi

a

Méd

ia U

E

Méd

ia

Figura 2.9: O uso da energia na UE

De acordo com a teoria acima adiantada, já seria de esperar que os países da UE,

dadas as suas economias terciárias desenvolvidas, apresentassem maioritariamente

valores acima da média da amostra. De facto, a média da UE (sem o Luxemburgo) é

superior em 1,4 dól. PPC à media da amostra, o que denota uma maior eficiência na

utilização energética face ao resto do mundo. À excepção da Suécia, Bélgica e

Finlândia, todos os outros países deste grupo apresentam valores superiores a 5 dól.

PPC.

Parece-nos que a Suécia e a Finlândia, como países escandinavos, com pouca luz

solar e temperaturas muito baixas, têm de recorrer à energia para promover o

aquecimento e a iluminação domésticos; daqui resulta uma aplicação não produtiva do

consumo energético e portanto um contributo mais baixo para a formação do PIB.

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2.3.4 O Índice de Qualidade Ambiental (IQA)

Já foi referido no ponto 2.2.4 o método de cálculo subjacente a este índice; ele

consiste numa média ponderada dos índices criados pelas três variáveis ambientais

analisadas nos pontos anteriores. O objectivo é através deste indicador sintético e de

simples cálculo tentar condensar num único valor quantitativo, uma dimensão

normativa e qualitativa como é o stock de qualidade ambiental de um país.

Deste modo pretendemos obter uma classificação dos países da amostra de

acordo com o contributo no ano de 2000 para a qualidade ambiental. A apresentação

comparativa de um indicador deste género relativo a vários países é bastante popular

pois é atractivo e informativo aos olhos dos destinatários menos esclarecidos. Ou seja,

um país no topo da hierarquia quando comparado com outro numa posição inferior

poderá tirar partido através da comunicação do seu IQA, em termos de turismo,

visibilidade internacional, notoriedade interna dos governantes e bem-estar da

população.

Apesar das várias críticas que se podem apontar a este tipo de indicador

(exclusão de variáveis relevantes, resultados dependentes quer dos ponderadores quer

dos valores admitidos como limite no cálculo dos índices parciais, análise estática, entre

outras), vamos agora apresentar os países que se destacam quer pela negativa, quer pela

positiva, bem como a performance dos países da UE e seus próximos aderentes.

Começaremos pelos “10 mais”:

Os 10 mais

0,606 0,602

0,480 0,444 0,428 0,401 0,372 0,370 0,368 0,3660,284 0,239

Jam

aica

Ven

ezue

la

Bru

nei

Áus

tria

Cos

taR

ica

Gab

ão

Ale

man

ha

Nov

aZe

lând

ia

Finl

ândi

a

Bra

sil

Por

tuga

l

Méd

ia

Figura 2.10: Os 10 melhores do IQA

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A Jamaica consegue, fruto da espectacular percentagem de 80% de área

protegida, ocupar o 1º lugar da lista, apesar das suas classificações ao nível dos índices

das outras variáveis não serem surpreendentes, muito pelo contrário são inferiores à

média da amostra. Como se pode observar no Anexo 2, o IA1 é de 0,349, o IA2 é de

0,941 (o valor mais elevado da amostra) e o IA3 de 0,117, as médias respectivas dos

índices são: 0,366, 0,127 e 0,317.

A Venezuela ocupa o 2º lugar, aliás como já acontecia na variável rácio de área

protegida. O seu índice parcelar mais fraco é claramente o IA3 relacionado com o PIB

por energia. No IA1 (% área florestal) está colocada em 13º lugar, uma excelente

posição. Assim, a posição no IQA dista escassas 2 centésimas atrás da Jamaica.

Países Média aritmética

simples dos 3 índices

parciais do IQA

Desvio-padrão dos 3

índices parciais do IQA

(face à média)

Jamaica 0,468985 0,347113

Venezuela 0,498578 0,277481

Quadro 2.7: Desvio-padrão dos índices parciais do IQA de Jamaica e Venezuela

Através do quadro 2.7 pretendemos mostrar que o facto de os países não

conseguirem um valor absoluto do IQA mais elevado (o valor óptimo seria à volta dos

0,800) prende-se com a heterogeneidade de comportamentos nas diferentes variáveis

ambientais. Nenhum dos países considerados na amostra consegue valores elevados

para as 3 variáveis em conjunto, ou seja, a volatilidade dos índices face à sua média

aritmética simples é elevada (o que resulta num desvio-padrão elevado).

Há então que reter dois aspectos importantes:

• Não existe aparentemente correlação estatística positiva significativa entre

as variáveis ambientais consideradas, o que pode ser comprovado pelo

quadro seguinte, onde os coeficientes oscilam em torno dos 10% positivos e

negativos:

Matriz de Coeficientes de

Correlação

% da área terrestre

coberta por florestas

Rácio entre a área protegida e a superfície

terrestre

PIB por unidade de

energia utilizada

% da área terrestre coberta por florestas 1 0,1021171 -0,0790873

Rácio entre a área protegida e a

1 -0,1056644

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protegida e a superfície terrestre PIB por unidade de

energia utilizada 1Quadro 2.8: Matriz de coeficientes de correlação das variáveis e índices ambientais

• Nenhum país está em condições de “cruzar os braços” afirmando que a sua

qualidade ambiental é boa.

Após Jamaica e Venezuela, ambos da América Latina, seguem-se um conjunto

de países já com o IQA abaixo dos 0,600 e acima dos 0,400. São eles o Brunei, país

altamente florestado (ocupa o 2º lugar da lista das maiores áreas florestais relativas com

83,9%), a Áustria, 1º país europeu da lista, Costa Rica e Gabão, este último o

representante da África Subsariana que está neste lugar unicamente devido à sua enorme

área florestal relativa (84,7% o maior valor da amostra).

A presença do Brasil encerra o “top 10”, lugar este que é devido à sua mancha

florestal que infelizmente não tem vindo a ser preservada. Resta referir que a média do

IQA é extremamente baixa (0,239), aliás no próprio “top 10” há 4 países abaixo dos

0,400, pelo que concluímos que este índice é bastante exigente e teima em não dar boas

notas.

Bom, e se os resultados dos “10 mais” não são animadores, o que dizer dos “10

menos”?

Os 10 menos

0,050 0,051 0,053 0,0560,072 0,076 0,077 0,081 0,081

0,092

Caz

aqui

stão

Tajiq

uist

ão

Turq

uem

enis

tão

Jord

ânia

Mol

dávi

a

Irão

Nig

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Sin

gapu

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Paq

uist

ão

Ucr

ânia

Figura 2.11: Os 10 piores do IQA

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Os resultados são mais do que desoladores, com as 10 piores economias todas

abaixo dos 0,100. Aqui os desvios-padrão são muito baixos, isto é, estes países são

péssimos em todas as variáveis ambientais.

São economias maioritariamente provenientes do Leste da Europa, mais

concretamente da ex-URSS. A Jordânia (País Árabe), Irão e Paquistão provêm da Ásia

do Sul.

Para uma melhor compreensão da dicotomia existente entre os “2 mais” e os “2

menos”, julgamos oportuna a visualização do seguinte gráfico que espelha a evolução

económica destas economias nas décadas de 70 a 90 do século passado. É evidente o

problema estrutural do Cazaquistão e Tajiquistão (comum a todas as Repúblicas ex-

Soviéticas), com uma forte queda do PIB pc desde a sua existência enquanto repúblicas

independentes. A braços com problemas de recessão e desarticulação económica, todos

os esforços são canalizados para esta questão, descurando (como é hábito em todos os

países nestas circunstâncias) as questões ambientais. Situação oposta é a verificada quer

na Jamaica, quer na Venezuela, que com um crescimento sustentado do seu produto

conseguem aliar ao progresso económico, uma boa qualidade ambiental. No entanto,

esta pequena abordagem é apenas um aperitivo para o que posteriormente analisaremos

no capítulo 3 deste trabalho.

Evolução do PIB pc

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

$ P

PC

Jamaica Venezuela, RB Kazakhstan Tajikistan

Figura 2.12: A evolução do PIBpc $PPC dos países extremos do ranking do IQA

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Introduzimos agora a análise do IQA para os países da UE e seus futuros

aderentes.

A UE

0,444

0,372 0,368 0,352

0,284 0,2790,246 0,234 0,231

0,205 0,1950,166 0,150 0,138

0,2620,239

Áus

tria

Ale

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ha

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a

Sué

cia

Por

tuga

l

Itália

Fran

ça

Esp

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Rei

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Din

amar

ca

Hol

anda

Bél

gica

Irlan

da

Méd

ia U

E

Méd

ia

Figura 2.13: O IQA dos países da UE

Como não poderia deixar de ser, Áustria, Alemanha e Finlândia ocupam os

lugares cimeiros a nível da UE, dado que pertencem ao “top 10” do IQA. De referir que

a Alemanha e a Finlândia encetaram uma Reforma Fiscal Verde ao longo da década de

90 do século passado.

Segue-se a Suécia que ocupa o lugar n.º 14 do ranking da amostra de 102 países

e Portugal no 33º posto. A Itália encerra o grupo de países acima da média da UE.

A média da UE (excluindo o Luxemburgo) é superior em cerca de 9,6% à média

da amostra o que revela, em termos gerais, uma melhor qualidade de vida ambiental nos

países da UE, relativamente à restante amostra.

De referir que Dinamarca, Holanda, Bélgica e Irlanda encerram o lote de países

da UE, com IQA’s inferiores a 0,200 e ocupando respectivamente os lugares 65, 79, 82

e 84 da lista dos países da amostra.

Analisaremos agora os futuros aderentes à UE, sendo que 10 destes serão já em

Maio de 2004 membros da UE. Para Malta não dispomos de dados.

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Ranking País IQA 18 Eslováquia 0,34224 Letónia 0,31025 Eslovénia 0,30635 Estónia 0,28140 República Checa 0,26356 Lituânia 0,22360 Polónia 0,21666 Chipre 0,19271 Bulgária 0,17876 Hungria 0,17277 Roménia 0,17188 Turquia 0,122

Média candidatos 0,231 Média UE 0,262 Média 0,239

Quadro 2.9: O IQA dos potenciais aderentes à UE

Como a média dos candidatos o revela, o desempenho ambiental destes países é

relativamente fraco (inferior à média da amostra). No entanto, note-se que grande parte

deles, com excepção da Turquia, ocupa no ranking lugares acima dos actuais membros

da UE menos bem posicionados, nomeadamente a Holanda, Bélgica e Irlanda. Parece

que não é pela vertente ambiental que os candidatos se encontram muito desfasados da

actual UE.

Esta análise do IQA para os potenciais concorrentes de Portugal na UE pareceu-

nos pertinente. Essa concorrência poderá assumir várias vertentes, sendo que claramente

uma delas será ao nível do turismo, actividade chave no desenvolvimento económico do

nosso país. Como já referimos anteriormente, o ranking do IQA poderá ser objecto de

avaliações por parte de eventuais turistas internacionais, pelo que é premente comparar

Portugal e os países candidatos a aderentes ao nível da área florestal e protegida. Em

2000, Portugal ocupava o 33º lugar, valor bastante aceitável e bastante superior à média

quer dos candidatos, quer dos actuais membros da UE, mas o futuro próximo irá ser

determinante para a evolução destes indicadores.

2.3.5 O Índice de Desenvolvimento Humano Ambiental (IDHA)

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Após analisadas as diversas componentes do IQA, estamos em condições de

chegar aos resultados empíricos da construção do IDHA para 2000. Já foi explicitada a

fórmula de cálculo do IDHA ao longo do ponto 2.2. Relembramos que o índice

ambiental (IQA) vale ¼ na composição daquele, à semelhança do que acontece com os

restantes índices parcelares associados ao produto, educação e longevidade das diversas

economias.

Vamo-nos apoiar, para a elaboração deste comentário, nos dados constantes do

anexo 3 que apresenta em simultâneo 3 rankings para a amostra: o ranking do IQA que

avalia apenas a vertente ambiental; o ranking do IDH convencional, excluindo pois a

vertente ambiental; e o ranking do IDHA que agrega as duas perspectivas anteriores.

Desde logo é notória a descida acentuada da média da amostra quando se passa

do IDH (média de 0,729) para o IDHA (média de 0,606); de facto a componente

ambiental penaliza, coloca uma restrição muito forte ao desenvolvimento humano.

O único país a ultrapassar os 0,800 pontos, valor assumido pelas Nações Unidas

nos seus relatórios como limite inferior do desenvolvimento humano elevado, é a

Áustria, com um IDHA de 0,806 pontos.

Pareceu-nos igualmente interessante ver as diferenças de ranking resultantes da

consideração do IDH ou IDHA.

Sumariando a informação constante do anexo 3, vamos prosseguir com o

método de análise até agora utilizado, começando pela apresentação dos “10 mais” do

IDHA, tendo presentes o valor português e a média da amostra de 101 países (a

exclusão da Bósnia e Herzegovina deve-se à falta de dados relativa ao IDH).

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Os 10 mais desenvolvidos

0,806 0,794 0,790 0,789 0,787 0,780 0,777 0,764 0,762 0,758 0,7310,606

Áus

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Sué

cia

Japã

o

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Nov

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lând

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Suí

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dos

Bru

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Nor

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Por

tuga

l

Méd

ia

Figura 2.14: Os 10 mais desenvolvidos

À excepção do Brunei, todos os restantes países são conhecidos como de

desenvolvimento humano elevado. A consideração da componente ambiental não os

excluí dos lugares cimeiros mas penaliza-os em termos de valores absolutos assumidos.

Importa verificar a alteração de posições relativas na passagem do ranking IDH para o

do IDHA. Assim, a Áustria sobe 10 posições, a Suécia mantém o 2º posto, Japão,

Finlândia e Suíça sobem 3 degraus; Estados Unidos e Noruega descem 4 e 9 posições

respectivamente, situando-se na cauda dos “10 mais” desenvolvidos. De louvar as

subidas da Alemanha em 8 posições, Nova Zelândia em 9, e a espectacular escalada de

16 lugares do Brunei muito graças à sua extraordinária percentagem de área florestal.

Esta visão deverá servir de lição e constituir tema de reflexão essencialmente

para os países que perdem posições com a inclusão da vertente ambiental para o

desenvolvimento humano. Os países que mais lugares perdem são os seguintes:

Ranking Países IDHA (2000)

Diferença de ordem (IDH -

IDHA)

18 Bélgica 0,742 -15 65 Cazaquistão 0,575 -13 17 Holanda 0,743 -12 32 Singapura 0,684 -12 10 Noruega 0,758 -9 36 Argentina 0,677 -9 38 Hungria 0,669 -9

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53 Roménia 0,624 -9 59 Arménia 0,600 -9

Quadro 2.10: As maiores quedas no ranking

Bélgica, Holanda e Noruega representam os países membros da UE com quedas

mais significativas no ranking da amostra. Hungria e Roménia são países candidatos a

membros da UE que também são fortemente penalizados no ranking do IDHA, o que

constitui uma desvantagem na sua afirmação enquanto países desenvolvidos.

De notar que os países do quadro 2.10 situam-se em posições intermédias do

nosso ranking, isto é, não são economias que possam ser consideradas de baixo

desenvolvimento, pois todas elas apresentavam valores de IDHA superiores a 0,500 (o

valor limite máximo para um país ser considerado de desenvolvimento humano baixo

pelo PNUD).

Infelizmente, para nós europeus, a maioria dos países constantes deste quadro

situam-se no continente europeu, que tem condições relativamente menos propícias às

grandes áreas florestais e protegidas e onde predominam actividades produtivas

fortemente consumidoras de energia.

Agora mostramos a face oposta, com as maiores escaladas de posições.


Diferença de ordem (IDH -

IDHA)

28 Jamaica 0,708 28 22 Venezuela 0,728 24 9 Brunei 0,762 16 58 Indonésia 0,604 14 48 Paraguai 0,638 13 64 Gabão 0,578 12 1 Áustria 0,806 10 23 Costa Rica 0,722 10 45 Peru 0,648 10

Quadro 2.11: As maiores subidas no ranking

Deste grupo fazem parte a Áustria e o Brunei, que graças ao seu ambiente foram

catapultados para os lugares cimeiros do ranking. Jamaica e Venezuela, ambos países da

América Latina sobem mais de 20 posições devido aos atributos ambientais vistos nos

pontos precedentes. Vizinhos destes temos também o Paraguai, a Costa Rica e o Peru,

que apesar de não terem tido uma subida tão espectacular, subiram pelo menos 10

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posições fazendo parte deste grupo do quadro 2.11. A Argentina, presente no quadro

2.10 é um país igualmente Latino-americano, mas que perde 9 lugares no ranking.

O Gabão já foi referido várias vezes ao longo do estudo, pelo facto de ter a

maior área florestal relativa da amostra; isto proporciona-lhe uma subida de 12 lugares,

retirando-o do limiar dos 0,500 pontos e do rótulo de país de desenvolvimento humano

baixo. No entanto continua a ocupar uma posição desfavorável no ranking (64º). A

Indonésia sobe 14 lugares e acompanha o Brunei enquanto países da Ásia Oriental que

beneficiam com a consideração da componente ambiental como factor de

desenvolvimento humano. Como podemos ver no quadro anterior, Singapura encontra-

se numa situação oposta a estes seus vizinhos, ou seja, é penalizada em 12 posições no

ranking do IDHA.

Grande parte dos países considerados neste quadro são oriundos da América

Latina, o que indica condições geográficas favoráveis ao desenvolvimento de florestas e

propício à preservação da biodiversidade, bem como actividades pouco intensivas em

energia, como os serviços, nomeadamente o turismo.

Analisadas as subidas e as descidas, vamos ver o grupo dos 10 países com piores

IDHA’s no ano 2000.


Diferença de ordem (IDH - IDHA)

101 Etiópia 0,279 -1

100 Moçambique 0,296 1

99 Benim 0,360 -1

98 Costa do Marfim 0,360 -1

97 Nigéria 0,366 -5

96 Angola 0,377 3

95 Senegal 0,383 1

94 Congo, Rep. Dem. 0,394 1

93 Paquistão 0,395 -6

92 Bangladesh 0,404 -1 Quadro 2.12: Os “10 menos” desenvolvidos

Não nos surpreende a composição deste quadro. À excepção do Paquistão, todos

os restantes países já faziam parte da lista dos “10 menos” do IDH. São sobretudo

países da África Subsariana, que sofrem de uma pobreza extrema de recursos e

condições de vida, com grandes dificuldades de sobrevivência humana. Para estes

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países, o peso das componentes não ambientais do IDHA é de tal forma elevado e

negativo que seria praticamente impossível apenas com melhorias ambientais classificá-

los com um outro nível de desenvolvimento que não fosse o baixo (e diríamos mesmo

muito baixo).

Para finalizar a apreciação do ranking do IDHA, vejamos o comportamento dos

países membros da UE.

Ranking IDHA Países da UE IDH IDHA

Diferença de ordem

(IDH - IDHA)

1 Áustria 0,926 0,806 10

2 Suécia 0,941 0,794 0

4 Finlândia 0,930 0,789 3

5 Alemanha 0,925 0,787 8

11 França 0,928 0,757 -3

12 Itália 0,913 0,755 4

13 Reino unido 0,928 0,754 -4

14 Espanha 0,913 0,743 3

15 Dinamarca 0,926 0,743 -3

17 Holanda 0,935 0,743 -12

18 Bélgica 0,939 0,742 -15

20 Portugal 0,880 0,731 3

21 Irlanda 0,925 0,728 -7

25 Grécia 0,885 0,715 -6 Quadro 2.13: A UE e as alterações no ranking

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A UE - IDH vs IDHA

0,000

0,100

0,200

0,300

0,400

0,500

0,600

0,700

0,800

0,900

1,000

IDH 0,926 0,941 0,930 0,925 0,928 0,913 0,928 0,913 0,926 0,935 0,939 0,880 0,925 0,885

IDHA 0,806 0,794 0,789 0,787 0,757 0,755 0,754 0,743 0,743 0,743 0,742 0,731 0,728 0,715

Aus Sue Fin Ale Fra Ita R. U. Esp Din Hol Bel Por Irl Gre

Figura 2.15: A UE na passagem do IDH para o IDHA

Os países da UE passam de valores na casa dos 0,900 pontos do IDH, para

valores na casa dos 0,700 pontos do IDHA. Em média, estes países perdem 1,36 lugares

no ranking, o que se deve essencialmente aos maus contributos da Holanda, Bélgica,

Irlanda e Grécia. A média do IDHA da UE é de 0,756, ao passo que a da amostra é de

0,606, o que se compreende pela performance destes países nas variáveis produto,

educação e longevidade, dado que todos eles têm IDH’s acima dos 0,800 pontos, isto é,

o limiar do desenvolvimento humano elevado.

A Áustria e a Alemanha são os países que mais degraus sobem, enquanto que os

restantes alternam entre subidas e descidas não muito significativas.

Apesar do nível do seu índice baixar, os actuais membros da UE ocupam 4 dos 5

primeiros lugares do ranking do IDHA (o único não pertencente é o Japão que está no 3º

lugar); Grécia, que ocupa o 25º lugar do ranking, é o país da UE menos bem qualificado

(ressalvando aqui a falta de dados em relação ao Luxemburgo).

2.3.6 O caso português

Como prometido, vamos agora proceder a uma avaliação mais pormenorizada da

situação em 2000 de Portugal. Ao longo da exposição, fomos sempre fazendo referência

aos valores assumidos pelo nosso país nas diversas variáveis e índices através da sua

inclusão nos gráficos dos “10 mais”.

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• As 3 variáveis do IDH (educação, PIBpc e EVN):

Apenas como breve referência, 92,2% da população portuguesa com 15 anos ou

mais era alfabetizada em 2000; a taxa de escolaridade bruta conjunta dos 1º, 2º e 3º

níveis era de 96% em 1999; a esperança de vida à nascença situava-se nos 75,7 anos em

2000; o PIBpc em dólares PPC cifrava-se em 17 290 no ano de 2000.1 Da conjugação

destes valores e de acordo com a fórmula de cálculo enunciada no início do capítulo,

resulta um valor do IDH em 2000 de 0,880 pontos, o que classifica Portugal como um

país de desenvolvimento humano elevado. No âmbito da nossa amostra, este valor

coloca Portugal no 23º posto em termos de IDH.

• Percentagem de área terrestre portuguesa coberta por florestas (2000):

Este valor é de 40,1%, o que classifica o nosso país em 33º lugar no ranking

desta variável na amostra. Em termos dinâmicos, recorrendo ao quadro 2.1 e ao anexo 4,

verificamos uma evolução positiva da nossa mancha florestal entre 1990 e 2000. Aliás,

Portugal foi o 4º país da amostra com o maior aumento relativo desta área (6,23 p.p.);

de facto, se esta tendência se mantiver estamos no bom caminho. Pena é que os

acontecimentos mais recentes relacionados com os incêndios florestais contrariem esta

evolução. Os mais interessados nesta matéria deverão aguardar dados mais actualizados

para proceder a uma nova análise dinâmica. De notar que Portugal tem a 4ª maior área

florestal relativa da UE no ano 2000.

• Rácio entre a área protegida e a superfície terrestre (2003):

Os dados mais actuais indicam que este valor é de 7%. Visto que em Portugal, a

área terrestre é de 92 000 km2, será mais difícil delimitar áreas protegidas com

dimensão superior a 1000 ha. como exige esta variável, quando comparamos Portugal

com outros países de maior dimensão territorial. No entanto, o nosso país ocupa o 52º

lugar, situando-se a meio da tabela da amostra. Curiosamente, a China, país com 9 598

000 km2, possui a mesma percentagem de área protegida que Portugal.

Da aplicação da taxa de 7% à área terrestre portuguesa resulta que a área

protegida totaliza, em 2003, 6 440 km2.

1 PNUD, Relatório do Desenvolvimento Humano 2002, p. 149.

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Comparativamente com os países da UE considerados na amostra, Portugal tem

a 4º menor rácio de área protegida, situando-se abaixo quer da média da UE, quer da

média da amostra (ambas a rondar os 11%).

• PIB por unidade de energia utilizada (dólares PPC por Kg equivalente

a petróleo), no ano 2000:

Em relação a esta variável, Portugal ocupa a 13ª posição com 7,2 $PPC. Este

valor indica que por cada kg de energia equivalente a petróleo utilizada, o PIB obtido é

de 7,2 $PPC. O desempenho de Portugal é bastante positivo, na medida em que se situa

acima da média da amostra em cerca de 2,4 $PPC.

No quadro dos 14 países da UE considerados na amostra, Portugal ocupa o 5º

posto, situando-se acima da média da UE (que se cifra nos 6,2 $PPC). Ao nível da

estrutura do produto, como já adiantamos nos pontos 2.2.3 e 2.3.3, será de esperar um

forte peso de actividades pouco consumidoras de energia como os serviços. Aliás, a

proporção do contributo do sector terciário para a formação do PIB nacional é de 66%

no ano 2000, verificando-se um aumento de 6 p.p. face a 1990.1 Estes valores

confirmam a hipótese teórica avançada.

• O IQA português:

Portugal ocupa o 33º lugar do ranking da amostra, com 0,284 pontos. A média

da amostra de 0,239 pontos está bastante próxima o que revela um desempenho

conjunto medíocre nas variáveis ambientais; como já vimos Portugal ocupa no que

concerne à percentagem de área florestal o mesmo 33º lugar, quanto à área protegida (a

componente com maior peso no IQA) está em 52º lugar, e relativamente ao PIB por

energia utilizada obtém a melhor performance situando-se no 13º lugar da amostra.

Podemos assim concluir que fruto da atribuição de uma maior ponderação ao

nosso pior resultado (área protegida – ½ no IQA) e de uma menor ponderação ao nosso

melhor desempenho (PIB por energia utilizada – 1/6 no IQA), o IQA português sai

prejudicado. No entanto já avançamos as razões que estiveram por detrás desta

atribuição de ponderadores pelo que as regras do jogo são iguais para todos os países.

1 World Development Indicators 2002, quadro 4.2, “Structure of output”.

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No âmbito da UE, ocupamos o 5º lugar ao nível da qualidade ambiental, sem no

entanto nos distanciarmos muito da média da UE que se situa nos 0,262 pontos. De

lembrar que alguns países nossos parceiros na UE têm resultados bastante sofríveis, o

que empola a nossa boa posição neste grupo. Existem assim ao nível da UE, fortes

assimetrias de qualidade ambiental entre as várias economias.

No ponto 2.3.4 foi abordada a problemática da eventual concorrência, com base

em factores de cariz ambiental, por parte dos novos aderentes à UE e concluímos que

estes detinham em média situação mais fraca relativamente a Portugal, pelo que se as

posições relativas se mantiverem não será de prever uma quebra nas receitas turísticas

portuguesas fruto da análise comparativa de IQA’s. No entanto como sabemos, há

outros factores não ambientais que pesam nas decisões de destino dos turistas

estrangeiros e que não são objecto de análise no nosso trabalho.

• O IDHA português:

É com bons olhos que assistimos à subida de 3 posições de Portugal na

passagem do IDH para o IDHA, situando-nos no 20º posto do ranking da amostra. Este

resultado, não tanto fruto da nossa surpreendente prestação no IQA, deve-se sobretudo

ao péssimo desempenho de alguns países mais desenvolvidos economicamente e que

são fortemente penalizados com a inclusão da componente ambiental como factor de

desenvolvimento humano. De facto, repare-se que também Portugal vê o seu nível do

índice baixar da casa dos 0,800 pontos (IDH = 0,880) para a casa dos 0,700 (IDHA =

0,731), o que nos confere uma descida de estatuto de país com desenvolvimento

humano elevado, para o grau de país de desenvolvimento humano médio. Esta alteração

deverá ser encarada pelos responsáveis nacionais sob duas perspectivas relevantes mas

ao mesmo tempo, e de certa forma, opostas: por um lado, devemos estar satisfeitos com

a subida de 3 postos no ranking do desenvolvimento humano no grupo dos países da

amostra, uma vez que com a consideração adicional de um índice composto de

qualidade ambiental, conseguimos passar à frente de países classificados como mais

desenvolvidos do que nós com base no IDH, a saber: Chipre, Singapura, Grécia, Israel e

Irlanda (fomos ultrapassados pelo Brunei e pela Eslovénia); por outro lado, teremos que

nos preocupar com o rótulo de país de desenvolvimento intermédio que nos é colocado

com base no IDHA, e procurar, recorrendo às quatro grandezas incluídas neste cálculo,

progredir em todas e em cada uma delas, principalmente apostando em melhorias de

cariz ambiental, que apesar de tudo, parece ainda ser uma nossa mais-valia quando

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comparados com os restantes países da amostra. Sendo assim, este indicador mostra que

estamos melhor posicionados, mas no âmbito de uma hierarquia de países

medianamente desenvolvidos, o que não é motivo de grande satisfação para nós.

2.4. Considerações finais

Com o presente capítulo procurámos equacionar a problemática da relação

existente entre o desenvolvimento e o ambiente, avançando com a hipótese de que este

seria um factor de incremento daquele. De facto, o próprio conceito de desenvolvimento

humano sustentável avançado pelas Nações Unidas e geralmente aceite, há muito que

exige a consideração da vertente ambiental, na medida em que contempla o alargamento

das possibilidades de escolha quer das gerações presentes quer das gerações futuras.

A ideia de que os recursos ambientais são matéria diferenciadora no que respeita

às potencialidades de acesso a um melhor desenvolvimento e a um melhor bem-estar,

está bem presente na obra de Amartya Sen com um título bastante elucidativo: “O

desenvolvimento como liberdade”; este autor considera as diversidades ecológicas,

como as circunstâncias ambientais, condições climatéricas ou poluição, enquanto

factores promotores de um efectivo aproveitamento das vantagens que retiramos do

rendimento para o nosso bem-estar e liberdade.1

Conscientes disso mesmo, e ávidos de encontrar um indicador numérico para o

conceito de desenvolvimento humano na verdadeira acepção do termo, enveredámos

por um método análogo ao do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH). A nossa

intenção era ter por base um indicador de referência mundial como o IDH, que tem uma

aceitação generalizada, valor e utilidade reconhecidos por todas as instituições e

especialistas do desenvolvimento mundiais. Sendo assim, a par das três grandes

componentes consideradas no IDH (educação, longevidade e produto), incluímos, com

o mesmo peso das restantes (1/4 cada uma), uma grandeza de cariz ambiental e que

materializámos num índice que designámos por IQA (Índice de Qualidade Ambiental),

obtendo como resultado o nosso IDHA (Índice de Desenvolvimento Humano

Ambiental). A composição do IQA, quer ao nível das variáveis consideradas, quer ao

nível da ponderação de cada uma delas, pode ser alvo de algumas críticas. Mesmo assim

abraçámos este desafio que propusemos a nós mesmos e avançámos com a

1 Sen (2003), “O desenvolvimento como liberdade”, p. 84.

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operacionalização do nosso IQA, considerando as seguintes variáveis: área relativa

coberta por florestas, área protegida relativa e PIB por unidade de energia utilizada, com

as ponderações de 1/3, ½ e 1/6, respectivamente.

Deste método resultaram conclusões interessantíssimas a nosso ver, que fomos

apresentando ao longo do estudo, no entanto, sumariamos em seguida alguns pontos que

consideramos cruciais:

• A consideração da componente ambiental como factor de desenvolvimento

humano origina uma redução geral bastante significativa do nível de

desenvolvimento de cada país;

• Há alterações de ranking bastante vincadas na passagem do IDH para a

abordagem pelo IDHA;

• Os rankings do IQA e IDHA podem ser usados pelos países como

instrumento mediático de marketing na promoção de interesses turísticos,

económicos e políticos;

• A componente ambiental deve ser considerada como factor de vantagem

competitiva entre economias;

• Seria interessante proceder a cálculos regulares destes índices para aferir da

evolução dos mesmos, obtendo uma análise dinâmica do desempenho dos

diversos países.

3. O AMBIENTE E O CRESCIMENTO ECONÓMICO Neste ponto do trabalho, cabe-nos a difícil tarefa de relacionar o ambiente com o

crescimento económico. Vamos avançar com a hipótese defendida por vários autores,

destacando-se entre estes M. Porter, com a teoria de que o aumento do desempenho

ambiental aumenta a competitividade via inovação, isto é, potencia o crescimento

económico, conhecida como a hipótese de “win – win”.

Esta teoria não tem sido acolhida pela generalidade dos autores, que, baseando-

se em diversos estudos empíricos, têm confirmado a hipótese “mainstream”

conservadora que advoga a existência de limites impostos pelo ambiente ao crescimento

económico. De acordo com Cole (2000)1, tais limites “são de dois tipos: originados pelo

1 Traduzido de Cole, Matthew (2000), p.41

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esgotamento dos recursos naturais; originados pela capacidade limitada em assimilar a

poluição. Embora nas décadas de 1960 e 1970, a visão dominante acreditasse que os

limites ambientais não seriam atingidos fruto do avanço tecnológico, na década de 1980

eclodiu o conceito de desenvolvimento sustentável. Este novo conceito coloca em

evidência uma nova relação entre economia e ambiente e apoia-se na definição de

equidade intergeracional.”

Apesar de não serem totalmente antagónicas, estas duas teorias defendem por

um lado um papel activo no crescimento económico por parte da qualidade ambiental

(visão optimista de Porter); por outro lado o ambiente tem um papel passivo no

crescimento económico, retardando-o (visão de Cole).

O ponto de encontro de ambas parece-nos estar no facto de uma considerar o

lado positivo de uma boa qualidade ambiental e de a outra referir as repercussões

negativas que um mau desempenho ambiental (poluição e escassez de recursos) tem

sobre o crescimento económico.

A hipótese de Porter está bem ilustrada no seu trabalho “Ranking National

Environmental Regulation and Performance: A Leading Indicator of Future

Competitiveness?”1, onde o autor demonstra que os países com melhor regime de

regulação ambiental têm uma maior competitividade e um maior crescimento

económico. Existe portanto uma correlação positiva entre o nível de PIBpc e um índice

regime de regulação ambiental que condiciona o nível de emissões.

Não possuindo nós o mesmo nível de audácia de Porter, procuraremos uma

relação mais directa entre o nível de crescimento económico e as emissões poluentes.

3.1 A Curva de Kuznets Ambiental

Iremos agarrar nesta questão recorrendo a um estudo empírico seccional da

Curva de Kuznets Ambiental (CKA) para um conjunto de 159 países, para o ano de

1999. Consideraremos o Produto Interno Bruto per capita, expresso em dólares

internacionais à paridade do poder de compra (PIBpc PPC), como variável explicativa

que espelha o crescimento económico das várias economias; enquanto variável

1 consultado em http://www.isc.hbs.edu/GCR_20012002_Environment.pdf, Institute of Strategy and Competitiveness, no dia 10/12/2004.

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explicada usaremos as emissões de dióxido de carbono per capita (CO2pc), medidas em

toneladas métricas, como representativa da poluição atmosférica ambiental.

A escolha da CKA enquanto instrumental de base do nosso estudo prende-se

com a simplicidade de análise que permite, condensando numa representação gráfica

conclusões acerca da relação entre o crescimento económico e o ambiente. Muitas

críticas podem ser feitas à CKA (algumas já provenientes da análise original de Kuznets

para a relação crescimento – desigualdade, que foi ilicitamente extrapolada para lei

económica, com base em estudos econométricos muito pouco sólidos1), mas “apesar de

alguns problemas associados às técnicas de regressão utilizadas nos estudos entre

rendimento per capita e nível de poluição, é consensual, que pelo menos para a poluição

atmosférica, existe uma relação em U-invertido, isto é, uma curva de Kuznets ambiental

para as duas variáveis.”2

Feitas as considerações iniciais, vamos então proceder ao teste da existência da

pretensa CKA, começando pela análise estática já referida, concretizando depois uma

visão dinâmica para alguns países incluindo Portugal e referindo sucintamente a posição

dos seus parceiros na UE.

3.2 Estudo empírico Vários estudos empíricos foram já levados a cabo no sentido de testar a

existência de uma relação entre a poluição ambiental e o produto que tome a forma

funcional de uma curva em U-invertido. Isto significa que para níveis de PIBpc muito

reduzidos, a poluição medida pelo CO2pc é também ela reduzida; para países que se

encontram nos estádios iniciais de crescimento económico, a poluição tende a aumentar

com o crescimento até determinado ponto de inflexão; à direita desse ponto, acréscimos

no crescimento económico provocam melhorias ambientais. Este andamento pressupõe

que todos os países, no seu processo evolutivo, atravessam as três fases referidas

visando alcançar a situação de alto rendimento e baixas emissões poluentes.

A questão que se coloca aqui é a de saber se um país actualmente

economicamente atrasado tem necessariamente de percorrer o caminho do U-invertido.

1 Sobre esta problemática consultar Figueiredo e Pessoa, “A problemática da curva de Kuznets”, in Silva e Figueiredo, “Lições de desenvolvimento e crescimento económico 2002-2003”, pp. 66 a 80. 2 Traduzido de Cole, Matthew (2000), p.65.

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No que diz respeito às variáveis escolhidas, quanto ao indicador do crescimento

económico, parece ser bastante consensual entre os autores a opção pelo PIBpc; quanto

à variável proxy da poluição ambiental, no nosso estudo optamos pelas emissões de

CO2pc, por se tratar de uma variável bastante popular quanto ao seu papel nocivo, e

portanto bastante divulgada estatisticamente.

A amostra que iremos tratar é relativa a 159 países para o ano de 1999, e recorre

à Bases de Dados do “World Development Indicators CD-ROM 2002”, para os valores

do PIBpc em dólares internacionais à paridade do poder de compra, complementadas

para os valores do CO2 em toneladas métricas per capita, pelo Relatório do

Desenvolvimento Humano, PNUD, 2002.

As emissões de CO2 constituem o principal causador do efeito de estufa, que aliás, no

âmbito do Protocolo de Quioto, se pretende reduzir.

Embora não constitua o cerne deste trabalho, consideramos pertinente apresentar a

lista dos 10 maiores países emissores de CO2pc no ano de 1999. De referir ainda a

inclusão da média da amostra e do valor observado para Portugal (que se dispõe na

44ª posição do ranking).

Os 10 mais

0,05,0

10,015,020,025,030,035,0

Uni

ted

Ara

bE

mira

tes

Bah

rain

Kuw

ait

Uni

ted

Sta

tes

Trin

idad

and

Toba

go

Luxe

mbo

urg

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tralia

Can

ada

Bru

nei

Sin

gapo

re

Méd

ia

Por

tuga

l

Figura 3.1: Os 10 maiores países emissores de CO2pc em 1999

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�� !�� %�

Feitas algumas considerações iniciais, apresentamos em seguida os resultados da

estimação (dados seccionais para os 159 países da amostra no ano de 1999) da curva de

Kuznets ambiental já enunciada, bem como a apresentação gráfica dos mesmos.

Recorremos à forma funcional polinomial de ordem 2, por razões de

simplicidade e maior adequabilidade à configuração com a CKA pretendida. Sabemos

que esta opção não é nem teórica nem econometricamente a mais correcta, pois a

calibragem do modelo necessitaria de um estudo mais profundo sobre a forma funcional

e variáveis explicativas a incluir. Uma análise bastante interessante sobre este ponto e

sobre a sensibilidade dos resultados da CKA à escolha da forma funcional e variáveis

dependente e independentes está elaborada em Harbaugh et al. (2002). No entanto,

iremos em seguida reproduzir uma das primeiras e mais consensuais formas funcionais

a ser utilizada, citada no referido trabalho e da autoria de Grossman e Krueger (1995):

itiitititititititit vXLLLGGGY ++++++++= µβββββββ 763

52

433

22

1

“where Git is per capita gross domestic product at time t for the country in which

monitoring site i is located, Lit is a three-year average of lagged per capita GDP, and Xit

are country- and site-specific descriptors. This model was estimated using random

effects, so �i is assumed to be a site-specific effect that is uncorrelated with the right-

side variables, and vit is a normally distributed error term.”1 A variável Yit representa o

valor da variável ambiental em estudo, no período t, no país i.

A forma funcional do nosso estudo, bastante mais pobre, mas também mais

simples é a seguinte:

iiii PIBpcPIBpcpcCO µββα +++= 2212

As variáveis têm o significado já explicitado, sendo �, �1 e �2 parâmetros a

estimar e �i, o termo de perturbação aleatório. O i refere-se ao país.

1 Harbaugh et al. (2002), The Review of Economics and Statistics, August 2002, 84(3): 541–551

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�� !�� &�

Procedemos ao estudo econométrico desta forma funcional através da aplicação

do método dos mínimos quadrados (MMQ) ao modelo linearizado. Os resultados da

regressão obtidos foram os seguintes:

SUMÁRIO DOS RESULTADOS

Estatística de regressão R múltiplo 0,720567867 Quadrado de R 0,519218051 Quadrado de R ajustado 0,513054179 Erro-padrão 3,798559724 Observações 159 ANOVA

gl SQ MQ F Regressão 2 2430,883494 1215,441747 84,23570807Residual 156 2250,932732 14,42905598 Total 158 4681,816226

Coeficientes Erro-padrão Stat t valor P Interceptar -0,242845141 0,532261489 -0,456251571 0,648843636PIBpc 0,000704771 0,000101229 6,962112851 8,77521E-11PIBpc^2 -8,74088E-09 3,24616E-09 -2,692681649 0,007862656

Quadro 3.1: Sumário dos resultados da regressão através do MMQ para os dados seccionais

243,0ˆ −=α Este coeficiente não tem interpretação (literalmente seria a

estimativa do CO2pc quando todas as variáveis explicativas assumissem o valor zero, o

que é um absurdo pois corresponderia a um PIBpc nulo).

O impacto das variações do PIBpc sobre o CO2pc é dado pela seguinte

fórmula1:

dPIBpcPIBpcpcdCO )2(2 21 ββ +=

Concretizando, estima-se que uma variação de 1$ PPC no PIBpc de um país

implique uma variação no mesmo sentido de cerca de,

(0,00071 - 0,000000001748*PIBpc)*1 toneladas métricas de CO2pc, mantendo-

se tudo o resto constante. A variação depende então do nível de PIBpc assumido

inicialmente.

Quanto aos testes de significância individuais, permitem-nos concluir que as

variáveis PIBpc e PIBpc2 são estatisticamente significativas para um nível de

1 ver Chaves et al. (1999), p. 115

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significância de 1%. O valor assumido pela distribuição t de Student para 156 graus de

liberdade, para um nível de significância de 1% situa-se entre 2,37 e 2,35. Logo, como

os valores das estatísticas t associados às variáveis explicativas são superiores (em

módulo), devemos rejeitar a hipótese Ho: �j = 0, para j = 1 ou 2.

Para analisar se a regressão é globalmente significativa procedemos ao teste de

significância global que nos indicou a rejeição da hipótese de os coeficientes associados

às variáveis explicativas serem conjuntamente nulos, ou seja o modelo é globalmente

significativo para um nível de confiança de 99%:

75,424,84

2,1,0:

0:

%99

1

21

≅>=

=≠∃==

críticoobs

j

o

FF

jH

H

βββ

o que implica rejeitar Ho para um nível de significância de 1%. A regressão é

globalmente significativa.

Curva de Kuznets Ambiental 1999 - dados seccionais

y = -9E-09x2 + 0,0007x - 0,2428R2 = 0,5192

y = 5E-13x3 - 4E-08x2 + 0,0011x - 1,1623R2 = 0,5329

-5,0

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 45.000 50.000

PIB pc

Co2

pc

Luxemburgo

Emirados Árabes Unidos

Bahrain

Kuwait

Trindade e Tobago Estados UnidosAustrália

Portugal

Figura 3.2: Curva de Kuznets Ambiental 1999 – dados seccionais

Como se pode constatar, é possível aproximar a existência de uma curva com

andamento em U-invertido para os países da amostra. No entanto, o coeficiente de

��

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determinação (R2 = 0.5192) não é muito elevado, o que revela uma qualidade de

ajustamento medíocre. Não nos poderemos esquecer das limitações deste indicador,

pelo que teremos de ser cautelosos na sua interpretação. Assim, cerca de 52% da

variação no CO2 pc em torno da sua média amostral é explicada pela regressão.

Desta análise gráfica não nos parece muita forçada a hipótese da existência de

uma CKA, pelo menos na sua cauda da esquerda (até níveis de desenvolvimento

intermédios). Quanto à ocorrência do ponto de inflexão e consequente verificação do

comportamento da aba direita da CKA, não podemos ser muito conclusivos na medida

em que as observações de que dispomos não o confirmam. Há que ter muitas reservas

quando se recorre a instrumentais estatísticos e econométricos, na medida em que se

podem manipular os números por forma a fazê-los revelar o resultado pretendido. Aliás,

poderá haver uma dose de subjectividade na afirmação da existência de uma tendência

descrita pela CKA nos nossos dados: os mais imaginativos poderão afirmar com certeza

a adequabilidade desse ajustamento, enquanto que os mais exigentes e cépticos

considerarão essa afirmação muito forçada.

Quanto à opção por um ajustamento cúbico (mais próximo do modelo de

Grossman e Krueger), ele pode também ser observado na figura 3.2, no entanto, o seu

andamento já não respeita a configuração original em U-invertido da Curva de Kuznets,

para além de que o coeficiente de determinação é pouco superior ao do ajustamento

quadrático1.

Uma nota final para o pressuposto da verificação de todas as hipóteses do

modelo clássico de regressão linear, nomeadamente a homoscedasticidade, ausência de

autocorrelação, não omissão de variáveis explicativas relevantes nem inclusão de

variáveis explicativas irrelevantes e ausência de multicolinearidade significativa entre as

variáveis explicativas2

Em busca de melhores ajustamentos, que nos permitam conclusões menos

duvidosas, vamos proceder a um refinamento dos dados recolhidos e fazer a análise para

um grupo de países mais limitado e em seguida partiremos para uma análise dinâmica

de alguns países incluindo Portugal.

1 Na regressão cúbica, para um nível de significância de 1%, a variável PIBpc3 não é estatisticamente significativa. 2 um estudo mais profundo deste modelo conduziria concerteza à confirmação da violação de algumas das hipóteses clássicas, no entanto julgamos que os objectivos deste trabalho podem ser atingidos sem aprofundar a análise da qualidade do ajustamento.

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3.2.1 CKA – exclusão dos principais países exportadores de petróleo

Partindo do princípio segundo o qual os países exportadores de petróleo são

grandes emitentes de CO2pc, pois esta indústria altamente poluente constitui a chave do

seu “crescimento sem desenvolvimento”, resolvemos excluí-los da amostra. Sendo

assim, com base nos dados da estrutura das exportações para 2000, retiramos da amostra

todos os países que apresentavam uma percentagem de combustíveis no total das

exportações superior a 50%1. Ficamos com uma amostra de 144 países, cuja

aproximação à CKA se representa em seguida:

CKA dados seccionas 1999 (sem exportadores de petróleo)

y = -2E-09x2 + 0,0005x + 0,056R2 = 0,7492

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 45.000 50.000

PIBpc

Co2

pc

LuxemburgoEstados Unidos

Austrália

Figura 3.3: CKA dados seccionais 1999, sem os exportadores de petróleo

Claramente a qualidade do ajustamento vem melhorada, com um R2 de cerca de

75%. A tendência evidente é a de que quanto mais elevado for o PIBpc, maior é o nível

de emissões per capita de CO2, aliás, a variável PIBpc2 que apresenta na regressão um

coeficiente negativo deixa de ser significativa2. Não se vislumbra a hipótese de haver

qualquer ponto de inflexão. Os países com maior PIBpc ainda não conseguiram

promover uma melhoria ambiental via redução das emissões poluentes.

3.2.2 A UE e os aderentes – uma análise sincrónica

1 Dados retirados do quadro 4.5 do World Development Indicators 2002. 2 Stat t = -1,049.

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Escolhemos tratar este grupo de países por duas razões: em primeiro lugar por se

tratar de um grupo à partida mais homogéneo e segundo, pela importância e

proximidade que tem para o nosso país.

Trata-se de uma amostra constituída por 25 países (para o ano de 1999).

Começaremos por mostrar os valores que apresentam para o CO2 pc e a para o PIB pc e

depois cruzaremos os dados com a elaboração da pretensa CKA.

A nova UE

02468

101214161820

Luxe

mbu

rgo

Finl

ândi

a

Rep

úblic

a C

heca

Ale

man

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Rei

no U

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Gré

cia

Itália

Esl

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Fran

ça

Hun

gria

Bul

gária

Rom

énia

Pol

ónia

Méd

ia 1

59

CO

2pc

05.00010.00015.00020.00025.00030.00035.00040.00045.00050.000

PIB

pc

Co2 pc PIB pc

Figura 3.4: A nova UE, dados para o CO2pc e PIBpc

O Luxemburgo constitui claramente um caso que se destaca pela negativa. Este

país de tão pequena dimensão territorial e demográfica comparativamente aos seus

parceiros europeus, é responsável pela emissão de cerca de 18,60 toneladas métricas de

CO2pc (o que lhe confere o 6º lugar no ranking da amostra dos 159 países), no entanto,

e por outro lado, é também o país da nova UE com maior PIBpc. A Estónia e a

República Checa estão numa posição bastante má, com um PIBpc bastante abaixo da

média da nova UE e emissões per capita bastante elevadas.

A Polónia é o país da nova UE com emissões per capita mais reduzidas (1,1

toneladas métricas), mas tem o 5º PIBpc mais baixo dos 25 países considerados.

Suécia, França, Áustria e Itália, têm PIB’s pc relativamente mais elevados e

níveis de emissões per capita proporcionalmente reduzidas.

De referir que a média das emissões per capita da nova UE é cerca de 3,4

toneladas métricas mais elevada do que a média da amostra; já o PIBpc médio da nova

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UE excede o dobro da média da amostra, o que revela que os países mais ricos tendem a

ter níveis de emissões de CO2pc mais elevadas. Neste caso, a teoria subjacente à CKA

não é verificada, aliás como melhor se pode constatar no gráfico seguinte:

A CKA na nova UE

y = 5E-09x2 + 7E-05x + 4,4402R2 = 0,5901

02468

101214161820

0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000

PIB pc

CO

2 pc

Luxemburgo

Estónia

Polónia

Rep. Checa

Portugal

Figura 3.5: A CKA na nova UE – abordagem sincrónica

A estimativa associada ao coeficiente do PIBpc2 é positiva, pelo que falha

completamente a possibilidade da existência de um ponto de inflexão que permita o

andamento em U-invertido, no entanto esta variável só é estatisticamente significativa

para um nível de significância de 10%. A variável PIBpc não é estatisticamente

significativa para níveis de confiança elevados, embora o modelo seja globalmente

significativo para um nível de significância de 1%.

3.2.3 Análise dinâmica para alguns países A dificuldade de conseguir um ajustamento em U-invertido razoável é notória

quando se utilizam dados seccionais. Vejamos agora se a análise com dados temporais

para um mesmo país confirma a teoria da CKA.

Alemanha

Para este país dispomos de dados relativos ao CO2pc apenas a partir de 1991,

pelo que a análise dinâmica fica um pouco empobrecida. No entanto, parece-nos notória

a trajectória descendente do CO2pc, acompanhando o crescimento económico. A

Alemanha já está na aba direita da CKA, muito por força das políticas implementadas

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no âmbito da Reforma Fiscal Verde na década de 90 do século passado, bem como fruto

das exigências da UE com vista ao alcance das metas previstas no Protocolo de Quioto.

Em 1999, a Alemanha ocupa a 19ª posição do ranking da amostra no que se

refere aos maiores emitentes de CO2pc.

Embora tenhamos poucas observações, o coeficiente de determinação é bastante

elevado o que revela uma qualidade substancial deste ajustamento1. O modelo é

globalmente significativo para um nível de significância de 1%, no entanto as variáveis

explicativas não o são individualmente .

Alemanha 1991-1999

y = -2E-08x2 + 0,0004x + 8,5182R2 = 0,8152

9,60

9,80

10,00

10,20

10,4010,60

10,80

11,00

11,20

18.000 19.000 20.000 21.000 22.000 23.000 24.000 25.000

PIB pc

CO

2 pc

1991

19921994

1993

1995

1996

1999

19971998

Figura 3.6: CKA na Alemanha

Estados Unidos da América

No que diz respeito a este país, dispomos de uma série de dados mais alargada

(1975 a 1999). A escolha deste país para proceder a uma análise dinâmica, prende-se

com o seu péssimo posicionamento ao nível das emissões per capita de CO2 (4º lugar

do ranking da amostra de 159 países), ao mesmo tempo que possui um dos mais

elevados PIBpc do mundo. Recorde-se que os EUA são uma das principais economias

de bloqueio ao Protocolo de Quioto.

1 O R2 ajustado é de cerca de 0,7536.

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EUA 1975-1999

y = 1E-08x2 - 0,0004x + 23,297R2 = 0,3448

18,000

18,500

19,000

19,500

20,000

20,500

21,000

21,500

0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000

PIBpc

CO

2pc

19751999

1983

Figura 3.7: CKA nos Estados Unidos

A única conclusão possível, é a falta de coerência das políticas ambientais

seguidas entre 1975 e 1999 pelos Estados Unidos. De resto, se considerarmos apenas os

anos entre 1975 e 1983, parece ter-se verificado um andamento idêntico ao preconizado

pela CKA. No entanto, quando tomamos a série como um todo, obtemos como

ajustamento uma curva em U, ou seja, exactamente oposta ao que a teoria da CKA

defende. A qualidade do ajustamento, dada pelo R2 não é nada interessante, as variáveis

explicativas são individualmente significativas, bem como o modelo globalmente

considerado (para um nível de significância de 1%).

Não deixa de ser preocupante a tendência vivida neste país, com altos e baixos

consecutivos nas emissões de CO2pc.

Luxemburgo

Sendo o país da UE com maiores emissões per capita de CO2, vamos agora

analisar a evolução que a relação PIBpc e CO2pc tem verificado nos anos entre 1975 e

1999.

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Luxemburgo 1975-1999

y = 4E-10x2 - 0,0003x + 30,422R2 = 0,466

0

5

10

15

20

25

30

35

5.000 15.000 25.000 35.000 45.000

PIBpc

CO

2pc

Figura 3.8: CKA no Luxemburgo

As emissões de CO2pc têm vindo a diminuir no período considerado, embora a

descida não tenha sido espectacular, mantendo-se com níveis relativos bastante

elevados. O ajustamento é sofrível (R2 = 0,466) mas demonstra que o país estará

possivelmente junto do ponto de inflexão, já na fase descendente da CKA.

O modelo é globalmente significativo a 99%, no entanto, tomadas

individualmente, as variáveis explicativas não são estatisticamente significativas para

níveis de significância baixos.

Áustria

Este é o país “mais desenvolvido” do nosso estudo, isto é, aquele que obteve um

IDHA (Índice de Desenvolvimento Humano Ambiental) mais elevado. Por isso,

suscitou-nos alguma curiosidade observar o seu desempenho dinâmico quanto às

emissões poluentes de CO2pc.

O ajustamento tem um R2 de cerca de 30%, valor bastante baixo; o modelo não é

globalmente significativo para um nível de significância de 1%, mas já o é para 5%;

quanto às variáveis explicativas, são individualmente significativas para � (nível de

significância) = 1%.

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Áustria 1975-1999

y = 6E-09x2 - 0,0002x + 8,643R2 = 0,3032

6,66,87,0

7,27,47,67,8

8,08,2

0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000

PIBpc

CO

2pc

Figura 3.9: CKA na Áustria

A Áustria tinha em 1999 um valor de emissões de CO2pc (7,6 ton. met.) abaixo

da média da UE, no entanto a tendência entre 1975 e 1999 não é muito famosa, com

uma evolução em U.

Como se pode observar pelo gráfico, a evolução do CO2pc tem-se pautado pela

existência de pequenos ciclos e consecutivas subidas e descidas

As emissões de CO2 parecem ser um tipo de poluição de difícil controlo e que

requerem políticas ambientais específicas de implementação constante e continuada.

Gabão

O Gabão foi o país da amostra com maior percentagem de área terrestre coberta

por florestas (cerca de 84,7%). Este dado levou-nos a averiguar sobre a evolução da

relação entre emissões e crescimento económico. Sendo em alguns períodos de tempo

uma economia regressiva, o Gabão desde 1989 (ponto máximo de emissões de CO2pc)

tem conhecido uma redução significativa das emissões per capita, acompanhadas por

uma evolução positiva do rendimento per capita.

O que importa assegurar é que este país, e outros nas mesmas circunstâncias,

não cometam os erros dos actuais países mais ricos, que sustentaram o seu crescimento

à custa de atrocidades ambientais, nomeadamente emissões poluentes excessivas.

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�� !�� "&�

Gabão 1975-1999

y = -7E-07x2 + 0,005x - 0,1553R2 = 0,7217

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

3.000 3.500 4.000 4.500 5.000 5.500 6.000 6.500 7.000

PIBpc

CO

2pc

Figura 3.10: CKA no Gabão

Quanto à qualidade do ajustamento, esta é bastante satisfatória, pelo menos a

avaliar pelo nível do coeficiente de determinação alcançado (cerca de 72%). O modelo é

globalmente significativo para um nível de significância de 1%. A variável explicativa

PIBpc2 é estatisticamente significativa para � = 5%, enquanto que a variável explicativa

PIBpc apenas se torna significativa quando consideramos � � 10%.

Jamaica

A Jamaica é o país da amostra do estudo do IDHA com maior percentagem de

área protegida, o que lhe conferiu o maior IQA (Índice de Qualidade Ambiental).

Vamos analisar o seu comportamento dinâmico na dicotomia emissões-crescimento:

Jamaica 1975-1999

y = 1E-06x2 - 0,0069x + 11,6R2 = 0,5575

0,00,51,01,52,02,53,03,54,04,55,0

1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 4.000

PIBpc

CO

2pc

Figura 3.11: CKA na Jamaica

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A Jamaica emite muito pouco CO2pc (ocupa o lugar 61 do ranking), mas

também não verifica a existência de uma curva em U-invertido.

O modelo estimado apresenta um R2 de cerca de 55%, que nos indica um

ajustamento de qualidade mediana. A estatística F observada de 13,86 assegura a

significância global da regressão para um nível de significância de 1%. Ambas as

variáveis explicativas se revelam individualmente significativas, com um nível de

confiança de 99%.

Itália

Foi um dos países do estudo do capítulo anterior com maior rácio entre PIB e

energia utilizada (7ª posição), sendo o 12º com melhor IDHA. Ocupa a 37ª posição no

ranking das emissões de CO2pc.

Revela uma evolução ascendente das emissões, mas muito reduzida, a par do

crescimento económico.

O valor do R2 para este ajustamento é elevado (cerca de 76%). Resta-nos avaliar

da significância global do ajustamento, onde podemos afirmar a sua validade para um

nível de significância de 1%; quanto à significância estatística individual das duas

variáveis explicativas consideradas, o PIBpc não é significativo para baixos níveis de

significância, enquanto que o PIBpc2 assume significância estatística a partir de � � 5%.

Itália 1975-1999

y = 3E-09x2 - 3E-05x + 6,2555R2 = 0,7626

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

5.000 10.000 15.000 20.000 25.000

PIBpc

Co2

pc

Figura 3.12: A CKA na Itália

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Austrália

A Austrália é o 7º maior emissor de CO2pc da amostra de 1999. Na conjuntura

actual de discussão da viabilização do Protocolo de Quioto tem um papel decisivo

juntamente com a Rússia1. O gráfico mostra um ajustamento bastante interessante do

ponto de vista estatístico, mas alarmante do ponto de vista ambiental. O crescimento

constante das emissões per capita é preocupante.

Austrália 1975-1999

y = 6E-09x2 + 9E-05x + 11,964R2 = 0,9414

10111213141516171819

5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000

PIBpc

CO

2pc

Figura 3.13: A CKA na Austrália

Na Austrália, quer o teste de significância global, quer o R2 apontam para uma

regressão de elevada qualidade. Se tomarmos as variáveis explicativas isoladamente,

estas revelam uma fraca significância estatística. O PIBpc só se torna significativo para

níveis de confiança inferiores ou iguais a 80% e o PIBpc2 é significativo a 95%.

Este conjunto de análises dinâmicas revela a dificuldade de encontrar na CKA

uma teoria com carácter de “lei económica”, ou seja, a sua aplicação não é geral, nem

tão pouco particular, pois nenhum dos casos apresentados descreve a curva em U-

invertido.

Parece consensual que este modelo omite variáveis explicativas relevantes, isto

é, as emissões de CO2pc não dependem apenas do nível de crescimento económico,

mas também do tipo de estrutura produtiva das economias, da consciência ambiental

dos seus cidadãos, etc. 1 Apesar do interesse de uma análise dinâmica para a Rússia, só dispomos de dados para o CO2pc desde 1992. Este facto, aliado ao decréscimo do rendimento na última década do século passado neste país, conduz a um enviesamento forte da análise pelo que optamos por não a incluir.

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Certo é que de entre os casos estudados não encontramos um exemplo particular

que deva ser seguido pelas actuais economias em vias de desenvolvimento no seu

processo de crescimento económico. A evidência empírica tem demonstrado com mais

ou menos rigor, que historicamente as economias mais ricas cresceram à custa de

actividades económicas pouco amigas do ambiente, particularmente nocivas à camada

de ozono.

Sendo assim, devem ser procurados modelos de desenvolvimento alternativos

que conciliem o crescimento económico com a preservação ambiental. Por forma a

garantir o alcance do paradigma do desenvolvimento sustentável.

3.3 O caso português Como vimos nos pontos anteriores deste capítulo, Portugal ocupa a 44ª posição

no ranking da amostra em termos de emissões de CO2pc, situando-se cerca de 1,65

toneladas métricas per capita acima da média dos 159 países considerados. Portugal

ocupa a 28ª posição do ranking em termos de PIBpc.

Quanto ao seu posicionamento na UE alargada a Leste, ocupa o 8º posto de entre

os menores emitentes de CO2pc, situando-se abaixo da média da UE, assim como para

o PIBpc. Nos gráficos das figuras 3.2 e 3.5, assinalámos Portugal como tendo um

comportamento que se situa muito próximo da linha de tendência ou ligeiramente

abaixo, pelo que não constitui um outlier.

O quadro seguinte sintetiza o nosso posicionamento no âmbito de uma análise

estática:

CO2pc PIBpc Média UE 25 7,748 18.190 Média 159 4,353 8.267 Portugal 6,000 16.341

Quadro 3.2 Portugal no contexto da amostra e da UE

Procederemos agora a uma análise dinâmica para os anos entre 1975 e 1999, em

busca de uma tendência que reflicta a CKA.

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Portugal 1975-1999

y = 8E-09x2 + 0,0001x + 1,6631R2 = 0,968

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 18.000 20.000

PIB pc PPC

CO

2 pc

ton

mt

1975

1999

Figura 3.14: A CKA em Portugal

O gráfico retrata uma triste evolução das emissões de CO2pc no nosso país.

Apesar de termos conseguido gradualmente aumentar o nosso PIBpc, não o fizemos

acompanhar das necessárias políticas ambientais no sentido de reduzir as emissões

poluentes.

O ajustamento tem uma qualidade quase perfeita, com o maior R2 de todas as

análises efectuadas neste trabalho. O teste de significância global confirma o bom

ajustamento para � = 1%; a variável explicativa PIBpc é significativa para � = 5%,

enquanto que o PIBpc2 é significativo para um nível de significância de 2,5%.

Sendo assim, não há como negar a relação positiva e crescente entre crescimento

económico e nível de emissões poluentes per capita em Portugal e portanto, somos

obrigados a concluir pela inexistência de uma curva em U-invertido. A linha de

tendência indica a não existência de um potencial ponto de inflexão, pois ambas as

variáveis têm associadas estimativas dos coeficientes positivas.

Talvez a consideração de uma série temporal mais alargada permitisse uma

análise mais adequada à teoria da CKA.

A nossa despreocupação com o controlo dos níveis de emissões per capita de

CO2 resulta do facto de no âmbito da UE nos ter sido concedida a possibilidade de

aumentar estas emissões devido ao nosso grau de desenvolvimento baixo (repare-se

mais uma vez na associação geralmente aceite da correlação positiva entre crescimento

económico e emissões poluentes).

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3.4 Uma nova abordagem da Curva de Kuznets Ambiental

Um pouco desencantados com as análises mais tradicionais da CKA, bebemos

inspiração num artigo de Salvatore Bimonte, intitulado “Information access, income

distribution, and the Environmental Kuznets Curve”, publicado na revista Ecological

Economics 41 (2002) pp. 145–156.

O objectivo deste autor foi provar a existência de uma relação com andamento

em U entre a percentagem de área protegida de um país e o seu nível de rendimento per

capita. Acreditamos que a variável área protegida (já definida no estudo relativo ao

IDHA) repercutirá melhor o empenho das economias na vertente ambiental. Não

obstante, estamos convencidos que o PIBpc não será a única variável a condicionar o

stock de área protegida.

O argumento do autor é que em estádios mais atrasados de rendimento per

capita, o crescimento produzirá uma diminuição da área protegida, enquanto que para

níveis de PIBpc mais elevados, a relação entre crescimento e stock de área protegida

será positiva.

O nosso estudo centrou-se sobre os países da UE, juntamente com os 10 novos

aderentes em 2004. Foi utilizado o PIBpc à paridade do poder de compra em dólares

internacionais para o ano 2000 (retirado das bases de dados do World Development

Indicators CD-ROM 2002) e o rácio entre a área protegida e a superfície terrestre para o

ano 2003 (primeiro ano de publicação deste indicador pelo PNUD).

Os resultados não poderiam ser mais frustrantes. O ajustamento é bastante fraco

com um R2 de cerca de 3% e com os testes de significância normais a revelarem a não

significância estatística global e individual para níveis de confiança aceitáveis.

O argumento parece de facto muito forçado pois a área protegida depende das

condições específicas de cada país nomeadamente as constantes de localização, a

consciência ambiental, nível de educação e outras não necessariamente correlacionadas

com o nível de rendimento per capita. Aliás, da análise resulta a ausência de uma

relação linear (ou quadrática) entre o nível do PIBpc e o rácio entre a área protegida e a

superfície terrestre.

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A nova UE

y = -2E-10x2 + 9E-06x + 0,0365R2 = 0,0332

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000

PIBpc

RA

PS

T

Alemanha

Áustria

EslováquiaReino Unido

IrlandaBélgicaPortugal

Figura 3.15: Uma nova abordagem da CKA aplicada à UE

3.5 Considerações finais

Deste capítulo do nosso trabalho saem poucas certezas e bastantes dúvidas.

Procuramos equacionar a problemática crescimento-ambiente através da Curva de

Kuznets na sua perspectiva ambiental. Sabíamos à partida que esta teoria radica em

argumentos teóricos e estatísticos pouco robustos e acabamos por confirmar isso

mesmo.

A primeira conclusão é a duvidosa existência da CKA em termos seccionais e a

sua completa inexistência em termos dinâmicos (pelo menos nos países analisados e

para períodos de tempo de cerca de 25 anos). O problema poderá advir da escolha da

variável ambiental CO2pc, pois são recentes os esforços de redução destas emissões.

Variáveis dependentes mais promissoras seriam o grau de consciência ecológica,

o grau de reciclagem e separação dos lixos e resíduos, mas infelizmente não dispomos

de dados para estas pois ou são dificilmente quantificáveis ou não o são de todo.

Outra solução passaria pela escolha de uma análise dinâmica bastante mais

longa, tipo de 100 a 200 anos. Será que por exemplo para Inglaterra verificaríamos um

U-invertido? É difícil afirmar e não existem registos sobre as emissões per capita nesse

período.

As trajectórias das economias são livres, os Países em Vias de Desenvolvimento

(PVD) não necessitam de crescer à custa da poluição atmosférica; nem os Países

Desenvolvidos (PD) podem descansar e acreditar que o processo de crescimento

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económico resolve a prazo a problemática ambiental. Os países possuem

especificidades próprias que lhes conferem o direito de escolher o caminho a seguir.

Há inúmeras variáveis a influenciar as emissões poluentes, e estas necessitam de

um apertado conjunto de políticas ambientais específicas e orientadas para a sua

redução. Mais uma vez remetemos para o citado estudo de M. Porter para uma melhor

compreensão sobre a interacção entre crescimento e ambiente e a visualização de que a

aposta no ambiente pode ser compatível com ganhos de inovação e competitividade.

O nosso trabalho procurou explorar esta relação num único sentido: o

crescimento económico como factor de melhorias ambientais. As conclusões empíricas

não confirmaram esta relação. No entanto, a interacção entre ambiente e crescimento é

bem mais complexa; estamos concerteza perante uma situação de causalidade reversa

em que as grandezas se influenciam mutuamente podendo gerar um processo de ciclo

vicioso ou virtuoso. O desejável seria que as instituições responsáveis (nacionais e

supra-nacionais) procurassem encetar políticas promotoras do comportamento inerente

ao círculo virtuoso, ou seja, melhor ambiente e mais crescimento.

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4. CONCLUSÃO GERAL No fim deste trabalho reiteramos a importância de um ambiente saudável no

processo de crescimento e desenvolvimento das economias.

Padecendo os dados ambientais de um mal terrível que é a falta de dados

quantificáveis e estatisticamente tratáveis, travámos uma batalha imensa para procurar

validar as teorias que advogam os argumentos da complementaridade entre

desenvolvimento, crescimento e ambiente.

Embora quanto à relação entre crescimento e ambiente tenhamos consciência de

que porventura o nosso esforço não será suficiente para convencer os mais cépticos de

que o crescimento poderá potenciar melhorias ambientais, quanto à relação

desenvolvimento-ambiente julgamos ter pelo menos demonstrado que ainda há um

longo caminho a percorrer rumo a um desenvolvimento sustentado.

Esperamos humildemente que este trabalho possa contribuir para um debate

sério no nosso país sobre esta problemática e sobre a necessidade de uma maior

consciência ambiental em todos os agentes económicos.

Terminamos com uma figura sugestiva que procura captar as complexas relações

mútuas entre desenvolvimento, crescimento e ambiente.

Figura 4.1: O círculo do desenvolvimento sustentável

saúde (longevidade)

ambiente

crescimento económico

(PIBpc)

educação (escolaridade)

desenvolvimento

sustentável

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5. BIBLIOGRAFIA

Armstrong, Harvey e Taylor, Jim, (3ª. Edição) 2000, Regional Economics and Policy,

Blackwell Publishers;

Bimonte, Salvatore, 2002, “Information access, income distribution, and the

Environmental Kuznets Curve”, Ecological Economics 41 pp. 145–156;

Chaves, Cristina, Maciel, Elisabete, Guimarães, Paulo e Ribeiro, José Carlos, 1999,

Instrumentos Estatísticos de Apoio à Economia: Conceitos Básicos, Amadora,

McGraw-Hill;

Cole, Matthew A., 2000, Trade Liberalisation, Economic Growth and the

Environment, Colecção “New Horizons in Environmental Economics”, Wallace E.

Oates, Henk Folmer, Edward Elgar Publising;

Costa, José Silva (coordenador), 2002, Compêndio de Economia Regional, Coimbra,

Colecção APDR (Associação Portuguesa para o Desenvolvimento Regional);

Figueiredo, António Manuel e Pessoa, Argentino, 2002, “A problemática da curva de

Kuznets”, in Silva, Mário Rui e Figueiredo, António Manuel, Lições de

desenvolvimento e crescimento económico 2002-2003, Porto, pp. 66 a 80;

Goulder, Lawrence H. 2002, Environmental Policy Making in Economies with Prior

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Oates, Henk Folmer, Edward Elgar Publising;

Harbaugh, William T., Levinson, Arik e Wilson, David Molloy, Agosto 2002,

“Reexamining the Empirical Evidence for an Environmental Kuznets Curve”, The

Review of Economics and Statistics 84(3), pp. 541–551;

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Oliveira, M. Mendes de, Aguiar, Álvaro, Carvalho, Armindo, Martins, F. Vitorino,

Mendes, Victor e Portugal, Pedro, 1997, Econometria – Exercícios, Alfragide,

McGraw-Hill;

Pearce, David W. e Turner, R. Kerry, 1990, Economics of Natural Resources and

Environment, Harvester Wheatsheaf;

Porter, Michael E. e Esty, Daniel C., 2002, Ranking National Environmental

Regulation and Performance: A Leading Indicator of Future Competitiveness, Institute

of Strategy and Competitiveness, retirado de:

http://www.isc.hbs.edu/GCR_20012002_Environment.pdf, , no dia 10/12/2004;

ONU, Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), 2003, 2002,

2001 e 1990, Relatório do Desenvolvimento Humano;

Sen, Amartya, 2003, O Desenvolvimento como Liberdade, Lisboa, Gradiva;

World Development Indicators 2002 CD-ROM

Lista dos sites de internet consultados:

Institute of Strategy and Competitiveness: http://www.isc.hbs.edu

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6. ANEXOS Anexo 1: Dados para a construção do IDH Ambiental Anexo 2: Cálculo do IQA Anexo 3: Rankings (IQA, IDH e IDHA) Anexo 4: Dados da área florestal 1990-2000 Anexo 5: Dados seccionais para a Curva de Kuznets Ambiental

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