pH Measurements

A demanda por um bem durável, como o automóvel, pode ser explicada em relação às variáveis que descrevem as famílias ou indivíduos, em particular, sua renda, ou em relação às outras variáveis, por exemplo, preço do automóvel. Segundo Gallez (1994), os modelos que utilizam essas variáveis baseiam-se em métodos econômicos, especificamente na teoria econômica do consumidor, e informações do tipo transversal, ou seja, informações sobre famílias ou indivíduos em um dado momento.

Para Gallez (1994), as principais críticas ao uso de modelos baseados em dados do tipo transversal para a projeção da frota veicular a longo prazo são: 1) as elasticidades de longo prazo com relação à renda não podem ser inferidas de uma análise transversal, pois a análise de um conjunto de indivíduos num mesmo período tende a superestimar o efeito da renda sobre a posse de automóveis, por haver, ao longo do tempo, também um efeito da difusão do automóvel; 2) as dificuldades de projetar, de forma confiável, a renda a longo prazo, ainda que esta seja uma variável de importância central nos modelos econômicos; 3) esses modelos não permitem determinar a dinâmica de evolução do crescimento da frota veicular, ou seja, o processo de difusão do uso do automóvel, que apresenta épocas distintas para o início desse processo em diferentes países.

Os modelos de análise longitudinal visam eliminar as deficiências apresentadas pelos modelos baseados em dados do tipo transversal, pois se baseiam na observação do mesmo conjunto de indivíduos ou gerações de indivíduos ao longo do tempo, ou seja, as coortes. Essa análise permite a identificação dos fatores determinantes da evolução histórica do consumo desse bem durável ao evidenciar o impacto, bastante complexo, da idade dos indivíduos através de três dimensões interligadas: 1) o efeito do estágio no ciclo de vida, que indica a importância da idade nas decisões sobre a posse de automóveis; 2) o efeito de coorte ou geração, que representa o comportamento de indivíduos nascidos num mesmo período, e, portanto, com experiência de vida e padrões de consumo semelhantes; 3) o efeito do período, que indica a influência do contexto sócio-econômico global nos fenômenos observados, em especial, na aquisição de um automóvel. A análise da posse de

automóveis em função do estágio do ciclo de vida tem como objetivo traçar uma curva que seja característica do perfil da evolução das taxas de crescimento/decrescimento da frota veicular em função da idade. A análise por efeito de geração ou coorte tem a finalidade de captar a influência exercida sobre a evolução dos estilos de vida, às restrições institucionais e alterações nos gostos e preferências dos consumidores. O efeito de período, por sua vez, é introduzido no modelo para identificar a influência de fatores que atingem, ao mesmo tempo, todos os indivíduos e famílias a curto e médio prazo. Esses fatores podem ser de natureza econômica, como a renda disponível e o nível de preços, ou de mobilidade, como alterações importantes na infra-estrutura de transporte ou na qualidade desse serviço.

Madre et al (1999) propuseram, para a Região Metropolitana de São Paulo, a projeção da frota veicular através de modelo demográfico, que compreende duas partes, uma relacionada ao modelo idade-período-coorte, modelo IPC, e outra relacionada à projeção de domicílios. Porém, apenas a primeira parte foi implementada. Na primeira parte, é obtida a estimativa do perfil característico, perfil padrão, ao longo do ciclo de vida do proprietário e sua evolução ao longo do tempo para diferentes gerações, ou seja, diferentes coortes. Segundo os autores, este perfil e a evolução do mesmo podem ser obtidos através da técnica estatística de análise de variância (ANOVA), considerando dois fatores: idade e geração (coorte).

Pfeiffer & Strambi (2005) e Madre et al (1999) encontraram dificuldade para projetar as variáveis relacionadas ao contexto sócio-econômico, em particular, a renda. Entretanto, segundo Madre et al (1999), embora a renda não seja explicitamente considerada no modelo de idade-coorte, a idade do chefe da família é correlacionada com diversos outros fatores que afetam o comportamento, como a própria renda familiar, o tamanho e o número de trabalhadores na família.

Para o município de Belo Horizonte, a análise do efeito de período poderá ficar comprometida devido à disponibilidade de dados apenas para 4 pesquisas: 1970, 1980, 1991 e 2000, sendo que, para quantificar o número de automóveis por domicílio, há somente duas pesquisas: 1991 e 2000. Devido a essa limitação, é necessário que o comportamento das diferentes gerações, durante esses períodos em que os ciclos de vida dos proprietários foram observados, seja estável; caso contrário, os dados poderão ser insuficientes para a estimativa de ambos os efeitos de período e geração.

Como visto anteriormente, a posse de automóvel por domicílios de Belo Horizonte apresentou-se associada à idade e sexo do chefe do domicílio, bem como ao total de moradores e número de crianças de cada domicílio, estando essas duas últimas variáveis relacionadas à estrutura do domicílio. Dado que é provável observar uma tendência de domicílios menores e envelhecimento da população no futuro, uma composição por idade e por tamanho do domicílio parece ser apropriada para projeções de longo prazo para a frota de automóveis do município de Belo Horizonte.

Diante do exposto, será utilizada a técnica de projeção de domicílios multi-estado para estimar, a longo prazo, a composição dos domicílios de Belo Horizonte, no período de 2000 a 2050, utilizando esse resultados para projetar a frota de automóveis, através das taxas de posse em função das informações sobre o domicílio.

3 METODOLOGIA

Nesse capítulo, será apresentado o modelo utilizado para a projeção de domicílios, que, por sua vez, foi utilizada para projetar a frota de automóveis de Belo Horizonte, no período de 2000 a 2050.

Esse modelo foi desenvolvido por Yi (1991) e baseia-se na dinâmica familiar, que na concepção do autor, refere-se à criação de uma família, a mudança no tamanho da família, e a dissolução da família, bem como as mudanças nas características familiares, estando diretamente associada com a ocorrência dos eventos demográficos. De forma geral, pode- se dizer que o modelo baseia-se, principalmente, nas taxas de transição da situação conjugal, de fecundidade, mortalidade, migração e de deixar a casa dos pais.

As equações desse modelo encontram-se implementadas no programa ProFamy, disponibilizado por Zeng Yi6_{, cujos dados de entrada foram obtidos no Censo Demográfico}

de 1991 e 2000 e na Pesquisa por Amostragem de Domicílio de 2004 e 2005. Essas bases de dados serão detalhadas à medida que os cálculos das taxas forem apresentados no capítulo seguinte.