Após a descrição na seção anterior, da evolução da proporção de indigentes e de pobres, da renda e da desigualdade de renda, empreende-se nesta seção a metodologia a ser utilizada para a análise do crescimento pró-pobre. Para verificar se o crescimento no Rio Grande do Sul foi favorável a redução de pobreza será utilizada a metodologia desenvolvida nos estudos de Ravallion (1997), Ravallion e Datt (1999), Ravallion (2001) e Ravallion e Datt (2002), a qual procura avaliar a elasticidade do crescimento econômico para os níveis de pobreza. Essa metodologia foi aplicada nas pesquisas realizadas por esses autores utilizando informações para os estados da Índia, para estimar a elasticidade de pobreza entre as regiões.
Seguindo o modelo de Ravallion (1997), Ravallion e Datt (1999) e Ravallion (2001) considere, de maneira bem simples, a associação entre crescimento e renda
64
per capita e redução da pobreza. Considere ainda, a renda domiciliar per capita y, uma linha de pobreza yp e a função de distribuição acumulada da renda domiciliar
per capita F(y). Obtém-se a proporção de pobres como sendo P = F(yp) e a renda
domiciliar média μ=E(y). É possível expressar uma relação entre a proporção de
pobres e renda domiciliar per capita média na forma:
Ln F(yp)it = 0 + 1lnμit + it (1)
onde it corresponde a um termo de distúrbio aleatório. Observa-se que o
coeficiente 1 na equação acima pode ser interpretado como sendo a elasticidade
―pobreza crescimento‖, já que apreende a variação percentual da proporção de pobres em função de uma variação percentual da renda domiciliar per capita média. Evidências favoráveis ao crescimento pró-pobre são apresentadas quando o sinal do coeficiente da variável renda média for negativo, 1 < 0. Trata-se de um resultado
em que sugere que a variação positiva na renda, medida de crescimento econômico, contribui para a redução da pobreza. Outras situações são possíveis. Se 1 > 0 o
crescimento da renda será acompanhado de um aumento na pobreza, caracterizando uma situação em que o crescimento será empobrecedor. No caso em que 1 = 0, será inconclusivo.
É claro que, dada a simplicidade, essa relação está muito longe de explicar os canais pelos quais o crescimento econômico pode afetar as condições de pobreza. Porém, considerando a robustez estatística para a forma funcional assumida para a renda e o caráter inicial exploratório, será possível obter evidências a respeito da relação entre crescimento e redução da pobreza nos COREDES do Rio Grande do Sul no período 2000-2006.
Segundo Ravallion (2001, 2004), os níveis de desigualdade de rendimentos podem afetar a redução da pobreza obtida com o crescimento econômico de duas formas. A primeira e mais tratada na literatura associa níveis mais elevados de desigualdade a menores taxas de crescimento. Mas, níveis mais elevados de desigualdade podem ainda, para um dado nível de crescimento, implicar menor redução da pobreza na medida em que tais níveis forem obstáculos à participação dos mais pobres nos benefícios do crescimento. O que pode ocorrer, por exemplo,
65
se a desigualdade de rendimentos refletir a desigualdade na posse de ativos que afetam a produtividade dos indivíduos.
Evidências a respeito desse efeito podem ser obtidas ao ampliar a equação (1) em que a variação da pobreza pode ser explicada pela variação da renda e pela variação da distribuição de rendimentos, medida pelo índice de Gini:
Ln F(yp)it = 0 + 1lnμit +2lnGiniit + it (2)
onde P = F(yp) é a proporção de pobres, μ é a renda meda, o Gini é o índice
de Gini e o o termo de distúrbio. Embora essa especificação seja encontrada frequentemente nos estudos sobre crescimento pró-pobre, na literatura sobre o tema é comum empregar uma segunda especificação para verificar o papel da desigualdade na redução da pobreza. Nessa considera-se a relação entre a redução percentual da proporção de pobres e a taxa de crescimento corrigida pela desigualdade (distribuition-corrected growth rate) da renda domiciliar per capita média sugerida inicialmente por Ravallion (1997). Especificamente, estima-se a relação:
lnF(yp)it = 0 + 3(1-Gini)lnμit +it (3)
onde, F(yp)it corresponde a variação percentual da proporção de pobres
entre 2000-2006, Gini representa o índice de Gini para a renda domiciliar per capita no período de 2000-2006 e μ corresponde à taxa de crescimento da renda domiciliar no período de 2000-2006.
Mais recentemente, além dessas 3 especificações, a investigação dos determinantes ou condicionantes da natureza do crescimento pró-pobre tem recebido mais atenção na pesquisa econômica. Quando a ênfase é dada para o impacto sobre a redução da pobreza buscam-se determinantes ou condicionantes que estariam relacionados com algum índice de pobreza, tomado como a variável dependente em regressões com dados na forma de cross-section ou num painel de dados (dados longitudinais). Esta é a linha de investigação observada nos estudos de Datt e Ravallion (1998), Ravallion e Datt (1999) e Ravallion e Datt (2002) nos quais são empregados informações para os estados indianos. As elasticidades são
66
obtidas a partir de um modelo mais amplo se comparado ao apresentado nas equações (1), (2) e (3)::
lnF(yp)it = 0 + 1lnNFPit +2lnYLDit + 3lnGOVit + 4lnINFit + 5t +i + it (4)
em que F(yp)it é uma medida de pobreza absoluta, P0 ou P1, no tempo t e no
Corede i, NFPit é o produto real não agrícola per capita da população do Corede i no
tempo t, YLDit é o produto real agrícola per capita da população, GOVit é o gasto real
do governo em programas sociais e para o desenvolvimento; INFit é a taxa de
inflação; t é uma tendência determinística; i é o efeito específico do Corede i e it é
um termo de distúrbio. As elasticidades da equação (4) são dadas pelos ’s. Evidências favoráveis ao crescimento pró-pobre são encontradas se 1 <0 e 2 < 0,
3 > 0, 4 < 0.
Assim, para verificar se o crescimento foi pró-pobre ou empobrecedor para os COREDES do Rio Grande do Sul no período de 2000-2006, na seção a seguir, será descritos os resultados gerados a partir da estimação das quatro equações apresentadas nessa seção para duas medidas de pobreza, qual seja, a proporção de indigentes e a proporção de pobres. Os resultados obtidos foram estimados através do método de efeitos fixos.