o modelo de dixit-stiglitz da competição monopolística e as suas

Centro de Estudos da União Europeia(CEUNEUROP)
Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra
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e-mai:[email protected]
Vitor Martinho
O Processo de Aglomeração nas Regiões Portuguesas
DOCUMENTO DE TRABALHO/DISCUSSION PAPER Nº 13
COIMBRA — DEZEMBRO 2002
1
O processo de aglomeração nas regiões portuguesas
Vitor João Pereira Martinho1
RESUMO
Neste trabalho procura-se analisar o processo de aglomeração entre as sete regiões2
portuguesas, tendo em conta os mais recentes desenvolvimentos teóricos ao nível da
Nova Geografia Económica, nomeadamente. Por isso, divide-se este estudo em seis
partes, na primeira faz-se uma pequena introdução, na segunda são explicadas as bases
teóricas, na terceira é apresentado o modelo utilizado nas estimações, na quarta são
apresentados e analisados os dados utilizados, na quinta são explicados os resultados
das estimações e na sexta apresentadas algumas conclusões.
1. Introdução
Com este estudo procura-se analisar o processo de aglomeração entre as sete
regiões portuguesas, tendo em conta os mais recentes trabalhos teóricos ao nível da
Nova Geografia Económica, nomeadamente, os considerados em Fujita et al (2000),
Krugman (1991, 1994, 1995 e 1998) e Krugman et al. (1995 e 1996). Nestes trabalhos
são admitidas um conjunto de considerações teóricas sobre a economia espacial,
sobretudo, sobre a economia regional, a economia urbana e a economia internacional.
Na parte da economia regional, ramo que mais nos interessa para este estudo, nestes
trabalhos desenvolveu-se uma versão espacial do modelo de Dixit-Stiglitz (1977), isto é,
com localizações múltiplas e com custos de transporte entre essas localizações, a qual
permite analisar o desenvolvimento regional, numa óptica de espaço.
O modelo de Dixit-Stiglitz assume, não só, que muitos bens, não obstante
constituírem produtos distintos do ponto de vista dos consumidores, entram
simetricamente na procura3, mas, também, que a função utilidade individual apresenta
1
Assistente do 2ºTriénio no Instituto Politécnico de Viseu.
A designação região, para Portugal, pretende representar o que correctamente se deve designar por NUT
II, ou seja, Nomenclatura de Unidades Territoriais II. A designação NUT foi criada conjuntamente pelo
EUROSTAT e os outros serviços da Comissão, de modo a, estabelecer-se uma unidade territorial única e
coerente para as estatísticas regionais da União Europeia. Actualmente, existem na União Europeia 77
NUTs I, 206 NUTs II e 1031 NUTs III.
3
Têm um peso constante na despesa, com uma constante elasticidade de substituição.
2
2
uma forma particular. O modelo de Dixit-Stiglitz tem sido a base de um vasto corpo da
teoria económica no comércio internacional, crescimento económico e agora na
Geografia Económica. A consideração deste modelo deve-se ao facto de os autores da
Nova Geografia Económica evitarem considerar qualquer suposição directa de
economias externas, assumindo que as externalidades emergem como consequência das
interacções do mercado, envolvendo economias de escala, ao nível individual das
empresas. Desta forma, ter-se-á, então, de modelar estruturas de mercado em
concorrência imperfeita, em que o modelo de concorrência imperfeita (monopolística)
de Dixit-Stiglitz é o mais adequado. Neste modelo considera-se que as economias têm
dois sectores, a agricultura e o sector produtor de bens manufacturados. A agricultura é
um sector em concorrência perfeita, com produtos homogéneos. O sector de bens
manufacturados, por seu lado, é um sector em concorrência imperfeita, com
rendimentos crescentes.
2. A teoria
Para se efectuar a análise pretendida, com base nos desenvolvimentos da Nova
Geografia Económica, ter-se-á de identificar se entre as regiões portuguesas há, ou não,
forças de concentração da actividade económica e da população numa ou em algumas
regiões. Estas forças de atracção, para esta teoria, devem-se a diferenças nos salários
reais, ou seja, localizações com salários reais mais altos, têm melhores condições para
desencadear o processo de aglomeração.
De referir que, o processo de aglomeração está relacionado com a concentração
da actividade económica e da população, envolvendo rendimentos à escala crescentes,
criada e sustentada por um processo circular e cumulativo. Acaba por ocorrer a
diferentes níveis, ou seja, ao nível urbano (rural ou local), ao nível regional, ao nível
nacional, ou ao nível mundial. Esta espécie de lógica circular e cumulativa não é algo de
novo, nem exclusiva do processo de aglomeração, dado que, como se referiu, autores
como Myrdal (1957), Hirschman (1958) e posteriormente Kaldor (1981) e Thirlwall
(1999), muito associados ao processo de polarização, já tinham feito referências a este
fenómeno. Contudo, a lógica subjacente ao processo de aglomeração é diferente da
descrita na polarização. Na aglomeração a espécie de lógica circular e cumulativa
aparece devido ao facto dos potenciais consumidores irem até certos sítios, porque
3
esperam encontrar uma gama de actividades económicas (oferta) e estas actividades
económicas, por sua vez, localizam-se nestes sítios, porque sabem que terão aí acesso a
uma grande gama de potenciais consumidores (procura), isto é, há uma interacção entre
as forças da oferta e as da procura, sem primazia de umas em relação às outras. Desta
forma, pode-se referir que a desigual distribuição espacial da economia real que reflecte
disparidades entre zonas urbanas extremamente povoadas e zonas rurais tragicamente
despovoadas, é seguramente o resultado, não de inerentes diferenças naturais entre as
localizações, mas de um conjunto de processos cumulativos, necessariamente
envolvendo rendimentos crescentes, onde a concentração geográfica pode auto-reforcarse. Contudo, os rendimentos crescentes sempre colocaram dificuldades teóricas, uma
vez que, para se lidar com eles ter-se-á de admitir estruturas de mercado em
concorrência imperfeita4.
A aglomeração é um processo que é, geralmente, citado na bibliografia
associada com os teóricos da Geografia Económica. Tanto o Desenvolvimento
Económico, como a Geografia Económica, experimentaram um assinalável crescimento
depois da II Guerra Mundial, baseadas no mesmo princípio básico, ou seja, a divisão do
trabalho é limitada pela extensão do mercado, mas a extensão do mercado, é, por sua
vez, afectada pela divisão do trabalho. A circularidade destas relações significa que os
países podem experimentar um auto-reforço industrial, e as regiões experimentarem um
auto-reforço de aglomeração. Em face da evolução na forma de pensamento da
Geografia Económica, é possível separar, dentro desta, a Geografia Económica
Tradicional da Nova Geografia Económica.
As linhas teóricas tradicionais da Geografia Económica são basicamente cinco:
geometria germânica, físicos sociais, causas cumulativas, economias externas locais e o
modelo de von Th u&& nen. Estas linhas teóricas serão desenvolvidas a seguir, dando-se
pouco relevo aos físicos sociais, dado que, o seu principal contributo foi o conceito de
potencial mercado, útil nos desenvolvimentos das causas cumulativas.
A tradição da geometria germânica de Weber (1909), L o&& sch (1940) e Christaller
(1933) (estes dois seguidores do primeiro) assenta nos mecanismos do século XVIII, ou
seja, os problemas da localização eram representados directamente, como problemas de
ponderação de um conjunto de forças discretas de atracção. A ideia destas teorias
relaciona-se com o facto de que, cada empresa, é confrontada, por um lado, com um
4
Verifica-se quando, pelo menos, um vendedor, ou comprador, é suficientemente forte para afectar o
preço de mercado.
4
conjunto de forças de atracção para um limitado número de locais de produção, onde
existem economias de escala para explorar, e, por outro, com custos de transporte que
poderão ser reduzidos aumentando o número de locais de produção. Mas esta descrição
implicaria estarmos num mundo com economias de escala e, como tal, num mundo com
uma estrutura de mercado em concorrência imperfeita, o que não foi feito, mesmo após
Isard (1956) e outros tornarem estes trabalhos acessíveis para não germânicos. O
conceito de potencial mercado, lançado pelos geógrafos americanos nos anos 50, tinha
implícito a concorrência monopolística e implícita a possibilidade de circularidade. Ou
seja, as empresas querem localizar-se onde o potencial mercado é elevado, isto é, perto
de grandes mercados, mas os mercados tendem a ser grandes onde há concentração de
empresas. O primeiro trabalho de Harris (1954) mostra que regiões com grande
potencial mercado têm vantagens de auto-reforço. O primeiro esforço de modelar estes
aspectos foi desenvolvido por Lowry (1964). Traduziu-se num modelo numérico
calibrado do uso da terra dentro da cidade de Pittsburgh, em que muitas decisões de
localização eram endógenas e em que implícitos rendimentos crescentes levam a
múltiplos equilíbrios. As decisões de localização das empresas eram baseadas no
conceito de potencial mercado.
Mas, se os geógrafos que trabalharam com o potencial mercado não estavam
inteiramente ilucidados sobre a possibilidade de circularidade, houve outros geógrafos
que foram grandes defensores desta possibilidade, sobretudo, em face da influência dos
teóricos da “High Development Theory” (Myrdal e Hirschman). A explícita aplicação
da “High Development Theory” ao crescimento regional, contudo, é por vezes
associado a Pred (1966). Pred supôs que a economia regional cresce até um certo ponto
crítico (embora não tenha sido explícito na explicação da forma como este crescimento
se processa), onde se torna vantajoso substituir as importações de certos bens sujeitos a
economias de escala, pela produção local. A substituição das importações expande o
emprego regional, trazendo trabalhadores de outras regiões, aumentando o mercado
local e assim sucessivamente, reflectindo uma relação de circularidade entre o tamanho
do mercado e a gama de indústrias que uma região possui. O problema de Pred foi
esquecer ou ignorar a estrutura do mercado, em concorrência imperfeita. Mesmo as
economias externas locais de Marshall (1920) reflectem a circularidade (as positivas de
atracção, ou concentração, e as negativas de afastamento). Henderson (1974), por
exemplo, desenvolveu um modelo baseado nestes pressupostos, sobre a formação,
dimensão e número de cidades. Mas o problema é sempre o mesmo, a estrutura do
5
mercado. O modelo de von Th u&& nen (1826), por seu lado, tem a excelente contribuição
de ajudar a perceber as forças (citadas, sobretudo, na literatura da Nova Geografia
Económica) centrípetas (forças de aglomeração) e as centrífugas (forças que trabalham
contra a aglomeração), especialmente a segunda. A Geografia Económica Tradicional,
porém, foi negligenciada durante anos, em face do problema da estrutura do mercado,
como resultado dos rendimentos crescentes, dado que, nestes domínios é preciso
encontrar uma forma de relacionar economias de escala com empresas oligopolísticas.
A razão foi bem percebida por muitos, senão todos, os economistas espaciais e é, por
vezes, referido como o problema do “backyard capitalism”.
A Nova Geografia Económica, muito associada a diversos trabalhos de
Krugman, Fujita e Venables, tem tido como principal desafio tentar encontrar e deduzir
dentro do que foi chamado, por estes autores, “black box”, o caracter de auto-reforço da
concentração espacial a partir de considerações mais fundamentadas. A questão aqui
não se relaciona com o facto de que assumindo as economias de aglomeração
(produtores e consumidores tendem a juntar-se), se estará um pouco a assumi-las como
uma conclusão, mas está mais relacionada com o facto de que modelando as fontes dos
rendimentos crescentes para a concentração espacial, podemos aprender algo acerca de
como e quando estes rendimentos podem mudar e, então, explorar como o
comportamento económico muda com eles. Para a modelização dos rendimentos
crescentes que explicam a concentração espacial, Alfred Marshall, muito antes em 1920,
propôs uma tripla classificação. Na terminologia moderna, ele defendia que as
localidades industriais aparecem em face de efeitos “spillovers”, de vantagens de
mercados especializados e de ligações “backward” e “forward” associadas com os
grandes mercados locais. Embora, todas estas três forças estejam claramente a operar no
mundo real, a Nova Geografia Económica tem geralmente ignorado as primeiras duas,
essencialmente, porque são difíceis de modelar de uma forma explícita. As questões
relacionadas com as ligações são fáceis de expor se se ignorarem certos detalhes. Então,
os produtores escolhem localizações que tenham bons acessos a largos mercados e
sejam bem abastecidas por bens que eles e os seus empregados precisem. De qualquer
forma, um lugar que, por alguma razão histórica, já tenha uma concentração de
produtores, tende a oferecer um largo mercado (em face da procura dos produtores e dos
seus trabalhadores) e uma boa oferta de inputs e bens de consumo (produzida pelos
produtores que já lá estão). Estas duas vantagens correspondem precisamente às
ligações “backward and forward” da teoria do desenvolvimento económico. Em face
6
destas ligações, uma concentração espacial da produção, uma vez estabelecida, tende a
persistir e uma pequena diferença no início, no desenvolvimento económico de duas
localizações, pode crescer ao longo do tempo. As discussões acerca das ligações
relacionadas com a concentração espacial que incorporam mais ou menos as questões
relatadas, têm sido familiares dos cientistas regionais desde há muitos anos. Uma, delas,
é a extensão dinâmica da base multiplicativa5, abordagem largamente identificada com
Pred (1966) e a outra, usando o conceito de potencial mercado, é a que, geralmente, é
associada com autores como Harris (1954), tal como, se referiu anteriormente. Se se
estiver preparado para ser estrategicamente benevolente com certos detalhes, é possível,
a partir das diferentes abordagens, obter modelos que são úteis para certas discussões
sobre o mundo real e para a obtenção de explicações mais cuidadas.
A Nova Geografia Económica tem procurado, então, desenvolver uma
abordagem básica que seja consistente (formalizada), embora um pouco artificial (em
face das suposições simplistas), e que formalize estas questões de uma forma tratável.
Para isso, agrupou as tradições, ao nível da Economia Espacial, em linhas teóricas
coerentes e tem tentado relacioná-las, modelando-as, de modo a explicar da forma mais
objectiva possível as questões espaciais. Contudo, dada a dificuldade de conciliar os
rendimentos crescentes ao nível individual das empresas com a estrutura do mercado,
tem-se procurado recorrer a alguns pressupostos de natureza “tricks” (apresentados
abaixo).
Em resumo, todos os trabalhos desenvolvidos ao nível da Geografia Económica,
tradicional e recente, procuram explicar a localização das actividades económicas. As
políticas económicas liberais, a integração económica internacional e o progresso
tecnológico, têm criado, contudo, novos desafios (Jovanovic, 2000). Por isso, têm vindo
a ser desenvolvidas novas ferramentas para a Geografia Económica, tais como, os
rendimentos crescentes, as interligações produtivas, os equilíbrios múltiplos (com as
forças centrípetas e centrífugas) e a competição imperfeita (Jovanovic, 2000). Estes
contributos têm permitido algumas inovações na modelização, o que tem tornado
tratável, pelos economistas, um grande número de questões, dentro de um esquema
neoclássico. Em particular a inclusão dos rendimentos crescentes nos modelos
5
A análise da base – multiplicativa é frequentemente dada por uma formulação linear na linha
dos Keynesianos. Ou seja, tomando em conta o efeito multiplicador, o rendimento regional é determinado
por Y = X/(1-a), em que X é o rendimento do sector regional de exportação (sector base, ou actividades
base, ou produtos base) e a é a fracção de X gasta em produtos não básicos locais. A abordagem da base –
multiplicativa torna-se mais interessante se se considerar um ponto de vista associado a Pred (1966), em
que o a depende do tamanho do mercado local.
7
analíticos, o que levou (para Fujita, Krugman e Venables) à chamada revolução dos
rendimentos crescentes em economia. A partir desta revolução chegou-se à Nova
Geografia Económica, principalmente com os trabalhos de Fujita, Krugman e Venables.
Krugman tem sido a figura central destes desenvolvimentos, Fujita e Venables, por seu
lado, têm sido líderes no desenvolvimento e exploração das implicações dos modelos da
economia da localização, baseados nos rendimentos crescentes (Pavlik, 2000). Estes
desenvolvimentos têm ajudado a explicar a aglomeração e o “clustering” de empresas e
indústrias (Jovanovic, 2000).
As mais recentes publicações de Fujita, Krugman e Venables, algumas
conjuntas, apresentam-se como um bom contributo, na sistematização destes
desenvolvimentos, e baseiam-se, principalmente, em duas ideias simples. A primeira
está relacionada com o facto de numa situação com custos de transporte e rendimentos
crescentes à escala, as interligações produtivas podem criar a lógica circular de
aglomeração, com as ligações “backward and forward”. O que faz com que os
produtores se localizem próximo dos seus fornecedores e consumidores e vice-versa. O
factor impulsionador do processo é, neste caso, a diferença de salários reais, ou seja,
localizações que, por alguma razão, tenham salários reais mais altos, atraem mais
trabalhadores (que também são consumidores), ligações “forward”, que, por sua vez,
atraem mais empresas, ligações “backward”. Com mais empresas os preços descem e os
salários nominais sobem e assim sucessivamente (Figura 1). A segunda relaciona-se
com o facto de que quando certos factores são imóveis (terra), estes funcionam como
forças centrífugas que se opõem às forças centrípetas de aglomeração. O resultado da
inter-actuação entre estas duas forças, traça a evolução da estrutura espacial da
economia (Jovanovic, 2000). A intensidade destas forças depende, porém, do peso do
sector de produtos manufacturados (parâmetro µ dos modelos, dado que, este sector,
com rendimentos crescentes, e a agricultura, com rendimentos constantes, são
considerados os únicos sectores da economia), da elasticidade de substituição
(parâmetro σ ) e dos custos de transporte (parâmetro τ ). A aglomeração é favorecida
por baixos custos de transporte (baixos τ ), alto peso do sector de produtos
manufacturados na indústria (alto µ ) e fortes economias de escala ao nível individual
das empresas (baixo σ , porque as economias de escala crescentes, tal como se referirá
aquando da apresentação do modelo, surgem, unicamente, por haverem diferentes
variedades de produtos manufacturados). Estas publicações apresentam numa sequência
8
lúcida sobre o esquema dos rendimentos crescentes, uma explicação de como o modelo
de Dixit-Stiglitz (primeiro “trick”), ligado com os custos de transporte “iceberg” de
Samuelson (segundo “trick”) e a aplicação de “ad hoc dynamics” aos modelos estáticos
(terceiro “trick”), pode ser usado para criar modelos tratáveis que traçam a trajectória da
economia espacial ao longo do tempo. Dixit-Stiglitz, custos de transporte “iceberg” e
plausíveis “ad hoc dynamics” são estratégicas escolhas de modelização que simplificam
a criação de modelos de economia espacial, porque clarificam três importantes
problemas de modelização: relacionar escolhas discretas ao nível da empresa com
variáveis contínuas ao nível agregado (Dixit-Stiglitz); modelar os recursos usados no
transporte separadamente a partir dos produtos industriais que são embarcados (custos
“iceberg”); e explicitamente modelar escolhas racionais, ao nível das empresas e
famílias através do tempo (“ad hoc dynamics”).
Figura 1: Esquema resumo do processo de Aglomeração.
µ, σ , τ
Salários (↑)
Trabalhadores (↑)
Empresas (↑)
reais
⇒
(Ligações
⇒ (Ligações
“forward”)
“backward”)
Salários (↑)
⇒ reais
Forças centrípetas
Por isso, ir-se-á basear este estudo na equação dos salários reais dos modelos de
equilíbrio estático, analisando se há convergência ou divergência dos salários reais entre
as regiões portuguesas. Desta forma, dadas as características destas regiões utilizar-se-á
nas estimações o rácio entre os salários reais de cada região e os salários reais da região
líder neste indicador (Lisboa e Vale do Tejo), seguindo procedimentos de Armstrong
(1995) e de Dewhurst e Mutis-Gaitan (1995). Assim, o que contribuir para o aumento
deste rácio é uma força que funciona contra a aglomeração e vice-versa.
9
3. O modelo
Seguidamente apresentar-se-ão os fundamentos microeconómicos do modelo de
equilíbrio estático da Nova Geografia Económica.
Todos os consumidores partilham a mesma função de utilidade U = M µ A1− µ nas
suas preferências, para dois tipos de bens, os manufacturados e os agrícolas. Nesta
função o M representa o consumo de bens manufacturados, o A o consumo de bens
agrícolas, o µ e o 1- µ são as elasticidades consumo de bens manufacturados e
agrícolas, respectivamente. O M é uma função de sub-utilidade definida sobre um
contínuo de variedade de bens manufacturados que pode ser definida como
n
M =  ∫ m(i ) ρ di 
 0

1/ ρ
,0 < ρ < 1 . O ρ representa a intensidade de preferência por
variedade em bens manufacturados (se for perto de 1 os bens diferenciados são quase
perfeitamente substitutos, se for próximo de 0, o desejo de consumir uma grande
variedade de bens manufacturados é maior). A partir do ρ pode-se determinar o
σ = 1 /(1 − ρ ) que será a elasticidade de substituição entre duas variedades. O problema
do consumidor será, então, maximizar a função utilidade, sujeita à restrição do
orçamento. Verificando-se, após desenvolvimento analítico, que o número de
variedades manufacturadas, influencia o consumo e o índice de preços. Para se
analisarem os aspectos relacionados com as possibilidades de localizações múltiplas dos
agentes económicos, tendo em conta os custos de transporte, consideram-se várias
suposições, tais como: há um conjunto de R localizações discretas, cada variedade é
produzida num só local e todas as variedades produzidas num local particular são
simétricas, ou seja, têm a mesma tecnologia e preço. Para evitar modelar em separado
os transportes, assume-se, também, a forma de custos de transporte “iceberg”,
introduzida por von Th u&& nen e Samuelson. Ou seja, se uma unidade de bem agrícola ou
manufacturado for enviada do local r para s, só a fracção 1 / TrsA ou 1 / TrsM ,
respectivamente, da unidade chegará ao destino, o resto representa o custo de transporte.
A constante TrsA ou TrsM representa o montante de bens agrícolas ou manufacturada
enviada por unidades recebida. A tecnologia de transporte “iceberg” implica que se uma
variedade manufacturada produzida no local r é vendida ao preço PrM (preço f.o.b.),
então, o preço de entrega (c.i.f.) será PrsM = PrM TrsM . Considera-se, ainda, que o índice de
10
preço de bens manufacturados será diferente em cada localização. Após
desenvolvimento analítico, verifica-se que as vendas de uma determinada variedade,
numa dada localização, dependem do rendimento, do índice de preços, dos custos de
transporte e do preço f.o.b. da própria variedade. Conclui-se, também, dadas as
suposições, da indiferença na distribuição espacial dos consumidores, uma vez que, a
elasticidade preço da procura é constante para cada variedade.
Na análise do comportamento dos produtores parte-se do princípio que a
agricultura produz bens usando tecnologia com rendimentos constantes, sob condições
de concorrência perfeita e que a indústria envolve economias de escala crescentes que
aparecem, unicamente, em face de haverem diferentes variedades. Assume-se, também,
que a tecnologia é a mesma para todas as variedades e em todas as localizações,
envolvendo inputs fixos F e inputs marginais CM. Aceita-se, ainda, que cada variedade é
produzida numa só localização e por uma só empresa. Como resultado verifica-se que o
tamanho do mercado não afecta nem a formação dos preços através dos custos
marginais, nem a escala a que os bens são produzidos. Então, todos os efeitos da escala
trabalham através de mudanças no número de variedades de bens disponíveis. Este
resultado deriva de se considerar constante a elasticidade da procura e se considerar
comportamento não estratégico, em fade de se assumir que as empresas tomam como
constantes os índices de preços.
Há diferentes caminhos de descrever a determinação do equilíbrio num ponto do
tempo. Contudo, considera-se mais útil pensar num equilíbrio, como uma solução
simultânea de quatro equações que determina o rendimento de cada região, o índice de
preços no sector de produtos manufacturados consumidos nessa região, os salários
nominais e os reais, ou seja:
Yr = µλ r wr + (1 − µ )φ r , equação do rendimento na região r;


Gr = ∑ λ s ( ws Tsr )1−σ 
 s



wr = ∑ Ys Trs1−σ G sσ −1 
 s

1 /(1−σ )
, equação do índice de preços;
1/ σ
, equação dos salários nominais;
ω r = wr Gr− µ , equação dos salários reais.
Na primeira equação, assumiu-se que os trabalhadores agrícolas ganham o
mesmo salário em qualquer lado, dado que, os bens agrícolas são livremente
11
transportados. Escolheram-se, por outro lado, unidades de modo que haja µ
trabalhadores de produtos manufacturados e 1 − µ trabalhadores agrícolas. De referir
que o λ e o φ representam a percentagem de trabalhadores não agrícolas e de
agricultores, respectivamente, numa dada localização. Considerando-se que, o número
de trabalhadores não agrícolas na localização s é LMs = µλ s , o índice de preços é o que
aparece representado na segunda equação. A partir desta equação, verifica-se que,
considerando, por exemplo, duas regiões, a mudança do sector de produtos
manufacturados de uma região para outra, tende, considerando outros factores
constantes, a baixar o índice de preços nessa região e então torna a região um lugar mais
atractivo para os trabalhadores não agrícolas. Isto é uma versão das ligações “forward”.
Analisando a terceira equação verifica-se que, as empresas podem pagar mais altos
salários se tiverem bons acessos a largos mercados. Então, o modelo exibe, também,
ligações “backward”. Na quarta equação, considera-se que os preços agrícolas são
iguais à unidade, por se considerarem, tal como os salários agrícolas, iguais em todas as
localizações, em face de se admitir, neste modelo, custos de transporte nulos neste
sector.
3.1. Uma aproximação linear ao modelo de equilíbrio estático:
Considerando a dificuldade em trabalhar com os modelos da Nova Geografia
Económica, na sua forma não linear, construiu-se uma equação de salários reais linear
(em logaritmos) sendo determinantes as variáveis do modelo teórico, a produtividade
regional6 (seguindo autores Keynesianos relacionados com a polarização, tais como,
Kaldor, 1981 e Thirlwall, 1999) e mais sete variáveis7 que representam forças de
atracção. Considerou-se a produtividade regional, dado que, quando é considerada os
resultados obtidos no global são estatisticamente mais satisfatórios8 e porque se sabe, da
teoria económica, que a produtividade influencia os salários praticados. O mesmo foi
constatado nos trabalhos de Abraham e Van Rompuy (1995), quando estudaram a
resposta das remunerações reais a choques na produtividade do trabalho. Em face do
que foi referido nos pontos anteriores, na variável dependente, os salários reais são
6
Rácio entre valor acrescentado bruto na indústria transformadora e o número de empregados
assalariados nesta actividade. Também se considerou, inicialmente, a produtividade nacional, mas piorava
estatisticamente os resultados.
7
Simbolizadas na equação seguinte por RL e posteriormente descritas.
8
Como se constata pela comparação dos quadros 1 e 2.
12
substituídos pelo rácio entre os salários reais de cada região e os de Lisboa e Vale do
Tejo. A equação de salários reais linear utilizada é, então, a seguinte:
ω 
ln rt  = a 0 + a1 ln Ynt + a 2 ln Trl + a3 ln Gnt + a 4 ln Lnt + a5 ln wnt + a 6 ln Prt + a 7 ln RLrmt
 ω lt 
+ a8 ln RLnmt + a9 ln RLrgt + a10 ln RLngt + a11 ln RLrkt + a12 ln RLnkt + a13 ln RLrnt
Nesta equação,
Ynt é o valor acrescentado bruto nacional de cada uma das indústrias transformadoras
consideradas na base de dados utilizada (representa o rendimento);
Trl é o fluxo de mercadorias de cada uma das regiões para Lisboa e Vale do Tejo,
representando os custos de transporte;
Gnt é o índice de preços nacional no consumidor (representa o índice de preços);
Lnt é o número de empregados nacionais na indústria transformadora (representa os
empregados no sector de produtos manufacturados);
wnt são os salários nominais nacionais por empregado;
Prt é o rácio entre valor acrescentado bruto regional na indústria transformadora e o
número de empregados regionais assalariados nesta actividade (representa a
produtividade regional);
RLrmt é o rácio entre o número de empregados regionais, em cada uma das indústrias
transformadoras, e o número total regional nesta actividade;
RLnmt é o rácio entre o número de empregados nacionais, em cada uma das indústrias
transformadoras, e o número total nacional nesta actividade9;
RLrgt é o rácio entre o número de empregados regionais, em cada uma das indústrias
transformadoras, e o total regional em todas as actividades;
RLngt é o rácio entre o número de empregados nacionais, em cada uma das indústrias
transformadoras, e o total nacional em todas as actividades10;
RLrkt é o rácio entre o número de empregados regionais, em cada uma das indústrias
transformadoras, e a área regional;
RLnkt é o rácio entre o número de empregados nacionais, em cada uma das indústrias
transformadoras, e a área nacional11;
9
Representam forças de aglomeração inter-indústrias, a nível regional e nacional, respectivamente.
Representam forças de aglomeração intra-indústria, a nível regional e nacional, respectivamente.
11
Representam forças de aglomeração relacionadas com a dimensão da região.
10
13
e RLrnt é o rácio entre o número de empregados regionais, em cada uma das indústrias
transformadoras, e o total nacional em cada uma das indústrias12. Estes últimos rácios
representam as sete variáveis extras que simbolizam as potenciais forças de atracção;
Os índices r, t, n, k, l, g e m representam, respectivamente, as regiões, o período de
tempo, o todo nacional, a área (Km2), a região Lisboa e Vale do Tejo, a totalidade dos
sectores de actividade e a indústria transformadora.
O facto de se ter simbolizado as forças de atracção através de sete variáveis
consideradas, prende-se com o facto de se pretender analisar, individualmente, o efeito
de cada uma das potenciais forças de atracção, representadas nestas variáveis, um pouco
à semelhança do que foi realizado por Hanson (1998).
4. Os dados utilizados
Tendo em conta as variáveis consideradas, utilizaram-se dados estatísticos
temporais para as cinco regiões de Portugal Continental (dado que se obtêm resultados
semelhantes, mas estatisticamente mais significativos aos obtidos quando se consideram
as sete regiões nacionais, a Madeira e os Açores são, portanto, dois “outliers”), da base
de dados regional das estatísticas do Eurostat (Regio da Eurostat Statistics 2000). Estes
dados são relativos ao valor acrescentado bruto regional e nacional nas indústrias
transformadoras13, ao fluxo de mercadorias de cada uma das regiões para Lisboa e Vale
do Tejo, ao índice de preços no consumidor regional e nacional, ao número de
empregados assalariados regionais e nacionais nas indústrias transformadoras e no total
de todas as actividades, às remunerações nominais regionais e nacionais nas indústrias
transformadoras e à área regional e nacional.
As remunerações nominais e os empregados assalariados são, unicamente, os
das indústrias transformadoras, dado o realce que é dado ao sector de produtos
manufacturados. Os índices de preços que deveriam ser, também, os da indústria
transformadora, são os relativos a agregados totais sem produtos sazonais e habitação,
em face da inexistência de dados mais desagregados. O fluxo de mercadorias regionais
12
Representam forças de aglomeração inter-regional, em cada uma das indústrias transformadoras
consideradas.
13
Foram consideradas as indústrias transformadoras da forma desagregada apresentada na base de dados
utilizada (nove tipos), ou seja, indústria dos metais, dos minerais, dos produtos químicos, equipamentos e
bens eléctricos, equipamentos de transporte, produtos alimentares, têxteis, papel e produtos diversos.
14
pretende ser uma “proxy” aos custos de transporte, dado ser esta uma forma indirecta de
os medir, tal como admitem os autores da Nova Geografia Económica.
Pelo facto de, se utilizar dados em painel e a disponibilidade de dados permitir
desagregar a indústria transformadora e utilizar uma série temporal na estimação de oito
anos, de 1987-1994, foi possível obter 360 observações por variável.
4.1. Análise dos dados:
A análise dos dados, para cada uma das variáveis, será efectuada com recurso a
gráficos que são apresentados no texto, quando é considerado apenas um gráfico para a
variável que está a ser explicada, e em anexo nos outros casos.
4.1.1. O valor acrescentado bruto:
Analisando o Gráfico 1.1 verifica-se que o valor acrescentado bruto, em Portugal
Continental, tem sido e é maior na indústria de equipamentos e bens eléctricos, na
indústria de bens alimentares e na indústria têxtil, com a indústria de bens alimentares a
ganhar importância a partir de 1990, em relação à indústria têxtil, o que não terá sido
alheio à nossa entrada na altura designada CEE (Comunidade Económica Europeia).
GRÁFICO 1.1: VALOR ACRESCENTADO BRUTO, A PREÇOS DE MERCADO, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS
TRANSFORMADORAS, EM PORTUGAL CONTINENTAL
5000000000
4500000000
4000000000
3500000000
1987
1988
3000000000
1989
1990
2500000000
1991
1992
2000000000
1993
1994
1500000000
1000000000
500000000
0
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos
e bens
eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
15
4.1.2. Os empregados:
O número de empregados assalariados em Portugal Continental, uma das
variáveis primordiais para a explicação da evolução dos salários reais (segundo os
desenvolvimentos da Nova Geografia Económica), é maior na indústria de
equipamentos e bens eléctricos e na indústria têxtil, e, curiosamente14, muito baixo na
indústria alimentar (Gráfico 2.1).
GRÁFICO 2.1: EMPREGADOS ASSALARIADOS, EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, EM
PORTUGAL CONTINENTAL
450000
400000
350000
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
300000
250000
200000
150000
100000
50000
0
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
Analisando o rácio entre o número de empregados regionais, de cada uma das
indústrias transformadoras, e o total regional nesta actividade, verifica-se que no Norte
a indústria têxtil tem o maior rácio, com um valor bastante elevado, em comparação
com as outras indústrias, nesta e nas outras regiões (Gráfico 2.2a). No Centro é,
também, a indústria têxtil que tem os melhores valores, embora outras indústrias, como
as dos produtos minerais e as dos equipamentos e bens eléctricos, tenham valores
próximos (Gráfico 2.2b). Em Lisboa e Vale do Tejo os valores são mais uniformes, com
as indústrias dos equipamentos e bens eléctricos e alimentares a terem, apesar do
referido, os melhores valores (Gráfico 2.2c). O Alentejo tem o melhor rácio na indústria
alimentar, tal como, o Algarve (Gráficos 2.2d e 2.2e). Em termos nacionais, o rácio é
maior na indústria têxtil e na indústria de equipamentos e bens eléctricos (Gráfico 2.2f).
Ao nível do rácio entre o número de empregados regionais, de cada uma das
indústrias transformadoras, e o número total regional em todas as actividades verificase, como seria de esperar, que a configuração gráfica é muito semelhante à referida para
o rácio anterior (Gráfico 2.3). De referir, contudo, que quando se comparam os valores
entre as regiões, verifica-se que este rácio, em relação ao anterior, assume valores mais
14
Uma vez que, tem dos valores mais altos para o valor acrescentado bruto.
16
baixos no Alentejo e no Algarve, reflexo de que a indústria transformadora tem aqui
menos importância.
GRÁFICO 2.3: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL,
EM PORTUGAL
0,14
0,12
0,1
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
0,08
0,06
0,04
0,02
0
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
O rácio entre o número de empregados regionais, de cada uma das indústrias
transformadoras e a área de cada região, tem configurações gráficas, também,
semelhantes às anteriores (Gráfico 2.4), de salientar, no entanto, o facto de o Norte e
Lisboa e Vale do Tejo terem o maior número de empregados nas diversas indústrias
transformadoras por Km2, embora em Lisboa e Vale do Tejo os valores sejam mais
uniformes.
GRÁFICO 2.4: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
DA ÁREA (KM2), EM PORTUGAL
5
4,5
4
3,5
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Equipamentos e Equipamentos de
bens eléctricos
transporte
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
Finalmente, analisando o rácio entre o número de empregados regionais, de cada
uma das indústrias transformadoras, e o número de empregados nacionais nestas
indústrias, verifica-se que o Norte tem os melhores valores na indústria têxtil (Gráfico
2.5a), o Centro na indústria de produtos minerais e na indústria de equipamentos de
transporte (Gráfico 2.5b), Lisboa e Vale do Tejo nos produtos químicos e nos
equipamentos de transporte (Gráfico 2.5c), no Alentejo os valores são um pouco
17
instáveis (Gráfico 2.5d) e no Algarve na indústria de produtos alimentares (Gráfico
2.5e).
4.1.3. Remunerações e índice de preços:
Os salários nominais por empregado assalariado são maiores na indústria de
produtos químicos, na indústria de equipamentos de transporte e na indústria do papel
(Gráfico 3.1).
GRÁFICO 3.1: REMUNERAÇÕES NOMINAIS/EMPREGADO, EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS
TRANSFORMADORAS, EM PORTUGAL CONTINENTAL
18000
16000
14000
1987
12000
1988
1989
10000
1990
1991
8000
1992
1993
6000
1994
4000
2000
0
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
O rácio entre as remunerações reais por empregado de cada uma das regiões e as
de Lisboa e Vale do Tejo apresenta os melhores valores no Alentejo, o que apesar de ser
um pouco estranho, dadas as características do Alentejo, pode ser derivado da
proximidade com Lisboa e Vale do Tejo (Gráficos 3.2a, 3.2b, 3.2c e 3.2d).
4.1.4. Trocas comerciais:
Analisando o Gráfico 4.1, verifica-se que o fluxo de mercadorias de cada uma
das regiões, de Portugal Continental, para Lisboa e Vale do Tejo é maior a partir das
regiões que lhe estão mais próximas15, ou seja, o Alentejo e o Centro, curiosamente as
regiões que comparativamente têm as remunerações reais por empregado mais próximas
das de Lisboa e Vale do Tejo. Reflexo de que a influência dos custos de transporte, uma
15
O que mostra bem a importância dos custos de transporte na evolução da Economia.
18
outra importante variável na explicação da evolução dos salários reais (para a Nova
Geografia Económica), tem significado para as análises espaciais em Portugal.
GRÁFICO 4.1: FLUXO DE MERCADORIAS DE CADA UMA DAS NUTS II PARA LISBOA E VALE DO TEJO
6000000
5000000
4000000
Norte
Centro
Alentejo
Algarve
3000000
2000000
1000000
0
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
4.1.5. Produtividade:
Testou-se a importância da produtividade16, variável muito referida pelos
Keynesianos, e verificou-se que melhora em muito os resultados obtidos, mais ainda
quando é considerada de forma desagregada para cada uma das regiões. Analisando os
Gráficos 5.1a a 5.1e verifica-se o seguinte. No Norte esta variável assume valores
maiores, a partir de 1990, na indústria de produtos alimentares. No Centro os melhores
valores são os da indústria dos produtos químicos, da indústria dos produtos alimentares
e da indústria do papel. Em Lisboa e Vale do Tejo os melhores valores são os da
indústria de produtos alimentares, mas globalmente os valores são superiores aos das
regiões anteriores. No Alentejo os valores da produtividade são maiores na indústria dos
metais e na indústria dos produtos químicos, com valores, comparativamente às regiões
anteriores, também, assinaláveis. No Algarve a produtividade é maior na indústria de
produtos químicos.
16
Valor acrescentado bruto, de cada uma das indústrias transformadoras a dividir pelo número de
empregados assalariados.
19
5. A estimação do modelo e os resultados obtidos
Nas estimações efectuadas17 utilizaram-se dados em painel referentes às cinco
regiões, de Portugal Continental, para os anos de 1987-1994. Pretende-se estimar a
equação dos salários reais do modelo da Nova Geografia Económica, na forma linear
apresentada anteriormente.
A junção de dados temporais com dados seccionais é uma opção muito comum
recentemente na econometria, uma vez que, apresenta o seguinte conjunto de vantagens:
aumenta os graus de liberdade, por utilizar mais observações; reduz o risco de
multicolinearidade, porque as observações são diferentes de indivíduo para indivíduo;
aumenta a eficiência e a estabilidade dos estimadores; e permite introduzir ajustamentos
dinâmicos.
No entanto, não é de ignorar o enviesamento de resultados que resulta da
heterogeneidade entre indivíduos e o enviesamento que advém da selectividade dos
indivíduos (sectores) a incluir no painel. Quando usamos dados de painel é sempre
necessário ter em conta as características de comportamento que cada indivíduo
apresenta. Interessa encontrar um padrão de comportamento semelhante entre eles, para
que um modelo do tipo Yit = α + βX it + µ it seja válido. Neste modelo assume-se
homogeneidade, ou seja, existe apenas um α constante e um declive β comum que são
representativos de todos os indivíduos ao longo do tempo (Processo Pooling). Contudo,
isto dificilmente acontece, pois quando se trata de pessoas ou regiões que se relacionam
não pelas leis da estatística mas pelo complicado processo de interacção económica,
tudo se complica. A presença de heterogeneidade induz inconsistência ou incorrecta
estimação dos parâmetros, quando se usa o processo pooling.
Se utilizando efeitos fixos obtivermos modelos mais adequados quando
comparados com um modelo baseado no processo pooling, podemos aceitar a existência
de heterogeneidade.
17
Utilizou-se o programa informático Winrats.
20
5.1. Estimação com efeitos fixos:
De todas as estimações possíveis efectuadas com os dados em painel, as que
apresentam dados mais satisfatórios são as estimações com efeitos fixos e com variáveis
“dummies”.
5.1.1. Estimação com variáveis “dummies”:
A inclusão de efeitos constantes no modelo é feita através da introdução de
variáveis mudas que permitam admitir que a parte constante é diferente de indivíduo
para indivíduo ou diferente para as observações temporais. Assumindo que, a parte
constante é igual ao longo do tempo, mas diferente de indústria transformadora para
indústria transformadora, introduzem-se “dummies” na zona “cross-section” do painel.
Usam-se i variáveis mudas (9 neste caso), cada uma delas assumindo o valor 1 para a
indústria a que se refere ao longo do tempo e apresentando o valor zero para as outras
indústrias.
Este método de estimação é conhecido como o método de estimação dos
mínimos quadrados das variáveis “dummies” (LSDV). Foram efectuadas duas
estimações diferentes, uma sem a variável produtividade (cujos resultados são
apresentados no Quadro 1) e outra com esta variável (Quadro 2), de modo a analisar-se,
desta forma, mais detalhadamente a importância desta variável na explicação da
variável dependente considerada. Parece-nos importante proceder a esta análise, porque
apesar da teoria económica considerar os salários passíveis de serem explicados pela
produtividade, a Nova Geografia Económica ignora-a, pelo menos de uma forma
explícita, nos seus modelos, por razões já amplamente referidas, nomeadamente, as
relacionadas com a necessidade de tornar tratáveis os modelos espaciais que
desenvolve.
21
Quadro 1: Estimação da equação da aglomeração sem a produtividade
(variável dependente ln(ω rt / ω lt ))
Variáv.
lnYnt
lnTrl
lnGnt
lnLnt
lnwnt
Coef.
a1
a2**
a3
a4*
a5
a7*
V.Coef.
-0.042
0.017
0.169
0.133
-0.095
T-Stat.
-1.185
1.728
1.652
2.109
-1.234
(Sign.)
(0.237)
(0.085)
(0.100)
(0.036)
(0.218)
lnRLrmt lnRLnmt
lnRLrgt
lnRLngt
lnRLrkt
lnRLrnt
a8**
a9*
a10*
a11*
a13*
0.377
-0.348
-0.468
0.591
-0.221
0.352
4.026
-1.720
-3.531
2.487
-4.117
3.844
(0.000)
(0.086)
(0.001)
(0.014)
(0.000)
(0.000)
R2
DW
LSDV
0.575 1.485
(*) Coeficiente estatisticamente significativo ao nível de 5%.
(**) Coeficiente estatisticamente significativo ao nível de 10%.
Quadro 2: Estimação da equação da aglomeração com a produtividade
(variável dependente ln(ω rt / ω lt ))
Variáv.
lnYnt
lnTrl
lnGnt
lnLnt
lnwnt
lnPrt
Coef.
a1*
a2*
a3*
a4*
a5*
a6*
a7*
a8**
a9*
a10*
a11*
a13*
V.Coef.
-0.255
0.017
0.189
0.324
-0.159
0.261
0.245
-0.318
-0.298
0.464
-0.146
0.220
T-Stat.
-6.870
1.965
2.244
5.746
-2.467
9.125
3.017
-1.816
-2.595
2.281
-3.136
2.757
(Sign.)
(0.000) (0.051) (0.026) (0.000) (0.014) (0.000) (0.003) (0.070) (0.000) (0.023) (0.002) (0.006)
lnRLrmt lnRLnmt lnRLrgt
lnRLngt lnRLrkt
lnRLrnt
R2
DW
LSDV
0.667 1.531
(*) Coeficiente estatisticamente significativo ao nível de 5%.
(**) Coeficiente estatisticamente significativo ao nível de 10%.
Nos Quadros 1 e 2, os an (n = 1, ..., 13) representam os coeficientes das variáveis
consideradas no modelo apresentado anteriormente, o R2 representa a precisão de
ajustamento e o DW a estatística de Durbin Watson para a autocorrelação. Não se
apresentou o valor do coeficiente a12, porque não se considerou, nas estimações, a
variável que lhe está associada por prejudicar estatisticamente os resultados obtidos
quando era considerada.
Comparando os valores dos dois Quadros confirma-se a importância da
produtividade (Prt) na explicação da evolução da variável dependente considerada na
equação construída.
Por outro lado, analisando, mais pormenorizadamente, os resultados obtidos na
segunda estimação e apresentados no Quadro 2, constata-se que, com excepção dos
coeficientes das “dummies”, todos os coeficientes são estatisticamente significativos e
22
com os sinais esperados, em face da teoria e da informação estatística. Ou seja,
começando por analisar os valores dos coeficientes associadas às cinco primeiras
variáveis que são as mais usuais nos modelos da Nova Geografia Económica, verificase que o rendimento nacional (Ynt) e os salários nominais nacionais (wnt) contribuem
para a aglomeração em Lisboa e Vale do Tejo, uma vez que, favorecem a diminuição do
valor do rácio considerado na variável dependente, o fluxo de mercadorias regional (Trl)
que representa os custos de transporte, tem um coeficiente com significância estatística,
como era esperado, e com sinal positivo, reflexo de que os custos de transporte
favorecem a aglomeração (considerando que há uma relação inversa entre os fluxos de
mercadorias e os custos de transporte), o índice de preços nacional (Gnt) funciona contra
a aglomeração, bem como, o número de trabalhadores (Lnt). O sexto coeficiente
corresponde à produtividade (Prt) e pelo sinal apresentado funciona contra a
aglomeração. Analisando com mais pormenor os rácios que representam as variáveis
que simbolizam as forças de atracção, verifica-se que o rácio entre o número de
empregados nacionais em cada uma das indústrias transformadoras e o número total
nacional nesta actividade (RLnmt), o rácio entre o número de empregados regionais em
cada uma das indústrias transformadoras e o número total regional em todas as
actividades (RLrgt) e o rácio entre o número de empregados regionais na indústria
transformadora e a área de cada região (RLrkt), contribuem para a aglomeração da
actividade económica em Lisboa e Vale do Tejo, em face do sinal dos respectivos
coeficientes. De referir, portanto, a título de ilação final, sobre os valores dos
coeficientes dos sete rácios considerados para as forças de aglomeração que as forças de
aglomeração inter-indústria, a nível nacional, as forças de aglomeração intra-indústria, a
nível regional, e as forças de aglomeração relacionadas com a área de cada região,
favorecem a concentração da população e da actividade económica em Lisboa e Vale do
Tejo, ou seja, estas são as reais forças de aglomeração.
Por último, de salientar o facto de os valores dos coeficientes (que por se
trabalhar em logaritmos representam elasticidades) serem todos inferiores à unidade, o
que é indício de as variações serem inelásticas.
23
6. Algumas conclusões:
Explorando os dados estatísticos verifica-se que em termos sectoriais a indústria
química, a indústria dos equipamentos de transporte e a indústria do papel têm as
melhores remunerações nominais e reais por empregado assalariado. A indústria
química, a indústria alimentar e a indústria do papel que têm as melhores
produtividades. Por outro lado, é a indústria dos equipamentos e bens eléctricos, a
indústria alimentar e a indústria têxtil que têm os melhores valores de valor
acrescentado bruto e de empregados.
Em termos regionais, ao nível dos sete rácios considerados (variáveis
desagregadas regionalmente e onde os valores diferem significativamente de região para
região), constata-se que o Norte tem os melhores valores na indústria têxtil, actividade
onde a produtividade não é das mais altas, bem como as remunerações por empregado,
facto que explica as baixas remunerações reais por empregado nesta região, apesar do
grande contributo para o valor acrescentado bruto nacional e do grande número de
empregados na indústria transformadora. O Centro apresenta os melhores valores,
também, na indústria têxtil e na indústria de equipamentos de transporte, tendo esta
última as remunerações por empregado mais elevadas, daí as melhores performances,
em termos de remunerações reais por empregado desta região. Lisboa e Vale do Tejo
tem os melhores valores na indústria dos equipamentos e bens eléctricos, na indústria
alimentar, na indústria química e na indústria de equipamentos de transporte,
actividades onde a produtividade e as remunerações são mais altas. O Alentejo e o
Algarve apresentam os melhores valores na indústria alimentar que apresenta das
melhores produtividades.
Analisando os resultados das estimações de referir que os valores dos
coeficientes das variáveis do modelo teórico, apresentam, globalmente, os sinais
esperados. Por outro os valores dos coeficientes dos sete rácios apresentam valores
interessantes que nos permitem tirar algumas conclusões pertinentes, antes referidas.
De qualquer forma, como conclusão final, de referir que Lisboa e Vale do Tejo é
uma região que apresenta condições muito plausíveis, à luz da teoria da Nova Geografia
Económica e da teoria Keynesiana, para concentrar a população e a actividade
económica através de processo circulares e cumulativos, tal como referiu Hirschman
(1958) e Myrdal (1957), envolvendo rendimentos crescentes, em face da análise dos
dados estatísticos utilizados e dos resultados das estimações.
24
7. Bibliografia:
Abraham e Van Rompuy (1995). Regional Convergence in the European Monetary
Union. The Journal of the RSAI, Vol.74, nº2, pp.125-142.
Armstrong, H. (1995). An Appraisal of the Evidence from Cross-Sectional Analysis of
the Regional Growth Process within the EMU. In Convergence and Divergence Among
European Regions, ed. Armstrong e Vickerman, Pion.
Christaller, W. (1933). Central Places in Southern Germany. Jena, Germany: Fischer.
Dewhurst e Mutis-Gaitan (1995). Varying Speeds of Regional GDP per capita
Convergence in the EU, 1981/91. In Convergence and Divergence Among European
Regions, ed. Armstrong e Vickerman, Pion.
Dixit, A.K. and Stiglitz, J.E. (1977). Monopolistic Competition and Optimum Product
Diversity. American Economic Review, 67(3), pp. 297-308.
Fujita, M., Krugman, P. and Venables, J.A. (2000). The Spatial Economy: Cities,
Regions, and International Trade. MIT Press, Cambridge.
Hanson, G.H. (1998). Regional Adjustment to trade liberalization. Regional Science
and Urban Economics, Vol, 28, pp. 419-444.
Harris, C. (1954). The Market as a Factor in the Localization of Industry in the United
States. Annals of the Association of American Geographers, 64, pp. 315-348.
Henderson, J.V. (1974). The Size and Types of Cities. American Economic Review, 64,
pp. 640-656.
Hirschman, A. (1958). The Strategy of Economic Development. Yale University Press.
Isard, W. (1956). Location and Space-Economiy. MIT Press, Cambridge.
Jovanovic, M.N. (2000). M. Fujita, P. Krugman, A.J. Venables - The Spatial Economy.
Economia Internazionale, Vol. LIII, nº 3, pp. 428-431.
Kaldor, N. (1981). The Role of Increasing Returns, Technical Progress and Cumulative
Causation in the Theory of International Trade and Economic Growth. Économie
Appliquée, nº 4.
Krugman, P. (1991). Increasing Returns and Economic Geography. Journal of
Political Economy, Vol. 99, nº 3, pp. 483-499.
Krugman, P. (1994). Complex Landscapes in Economic Geography. The American
Economic Review, Vol. 84, nº 2, pp. 412-416.
Krugman, P. (1995). Development, Geography, and Economic Theory. MIT Press,
Cambridge.
25
Krugman, P. (1998). Space: The Final Frontier. Journal of Economic Perspectives,
Vol. 12, nº 2, pp. 161-174.
Krugman, P. and Venables, A.J. (1995). Globalization and the Inequality of Nations.
The Quarterly Journal of Economics, Vol. CX, pp. 857-880.
Krugman, P. and Venables, A.J. (1996). Integration, Specialization, and Adjustment.
European Economic Review, 40, pp. 959-967.
L o&& sch, A. (1940). The Economics of Location. Jena, Germany: Fischer.
Marshall, A. (1920). Principles of Economics. Macmillan, London.
Myrdal, G. (1957). Economic Theory and Under-developed Regions. Duckworth,
London.
Pavlik, C. (2000). Pavlik on Fujita, krugman, Venables: The Spatial Economy: Cities,
Regions, and International Trade. Environment and Planning A, Vol. 32, nº 11 , pp.
2087-2088.
Pred, A. (1966). The Spatial Dynamics of U.S. Urban-Industrial Growth. MIT Press,
Cambridge.
Thirlwall, A.P. (1999). Growth and Development. 6th ed.
von Th u&& nen, J.H. (1826). Der Isolierte Staat in Beziehung auf Landtschaft und
National o&& konomie. Hamburg.
Weber, A. (1909). Urber don Standort der Industrien. T u&& bingen, Germany : J.C.B.
Mohr.
26
ANEXO
G R Á F I C O 2 . 2 a : R Á C IO D O S E M P R E G A D O S E M C A D A U M A D A S IN D Ú S T R IA S T R A N S F O R M A D O R A S N O T O T A L
D A IN D Ú S T R IA T R A N S F O R M A D O R A D A N U T I I, N O N O R T E
0 ,6
0 ,5
M e ta is N o r t e
0 ,4
P ro d u to s m in e ra is N o rt e
P ro d u to s q u í m ic o s N o rt e
E q u ip a m e n t o s e b e n s e lé c t ric o s N o rt e
0 ,3
E q u ip a m e n t o s d e t ra n s p o r t e N o rt e
P ro d u to s a lim e n t a r e s N o rt e
T ê x t e is N o rt e
0 ,2
P a p e l N o r te
P ro d u to s d iv e r s o s N o r te
0 ,1
0
1987
1 988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
GRÁFICO 2.2b: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS T RANSFORMADORAS NO T OTAL
DA INDÚSTRIA TRANSFORMADORA DA NUT II, NO CENTRO
0,3 5
0 ,3
0,2 5
Me tais C entro (P)
Produ tos m inera is Centro (P)
Produ tos q uími co s C entro (P)
0 ,2
Equ ipamentos e be ns eléctrico s Ce ntro (P)
Equ ipamentos de transporte Centro (P)
Produ tos a lim entares Centro (P)
0,1 5
Têxteis Ce ntro (P)
Pap el Cen tro (P)
Produ tos d iverso s C entro (P)
0 ,1
0,0 5
0
19 87
1 988
1 98 9
1 99 0
19 91
19 92
19 93
1 994
GR ÁFICO 2.2c: RÁ CIO D OS EMP RE GA DO S EM C ADA U MA DAS IND ÚS TR IAS TR AN SFO RMA DO RAS NO TO TAL
DA IN DÚ ST RIA TR AN SFO RM ADO RA D A N UT II, EM LISB O A E V ALE D O TE JO
0,2 5
0 ,2
M e tais L isb oa e V ale d o Te jo
P rodu tos m ine ra is Li sbo a e V a le do Tej o
0,1 5
P rodu tos q uím i co s Lis bo a e V al e do Tejo
E qu ipa m e ntos e be ns e léc tric o s Lis bo a e V al e do T ejo
E qu ipa m e ntos de trans por te Li sbo a e V a le do Tej o
P rodu tos a lim entares Lis boa e V ale do T ejo
Tê x teis Lis boa e V ale do Te jo
P ap el L isb oa e V a le d o Te jo
0 ,1
P rodu tos d iv e rso s Li sbo a e V a le do Tej o
0,0 5
0
19 87
198 8
1 989
19 90
1 991
19 92
27
199 3
1 994
GRÁFICO 2.2d: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
DA INDÚSTRIA TRANSFORMADORA DA NUT II, NO ALENTEJO
0,45
0,4
0,35
0,3
1987
1988
1989
0,25
1990
1991
0,2
1992
1993
0,15
1994
0,1
0,05
0
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipam entos e
bens eléctricos
Equipam entos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
div ersos
GRÁFICO 2.2e: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
DA INDÚSTRIA TRANSFORMADORA DA NUT II, NO ALGARVE
0,5
0,45
0,4
0,35
1987
1988
0,3
1989
1990
0,25
1991
1992
0,2
1993
1994
0,15
0,1
0,05
0
Metais
Algarve
Algarv e
Algarv e
Algarv e
Algarve
Algarv e
Algarve
Algarve
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
div ersos
GRÁFICO 2.2f: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
DA INDÚSTRIA TRANSFORMADORA, EM PORTUGAL
0,4
0,35
0,3
1987
1988
0,25
1989
1990
0,2
1991
1992
1993
0,15
1994
0,1
0,05
0
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Portugal
(Continent)
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
div ersos
28
GRÁFICO 2.5a: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
NACIONAL DE CADA UMA, NO NORTE
0,9
0,8
0,7
Metais Norte
0,6
Produtos minerais Norte
Produtos químicos Norte
0,5
Equipamentos e bens eléctricos Norte
Equipamentos de transporte Norte
Produtos alimentares Norte
0,4
Têxteis Norte
Papel Norte
0,3
Produtos diversos Norte
0,2
0,1
0
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
GRÁFICO 2.5b: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
NACIONAL DE CADA UMA, NO CENTRO
0,45
0,4
0,35
1987
1988
0,3
1989
0,25
1990
1991
0,2
1992
1993
0,15
1994
0,1
0,05
0
Centro (P)
Centro (P)
Centro (P)
Centro (P)
Centro (P)
Centro (P)
Centro (P)
Centro (P)
Centro (P)
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
div ersos
GRÁFICO 2.5c: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
NACIONAL DE CADA UMA, EM LISBOA E VALE DO TEJO
0,8
0,7
0,6
1987
1988
0,5
1989
1990
0,4
1991
1992
1993
0,3
1994
0,2
0,1
0
Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do
Tejo
T ejo
Tejo
Tejo
Tejo
T ejo
Tejo
Tejo
Tejo
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e Equipam entos de
bens eléctricos
transporte
29
Produtos
alim entares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
GRÁFICO 2.5d: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
NACIONAL DE CADA UMA, NO ALENTEJO
0,09
0,08
0,07
1987
1988
0,06
1989
0,05
1990
1991
0,04
1992
1993
0,03
1994
0,02
0,01
0
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
div ersos
GRÁFICO 2.5e: RÁCIO DOS EMPREGADOS EM CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS NO TOTAL
NACIONAL DE CADA UMA, NO ALGARVE
0,045
0,04
0,035
1987
1988
0,03
1989
0,025
1990
1991
0,02
1992
1993
0,015
1994
0,01
0,005
0
Metais
Algarve
Algarve
Algarve
Algarve
Algarve
Algarve
Algarv e
Algarv e
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
30
G R Á F IC O 3 .2 a : R Á C IO D A S R E M U N E R A Ç Õ E S R E A IS /E M P R E G A D O N A N U T I I N O R T E , E M R E L A Ç Ã O À S D E
L IS B O A E V A L E D O T E J O
6
5
4
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
3
1994
2
1
0
N o rt e
N o r te
N o rt e
N o rt e
N o r te
N o rt e
N o r te
N o rt e
N o r te
M e ta i s
P ro d u t o s m i n e r a is
P ro d u t o s
q u í m ic o s
E q u ip a m e n t o s e
b e n s e lé c tr i c o s
E q u ip a m e n t o s d e
t ra n s p o rt e
P ro d u to s
a li m e nt a r e s
T ê x t e is
P apel
P r o d ut o s d iv e r s o s
G R Á F IC O 3 .2 b : R Á C I O D A S R E M U N E R A Ç Õ E S R E A IS / E M P R E G A D O N A N U T I I C E N T R O , E M R E L A Ç Ã O À S D E
L IS B O A E V A L E D O T E J O
6
5
1 987
1 988
4
1 989
1 990
3
1 991
1 992
1 993
2
1 994
1
0
C e n t ro
C e n t ro
C e n t ro
C e n t ro
C e n t ro
C e n t ro
C e ntr o
C e ntr o
C e ntr o
M e ta is
P ro d u to s
m in e ra is
P ro d u to s
q u í m ic o s
E q u ip a m e n t o s e
b e n s e lé c t ri co s
E qui pam en tos d e
t ra n sp o r te
P r od utos
a l im e n t a r e s
T ê x te is
P ape l
P r odu tos
d iv e r so s
G R Á F IC O 3 . 2 c : R Á C IO D A S R E M U N E R A Ç Õ E S R E A IS /E M P R E G A D O N A N U T II A L E N T E J O , E M R E L A Ç Ã O À S D E
L IS B O A E V A L E D O T E J O
8
7
6
1 987
1 988
5
1 989
1 990
4
1 991
1 992
1 993
3
1 994
2
1
0
A l e n t e jo
A le n t e j o
A le n t e j o
A le n t e j o
A le n t e j o
A le n t e j o
A le n t e j o
A l e n t e jo
A l e n t e jo
M e ta is
P ro d u to s
m in e ra i s
P ro d u to s
q u í m ic o s
E q u ip a m e n t o s e
b e n s e lé c t ri c o s
E qu ip am en to s d e
t ra n s p o r te
P ro d u tos
a l im e n t a r e s
T ê x te is
P ape l
P ro du tos
d iv e r s o s
G R Á F IC O 3 .2 d : R Á C IO D A S R E M U N E R A Ç Õ E S R E A IS / E M P R E G A D O N A N U T II A L G A R V E , E M R E L A Ç Ã O À S D E
L IS B O A E V A L E D O T E J O
1,4
1,2
1
1 987
1 988
1 989
0,8
1 990
1 991
0,6
1 992
1 993
1 994
0,4
0,2
0
A lg a r v e
A lg a rv e
A lg a rv e
A lg a r v e
A lg a r v e
A lg a rv e
A lg a rv e
A lg a r v e
A lg a r v e
M e t a is
P ro d u t o s
m i n e r a is
P ro d u tos
q u í m ic o s
E q u ip a m e n t o s e
b e n s e lé c t ri c o s
E q u ip a m e n t o s d e
tr a n s p o r t e
P ro d u t o s
a l i m e n ta r e s
T ê x t e is
P ape l
P ro d u t o s
d iv e rs o s
31
GR ÁFICO 5.1a: PR O DU TIVIDA DE, DE C AD A U MA DA S IND ÚSTR IAS T RAN SFO R MADO RA S, N O NO RT E
45 00 0
40 00 0
35 00 0
30 00 0
1 987
1 988
1 989
25 00 0
1 990
1 991
20 00 0
1 992
1 993
1 994
15 00 0
10 00 0
5 00 0
0
N orte
No rte
No rte
N orte
N orte
No rte
N orte
N orte
N orte
M eta is
Prod utos
m i ner ais
Prod utos
qu ím ic o s
Equ ipa m e ntos e
be ns e léctri co s
Equi pam en tos
d e tra nsp orte
Pro du to s
alim en tare s
Tê x teis
Pape l
Pro duto s
d ive rsos
GRÁFICO 5.1b: PRODUTIVIDADE, DE CADA UM A DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, NO CENTRO
40 00 0
35 00 0
30 00 0
1 987
25 00 0
1 988
1 989
1 990
20 00 0
1 991
1 992
1 993
15 00 0
1 994
10 00 0
5 00 0
0
Ce ntro (P)
C en tro (P)
C en tro (P)
Ce ntro (P)
Ce ntro (P)
C en tro (P)
C entro (P)
Ce ntro (P)
Ce ntro (P)
Meta is
Prod utos
mi nerais
Produtos
qu ímicos
Equ ipamentos e
be ns e léctri cos
Equipam entos
d e tra nsp orte
Pro du to s
alim en tare s
Têxteis
Papel
Pro duto s
d ive rsos
GRÁFICO 5.1c: PRODUTIVIDADE, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, EM LISBOA E VALE
DO TEJO
60000
50000
1987
40000
1988
1989
1990
30000
1991
1992
1993
20000
1994
10000
0
Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do Lisboa e Vale do
Tejo
T ejo
T ejo
Tejo
Tejo
T ejo
Tejo
Tejo
Tejo
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipam entos
de transporte
32
Produtos
alim entares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
GRÁFICO 5.1d: PRODUTIVIDADE, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, NO ALENTEJO
160000
140000
120000
1987
100000
1988
1989
1990
80000
1991
1992
1993
60000
1994
40000
20000
0
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Alentejo
Metais
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
div ersos
GRÁFICO 5.1e: PRODUTIVIDADE, DE CADA UMA DAS INDÚSTRIAS TRANSFORMADORAS, NO ALGARVE
35000
30000
25000
1987
1988
20000
1989
1990
1991
1992
1993
15000
1994
10000
5000
0
Metais
Algarve
Algarv e
Algarve
Algarve
Algarve
Algarve
Algarve
Algarve
Produtos
minerais
Produtos
químicos
Equipamentos e
bens eléctricos
Equipamentos
de transporte
Produtos
alimentares
Têxteis
Papel
Produtos
diversos
33
Lista de documentos de trabalho publicados pelo Centro de Estudos da União
Europeia(CEUNEUROP)
Ano 2000
Alfredo Marques - Elias Soukiazis (2000). “Per capita income convergence across
countries and across regions in the European Union. Some new evidence”. Documento
de trabalho Nº1, Janeiro.
Elias Soukiazis(2000). “What have we learnt about convergence in Europe? Some
theoretical and empirical considerations”. Documento de trabalho Nº2, Março.
Elias Soukiazis(2000). “ Are living standards converging in the EU? Empirical
evidence from time series analysis”. Documento de trabalho Nº3, Março.
Elias Soukiazis(2000). “Productivity convergence in the EU. Evidence from crosssection and time-series analyses”. Documento de trabalho Nº4, Março.
Rogério Leitão(2000). “ A jurisdicionalização da política de defesa do sector têxtil da
economia portuguesa no seio da Comunidade Europeia: ambiguidades e
contradições”. Documento de trabalho Nº5, Julho.
Pedro Cerqueira(2000). “ Assimetria de choques entre Portugal e a União Europeia”.
Documento de trabalho Nº6, Dezembro.
Ano 2001
Helena Marques(2001). “A Nova Geografia Económica na Perspectiva de Krugman:
Uma Aplicação às Regiões Europeias”. Documento de trabalho Nº7, Janeiro.
Isabel Marques(2001). “Fundamentos Teóricos da Política Industrial Europeia”.
Documento de trabalho Nº8, Março.
Sara Rute Sousa(2001). “O Alargamento da União Europeia aos Países da Europa
Central e Oriental: Um Desafio para a Política Regional Comunitária”. Documento de
trabalho Nº9, Maio.
Ano 2002
Elias Soukiazis e Vitor Martinho(2002). “Polarização versus Aglomeração:
Fenómenos iguais, Mecanismos diferentes”. Documento de trabalho Nº10, Fevereiro.
Alfredo Marques(2002). “Crescimento, Produtividade e Competitividade. Problemas
de desempenho da economia Portuguesa” . Documento de trabalho Nº 11, Abril.
Elias Soukiazis(2002). “Some perspectives on the new enlargement and the
convergence process in Europe”. Documento de trabalho Nº 12, Setembro.
Vitor Martinho (2002). “ O Processo de Aglomeração nas Regiões Portuguesas”.
Documento de trabalho Nº 13, Dezembro.
34
35