ECONOMIA DO MEIO AMBIENTE
2003/2004
Faculdade de Economia da Universidade do
Porto
ANA CRISTINA GOMES
RUI PINTO FERREIRA
DA
SILVA
990401011
990401199
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.
!
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
!
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
!
"
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.
!
#
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
!
$
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).
IEVi =
EVN i − EVN mínima
EVN máxima − EVN mínima
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.
IAAi =
TxAAi − TxAAmínima
TxAAmáxima − TxAAmínima
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
!
%
TxAA mínima – 0;
TxAA máxima – 100.
IEBC i =
TxEBC i − TxEBC mínima
TxEBC máxima − TxEBC mínima
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.
IPIBi =
log( PIBi ) − log( PIBmínimo )
log( PIBmáximo ) − log( PIBmínimo )
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
!
&
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.
!
'
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 =
IA1i =
CFi − CFmínima
CFmáxima − CFmínima
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
!
''
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 =
IA2 i =
RAPSTi − RAPSTmínimo
RAPSTmáximo − RAPSTmínimo
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
!
'
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 =
IA3i =
PIB / Ei − PIB / E mínimo
PIB / E máximo − PIB / E mínimo
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 supraindicados. 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
!
'
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.
!
'
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
83,9
72,0
65,9
64,6
64,3
64,0
63,3
59,6
58,8
Portugal
Paraguai
Congo, Rep. Dem.
Coreia do Sul
Japão
Brasil
Congo
Suécia
Finlândia
Brunei
Gabão
40,1
31,4
Média
84,7
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
!
'"
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.
4,5
Cazaquistão
5,2
Quirguistão
4,5
Irão
Jordânia
4,2
Etiópia
Argélia
3,3
Singapura
1,0
3,1
Paquistão
0,9
2,8
Tajiquistão
0,7
Arábia
Saudita
Os 10 menos
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
!
'#
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.
!
'$
Estonia
Uruguay
Cuba
Ireland
45,78
4,52
18,86
7,10
48,73
7,38
21,38
9,57
2,96
2,86
2,52
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.
!
'%
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
72,0
65,9
47,0
31,39 31,44
22,2
Dinamarca
Holanda
Reino Unido
Bélgica
Grécia
França
Espanha
Alemanha
Itália
Portugal
Áustria
Suécia
Finlândia
11,6 11,1 10,7
9,6
Média
30,7 28,8 27,9 27,9
Média UE
34,0
Irlanda
40,1
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
!
'&
áreas protegidas com dimensão superior a 1000 ha e consideradas como tal pelos
governos nacionais.
Os 10 mais
0,80
0,62
0,07
0,11
Portugal
Média
0,22
Costa Rica
0,22
Eslováquia
0,28
Tanzânia
0,29
Áustria
0,31
Alemanha
0,31
Zâmbia
0,34
Arábia
Saudita
Nova
Zelândia
Venezuela
Jamaica
0,37
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.
!
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.
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
Gabão
Paraguai
Federação
Russa
Geórgia
Vietname
Bélgica
Nigéria
Turquemenistão
Cazaquistão
Jordânia
Os piores
0,01
0,01
0,01
Irlanda
Marrocos
Turquia
0,01
Moldávia
Bósnia e
Herzegovina
0,01
Bangladesh
0,02
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.
!
'
Em seguida apresenta-se o gráfico relativo aos 14 países da UE.
A UE
0,31
0,29
0,20
0,114 0,110
Média
Média UE
0,01
Irlanda
Bélgica
0,04 0,03
Grécia
Portugal
Espanha
Itália
Suécia
Finlândia
0,08 0,08 0,08 0,08 0,07
Dinamarca
0,10 0,10
Holanda
França
Reino
Unido
Áustria
Alemanha
0,13
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”. Seguese 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
!
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 $)
PIB/Energia utilizada ($)
2000
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:
!
Os 10 mais
7,2
4,8
Média
Sri Lanka
7,8
Portugal
7,9
Dinamarca
7,9
Irlanda
8,2
Itália
9,5
Peru
9,5
Marrocos
10,3
Colômbia
10,8
Bangladesh
11,7
Costa Rica
Namíbia
12,0
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
% do sector
% do sector
PIB – 2000
terciário no
secundário no
primário no
(milhões $)
PIB - 2000
PIB - 2000
PIB - 2000
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
!
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”:
Nigéria
Zâmbia
Trindade e
Tobago
Turquemenistão
1,6
1,4
2,2
Cazaquistão
1,4
1,9
Quénia
1,3
1,9
Azerbaijão
1,2
Federação
Russa
1,2
Ucrânia
1,1
Tanzânia
Os 10 menos
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.
!
"
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
% nas
% do sector
PIB - 2000
bem
exportações
secundário no
(milhões $)
exportado
totais - 2000
PIB – 2000
alimentos
70%
16%
9 027
Nigéria
combustíveis
100%
46%
41 085
Zâmbia
n.d.
n.d.
24%
2 911
combustíveis
65%
43%
7 312
combustíveis
81%
50%
4 404
n.d.
n.d.
38%
31 791
Federação Russa
combustíveis
51%
39%
251 106
Azerbaijão
combustíveis
85%
38%
5 267
alimentos
59%
19%
10 357
combustíveis
54%
43%
18 230
Tanzânia
Trindade e
Tobago
Turquemenistão
Ucrânia
Quénia
Cazaquistão
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
!
#
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
7,2
6,2
5,4
4,4
4,8
3,8
Média
4,4
Média UE
5,7
Finlândia
6,0
Bélgica
6,1
Suécia
6,3
França
Espanha
Portugal
Áustria
Irlanda
Dinamarca
Itália
6,4
Holanda
7,5
Reino Unido
7,9
Alemanha
7,9
Grécia
8,2
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.
!
$
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
0,602
0,284
0,239
Média
0,366
Portugal
0,368
Brasil
0,370
Finlândia
0,372
Nova
Zelândia
0,401
Alemanha
0,428
Gabão
0,444
Costa
Rica
Brunei
Venezuela
Jamaica
0,480
Áustria
0,606
Figura 2.10: Os 10 melhores do IQA
!
%
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
Desvio-padrão dos 3
simples dos 3 índices
índices parciais do IQA
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
% da área
Rácio entre a
terrestre
área protegida
coberta por e a superfície
florestas
terrestre
1
!
0,1021171
1
PIB por
unidade de
energia
utilizada
-0,0790873
-0,1056644
&
protegida e a
superfície terrestre
PIB por unidade de
energia utilizada
1
Quadro 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”?
Jordânia
Figura 2.11: Os 10 piores do IQA
!
0,092
Ucrânia
Turquemenistão
0,081
Paquistão
Tajiquistão
0,081
Singapura
0,056
0,077
Nigéria
0,053
0,076
Irão
0,051
0,072
Moldávia
0,050
Cazaquistão
Os 10 menos
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 exSoviéticas), 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
7000
6000
$ PPC
5000
4000
3000
2000
1000
Jamaica
Venezuela, RB
Kazakhstan
1999
1997
1995
1993
1991
1989
1987
1985
1983
1981
1979
1977
1975
0
Tajikistan
Figura 2.12: A evolução do PIBpc $PPC dos países extremos do ranking do IQA
!
'
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
0,262
0,239
Média
Média UE
Irlanda
Bélgica
0,166 0,150
0,138
Holanda
Dinamarca
0,205 0,195
Grécia
Reino
Unido
Espanha
França
0,246 0,234 0,231
Itália
Portugal
Suécia
Finlândia
Alemanha
Áustria
0,284 0,279
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.
!
Ranking
18
24
25
35
40
56
60
66
71
76
77
88
País
Eslováquia
Letónia
Eslovénia
Estónia
República Checa
Lituânia
Polónia
Chipre
Bulgária
Hungria
Roménia
Turquia
IQA
0,342
0,310
0,306
0,281
0,263
0,223
0,216
0,192
0,178
0,172
0,171
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 pareceunos 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)
!
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).
!
Os 10 mais desenvolvidos
0,806 0,794 0,790 0,789 0,787 0,780 0,777 0,764
0,762 0,758 0,731
Média
Portugal
Noruega
Brunei
Estados
Unidos
Suíça
Nova
Zelândia
Alemanha
Finlândia
Japão
Suécia
Áustria
0,606
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
18
65
17
32
10
36
38
Diferença de
IDHA
ordem (IDH (2000)
IDHA)
Países
Bélgica
Cazaquistão
Holanda
Singapura
Noruega
Argentina
Hungria
0,742
0,575
0,743
0,684
0,758
0,677
0,669
!
-15
-13
-12
-12
-9
-9
-9
"
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.
Ranking
Diferença de
IDHA
ordem (IDH (2000)
IDHA)
Países
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
!
#
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 encontrase 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.
Ranking
Países
IDHA
(2000)
Diferença de ordem
(IDH - IDHA)
-1
101
Etiópia
0,279
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
Bangladesh
0,404
-1
92
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
!
$
países, o peso das componentes não ambientais do IDHA é de tal forma elevado e
negativo que seria praticamente impossível apenas com melhorias ambientais classificálos 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)
10
1
Áustria
0,926
0,806
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
Grécia
0,885
0,715
-6
25
Quadro 2.13: A UE e as alterações no ranking
!
%
A UE - IDH vs IDHA
1,000
0,900
0,800
0,700
0,600
0,500
0,400
0,300
0,200
0,100
0,000
IDH
Aus
Sue
Fin
Ale
Fra
Ita
R. U.
Esp
Din
Hol
Bel
Por
Irl
Gre
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
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”.
!
&
•
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.
!
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”.
!
'
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
!
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.
!
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, baseandose 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
!
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.
!
"
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.
!
#
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
Portugal
Média
Singapore
Brunei
Canada
Australia
Luxembourg
Trinidad
and Tobago
United
States
Kuwait
Bahrain
United Arab
Emirates
35,0
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
Figura 3.1: Os 10 maiores países emissores de CO2pc em 1999
!
$
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):
Yit = Git β1 + Git β2 + Git β3 + Lit β4 + Lit β5 + Lit β6 + Xit β7 + µi + vit
2
3
2
3
“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 rightside 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:
CO 2 pc i = α + β 1 PIBpc i + β 2 PIBpc i + µ i
2
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
!
%
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
Regressão
Residual
Total
F
SQ
MQ
2 2430,883494 1215,441747 84,23570807
156 2250,932732 14,42905598
158 4681,816226
Coeficientes Erro-padrão
Stat t
valor P
Interceptar
-0,242845141 0,532261489 -0,456251571 0,648843636
0,000704771 0,000101229 6,962112851 8,77521E-11
PIBpc
-8,74088E-09 3,24616E-09 -2,692681649 0,007862656
PIBpc^2
Quadro 3.1: Sumário dos resultados da regressão através do MMQ para os dados seccionais
αˆ = −0,243 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:
dCO 2 pc = ( β 1 + 2 β 2 PIBpc)dPIBpc
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, mantendose 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
!
&
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%:
H o : β1 = β 2 = 0
H 1 : ∃β j ≠ 0, j = 1,2
Fobs = 84,24 > F 99% crítico ≅ 4,75
o que implica rejeitar Ho para um nível de significância de 1%. A regressão é
globalmente significativa.
Curva de Kuznets Ambiental 1999 - dados seccionais
35,0
Emirados Árabes Unidos
30,0
Kuwait
25,0
Trindade e Tobago
20,0
Co2 pc
y = 5E-13x3 - 4E-08x2 + 0,0011x - 1,1623
R2 = 0,5329
Bahrain
Estados Unidos
Luxemburgo
Austrália
15,0
10,0
y = -9E-09x2 + 0,0007x - 0,2428
5,0
R2 = 0,5192
Portugal
0,0
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
40.000
45.000
50.000
-5,0
PIB pc
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
!
"
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.
!
"'
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)
25,0
Austrália
Co2pc
20,0
Estados Unidos
Luxemburgo
15,0
10,0
y = -2E-09x2 + 0,0005x + 0,056
R2 = 0,7492
5,0
0,0
0
5.000
10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 45.000 50.000
PIBpc
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
2
Dados retirados do quadro 4.5 do World Development Indicators 2002.
Stat t = -1,049.
!
"
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.
Co2 pc
Média 159
Polónia
Roménia
Bulgária
Hungria
França
Eslováquia
Itália
Grécia
Reino Unido
Alemanha
República Checa
Finlândia
50.000
45.000
40.000
35.000
30.000
25.000
20.000
15.000
10.000
5.000
0
PIBpc
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
Luxemburgo
CO2pc
A nova UE
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
!
"
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:
CO2 pc
A CKA na nova UE
Luxemburgo
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
Estónia
Rep. Checa
y = 5E-09x2 + 7E-05x + 4,4402
R2 = 0,5901
Polónia
0
10.000
Portugal
20.000
30.000
40.000
50.000
PIB pc
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
!
"
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 .
Alem anha 1991-1999
11,20
y = -2E-08x 2 + 0,0004x + 8,5182
R2 = 0,8152
1991
11,00
CO2 pc
10,80
10,60
1994
1992
10,40
1996
1993
10,20
1995
10,00
1997
9,80
9,60
18.000
1998
1999
19.000
20.000
21.000
22.000
23.000
24.000
25.000
PIB pc
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.
!
""
EUA 1975-1999
21,500
y = 1E-08x2 - 0,0004x + 23,297
R2 = 0,3448
21,000
CO2pc
20,500
20,000
1975
19,500
1999
19,000
18,500
1983
18,000
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
PIBpc
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.
!
"#
Luxem burgo 1975-1999
35
30
CO2pc
25
20
15
10
y = 4E-10x 2 - 0,0003x + 30,422
R2 = 0,466
5
0
5.000
15.000
25.000
35.000
45.000
PIBpc
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%.
!
"$
Áustria 1975-1999
y = 6E-09x 2 - 0,0002x + 8,643
R2 = 0,3032
CO2pc
8,2
8,0
7,8
7,6
7,4
7,2
7,0
6,8
6,6
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
PIBpc
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.
!
"%
Gabão 1975-1999
12,0
y = -7E-07x 2 + 0,005x - 0,1553
R2 = 0,7217
CO2pc
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
3.000
3.500
4.000
4.500
5.000
5.500
6.000
6.500
7.000
PIBpc
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:
CO2pc
Jam aica 1975-1999
5,0
4,5
4,0
3,5
3,0
2,5
2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
1.000
y = 1E-06x 2 - 0,0069x + 11,6
R2 = 0,5575
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
PIBpc
Figura 3.11: CKA na Jamaica
!
"&
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
7,5
7,0
Co2pc
6,5
6,0
5,5
y = 3E-09x 2 - 3E-05x + 6,2555
R2 = 0,7626
5,0
4,5
4,0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
PIBpc
Figura 3.12: A CKA na Itália
!
#
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.
CO2pc
Austrália 1975-1999
19
18
17
16
15
14
13
12
11
10
5.000
y = 6E-09x2 + 9E-05x + 11,964
R 2 = 0,9414
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
PIBpc
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 Uinvertido.
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.
!
#'
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.
!
#
Portugal 1975-1999
7,0
1999
CO2 pc ton mt
6,0
5,0
4,0
3,0
2,0
2
y = 8E-09x + 0,0001x + 1,6631
2
R = 0,968
1975
1,0
0,0
2.000
4.000
6.000
8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 18.000 20.000
PIB pc PPC
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).
!
#
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.
!
#
A nova UE
0,35
y = -2E-10x2 + 9E-06x + 0,0365
R2 = 0,0332
0,30
RAPST
0,25
Alemanha
Áustria
Eslováquia
Reino Unido
0,20
0,15
0,10
0,05
Portugal
Bélgica
Irlanda
0,00
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
PIBpc
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
!
#"
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.
!
##
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.
crescimento
económico
(PIBpc)
educação
(escolaridade)
desenvolvimento
sustentável
ambiente
saúde
(longevidade)
Figura 4.1: O círculo do desenvolvimento sustentável
!
#$
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
Tax Distortions, Colecção “New Horizons in Environmental Economics”, Wallace E.
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;
!
#%
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
!
#&
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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