UM ESTUDO ECONOMÉTRICO-ESPACIAL SOBRE O PROCESSO DE
ABRANGÊNCIA GEOGRÁFICA DE CLUSTERS INDUSTRIAIS CATARINENSES
POR MEIO DO CONSUMO INDUSTRIAL DE ENERGIA ELÉTRICA NO PERÍODO
ENTRE OS ANOS 2000 E 2012
Daniel Augusto de Souza
Universidade do Estado de Santa Catarina
[email protected]
Adriano de Amarante
Universidade do Estado de Santa Catarina
[email protected]
Fernando Pozzobon
Universidade do Estado de Santa Catarina
[email protected]
Ana Paula Menezes Pereira
Universidade do Estado de Santa Catarina
[email protected]
Área Temática: Temas Especiais
RESUMO
O estado de Santa Catarina apresenta diversos arranjos espaciais das atividades econômicas,
em especial as de cunho industrial, onde a especialização em segmentos produtivos é
marcantemente regionalizada. Este artigo tem como objetivo principal identificar a
localização espacial dos clusters produtivos de Santa Catarina por meio do consumo de
energia elétrica industrial (proxy). O estudo partiu da seguinte pergunta de pesquisa: Como se
configuram espacialmente os clusters produtivos de Santa Carina utilizando o consumo de
energia elétrica como proxy da produção setorial? Nesse estudo pretende-se preencher uma
lacuna que é o grau de precisão das localizações espaciais dos clusters produtivos
catarinenses, uma vez que já se tem uma estimativa de onde estão localizados. Quanto aos
seus objetivos a pesquisa se classifica como descritiva. Para a coleta dos dados foi utilizado o
recurso da documentação indireta. Os dados coletados advieram de uma amostra por
acessibilidade, ou seja, de acordo com a disponibilidade das informações procuradas. O
período de abrangência foi do ano de 2000 a 2012. Para operacionalizar os cálculos e a
representação econométrico-espacial foi utilizado o software GeoDA. O resultado principal
foi o mapeamento de 29 clusters produtivos, por meio da proxy consumo de energia elétrica
industrial. Nesse mapeamento, identificaram-se clusters em expansão, tais como Extração de
Petróleo e Serviços, Fabricação de Produtos Têxteis e Confecção de Artigos do Vestuário e
Acessórios. Por outro lado, setores como Fabricação de Produtos do Fumo, Edição, Impressão
e Reprodução de Gravações, e, Fabricação e Montagem Veículos Automotores, Reboques e
Carrocerias experimentaram uma redução no tamanho e abrangência do cluster.
Palavras-chave:
Econometria espacial, Clusters, Consumo de energia elétrica industrial.
1 INTRODUÇÃO
O estado de Santa Catarina se caracteriza por um peculiar arranjo espacial da atividade
industrial, onde a especialização em segmentos produtivos é marcantemente regionalizada.
Segundo FIESC (2010, p. 12), A diversificação existente em aspectos climáticos, geográficos,
étnicos e culturais reflete-se, de muitas maneiras, na economia de Santa Catarina.
Apesar de a diversificação industrial ser muitas vezes encarada como um aspecto
positivo, e aqui não se discorda dessa percepção, por outro lado, percebe-se que a riqueza
gerada não está distribuída de maneira uniforme. Esta distribuição da atividade industrial,
segundo Siebert (2011, p. 17) gera um impacto sobre a geração e concentração de empregos:
A espacialização dos dados de empregos por setor econômico na base cartográfica
de Santa Catarina revelou maior concentração de empregos, tanto secundários
quanto terciários, no arco que interliga Joinville, Blumenau e Florianópolis. Já os
empregos industriais estão concentrados no arco que se estende entre Brusque,
Blumenau, Jaraguá do Sul, São Bento do Sul e Joinville.
Outro aspecto interessante a se abordar, diz respeito às diversas abordagens que se
pode encontrar quanto o tema em pauta é a distribuição espacial da indústria. Siebert (2011)
identifica seis diferentes classificações da distribuição espacial da produção catarinense.
Nesse artigo pretende-se contribuir com mais uma.
Em suma, o problema estudado nesse artigo pode ser visto por diversos vieses. O
primeiro pode ser o do investidor, o qual não tem acesso à informação precisa do grau de
concentração das diversas indústrias do estado. A pergunta que o empresário investidor se faz,
é: qual localização industrial traria mais benefício causado pela especialização ali encontrada?
O segundo viés, diz respeito ao grau de eficácia de ações governamentais quanto se
trata de incentivar determinado setor produtivo. Nesse caso, onde os investimentos
governamentais teriam maior efeito multiplicador?
O terceiro aspecto a ser considerado diz respeito aos investimentos na formação de
mão de obra especializada. Um exemplo de questionamento a ser feito é: em quais regiões um
investimento em treinamento para formar pessoas com determinada especialidade teria mais
efeito sobre a indústria?
Nesse artigo, partiu-se da premissa que um conhecimento mais apurado do arranjo
espacial das concentrações industriais permite que se responda mais adequadamente as
perguntas elaboradas acima.
Sabe-se que os dados do consumo de energia elétrica podem mapear os pontos onde se
utiliza tal insumo na produção de bens e serviços. A concessionária de distribuição de energia
com maior grau de abrangência do estado é a Celesc. Os bancos de dados da referida empresa
são bastante detalhados e contém os registros de consumo por tipo de atividade econômica
bem como a sua localização espacial.
Tendo em vista o problema descrito, formulou-se a seguinte pergunta de pesquisa:
Como se configuram espacialmente os clusters produtivos de Santa Carina utilizando o
consumo de energia elétrica como proxy da produção setorial?
Hipótese:
O consumo de energia elétrica por parte das indústrias catarinenses permite localizar
espacialmente a formação de clusters produtivos nas diversas regiões do estado.
1.1 Justificativa:
O conhecimento da estrutura espacial produtiva permite ao Estado a formulação de
políticas públicas com maior grau de eficácia, se considerarmos que as atividades econômicas
não se encontram distribuídas de maneira uniforme pela área de Santa Catarina.
Este artigo pretende preencher uma lacuna que é o grau de precisão das localizações
espaciais dos clusters produtivos catarinenses, uma vez que já se tem uma estimativa de onde
estão localizados. Além do mais, com o aprimoramento da metodologia, será possível no
futuro estabelecer a linha temporal de evolução espacial dos clusters.
Enfim, espera-se que toda a sociedade catarinense se beneficie desse estudo. Porém,
identificam-se os seguintes usuários mais identificados com os resultados desse artigo:
a. Governo: por meio de instrumento auxiliar no planejamento de políticas industriais.
b. Investidores: futuros empreendimentos podem se beneficiar de um melhor
entendimento da dinâmica das relações industriais espaciais.
c. Distribuidora de energia (concessionária): atualmente a principal distribuidora de
energia de Santa Catarina, a CELESC – Centrais Elétricas de Santa Catarina, pode se
valer desse conhecimento para planejar seus investimentos a fim de maximizar o seu
resultado financeiro, por meio de investimentos direcionados para consumidores
industriais mais dinâmicos.
1.2 Objetivos:
1.2.1 Geral
Localizar espacialmente os clusters produtivos de Santa Catarina por meio da proxy
consumo industrial de energia elétrica.
1.2.2 Específicos
a) Identificar espacialmente o consumo de energia elétrica (proxy da produção
industrial) por setor de atividade produtiva em Santa Catarina;
b) Calcular a correlação espacial de um conjunto de indústrias de Santa Catarina.
c) Segmentar espacialmente os clusters por atividade produtiva.
2 REVISÃO TEÓRICA
Este tópico está dividido em duas partes principais. A primeira faz um panorama da
economia catarinense e um apanhado de estudos que aborda o tema dos aglomerados
produtivos. A segunda parte trata do método da econometria espacial e o arcabouço teórico de
base para este trabalho.
Panorama da Economia catarinense
Nas estatísticas do IBGE, Santa Catarina apresentou um PIB aproximado de R$129,8
Bilhões, e uma renda percapita de R$ 21.2414,53. Segundo Cario et al. (2008, p. 26), “o
estado de Santa Catarina possui 95.442 km2 de área, que corresponde, aproximadamente, à
superfície de Portugal, [...]” e, segundo o mesmo autor, uma população equivalente à
população do Paraguai. A produção se distribui conforme o gráfico 01:
PRIMÁRIO
32,8%
59,0%
SECUNDÁRIO
TERCIÁRIO
8,2%
Gráfico 01: Composição do Produto Interno Bruto de Santa Catarina em 2011.
Fonte: IBGE-CIDADES (2012)
O estado apresenta diversificação produtiva cuja característica marcante é a forte
presença de concentração espacial entre os diversos setores, conforme afirma a FIESC em seu
anuário Santa Catarina em Dados:
A economia industrial de Santa Catarina é caracterizada pela concentração em
diversos polos, o que confere ao estado padrões de desenvolvimento equilibrado
entre suas regiões: cerâmico, carvão, vestuário e descartáveis plásticos no Sul;
alimentar e móveis no Oeste; têxtil, vestuário, naval e cristal no Vale do Itajaí;
metalurgia, máquinas e equipamentos, material elétrico, autopeças, plástico,
confecções e mobiliário no Norte; madeireiro na região Serrana e tecnológico na
Capital. Embora haja essa concentração por região, muitos municípios estão
desenvolvendo vocações diferenciadas, fortalecendo vários segmentos de atividade.
A indústria de base tecnológica além de estar presente na Grande Florianópolis
também se destaca em Blumenau, Chapecó, Criciúma e Joinville. (FIESC, 2012, p.
11)
A tabela 01 permite vislumbrar a composição do PIB catarinense:
Categoria
Valor em R$
Participação %
Produto Interno Bruto
129.806
100,00%
Impostos, Líquidos de Subsídios, Sobre Produtos
16.474
12,69%
Total do Valor Adicionado Bruto
113.332
87,31%
Indústria de Transformação
25.285
19,48%
Comércio e Serviços de Manutenção e Reparação
18.926
14,58%
12.968
9,99%
Atividades Imobiliárias e Aluguéis
9.773
7,53%
Agricultura, Silvicultura e Exploração Florestal
6.230
4,80%
Administração, Saúde e Educação Públicas e Seguridade
Social
Construção Civil
5.948
4,58%
5.590
4,31%
5.243
4,04%
5.093
3,92%
Serviços Prestados às Empresas
4.143
3,19%
Serviços de Informação
3.089
2,38%
Pecuária e Pesca
3.012
2,32%
Saúde e Educação Mercantis
2.388
1,84%
Serviços Prestados às Famílias e Associativas
2.309
1,78%
Serviços de Alojamento e Alimentação
1.866
1,44%
Serviços Domésticos
1.078
0,83%
391
0,30%
Produção e Distribuição de Eletricidade, Gás, Água, Esgoto
e Limpeza Urbana
Transportes, Armazenagem e Correio
Intermediação Financeira, Seguros e Previdência Compl. e
Serv. Relacionados
Indústria Extrativa
Tabela 01: Dados econômicos de Santa Catarina (2009)
Fonte: IBGE-CIDADES (2012)
Os dados foram segmentados em três grupos o primeiro é o total do PIB catarinense. O
segundo grupo decompõe o PIB em tributos (Impostos, Líquidos de Subsídios, Sobre
Produtos) e Valor Adicionado Bruto (VAB). O terceiro agrupamento descreve o PIB por setor
produtivo, o qual, nada mais é do que a desagregação do VAB.
A diversificação das atividades industriais pode ser visualizada na figura 01:
Figura 01: Diversidade industrial de Santa Catarina
Fonte: adaptada de FIESC, 2012.
Alinhado com o mapa da FIESC, o SEBRAE-SC configurou sua percepção da divisão
espacial da atividade econômica catarinense conforme a Figura 02.
Figura 02: Subdivisão por Mesorregiões
Fonte: Relatório Estadual SEBRAE/SC, Santa Catarina em números, 2010, p. 11.
Como se percebe as regiões são caracterizadas por potencialidades econômicas
diversas, as quais apresentam seis grandes complexos produtivos marcados sobre as regiões:
sul, litoral, Vale do Itajaí, Planalto, Nordeste, Norte e oeste.
No próximo tópico será abordada a fundamentação da metodologia para a
identificação espacial dos clusters catarinenses
Econometria espacial
A caracterização de clusters tem sido um elemento importante na orientação do
desenvolvimento regional. O primeiro trabalho de observação desse fenômeno foi descrito
pelo economista Alfred Marshall ao examinar as concentrações industriais na Inglaterra
durante o séc. XIX.
Marshall observou que a supervalorização de terrenos próximos à região central das
cidades realocava as indústrias nascentes nas regiões periféricas, possibilitando a criação de
uma rede interativa de indústrias que orientavam a produção tanto para o abastecimento
interno, quando externo. Marshall denominou essa formação de “Distrito Industrial”, sendo as
consequências desse processo descrita da seguinte forma:
[...] acabam por surgir nas proximidades desse local, atividades subsidiárias que
fornecem a indústria principal, instrumentos e matérias-primas, organizam seu
comércio e por muitos meios lhe proporcionam economia de material.
(MARSHALL, 1982, p. 234)1.
Marshall (1982, p.229) observou que a eficiência desses distritos era oriunda de
“economias internas” e “economias externas”. A primeira, segundo ele, dependia dos recursos
próprios das empresas bem como sua organização e eficiência administrativa, portanto a
economia interna implicava em uma boa gestão de custos e no incremento de sua
produtividade marginal.
Já as economias externas, segundo o próprio autor, [...] podem ser conseguidas através
da concentração de muitas pequenas empresas similares em determinadas localidades, ou seja, como
se diz comumente, pela localização da indústria [...]. (Marshall, 1982, p.229).
O fator locacional, segundo o autor, é determinado pelas disponibilidades físicas do
local, tal como a natureza do solo, a existência de minas e de pedreiras nas proximidades, ou o
fácil acesso por terra ou mar.
1
Foram utilizadas duas edições diferentes desta obra, pois a edição mais antiga apresenta conteúdo adicional em
relação a mais nova.
O arranjo institucional também foi importante, neste caso, a corte inglesa teve papel
decisivo na formação desses distritos, para Marshall (1982, p. 232):
O rico contingente lá reunido dá lugar a uma procura para as mercadorias de uma
qualidade excepcionalmente alta, e isso atrai operários especializados, vindos de
longe, ao mesmo tempo em que educa os trabalhadores locais.
De maneira geral, Marshall (1982) argumentava que o aumento da produção, e por
consequência, o aumento das economias internas das chamadas empresas representativas,
seria capaz de aumentar as economias externas da rede na qual está inserida, alavancando
economias de escala do setor industrial.
Dos estudos de Marshall (1982) derivou-se o conceito clássico de Cluster, o qual é
explicado por Dacol e Cabete (2008, p. 03):
[...] os clusters representariam um conceito mais abrangente, envolvendo todo tipo
de aglomeração de atividades geograficamente concentradas e setorialmente
especializadas – não importando o tamanho das unidades produtivas, nem a natureza
da atividade econômica desenvolvida, podendo ser da indústria de transformação, do
setor de serviços e até da agricultura.
A identificação espacial pode se dar por meio de uma simples localização visual da
produção nos mapas disponíveis ou por métodos estatísticos-econométricos. Segundo
Carvalho e Albuquerque (2010, p. 07):
Nas últimas décadas, um conjunto cada vez maior de ferramentas analíticas para
tratamento de dados espaciais tem surgido na literatura especializada. Estas
ferramentas têm auxiliado pesquisadores em diferentes campos da ciência a lidar
com a crescente disponibilidade de bases de dados georreferenciados.
A vantagem dos métodos econométricos se dá pelo estabelecimento de graus de
autocorrelação espacial. Nesse caso, a identificação de um cluster se torna mais clara do que a
mera observação dos endereços da produção. Adicionalmente, caso os dados sejam coletados
com relevante periodicidade e fidedignidade, é possível estabelecer outros diagnósticos
interessantes, por exemplo, a identificação de municípios indutores de crescimento regional,
bem como o efeito multiplicador que este proporciona.
A estatística ou índice de Moran é uma forma de se estabelecer a relação espacial entre
os diversos elementos de uma região geográfica. Segundo Martinho (2005, p. 198), índice de
Moran é calculado pela fórmula (1) descrita abaixo:
(1)
Onde,
n: Número de municípios da amostra
S: Escalar constante dado pela soma de todas as distâncias entre os municípios
wi e wj: são os pesos econômicos dos municípios i e j (variável ligada à produção)
xi e xj são as taxas de crescimento observadas nas localidades i e j (com média = u).
u: média dos pesos
A estatística de Moran Local (Ii) – LISA - Local Indicator of Spatial Association, é um
recurso que pode ser utilizado para determinar a autocorrelação espacial local. A mesma é
calculada pela seguinte equação (2):
(2)
Onde:
wi e wj: são os pesos econômicos dos municípios i e j (variável ligada à produção)
xi e xj: são as taxas de crescimento observadas nas localidades i e j (com média = u).
A interpretação dos resultados obtidos pelo I de Moran, tanto global quanto local, é
explicada por Monasterio e Ávila (2004), segundo os quais, o indicador em questão pode
oscilar entre (+1) e (-1). Um I de Moran próximo de (+1) indica que aquela região do mapa é
cercada por vizinhos semelhantes (ex.: o município X apresenta produção alta do bem A, e
este é vizinho do município Y, o qual também é caracterizado como grande produtor do bem
A). O raciocínio quanto à semelhança de produção é inverso quando o I de Moran é negativo.
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Este artigo, quanto aos seus objetivos é classificado como descritivo, o qual, segundo
Gil (2010) procura descrever as principais características de uma dada população ou de um
fenômeno específico. Carvalho e Albuquerque (2010, p. 08), expressam mais proximamente o
perfil descritivo desse artigo:
Em geral, os artigos que utilizam a abordagem descritiva se iniciam com uma
discussão da teoria econômica, que pode estar ou não embasada em modelos
matematicamente fundamentados. A partir de regressões e outros indicadores
estatísticos, os autores buscam encontrar evidências nas relações entre as variáveis
que possam corroborar uma determinada teoria (possivelmente, em detrimento de
teorias alternativas).
Em relação ao delineamento da pesquisa realizada no presente estudo, definiu-se que
esta se classifica como um levantamento. Segundo Vergara (2009), este tipo de delineamento
de pesquisa caracteriza-se pela coleta de informações do objeto de pesquisa para conhecer seu
padrão de comportamento. Este objeto pode ser uma pessoa ou um grupamento (organização).
No caso do presente artigo o objeto são os clusters produtivos catarinenses. E o que se
pretende entender é como eles se localizam espacialmente.
Para a coleta dos dados, será utilizado o recurso da documentação indireta, a qual
consiste no estudo e apreciação de materiais explicativos elaborados por terceiros, os quais,
especificamente para este artigo, se manifestam por meio de planilhas de dados de consumo
industrial por setor produzido pela Celesc S.A.. De acordo com (LAKATOS; MARCONI,
2010), a coleta de dados de documentação indireta explicita informações de fontes de caráter
primário.
Os dados coletados advieram de uma amostra por acessibilidade, ou seja, de acordo
com a disponibilidade das informações procuradas. As informações disponíveis até o
momento remontam de 2000 até 2012. A análise dos dados se deu em conformidade com a
definição elaborada por Pinheiro et al (2009, p.02):
Identificar comportamentos médios, comportamentos discrepantes, comparar
comportamentos, investigar a interdependência entre variáveis, revelar tendências
etc.
A partir de uma massa de dados, e com o auxílio dos recursos computacionais,
separar o que é essencial (estrutura) do que é eventual (ruído).
Resumir, de forma eficiente, a informação contida nos dados e assim permitir que,
através desse conhecimento, as decisões sejam tomadas de forma mais consciente.
Considerando que a presente proposta de pesquisa tem caráter quantitativo, está em
linha com a definição de análise dos dados proposta por Pinheiro (2009) e, que possui perfil
descritivo conforme Carvalho e Albuquerque (2010), o tratamento dos dados será
econométrico e estatístico. Para operacionalizar os cálculos e a representação econométricoespacial será utilizado o software GeoDA.
Uma possível limitação desse estudo diz respeito à desigual distribuição dos
investimentos em tecnologia, os quais podem distorcer a interpretação dos dados em relação à
hipótese de que o consumo de energia elétrica industrial revela a posição geográfica dos
clusters produtivos.
4 APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Os dados utilizados nesse artigo foram categorizados em classes de consumo industrial
de energia elétrica das Centrais de Energia Elétrica de Santa Catarina S.A. - Celesc, as quais
constam no quadro 01:
ATIVIDADE
Diagnóstico
Extração de Carvão Mineral
Extração de Petróleo e Serviços Correlatos
Extração de Minerais Metálicos
Estável
Ampliou
Estável
Extração de Minerais Não-Metálicos
Ampliou
Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas
Fabricação de Produtos do Fumo
Estável
Diminuiu
Fabricação de Produtos Têxteis
Ampliou
Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios
Ampliou
Preparação de Couros e Art. Couro, Art. Viagem e Calçados
Ampliou
Fabricação de Produtos de Madeira
Fabricação de Celulose, Papel e Produção de Papel
Ampliou
Estável
Edição, Impressão e Reprodução de Gravações
Diminuiu
Fabricação de Produtos Químicos
Estável
Fabricação de Artigos de Borracha e Plástico
Ampliou
Fabricação de Produtos de Minerais Não-Metálicos
Estável
Metalúrgica Básica
Fabricação de Produtos de Metal, Exclusive Máquinas e Equipamentos
Fabricação de Máquinas e Equipamentos
Estável
Estável
Estável
Fabricação de Máq. Para Escritório e Equipamentos de Informática
Estável
Fabricação de Máquinas, Aparelhos e Materiais Elétricos
Fabricação de Material Eletrônico e de Aparelhos e Equipamentos de
Comunicação
Estável
Estável
Principal
localização no
Estado
Sul
Nordeste
Nordeste
Nordeste/Vale do
Itajaí
Oeste
Nordeste/Norte
Nordeste/Vale do
Itajaí
Nordeste/Vale do
Itajaí
Leste/Grande
Florianópolis
Norte/Planalto
Norte/Planalto
Nordeste/Vale do
Itajaí
Nordeste/Sul
Nordeste/Vale do
Itajaí
Planalto/Grande
Florianópolis
Nordeste/Planalto
Nordeste
Nordeste
Nordeste/Grande
Florianópolis
Nordeste
Grande
Florianópolis
Fabricação de Equipamentos de Instrumentos Médico Hospitalar,
Instrumentos de Precisão e Óticos, Equipamentos para Automação
Industrial, Cronômetros e Relógios
Fabricação e Montagem Veículos Automotores, Reboques e Carrocerias
Fabricação de Outros Equipamentos de Transporte
Estável
Nordeste/Vale do
Itajaí
Diminuiu
Estável
Nordeste
Vale do Itajaí
Nordeste/Vale do
Fabricação de Móveis e Industrias Diversas
Estável
Itajaí
Planalto/Grande
Reciclagem
Ampliou
Florianópolis
Eletricidade, Gás e Água Quente
Estável
Planalto
Captação, Tratamento e Distribuição de Água
Estável
Todo o Estado
Nordeste/Grande
Construção
Estável
Florianópolis
Quadro 01: Diagnóstico e identificação dos clusters de consumidores industriais de energia elétrica
Fonte: dados primários.
A Celesc divide seus clientes em 16 Agências regionais: Florianópolis, Joinville,
Lages, Blumenau, Videira, Concordia, Jaraguá do Sul, Joaçaba, Criciúma, São Miguel
d’Oeste, Rio do Sul, Tubarão, Mafra, São Bento do Sul, Itajaí, Chapecó. Essas Agências
regionais distribuem energia elétrica para todos os municípios de Santa Catarina.
Foram registradas 29 categorias de consumo industrial de energia elétrica, todas foram
mapeadas por meio da autocorrelação espacial e o resultado geral está exposto no Anexo 01.
Ao se analisar os dados, podem ser destacadas as seguintes cidades-polo: Brusque, Blumenau,
Jaraguá do Sul, São Bento do Sul e Joinville. Em diversas atividades industriais tais cidades-polo são
as mais frequentes.
Os setores que apresentaram aumento do número de municípios pertencentes ao
cluster foram: Extração de Petróleo e Serviços Correlatos, Extração de Minerais NãoMetálicos, Fabricação de Produtos Têxteis, Confecção de Artigos do Vestuário e Acessórios,
Preparação de Couros e Art. Couro, Art. Viagem e Calçados, Fabricação de Produtos de
Madeira, Fabricação de Artigos de Borracha e Plástico e, Reciclagem. Essas atividades
espalharam-se, predominantemente, nas regiões Nordeste e Vale do Itajaí.
Apenas três setores sofreram redução de tamanho: Fabricação de Produtos do Fumo,
Edição, Impressão e Reprodução de Gravações, e, Fabricação e Montagem Veículos
Automotores, Reboques e Carrocerias. Nos mapas referentes a estes clusters, o que se percebe
é a diminuição das relações Alto-Alto (municípios com alta produção que apresentam também
alta correlação espacial – LISA com municípios de alta produção) e predominância da relação
baixo-baixo (municípios com baixa produção que apresentam também alta correlação espacial
– LISA com municípios de baixa produção). Isso indica que o cluster está se “dissolvendo” ao
longo do tempo.
A maioria dos clusters permaneceram estáveis, tais como: Extração de Carvão
Mineral, Extração de Minerais Metálicos, Fabricação de Produtos Alimentícios e Bebidas,
Fabricação de Celulose, Papel e Produção de Papel, Fabricação de Produtos Químicos,
Fabricação de Produtos de Minerais Não-Metálicos, Metalúrgica Básica, Fabricação de
Produtos de Metal, Exclusive Máquinas e Equipamentos, Fabricação de Máquinas e
Equipamentos, Fabricação de Máq. Para Escritório e Equipamentos de Informática,
Fabricação de Máquinas, Aparelhos e Materiais Elétricos, Fabricação de Material Eletrônico e
de Aparelhos e Equipamentos de Comunicação, Fabricação de Equipamentos de Instrumentos
Médico Hospitalar, Instrumentos de Precisão e Óticos, Equipamentos para Automação
Industrial, Cronômetros e Relógios,
Fabricação de Outros Equipamentos de Transporte,
Fabricação de Móveis e Industrias Diversas, Eletricidade, Gás e Água Quente, Captação,
Tratamento e Distribuição de Água e, Construção.
Dentre todas as atividades industriais, a extração de carvão mineral e Tratamento e
Distribuição de Água foram as que apresentaram as menores mudanças em relação ao
mapeamento dos municípios. Em outro extremo, a Fabricação de Produtos de Minerais NãoMetálicos, apesar de estável em número de municípios, percebeu-se maior modificação de
cidades produtoras.
5 CONCLUSÕES
O principal resultado desse artigo foi o mapeamento da evolução dos clusters de consumo
industrial de energia elétrica. O produto final está exposto no Anexo 01. Com base nos dados
coletados, por meio de uma série histórica georreferenciada de consumo de energia elétrica para uso
industrial, foi possível identificar como evoluíram os clusters, e até mesmo verificar, em alguns casos
uma mudança de eixo da produção.
Outro resultado foi o cálculo do valor da correlação espacial por tipo de atividade econômica,
nesse caso, por meio do LISA, Local Indicator of Spatial Association. Essa correlação espacial dá
forma aos mapas elaborados para este artigo.
A segmentação espacial dos clusters indicou, em alguns casos, a mobilidade da indústria entre
diferentes municípios ou regiões do Estado de Santa Catarina, ao longo do tempo, entre os anos de
2000 e 2012.
Ao se visualizar a evolução/mobilidade dos clusters, percebe-se a importância desse
estudo. Tanto o poder público quanto os investidores podem utilizar essas informações para
decisões governamentais ou de investimentos (tanto o governo quanto os investidores), os
quais se beneficiam da proximidade de atividades de apoio ou logísticas específicas de cada
indústria, características normalmente encontradas em clusters.
Como sugestão para estudos futuros, a metodologia empregada permitirá encontrar a
elasticidade-PIB entre o crescimento das regiões com maior dinâmica sobre as regiões mais
“dependentes” economicamente.
REFERÊNCIAS
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competitiva. Blumenau: Nova Letra, 2008.
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APÊNDICE 01: MAPEAMENTO DOS CLUSTERS DE CONSUMO INDUSTRIAL DE
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