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Previous issue date: 2009-12-16 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O desmatamento das florestas tropicais é um elemento importante na questão das mudanças climáticas. No Brasil, o desmatamento provocado por focos de calor torna o país um grande emissor mundial de dióxido de carbono, um dos gases causadores do efeito estufa. Há a preocupação de que, com o avanço do desenvolvimento, a pressão sobre as florestas tropicais aumente. Dentro deste contexto, esse trabalho investigou a hipótese da Curva de Kuznets Ambiental (CKA) para a região da Amazônia Legal, isto é, se existe uma relação na forma de “U” invertido entre um índice de degradação ambiental (área desmatada anual) e o crescimento econômico (indicado pelo PIB per capita), em nível municipal, no período 20012006, utilizando um modelo para dados em painel com dependência espacial. Variáveis explicativas adicionais foram incluídas, tais como: rebanho bovino, culturas agrícolas (soja e cana-de-açúcar), extração vegetal e silvicultura, densidade populacional, crédito rural e área de floresta pré-existente. Devido ao histórico de ocupação, extensão da área e características geográficas, existe a indicação de diferenças intrarregionais importantes. A heterogeneidade espacial do parâmetros foi tratada em conjuntos de modelos com regimes espaciais distintos (macrozonas e estados). A heterogeneidade espacial extrema foi tratada pela estimação de regressões ponderadas geograficamente (RPG). Os resultados da Análise Exploratória de Dados Espaciais sugerem a existência de “clusters” em um padrão Alto-Alto (municípios com altos valores de desmatamento próximos a municípios com desmatamento também elevado) na região do Arco do Povoamento Adensado e Amazônia Central. Os resultados econométricos indicam a presença de efeitos não-observados, sendo mais adequada a estimação por efeitos fixos. O modelo global que melhor se ajusta aos dados é o modelo de erro espacial com transbordamentos espaciais; para este, foi verificada a relação da CKA na forma de “N” invertido, indicando que a área desmatada anual é maior para baixos níveis de PIB per capita, sendo decrescente à medida que o PIB aumenta, depois volta a crescer, e para níveis de renda mais elevados, torna-se decrescente. As variáveis relacionadas ao rebanho bovino, crédito rural e a existência de floresta anterior são consideradas significativas em 5%. Para os diferentes regimes espaciais, os seguintes resultados são encontrados: a) no conjunto de modelos para as três macrozonas (Amazônia Ocidental, Amazônia Central e Arco do Povoamento Adensado), a CKA não é verificada em nenhuma de suas formas; b) no conjunto de modelos que considera um regime espacial para cada estado, a hipótese da CKA é verificada na forma de “U” invertido para Mato Grosso, e na forma de “U” para o estado do Pará e monotônica crescente para o Maranhão; nos demais estados, a hipótese da CKA não é verificada. No nível extremo de heterogeneidade espacial, a estimação por regressões ponderadas geograficamente resulta em parâmetros calculados para cada município, sendo possível representar em mapa as diferentes formas encontradas para a CKA, concentradas nas porções central e nordeste da Amazônia. Os resultados mostram diferentes relações entre desmatamento e PIB per capita municipal, assim como diferentes relações do desmatamento com as demais variáveis explicativas, revelando a heterogeneidade do espaço amazônico. / The tropical deforestation is a main issue on the global climate change discussion. In Brazil, the deforestation caused by hot spots is responsible for large emissions of carbon dioxide, a greenhouse gas. There is always a concern about the increasing pressure over the forest as development advances. Within this context, this work aims to investigate the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis applied to Legal Amazon region: whether there is an inverted “U” relationship between an environmental degradation index (annually deforested area) and economic growth (GDP per capita) at municipal level from 2001 to 2006, using a panel data model with spatial dependence. Some other variables mentioned in the literature were considered to explain deforestation: cattle size, soybean and sugar cane crops, vegetal extraction and forestry products, population density, rural credit, and previous forest area. Additionally, there can be important intra-regional differences due to occupation history, large area and geographical aspects. The spatial heterogeneity of coefficients was considered by studying spatial regimes into two sets (macro-regions and states). The extreme coefficients spatial heterogeneity was considered by estimating the model using geographically weighted regressions (GWR). The Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) shows the presence of clusters in a High-High pattern (municipalities with high deforestation values near municipalities with high values for the deforested area also) in the Densely Populated Arch and Central Amazon. The econometric results reveal the presence of unobserved effects, being the fixed effects estimate the most appropriate one. The global model (considering the whole region) that fits the data well is the spatial error model with spillovers; for this model, the EKC relationship appears to have an inverted “N” shape, so the annual deforested area is higher for lower incomes, it decreases when GDP per capita increases, then it goes back to increase, and for higher income levels it decreases again. The variables related to cattle size, rural credit and previous forest area seems to affect the deforested area. When the spatial heterogeneity is considered by means of different spatial regimes, the following results are found: a) for the three macro-regions set of models (Occidental Amazon, Central Amazon and Densely Populated Arch), none of the shapes for the EKC relationship is verified; b) for the nine states set of models, the EKC hypothesis is found in an inverted “U” shape for Mato Grosso state, a “U” shape for Pará state and increasingly monotonic shape for Maranhão state, whereas for the other states the EKC is not found. For the extreme level of spatial heterogeneity, the geographically weighted regressions show local coefficients: it was possible to map the different shapes for EKC found mainly in central and northeastern portions of Amazon. The results show different local relationships between deforestation and GDP per capita at municipal level, and also different local relationships between deforestation and the additional variables.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3955 |
| Date | 16 December 2009 |
| Creators | Oliveira, Rejane Corrêa de |
| Contributors | Almeida, Eduardo Simões de, Féres, José Gustavo, Resende Filho, Moisés de Andrade |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Economia, UFJF, Brasil, Faculdade de Economia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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