O quociente locacional pode representar um instrumento importante para identificação de setores exportadores (ou básicos) de uma determinada localidade fornecendo, portanto, perspectivas de crescimento econômico a partir do efeito multiplicador doméstico.
Com a finalidade de apresentar um quadro geral das localidades do Brasil, no presente trabalho foram levantados os dados de empregos formais no Brasil entre os períodos de 2006 à 2018, a partir da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS). Ressalta-se que, inicialmente, foi levantado o número de empregos em cada estado para cada classe de atividade, tomando por base a Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE 2.0). Contudo, tratou-se os dados de modo a reclassificar os dados de acordo com os 68 setores da classificação do Sistema de Contas Nacionais (SCN).
Cumpre ressaltar que, como limitação do presente trabalho, não foram utilizados microdados para importação dos dados da RAIS. Sob uma perspectiva prática, isso significa que não é possível atribuir uma correspondência exata de algumas atividades da CNAE em relação ao Sistema de Contas Nacionais, por exemplo, em alguns casos, não foi possível atribuir a atividade CNAE à educação pública ou à educação privada (o mesmo para o caso da saúde). Para conter essa limitação, adotou-se como prática a relação regime CLT para o setor privado e regime estatutário para o setor público.
A partir dos supracitados dados importados, foram mensurados os quocientes locacionais. Os resultados consolidados são apresentados no gráfico abaixo. Para iniciar a análise gráfica deve-se utilizar cada um dos filtros de referência de emprego (exportador ou local) de setor econômico (como visto, de acordo com o SCN) e o período a ser analisado (faixa entre 2006 e 2018):
Como exemplo de análise, pode-se tomar por base os altos quocientes locacionais do setor de “Fabricação de equipamentos de informática, produtos eletrônicos e ópticos” no estado do Amazonas (valores próximos de 20 e 17 nos os anos de 2006 e 2018, respectivamente) devido, provavelmente, à atividade da Zona Franca de Manaus.
Outro exemplo corresponde à “Extração de minério de ferro, inclusive beneficiamentos e a aglomeração” para o estado de Minas Gerais (cerca de 6,38 e 6,36 entre nos anos de 2006 e 2018, respectivamente.
A partir dos exemplos anteriores pode-se ter uma noção inicial acerca da avaliação de composição setorial (estrutura produtiva) de cada localidade ao longo do tempo. Tais fatores impactarão nos multiplicadores domésticos.
Assim como referido, a partir dos quocientes locacionais é possível mensurar os multiplicadores domésticos de cada localidade, grosso modo, pode-se mensurar a capacidade de geração de emprego local adicional para cada emprego exportador via efeitos indiretos e induzidos).
Para o presente trabalho os multiplicadores foram mensurados para cada um dos estados entre os anos de 2006 e 2018, conforme apresentado a seguir Para iniciar a análise gráfica deve-se utilizar o filtro de tempo (faixa entre 2006 e 2018):
Prosseguindo com os exemplos anteriores, pode-se observar que Minas Gerais apresenta um dos maiores multiplicadores entre os estados e, de outro lado, o Amazonas apresenta um dos menores multiplicadores. Ao contrapor essa análise aos quocientes locacionais destacados anteriormente para cada um dos estados, reforça-se a relação entre o setor exportador (estrutura produtiva) e o impacto no crescimento da localidade.
Uma comparação entre as regiões do Brasil é realizada a partir do gráfico a seguir:
Os estados do sudeste apresentam os maiores multiplicadores (com destaque para o estado de Minas Gerais). Por sua vez, os estados do Norte apresentam os menores indicadores (com destaque para o estado do Amapá). Adiciona-se que, sob uma perspectiva temporal, não há uma alteração significante da referida composição.
Por fim, a avaliação pautada na RAIS leva em consideração apenas o emprego formal. Nesse sentido, uma comparação do cálculo do multiplicador a partir da PNAD (formal e informal) torna-se relevante, visto que, a partir dessa comparação pode-se mensurar a sensibilidade de mensuração do indicador.
No presente relatório essa comparação é apresentada no gráfico a seguir:
A partir da análise gráfica pode-se depreender que, mesmo mantendo a composisão dos multiplicadores entre as regiões, a consideração do emprego informal tende a aumentar o valor do indicador.
Por fim, cumpre ressaltar que a comparação entre as bases de dados partiu de classificações de atividades diferentes. Uma comparação com o mesmo grau de desagregação é proposta como perspectiva de desenvovlimento futuro.