UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
CENTRO DE TECNOLOGIA E GEOCIÊNCIAS
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL
ALDRIN PIETRO DE AZEVEDO SAMPAIO
ESTIMATIVA DE DEMANDA POR TRANSPORTE AÉREO PARA APO IO AO
PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO REGIONAL NO
NORDESTE DO BRASIL
Recife
2019
ALDRIN PIETRO DE AZEVEDO SAMPAIO
ESTIMATIVA DE DEMANDA POR TRANSPORTE AÉREO PARA APO IO AO
PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO REGIONAL NO
NORDESTE DO BRASIL
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil do Centro de Tecnologia e Geociências (CTG) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), como requisito para obtenção do título de Mestre em Engenharia Civil.
Área de concentração: Transporte e Gestão das Infraestruturas Urbanas.
Orientador : Prof. Dr. Maurício Oliveira de Andrade
Recife
2019
Catalogação na fonte
Bibliotecária Valdicéa Alves, CRB-4 / 1260
S192e Sampaio, Aldrin Pietro de Azevedo.
Estimativa de demanda por transporte aéreo para apoio ao Programa de desenvolvimento da aviação regional no nordeste do Brasil./ Aldrin Pietro de Azevedo Sampaio - 2019.
159 folhas, Il.; Tab. e Abr. Sigl.
Orientador: Prof. Dr. Maurício Oliveira de Andrade. .
Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Pernambuco. CTG. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental, 2019.
Inclui Referências e Apêndices.
1. Engenharia Civil. 2. Aviação regional. 3. Potencial de demanda.
4. Área de captação de aeroportos. 5. Transporte aéreo. 6. PDAR.
I. Andrade, Maurício Oliveira de (Orientador). II. Título.
ALDRIN PIETRO DE AZEVEDO SAMPAIO
ESTIMATIVA DE DEMANDA POR TRANSPORTE AÉREO PARA APO IO
AO PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO
REGIONAL NO NORDESTE DO BRASIL
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil do Centro de Tecnologia e Geociências (CTG) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), como requisito para obtenção do título de Mestre em Engenharia Civil.
Aprovado em 28 de fevereiro de 2019
BANCA EXAMINADORA
____________________________________________________________
Prof. Dr. Maurício Oliveira de Andrade (Orientador)
Universidade Federal de Pernambuco
_______________________________________________________________
Prof. Dr. Anísio Brasileiro de Freitas Dourado (Examinador Interno)
Universidade Federal de Pernambuco
_________________________________________________________________
Prof. Dr. Joaquim José Guilherme de Aragão (Examinador Externo)
Universidade de Brasília
Dedico este trabalho às pessoas mais presentes em minha vida:
Minha mãe, por ter sempre acreditado na educação e nos seus filhos, a pessoa mais
generosa que tive a oportunidade de conhecer.
Meu pai, exemplo de vida, coragem e de doação de vida à família.
Minhas irmãs, Adriane, Amanda e Ayanna, pela companhia nos momentos em que os
irmãos são fundamentais, vocês nunca me faltaram e tenho certeza que nunca me faltarão.
Minha companheira e grande amor, Rachel, por estar ao meu lado nos melhores e piores
momentos de minha vida, pela cumplicidade e apoio incondicional. Por ter me dado a
oportunidade e o prazer de dividir a criação dos nossos filhos.
Antonio, Pedro e Davi, aqueles que me fazem reaprender a viver e melhorar não só
como pai, mas como ser humano. Vocês foram o meu melhor presente.
AMO TODOS VOCÊS!
AGRADECIMENTOS
Reconheço que sem o precioso apoio de várias pessoas, esta dissertação de mestrado
não chegaria a bom termo.
A Deus por ter colocado pessoas maravilhosas na minha vida, entre elas, o meu
orientador, Professor Doutor Maurício de Oliveira Andrade, que sem me conhecer aceitou-me
como seu orientando desde o primeiro contato, mesmo sabendo que não seria um aluno muito
presente, ao qual sou profundamente grato pelas ideias para realização desta dissertação,
paciência e empenho com que sempre me orientou, tanto neste trabalho como nos realizados
durante o mestrado. Muito obrigado pelas correções, sempre acompanhadas por palavras
motivacionais e pela colaboração, fundamental para realização desta dissertação.
A todos os professores, que de alguma forma me ajudaram a chegar até aqui,
representados aqui pelos professores da pós-graduação em Engenharia Civil – Área de
Transportes, com os quais tive o prazer de receber seus conhecimentos e compartilhar
momentos prazerosos na universidade e nos congressos. Professora Maria Leonor, Professor
Leonardo, Professor Oswaldo, Professor Anísio e Professor Enílson, o meu muito obrigado.
À minha banca examinadora, Professores Anísio Brasileiro e Joaquim Aragão, os quais
se dispuseram generosamente a participar da minha avaliação em data tão inconveniente como
a véspera de carnaval.
Às servidoras da secretaria da pós-graduação em Engenharia Civil, Andrea, Cleide e
Claudiana pela disponibilidade, pelos excelentes serviços prestados e pelo sorriso e bom humor
sempre presentes em seus rostos em todos os momentos em que precisei.
Aos meus colegas de turma, principalmente Amanda, Davi, Dannúbia e Victoria, que
além dos momentos de aprendizado em sala de aula foram também amigos fora do meio
acadêmico, sempre me dando forças e esperanças de que seria possível chegar a este ponto.
Aos companheiros de trabalho na ANAC, entre os quais não posso deixar de citar
Francinaldo, Glend, Julião, Filipe e Celso, incentivadores desde o início, os quais agradeço pela
compreensão nos momentos de menor disponibilidade de minha parte para viagens e divisões
de trabalho.
Por fim, agradeço à minha imensa família, pelo incentivo ou compreensão das
ausências, os quais se fosse nomear daria uma outra dissertação.
Ninguém vence sozinho. Muito obrigado a todos!
RESUMO
Tanto a literatura quanto os órgãos governamentais consideram a aviação um importante
indutor para o desenvolvimento regional e integração nacional. Por possuir essa função, o setor
sempre é motivo de preocupação por parte dos governos, os quais buscam formas de fomentar
a atividade aérea. Atualmente encontra-se em processo de implantação o Programa de
Desenvolvimento da Aviação Regional - PDAR, um programa com previsão de investimentos
públicos em infraestrutura aeroportuária e em subsídios operacionais para as companhias
aéreas, com o intuito de reaquecer o setor e aumentar a quantidade de localidades atendidas
pela aviação regional. Apresenta-se então, nesta dissertação, um modelo para estimar potencial
de demanda de passageiros, através de regressão linear múltipla, de forma a cobrir quase a
totalidade dos Estados de Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte, Ceará e Piauí. Após
aplicação do modelo, sugerem-se localidades com o intuito de otimizar os recursos do PDAR,
e conclui-se que é alta a possibilidade de existência de regiões que possuam potencial de
demanda superior a regiões que atualmente já são atendidas pelas companhias aéreas. Assim,
presume-se que direcionando estrategicamente investimentos em localidades específicas, as
empresas operarão sem subsídios, os quais poderão ser direcionados para linhas aéreas que
sejam utilizadas para integrar o país, levando desenvolvimento a localidades isoladas, e
podendo assim contribuir eficientemente para que se reduza a desigualdade social brasileira.
Palavras-chave: Aviação regional. Potencial de demanda. Área de captação de aeroportos.
Transporte aéreo. PDAR.
ABSTRACT
Both Literature and Government Agencies see aviation as an important driver for
regional development and national integration. By having such a function, this sector is always
considered as a matter of concern by the governments, which in turn pursue ways of fomenting
the aero activity. Currently there is a Regional Aviation Development Program (PDAR) in
process of being implemented. Such program foresees public investments in airport
infrastructure and operational subsidies for Airlines in order reheat the sector and increase the
number of locations served by regional aviation. This paper presents a model for estimating
passenger demand potential through multiple linear regression, in order to cover the great
majority of the federative units (states) of Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte, Ceará
and Piauí. After applying the model, localities are suggested in order to optimize the resources
of the PDAR, and it is concluded that it is very likely that there are regions that have higher
demand potential than some regions that are already served by the airlines. Thus, it is assumed
that by strategically directing investments to specific localities, companies will operate without
subsidies, which in turn can be directed to airlines that are used to integrate the country, leading
development to isolated localities, and thus efficiently contributing to reduce the Brazilian
social inequality.
Keywords: Regional aviation. Demand potential. Airport catchment area. Air transport. PDAR.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Evolução de Passageiros Pagos por ano – Voos Domésticos......................... 17
Figura 2 – Voos Realizados por ano................................................................................. 17
Figura 3 – Aproveitamento percentual das aeronaves ..................................................... 18
Figura 4 – Tarifa Média Anual......................................................................................... 18
Figura 5 – Evolução das Localidades Atendidas com Voos Regulares........................... 19
Figura 6 – Participação por Região no PIB Nacional...................................................... 22
Figura 7 – Aeroportos em operação na Região Nordeste em 2015.................................. 25
Figura 8 – Cobertura proposta para a região estudada..................................................... 26
Figura 9 – Operações aeroportuárias 1998 – 2008: Brasil............................................... 55
Figura 10 - Operações Aeroportuárias 1998 – 2008: Região Nordeste............................ 57
Figura 11 – Comunidades atendidas nos estados contíguos dos Estados Unidos............. 66
Figura 12 – Comunidade atendida em Porto Rico ............................................................ 66
Figura 13 – Comunidades atendidas no Hawai................................................................. 67
Figura 14 – Comunidades atendidas no Alasca................................................................. 69
Figura 15 – Distribuição dos investimentos do PDAR no Brasil (2015)........................... 73
Figura 16 – Distribuição dos investimentos do PDAR no Nordeste (2015)...................... 73
Figura 17 – Localidades que receberam investimentos FNAC.......................................... 84
Figura 18 – Modelagem Econométrica Clássica................................................................101
Figura 19 – Fluxograma de estruturação do modelo de estimativa da demanda................104
Figura 20 – Potencial de demanda média por região para amostra do modelo e demanda
apurada em 2015 em aeroportos que estavam operando em 2015.................. 120
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Produto Interno Bruto por regiões (2002 a 2015).......................................... 21
Tabela 2 – Empresas aéreas criadas entre as décadas de 1920 e 1970............................ 30
Tabela 3 – Aeroportos com liberdade tarifária aprovada pela Resolução 007/2011 do CONAC..46
Tabela 4 – Empresas aéreas existentes em 1962 e suas operações................................. 53
Tabela 5 – Divisão territoria do SITAR por empresa aérea............................................ 54
Tabela 6 – Resumo das Operações Aeroportuárias 1998-2008: Brasil........................... 56
Tabela 7 – Resumo das Operações Aeroportuárias 1998-2008: Nordeste...................... 56
Tabela 8 – Comunidades atendidas pelo EAS fora do Alasca........................................ 63
Tabela 9 – Comunidades atendidas pelo EAS no Alasca................................................ 67
Tabela 10 – Locais apontados pelo PDAR para receber investimentos dentro da área de estudo.. 74
Tabela 11 – Receitas FNAC 2013 a 2017......................................................................... 78
Tabela 12 – Despesas FNAC 2013 a 2017........................................................................ 79
Tabela 13 - Investimentos por aeroportos FNAC............................................................. 80
Tabela 14 - Aeroportos com voos regulares junho/2018.................................................. 82
Tabela 15 – Aeroportos da amostra................................................................................... 105
Tabela 16 – Coeficientes de determinação do modelo 1 em stepwise............................... 108
Tabela 17 – Variáveis excluídas do modelo 1.................................................................... 109
Tabela 18 - Variáveis excluídas no modelo 2.................................................................... 109
Tabela 19 - Sumarização do modelo 3 .............................................................................. 110
Tabela 20 – Análise de Variância (ANOVA) dos modelos 1 e 2....................................... 111
Tabela 21 – Coeficientes e teste t de significância das variáveis da função de regressão... 111
Tabela 22 - Sumarização conjunta dos modelos 1, 2 e 3.................................................. 112
Tabela 23 – Coeficientes do modelo 3 e seus níveis de significância............................... 112
Tabela 24 – Correlação entre variáveis.............................................................................. 114
Tabela 25 - Estatísticas de Fator de Inflação da Variância .............................................. 114
Tabela 26 – Diagnóstico de colinearidade por Índice de Condição.................................. 115
Tabela 27 – Estrutura de dados para a regressão auxiliar.................................................. 116
Tabela 28 – Sumarização do modelo da regressão do μ 2 ............................................... 117
Tabela 29 – Coeficientes e significância da regressão do μ 2 .......................................... 117
Tabela 30 - Parâmetros para teste heterocedasticidade ................................................... 118
Tabela 31 – Demandas calculadas pelo modelo para os aeroportos da amostra............... 119
Tabela 32 – Aeroportos propostos pelo PDAR e aeroportos propostos pelo estudo................... 123
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABEAR Associação Brasileira das Empresas Aéreas
ANAC Agência Nacional de Aviação Civil
BNDES Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social
CAA Civil Aviation Authority (Autoridade de Aviação Civil do Reino Unido)
CAB Civil Aeronautics Board (Conselho de Aeronáutica Civil)
CASA Civil Aviation Safety Authority (Autoridade de Aviação Civil da Austrália)
CHETA Certificado de Homologação de Empresa de Transporte Aéreo
CONAC Conferência Nacional da Aviação Comercial
CONAC Conselho Nacional de Aviação Civil
DAC Departamento de Aviação Civil
EAS Essential Air Service
FAA Federal Aviation Authority
FNAC Fundo Nacional de Aviação Civil
HOTRAN Horário de Transporte (voos autorizados vigentes)
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
OACI Organização da Aviação Civil Internacional
PDAR Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional
PGO Plano Geral de Outorgas
PIB Produto Interno Bruto
PNAC Política Nacional de Aviação Civil
PROFAA Programa Federal de Auxílio a Aeroportos
RAB Registro Aeronáutico Brasileiro
RIN Rede de Integração Nacional
SAC Secretaria de Aviação Civil
SBAC Código OACI do Aeroporto Regional de Aracati, em Aracati (CE)
SBAE Código OACI do Aeroporto Bauru/Arealva, em Bauru e Arealva (SP)
SBAT Código OACI do Aeroporto Piloto Osvaldo Marques Dias, em Alta Floresta
(MT)
SBAU Código OACI do Aeroporto Estadual Dario Guarita, em Araçatuba (SP)
SBAX Código OACI do Aeroporto Romeu Zema, em Araxá (MG)
SBBH Código OACI do Aeroporto Pampulha - Carlos Drummond de Andrade, em
Belo Horizonte (MG)
SBBR Código OACI do Aeroporto Presidente Juscelino Kubitschek, em Brasília (DF)
SBBW Código OACI do Aeroporto Barra do Garças, em Barra do Garças (MT)
SBCA Código OACI do Aeroporto Coronel Adalberto Mendes da Silva, em Cascavel
(PR)
SBCB Código OACI do Aeroporto Cabo Frio, em Cabo Frio (RJ)
SBCD Código OACI do Aeroporto Caçador, em Caçador (SC)
SBCF Código OACI do Aeroporto Tancredo Neves, em Confins (MG)
SBCH Código OACI do Aeroporto Serafin Enoss Bertaso, em Chapecó (SC)
SBCI Código OACI do Aeroporto Brig. Lysias Augusto Rodrigues, em Carolina (MA)
SBCN Código OACI do Aeroporto Nelson Rodrigues Guimarães, em Caldas Novas
(GO)
SBCT Código OACI do Aeroporto Afonso Pena, em Curitiba (PR)
SBCX Código OACI do Aeroporto Hugo Cantergiani, em Caxias do Sul (RS)
SBDB Código OACI do Aeroporto Bonito, em Bonito (MS)
SBDC Sistema Brasileiro de Defesa da Concorrência
SBDN Código OACI do Aeroporto Presidente Prudente, em Presidente Prudente (SP)
SBDO Código OACI do Aeroporto Dourados, em Dourados (MS)
SBFE Código OACI do Aeroporto João Durval Carneiro, em Feira de Santana (BA)
SBFL Código OACI do Aeroporto Hercílio Luz, em Florianópolis (SC)
SBFN Código OACI do Aeroporto Fernando de Noronha, em Fernando de Noronha
(PE)
SBGL Código OACI do Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro/Galeão – Antônio
Carlos Jobim, no Rio de Janeiro (RJ)
SBGR Código OACI do Aeroporto Guarulhos – Governador André Franco Montoro,
em São Paulo (SP)
SBGU Código OACI do Aeroporto Tancredo Thomas de Faria, em Guarapuava (PR)
SBGV Código OACI do Aeroporto Coronel Altino Machado, em Governador
Valadares (MG)
SBIH Código OACI do Aeroporto Itaituba, em Itaituba (PA)
SBIP Código OACI do Aeroporto Usiminas, em Santana do Paraíso (MG)
SBIT Código OACI do Aeroporto Hidroelétrica de Itumbiara, em Itumbiara (GO)
SBJA Código OACI do Aeroporto Regional Sul, em Jaguaruna (SC)
SBJE Código OACI do Aeroporto Comandante Ariston Pessoa, em Cruz (CE)
SBJF Código OACI do Aeroporto Francisco de Assis, em Juiz de Fora (MG)
SBJI Código OACI do Aeroporto Ji-Paraná, em Ji-Paraná (RO)
SBJU Código OACI do Aeroporto Orlando Bezerra de Menezes, em Juazeiro do Norte
(CE)
SBKG Código OACI do Aeroporto Presidente João Suassuna, em Campina Grande
(PB)
SBKP Código OACI do Aeroporto Viracopos, em Campinas (SP)
SBLE Código OACI do Aeroporto Horácio de Mattos, em Lençóis (BA)
SBLJ Código OACI do Aeroporto Lages, em Lages (SC)
SBMG Código OACI do Aeroporto Sílvio Name Júnior, em Maringá (PR)
SBMK Código OACI do Aeroporto Mário Ribeiro, em Montes Claros (MG)
SBML Código OACI do Aeroporto Frank Miloye Milenkovich, em Marília (SP)
SBMS Código OACI do Aeroporto DIX – Sept Rosado, em Mossoró (RN)
SBMY Código OACI do Aeroporto Manicoré, em Manicoré (AM)
SBNM Código OACI do Aeroporto Santo Ângelo, em Santo Ângelo (RS)
SBOI Código OACI do Aeroporto Oiapoque, em Oiapoque (AP)
SBPA Código OACI do Aeroporto Salgado Filho, em Porto Alegre (RS)
SBPA Código OACI do Aeroporto Salgado Filho, em Porto Alegre (RS)
SBPB Código OACI do Aeroporto Prefeito Doutor João Silva Filho, em Parnaíba (PI)
SBPC Código OACI do Aeroporto Poços de Caldas, em Poços de Caldas (MG)
SBPF Código OACI do Aeroporto Lauro Kurtz, em Passo Fundo (RS)
SBPL Código OACI do Aeroporto Senador Nilo Coelho, em Petrolina (PE)
SBPO Código OACI do Aeroporto Pato Branco, em Pato Branco (PR)
SBPS Código OACI do Aeroporto Porto Seguro, em Porto Seguro (BA)
SBQV Código OACI do Aeroporto Pedro Otacílio Figueiredo, em Vitória da Conquista
(BA)
SBRD Código OACI do Aeroporto Rondonópolis, em Rondonópolis (MT)
SBRJ Código OACI do Aeroporto Santos Dumont, no Rio de Janeiro (RJ)
SBRP Código OACI do Aeroporto Leite Lopes, em Ribeirão Preto (SP)
SBSM Código OACI do Aeroporto Santa Maria, em Santa Maria (RS)
SBSO Código OACI do Aeroporto Regional de Sorriso Adolino Bedin, em Sorriso
(MT)
SBSP Código OACI do Aeroporto Congonhas, em São Paulo (SP)
SBSR Código OACI do Aeroporto Professor Eriberto Manoel Reino, em São José do
Rio Preto (SP)
SBTC Código OACI do Aeroporto Hotel Transamérica, em Una (BA)
SBTG Código OACI do Aeroporto Três Lagoas, em Três Lagoas (MS)
SBUA Código OACI do Aeroporto São Gabriel da Cachoeira, em São Gabriel da
Cachoeira (AM)
SBUL Código OACI do Aeroporto TEN-CEL AV Cesar Bombonato, em Uberlândia
(MG)
SBVG Código OACI do Aeroporto Major Brigadeiro Trompowsky, em Varginha (MG)
SBVH Código OACI do Aeroporto Vilhena, em Vilhena (RO)
SBZM Código OACI do Aeroporto Presidente Itamar Franco, em Goianá (MG)
SDAG Código OACI do Aeroporto Angra dos Reis, em Angra dos Reis (RJ)
SDCO Código OACI do Aeroporto Sorocaba, em Sorocaba (SP)
SDIM Código OACI do Aeroporto Itanhaém, em Itanhaém (SP)
SDRS Código OACI do Aeroporto Resende, em Resende (RJ)
SDSC Código OACI do Aeroporto Mário Pereira Lopes, em São Carlos (SP)
SDUN Código OACI do Aeroporto Itaperuna, em Itaperuna (RJ)
SJOG Código OACI do Aeroporto Ariquemes, em Ariquemes (RO)
SNAL Código OACI do Aeroporto Arapiraca, em Arapiraca (AL)
SNBA Código OACI do Aeroporto Chafei Amsei, em Barretos (SP)
SNBR Código OACI do Aeroporto Barreiras, em Barreiras (BA)
SNDC Código OACI do Aeroporto Redenção, em Redenção (PA)
SNDT Código OACI do Aeroporto Juscelino Kubitschek, em Diamantina (MG)
SNDV Código OACI do Aeroporto Brigadeiro Antônio Cabral, em Divinópolis (MG)
SNGG Código OACI do Aeroporto Bom Jesus do Gurguéia, em Bom Jesus (PI)
SNGI Código OACI do Aeroporto Guanambi, em Guanambi (BA)
SNHS Código OACI do Aeroporto Santa Magalhães, em Serra Talhada (PE)
SNJR Código OACI do Aeroporto Prefeito Octávio de Almeida Neves, em São João
del Rei (MG)
SNLN Código OACI do Aeroporto Municipal de Linhares, em Linhares (ES)
SNPC Código OACI do Aeroporto Picos, em Picos (PI)
SNPD Código OACI do Aeroporto Patos de Minas, em Patos de Minas (MG)
SNRU Código OACI do Aeroporto Caruaru, em Caruaru (PE)
SNTF Código OACI do Aeroporto Teixeira de Freitas, em Teixeira de Freitas (BA)
SNTS Código OACI do Aeroporto Patos, em Patos (PB)
SNOS Código OACI do Aeroporto Municipal José Figueiredo, em Passos (MG)
SNVB Código OACI do Aeroporto Valença, em Valença (BA)
SNZR Código OACI do Aeroporto Pedro Rabelo de Souza, em Paracatu (MG)
SSCI Código OACI do Aeroporto Coxim, em Coxim (MS)
SSER Código OACI do Aeroporto Erechim, em Erechim (RS)
SSJA Código OACI do Aeroporto Santa Terezinha, em Joaçaba (SC)
SSKW Código OACI do Aeroporto Cacoal, em Cacoal (RO)
SSRS Código OACI do Aeroporto Barreirinhas, em Barreirinhas (MA)
SSSB Código OACI do Aeroporto São Borja, em São Borja (RS)
SSUM Código OACI do Aeroporto Orlando de Carvalho, em Umuarama (PR)
SSZR Código OACI do Aeroporto Santa Rosa, em Santa Rosa (RS)
SSZW Código OACI do Aeroporto Comandante Antonio Amilton Beraldo, em Ponta
Grossa (PR)
SWBC Código OACI do Aeroporto Barcelos, em Barcelos (AM)
SWCA Código OACI do Aeroporto Carauari, em Carauari (AM)
SWEI Código OACI do Aeroporto Eirunepé, em Eirunepé (AM)
SWGI Código OACI do Aeroporto Gurupi, em Gurupi (TO)
SWGN Código OACI do Aeroporto Araguaína, em Araguaína (TO)
SWJW Código OACI do Aeroporto Jataí, em Jataí (GO)
SWKC Código OACI do Aeroporto Cáceres, em Cáceres (MT)
SWKO Código OACI do Aeroporto Coari, em Coari (AM)
SWKQ Código OACI do Aeroporto Serra da Capivara, em São Raimundo Nonato (PI)
SWKT Código OACI do Aeroporto Catalão, em Catalão (GO)
SWLB Código OACI do Aeroporto Lábrea, em Lábrea (AM)
SWLC Código OACI do Aeroporto General Leite de Castro, em Rio Verde (GO)
SWOB Código OACI do Aeroporto Fonte Boa, em Fonte Boa (AM)
SWPI Código OACI do Aeroporto Parintins, em Parintins (AM)
SWSI Código OACI do Aeroporto Presidente João Batista Figueiredo, em Sinop (MT)
SWTS Código OACI do Aeroporto Tangará da Serra, em Tangará da Serra (MT)
SITAR Sistemas Integrados de Transporte Aéreo Regional
TRIP Transporte Rodoviário Interestadual de Passageiros
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO............................................................................................. 16
1.1 JUSTIFICATIVA............................................................................................ 22
1.2 OBJETIVOS GERAL E ESPECÍFICOS........................................................ 26
1.3 LIMITAÇÕES................................................................................................. 27
1.4 ESTRUTURAÇÃO DA DISSERTAÇÃO....................................................... 27
2 CONTEXTO DA EVOLUÇÃO DA AVIAÇÃO CIVIL E REGIONAL.. 29
2.1 HISTÓRICO DA AVIAÇÃO CIVIL NO BRASIL......................................... 29
2.2 AVIAÇÃO REGIONAL NO BRASIL............................................................ 50
2.3 AVIAÇÃO REGIONAL NOS ESTADOS UNIDOS E EUROPA.................. 57
2.4 PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO REGIONAL –
PDAR................................................................................................................ 72
2.4.1 Subvenções econômicas previstas no PDAR............................................... 75
2.4.2 O Fundo Nacional de Aviação Civil – FNAC............................................. 77
3 MERCADOS E DEMANDAS DA AVIAÇÃO REGIONAL....... ............. 85
3.1 CONCEITOS MICROECONÔMICOS DE MERCADO E DEMANDA...... 85
3.2 A ECONOMIA DO TRANSPORTE AÉREO................................................ 87
3.3 DEMANDA E ÁREA DE CAPTAÇÃO DE AEROPORTOS REGIONAIS..90
4 METODOLOGIA....................................................................................... 100
4.1 MÉTODOS ECONOMÉTRICOS................................................................ 100
4.2 APLICAÇÃO DE UM MODELO ECONOMÉTRICO AO MERCADO DA
AVIAÇÃO REGIONAL NO BRASIL.......................................................... 104
5 RESULTADOS E DISCUSSÕES.............................................................. 108
6 CONCLUSÕES........................................................................................... 121
REFERÊNCIAS.......................................................................................... 126
APÊNDICE A – MUNICÍPIOS BASE DO ESTUDO............................. 132
APÊNDICE B – MUNICÍPIOS ONDE O MODELO FOI
APLICADO................................................................................................. 152
16
1 INTRODUÇÃO
Desde os últimos anos do final do século passado, acompanhando uma tendência
mundial do setor aéreo, a tônica do marco regulatório brasileiro para os serviços da aviação
civil tem sido a liberdade econômica. As empresas que operam voos regulares no Brasil têm
autonomia para selecionar seus mercados e suas rotas, praticando os níveis tarifários que
acharem mais convenientes e prestando serviços diferenciados aos seus clientes. Nesse aspecto,
esse mercado funciona, portanto, em um modelo competitivo, apesar da concentração de
mercado em poucas empresas.
De acordo com Ruiz et al. (2014), essa flexibilização regulatória teve início no Brasil
com um atraso de mais de 20 anos, quando comparada com países mais desenvolvidos, como
Estados Unidos, França, Inglaterra e Alemanha. Tal atraso fez com que a massificação do
transporte aéreo, que já ocorria nas citadas nações desde meados dos anos 1970, viesse a
acontecer no Brasil somente a partir do início dos anos 2000. Desde então, o setor passou a
adotar uma estratégia de popularização do transporte aéreo, oferecendo-o como um produto ao
alcance dos usuários com rendas menores, ao invés de permanecer ofertando um produto para
consumidores de alta renda ou para executivos.
Essa flexibilidade regulatória aparentemente trouxe benefícios aos consumidores. Essa
constatação pode ser observada ao se consultarem as séries históricas do período 2000 a 2015
disponibilizadas pela Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC (2016), entidade reguladora
do setor, relativa ao número de passageiros transportados, voos realizados, taxa de ocupação
das aeronaves e preço das passagens.
A Figura 1 demonstra o crescimento do número de passageiros pagos anuais, com mais
intensidade entre os anos de 2003 a 2012, com taxas médias anuais em torno dos 13%. Entre
2012 e 2015 esse crescimento se arrefece, passando a taxas anuais de 2,75%, mas ainda
positivas.
17
Figura 1 – Evolução de Passageiros Pagos por ano – Voos Domésticos
Fonte: Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC (2016)
No período 2004 a 2012 houve forte crescimento no número de voos realizados
anualmente. Nesse período a taxa de crescimento anual situou-se torno dos 8%. A partir de
2012 e até 2015 houve uma redução de 6% no número de voos anuais conforme pode ser
observado na Figura 2. Essa redução de voos associados a aumentos de passageiros
demonstram a utilização de maiores aeronaves, normalmente utilizadas em aeroportos de maior
movimentação. Coincide esse período com nova tendência de redução de voos a aeroportos
regionais onde operam menores aeronaves.
Figura 2 – Voos Realizados por ano
Fonte: Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC
A Figura 3 demonstra que no período de 2000 a 2015, mesmo com certa flutuação, tem
aumentado a produtividade dos serviços aéreos, ou seja, as taxas de ocupação crescem,
provavelmente pela maior concentração em mercados mais densos.
18
Figura 3 – Aproveitamento percentual das aeronaves
Fonte: Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC
Esse aumento da escala do mercado aéreo nacional em concorrência permitiu redução
da tarifa média de R$ 840,55 em 2004 para R$ 376,78 em 2015, que equivale a uma queda de
cerca de 55% em 11 anos, conforme pode ser demonstrado na Figura 4. Se por um lado, a
redução do preço das passagens trouxe ao mercado da aviação civil um público que antes era
excluído do ponto de vista econômico, por outro lado, reduziu-se a quantidade de municípios
atendidos regularmente pelas empresas aéreas.
Figura 4 – Tarifa Média Anual
Fonte: Agência Nacional de Aviação Civil - ANAC
Segundo o BNDES (2002), a quantidade de municípios brasileiros atendidos
regularmente pela aviação civil teve seu ápice em 1950, quando operavam 358 aeroportos no
país. Naquela época, o setor chegou a contar com 34 empresas aéreas em um mercado pouco
regulado. Em meados da década de 1950, cristaliza-se um desequilíbrio entre oferta e demanda
causado tanto pela forte concorrência no próprio setor, como pela concorrência com o setor
rodoviário. Esse segundo motivo decorreu como resultado do forte incentivo governamental ao
19
setor da indústria automobilística, com a chegada de grandes montadoras de automóveis,
caminhões e ônibus, com consequente necessidade de implantação e ampliação da malha
rodoviária brasileira. O adensamento da rede rodoviária pavimentada reduziu o isolamento de
várias cidades atendidas por serviços aéreos e contribuiu para uma competição modal, que
reduziu e até inviabilizou economicamente algumas rotas aéreas regionais.
Diante dos problemas do setor, a partir dos anos 1960, com o intuito de socorrer o setor
aéreo brasileiro, o governo iniciou uma série de conferências, que deram início a uma forte
regulamentação no setor, resultando na fusão de várias empresas e consequentemente, na
redução das localidades atendidas regularmente pela aviação civil brasileira (ver Figura 5).
Objetivando melhorar sua rentabilidade, a partir dos anos 1970, as empresas aéreas
brasileiras passaram a adquir aeronaves maiores e mais rápidas, com propulsão a jato, que
extrapolaram a capacidade operacional da maioria dos aeroportos existentes à época,
principalmente no interior do país, trazendo como consequência a redução de comunidades
atendidas, como pode ser visto na Figura 5 abaixo apresentada:
Figura 5 – Evolução das Localidades Atendidas com Voos Regulares
Fonte: BNDES (2002)
Com a flexibilização da regulação do setor, as companhias aéreas levaram suas
aeronaves para mercados com mais alta densidade demográfica e econômica, ampliando as
ofertas de voos e reduzindo os seus preços, melhorando assim, a taxa de ocupação de suas
aeronaves. Tal movimentação coincide com a suspensão da arrecadação do adicional tarifário
entre 1999 e 2001, que era a base do subsídio financeiro para a viabilização das rotas menos
lucrativas (BNDES, 2002).
Essa situação, associada ao problema anterior de competição com o modo rodoviário e
à falta de subsídios ao mercado regional, pode ser considerada como um dos fatores que podem
20
explicar as flutuações no mercado e o fato de que em junho de 2018 apenas 103 municípios
brasileiros operassem voos regulares. Essa seleção por rotas com maiores demandas e mais
lucrativas por parte das empresas, tem trazido um relativo isolamento por serviços de transporte
aéreo regular de várias regiões no Brasil. Essa situação tem acarretado dificuldades no
deslocamento de pessoas e mercadorias, e assim prejudicando o desenvolvimento social e
econômico dessas localidades mais isoladas.
Um fator de alta relevância que não pode ser deixado de lado para um estudo da
necessidade em atender mercados de transporte aéreo, é a evolução da urbanização no Brasil e
a sua importância para o desenvolvimento econômico regional. Estudo realizado por Stamm et
al. (2013), aponta que entre os anos de 1940 e 2010, a população do Brasil cresceu 362%. No
entanto, nesse período a população rural cresceu apenas 5,2% e a população urbana teve um
acréscimo de 1.049%. Tal situação reflete o aumento considerável da quantidade de municípios
existentes no país, que passou de 1.574 para 5.565 no mesmo período.
Outra questão interessante trazida nesse mesmo trabalho é a distribuição da população
por tamanho dos municípios. Observando as informações sistematizadas no artigo, houve uma
grande mudança no fluxo demográfico no país, acarretando em alterações importantes,
sobretudo na redução da população somada dos municípios com até 20 mil habitantes.
Acrescente-se a essa redução, um incremento populacional importante, principalmente entre os
anos 1940 e 1980 nas cidades com população acima de 500 mil habitantes. Também é
demonstrado um aumento considerável no percentual da população dos municípios
considerados de tamanho médio, que passaram de 15% da população em 1940, para cerca de
27% em 2010.
Toda essa dinâmica de concentração demográfica pode ter contribuído para a estratégia
das empresas aéreas de se fixaren mais em mercados que propiciem maior retorno aos seus
investimentos. Essa concentração das operações aéreas regulares em grandes centros tem nos
últimos anos, levado a uma agenda de interesse público de incentivar o retorno dos serviços
aéreos regulares a municípios importantes nas regiões às quais estão inseridos.
Considerando-se que o Brasil, diferentemente de vários países de grandes dimensões
servidos geralmente por uma grande malha ferroviária, tem a sua estrutura de transporte baseada
no modo rodoviário, e que as atuais rodovias brasileiras não são suficientes e nem eficientes
para fazer com que o país se integre e se desenvolva adequadamente, identifica-se como solução
mais imediata de integração nacional, o incentivo à operação regular do transporte aéreo para
interligação dessas regiões com a malha aérea nacional e internacional do Brasil.
21
A atividade da aviação civil que interliga cidades de pequeno e médio porte entre elas
ou a grandes centros é denominada de aviação regional. Esse conceito, adotado nessa
dissertação, é assumido tanto pela academia quanto por setores jurídicos/legais. Embora
existam definições diferentes para o termo aviação regional, o mesmo será debatido e definido
no escopo deste trabalho, em seu referencial da literatura.
Sendo a aviação uma atividade diretamente atraída pelo nível de desenvolvimento
econômico e ao adensamento populacional de uma região, suas operações tendem a se
concentrar em locais mais dinâmicas, o que faz com que localidades inseridas em regiões mais
pobres não sejam atendidas por este modo de transporte. As causas podem ser associadas à falta
de uma infraestrutura aeroportuária adequada para receber aeronaves de maior porte ou à falta
de interesse dos operadores aéreos nesses mercados.
Apesar de possuir localidades com forte apelo turístico e ter tido em anos recentes
crescimento econômico maior que o do Brasil (ver Tabela 1), o Nordeste não colheu benefícios
no que se refere ao crescimento da sua aviação regional, talvez por falta de planejamento ou de
investimentos nas localidades mais viáveis. A referida tabela aponta a apuração do PIB por
região no Brasil, que origina a Figura 6 que é apresentado logo em seguida, a qual serve para
demonstrar a participação das regiões no PIB brasileiro. Nota-se que o Nordeste é uma das
regiões que entre os anos 2002 e 2015 apresenta maior variação positiva na participação
regional do PIB nacional. No entanto, tal variação não reflete nos investimentos do Fundo
Nacional de Aviação Civil – FNAC na região, como será mostrado no decorrer desta
dissertação.
Tabela 1 – Produto Interno Bruto por regiões (2002 a 2015)
Variável - Produto Interno Bruto a preços correntes (Mil Reais)
Brasil e Grande Região
Ano
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Brasil 1488787276 1717950386 1957751224 2170584503 2409449916 2720262951 3109803097
Norte 69902366 81554146 97051142 106523353 121371647 135631867 156676708
Nordeste 194847656 220572256 251730213 282846495 317948146 354392337 406101815
Sudeste 854309793 969803020 1105765868 1248258029 1390390898 1560365099 1771494746
Sul 241564819 293463288 328262702 345376520 376334359 436946735 497390939
Centro-Oeste 128162641 152557677 174941299 187580107 203404867 232926912 278138889
22
Brasil e Grande Região
Ano
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Brasil 3333039339 3885847000 4376382000 4814760000 5331618957 5778952780 5995787000
Norte 166210201 207093645 241027920 259100991 292442290 308076997 320774701
Nordeste 451905507 522769315 583412756 653067255 724523790 805099103 848533093
Sudeste 1875403889 2180987792 2455541523 2693051827 2948743736 3174690665 3238716463
Sul 530119087 620180426 696247007 765001872 880286120 948453986 1008017689
Centro-Oeste 309400655 354815823 400152794 444538054 485623020 542632030 579745054
Fonte: IBGE, em parceria com os Órgãos Estaduais de Estatística, Secretarias Estaduais de Governo e Superintendência da Zona Franca de Manaus – SUFRAMA
Figura 6 – Participação por Região no PIB Nacional
Fonte: IBGE, em parceria com os Órgãos Estaduais de Estatística, Secretarias Estaduais de Governo e
Superintendência da Zona Franca de Manaus – SUFRAMA
1.1 JUSTIFICATIVA
Para reaquecer o mercado da aviação regional, o Governo Federal criou em 2015,
através da Lei 13.097, o Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional – PDAR. Segundo
o PDAR, seus objetivos são aumentar o acesso da população brasileira ao sistema aéreo de
transporte, priorizando a população residente nas regiões menos desenvolvidas do país,
integrando comunidades isoladas à rede nacional de aviação civil, bem como facilitando o
acesso a regiões com potencial turístico, que estejam localizadas em áreas menos desenvolvidas
do Brasil.
23
O PDAR objetiva prover uma infraestrutura adequada, que comporte a operação de uma
aviação regional com os padrões de qualidade e segurança exigidos e normatizados na
legislação aeronáutica em vigor. O programa previa garantir que qualquer cidadão brasileiro
estivesse a uma distância máxima de 100 km de um aeroporto com operações regulares.
Inicialmente havia a meta de construir, reformar e ampliar 270 aeroportos no Brasil, com
investimentos de cerca de R$ 7,3 bilhões. Além dos investimentos em infraestrutura
aeroportuária, existia a previsão de subsídio para as companhias aéreas, estimado à época em
cerca de R$ 1,3 bilhão ao ano.
De acordo com o documento denominado Aviação Regional Conectando o Brasil,
emitido pela Secretaria de Aviação Civil, então parte do Ministério dos Transportes, órgão
então responsável pela implantação do referido Programa, a seleção dos municípios seria
realizada a partir de critérios relacionados aos seguintes aspectos:
• Socioeconômico: polos de desenvolvimento regional, de acordo com o IBGE;
• Turístico: destinos indutores do turismo, segundo o Ministério do Turismo;
• Integração Nacional: municípios com baixo ou nenhum acesso por outros modos
de transporte;
• Espacial: com o objetivo de cobrir o território nacional.
A seleção final dos municípios, segundo o mesmo documento, envolveria a participação
de governos estaduais e municipais, empresas aéreas e Ministérios do Planejamento, Orçamento
e Gestão, do Turismo, da Fazenda, da Defesa e da Casa Civil. Percebe-se que além dos critérios
gerais estabelecidos, há falta de estudos de demanda que demonstrem os potenciais de mercado
para que os investimentos em infraestruturas e as despesas públicas com subvenções aos
operadores possam ser minimamente justificadas. E, principalmente levando-se em conta que
o programa será implementado em um contexto de esgotamento da capacidade fiscal do Estado.
Apesar das ações propostas pelo governo considerarem que a aviação regional
represente um vetor estratégico para o desenvolvimento do país, vê-se pela falta de estudos
aprofundados pelos órgãos governamentais que devem fomentar o setor, que o voluntarismo e
o empirismo são praticados na maioria de suas ações. Não se identificou durante o período de
planejamento e de implantação do PDAR qualquer estudo robusto sobre a área de
captação/abrangência de mercados de aeroportos no Brasil, ou mesmo uma pesquisa de origem
e destino confiável que demonstre a demanda das localidades selecionadas.
24
Para preencher essa lacuna, esta dissertação buscará na literatura estrangeira e nacional,
referências para definição da área de captação para aeroportos regionais, que será utilizada para
demarcação do território de influência, que associado às suas características socioeconômicas
e espaciais, possibilitará a estruturação de uma função de demanda aplicável a aeroportos
regionais brasileiros. Esse modelo se baseia em variáveis explicativas que serão extraídas de
informações secundárias, disponibilizadas por órgãos e entidades governamentais, e que serão
selecionadas no transcorrer da pesquisa através de consulta à literatura.
A escassez de recursos orçamentários, agravado pela crise econômica e política pela
qual passa o país neste momento, traz à tona a necessidade de um melhor aproveitamento dos
recursos disponíveis para o PDAR, onde os subsídios sejam alocados em regiões onde
necessariamente seja imprescindível a sua aplicação, como é o caso de regiões de grande
isolamento e população com alto grau de pobreza.
No caso brasileiro, a identificação des mercados nos quais haja uma expectativa de
demanda condizente com viabilidade de introdução de um serviço aéreo regular e que não
impacte nos mercados regionais que operam atualmente, poderia direcionar os investimentos
para localidades com probabilidade de realizar operações superavitárias, economizando assim
recursos que são essenciais para regiões mais remotas e pobres onde a operação é naturalmente
deficitária.
Para testar a função demanda a ser obtida nos estudos, esta dissertação optou em aplicá-
la à expressiva porção do território nordestino, representada pelos estados de Pernambuco,
Paraíba, Rio Grande do Norte, Piauí e Ceará, onde na fase de proposição do programa havia
grandes áreas regionais não atendidas. Durante a realização dos estudos que embasam esta
dissertação, operações aéreas regulares foram implantadas nos municípios de Mossoró (RN),
Jericoacoara e Aracati (CE) e anunciados planejamento para Serra Talhada e Caruaru (PE).
Todas essas novas operações e planejamento de novas operações têm sido iniciativas da Azul
Linhas Aéreas.
A figura 7 apresenta os aeroportos em operação regular na região do estudo no ano de
2015. Esse mapa mostra grandes áreas não atendidas. Percebe-se nele bom nível de atendimento
no litoral, mas muitos vazios no interior. Na figura 8 são inseridas as localidades onde
ocorreram abertura de novos voos regulares entre os anos de 2016 e 2018 (Mossoró, Aracati e
Jijoca de Jericoacoara), e onde são estimados os potenciais de demanda, tentando demonstrar
que bacias de captação com tempos de acesso ao aeroporto de até 2 h podem cobrir praticamente
a totalidade do território, tornando as metas do PDAR mais factíveis.
25
Figura 7 – Aeroportos em operação na Região Nordeste em 2015
Fonte: Autor com informações da ANAC (2016)
26
Figura 8 – Cobertura proposta para a região estudada
Fonte: Autor
1.2 OBJETIVOS GERAL E ESPECÍFICOS
O objetivo geral desta dissertação é propor um modelo econométrico que permita
estimar as demandas potenciais de mercado de transporte aéreo em cidades ou regiões pólo
ainda não atendidas na região nordeste, para subsidiar de informações os investimentos no
PDAR e apresentar sugestões para as entidades reguladoras.
Os objetivos específicos desta dissertação são:
� Estudar conceitos e definições sobre mercado de transporte aéreo regional;
� Pesquisar causas que expliquem a redução da oferta de localidades atendidas no
transporte aéreo;
� Pesquisar variáveis que expliquem a demanda de transporte aéreo regional;
� Testar e construir modelos econométricos de estimativa de demanda.
27
1.3 LIMITAÇÕES
Este trabalho se propõe a estimar, a partir de um modelo econométrico baseado em
dados secundários, a demanda potencial por transporte aéreo de municípios nordestinos com
perfil para ser inserido no PDAR, selecionados segundo o seu nível de isolamento e potencial
econômico, combinado com o referencial teórico levantado sobre área de captação de mercados
de aeroportos. Não se pretende nesta dissertação discutir a viabilidade técnico-econômica da
operação nesses mercados, mas por comparação com mercados maduros que operam aviação
regional, verificar o potencial de mercados regionais que ocupam vazios de atendimento por
operações aéreas regulares. Questões como carências infraestruturais também não fazem parte
do escopo.
1.4 ESTRUTURAÇÃO DA DISSERTAÇÃO
Propõe-se divisão da dissertação, acrescentando-se, ao final, as referências
bibliográficas que serão utilizadas para realização do estudo.
O capítulo 1 trata da apresentação do tema da dissertação destacando a problemática na
qual está inserido o trabalho, bem como superar a questão de como melhorar a eficiência do
PDAR por meio do estudo de demanda de passageiros para priorizar investimentos. Neste
capítulo também são colocados os objetivos gerais e específicos, os quais conduzirão a pesquisa
proposta sem a perda do foco na resolução das questões propostas. No mesmo capítulo também
aparecem as limitações da pesquisa, que serão cinco Estados nordestinos: Pernambuco, Paraíba,
Rio Grande do Norte, Ceará e Piauí para estimativa de demanda por transporte aéreo, de forma
a cobrir quase que a totalidade do território estudado. Por fim, cabe ressaltar que sucintamente
também é tratado um pouco sobre a metodologia aplicada na pesquisa.
No capítulo 2 tem início o referencial teórico, onde a revisão da literatura é apresentada
e onde são expostos os conceitos que fundamentaram o desenvolvimento do trabalho. Tanto os
aspectos regulamentares, quanto a literatura estudada abordam temas históricos, relevantes,
atuais e importantes para a pesquisa, relacionados à aviação regional no Brasil, Estados Unidos
e Europa. Trata também do programa de desenvolvimento apresentado pelo governo para o
setor e de sua fonte de financiamento.
O capítulo 3 cuida da abordagem econômica do setor aéreo, e expõe os conceitos de
mercado e demanda de forma geral, afunilando para o setor aéreo, onde é debatido o assunto
relacionado à definição de área de captação de aeroportos.
28
O capítulo 4 trata inicialmente da exposição da metodologia aplicada na pesquisa,
explica o que são métodos econométricos e finaliza apresentando como se dá a aplicação de um
modelo econométrico ao mercado da aviação.
O capítulo 5 apresenta os resultados obtidos após aplicação da metodologia, onde serão
calculadas as estimativas de demanda de transporte aéreo regional, de forma a cobrir quase que
a totalidade dos Estados de Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte, Ceará e Piauí, bem
como as discussões sobre os resultados obtidos, comparando com demandas de localidades já
atendidas pelo serviço aéreo regular. O foco principal deste capítulo é a exposição da estimativa
de demanda dos municípios selecionados.
No capítulo 6, que trata das conclusões, são analisados os resultados, de forma a dar
utilidade ao trabalho, fornecendo uma ferramenta à sociedade, que possa orientar investimentos
na área de infraestrutura de transportes, bem como apresenta mais ao final, sugestões para
continuidade da pesquisa na área.
29
2 CONTEXTO DA EVOLUÇÃO DA AVIAÇÃO CIVIL E REGIONAL
Atualmente a liberdade econômica no setor de transporte aéreo é apontada como a mola
propulsora para o seu desenvolvimento. Entretanto, olhando-se para o passado do país, observa-
se que a liberdade era a prática adotada desde os primórdios da indústria até a década de 1960,
período no qual teve início uma forte intervenção do Estado, que perdurou até o final da década
de 1990.
2.1 HISTÓRICO DA AVIAÇÃO CIVIL NO BRASIL
De acordo com Ferreira (2017), no início as aeronaves viajavam em baixas altitudes por
não serem pressurizadas, os pilotos enfrentavam as intempéries atmosféricas e os voos
necessitavam de diversas escalas para reabastecimento das aeronaves. Também eram comuns
os acidentes aéreos. As viagens eram desconfortáveis e inseguras.
Conforme exposto em estudo realizado pelo BNDES (2002), apesar de ter o início de
suas atividades na década de 1920, somente após o final da 2ª guerra mundial, a aviação
comercial tomou corpo no Brasil. A partir desse ponto de inflexão, a aviação foi impulsionada
pelo crescimento do número de aeronaves em operação no país, as quais eram excedentes de
guerra vendidas pelo governo americano a preços baixos e em boas condições de financiamento.
Tal situação levou o país a dispor de 34 empresas aéreas entre os anos 1945 e 1952, as quais
chegaram a atender 358 municípios em 1950, ano que nunca foi superado em número de cidades
atendidas por voos regulares de companhias aéreas.
Devido à ocorrência de incêndio no Aeroporto Santos Dumont em 13 de fevereiro de
1998, local onde também funcionava a antiga sede do Departamento de Aviação Civil – DAC,
foi perdido o registro histórico das atividades das empresas aéreas. Apesar dessa dificuldade,
Ferreira (2017) apresenta em sua pesquisa, um quadro resumo bastante interessante, refletido
na Tabela 2, que representa a movimentação dessas empresas, no que se referere às datas de
início e término de suas atividades, bem como as incorporações realizadas.
30
Tabela 2 – Empresas aéreas criadas entre as décadas de 1920 e 1970
Fundação/ Encerramento Empresa Observação
(1924–1927) Condor Syndikat Empresa alemã que operou os primeiros voos no Brasil.
(1927–2006) VARIG - Viação Aérea Rio-Grandense
Faliu em 2006.
(1927–1942) Syndicato Condor Passou a se denominar Cruzeiro do Sul em 1942
(1929-1930) NYRBA Antecessora da Panair (1930–1965) Panair do Brasil Decretada sua falência pelo Regime Militar em
1965. (1933–1939) Aerolloyd Iguassu Grupo Mate Leão. Vendida à Vasp em 1939. (1933–2005) VASP - Viação Aérea de
São Paulo Privatizada em 1990. Encerrou as atividades em 2005. Faliu em 2008
(1938–1961) NAB - Navegação Aérea Brasileira
Antecessora do Lóide Aéreo Nacional. Adquirida pela Vasp em 1962.
(1942–1993) Cruzeiro do Sul Antigo Syndicato Condor. Adquirida pela Varig em 1975.
(1942–1953) Aero Geral Adquirida pela Varig em 1952. (1942–1961) Aerovias Brasil Grupo TACA. Vendida à Real. Adquirida pela
Varig em 1961. (1943–1951) LAP - Linhas Aéreas
Paulistas Incorporada ao Lóide Aéreo Nacional em 1951.
(1944–1948) LAB - Linhas Aéreas Brasileiras
Encerrou as atividades em 1948.
(1944–1951) LATB - Linha Aérea Transcontinental Brasileira
Adquirida pela Real em 1951.
(1944–1946) Companhia Meridiona Regional (ES/RJ). Liquidada em 1946. (1944–1952) Viação Aérea Santos
Dumont Adquirida pela TAN (Transporte Aéreo Nacional) em 1952.
(1945–1950) Viação Aérea Arco-Íris (SP/PR). Faliu em 1948. Perm. de voo canc em 1950.
(1945–1948) Viação Aérea Bahiana (BA). Regional. Encerrou as atividades em 1948.
(1945–1961) REAL - Transportes Aéreos Redes Estaduais Aéreas
Consórcio Real-Aerovias. Adquirida pela Varig em 1961
(1946–1950) LAN - Linhas Aéreas Natal (MG). Vendida à Real em 1950. (1946–1952) OMTA - Organização
Mineira de Transportes Aéreos
Táxi-Aéreo. Adquirida pela TAN em 1950.
(1946–1966) SAVAG - Viação Aérea Gaúcha
(RS) Regional. Absorvida pela Cruzeiro do Sul.
(1946–1951) TABA - Transportes Aéreos Bandeirantes
Fusão com o Consórcio Lloyd Aéreo Nacional.
(1946–1956) TAN - Transportes Aéreos Nacional
Integrada à Real.
(1946–1950) VIABRAS - Viação Aérea Brasil
Fusão com o Consórcio Transporte Aéreo Nacional.
(1947–1957) ITAU - Companhia ITAU de Transportes Aéreo
Fusão com o Consórcio Transporte Aéreo Nacional
(1947–1948) LAW - LinhasAéreas Wright
Adquirida pela Real.
31
(1947–1966) TAC - Empresa de Transportes Aéreos Catarinense
Regional (SC). Absorvida pela Cruzeiro do Sul em 1966.
(1947–1949) TCA - Transportes Carga Aérea
Antecessora da Lóide Aéreo Nacional, S.A.
(1948–1950) Central Aérea Fusão com o Consórcio Transporte Aéreo Nacional.
(1949–1961) Aeronorte - Empresa de Transportes Aéreos Norte do Brasil
Regional (NE). Adquirida pela Aerovias em 1952, esta adquirida pela Real em 1954, por fim a Real foi adquirida pela Varig em 1961.
(1949–1962) Lóide Aéreo Nacional Vendida à Vasp em 1962. (1949–1956) TAS - Transportes Aéreos
Salvador Fusão com o Consórcio Transporte Aéreo Nacional.
(1952–1970) Paraense Transportes Aéreos
Regional (PA). Suas rotas e aeronaves foram repassadas à Varig.
(1955–1972) SADIA Transportes Aéreos.
Antecessora da Transbrasil. Encerrou as atividades em 2001.
(1957–2007) TAF Linhas Aéreas Regional (NE). Encerrou as atividades em 2007.
(1966-1986) VOTEC - Votec Serviços Aéreos Regionais
Táxi Aéreo e Regional (Centro-Oeste). Adquirida pela TAM em 1986.
(1971–2010) Rico Taxi Aéreo Regional (Amazônia). Encerrou as atividades em 2010. Opera no setor de Táxi Aéreo.
(1972–2001) Transbrasil Linhas Aéreas Antiga Sadia. Encerrou as operações em 2001. (1975–1999) TABA: Transportes Aéreos
Regionais da Bacia Amazônica
Regional (Amazônia). Encerrou as atividades em 1999.
(1976–1995) Nordeste Linhas Aéreas Regionais
Regional (NE). Absorvida pela Varig em 1995.
(1976–2002) Rio-Sul Serviços Aéreos Regionais
Regional (Sul e Sudeste). Subsidiária da Varig. Absorvida pela Varig em 2002.
(1976–) TAM: Transportes Aéreos Regionais
Em funcionamento.
Fonte: Ferreira (2017)
Por causa desse grande número de empresas, ocorreu um desequilíbrio entre oferta e
demanda, que acarretou em algumas fusões e falências, porém sem afetar demasiadamente a
quantidade de localidades atendidas, uma vez que até o primeiro ano da década de 60, cerca de
300 cidades ainda continuavam com movimentação regular de voos.
Com a intenção de socorrer o setor aéreo, o governo federal, em conjunto com as
empresas do setor, realizou três conferências nos anos 1961, 1963 e 1968, as quais foram
denominadas de CONAC – Conferência Nacional de Aviação Comercial. Essas conferências
marcam o início de uma forte regulamentação do setor e forte estímulo à fusão das empresas
aéreas, controlando assim a concorrência na área. Como resultado dessa política, em 1962,
restaram apenas seis empresas aéreas.
32
Os CONACs trouxeram um incentivo à utilização dos serviços aéreos regionais, através
da criação da Rede de Integração Nacional – RIN, baseada em subsídio para empresas que
operassem aeronaves de até 31 assentos em rotas de médio (5.000 a 20.000 passageiros/ano) e
baixo (até 5.000 passageiros/ano) potencial de tráfego. Por conta de dificuldades orçamentários
do governo federal, o RIN foi abandonado no ano de 1968, e por falta de subsídios reduziu-se
ainda mais a quantidade de empresas regulares de aviação. Em 1975 restaram apenas quatro
empresas aéreas no setor, que atendiam a 92 aeroportos.
Essa drástica redução na quantidade de localidades atendidas fez com que se criasse no
Brasil um modelo de aviação chamado de “Aviação Regional”, criado através do Decreto nº
76.590, de 11 de novembro de 1975, que instituiu os SITAR – Sistemas Integrados de
Transporte Aéreo. O objetivo dos SITAR era atender as localidades de baixo e médio potencial
de tráfego, as quais foram divididas em cinco regiões, que seriam atendidas por cinco novas
empresas, que atuariam em monopólio, cada uma em uma região exclusiva. Tal sistema era
subsidiado por suplementação tarifária nas linhas deficitárias, com recursos do Fundo
Aeroviário, criado a partir de adicional tarifário de 3% sobre os valores dos bilhetes das linhas
aéreas domésticas, situação que perdurou até 1999, início do período de flexibilização
regulatória no Brasil.
Segundo Malagutti (2001), o SITAR também teve como objetivo, viabilizar a utilização,
em maior escala, da aeronave denominada BANDEIRANTE, lançado quatro anos antes pela
EMBRAER, e que estava tendo boa aceitação para uso na aviação regional no exterior.
Conforme posto por Bettini e Oliveira (2011), com a progressiva desmontagem do
programa de subvenção SITAR, o transporte aéreo regional passou a apresentar um
comportamento de estrita sobrevivência, ao longo destas duas últimas décadas, tanto a partir da
quantidade de suas ligações, quanto a partir da quantidade de companhias aéreas. Como
resultado do encerramento dos SITAR, entre os anos de 1998 e 2008, o número de municípios
atendidos pelo transporte aéreo regular caiu de 199 para 155.
Sob o ponto de vista legal, os principais marcos regulatórios que de alguma forma
afetaram e ainda podem afetar a entrada, permanência e exploração de linhas aéreas, bem como
a política tarifária dos serviços aéreos no país estão comentados a seguir. Importante frisar que
a pesquisa sobre os regulamentos foi realizada através da consulta direta aos próprios
documentos e também em trabalho realizado por Pinto (2014), os quais estão relacionados
adiante, de forma cronológica.
33
1. Decreto 16.983/1925
No início da década de 1920, a regulação do transporte aéreo era vinculada ao Ministério
dos Negócios da Viação e Obras Públicas, que aprovou o Regulamento para os Serviços Civis
de Navegação Aérea, em 22 de julho de 1925. Foi estabelecido nesse regulamento, que as
empresas interessadas em trafegar no espaço aéreo brasileiro dependeriam de prévia concessão
do Governo. Não havia proibição quanto à nacionalidade dessas empresas, as quais deveriam
declarar as linhas que desejavam explorar. Quanto às tarifas e horários, as empresas deveriam
sujeitar-se ao que fosse aprovado pelo Ministro da Viação e Obras Públicas. A concessão
poderia ser negada, caso fosse julgada desnecessária aos interesses gerais ou em consequência
do comprometimento da ordem pública.
2. Decreto 19.902/1931
O objetivo deste decreto foi a criação do Departamento de Aeronáutica Civil,
subordinado ao Ministério da Viação e Obras Públicas. O motivo de sua criação foi a
consideraração de que os serviços aeronáuticos envolviam questões técnicas, jurídicas e
administrativas próprias, que exigiam métodos e processos de trabalho diversos dos então
adotados pela administração pública. Foi estabelecido que seria competência da Divisão do
Tráfego, a elaboração do plano da viação aérea comercial, as concessões de tráfego aéreo e os
estudos para estabelecimento da exploração das linhas aéreas decorrentes das concessões,
envolvendo sua organização, escalas, horários e tarifas.
3. Decreto 20.914/1932
O objetivo neste decreto foi o instituto da concessão dos aeroportos no País, além de
detalhar algumas novas condições para a concessão de linhas aéreas. Estabeleceu-se que os
aeroportos seriam construídos e mantidos pela União, ou através de concessão da União para
os Estados, municípios, particulares, empresas, sociedades ou companhias nacionais.
Estabeleu-se ainda a cobrança de taxas por sua utilização, as quais eram fixadas pelo Governo.
Quanto às concessões de linhas permaneceu o instituído anterior, adicionando-se que as linhas
entre pontos do território brasileiro e as de tráfego internacional que tivessem início no território
nacional, só poderiam ser estabelecidas e exploradas mediante concessão do Governo Federal.
Além disso, foi permitido às empresas que faziam voos domésticos estabelecerem tráfego
mútuo com empresas estrangeiras, através de convênios, desde que previamente aprovados pelo
Governo.
34
4. Decreto-Lei 483/1938
Este decreto-lei instituiu o primeiro Código Brasileiro do Ar. Quanto às concessões das
linhas regulares foi estabelecido que o Governo poderia outorgar ou negar concessão, segundo
exigências de interesse público, tendo os requerentes de provar a sua idoneidade moral e
capacidade técnica e financeira. No que se referia às tarifas e horários, as concessionárias
deveriam sujeitar-se à observância das determinações aprovadas pela autoridade competente.
5. Decreto-lei 2.961/1941
Este decreto-lei criou o Ministério da Aeronáutica, que recebeu competência de estudar
e despachar sobre todos os assuntos relativos à atividade da aviação nacional civil e militar. O
Ministério da Aeronáutica recebeu então funções que antes eram desempenhadas pelo
Ministério da Guerra, da Marinha e da Viação e Obras Públicas, passando então a ser
responsável pela regulação e fiscalização dos aeroclubes, empresas de formação de pessoal do
setor aéreo e empresas que viessem ou já estivessem explorando comercialmente o setor aéreo.
Além disso, o Ministério da Aeronáutica assumiria o papel de fomentador da iniciativa
particular para o incremento da aviação nacional, cooperando com assistência técnica e recursos
que lhe fossem especialmente atribuídos para essa finalidade.
6. Decreto-lei 9.793/1946
Este decreto-lei teve a finalidade de atualizar as normas vigentes para concessão de
linhas regulares de navegação aérea, em virtude da preocupação com uma competição ruinosa
no mercado. Na legislação foram estabelecidas algumas condições principais para que fossem
outorgadas as concessões, deixando em aberto outras que viessem a ser determinados pela
autoridade aeronáutica. Essas condições para outorga foram: i) o atendimento às necessidades
de tráfego oferecido pelas cidades situadas em cada rota; ii) não estabeler competição ruinosa
com outra empresa; e iii) demonstração da capacidade da empresa para atender a linha em
padrão satisfatório. Os contratos deveriam estabelecer frequência mínima, padrão mínimo de
equipamentos, obrigação de cumprir os horários e tarifas estabelecidos. O descumprimento
resultaria em rescisão e multas contratuais. Neste decreto foram estabelecidos prazos para as
concessões, que até então eram indeterminados, os quais passaram a ser de cinco anos,
renováveis por igual período.
35
7. Decreto 47.046/1959
Até então a política tarifária do mercado de transporte aéreo passava apenas pela
aprovação do Ministério da Aeronáutica. Este novo decreto trouxe uma mudança significativa
sobre o assunto, pois determinou que as tarifas das linhas regulares, domésticas ou
internacionais, seriam fixadas pelo Ministério da Aeronáutica, após proposta da Diretoria de
Aeronáutica Civil. Foi estabelecido que a determinação destas tarifas deveria levar em
consideração os custos médios de operação das aeronaves, os índices de aproveitamento em
passageiros-quilômetros do país e de suas regiões, os modelos de aeronaves utilizadas e a
natureza do serviço oferecido em função das condições de conforto, rapidez e outras
características que diversificassem o nível de transporte. Adicionalmente, os índices tarifários
deveriam, além de cobrir os custos de transporte, remunerarem a aplicação do capital investido
no negócio.
8. Decreto do Conselho de Ministros 381/1961
Além de reforçar o estabelecido no Decreto 47.046/1959, o Decreto 381/1961 transferiu
a aprovação das tarifas para a Diretoria de Aeronáutica Civil, que até então era prerrogativa do
Ministério da Aeronáutica, porém seguindo critérios fixados pelo referido Ministério. Inseriu
também no seu corpo que as tarifas deveriam ser iguais para os transportes realizados na mesma
rota. Foram incorporadas aos cálculos para a definição das tarifas, as despesas administrativas
e de marketing, bem como as despesas financeiras quanto do parcelamento da venda de bilhetes
aéreos, os quais passaram a ser regulados fortemente pela Diretoria de Aeronáutica Civil, com
regras muito rígidas para que houvesse mais facilidade de compra de passagens pelos usuários.
De forma geral, tal modelo de regulação tarifária perdurou até o ano de 1991, com pequenas
modificações durante esta trajetória.
9. Decreto do Conselho de Ministros 602/1962
Este decreto objetivou apenas inserir uma modificação em um dos artigos do Decreto
381/1961, para reforçar a repressão à guerra tarifária. Observa-se à época, uma preocupação
governamental com a concorrência predatória no setor.
36
10. Decreto 52.693/1963
Este decreto aprovou o Plano de Integração Nacional e o seu regulamento. Este plano
era constituído por linhas aéreas de alto interesse nacional, que fossem comprovadamente
deficitárias. As linhas do Plano de Integração Nacional compuseram a Rede de Integração
Nacional (RIN) e recebiam subvenções, as quais foram estabelecidas e reguladas pelo mesmo
Decreto. Para implementação do plano, deveriam ser considerados fatores como: interesse
público da ligação por via aérea, buscando atender regiões menos desenvolvidas, suprindo
assim a insuficiência dos outros modos de transporte; utilização de equipamentos compatíveis
com as condições de exploração da linha; estabelecimento de tarifas adequadas às condições
econômicas da região; e substituição dos equipamentos em decorrência do aumento do tráfego
e melhoria da infraestrutura aeroportuária.
Constituiu-se uma comissão, a qual era responsável pela definição das frequências,
escalas e tipos de equipamentos a serem utilizados em cada linha, bem como a distribuição das
linhas às empresas aéreas, observando sempre a limitação orçamentária. As linhas deficitárias
eram as linhas não consideradas troncais e que não ligavam as capitais dos Estados, excetuando
as ligações entre Manaus e Boa Vista, Manaus e Porto Velho, Manaus e Rio Branco, Porto
Velho e Rio Branco, Cuiabá e Porto Velho, e Cuiabá e Rio Branco. O pagamento das
subvenções era realizado contabilizando-se os quilômetros efetivamente voados em cada linha,
e era aferido e fiscalizado pela Diretoria de Aeronáutica Civil. Este Programa permaneceu ativo
até o ano de 1972, quando, por restrições orçamentárias teve de ser finalizado.
11. Decreto-lei 29/1966
Este decreto vem confirmar que a concorrência através de guerra tarifária não era o
desejo dos reguladores da época. Este instrumento veio para restringir ainda mais a
possibilidade de redução e gratuidade de tarifas, quando suprimiu os abatimentos que eram
previstos em leis, decretos, regulamentos e portarias que incidissem sobre as tarifas de
passagens e fretes aéreos, que eram aprovados para as linhas regulares.
37
12. Decreto-lei 32/1966
Instituiu o segundo Código Brasileiro do Ar. Por meio deste foi instituída além da
concessão, a autorização como forma alternativa para a exploração dos serviços aéreos. Além
dessa inovação foram impostas algumas outras, como a limitação de capital estrangeiro em
empresas aéreas nacionais em 20%. O objeto da concessão deixou de ser a linha aérea, passando
a serviços aéreos. Com o objetivo de impedir a concorrência ruinosa, atribuiu-se ao governo,
através deste Código, a prerrogativa de modificar rotas, tarifas, horários e frequências
concedidas ou autorizadas às empresas aéreas. Passou a haver a necessidade de aprovação
prévia, por parte do regulador, dos estatutos ou contratos sociais das empresas que
necessitassem de outorga para prestar serviços aéreos, independentemente dessa outorga ser de
concessão ou autorização. Esta nova regra recebeu o nome de autorização de funcionamento
jurídico.
13. Decreto-lei 496/1969
Em face de problemas no mercado aéreo e nas empresas operaradoras, este decreto
tratou da transferência automática das aeronaves de empresas aéreas que estivessem em
processo de liquidação, falência ou concordata à União, como forma de garantir o pagamento
de seus débitos.
14. Decreto-lei 669/1969
Entre as considerações deste Decreto, foi observado que o sistema de transporte aéreo
só poderia ser eficiente no tocante à segurança, regularidade e precisão, se as empresas que
exploram o setor estivessem em condições econômicas e financeiras saudáveis, e que um pedido
de falência, concordata ou liquidação afetaria profundamente sua estrutura técnica e financeira.
Considerou por fim, que a concordata não se aplicaria às atividades de transporte aéreo, tendo
em vista que os interesses de regularidade e segurança do serviço, estariam acima dos interesses
comerciais das empresas. Nesse contexto, os Decretos 496 e 669, do ano de 1969, foram os
instrumentos utilizados para impedir que a Panair do Brasil se recuperasse de problemas
financeiros, cassando suas concessões e transferindo suas aeronaves à União.
38
15. Decreto 72.898/1973
O intuito deste decreto foi o de atualizar os instrumentos de concessão e a autorização
de prestação serviços aéreos de transporte regular. Esta regulamentação definia concessão,
como sendo uma delegação do exercício de direito de explorar serviços aéreos, mediante ato
do Presidente da República, através de termo contratual, onde seriam fixados seu objeto, prazo
e condições essenciais. Já a autorização era considerada ato administrativo unilateral do poder
público, revogável a qualquer tempo, e o seu objeto era a exploração dos serviços aéreos nas
condições estabelecidas no ato do Ministro da Aeronáutica. Nesse Decreto, foi determinado que
a concessão obrigava a aceitação de bilhetes aéreos domésticos por parte de todas as
companhias e a compensação da utilização de um bilhete de uma companhia por outra seria
feita através de uma Câmara de Compensação. Estabelecia ainda, como prazo de concessão, o
período de 15 anos podendo ser prorrogado por igual período. O prazo máximo para as
autorizações era de cinco anos.
Determinou o Departamento de Aviação Civil – DAC como responsável pela
designação das linhas objeto de exploração de serviços aéreos, podendo a qualquer tempo,
modificar rotas, alterar frequências ou estabelecer limitações, em face das condições dos
aeroportos ou serviços de infraestrutura. Condicionava, entre outros requisitos, a concessão ou
autorização, a pessoa jurídica brasileira com sede no Brasil, onde pelo menos 4/5 do capital
social com direito a voto pertencesse a brasileiros e que a sua direção fosse confiada a
exclusivamente a brasileiros. Estabelecia também que as tarifas aéreas seriam aprovadas pelo
Ministro da Aeronáutica e deveriam ser o mais uniforme possível. O Ministro da Aeronáutica
também poderia baixar normas para disciplinar o transporte aéreo, com o intuito de evitar a
competição ruinosa, assegurar a diminuição de custos e melhorar o rendimento econômico e
técnico do segmento. As Disposições Transitórias do referido Decreto concediam às empresas
VARIG, VASP, Cruzeiro do Sul e Transbrasil, automaticamente e independentemente de
pedido, o direito de executar o serviço aéreo de transporte regular de passageiro, carga e mala
postal. As operações internacionais ficaram a cargo das empresas VARIG e Cruzeiro do Sul.
16. Portaria 50/1975
Nesta portaria foram apresentadas as cláusulas obrigatórias dos contratos de transporte
entre as companhias aéreas e os seus clientes, é o que se convencionou chamar de “Condições
Gerais de Transporte”, termo que é empregado até os dias de hoje para a norma que regula a
39
relação entre os passageiros e as empresas. No caso em particular, foi inserida uma restrição à
liberdade comercial das companhias, pois foi proibido neste instrumento qualquer tipo de
tratamento preferencial aos seus clientes.
17. Decreto 76.590/1975
Instituiu os Sistemas Integrados de Transporte Aéreo Regional - SITAR, cinco monopólios
geográficos para que neles fosse explorada a aviação regional. Medida adotada para compensar
a redução de comunidades atendidas pelos serviços aéreos, causada pela descontinuidade da
RIN. Como forma de não depender do orçamento anual do governo federal, foi instituído um
adicional de 3% sobre as tarifas domésticas, direcionado ao suplemento tarifário das linhas
aéreas regionais.
18. Decreto 91.149/1985
Por causa das políticas macroeconômicas de combate à inflação, as tarifas controladas
pelo governo foram todas submetidas, através deste decreto, à aprovação do Ministério da
Fazenda. Como o intuito desta medida era a estabilidade dos preços, as tarifas fixadas ficaram
defasadas entre os anos de 1985 e 1992, o que ocasionou uma batalha jurídica entre as
companhias e o governo federal, onde foi reconhecido pela justiça brasileira que as empresas
foram prejudicadas.
19. Lei 7.565/1986
Este ainda é o marco regulatório básico do setor aéreo no Brasil. Substituiu o Código
Brasileiro do Ar de 1966, porém no que se refere à regulação econômica inovou muito pouco.
Permaneceu necessária a autorização de funcionamento jurídico e a necessidade de concessão,
continuando as linhas a serem autorizadas posteriormente pela autoridade aeronáutica. Não
houve modificação quanto aos 4/5 do capital das empresas serem obrigatoriamente nacional. A
autoridade aeronáutica poderia alterar frequências, horários, rotas e tarifas, com o intuito de
impedir a competição ruinosa, e assim assegurar um melhor resultado econômico/financeiro
das empresas para desta forma assegurar a prestação continuada dos serviços.
Como inovação pode-se considerar a adoção do termo concessão para os serviços aéreos
regulares e do termo autorização para os serviços não regulares (sem regularidade), como é o
40
caso dos táxis-aéreos. Foi excluída a possibilidade do pedido de concessão e também foram
regulamentadas a intervenção, liquidação e falências das companhias aéreas, onde ficou
estabelecido que a intervenção seria admitida quando a situação operacional, financeira ou
econômica ameace a continuidade dos serviços, a eficiência ou a segurança do transporte aéreo.
Caso os serviços não retomem a normalidade após a intervenção, então iniciam-se os processos
de liquidação extrajudicial ou de falência.
20. Decreto 99.179/1990
O cuidadoso, lento e gradual processo de flexibilização regulatória da aviação civil teve
seu início a partir da edição deste decreto, que instituiu o Programa Federal de
Desregulamentação, tomando como base fundamental o princípio constitucional da liberdade
individual, com o objetivo de fortalecer a iniciativa privada, reduzindo a interferência do Estado
na vida e nas atividades do indivíduo, e desta forma contribuir para a maior eficiência e o menor
custo dos serviços prestados pela Administração Pública Federal. Entre suas diretrizes, constava
que a atividade econômica privada seia regida, basicamente, pelas regras do livre mercado,
limitada a interferência da Administração Pública Federal ao que dispõe a Constituição.
21. Decreto 99.255/1990
Este decreto trazia apenas dois artigos, e a sua única função foi revogar a proibição de
companhias aéreas de transporte regional participarem do mercado de aviação também no
âmbito nacional.
22. Decreto 99.677/1990
Decreto também muito curto, revogou o Decreto 99.255/1990, poucos meses após sua
edição, dando poderes ao Ministério da Aeronáutica para emitir instruções para a exploração
dos serviços aéreos regulares, bem como as instruções para que fossem constituídas as empresas
do setor.
41
23. Portaria 566/1991, do Ministério da Economia, Fazenda e Planejamento
Através desta portaria, o Ministério da Economia, Fazenda e Planejamento deixa de
controlar as tarifas aéreas, voltando assim esta atividade ao DAC, que estabeleceu através de 3
portarias (196/DGAC/1991, 247/SPL/1991 e 322/SPL/1991) um novo regime tarifário onde a
partir da tarifa básica definida pelo DAC, as companhias possuíam a liberdade de definir seus
preços, desde que não fossem superiores a 32% e nem inferiores a 50% daquela tarifa.
24. Lei nº 8.399/1992
Destinou 20% do adicional tarifário criado pela Lei nº 7.920/1989 para o Programa
Federal de Auxílio a Aeroportos – PROFAA, proposto de acordo com os Planos Aeroviários
Estaduais - PAE, que seriam estabelecidos através de convênios entre os Governos Estaduais e
o DAC.
25. Aviso 1/GM5/004/1992
Após a realização da V CONAC, em 1991, onde foi discutida a política de
desregulamentação do setor, o Ministério da Aeronáutica aprovou a Política para os Serviços
de Transporte Aéreo Comercial do Brasil, onde foi dada ao DAC a competência para editar
normas regulamentares para a implantação desta política.
O documento final da conferência baseava o desenvolvimento do setor na livre
competição, e na redução gradual da regulamentação que limitava a exploração do mercado de
transporte aéreo. Para evitar uma concorrência predatória, inicialmente foi condicionada a
criação de novas empresas e linhas ao comportamento do mercado e à situação econômica das
empresas que já estivessem em funcionamento, evitando assim o excesso de oferta. Com
relação à liberalização das tarifas, foi considerada um objetivo de médio prazo, pois naquele
momento não se pretendia comprometer a saúde financeira das empresas com uma guerra de
preços, bem como defender os usuários de tarifas abusivas. Adotou-se então a liberação
monitorada das tarifas, pois envolvia também o acompanhamento dos custos do setor. Foi
definida uma lucratividade não superior a 12% com um aproveitamento médio dos serviços em
torno de 62%.
Com relação à aviação regional, foi abolida a delimitação imposta pelo SITAR,
passando assim a empresas a operarem na rede nacional. Também foi autorizada a criação de
novas empresas.
42
26. Portaria 75/GM5/1992
Com a intenção de dar continuidade à política de flexibilização regulatória do setor, esta
portaria instituiu a liberação monitorada das tarifas aéreas domésticas de carga e passageiros.
Foi definido que o DAC estabeleceria as regras do regime tarifário, bem como realizaria o
monitoramento das tarifas praticadas, cabendo ao mesmo órgão intervir quando as limitações
fossem ultrapassadas.
27. Portaria 686/GM5/1992
Regulamentou os pedidos de autorização para funcionamento jurídico e a autorização
ou concessão para exploração dos serviços aéreos públicos, permitindo assim a entrada de
novos entrantes no mercado.
28. Portaria 687/GM5/1992
Definiu linhas aéreas regionais como as que possuíam como característica a afluência
ou complementariedade às linhas aéreas nacionais, ou que ligassem outras localidades sem
passar pelas linhas aéreas nacionais e criou as chamadas linhas aéreas especiais, que ligavam
os aeroportos Santos Dumont, Congonhas, Pampulha e Brasília.
Instituiu o plano básico de linhas para cada empresa, os quais seriam aprovados pelo
DAC, com base nos seguintes critérios:
a) o interesse público;
b) a importância das localidades a serem servidas dentro do contexto político, econômico,
turístico e social;
c) a capacidade de geração de tráfego;
d) as condições de competição em cada linha, evitando, em princípio, a superposição de voos e
a proximidade de horários, resguardando-se o interesse do usuário;
e) a adequação do equipamento aéreo para a operação pretendida, considerando-se a
infraestrutura aeroportuária.
Estabeleceu critérios para aumento de oferta em cada linha, e para tanto criou a
Comissão de Linhas Aéreas, de caráter consultivo, integrada por membros do DAC,
representantes de todas as concessionárias de transporte aéreo regular, da INFRAERO e da
43
Diretoria de Eletrônica e Proteção ao Voo, para tratar das modificações na malha aérea,
definindo assim os Horários de Transporte – HOTRAN, onde eram estabelecidos itinerário,
horário, frequência, equipamento e a capacidade de transporte. A participação das empresas foi
limitada à metade do mercado onde atuasse, fosse ela nacional ou regional e a apuração seria
por setor.
29. Portaria 688/GM5/1992
Priorizou a participação das empresas regionais na exploração das linhas aéreas
especiais, excetuando o caso da ponte aérea Rio – São Paulo, que ficou a cargo das empresas
nacionais.
30. Portaria 689/GM5/1992
Tratava da ponte aérea Rio – São Paulo (endosso de bilhetes), reservando esse mercado
às três empresas nacionais (Varig, Vasp e Cruzeiro), facultando às estas mesmas companhias a
entrada de outras, desde que a decisão fosse unânime. Havia também dispositivo para esta
decisão ser tomada pelo DAC, desde que tal decisão fosse tomada para contribuir para a
melhoria do atendimento dos usuários.
31. Portaria 690/GM5/1992
Foi disciplinado por meio desta portaria o adicional tarifário, onde o mesmo foi
destinado para a suplementação de linhas regionais, exclusivamente operadas por aeronaves
com menos de 30 assentos e que apresentassem características de pioneirismo ou de
essencialidade.
32. Portaria 986/DGAC/1997
Estabeleceu critérios que deram continuidade ao processo de liberação das tarifas aéreas
domésticas. Foi definido por esta portaria que caberia às empresas definirem individualmente
suas tarifas e registrá-las junto ao DAC com antecedência mínima de 4 dias úteis da data
prevista para o início da sua vigência. Apesar de consignar esta liberdade às empresas aéreas,
ainda persistiu a existência de uma faixa a ser seguida, não sendo permitidos valores superiores
44
às tarifas estabelecidas pelo DAC, bem como não poderiam ser abaixo de 65% dos mesmos
valores.
33. Portaria 5/GM5/1998
Estimulou a competição, expandindo as opções aos usuários das chamadas linhas
especiais, que ligavam os aeroportos de Brasília, Congonhas, Santos Dumont e Pampulha e
limitou a participação máxima das empresas que atuavam nestes aeroportos a 50% daquele
mercado.
34. Portaria 701/DGAC/1998
Avançando ainda mais no que se referia à liberação tarifária, foi determinado que os
valores das tarifas aéreas domésticas não seriam mais vinculados às tarifas de referência
calculadas pelo DAC, a qual serviria apenas como base para acompanhamento do órgão
regulador. Apesar desta liberdade, o índice tarifário líquido, como convencionou-se chamar as
novas tarifas, ainda deveria ser submetido à aprovação e registro pelo DAC, que poderia intervir
nas concessões dos serviços aéreos, com o intuito de coibir atos contra a ordem econômica e
assegurar os interesses dos usuários Deveriam ser encaminhadas com 4 dias úteis de
antecedência da sua vigência e o DAC, caso não se manifestasse até 2 dias antes da vigência os
mesmos estariam automaticamente aprovados.
35. Portaria 536/1999, Comando da Aeronáutica
Aprovou instruções que regulamentaram os pedidos de autorização para funcionamento
jurídico e autorização ou concessão para exploração dos serviços aéreos públicos. Nela foi
especificado que a autorização para funcionamento jurídico habilitaria a empresa a solicitar
autorização para importar aeronaves, registrar aeronaves no Registro Aeronáutico Brasileiro –
RAB, e solicitar ao DAC o Certificado de Homologação de Empresa de Transporte Aéreo –
CHETA. Quanto à concessão, habilitaria as empresas a participar da Comissão de Linhas
Aéreas – CLA e solicitar ao DAC HOTRAN para as linhas aéreas constantes do plano básico
de linhas anexado ao contrato de concessão, o qual só poderia ser alterado após nova aprovação
do DAC.
45
36. Portaria 569/GC5/2000
Estabeleceu novas definições e procedimentos para o Sistema de Transporte Aéreo
Regular, podendo-se ressaltar a classificação para as linhas aéreas domésticas como nacionais
(as que ligavam as capitais a cidades com mais de um milhão de habitantes), regionais (as que
efetuavam ligação entre as demais cidades com as que eram servidas pelas linhas nacionais) e
especiais (as que ligavam os aeroportos Santos Dumont, Congonhas, Pampulha e Brasília).
Trouxe um dispositivo que previa que nenhuma empresa teria garantia sobre mais de
37% dos slots utilizados em um mesmo aeroporto, ou seja, os slots concedidos a uma empresa,
acima de 37% em um determinado aeroporto poderia ser requisitado por qualquer outra
empresa. Estabeleceu como critérios para a concessão de linhas a capacidade de apoio da
infraestrutura aeronáutica, a expansão da oferta de opções aos usuários e o estímulo à
competição entre as empresas aéreas. Permitiu-se a realização de voos extras para atender
excesso de demanda esporádica em linhas onde já atuassem ou para avaliar uma demanda
específica entre localidades ainda não atendidas por linha regular.
37. Decreto 3.564/2000
Criou o CONAC – Conselho Nacional de Aviação Civil, órgão interministerial de
assessoramento da Presidência da República, ao qual compete estabelecer diretrizes para a
representação do Brasil em convenções, acordos, tratados e atos de transporte aéreo
internacional; propor modelo de concessão de infraestrutura aeroportuária; aprovar as diretrizes
de suplementação de recursos para linhas aéreas e aeroportos de interesse estratégico,
econômico ou turístico; promover a coordenação entre as atividades de proteção de voo e as
atividades de regulação aérea; aprovar o plano geral de outorgas de linhas aéreas; e estabelecer
as diretrizes para a aplicabilidade do instituto da concessão ou permissão na exploração
comercial de linhas aéreas.
38. Resolução 007/2001, CONAC
No mês de março de 2001, esta resolução aprovou a liberdade tarifária nas ligações
diretas entre os 11 aeroportos do país listados na tabela abaixo:
46
Tabela 3 – Aeroportos com liberdade tarifária aprovada pela Resolução 007/2001 do CONAC
OACI Aeroporto Município/UF SBGR Guarulhos - Governador André Franco
Montoro São Paulo/SP
SBSP Congonhas São Paulo/SP SBKP Viracopos Campinas/SP SBGL Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro/
Galeão - Antônio Carlos Jobim Rio de Janeiro/RJ
SBRJ Santos Dumont Rio de Janeiro/RJ SBBR Presidente Juscelino Kubitschek Brasília/DF SBCF Tancredo Neves Confins/MG SBBH Pampulha - Carlos Drummond de Andrade Belo Horizonte/MG SBCT Afonso Pena Curitiba/PR SBFL Hercílio Luz Florianópolis/SC SBPA Salgado Filho Porto Alegre/RS
Fonte: Autor a partir da Resolução 007/2001 do CONAC
Além de aprovar a liberdade tarifária para os aeroportos acima, recomendou ao DAC
que monitorasse o comportamento das tarifas aéreas e do mercado expostos à liberdade
tarifária; acompanhasse os reflexos da medida sobre os mercados não afetados; e apresentasse
relatórios mensais sobre esses acompanhamentos.
39. Portaria 672/DGAC/2001
Esta portaria emitida no mês de abril de 2001, considerou 52 linhas com tarifas
liberadas, as quais precisariam ser apenas registradas posteriormente. As demais linhas foram
consideradas com tarifas controladas, com tarifas máximas definidas por índices tarifários
líquidos aprovados pelo DAC.
40. Portaria 1.213/DGAC
Substituiu a Portaria acima, aumentando para 63 as linhas com tarifas liberadas.
41. Resolução 8/2001, CONAC
Em agosto de 2001, menos de 6 meses após a emissão da Resolução 007/2001, o
CONAC, através da Resolução 008/2001, expande a liberdade tarifária para todo o território
nacional, deixando a cargo do DAC o acompanhamento dos impactos da medida no mercado.
47
42. Portaria 243/GC5/2003
O período entre os anos de 2003 e 2004 foi marcado pelo retrocesso no tocante à
desregulamentação, pois claramente houve tentativa de proteger a Varig, principal empresa
brasileira, que enfrentava graves problemas financeiros por não ter se adaptado à flexibilização
regulatória há poucos anos iniciada. A primeira medida de proteção foi a Portaria
243/GC5/2003, que determinou que o DAC promovesse a adequação da oferta de transporte
aéreo, conjuntamente com as empresas do setor, condicionando a importação de aeronaves
somente no caso de real necessidade comprovada. Buscou-se assim reduzir a concorrência do
setor, pela dificuldade de inserir novas aeronaves no mercado.
43. Portaria 731/GC5/2003
Foi determinado por meio desta portaria, que o DAC acompanhasse os custos do setor,
de forma que fossem coibidos abusos, cartelização e dumping, objetivando preservar a situação
econômica das empresas existentes. Caberia ao DAC, de acordo com a portaria, uma função
moderadora, com a finalidade de impedir uma competição danosa e irracional, com práticas
predatórias de consequências indesejáveis sobre todas as empresas.
44. Resolução 2/2003, CONAC
Esta resolução manteve a liberdade tarifária, pois considerou que caberia ao mercado o
papel principal de induzir que a oferta e a demanda se adequem mutuamente, mas autorizou o
DAC a acompanhar o comportamento do mercado, visando ao atendimento regular da demanda
e o estímulo à eficiência econômica, utilizando-se em caráter excepcional, de instrumentos e
regras previamente conhecidas e estabelecidas pelo CONAC. Na ocorrência de prática
anticompetitiva ou abuso de preços, o DAC tinha a função de informar ao Sistema Brasileiro
de Defesa da Concorrência - SBDC para a adoção das medidas cabíveis. Esta necessidade de
comunicação ao SBDC não retirou a prerrogativa do DAC aplicar o estabelecido no Código
Brasileiro de Aeronáutica e toda a regulamentação complementar do setor.
Estabeleceu a liberdade para exploração de linhas apenas para mercados ainda não
atendidos, e caberia ao DAC analisar e aprovar o acesso ao mercado onde já existisse linhas em
funcionameno, observadas as diretrizes do CONAC. Definiu que o DAC elaboraria norma
específica para alocação de slots em aeroportos que estivessem apresentando tráfego saturado,
segundo critérios estabelecidos pelo CONAC.
48
45. Resolução 003/2003, CONAC
Aprovou diretrizes para a operação de linhas essenciais de transporte aéreo regular de
passageiros no mercado doméstico, mediante suplementação tarifária. Definiu que poderiam
ser suplementadas linhas que apresentassem baixo ou médio potencial de tráfego, que não
apresenteassem viabilidade econômica e que fossem de interesse para o desenvolvimento
econômico e social, para o desenvolvimento do turismo, para a integração e a defesa nacional.
O DAC deveria submeter ao Presidente do CONAC, ouvido o Conselho, proposta das linhas
essenciais a serem suplementadas. Tais discussões, após 16 anos ainda persistem e a
suplementação tarifária para os mercados de baixo ou médio potencial, objetivada em 2003,
ainda não foi implementada no país.
46. Portaria 447/DGAC/2004
Esta portaria voltou a restringir a liberdade tarifária até então vigente no mercado de
transporte aéreo, pois determinava que tarifas promocionais inferiores a 35% da tarifa de
referência calculada pelo DAC, deveriam ser submetidas à aprovação do órgão regulador. Esta
medida foi editada como resposta à venda de bilhetes aéreos promocionais por R$ 50,00
(cinquenta reais) pela companhia Gol, com o argumento de que estaria coibindo atos contra a
ordem econômica, pois o DAC considerou que a medida adotada pela Gol colocava em risco a
Varig.
A atuação do DAC foi contestada pelo SBDC, que alegou ser sua a competência para
tratar o assunto, e que a estratégica comercial da empresa não poderia ser considerada uma
infração, por ter a empresa uma fatia de mercado inferior a 20%, enquadramento necessário
para caracterizar posição dominante da companhia.
47. Lei 11.182/2005
A liberdade econômica plena foi consagrada através da lei de criação da ANAC. Quanto
às linhas aéreas a serem exploradas, ficou assegurado às companhias a exploração de quaisquer
linhas aéreas, mediante prévio registro na ANAC, necessitando exclusivamente da capacidade
operacional dos aeroportos e observar as normas regulamentares para prestação de serviços
aéreos adequados emitidas pela ANAC. Quanto às tarifas, foi garantido que na prestação de
serviços aéreos regulares, prevaleceria o regime de liberdade tarifária, onde a concessionária
49
determinaria suas próprias tarifas, devendo apenas comunicá-las à ANAC, em prazo
estabelecido pelo novo órgão regulador.
48. Decreto 6.780/2009
Este decreto aprovou a Política Nacional de Aviação Civil - PNAC, formulada pelo
CONAC, que no seu capítulo específico relacionado aos serviços aéreos coloca como ações a
serem adotadas:
• Estimular o desenvolvimento de serviços aéreos em todo o território brasileiro.
• Incentivar o desenvolvimento e a expansão dos serviços aéreos prestados em ligações
de baixa e média densidade de tráfego, a fim de aumentar o número de cidades e municípios
atendidos pelo transporte aéreo.
• Estimular o desenvolvimento da aviação geral.
• Promover regulamentação adequada para cada tipo de serviço aéreo.
• Estimular o uso do modal aéreo para transporte de passageiros, carga e mala postal.
• Garantir a fiscalização dos serviços aéreos explorados pela aviação regular, não-
regular, geral, experimental, aerodesportiva e agrícola.
• Estimular a concorrência no setor de aviação civil.
• Incentivar o desenvolvimento dos serviços aéreos internacionais como vetor de
integração com os demais países.
• Aperfeiçoar mecanismos de negociação buscando evitar restrições à oferta nos
serviços aéreos internacionais e estimular o comércio, o turismo e a conectividade do Brasil
com os demais países.
Todo esse arcabouço regulamentar, é necessário que fique claro, não exaure o assunto,
o qual está em constante processo de modificação. Atualmente a grande expectativa do
mercado é sobre o novo texto do próximo Código Brasileiro de Aeronáutica, que substituirá o
antigo, passando a ser o novo marco regulatório para o setor aéreo. Tal atualização é
considerada necessária porque o atual marco regulatório (1986) é anterior à Constituição
(1988), ao Código de Defesa do Consumidor (1990) e à Lei de Criação da ANAC (2005).
50
2.2 AVIAÇÃO REGIONAL NO BRASIL
Segundo Oliveira e Salgado (2008), a aviação regional está normalmente associada a
ligações aéreas pouco densas (poucos passageiros por viagem) e com pequena etapa (reduzida
distância de voo). Para Bettini (2007), em geral, os estudos promovem a seguinte simplificação
na conceituação dos mercados aéreos regionais:
“Usualmente, atribui-se a nomenclatura de aviação regional à atividade explorada de maneira regular que (...) utiliza aeronaves de capacidade inferior a cem passageiros e as utiliza em ligações com cidades que possuam densidade de tráfego (ou seja, número de passageiros por unidade relevante de tempo) reduzida” (Bettini, 2007).
De forma mais restrita, o BNDES (2002) indica que a utilização do termo aviação
regional no decorrer da história da aviação comercial brasileira tem como objetivo fazer
referência ao transporte aéreo que interliga localidades interioranas e estas com centros urbanos
e capitais.
Outro estudo realizado também pelo BNDES (2001b) considera que rotas aéreas
regionais são aquelas que fazem a ligação entre as cidades de pequeno e médio porte com
aquelas servidas por linhas aéreas nacionais. Considera também que as rotas regionais são
complementares e de afluência, sendo caracterizadas como de baixo potencial de tráfego
(quando movimentam até 20 mil passageiros/ano) a médio potencial (entre 20 mil e 70 mil
passageiros/ano). Essa classificação, logicamente, carece de uma atualização, pois segundo
dados da ANAC, há mercados regionais com potencial para cerca de 500 mil a um milhão de
passageiros/ano.
Para Bettini (2007), o aspecto econômico que mais bem caracteriza a aviação regional
é o elevado valor de seus custos fixos, advindos da operação de baixa densidade, o que acarreta
um valor concentrado do custo em poucos passageiros transportados por voo e distância voada.
Por outro lado, Oliveira e Salgado (2008) consideram que o Transporte Aéreo Regional
tem um papel fundamental no desenvolvimento econômico de qualquer país ou região. Essa
importância é potencializada em países ou blocos continentais, como o Brasil, que dependem
da integração entre suas regiões para garantir um desenvolvimento econômico sustentável e
equânime. Dentre os papéis desempenhados pela aviação regional no Brasil, tem-se, em
especial, a prestação de serviços a regiões remotas e de fronteira na Amazônia, o
desenvolvimento das localidades ao longo do território nacional, a promoção de maior
universalização do acesso ao transporte aéreo e o fomento à indústria do turismo. As dimensões
continentais do território brasileiro, com mais de oito milhões de Km2 de área territorial e mais
51
de cinco mil municípios, por si só justificam a relevância de se tratar a aviação regional como
elemento de elevada importância para a integração nacional.
Vários são os autores que discutem aviação regional, incluindo a sua conceituação,
porém não há um conceito formado em definitivo. Não é objeto desta dissertação, definir tal
conceito, mas é necessário aprofundar a discussão para entender a intenção do Governo Federal
quando propôs o Plano de Desenvolvimento da Aviação Regional (PDAR).
A abordagem dos estudiosos sobre o tema aviação regional engloba vários indicadores
na tentativa de conceituá-la. Entre os fatores mais citados, nas principais referências revisadas
para esta pesquisa que caracterizam a aviação regional, estão a densidade de tráfego, as
características dos aeroportos utilizados, o tipo de operação, a etapa de voo e a capacidade das
aeronaves.
As dificuldades para a viabilização econômica da aviação regional devem-se à
complexidade do setor, causadas principalmente pela necessidade de incessante investimento,
tanto no que se refere à aquisição de aeronaves adequadas, quanto à implantação e operação de
infraestruturas aeroportuárias. Localidades que antes não permitiriam a operação de aeronaves
de maior porte, após investimentos, tanto em dimensionamento geométrico e estrutural de pistas
de pouso e decolagem, quanto nos terminais de passageiros e suas facilidades, passam o
oferecer condições de incorporação à rede regional de transporte aéreo.
Em extenso documento apresentado pelo governo australiano, através da Productivity
Comission (2011), foi exposto que após a desregulamentação do setor aéreo naquele país, a
quantidade de aeroportos regionais que recebiam voos regulares caiu de cerca de 280 para algo
em torno de 140, entre os anos de 1984 e 2008. Apesar dessa redução, o número de passageiros
atendidos pela aviação regional na Austrália, no mesmo período foi triplicado. Interessante
ressaltar que a grande maioria das rotas extintas foram as que realizavam a ligação entre
aeroportos regionais, permanecendo praticamente inalteradas as ligações entre os grandes
centros e os aeroportos regionais. Isso nos leva a acreditar que é possível atender uma
quantidade maior de pessoas pela aviação regional sem que haja necessariamente um avanço
muito grande na quantidade de aeroportos regionais com voos regulares.
Dentre os fatores relatados na literatura consultada, dois merecem destaque, quanto às
dificuldades impostas à atividade de transporte aéreo regional: i) as etapas curtas de voo; e ii)
a pequena capacidade das aeronaves. Tal situação é explicada pelo fato da alta sensibilidade
aos custos fixos suportados pelas empresas aéreas regionais, as quais devem arcar com despesas
52
administrativas independentemente do tamanho de suas operações. Quando se apura o custo
total (fixo + variável), observa-se que o custo por número das viagens realizadas, por etapas de
voo ou por passageiros transportados na aviação regional são bem maiores que os custos da
rede nacional.
Além dessa situação crítica por conta das dificuldades relacionadas aos seus custos
fixos, acrescente-se que a característica intrínseca à sua atividade de cumprir etapas menores
de voos, traz para a aviação regional um fator que também não ocorre na aviação regular entre
grandes aeroportos, que é a forte concorrência com o modo rodoviário e ferroviário. No Brasil
essa concorrência dá-se principalmente com o modo rodoviário, seja por meios de
deslocamento em veículos próprios ou através de ônibus. É o que se chama em microeconomia
de bens ou produtos substitutos, os quais afetam por elasticidade cruzada, a demanda por
transporte aéreo regional.
Paiva e Müller (2014) em seu estudo sobre a competição entre o ônibus e o avião,
afirmam que quanto mais longa a viagem, mais competitivo se torna o avião em relação ao
ônibus. Além do fator distância, o fator preço é favorável à utilização do avião como meio de
transporte, uma vez que quando as passagens dos dois modos estão com valores próximos, a
preferência dos passageiros é pelo modo aéreo. Do ponto de vista econômico, o transporte
rodoviário principalmente por modo coletivo é considerado um bem ou serviço inferior quando
comparado ao transporte aéreo. Por essa razão, elevação na renda média da população produz
normalmente um deslocamento de demanda do modo rodoviário para o modo aéreo.
Ao resumir a experiência da regulação econômica no setor de aviação civil no Brasil,
direcionada ao seu aspecto regional, pode-se dizer que se iniciou nos anos 60 com as
Conferências Nacionais da Aviação Civil – CONACs, as quais ocorreram em 1962, 1963 e
1968. O fruto dos CONACs foi uma forte regulação econômica, com foco no controle tarifário,
controle de novos entrantes, definição de rotas e o incentivo às fusões de empresas aéreas.
Estudo elaborado pelo BNDES (2002) mostra que entre 1945 e 1952 chegaram a existir
no país 34 companhias no setor, as quais após fusões, aquisições e falências ocasionadas por
um excesso de oferta frente à demanda existente, se resumiram a apenas seis empresas em 1962,
como pode ser observado na Tabela 4 abaixo:
53
Tabela 4 – Empresas aéreas existentes em 1962 e suas operações
Companhia Aérea
Operações
Doméstica Internacional
VARIG ✔ Rotas da América do Norte
VASP Exclusivamente -
CRUZEIRO DO SUL ✔ Rotas da América do Sul e Central
PANAIR ✔ Rotas da Europa e Oriente Médio
SADIA (TRANSBRASIL) Exclusivamente -
PARAENSE Exclusivamente -
Fonte: BNDES (2002)
A Rede de Integração Nacional – RIN foi criada justamente nessa década e incentivava
a aviação regional por meio de subsídios ao setor, para que fossem atendidas rotas que eram
consideradas economicamente inviáveis. Por dificuldades orçamentárias teve o seu término no
final da década de 1960.
Somente em 1975 a aviação regional foi alvo de novos incentivos, através da criação do
Sistema Integrado de Transporte Aéreo Regional – SITAR, onde o território nacional foi
dividido em cinco áreas, cada uma delas atendida por empresas em regime de monopólio,
delimitando-se inclusive as áreas de atuação de empresas regionais e nacionais. Ou seja, mais
uma vez a concorrência no mercado de aviação civil foi considerada como prejudicial ao seu
desenvolvimento.
Tal política pode ser verificada no estudo apresentado por Guimarães e Salgado (2003),
onde foi posto que um dos princípios estabelecidos para o SITAR era a delimitação clara de
atuação de empresas regionais e nacionais, sem que tais empresas pudessem adentrar em áreas
estabelecidas para as outras, e dessa forma, como norma geral do modelo de regulação,
sobressaía o desestímulo à concorrência no mercado de aviação civil, vista como prejudicial à
estabilidade do mercado. A partir do SITAR, ficou assim dividido o território nacional entre as
empresas aéreas regionais:
54
Tabela 5 – Divisão territorial do SITAR por empresa aérea
Empresa Aérea Regional Área Homogênea de Tráfego
Nordeste Linhas Aéreas Regionais S.A. Região Nordeste e parte dos estados de Minas Gerais e Espírito Santo
Rio-Sul Serviços Aéreos Regionais S.A. Região Sul e parte dos estados do Rio de Janeiro, Espírito Santo e São Paulo.
TABA Transportes Aéreos da Bacia Amazônica S.A. Região Norte
TAM Transportes Aéreos Regionais S.A. Atual estado do Mato Grosso do Sul, parte dos estados do Mato Grosso e de São Paulo
VOTEC Serviços Aéreos Regionais S.A. Estado de Goiás, parte dos estados do Pará e do Maranhão, o Triângulo Mineiro e o Distrito Federal
Fonte: BNDES (2002)
O SITAR perdurou até o início dos anos 90, década esta que lentamente iniciou, de
forma gradual o processo de liberalização do mercado doméstico de transporte aéreo regular,
com medidas direcionadas à liberação de novos entrantes no mercado, flexibilização tarifária,
liberalização das ofertas de rotas e controle da concentração do mercado, através da
disponibilização controlada dos espaços disponíveis das infraestruturas aeroportuárias,
conhecidos como slots.
Guimarães e Salgado (2003) apontam que o ambiente regulatório vigente, conforme o
quadro acima começa a ser modificado a partir de 1991, por ocasião da V CONAC. No âmbito
da aviação regional, estabeleceu-se a autorização para a criação de novas empresas, para a
competição entre operadoras nacionais e regionais e extinguiram-se as áreas demarcadas de
atuação regional.
Esse processo de flexibilização regulatória ainda persiste, estando em plena evolução.
Como resultados para os usuários do transporte aéreo tem trazido ampliação da oferta de voos,
maior ocupação das aeronaves, maior competição por preços e maior competição por
diferenciação de serviços. Por outro lado, acarretou o encolhimento do número de localidades
atendidas, uma vez que as empresas aéreas levaram suas aeronaves para locais com maior
densidade populacional e econômica. Como consequência negativa, deixou-se de atender a
vários municípios e microrregiões, que eram atendidas anteriormente por iniciativa da
imposição do poder público de subsídios às companhias de transporte aéreo.
55
Pode ser observado na Figura 9 obtida do estudo realizado por Oliveira e Salgado (2008)
que houve no Brasil no período de 1998 a 2008, redução das localidades atendidas por
transporte aéreo em número maior do que localidades novas que iniciaram serviços. Observa-
se ainda uma malha regional mais densa nas regiões sul e sudeste. A Tabela 6 mostra que houve
uma redução de atendimento no período de 21% nas cidades e microrregiões e de 7,6% da
população brasileira.
Figura 9 – Operações aeroportuárias 1998 – 2008: Brasil
Fonte: Oliveira e Salgado (2008)
56
Tabela 6 – Resumo das Operações Aeroportuárias 1998-2008: Brasil
Fonte: Oliveira e Salgado (2008)
Com relação especificamente à região nordeste, percebe-se a baixa cobertura da rede de
transporte aéreo regional, tendo havido no período 1998 a 2008 uma redução de 25% dos
municípios cobertos e de 8,2% da população. A Figura 10 e a Tabela 7 demonstram esses
resultados.
Tabela 7 – Resumo das Operações Aeroportuárias 1998-2008: Nordeste
Fonte: Oliveira e Salgado (2008)
57
Figura 10 - Operações Aeroportuárias 1998 – 2008: Região Nordeste
Fonte: Oliveira e Salgado (2008)
Para tentar reverter esse quadro e suprir a necessidade de atendimento da população
brasileira pelo transporte aéreo regular, o Governo Federal criou em 2015 o Programa de
Desenvolvimento da Aviação Regional – PDAR.
2.3 AVIAÇÃO REGIONAL NOS ESTADOS UNIDOS E EUROPA
A comparação entre Brasil e os Estados Unidos e a Europa faz-se necessária, pois as
melhores práticas no tocante ao desenvolvimento da aviação regional são adotadas nessas
localidades.
Apesar de possuírem uma aviação regional desenvolvida, a Europa e os Estados Unidos
utilizaram de estratégias diferentes para o seu desenvolvimento. Analisar essas experiências é
importante para compreender o contexto nos quais evoluíram. O Brasil necessariamente não
precisa adotar estratégias semelhantes, mas observar questões e estratégias que eventualmente
possam ser experimentadas.
Na verdade, o Brasil já adotou algumas estratégias para desenvolver a sua aviação
regional, que obtiveram um relativo sucesso por algum período, sendo descontinuadas ou por
58
restrições orçamentárias decorrentes de conjuntra econômicas adversas ou por agendas mais
liberais, na tentativa de experimentar modelos de regulamentação com menos barreiras de
entrada e com mais liberdade tarifária.
Para Burghouwt et al. (2015), a liberalização progressiva do mercado interno da aviação
da União Européia resultou, em 1993, numa abertura de mercado que gerou uma série de
respostas do lado da oferta, que são em parte comparáveis com as alterações demonstradas no
mercado desregulamentado dos transportes aéreos domésticos dos Estados Unidos. Isso quer
dizer que não existe uma fórmula única para se chegar a um bom resultado no que se refere ao
desenvolvimento regional da aviação.
Nos Estados Unidos, até a desregulamentação, que ocorreu em 1978, as empresas
domésticas operavam uma rede interna cruzada, enquanto que duas operadoras, PANAM e
TWA, operavam em vários aeroportos americanos em redes internacionais independentes,
baseadas em acordos bilaterais de serviços aéreos celebrados entre os EUA e outros países.
Após a desregulamentação, as principais operadoras domésticas transformaram suas redes
domésticas cruzadas em redes de hub and spoke radiais (exceto o hub Delta em Atlanta que já
existia antes da desregulamentação). Os hubs domésticos nessas redes também se tornaram as
plataformas para operações internacionais, quando essas grandes transportadoras domésticas
começaram a usar suas bases domésticas para operações internacionais.
Em suma, as antigas grandes transportadoras domésticas tornaram-se as novas
transportadoras de bandeiras nos mercados internacionais, enquanto as duas antigas
transportadoras internacionais faliram devido à falta de linhas aéreas alimentadores nacionais
para competir adequadamente com estas novas companhias aéreas que passaram a operar no
nível internacional.
A história da aviação regional americana pode ser vista no trabalho apresentado por
Forbes e Lederman (2007), que mostra como se deu o surgimento das companhias aéreas
regionais norte-americanas, como prestadoras de serviços aéreos para localidades de baixa
densidade. Este momento remonta a uma época de forte regulação no setor aéreo dos Estados
Unidos. Neste mesmo trabalho são apresentados dados de 2005 que mostram o gigante mercado
americano da aviação regional, que transportava naquele ano 135 milhões de passageiros, os
quais representavam cerca de 20% dos passageiros domésticos dos Estados Unidos.
Com relação ao histórico da aviação regional nos Estados Unidos, o trabalho mostra que
em 1926, a Lei de Comércio Aéreo organizava o setor e encarregou a Secretaria de Comércio
59
de promover o comércio aéreo, autorizando-a a emitir e fazer cumprir as regras para o tráfego
aéreo, licenciar pilotos, certificar a aeronavegabilidade de aeronaves e estabelecer vias aéreas.
Posteriormente, a Lei de Aeronáutica Civil em 1938 acrescentou autoridade econômica
a essa autoridade operacional e de segurança, estabelecendo assim o Governo Federal daquele
país como regulador econômico da indústria de transporte aéreo. Assim, a lei criou o Civil
Aeronautics Board (CAB) e exigiu que todas as empresas aéreas obtivessem um certificado do
CAB que as autorizasse a servir um determinado ponto ou rota. As 16 companhias áereas que
já estavam operando quando o CAB foi criado, receberam certificados para continuar o serviço
que já estavam prestando. Essas empresas ficaram conhecidas como “companhias tronco”. Em
consonância com os objetivos de aumentar o serviço aéreo comercial e, ao mesmo tempo,
proteger a estabilidade econômica das transportadoras troncais, o CAB concedia, muitas vezes,
acesso exclusivo a novas rotas autorizadas e, pelo menos inicialmente, recusava-se a emitir
certificados de operação para novos entrantes.
Essa situação começou a mudar após a Segunda Guerra Mundial, pois a guerra afetou a
indústria da aviação comercial de duas maneiras importantes. Inicialmente acelerou o avanço
da tecnologia da aviação, aumentando em quantidade e tamanho as aeronaves disponíveis.
Depois, a guerra acelerou a expansão do serviço aéreo, aumentando a demanda por serviços
aéreos por parte das pessoas que viviam em pequenas comunidades.
Atendendo esse aumento na demanda por serviços, em 1944, foi criada uma nova
categoria de “companhias aéreas alimentadoras” experimentais. Também foi reconhecido que
o serviço aéreo para pequenas comunidades iria exigir subsídios, uma vez que tais localidades
não teriam como gerar tráfego suficiente para cobrir os custos das empresas. Dessa forma, para
que não fosse comprometida a situação financeira das empresas troncais, optou-se por criar uma
nova categoria de companhias aéreas para atender pequenas comunidades, em vez de alocar
essas rotas adicionais para as transportadoras troncais. Entre 1944 e 1950, o CAB concedeu
certificados de operação temporários a 17 transportadoras interestaduais novas ou existentes.
Em 1955, esses certificados temporários tornaram-se permanentes e essas transportadoras
tornaram-se as companhias aéreas de serviço local, as quais foram autorizadas a operar apenas
em rotas de baixa densidade.
Como relatado por Button (2015), até meados dos anos 70, existia a premissa, nos
Estados Unidos, de que a forte regulação econômica no setor aéreo era necessária para limitar
a concorrência excessiva e assim garantir que os serviços aéreos satisfizessem as necessidades
geográficas mais amplas possíveis no país. A decisão de desregular o mercado foi muito
60
controversa. Houve forte reação das empresas que atuavam no setor, preocupadas com a
possível concorrência que viriam a enfrentar.
Em épocas mais recentes, de acordo com informações disponibilizadas pelo U. S.
DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2018a), a Lei de Desregulamentação, aprovada em
1978, deu às empresas aéreas, a quase total liberdade para determinar seus mercados e suas as
tarifas.
No entanto, para evitar que pequenas comunidades que possuíam serviço regular
anteriormente à criação da referida Lei deixassem de ser atendidas, foi criado o programa
Serviço Aéreo Essencial – Essential Air Service (EAS), mantendo assim, um nível mínimo de
serviço aéreo regular. A operação subsidiada pelo programa abrange duas viagens diárias de
ida e volta a pequenos municípios, em aeronaves de 30 a 50 assentos, ou frequências adicionais,
no caso de aeronaves com 9 ou menos assentos, ligando essas comunidades geralmente a um
aeroporto de grande ou médio porte.
Em seu artigo, Tang (2018), ao descrever o EAS, afirmou que em 1978, ano da
desregulamentação americana, o único critério para a seleção das localidades era a existência
de operações regulares anteriores à promulgação da Lei de Desregulação, o que perdurou até o
ano 2000, quando foram inseridos dois requisitos para que as comunidades permanecessem no
EAS. O primeiro foi a proibição ao atendimento de comunidades inseridas nos 48 estados
contíguos, a exceção a esta regra foram as comunidades localizadas a 70 milhas (cerca de 110
km) ou mais de aeroportos médios ou grandes. Esta distância refere-se a trechos de rodovia e
não a distância radial. O segundo requisito foi a proibição de comunidades que apontassem
valores dos subsídios superiores a US$ 200.00 por passageiro, a não ser que a comunidade
estivesse localizada a mais de 210 milhas (340 km) de distância de um aeroporto médio ou
grande.
A seleção das companhias operadoras, segundo U. S. DEPARTMENT OF
TRANSPORTATION (2018a) é feita por licitação, quando podem ser estabelecidos contratos
com a duração de dois anos, embora seja mais comum a celebração de contratos com período
de quatro anos. Estes contratos mais longos objetivam melhorar o controle dos custos com os
subsídios, aprimorar o acompanhamento da qualidade dos serviços prestados pelas companhias
e aumentar a confiabilidade dos serviços, tanto para a comunidade, quanto no acompanhamento
dos custos.
61
Durante a licitação, após o recebimento das propostas, o Departamento solicita
formalmente a opinião das comunidades sobre qual operadora e opção preferem e a partir daí é
realizado o julgamento das propostas, que é realizado de forma diferente para comunidades
localizadas no Alasca. O julgamento das propostas para atender as comunidades localizadas na
parte continental dos EUA, é realizado levando em consideração cinco fatores:
1) A confiabilidade comprovada do licitante em fornecer serviço aéreo regular;
2) As disposições contratuais e de marcação que o requerente fez com uma grande
transportadora nacional para assegurar as conexões no aeroporto central;
3) Os acordos de compartilhamento que o requerente fez com transportadoras maiores
para permitir que passageiros e carga do requerente no aeroporto central sejam
transportados pela(s) transportadora(s) maior(es) através de uma reserva, bilhete e
despacho de bagagem;
4) As preferências dos usuários reais e potenciais do transporte aéreo no local elegível,
dando peso substancial aos pontos de vista dos representantes eleitos pelos usuários
do serviço;
5) Se a transportadora aérea incluiu um plano na sua proposta de comercializar o seu
serviço para a comunidade.
Para o Alasca, o Departamento é obrigado a considerar a experiência do requerente na
prestação de serviço aéreo regular, no Alasca, ou padrões significativos de serviço aéreo não
regular.
A partir daí o Departamento de Transportes emite uma decisão designando a companhia
aérea vencedora e especifica o padrão de serviço que deverá se submeter (hubs, freqüência e
tipo de aeronave), taxa de subsídio, bem como a tarifa com os seus períodos. É possível alterar
os termos do contrato durante o seu período de validade, se a transportadora e a comunidade
concordarem e a transportadora concordar com a mesma ou menor taxa de subsídio.
A compensação dá-se da seguinte forma:
U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2018d) descreve que primeiro, o
Departamento oferece incentivos para um serviço confiável por meio das fórmulas de
pagamento usadas para compensar as transportadoras subsidiadas. As transportadoras recebem
uma quantia fixa de subsídio por voo, com base em sua solicitação de subsídio anual geral, no
número de voos anuais programados e em um fator de conclusão assumido. A política geral do
62
Departamento é que se o voo não foi realizado, não poderá haver pagamento, e o objetivo desta
política é incentivar as operadoras a executar fielmente o planejamento dos seus voos.
As transportadoras aéreas que fornecem EAS apresentam faturas mensais pelos seus
serviços realizados no mês anterior, após o final de cada mês. As transportadoras geralmente
podem cobrar apenas por voos que foram efetivamente realizados. Ocasionalmente, o
Departamento pode autorizar pagamento do subsídio para voos que não foram realizados, caso
tenham sido motivados por condições climáticas inseguras, que fizeram com que o voo fosse
desviado para um aeroporto diferente ou retornado ao ponto de partida. Outros cancelamentos
relacionados ao clima são revisados caso a caso e podem exigir documentação adicional e
justificativa pela transportadora. O Departamento mantém essa flexibilidade para autorizar o
pagamento de subsídios nessas situações, devido à preocupação de que a segurança da operação
não seja comprometida.
Em segundo lugar, os incentivos financeiros para um serviço confiável também surgem
da forma como as operadoras constroem suas propostas. Quando as transportadoras enviam
propostas, elas frequentemente contabilizam alguns cancelamentos com base na experiência do
mercado ou prevêem cancelamentos controláveis e não controláveis com base em dados
históricos - seja em todo o sistema ou em mercados específicos. Isso incentiva a transportadora
aérea a aumentar as taxas de execução acima da taxa estimada em sua proposta, uma vez que o
valor a ser repassado de subsídio por voo será sempre maior do que o valor realmente necessário
para que não haja prejuízo na operação.
Além disso, as transportadoras apresentam declarações de lucros e perdas para uma rota
EAS individual com base nas despesas e receitas previstas. O subsídio do EAS é a diferença
entre as despesas anuais previstas (incluindo a lucratividade) e as receitas anuais previstas. No
entanto, a operadora tem todo o incentivo para gerar mais do que a receita prevista fornecendo
um bom serviço porque o Departamento não reduz o subsídio das operadoras. Por outro lado,
o Departamento não aumentará o subsídio da companhia, a qual deverá absorver o prejuízo.
Assim, pode ser observado que as companhias são incentivadas a prestar um bom serviço e
dessa forma, consigam aumentar suas receitas previstas.
De acordo com o Departamento de Transporte dos Estados Unidos (2018b) e (2018c),
são subsidiadas operações em 111 aeroportos dentro dos 48 estados contíguos e 63 operações
no Estado do Alasca, como pode ser visto adiante em extrato retirado do sítio do Departamento
de Transporte do Governo dos Estados Unidos, referente ao mês de setembro de 2018:
63
Tabela 8 – Comunidades atendidas pelo EAS fora do Alasca
Ordem Estado Comunidade EAS Subsídio anual
1 Alabama Muscle Shoals $2,778,811
2 Arkansas El Dorado/Camden $2,306,627
3 Arkansas Harrison $2,397,188
4 Arkansas Hot Springs $2,378,312
5 Arkansas Jonesboro $2,040,947
6 Arizona Page $4,398,924
7 Arizona Prescott $3,983,055
8 Arizona Show Low $1,673,267
9 California Crescent City $3,310,503
10 California El Centro $2,488,824
11 California Merced $3,249,944
12 Colorado Alamosa $2,593,050
13 Colorado Cortez $3,580,480
14 Colorado Pueblo $2,548,067
15 Georgia Macon $4,687,979
16 Hawaii Hana $114,099
17 Hawaii Kamuela $377,584
18 Iowa Burlington $2,439,963
19 Iowa Fort Dodge $2,949,904
20 Iowa Mason City $2,949,904
21 Iowa Waterloo $1,727,411
22 Illinois Decatur $2,915,273
23 Illinois Marion/Herrin $2,840,958
24 Illinois Quincy/Hannibal, MO $2,659,328
25 Kansas Dodge City $3,621,182
26 Kansas Garden City $873,861
27 Kansas Hays $3,123,573
28 Kansas Liberal/Guymon, OK $3,747,998
29 Kansas Salina $2,995,087
30 Kentucky Owensboro $2,107,191
31 Kentucky Paducah $2,787,695
32 Maryland Hagerstown $1,785,638
33 Maine Augusta/Waterville $2,045,122
34 Maine Bar Harbor $3,177,651
35 Maine Presque Isle/Houlton $4,780,955
36 Maine Rockland $2,127,026
37 Michigan Alpena $2,348,781
38 Michigan Escanaba $2,832,133
39 Michigan Hancock/Houghton $2,024,076
40 Michigan Iron Mountain/Kingsford $3,924,019
41 Michigan Ironwood/Ashland, WI $3,513,814
42 Michigan Manistee/Ludington $2,990,575
43 Michigan Muskegon $2,608,523
64
44 Michigan Pellston $1,346,679
45 Michigan Sault Ste. Marie $1,998,416
46 Minnesota Bemidji $1,309,684
47 Minnesota Brainerd $1,653,672
48 Minnesota Chisholm/Hibbing $2,792,813
49 Minnesota International Falls $3,274,852
50 Minnesota Thief River Falls $3,350,312
51 Missouri Cape Girardeau/Sikeston $2,984,760
52 Missouri Fort Leonard Wood $3,182,419
53 Missouri Joplin $839,513
54 Missouri Kirksville $1,989,635
55 Mississippi Greenville $2,724,153
56 Mississippi Laurel/Hattiesburg $3,133,072
57 Mississippi Meridian $2,985,821
58 Mississippi Tupelo $3,932,032
59 Montana Butte $881,665
60 Montana Glasgow $2,194,011
61 Montana Glendive $2,132,813
62 Montana Havre $2,212,162
63 Montana Sidney $4,124,531
64 Montana West Yellowstone $580,957
65 Montana Wolf Point $2,327,384
66 North Dakota Devils Lake $3,935,087
67 North Dakota Dickinson $4,162,080
68 North Dakota Jamestown (ND) $2,688,493
69 Nebraska Alliance $2,273,850
70 Nebraska Chadron $2,066,589
71 Nebraska Grand Island $907,348
72 Nebraska Kearney $3,675,276
73 Nebraska McCook $2,462,456
74 Nebraska North Platte $3,575,926
75 Nebraska Scottsbluff $3,152,294
76 New Hampshire Lebanon/White River Jct. $3,343,904
77 New Mexico Carlsbad $3,041,207
78 New Mexico Clovis $4,281,129
79 New Mexico Silver City/Hurley/Deming $3,368,032
80 New York Massena $2,870,608
81 New York Ogdensburg $2,721,962
82 New York Plattsburgh $3,371,895
83 New York Saranac Lake/Lake Placid $2,045,854
84 New York Watertown (NY) $3,949,646
85 Oregon Pendleton $2,273,823
86 Pennsylvania Altoona $2,371,942
87 Pennsylvania Bradford $2,045,826
88 Pennsylvania DuBois $2,967,587
89 Pennsylvania Franklin/Oil City $1,442,788
65
90 Pennsylvania Johnstown $2,912,558
91 Pennsylvania Lancaster $2,504,174
92 Puerto Rico Mayaguez $1,550,803
93 South Dakota Aberdeen $1,389,795
94 South Dakota Pierre $4,651,586
95 South Dakota Watertown (SD) $2,406,155
96 Tennessee Jackson $1,884,399
97 Texas Victoria $2,660,000
98 Utah Cedar City $2,645,932
99 Utah Moab $3,991,840
100 Utah Vernal $3,097,656
101 Virginia Staunton $2,992,903
102 Vermont Rutland $1,360,481
103 Wisconsin Eau Claire $2,464,972
104 Wisconsin Rhinelander $1,714,307
105 West Virginia Beckley $2,828,034
106 West Virginia Clarksburg/Fairmont $2,850,452
107 West Virginia Greenbrier/W. Sulphur Sps $3,994,423
108 West Virginia Morgantown $2,989,432
109 West Virginia Parkersburg/Marietta, OH $1,938,219
110 Wyoming Cody $850,000
111 Wyoming Laramie $2,182,244
Total $293,612,625
Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008c). Essential Air Service
66
Figura 11 – Comunidades atendidas nos estados contíguos dos Estados Unidos
Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008c). Essential Air Service
Figura 12 – Comunidade atendida em Porto Rico
Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008c). Essential Air Service
67
Figura 13 – Comunidades atendidas no Hawai
Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008c). Essential Air Service
Tabela 9 – Comunidades atendidas pelo EAS no Alasca
Ordem Comunidade Subsídio anual
1 Adak $2,907,935 2 Akhiok $238,460 3 Akutan $890,001 4 Alitak $36,655 5 Amook Bay $36,655 6 Angoon $303,298 7 Atka $990,578 8 Central $162,474 9 Chatham $6,048
10 Chignik $362,099 11 Chignik Lake $362,099 12 Chisana $96,810 13 Circle $162,474 14 Clark’s Point $120,978 15 Cordova $3,107,161 16 Diomede $190,476 17 Egegik $386,567 18 Ekwok $102,288 19 Elfin Cove $124,795 20 Excursion Inlet $30,792 21 False Pass $228,927 22 Funter Bay $14,040
68
23 Gulkana $206,128 24 Gustavus $776,790 25 Healy Lake $113,203 26 Hydaburg $195,319 27 Igiugig $200,933 28 Kake $181,621 29 King Cove $638,087 30 Kitoi Bay $36,655 31 Koliganek $314,029 32 Lake Minchumina $102,300 33 Levelock $188,636 34 Manley $43,333 35 Manokotak $308,849 36 May Creek $130,964 37 McCarthy $130,964 38 McGrath $669,103 39 Minto $43,333 40 Moser Bay $36,655 41 New Stuyahok $103,877 42 Nikolski $331,986 43 Olga Bay $36,655 44 Pelican $348,103 45 Perryville $647,373 46 Petersburg $470,525 47 Pilot Point $212,971 48 Port Alexander $99,364 49 Port Bailey $36,655 50 Port Heiden $491,662 51 Port Williams $36,655 52 Seal Bay $36,655 53 South Naknek $143,791 54 St. George $354,910 55 Tatitlek $102,779 56 Tenakee $152,127 57 Twin Hills $233,103 58 Uganik $36,655 59 Ugashik $212,971 60 West Point $36,655 61 Wrangell $470,525 62 Yakutat $3,107,161 63 Zachar Bay $36,655
Total $22,918,323
Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008b). Essential Air Service
69
Figura 14 – Comunidades atendidas no Alasca
Fonte: Adaptado do U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2008b). Essential Air
Service
Comparando com toda a aviação civil brasileira, observa-se que o mercado norte
americano de aviação regional, no que se refere apenas às operações subsidiadas, possui mais
aeroportos atendidos do que a totalidade dos aeroportos utilizados no Brasil.
Se um país liberal, do ponto de vista econômico, como os Estados Unidos, possui um
programa de incentivo à aviação regional desde 1978 (mesmo ano de sua desregulação do setor
aéreo), é razoável imaginar a necessidade de implantação de uma política permanente de
incentivo à aviação regional no Brasil, uma vez que, tal como os norte americanos, contamos
com áreas de difícil acesso, e outras áreas localizadas a grandes distâncias de aeroportos médios
e grandes.
Deve também ser considerado o montante do valor dos subsídios atualmente contratado
junto às empresas no programa americano, que se assemelha ao valor pretendido para o
programa brasileiro, com a diferença de que o PDAR foi inicialmente pensado para atender 270
localidades, ao passo que o EAS atende 174 locais.
De acordo com Burghouwt et al. (2015), até a entrada em vigor da regulamentação do
mercado interno de transportes aéreos da União Europeia, as rotas dentro do seu território eram
70
em sua maioria controladas pelos transportadores de bandeira europeus, como a British
Airways, Air France, Lufthansa, Alitalia, Iberia e KLM que operavam sua rede interna no
âmbito de acordos bilaterais de serviços aéreos celebrados por seus respectivos Estados.
Podemos assim exemplificar: a Air France era autorizada a operar, em virtude desses acordos,
de seu território para pontos acordados bilateralmente no Reino Unido, mas não de Roma para
Madri. Logo, esses acordos limitavam a ação livre das companhias aéreas, que dependeriam de
acordos bilaterais para operarem fora do seu território. Em contrapartida, havia a proteção das
empresas pelos governos nacionais, que através destes acordos decidiam qual o nível de
liberdade que poderia existir no seu território. É evidente que tal regime não estava em
consonância com os princípios da União Europeia, provenientes de um “mercado aberto com
livre concorrência”, e assim as barreiras foram sendo retiradas gradualmente, incentivadas
inicialmente pelo Reino Unido e a Holanda. Essas medidas de liberação eliminaram restrições
quanto à capacidade das aeronaves e as frequências, bem como a liberdade tarifária no território
comum. As empresas que melhor se adaptaram às novas regras foram as conhecidas como de
baixo custo, como a EasyJet e a Ryanair.
Burghouwt et al. (2015) explica que para que uma empresa aérea seja considerada
integrante da Comunidade Europeia e possa gozar das liberdades de operação naquele território,
deve em suma cumprir alguns requisitos:
• A maioria da participação acionária seja europeia;
• O controle/gestão deve ser realizado por integrante da comunidade europeia; e
• Tenha como o seu principal local de atividade um Estado da União Europeia,
Estado esse que tenha concedido a licença de exploração.
Diferentemente do Brasil, onde a aviação regional tem o intuito de reduzir desigualdades
sociais e levar o desenvolvimento e integração a regiões carentes, na Europa, de acordo com
Postorino (2010), o grande interesse pelo desenvolvimento dos aeroportos regionais deve-se
principalmente ao seu potencial papel na redução do congestionamento ao longo das principais
rotas utilizadas e à redução dos impactos negativos nos principais hubs centrais dos aeroportos,
tanto para os operadores do transporte aéreo como para a comunidade em geral. Acrescenta a
autora que o uso de aeroportos regionais tem muitas vantagens, e as enumera: (1)
disponibilidade satisfatória da capacidade aeroportuária; (2) oportunidade de promover o
desenvolvimento socioeconômico de áreas e regiões descentralizadas; (3) redução de impactos
71
negativos devido aos menores níveis de tráfego; (4) desenvolvimento de uma rede de
distribuição de serviços aéreos.
Segundo Postorino (2010), na Europa, a regulação do transporte aéreo agiu no sentido
de considerar os céus da comunidade europeia abertos para a concorrência entre as empresas
que são estabelecidas no seu território comum. As empresas de um Estado Membro podem
operar em todo o território europeu sem restrições no que se refere a rotas, capacidade de oferta
e tarifas. Com a liberalização do mercado foram criadas diversas empresas, conhecidas como
low cost, as quais por questões relacionadas ao baixo custo de suas operações preferiram operar
em aeroportos localizados nas periferias de grandes centros e em regiões menos densas. A
legislação permite que estes aeroportos recebam subsídios dos governos locais, o que faz com
que sejam cada vez mais atrativos para esse tipo de empresa de baixo custo, uma vez que parte
desses subsídios é convertida em tarifas aeroportuárias de valores mais baixos, que quando
repassados aos usuários, resultam em redução dos valores das tarifas dos bilhetes aéreos.
Apesar dessa ampla concorrência, existem localidades que não são atrativas para as
empresas aéreas atuarem, e o reconhecimento dessa falha de mercado obrigou a comunidade
europeia a subsidiar algumas rotas, através dos governos nacionais. Para conceder este
incentivo, os governos locais colocam-se como região que necessita obrigatoriamente de
serviço público de transporte aéreo para o desenvolvimento econômico da região, onde colocam
as frequências desejadas que aconteçam. No caso de não haver empresas interessadas em operar
a rota, o Estado Membro poderá restringir a operação daquela rota por apenas uma empresa,
ressarcindo todo o seu prejuízo operacional, caso comprovado. A escolha da empresa operadora
se dá por licitação pública.
Postorino (2010) destaca no contexto de subsídios para as companhias aéreas que
realizam um serviço público para algumas rotas especificadas, que não seriam normalmente
operadas em bases econômicas, pode haver ajuda financeira dos Estados Membros. Tais
subsídios podem ser permitidos em dois casos:
i) quando outros sistemas de transporte não podem garantir uma acessibilidade adequada
para algumas regiões, a autoridade local ou central identifica algumas rotas aéreas regulares
para servir aeroportos localizados em áreas periféricas ou regiões em desenvolvimento, ou,
alternativamente, rotas de baixa demanda desde que essas medidas sejam necessárias para o
desenvolvimento econômico de uma determinada área geográfica. Tal subsídio é utilizado para
reembolsar a empresa vencedora de um certame licitatório para execução do serviço público
necessário;
72
ii) quando a subvenção tem um carácter social concedida a categorias específicas de
usuários em uma rota, concedidos sem qualquer discriminação em razão da transportadora que
explora os serviços.
2.4 PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO DA AVIAÇÃO REGIONAL - PDAR
O PDAR foi criado pela Medida Provisória 652/2014, convertida posteriormente na Lei
13.097/2015, com o intuito de proporcionar um maior acesso da população ao modo de
transporte aéreo no Brasil, aumentando o número de rotas operadas pelas empresas aéreas
através da ampliação do número de aeroportos operando voos regulares no país. Tal ampliação,
de acordo com o PDAR, geraria integração do território nacional, fortalecimento dos centros
de turismo, desenvolvimento de polos regionais e garantiria acesso às comunidades da
Amazônia Legal. A meta seria tanto de aumento de frequências, onde já havia voos regulares,
quanto de acréscimo de novas localidades ao sistema de transporte aéreo do país.
A ideia seria garantir que 96% da população estivesse a pelo menos 100 km de distância
de algum aeroporto com operações regulares de companhias aéreas. Para isso, de acordo com
os técnicos do Governo Federal, notadamente da Secretaria de Aviação Civil – SAC, seriam
necessárias reformas e ampliações em 270 aeroportos no Brasil, como pode ser visto na figura
15 abaixo, extraída de apresentação da SAC:
73
Figura 15 – Distribuição dos investimentos do PDAR no Brasil (2015)
Fonte: Ministério da Economia (2019)
A distribuição do investimento nos aeroportos nordestinos é detalhada na figura 16,
onde há a previsão de investimento em 64 aeroportos e o montante estimado deste investimento
R$ 2,1 bilhões.
Figura 16 – Distribuição dos investimentos do PDAR no Nordeste (2015)
Fonte: Ministério da Economia (2019)
74
Observando os aeroportos propostos pelo PDAR e a área abrangida pelo presente
estudo, apresenta-se a tabela abaixo, onde figuram 21 (vinte e um) municípios apontados pelo
programa governamental para receber investimentos.
Tabela 10 – Locais apontados pelo PDAR para receber investimentos dentro da área de estudo
Município UF Parnaíba PI Paulistana PI Picos PI Jijoca de Jericoacoara CE Itapipoca CE Sobral CE Canindé CE Quixadá CE Crateús CE Aracati CE Araripina PE Salgueiro PE Serra Talhada PE Arcoverde PE Garanhuns PE Caruaru PE Afogados da Ingazeira PE Monteiro PB Patos PB Caicó RN Mossoró RN
Total 21
Fonte: Autor a partir de dados do Ministério da Economia (2019)
No que se refere à cobertura da rede de transporte aéreo regular em funcionamento,
Vasconcelos (2016) apresentou um estudo que indica que 78% da população brasileira já estaria
sendo atendida no ano de 2016, por algum aeroporto com voo regular, considerando 100
quilômetros em linha reta entre as coordenadas geográficas dos municípios estabelecidas no
IBGE. Nesse mesmo estudo, foi apontado que se a distância entre os municípios subisse para
150 quilômetros, a cobertura da rede atenderia a aproximadamente 90% da população.
O trabalho apresentado por Vasconcelos (2016) deixa claro que o aprofundamento do
estudo sobre área de captação de aeroportos é de fundamental importância, para que se
identifiquem regiões aptas a receberem investimentos de infraestrutura aeroportuária.
Adicionalmente é necessário avaliar o potencial de mercado que venha gerar interesse por parte
das empresas aéreas, pois é sabido que a existência de um aeroporto apto a receber voos
regulares, de acordo com a regulamentação atualmente em vigor no país, não obriga as
empresas aéreas a operarem naquele local. A alocação de aeronaves e frequências de voos cabe
75
exclusivamente às empresas aéreas, desde que seja informada e aprovada pelo órgão regulador,
que nesse caso seria a ANAC, que analisaria a capacidade de atendimento da empresa e do
aeroporto.
Como a aviação regional atende localidades menos densas, um dos seus principais
gargalos seria a diluição dos custos fixos e variáveis entre os passageiros, principalmente em
regiões com renda mais baixa, o que faria com que as passagens apresentassem valores mais
elevados. Para amenizar esse problema, a Lei 13.097/15 autoriza a União a conceder subvenção
econômica nos serviços oferecidos pelos aeroportos regionais, tais como, tarifas aeroportuárias
e de navegação aérea. Além disso, a União também está autorizada a subsidiar parte dos custos
de voos em rotas regionais.
Para usufruir dos benefícios do PDAR as empresas aéreas deverão assinar contrato com
a União e apresentar documentos relacionados à sua regularização fiscal e jurídica. O
financiamento do PDAR será realizado mediante utilização do Fundo Nacional de Aviação
Civil – FNAC, que será também detalhado mais adiante.
No que se refere à definição do que deve ser considerado como aviação regional, a
própria Lei 13.097/2015 define o que é um aeroporto regional e uma rota regional, bem como
expõe uma exceção à definição do que seja um aeroporto regional. Para o PDAR um aeroporto
regional é um aeroporto de pequeno ou médio porte, com movimentação anual inferior a
600.000 (seiscentos mil) passageiros, excetuando-se os aeroportos situados na região da
Amazônia Legal, os quais foram limitados a 800.000 (oitocentos mil) passageiros por ano. Para
efeito da contagem de passageiros, esse número refere-se a embarques e desembarques
realizados nos referidos aeroportos.
A definição de rota aérea regional, de acordo com o PDAR são voos que tenham como
origem ou destino algum aeroporto regional.
2.4.1 Subvenções econômicas previstas no PDAR
Os subsídios previstos no PDAR limitam-se a 30% (trinta por cento) dos recursos do
FNAC, sendo estes destinados diretamente às empresas aéreas que tenham contrato assinado
com a União e devidamente inscritas no PDAR.
Estes subsídios destinados às empresas aéreas são direcionados ao pagamento das
despesas relacionadas aos custos com tarifas aeroportuárias e de navegação aérea, adicional de
76
tarifa aeroportuária e pagamento de parte dos custos de até 60 (sessenta) passageiros
transportados em voos diretos nas rotas regionais, limitados a 50% (cinquenta por cento) dos
assentos disponíveis das aeronaves, excetuando-se, mais uma vez, os voos realizados na
Amazônia Legal, onde a limitação percentual deixa de existir, e permanece apenas a limitação
aos sessenta passageiros por voo.
As tarifas aeroportuárias envolvidas na subvenção são as tarifas de embarque, de pouso
e de permanência. Elas são devidas pela efetiva utilização de áreas, edifícios, instalações,
equipamentos, facilidades e serviços de um aeroporto, e são definidas pela ANAC, de acordo
com a categoria do aeroporto. Tal categoria é definida pelo nível de qualidade do serviço
prestado por cada aeroporto. A tarifa de embarque incide sobre cada passageiro, e é devida pela
utilização das instalações e serviços de despacho e embarque do terminal de passageiros. A
tarifa de pouso incide sobre o operador da aeronave, e é devida pela utilização das áreas e
serviços relacionados com as operações de pouso, rolagem e estacionamento da aeronave até
três horas após o pouso. A tarifa de permanência é devida pelo operador da aeronave, nos casos
em que sejam ultrapassadas as três horas previstas na tarifa de pouso.
Com relação às tarifas de navegação aérea contempladas nas subvenções do PDAR
estão: a de uso das comunicações e dos auxílios à navegação aérea em rota; a de uso das
comunicações e dos auxílios-rádio à navegação aérea em área de controle de aproximação; e a
tarifa de uso das comunicações e dos auxílios-radio à navegação aérea em área de controle do
aeródromo. Todas elas incidem sobre o operador das aeronaves, sendo fixadas pelo Comando
da Aeronáutica, após aprovação do Ministro da Defesa e manifestação da ANAC.
A tarifa de uso das comunicações e dos auxílios à navegação aérea em rota é devida pela
utilização do conjunto de instalações e serviços relacionados ao controle dos voos em rota. A
tarifa de uso das comunicações e dos auxílios-rádio à navegação aérea em área de controle de
aproximação é devida pela utilização do conjunto de instalações e serviços relacionados ao
controle de aproximação da aeronave a um determinado aeroporto. A tarifa de uso das
comunicações e dos auxílios-rádio à navegação aérea em área de controle do aeródromo é
devida pela utilização do conjunto de instalações e serviços relacionados ao controle de
aeródromo ou aos serviços de informações de voo de aeródromo.
A prioridade com relação à concessão das subvenções econômicas às empresas aéreas
será das rotas com origem ou destino na Amazônia Legal, dando assim um caráter de integração
regional e de atendimento pelo PDAR às regiões menos desenvolvidas do país.
77
2.4.2 O Fundo Nacional de Aviação Civil - FNAC
O FNAC foi criado através da Lei Nº 12.462/2011, e é vinculado à Secretaria de Aviação
Civil, que é a responsável pela aplicação dos recursos no sistema de aviação civil do país. Este
fundo é composto pelo adicional tarifário às taxas de embarque de voos internacionais, criado
pela Lei 9.825/1999; pelos valores devidos como contrapartida à União por conta das outorgas
relacionadas à infraestrutura aeroportuária; e pelos rendimentos de suas aplicações financeiras.
As tabelas 11 e 12 adiante representam, respectivamente, as receitas de 2013 a 2017 e
despesas de 2014 até o ano de 2017, do FNAC, período este disponibilizado para consulta no
Portal da Transparência do Governo Federal. Estes recursos por lei devem ser utilizados
exclusivamente em ações destinadas a desenvolver e fomentar o setor de aviação civil e a
infraestrutura aeroportuária do país.
78
Tabela 11 – Receitas FNAC 2013 a 2017
Ano Espécie Orçamento Atualizado (Valor
Previsto) Receita Realizada (Valor
Arrecadado)
2013
ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 981.749.181,00 942.490.196,32
MULTAS E JUROS DE MORA 1.254.412,00 2.938.079,94
OUTORGAS 2.207.921.631,00 1.226.024.564,53
RECEITAS DE VALORES MOBILIARIOS 98.105.561,00 203.325.371,57
PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL 304.691.868,00 329.771.403,85
INDENIZACOES E RESTITUICOES 0 412.772,09
TOTAL 3.593.722.653,00 2.704.962.388,30
2014
MULTAS E JUROS DE MORA 1.802.421,00 898.703,12 ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 1.203.980.738,00 584.003.970,19
RECEITAS DE VALORES MOBILIARIOS 130.580.473,00 251.755.286,52
OUTORGAS 1.470.000.000,00 1.459.955.152,96
RESTITUIÇÕES DE CONVÊNIOS 0 0,47
PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL 385.409.088,00 290.622.806,55
TOTAL 3.191.772.720,00 2.587.235.919,81
2015
RECEITAS DE VALORES MOBILIARIOS 258.166.462,00 452.365.641,78
OUTORGAS 2.582.840.000,00 2.474.880.128,79
INDENIZACOES E RESTITUICOES 0 26.976,67
MULTAS E JUROS DE MORA 2.683.427,00 22.904,40 ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 1.573.419.685,00 1.021.041.026,72
TOTAL 4.417.109.574,00 3.948.336.678,36
2016
ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 745.383.094,00 684.840.704,37 MULTAS E JUROS PREV. EM CONTRATO 0 217.789,22
PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL 405.968.369,00 648.214.033,06 ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 0 1.959.127,34
OUTORGAS 5.293.662.281,00 1.574.784.620,96 DELEG.P/EXPLOR.INFRAESTRUTURA AEROPORTUARIA-MULTAS/JUROS 0 46.681.786,71 PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL -MULTAS/JUROS 0 28.280.526,54
APLICAÇÕES FINANCEIRAS 359.375.654,00 629.235.496,32
TOTAL 6.804.389.398,00 3.614.214.084,52
2017
RESTIT.DE DESPESAS DE EXERC.ANTERIORES-PRINC. 0 1.827.077,32
PARC. TAR. DE EMB. INTERNACIONAL 407.564.828,00 564.704.269,90 ADIC. SOBRE TARIFA AEROPORTUARIA 0 103.079.219,08
OUTORGAS 3.827.138.341,00 8.196.609.319,29 DELEG.P/EXPLOR.INFRAESTRUTURA AEROPORTUARIA-MULTAS/JUROS 0 41.425.158,67
APLICAÇÕES FINANCEIRAS 590.944.087,00 813.917.082,36
TOTAL 4.825.647.256,00 9.721.562.126,62
Fonte: O Autor
79
Tabela 12 – Despesas FNAC 2013 a 2017
Ano Espécie
Despesas Pagas no Exercício ou de
Restos a Pagar de Exercícios Anteriores
2014
APORTE DE CAPITAL – INFRAERO 1.750.984.785,47 CONSTRUÇÃO, AMPLIAÇÃO E REFORMA DE AEROPORTOS 45.885.358,08 CAPACITAÇÃO E GESTÃO 0,00
TOTAL 1.796.870.143,55
2015
APORTE DE CAPITAL – INFRAERO 2.097.686.844,88 CONSTRUÇÃO, AMPLIAÇÃO E REFORMA DE AEROPORTOS 25.903.714,15 CAPACITAÇÃO E GESTÃO 0
TOTAL 2.123.590.559,03
2016
APORTE DE CAPITAL – INFRAERO 1.826.252.297,92 CONSTRUÇÃO, AMPLIAÇÃO E REFORMA DE AEROPORTOS 11.284.356,56 CAPACITAÇÃO E GESTÃO 0,00
TOTAL 1.837.536.654,48
2017
APORTE DE CAPITAL – INFRAERO 3.000.222.922,12 CONSTRUÇÃO, AMPLIAÇÃO E REFORMA DE AEROPORTOS 8.807.891,36 CAPACITAÇÃO E GESTÃO 26.391.678,66
TOTAL 3.035.422.492,14
Fonte: O Autor
Pode-se depreender pelas informações extraídas das tabelas 10 e 11, que a maior parte
dos recursos arrecadados pelo FNAC são aplicados na INFRAERO pelo Governo Federal como
aporte de capital, deixando o fomento à aviação regional quase que completamente de fora das
ações de implantação, bem como de melhoria da infraestrutura aeroportuária regional.
Verificando mais a fundo os investimentos realizados e previstos em aeroportos
públicos com recursos do FNAC do ano de 2015 ao ano de 2022, de acordo com informações
fornecidas pela SAC, observa-se na tabela 12, que grande parte dos aeroportos que receberam
os investimentos do FNAC não estão inseridos na tabela 13, a qual representa os aeroportos que
receberam voos regulares no mês de junho de 2018. Ou seja, os investimentos não surtiram o
efeito desejado de atração de empresas, o que evidencia o voluntarismo das ações
governamentais sem a contratartida de estudos de viabilidade.
80
Tabela 13 - Investimentos por aeroportos FNAC
Nº Ordem Localidade UF Código
OACI Obras Combate Incêndio
Equip. Raio X
Equipamentos Acessibilidade
1 Alta Floresta MT SBAT x x
2 Angra dos Reis RJ SDAG x
3 Aracati CE SBAC x x
4 Araçatuba SP SBAU x x
5 Araguaína TO SWGN x x x
6 Arapiraca AL SNAL x
7 Araxá MG SBAX x x
8 Arealva SP SBAE x x
9 Ariquemes RO SJOG x
10 Barcelos AM SWBC x x
11 Barra do Garças MT SBBW x
12 Barreiras BA SNBR x x
13 Barreirinhas MA SSRS x x
14 Barretos SP SNBA x
15 Bom Jesus PI SNGG x
16 Bonito MS SBDB x x x
17 Cabo Frio RJ SBCB x x
18 Caçador SC SBCD x
19 Cáceres MT SWKC x x
20 Cacoal RO SSKW x x x
21 Caldas Novas GO SBCN x x x
22 Carauari AM SWCA x x
23 Carolina MA SBCI x
24 Caruaru PE SNRU x
25 Cascavel PR SBCA x x x
26 Catalão GO SWKT x
27 Caxias do Sul RS SBCX x x x
28 Chapecó SC SBCH x x x
29 Coari AM SWKO x x x
30 Correia Pinto SC x
31 Coxim MS SSCI x
32 Diamantina MG SNDT x
33 Divinópolis MG SNDV x x
34 Dourados MS SBDO x x x x
35 Eirunepé AM SWEI x x
36 Erechim RS SSER x
37 Estirão do Equador AM x
38 Feira de Santana BA SBFE x
39 Fernando de Noronha PE SBFN x x x x
40 Fonte Boa AM SWOB x
41 Goianá MG SBZM x x
81
42 Governador Valadares MG SBGV x x x x
43 Guanambi BA SNGI x
44 Guarapuava PR SBGU x
45 Gurupi TO SWGI x
46 Santana do Paraíso MG SBIP x x
47 Itaituba PA SBIH x x x
48 Itanhaém SP SDIM x
49 Itaperuna RJ SDUN x
50 Itumbiara GO SBIT x
51 Jaguaruna SC SBJA x x
52 Jataí GO SWJW x
53 Jijoca de Jericoacoara CE SBJE x
54 Ji-Paraná RO SBJI x x x
55 Joaçaba SC SSJA x x
56 Juiz de Fora MG SBJF x
57 Lábrea AM SWLB x x
58 Lages SC SBLJ x x
59 Lençóis BA SBLE x x
60 Linhares ES SNLN x
61 Manicoré AM SBMY x
62 Maragogi AL x
63 Marília SP SBML x x x
64 Maringá PR SBMG x x x x
65 Mossoró RN SBMS x
66 Oiapoque AP SBOI x
67 Paracatu MG SNZR x
68 Parintins AM SWPI x
69 Passo Fundo RS SBPF x x x
70 Passos MG SNOS x
71 Pato Branco PR SBPO x
72 Patos PB SNTS x
73 Patos de Minas MG SNPD x
74 Picos PI SNPC x
75 Poços de Caldas MG SBPC x
76 Ponta Grossa PR SSZW x
77 Porto Seguro BA SBPS x x x
78 Presidente Prudente SP SBDN x x x
79 Redenção PA SNDC x
80 Resende RJ SDRS x x
81 Ribeirão Preto SP SBRP x x x
82 Rio Verde GO SWLC x
83 Rondonópolis MT SBRD x
84 Santa Maria RS SBSM x
85 Santa Rosa RS SSZR x
86 Santo Ângelo RS SBNM x x x
82
87 São Borja RS SSSB x
88 São Carlos SP SDSC x
89 São Gabriel da Cachoeira AM SBUA x x
90 São João Del Rei MG SNJR x x
91 São José do Rio Preto SP SBSR x
92 São Raimundo Nonato PI SWKQ x
93 Serra Talhada PE SNHS x x x
94 Sinop MT SWSI x x x
95 Sorocaba SP SDCO x
96 Sorriso MT SBSO x
97 Tangará da Serra MT SWTS x
98 Teixeira de Freitas BA SNTF x
99 Três Lagoas MS SBTG x
100 Umuarama PR SSUM x
101 Uma BA SBTC x
102 Valença BA SNVB x x
103 Varginha MG SBVG x x
104 Vilhena RO SBVH x x
105 Vitória da Conquista BA SBQV x x x Fonte: O Autor
Informação interessante que pode-se depreender utilizando-se os dados das tabelas 13 e
14 é a de que 62 das 105 localidades que receberam investimentos do FNAC não recebem voos
regulares (Aracati está em processo de início dos voos).
Tabela 14 - Aeroportos com voos regulares junho/2018
Nº
Ordem Código OACI Município UF
Nº Ordem
Código OACI Município UF
1 SBAT Alta Floresta MT 53 SBEG Manaus AM
2 SBHT Altamira PA 54 SBMA Marabá PA
3 SBAR Aracaju SE 55 SBML Marília SP
4 SBAU Araçatuba SP 56 SBMG Maringá PR
5 SWGN Araguaína TO 57 SBMK Montes Claros MG
6 SBAX Araxá MG 58 SBMS Mossoró RN
7 SBBW Barra do Garças MT 59 SBSG Natal RN
8 SNBR Barreiras BA 60 SBNF Navegantes SC
9 SBAE Bauru SP 61 SBPJ Palmas TO
10 SBBE Belém PA 62 SBCJ Parauapebas PA
11 SBCF Belo Horizonte/Confins MG 63 SBPB Parnaíba PI
12 SBBH Belo Horizonte/Pampulha MG 64 SBPF Passo Fundo RS
13 SBBV Boa Vista RR 65 SBUF Paulo Afonso BA
14 SBDB Bonito MS 66 SBPK Pelotas RS
15 SBBR Brasília DF 67 SBPL Petrolina PE
16 SBCB Cabo Frio RJ 68 SSZW Ponta Grossa PR
17 SSKW Cacoal RO 69 SBPA Porto Alegre RS
83
18 SBCN Caldas Novas GO 70 SBPS Porto Seguro BA
19 SBKG Campina Grande PB 71 SBPV Porto Velho RO
20 SBKP Campinas SP 72 SBDN Presidente Prudente SP
21 SBCG Campo Grande MS 73 SBRF Recife PE
22 SBCP Campo dos Goytacazes RJ 74 SBRP Ribeirão Preto SP
23 SBCA Cascavel PR 75 SBRB Rio Branco AC
24 SBCX Caxias do Sul RS 76 SBGL Rio de Janeiro/Galeão RJ
25 SBCH Chapecó SC 77 SBRJ Rio de Janeiro/Santos Dumont RJ
26 SBCR Corumbá MS 78 SWLC Rio Verde GO
27 SBCZ Cruzeiro do Sul AC 79 SBRD Rondonópolis MT
28 SBCY Cuiabá MT 80 SBSV Salvador BA
29 SBCT Curitiba PR 81 SBSM Santa Maria RS
30 SBDC Dourados MS 82 SBSN Santarém PA
31 SBFE Feira de Santana BA 83 SBNM Santo Ângelo RS
32 SBFN Fernando de Noronha PE 84 SBSR São José do Rio Preto SP
33 SBFL Florianópolis SC 85 SBSL São Luís MA
34 SBFZ Fortaleza CE 86 SBSP São Paulo/Congonhas SP
35 SBFI Foz do Iguaçu PR 87 SBGR São Paulo/Guarulhos SP
36 SBZM Goianá MG 88 SWSI Sinop MT
37 SBGO Goiânia GO 89 SBSO Sorriso MT
38 SBGV Governador Valadares MG 90 SBTT Tabatinga AM
39 SBIL Ilhéus BA 91 SBTF Tefé AM
40 SBIZ Imperatriz MA 92 SNTF Teixeira de Freitas BA
41 SBIP Ipatinga MG 93 SBTE Teresina PI
42 SBJA Jaguaruna SC 94 SBTG Três Lagoas MS
43 SBJE Jijoca de Jericoacoara CE 95 SBUR Uberaba MG
44 SBJI Ji-Paraná RO 96 SBUL Uberlândia MG
45 SBJP João Pessoa PB 97 SBTC Uma BA
46 SBJV Joinville SC 98 SBUG Uruguaiana RS
47 SBJU Juazeiro do Norte CE 99 SNVB Valença BA
48 SBLI Lages SC 100 SBVG Varginha MG
49 SBLE Lençóis BA 101 SBVH Vilhena RO
50 SBLO Londrina PR 102 SBVT Vitória ES
51 SBMQ Macapá AP 103 SBQV Vitória da Conquista BA
52 SBMO Maceió AL
Fonte: O Autor
A figura abaixo representa as localidades que receberam investimentos do FNAC.
Observa-se que mesmo sendo priorizada por lei a subvenção econômica para as operações
aéreas na região norte, os investimentos foram claramente direcionados para as regiões sul e
sudeste do Brasil.
84
Figura 17 – Localidades que receberam investimentos FNAC
Fonte: O Autor
85
3 MERCADOS E DEMANDAS DA AVIAÇÃO REGIONAL
Para Pindyck e Rubinfeld (2013), em uma economia de mercado, os preços são o
resultado das interações dos agentes econômicos representados por consumidores e produtores.
Essa interação entre agentes econômicos forma o mercado que representa o objeto de estudo da
microeconomia. Os mercados estão no centro da atividade econômica, entretanto, para definir
quais consumidores e ofertantes estão inseridos neles, é preciso determinar sua extensão ou seus
limites físicos ou geográficos.
Muitas das mais interessantes questões da economia estão realacionadas a como os
mercados funcionam. Por exemplo: Por que em alguns mercados há muitas empresas em
competição e em outros operam em monopólio ou quase? Quando e como os governos devem
intervir nos mercados para aumentar a competição? Por que em alguns mercados os preços
flutuam e em outros são mais estáveis? Qual a atratividade de um mercado para a entrada de
novas empresas?
3.1 CONCEITOS MICROECONÔMICOS DE MERCADO E DEMANDA
No âmbito da microeconomia, o funcionamento dos mercados competitivos baseia-se
na teoria da oferta e da demanda que determina que preços e quantidades de mercadorias e
serviços estão relacionados. Oferta e demanda são as forças que movem a economia de
mercado. A curva de demanda indica o quanto os consumidores estão dispostos a comprar de
um bem quando o seu preço unitário varia. A curva de oferta representa o quanto os ofertantes
estão dispostos a produzir ou comercializar dado um determinado preço de mercado
(MANKIW, 2001).
Para Pindyck e Rubinfeld (2013), os consumidores geralmente estão dispostos a
comprar mais à medida que os preços caem. Também explicam que naturalmente, a quantidade
demandada não depende apenas dos preços, mas de fatores como a renda dos consumidores.
Quando aumenta sua renda disponível, as pessoas podem gastar, tanto para adquirir novos bens
que não tinham acesso, como para aumentar a quantidade dos bens que já consumiam. Assim,
os pares de observações relativos ao preço e a renda irão demonstrar as escolhas dos
consumidores na curva de demanda relacionando o preço com a quantidade demandada.
Como a função de demanda depende não só do preço do bem, mas também do preço de
outros bens e da renda, o conhecimento dos tipos de produtos e como eles se relacionam é
86
fundamental para se estudar a demanda de qualquer bem. Os bens podem ser definidos como
normais, quando a demanda cresce devido ao crescimento da renda e inferiores quando o seu
consumo diminui quando a renda cresce. Da mesma forma, os bens são descritos como comuns
quando existe uma redução da demanda pelo aumento do preço e como de Giffen quando o
preço e a demanda aumentam. Além destas definições, os bens podem ser considerados
substitutos quando o aumento no preço de um produto influencia positivamente na demanda do
outro bem, pois com o preço mais alto as pessoas buscarão uma alternativa que seja considerada
semelhante. Em contrapartida, se a demanda de um bem cair com o aumento do preço de outro,
isto caracteriza que eles são bens complementares (VARIAN, 2017).
Para se estudar tanto a demanda como a oferta de um bem se deve considerar o conceito
da elasticidade, que mede a respostas dos compradores e vendedores às alterações nas condições
do mercado. A elasticidade preço da demanda mede o quanto a quantidade demandada responde
a variações no preço. A demanda é elástica quando a quantidade demandada responde de forma
muito intensa a variações no preço e inelástica quando a quantidade demandada responde de
forma pouco intensa a variações no preço (MANKIW, 2001).
As elasticidades são determinadas levando em consideração a existência de dados que
variem em certo período de tempo, e possuam a capacidade de prever o comportamento da
demanda ou da oferta. As análises econômicas de mercado sempre podem ser feitas pelo estudo
das curvas de oferta e demanda e obtenção do equilíbrio entre elas, bem como pelo estudo das
elasticidades dos fatores influentes neste mercado (PINDYCK; RUBINFELD, 2013).
De acordo com Pindyck e Rubinfeld (2013), ao se aplicarem técnicas estatísticas e
econométricas, as teorias econômicas podem ser usadas para construir modelos que permitam
previsões quantitativas. Um modelo é uma representação matemática, baseada na teoria
econômica, de uma empresa, um mercado ou alguma outra entidade. Estas mesmas técnicas
também permitem descobrir a precisão de nossas previsões, que é tão importante quanto realizá-
las.
Gujarati e Porter (2011) apresentam algumas definições para o termo econometria, que
literalmente significa “medição econômica”. Para esses autores, a econometria consiste na
aplicação da estatística matemática a dados econômicos para dar suporte empírico aos modelos
fornulados pela economia matemática, obtendo resultados numéricos, ou seja, é uma análise
quantitativa dos fenômenos econômicos ocorridos com base no desenvolvimento paralelo da
teoria econômica, observações (dados) e uso de métodos de inferência adequados.
87
Para focar esses conceitos de mercado e de demanda por transporte aéreo no Brasil,
passa-se à busca pelos elementos que definem tanto a extensão dos mercados, quanto
influenciam na sua estrutura de demanda.
3.2 A ECONOMIA DO TRANSPORTE ÁEREO
Segundo Button (2010), em muitas partes do mundo os aeroportos desempenham um
papel importante ao permitir que economias nacionais e regionais expandam o seu potencial
econômico, principalmente no que se refere ao movimento de pessoas e de produtos de maior
valor agregado. Isso não quer dizer que o investimento na construção ou expansão de um
aeroporto, por si só, leve ao desenvolvimento econômico local, mas pode permitir que a região
possa explorar mais plenamente seu potencial. Além disso, complementa ele, a aviação atende
a uma finalidade específica quando, por razões econômicas ou geográficas, não seja viável
construir extensas infraestruturas rodoviárias ou ferroviárias, principalmente em países de
grandes dimensões. Nesses casos, pode ser relativamente mais barato construir e operar
aeroportos para prover esse tipo de acessibilidade, do que investir maciçamente em
infraestruturas de transportes terrestres. Como dificuldade, é colocada pelo autor, a baixa
atratividade de alguns aeroportos para que as empresas prestem serviços aéreos de forma
regular em regiões que não sejam economicamente muito fortes.
Um trabalho realizado pelo BNDES (2001a) apontou que os registros históricos do setor
aéreo demonstravam que o crescimento do PIB de um país gera um impacto cerca de três vezes
maior na aviação. Neste mesmo estudo também foi indicado que a variação cambial pode afetar
profundamente o desempenho da atividade do transporte aéreo, por alterar grande parte dos
custos das empresas que são baseados na moeda americana, como é o caso da aquisição de
aeronaves e combustível. A variação cambial consequentemente também afeta as receitas das
empresas, pois modifica a demanda por passagens, sobretudo no que se refere a viagens
internacionais.
Enquanto há tipicamente uma forte correlação entre tráfego aéreo e crescimento
econômico, em geral, a direção da causação não resta clara. Para buscar a existência de
causalidade devem ser consideradas as caracterísitcas das diferentes situações regionais.
Análises empíricas relatadas por Mukkala e Tervo (2013) baseadas em dados em painel de 1991
a 2010 de 86 regiões em 13 países europeus sobre a relação entre o tráfego aéreo e o
desempenho econômico regional sugerem que há causalidade nesta direção. No entanto,
reforçam que nas regiões periféricas (transporte regional) essa causalidade é mais evidente do
88
que nas regiões centrais. Concluem essa observação, pela sugestão da oportunidade de subsidiar
operação em aeroportos regionais.
No Brasil há grandes polos de desenvolvimento econômico situados em regiões
periféricas em relação às capitais dos estados que estão relativamente desconectados da rede de
transporte aéreo regular. Tem havido nas últimas décadas, uma sensível redução das localidades
servidas por transporte áreo regular, por uma série de motivos, entre eles a extinção dos
subsídios tarifários ou operacionais às empresas. Segundo Bettini e Oliveira (2011), a oferta de
assentos-quilômetros em mercados de média densidade, requer uma demanda mínima que gere
receitas para cobrir os custos fixos e variáveis da atividade, como as aeronaves, combustível,
pessoal de terra e aeronautas e taxas aeronáuticas e aeroportuárias.
De acordo com o exposto por Bettini (2007), a aviação regional é muito suscetível aos
custos em relação ao número de passageiros transportados por voo e da distância voada,
possuindo assim forte desvantagem quanto à aviação comercial exercida em ramais tronco de
alta densidade, no que se refere ao rateamento dos custos operacionais e administrativos por
passageiro e por quilômetro voado. Esta situação leva a aviação regional a ser considerada uma
atividade econômica desfavorável, em particular no que se refere à gestão dos seus custos
operacionais e administrativos.
Ragazzo e Albuquerque (2014), afirmam que, de maneira geral, os resultados obtidos
pela flexibilização regulatória na aviação foram positivos no mundo inteiro. Ocorreram
reduções nos valores das tarifas, entrada de novas empresas e aumento da oferta de assentos.
Em contrapartida, a desregulação afetou a organização das empresas aéreas, que, com a
liberdade tarifária e de seleção de locais, buscaram otimizar suas malhas, o que pode ser
compreendido a partir do estudo das características da indústria. No tocante à otimização das
linhas, o setor aéreo se caracteriza principalmente pela economia de densidade, onde prevalece
a redução do custo unitário decorrente de concentração populacional. No modo aéreo, o custo
de transportar um passageiro diminui à medida que uma maior quantidade de passageiros é
transportada mantendo-se a distância viajada. Isso é o que caracteriza a economia de densidade,
diferentemente da economia de escala, que é caracterizada pela redução do custo de produzir
um bem a partir do aumento da oferta desse bem.
Com base na economia de densidade, a flexibilização regulatória do setor fez com que
as companhias atingissem eficiência econômica, reduzindo seus custos com o aumento da
distância percorrida e da quantidade de passageiros transportados. Resumidamente, pode-se
89
dizer que os custos das empresas aéras são reduzidos quando mais passageiros são transportados
por uma maior distância.
Concluem Ragazzo e Albuquerque (2014), que em função dessas características do setor
aéreo, cresce a probabilidade de que rotas regionais sejam preteridas em favor de rotas entre
localidades com alta densidade populacional, ou seja, rotas consideradas como transporte
regional, por geralmente serem operadas por pequenas aeronaves em pequenas distâncias,
possuem desvantagens intrínsecas de custo.
Na mesma direção. Caves et al. (1984) indicava que as empresas de transporte aéreo
regional gozavam não de economias de escalas, mas sim de economias de densidade. Isso quer
dizer que seus custos médios se apresentavam decrescentes não conforme a inclusão de novos
voos, mas sim quando são transportados mais passageiros em determinada linha aérea, ou
quando os passageiros são transportados para localidades mais distantes. Assim, vê-se como
óbvio, que um alto custo médio das empresas aéreas regionais advém não de seu menor tamanho
ou frota, mas sim de sua menor densidade de operações. Ficou assim clara, a explicação para
que empresas aéreas regionais incorporem cada vez mais aeronaves com maior capacidade de
passageiros e carga, para que diminuam seu custo médio por assento, ou operem etapas mais
longas, diminuindo assim o custo médio por quilômetro.
No mesmo sentido, Oliveira e Salgado (2008), apresentaram que a aviação regional é
um negócio que possui sua dinâmica caracterizada, do ponto de vista econômico, por fatores
que interferem diretamente no funcionamento da oferta e demanda. De acordo com os autores,
o aspecto que melhor caracterizaria esta atividade econômica seria da sua avaliação como uma
atividade de economia de densidade. Tal como qualquer processo produtivo, o oferecimento de
assentos-quilômetros está sujeito a vantagens que aparecem ao se optar pela produção em
maiores quantidades (mais passageiros ou maiores etapas de viagem). Isso quer dizer que o
rateio dos custos fixos, é mais bem distribuído quando se é possível dividir por uma maior
quantidade de oferta, desde que haja demanda para ocupá-la.
No tocante à elasticidade, e justificando a necessidade de regulação do setor, Oliveira e
Salgado (2008) destacam que o transporte aéreo é uma atividade-meio, que proporciona a
possibilidade de várias outras atividades. De acordo com seu trabalho, aproximadamente 70%
da sua demanda é representada por pessoas interessadas em negócios, ou seja, pessoas que
viajam a trabalho. Esta fatia do mercado é caracterizada como inelástica a preço e altamente
elástica aos horários dos voos, à qualidade dos serviços e suas frequências. A qualidade no
serviço prestado é posta como essencial para que a atividade-fim seja realizada a contento, pois
90
a depender da situação, o trabalho a ser realizado poderá ser de má qualidade ou até mesmo
deixará de ser realizado.
No mesmo estudo é observado que cerca de 25% da demanda é constituída pela
atividade turística, que apresenta uma demanda sazonal, mais sensível a preço e às condições
de financiamento de passagens e menos sensível a horários dos voos. Neste ponto também
colocam como importante a realização de um serviço de transporte de qualidade, para que os
passageiros usufruam da melhor forma possível a sua viagem. Os restantes 5% são passageiros
que viajam por motivos particulares.
Pode-se perceber facilmente que para todos os segmentos da demanda, a prestação
inadequada de serviço de transporte gera perdas de bem-estar. Assim, os autores concluem que,
tanto a importância econômica do transporte aéreo como infraestrutura, bem como a garantia
do direito de ir e vir dos cidadãos são razões por si só suficientes para a sua regulação pelo
poder público.
3.3 DEMANDA E ÁREA DE CAPTAÇÃO DE AEROPORTOS REGIONAIS
O estudo da demanda de transporte aéreo regional é de fundamental importância, pois
implica necessariamente em melhor planejamento, tanto de políticas públicas para o
desenvolvimento deste tipo de atividade, quanto do planejamento de infraestrutura a ser
aplicada para a melhor condução dessas políticas. Este tipo de estudo (estimativa de demanda)
é quem deveria indicar as prioridades dos investimentos, tanto públicos quanto privados. A
aplicação de políticas públicas sem a devida estimativa de demanda ou mesmo com estudos que
não tenham o aprofundamento necessário podem trazer subestimações ou superestimações da
demanda, o que certamente trará rapidamente um serviço de má qualidade ou o desperdício de
recursos, respectivamente.
A confiabilidade dos modelos de demanda dependerá da disponibilidade de dados e do
tipo de modelagem a ser empregada. Para que isso aconteça é necessário situar um aeroporto a
uma determinada região ou unidade territorial e utilizar as variáveis independentes que
influenciem a demanda, ligadas a aquela especificada região (área de captação do aeroporto).
Não se pode falar de uma estimativa de demanda de transporte aéreo regional confiável
sem que haja definição da área de captação de um aeroporto. Esta é uma variável fundamental
para uma estimativa mais precisa da demanda, tanto de um aeroporto quanto de qualquer outro
sistema de transporte.
91
É evidente a necessidade de haver uma definição prévia das regiões onde está
concentrada em sua maior parte a potencial demanda por transporte aéreo, de forma que se
possam utilizar as suas variáveis explicativas para todas as regiões definidas como áreas de
captação no estudo de estimativa de demanda.
Vários fatores podem influenciar a decisão de iniciar a viagem por um determinado
aeroporto, tais como acessibilidade, níveis de conectividade e infraestrutura aeroportuária. A
acessibilidade relaciona-se com as redes de transportes que fazem a ligação entre o aeroporto e
a região atendida por ele; os níveis de conectividade estão ligados à oferta de voos oferecidos
pelas companhias aéreas; e a infraestrutura aeroportuária refere-se às características do
aeroporto, tanto para o recebimento de aeronaves quanto de passageiros e carga.
Para Augustyniak e Olipra (2014) a área de influência também depende do tipo de
passageiro. No estudo apresentado descreve-se que os passageiros de negócios tendem a
valorizar o seu tempo mais do que os passageiros de lazer.
De acordo com estudo da Civil Aviation Authority (2011), para definição de áreas de
captação dos aeroportos de Londres, utiliza-se em sua metodologia 60 minutos para passageiros
de negócios e 120 minutos para passageiros de lazer.
Postorino (2011) explica em seu estudo que a área de influência de um aeroporto
depende de muitos fatores, tais como: sua posição geográfica, mobilidade e acessibilidade,
características socioeconômicas dos potenciais utilizadores e existência de aeroportos
concorrentes. Ainda no mesmo estudo, é salientado que a estimativa de demanda por serviços
aéreos e a área de influência do aeroporto estão fortemente relacionadas, uma vez que a área de
captação é que vai identificar a demanda potencial para o aeroporto. Na sua abordagem há
também a preocupação sobre a demanda sobre os vários modos de transporte terrestres para
entrar e sair do aeroporto, que por sua vez, depende da demanda global dos transportes aéreos.
Na verdade, os viajantes aéreos obrigatoriamente utilizam um dos modos terrestres disponíveis
para entrar e sair do aeroporto.
Augustiniak e Olipra (2014), em seu estudo sobre os aeroportos regionais da Polônia
observam que quanto menor a concorrência de aeroportos, maior será a área de influência ou
de captação de passageiros. Esta lógica ocorre geralmente em áreas de menor densidade
populacional, onde os aeroportos permanecem sendo atrativos para usuários que estejam a mais
de duas horas de distância do aeroporto.
92
Postorino (2010) apresenta, em um dos seus estudos sobre modelagem de demanda de
transporte aéreo para aplicação em aeroportos regionais, que a previsão da demanda tem grande
relevância para o planejamento do sistema de transporte, e particularmente, no caso de um
aeroporto regional, as previsões de demanda têm uma influência significativa no futuro
funcionamento de cada aeroporto, bem como no desenvolvimento dos planos diretores do
aeroporto. Acrescenta ainda que qualquer que seja o método empregado para estimar a
demanda, o conhecimento da área de captação do aeroporto é importante, porque além de
representar a possível demanda para o aeroporto, também facilita a compreensão do seu
potencial desenvolvimento.
Para ela, os modelos que melhor apoiam o planejamento estratégico são modelos de
séries temporais, os quais usam informações agregadas referentes às variáveis dependentes e
independentes que ocorreram em um período de tempo adequado, de pelo menos, 10 anos. Para
os modelos que dão suporte às decisões nos níveis tático ou operacional, a previsão da demanda
de transporte aéreo deve apoiar hipóteses operacionais sobre alterações do sistema,
pontualmente no que se refere à reorganização da oferta. Neste caso, os modelos devem usar
variáveis explicativas que simulam as características de fornecimento, como frequência,
horários, tarifas, serviços de terra, acessibilidade do aeroporto, e outras afins. Acrescenta-se a
este tipo de variáveis outras que representam as características dos usuários, como idade,
propósito de viagem, renda familiar, entre outras. No entanto, é ressaltado no estudo, que os
modelos podem se complementar e eventualmente estas variáveis podem ser utilizadas para
embasarem decisões em outros níveis.
É chamada a atenção no trabalho para um aspecto importante tanto no desenvolvimento
como na aplicação de um modelo de demanda de transporte aéreo, que é a coleta de dados, uma
vez que os dados referentes à demanda de transporte aéreo sobre características
socioeconômicas dos usuários e comportamento de viagem são muitas vezes difíceis de serem
obtidos. Geralmente, os dados disponíveis referem-se a estatísticas oficiais e agregadas sobre
movimentação de passageiros por aeroporto, informações referentes à renda para determinadas
regiões, e assim por diante, o que a depender do modelo serão necessários detalhes adicionais,
bem como outros detalhes podem ser inadequados para desenvolver uma demanda adequada ao
modelo.
Além disso, acrescenta Postorino (2010), os tempos de viagem e os custos são as
variáveis de nível de serviço mais relevantes introduzidas em uma função de demanda. Para os
sistemas de transporte aéreo, os tempos de viagem referem-se à duração do voo, tempo de
93
espera possível para voos de conexão e embarque/desembarque, por exemplo. Os custos
referem-se principalmente a custos monetários e, em geral, a passagens aéreas. Particularmente,
a tarifa aérea é a variável mais difícil de quantificar por pelo menos dois motivos principais: i)
indisponibilidade de preços praticados anteriormente pelas companhias; e ii) grande variação
de tarifas para o mesmo trecho, não só por empresas diferentes, mas também pela mesma
empresa. Na verdade, os valores dos bilhetes das passagens aéreas mudam de forma
significativa dependendo de vários fatores como o dia em que é adquirido, o período de tempo
entre a ida e a volta, o número de pessoas reservadas, a idade, participação em programas de
passageiros frequentes, e assim por diante. Complexidade maior é inserida no problema quando
se trata de viagem internacional, porque entra a variabilidade da moeda.
Em outro contexto, várias são as definições na literatura sobre área de captação de
aeroportos. Tais definições consideram aspectos geográficos ou de demanda. Em seu artigo,
Postorino (2010) diz que do ponto de vista geográfico, a área de captação pode ser definida
como a área que contém todos os usuários potenciais e os passageiros de um determinado
aeroporto. Já do ponto de vista da demanda, a área de captação é definida como a quantidade
de passageiros que utilizam um determinado aeroporto, onde as origens destes passageiros
podem ser identificadas em uma área de estudo, a qual depende das características do aeroporto.
Lieshout (2012) considera que a área de influência de um aeroporto é a área que o
circunda, a partir da qual seus passageiros são atraídos. O tamanho da área de captação, bem
como a fatia de mercado, dependem de vários fatores decisivos para a escolha de passageiros
por um determinado aeroporto, tais como, acessibilidade e nível de serviço oferecido pelo
aeroporto em termos de tarifas e frequências em comparação com outros aeroportos
concorrentes. Acrescenta ainda que com a implantação de mais aeroportos, os passageiros têm
cada vez mais possibilidades de escolha. Isso significa que as áreas de captação dos aeroportos,
cada vez mais se sobrepõem. Ou seja, as áreas de influência não são estáticas, mas evoluem
com o tempo, dependendo das alterações relativas nas ofertas de serviços aeroportuários.
Na Austrália, segundo a Productivity Comission (2011), entre os anos de 1984 e 2008,
a flexibilização regulatória do setor aéreo também fez com que houvesse a redução da
quantidade de localidades atendidas pelos voos regulares naquele país, de cerca de 280 para
algo em torno de 140, porém houve um incremento importante na quantidade de passageiros na
aviação regional, que quase triplicou no mesmo período.
Ocorre que na Austrália a redução das rotas ocorreu de aeroportos regionais para
aeroportos regionais, permanecendo praticamente a mesma quantidade de rotas entre aeroportos
94
de grandes centros para aeroportos regionais. Tal fato nos leva a acreditar que é possível atender
mais pessoas de forma mais eficiente, sem que haja necessariamente grande acréscimo de
aeroportos regionais, pois o aumento na área de captação destes aeroportos, apesar de aumentar
o tempo em viagens rodoviárias, evita a concorrência entre pequenos aeroportos, podendo
viabilizar tanto as operações aeroportuárias quanto as operações aéreas.
Passando para outro estudo identificado, Sivrikaya e Tunç (2013) apresentaram uma
metodologia para estimar a demanda do transporte aéreo doméstico na Turquia, objetivando
prever a movimentação de rotas aéreas específicas já existentes e incluindo rotas que ainda não
eram exploradas por empresas aéreas. Tal estudo foi baseado em metodologias extraídas em 15
(quinze) trabalhos relacionados ao tema e consideradas relevantes pelos autores. Extraíram-se
dos artigos selecionados por eles, as variáveis usadas nas suas análises. Dentre as variáveis mais
utilizadas nas metodologias estudadas encontraram-se:
• População: 11 de 15 métodos estudados;
• PIB: 9 de 15 métodos estudados;
• Distância: 5 de 15 métodos estudados;
• Tempo de viagem: 5 de 15 métodos estudados;
• Preço da passagem: 5 de 15 métodos estudados;
• PIB per capita: 4 de 15 métodos estudados;
• Frequência do serviço: 4 de 15 métodos estudados;
• Índices de Preço ao Consumidor: 3 de 15 métodos estudados;
• Volume de importações: 3 de 15 métodos estudados;
• Emprego: 2 de 15 métodos estudados;
• Custos: 2 de 15 métodos estudados;
• Taxa de câmbio: 2 de 15 métodos estudados;
• Despesas: 2 de 15 métodos estudados;
• Preço do combustível: 1 de 15 métodos estudados.
Dessas 14 (quatorze) variáveis identificadas nesses quinze estudos, foram selecionadas
para que os autores pudessem realizar o seu estudo de estimativa de demanda: população,
95
distância, preço da passagem e tempo de viagem. A exclusão do PIB deu-se porque a Turquia
apenas recentemente iniciou o trabalho de divulgação do PIB por municípios. O índice que
substituiu o PIB no referido estudo foi a capacidade hoteleira dos municípios.
Além da troca do PIB pela capacidade hoteleira, foram adicionadas as variáveis tempo
de deslocamento terrestre ao aeroporto, quantidade de empresas aéreas que fazem determinada
rota (concorrência), oferta de voos e o número de meses de disponibilidade da rota
(sazonalidade).
O trabalho elaborado por Rochel (2000) apresenta que a demanda é determinada por
fatores econômicos, estruturais e a qualidade dos serviços. Segundo ele, quanto ao aspecto
econômico a demanda é influenciada por duas variáveis fundamentais: a renda da população e
o preço da passagem. Ele esclarece ainda que a variação da renda influencia a demanda mais
que a variação de preço das passagens, ou seja, a elasticidade é mais elevada com relação aos
dados relacionados à renda que ao preço das passagens. Nesse aspecto, como variável de renda,
foi utilizado no estudo o PNB (Produto Nacional Bruto). A explicação para a utilização do PNB
ao invés de outros indicadores é que existe uma estreita relação da produção e a demanda de
transporte aéreo, pois à medida que cresce o nível de atividade econômica, aumenta o nível de
viagens de negócios, bem como podem crescer também as viagens a turismo quando ocorre
incremento da renda pessoal dos indivíduos.
No tocante a elasticidade preço da demanda, no referido estudo é explicitado que as
viagens a negócios são bem menos sensíveis que as viagens realizadas por lazer, o que vem a
corroborar que o crescimento econômico é o fator primordial para existência de demanda de
transporte aéreo.
Cientes há muito tempo desta regra de mercado, as companhias aéreas utilizam-se deste
conhecimento para oferecerem tarifas diferenciadas para o mesmo trecho, dependendo estes
preços da antecipação da aquisição do bilhete e da restrição de vantagens adquiridas na
contratação das companhias aéreas para realização da viagem. Esta possibilidade de selecionar
valores de tarifas beneficia justamente o viajante turístico, que possui disponibilidade de
escolha de datas e de horários para viajar, podendo assim aproveitar ao máximo as
possibilidades de tarifas oferecidas pelas empresas, minimizando com a sua flexibilidade o risco
de perder os direitos adquiridos na compra de sua passagem.
96
Ainda relatando os resultados dos estudos de Rochel (2000), foram considerados como
fatores estruturais para os estudos de demanda a população, as distâncias de viagem, os modos
alternativos de transporte para a viagem e a conectividade do aeroporto.
Para o estudo de demanda de transporte aéreo ou de qualquer outra demanda, a variável
população é bastante óbvia, porém nem só o tamanho da população é importante, mas também
a sua estrutura. No estudo foram apontados como fatores caracterizadores da população, a
idade, o tamanho das famílias e seu nível educacional. Também foi apontada como fator
importante, a redução das restrições sociais, sendo apontado como exemplo, o coincidente
incremento da demanda de transporte aéreo no Japão com a inclusão das mulheres no mercado
de trabalho e com o aumento do período de férias.
Continuando com os aspectos estruturais, a distância a ser percorrida na viagem é
também considerada uma variável importante. Neste item em particular foi apresentada uma
contradição no estudo, pois apesar de apontar que o transporte aéreo é mais vantajoso quanto
maior for a distância a ser percorrida, também apontou que quanto mais distantes as localidades,
menores seriam as necessidades de integração econômica e cultural desses locais.
Outra variável considerada é a concorrência com outros meios de transporte, onde
claramente pode-se observar a principal vantagem sobre o transporte aéreo é a facilidade de
acessá-los. Por fim, quanto à estrutura, indica-se como variável a ser estudada a rede de
transporte aéreo, a qual está ligada ao tempo de espera dos passageiros para realização de
conexões e escalas. Com relação à qualidade dos serviços devem ser observadas tanto a oferta
de rotas, quanto da disponibilidade de assentos pelas companhias aéreas.
Em estudo comportamental para decisão do passageiro em utilizar o transporte aéreo,
Hess (2010) apresenta essa escolha como sendo a mais complexa, pois envolve decisões sobre
a origem, o destino e a maneira de realização da jornada aérea, as quais estão inter-relacionadas.
Importante salientar que o estudo foi realizado em Londres, envolvendo cinco aeroportos,
Heathrow (LHR), Gatwick (LGW), Stansted (STN), Luton (LTN) e London City (LCY), como
pontos de origem. O trabalho indica que a interdependência entre a origem, o destino e a forma
da realização da viagem aérea torna a escolha pelo passageiro em uma atividade
demasiadamente complexa. Como forma de ilustração, parece óbvio que, para a maioria dos
passageiros o destino influencie o aeroporto de partida e a companhia aérea, mas na realidade
existem passageiros que têm a preferência por viajar por uma companhia aérea específica, e daí
é que são definidos os pontos de partida e de destino. Da mesma forma, considerando o ponto
de partida, o passageiro pode definir o destino e as companhias através de viagens com
97
conexões ou escalas, alterando ou não as companhias, ou até mesmo decidindo mudar o modo
de transporte, sobretudo quando se apresenta como modo alternativo ao aéreo, o ferroviário de
alta velocidade.
Uma das conclusões do estudo de Hess (2010) foi que o tempo de acesso ao aeroporto
desempenha um papel importante no processo de escolha, com os passageiros tendo uma forte
preferência pelo aeroporto mais próximo. Como tal, a atratividade dos aeroportos periféricos
depende muito de boas conexões de acesso, a menos que existam outros incentivos, como tarifas
aéreas baixas. Isso se reflete no fato de que apenas as transportadoras de baixo custo acham
relativamente fácil atrair passageiros para aeroportos distantes, que não são atendidos por
serviços convenientes e rápidos.
Entra na discussão desta forma, a questão comportamental dos passageiros,
principalmente em um ambiente com muitas escolhas possíveis, que não será aprofundada nesta
dissertação, mas que é um fator importante para ser analisado em trabalhos futuros.
Um trabalho interessante sobre a estimativa de demanda de transporte aéreo no país foi
realizado pela ABEAR – Associação Brasileira das Empresas Aéreas, no ano de 2015,
denominado de “Panorama 2015: O setor aéreo em dados e análises”. Nesse relatório são
apresentados diversos dados e várias análises técnicas e financeiras sobre o mercado de
transporte aéreo. Entretanto, o que chama mais a atenção é o estudo sobre estimativa de
demanda apresentado para o setor. No seu corpo, infere-se que o setor aéreo é um dos poucos
setores da economia em que as variáveis PIB e preço das passagens explicam com alto grau de
confiança o potencial de demanda (ABEAR, 2015).
O início do regime de liberdade tarifária para voos domésticos no Brasil, em agosto de
2001, obrigou através da Portaria nº 1213/DGAC/2001, as empresas aéreas a registrarem junto
à autoridade aeronáutica todas as bases tarifárias ofertadas, bem como as tarifas aéreas
praticadas em 63 linhas aéreas domésticas monitoradas. Em 2004, através da Portaria nº
447/DGAC/2004, foi revogada a Portaria especificada no parágrafo acima e alterou-se a
quantidade de linhas aéreas domésticas a serem monitoradas, estabelecendo-se assim a
quantidade de 67 linhas nessa situação.
Além disso, as empresas foram obrigadas a registrar com antecedência mínima de cinco
dias úteis em relação à data prevista para início de sua vigência, todas as bases tarifárias
promocionais que pretendiam ofertar. As demais tarifas aéreas, por sua vez, deveriam ser
registradas pelas empresas, em até cinco dias úteis contados do início de sua aplicação. Esta
98
prática, em particular, veio a desestimular a concorrência no setor, uma vez que a empresa
concorrente só viria a oferecer tarifas compatíveis com as da outra empresa cinco dias após o
seu conhecimento.
Até então existia uma base de dados que poderia ser usada para acompanhamento de
preços de passagens aéreas no Brasil, fato que persistiu até julho de 2010, quando foram
expedidas pela ANAC a Resolução nº 140/2010 e a Portaria nº 804/SRE/2010, as quais
dispensaram as empresas aéreas de registrar, tanto as suas bases tarifárias, quanto o registro
prévio de tarifas promocionais.
O registro das tarifas na ANAC passou a contemplar todas as tarifas aéreas
comercializadas de todas as linhas domésticas regulares de passageiros. Tal fato trouxe um
melhor acompanhamento dos preços. A metodologia atual exclui escalas e conexões,
considerando apenas a origem e o destino do passageiro. Inserem-se nas informações enviadas
pela empresa as tarifas comercializadas exclusivamente para os serviços de transporte aéreo do
passageiro, excluindo-se taxas, impostos, serviços opcionais, tarifas aeroportuárias, ou qualquer
outro valor repassado a entes governamentais. Além disso, não são considerados os dados dos
bilhetes de passagem emitidos nas seguintes condições:
• Transporte aéreo não regular (fretamento);
• Tarifa cujo contrato de transporte aéreo esteja vinculado a um pacote terrestre,
turístico ou outros serviços similares;
• Tarifas decorrentes de acordos corporativos firmados entre a empresa aérea e
outras organizações para a prestação do serviço de transporte aéreo com
condições diferenciadas ou exclusivas;
• Assentos oferecidos a tripulantes ou a outros empregados da empresa aérea de
forma gratuita ou mediante tarifa com desconto individual, exclusivo ou
diferenciado;
• Assentos oferecidos gratuitamente ou mediante tarifa com desconto individual,
exclusivo ou diferenciado, ou decorrente de programas de milhagem, pontuação,
fidelização ou similares;
• Assentos oferecidos gratuitamente ou mediante tarifa diferenciada a crianças; e
• Tarifas diferenciadas para criança que não ocupe assento.
99
A partir de então, o acompanhamento das tarifas aéreas domésticas passou a ser
realizado através de dois indicadores: a Tarifa Aérea Média Doméstica e o Yield Tarifa Aérea
Médio Doméstico. A Tarifa Aérea Média Doméstica representa o valor médio pago pelo
passageiro em um sentido da viagem, ida ou volta, e é calculado por meio da média ponderada
das tarifas aéreas domésticas comercializadas e as correspondentes quantidades de assentos
comercializados. O Yield Tarifa Aérea Médio Doméstico representa o valor médio pago pelo
passageiro por quilômetro voado, sendo o resultado da divisão da Tarifa Aérea Media
Doméstica pela distância média direta entre a origem e o destino do passageiro. É um indicador
muito interessante para efeito de comparação dos preços, principalmente os praticados entre
linhas aéreas com diferentes distâncias. A ANAC apresenta ambos indicadores na forma
nominal e na forma efetiva, com a respectiva atualização monetária pelo Índice de Preços ao
Consumidor Amplo (IPCA).
Para a ANAC, “a apuração de preços médios por meio da simples coleta de dados das
tarifas ofertadas no site das empresas aéreas não constitui um bom indicador para captar a
realidade da evolução dos preços do setor, pois representam somente a oferta em determinado
momento, desconsiderando quantas passagens são efetivamente comercializadas a cada tarifa
disponibilizada (demanda), comprometendo os resultados. Além disso, os valores das tarifas
ofertadas oscilam a todo o momento, em virtude de promoções e outros fatores. Ou seja, o fato
de uma empresa ofertar determinada tarifa em seus canais de venda não implica que aquela
tarifa foi ou será comercializada de fato”.
Desta forma, acredita-se que para uma análise em painel com o estudo sendo realizado
em vários anos, o índice yield seria perfeito para inserção da variável preço em um modelo
econométrico para estudo da demanda e das suas variáveis de causa e efeito.
Da literatura consultada, o artigo de Augustiniak e Olipra (2014) sobre a Polônia, Civil
Aviation Authority (2011) sobre os aeroportos de Londres, e o de Tang (2018) sobre os Estados
Unidos, apresentam áreas de captação do mercado de cada aeroporto para a aviação regional
entre uma e duas horas de viagens rodoviárias, que equivalem a cerca de 150 km de raio a 70
milhas ou 110 km. Para aplicação neste estudo para o mercado brasileiro foi adotado, um padrão
mais próximo ao da Polônia ou um território equivalente aos municípios cujos acessos por
rodovia não ultrapassem o tempo de viagem de duas horas. A importância da extensão dessa
área de captação é destacada por Hess (2010) ao concluir que o tempo de acesso ao aeroporto
é crucial na sua escolha e que esse depende ainda de boas condições de acesso terrestre.
100
4 METODOLOGIA
Em economia as teorias econômicas constituem a base para a realização de previsões.
Por meio da aplicação de técnicas estatísticas e econométricas, essas teorias podem apoiar a
construção de modelos eficientes para fazer previsões. Um modelo com base na teoria
econômica pode ser a representação matemática de um mercado. Dessa forma, as teorias
econômicas são continuamente testadas e com os resultados, são com frequência, modificadas
ou aprimoradas.
A metodologia proposta nesta dissertação visa desenvolver por análise de regressão, um
modelo econométrico para estimar o potencial de demanda por transporte aéreo regional em
áreas não atendidas pré-selecionadas de estados da região nordeste (Pernambuco, Paraíba, Rio
Grande do Norte, Ceará e Piauí), a partir de dados de um conjunto de aeroportos regionais que
operam voos regulares no Brasil com base na teoria microeconômica da demanda.
4.1 MÉTODOS ECONOMÉTRICOS
Para Gujarati e Porter (2011), análise de regressão é o estudo da relação entre variáveis,
sendo uma delas dependente de uma ou mais outras. Dessa forma, é possível obter uma
estimativa das mudanças ocorridas na variável dependente, a partir de valores predefinidos ou
conhecidos de outras, ditas independentes.
Modelos econométricos são muito utilizados em estudos de demanda, com a intenção
de entender o peso das influências de fatores teóricos e experimentais, bem como realizar
estimativas dentro de certa margem de erro e intervalo de confiança. A estimativa da demanda
é resultado da relação de variáveis independentes, obtida através de meios matemáticos e
estatísticos. As metodologias de aplicação da econometria são muito variadas e dependem da
disponibilidade de dados e da estratégia definida pelo pesquisador. Gujarati e Porter (2011)
descrevem de forma genérica por meio do fluxograma da Figura 18, a metodologia
econométrica clássica ou tradicional subdividida em oito etapas.
101
Figura 18 – Modelagem Econométrica Clássica
Fonte: Gujarati e Porter (2011)
Analisando-se a formulação em etapas da aplicação metodológica da econometria por
Gujarati e Porter (2011), vê-se que a primeira etapa incorpora a discussão da teoria econômica
ou hipótese que embasa o estudo. Na segunda, a teoria de base define o modelo matemático
adotado. De forma mais simplificada, a função matemática pode ser definida pela relação linear
entre a variável dependente (Y) e variáveis independentes ou explicativas (Xki), por meio dos
parâmetros βk ou coeficientes parciais de regressão, conforme apresentado na Equação 1. Na
terceira etapa é feita a especificação do modelo estatístico ou econométrico por meio da
modificação da Equação 1 pela adição da variável μi que representa o termo de erro aleatório.
Esta modificação conduz à Equação 2, que leva em conta fatores que não estão representados
pelas variáveis do modelo, mas que afetam a variável explicada (GUJARATI; PORTER, 2011).
(1)
(2)
102
Nessa fase, explicitam-se os métodos para a estimação da função amostral, que têm
como finalidade explicar os efeitos das alterações nas variáveis independentes sobre a variável
dependente, sendo o mais conhecido o método dos mínimos quadrados. Este método é utilizado
em análises de regressão, pela sua simplicidade matemática e robustez no alinhamento com a
teoria econômica relacionada e também por ter propriedades estatísticas muito eficazes.
(PINDYCK; RUBINFELD, 2013; GUJARATI; PORTER, 2011).
Para aplicação do método dos mínimos quadrados, evolui-se a Equação 2 da regressão
populacional para a regressão amostral conforme Equação 3. A estimativa do comportamento
populacional é feita por intermédio dos resíduos da função de regressão amostral, sendo Ŷi a
média condicional de Yi. Assim, podem-se extrair os resíduos da função de regressão amostral,
que representam a diferença entre os valores observados (Y) e os valores estimados (Ŷ),
conforme Equação 4. (GUJARATI; PORTER, 2011).
(3)
(4)
Objetivando definir a função amostral, busca-se uma expressão que se aproxime ao
máximo dos dados observados. Para tal fim, é necessário que a soma dos resíduos obtidos na
Equação 4 seja minimizada. Assim, para se equalizar a importância dos resíduos de dimensões
e direções diferentes, o método dos mínimos quadrados introduz a soma dos resíduos elevados
ao quadrado. Dessa forma, a função de regressão amostral será transformada na Equação 5.
(PINDYCK; RUBINFELD, 2013; GUJARATI; PORTER, 2011).
(5)
A quarta etapa é a coleta de dados, que representa um dos passos mais importantes para
a garantia da qualidade da análise econométrica. Neste aspecto, é importante observar a
natureza, a fonte e as limitações dos dados obtidos. Existem três tipos de estruturação de base
de dados: i) séries temporais, nas quais uma mesma unidade é observada ao longo de vários
períodos de tempo; ii) cortes transversais em que várias unidades são observadas na mesma
referência temporal; e iii) combinados de séries temporais com cortes transversais ou em
painel, nos quais várias unidades são observadas ao longo de certo período de tempo (STOCK;
WATSON, 2004).
103
A quinta fase é a estimativa dos parâmetros do modelo através dos dados obtidos. A
aplicação dos dados ao modelo econométrico definido estima os valores dos parâmetros ,
e (GUJARATI; PORTER, 2011;).
Na sexta etapa são realizados os testes de hipóteses para confirmar o atendimento dos
pressupostos da utilização do modelo clássico de regressão linear (MCRL). Nesta fase os
estimadores dos mínimos quadrados são definidos como os melhores estimadores não viesados
(MELNT), pois devem ser não tendenciosos, consistentes, lineares e produzir estimativas com
a menor variância dentre todos os estimadores lineares não tendenciosos, conforme Teorema
de Gauss-Markov. A definição da precisão dos estimadores e da qualidade de ajustamento do
modelo é medida pelos seus erros padrões e pelo coeficiente de determinação (R2). O
coeficiente de determinação exprime o quanto o conjunto de variáveis independentes explica a
variância da variável dependente, ou seja, a proporção da variação de Y, que é explicada pela
equação de regressão múltipla (PINDYCK; RUBINFELD, 2013).
Deve-se realçar uma especificidade do coeficiente R², uma vez que ele é sensível ao
número de variáveis incluídas no modelo. Um aumento no número de variáveis explicativas
eleva também o seu valor, com exceção se houver variáveis perfeitamente colineares. Uma
técnica de avaliar a melhoria na função de regressão pelo acréscimo de nova variável é a
utilização do R² ajustado, que representa o resultado do ajuste do R² com redução de graus de
liberdade. Desta forma, o R2 ajustado tem uma série de propriedades que o torna uma medida
de qualidade de ajusamento melhor do que o R2, porque com o acréscimo de novas variáveis, o
R2 ajustado pode diminuir ou aumentar (STOCK; WATSON, 2004). A sua definição
matemática está apresentada na Equação 6.
(6)
Adicionalmente são realizadas verificações para testar se o modelo construído atende
aos seguintes pressupostos: i) o modelo é linear ou linear nos parâmetros; ii) o termo de erro
tem valor médio zero; iii) os termos de erro têm variância constante ou seja, são
homocedásticos; iv) não há autocorrelação entre os termos de erros e as variáveis
independentes; e v) ausência de multicolinearidade ou correlação forte ou exata entre variáveis
dependentes. (PINDYCK; RUBINFELD, 2013; GUJARATI; PORTER, 2011).
104
A partir da finalização do processo com os critérios de significância estatística testados
e o modelo validado, a estimativa dos valores da variável dependente é realizada na sétima
etapa por meio da função gerada pelos seus parâmetros.
4.2 APLICAÇÃO DE UM MODELO ECONOMÉTRICO AO MERCADO DA
AVIAÇÃO REGIONAL NO BRASIL
Para fins de estruturar um modelo que permita estimar uma função demanda de
transporte aéreo regional aplicável ao mercado brasileiro, um procedimento econométrico é
estruturado a partir do seguinte fluxograma de atividades, conforme Figura 19:
Figura 19 – Fluxograma de estruturação do modelo de estimativa da demanda
Fonte: O Autor
Na etapa 1 inicialmente para a montagem de um modelo que explique a demanda por
um produto ou serviço, a literatura econômica aponta as variáveis clássicas da teoria
microeconômica, preço, renda dos consumidores, preços de produtos relacionados, gostos e
expectativas (MANKIW, 2001). No caso da demanda por transporte aéreo, a literatura
consultada sugere como variáveis influentes: a tarifa média, o yield médio, a renda dos usuários,
o PIB da região atendida, empregos, distâncias, nível de oferta e preços de serviços
concorrentes, como transporte rodoviário ou a opção por outros aeroportos próximos.
1. Busca de variáveis na
literatura
2. Identificação da disponibilidade de dados
socioeconômicos e operacionais
3. Escolha das variáveis para inclusão no
modelo
4. Montagem da base de dados
para testes
5. Testes e estruturação dos
modelos econométricos
6. Definição do Modelo Final com variáveis significativas
7. Testes para validação do
modelo
8. Estimativa dos potenciais de demandas dos
mercados
105
Na terceira fase, é feita a demarcação das bacias de captação de cada aeroporto da
amostra dentro de critério de tempo de viagem rodoviária até o aeroporto a no máximo duas
horas. Os aeroportos da amostra, o número de municípios de suas áreas de influência e suas
populações e movimentação em 2015 estão listados na Tabela 15 a seguir apresentada. Vê-se
ainda que, essa amostra de aeroportos atende a um mercado que corresponde a cerca de 11,50%
da demanda aérea anual no Brasil em 2015, segundo dados da ANAC, bem como sua área total
de captação atinge a cerca de 10,5% da população brasileira:
Tabela 15 – Aeroportos da amostra
Fonte: O Autor
AeroportoPassageiros /
anoNúmero de municípios
População na bacia de captação
Campina Grande - PB 111.986 54 970.156
Petrolina – PE 444.742 14 953.545
Montes Claros – MG 370.192 23 727.611
Barreiras – BA 121.045 11 388.660
Juazeiro do Norte – CE 434.554 33 953.915
Paulo Afonso – BA 20.693 18 487.464
Marabá – PA 366.451 15 599.047
Imperatriz – MA 309.851 17 605.868
Juiz de Fora – MG 131.107 25 735.428
Ipatinga – MG 133.263 21 749.982
Vitória da Conquista – BA 296.314 26 745.095
Santa Maria – RS 43.534 27 530.995
Uberaba – MG 121.233 13 541.769
Sinop – MT 268.214 11 356.496
Corumbá - MS 32.489 2 130.516
Pelotas - RS 45.272 11 505.790
Passo Fundo - RS 156.852 54 644.168
Araçatuba - SP 95.627 34 735.955
Governador Valadares - MG 87.064 33 504.696
Joinville - SC 505.584 14 1.096.246
Rondonópolis – MT 96.318 7 280.281
Rio Verde – GO 22.447 17 509.522
Caxias do Sul – RS 170.892 22 901.383
Caldas Novas – MG 148.447 18 392.784
Criciúma- SC 71.809 34 704.849
Marília – SP 64.394 28 797.980
Ji-Paraná – RO 36.793 10 299.141
Cacoal – RO 55.705 12 287.492
Bonito - MS 24.551 7 130.004
Araguaina - TO 87.945 25 336.047
Cascavel – PR 248.602 48 983.643
Bauru – SP 138.452 30 978.373
Chapecó - SC 433.379 81 839.190
TOTAIS 5.695.811 818 20.404.091
106
Nesta fase também é feita a escolha das variáveis para teste do modelo. Como critério
deu-se prioridade aos dados que estejam disponíveis para todos os 818 municípios que
compõem o conjunto das bacias de captação dos aeroportos regionais do Brasil da amostra com
referência ao ano de 2015.
A quarta fase da metodologia é busca pelos dados para montagem e teste dos modelos.
Com relação a demandas, tarifas aéreas, yield médio e nível de oferta, o caminho da busca
foram os dados da ANAC. Os dados sócio-econômicos de população, PIB municipal e renda
média estão disponíveis no IBGE Cidades. Como relação a empregos e salários médios, os
dados estão disponíveis no CAGED do Ministério do Trabalho e Emprego – MTE. Em resumo
de forma geral a obtenção de dados não é em si um problema. A maior dificuldade é manusear
grandes massas de dados em um grande número de municípios servidos de forma direta ou
indireta por um conjunto de aeroportos em operação.
A depender da significância dos resultados obtidos com base na teoria microeconômica,
outras variáveis devem ser testadas na etapa 5. Desta forma são então testadas no modelo
variáveis macroeconômicas como PIB regional, PIB percapita, população e variáveis espaciais
que testem valores de impedância como proximidade entre usuários e aeroportos e avaliem o
impacto do nível de isolamento de mercados de transporte aéreo como a distância ao aeroporto
alternativo mais próximo.
Como o modelo objetiva avaliar o potencial de mercado em áreas atualmente não
atendidas em relação ao porte e estrutura do mercado com operações regulares e não avaliar as
flutuações naturais da demanda em face da dinâmica econômica nacional ou regional, o modelo
aqui proposto parte de uma analíse em corte transversal com dados da ANAC do ano de 2015.
Como destacam Stock e Watson (2004), dados em corte transversal permitem estabelecer
relações entre variáveis, estudando diferenças econômicas em um período de tempo único.
Como se trata de um estudo para aplicação a mercados regionais de transporte aéreo, a
amostra foi estabelecida a partir de dados de passageiros movimentados em aeroportos
regionais no Brasil com demandas entre 20.000 e 600.000 passageiros embarcando e
desembarcando por ano. Nessa amostra foram excluídos aeroportos regionais com demandas
maiores para minimizar a possibilidade de ocorrência de heterocedasticidade entre os dados.
Esta limitação também atende ao PDAR, que estabelece como aeroporto regional, aquele
aeroporto com movimentação inferior a 600.000 embarques/desembarques por ano, exceto os
localizados na região norte, que podem chegar a 800.000 movimentos anuais. Como
pressuposto para inclusão na base de dados, considera-se ainda, a possibilidade de acesso ao
107
aeroporto sem restrições por via rodoviária dentro de uma bacia de captação de viagens de até
duas horas de duração (conforme obtido da literatura). Dessa forma, não foram incluídos os
aeroportos da região amazônica, onde o acesso muitas vezes por meio rodoviário é fortemente
restrito. Também não foram incluídos aeroportos com demandas estritamente turísticas como
Foz do Iguaçu, Porto Seguro, Ilhéus e Fernando de Noronha. Nesse expectro de demanda,
operavam no Brasil em 2015 (ano base do estudo) 33 aeroportos regionais.
Na etapa 6 da estruturação do modelo econométrico, várias tentativas devem ser
realizadas em busca da formulação mais adequada. Após as verificaçãoes das variáveis
significativas para formulação do modelo passa-se à etapa 7, quando serão verificados os
pressupostos do modelo de normalidade dos erros, de não multicolinearidade, de
homocedasticidade e de erros não autocorrelacionados.
A etapa 7 representa a aplicação do modelo decorrente da demanda de mercado de
transporte aéreo regional no Brasil, a áreas não atendidas nos estados de Pernambuco, Paraíba,
Rio Grande do Norte e Ceará e assim demonstrar o potencial de demanda existente e as áreas
cobertas por essa demanda. Como os parâmetros obtidos na regressão apresentam margem de
erro de 5% em intervalo de confiança de 95%, as demandas apresentadas se referirão às médias
previstas e aos seus valores inferiores e superiores possíveis.
108
5 RESULTADOS E DISCUSSÕES
Com base na teoria econômica e na literatura consultada, as variáveis principais para a
estimativa de demanda de um produto, são: seu preço, a renda dos consumidores e preços de
produtos relacionados. Dessa forma, as variáveis iniciais para a montagem do modelo de
demanda para o caso em estudo buscam: i) para caracterizar a capacidade de consumo do
mercado, utilizou-se o PIB da região atendidada; ii) para caracterizar o preço do produto, foi
utilizado o yield médio de cada mercado com base em dados da ANAC; e iii) para caracterizar
os produtos relacionados foi utilizado o preço médio das tarifas rodoviárias para os mesmos
destinos indicados pela ANAC.
Esse primeiro modelo foi gerado utilizando o software IBM SPSS Statistics
considerando o modelo stepwize, no qual o próprio programa faz as exclusões das variáveis
não significativas, com a opção do modelo passando na origem, para evitar estimativas de
demandas negativas para pequenos mercados.
Dessas variáveis testadas, apenas o PIB com poder de explicação de 58% (ver Tabela
16) e significância ao nível de erro de 5% e grau de confiança de 95% foi aceito em um modelo
de regressão pelo método dos mínimos quadrados ordinários. Este resultado explica a grande
influência isolada do PIB na explicação da demanda de transporte aéreo com base nos dados
estudados no Brasil. Estudos da ABEAR (2015) já destacavam o PIB como variável crítica
como proxy da renda dos consumidores para estimativas de demanda de transporte aéreo no
Brasil. No entanto, esses mesmos estudos destacavam a relevância da tarifa na estimativa da
demanda, o que não se confirmou significativa no presente estudo, conforme descrito e
justificado a seguir.
Tabela 16 – Coeficientes de determinação do modelo 1 em stepwise
R quadradob
R quadrado ajustado
Erro padrão da estimativa Durbin-Watson
0,583 0,570 146335 1,587
Fonte: O Autor
As variáveis que representam os preços do transporte aéreo e do transporte rodoviário
como seus concorrentes foram excluídas do modelo por apresentarem significância de erros
superiores aos 5% no Teste t. (ver Tabela 17). Esse aumento da variância talvez se deva a essas
variáveis representarem dados muito agregados, que não capturam as variações relativas dos
preços entre regiões e as estratégias de preços das empresas operadoras. Pode-se concluir que
109
nesse nível de agregação necessário para fazer estimativas de demandas de mercado de
transporte aéreo com base em dados regionais, análises macroeconômicas sejam mais próprias
do que análises microeconômicas.
Tabela 17 – Variáveis excluídas do modelo 1
Modelo Beta In
T Sig. Correlação
parcial
Estatísticas de colinearidade
Tolerância VIF Tolerância
mínima 1 yield_medio -,068c -,569 ,573 -,100 ,560 1,784 ,560
tarifarod_km ,050c ,330 ,744 ,058 ,355 2,818 ,355 Fonte: O Autor
a. Variável Dependente: Demanda_anual b. Regressão linear pela origem c. Preditores no Modelo: PIB
Com o objetivo de aumentar o poder de explicação do modelo, inicialmente apenas com
a variável PIB regional e trazer à discussão fatores que expliquem espacialmente os mercados
aéreos regionais foram buscadas novas variáveis explicativas. Para inserir a impedância com
relação à distribuição da população em torno do aeroporto foi testada uma variável
representativa do inverso da distância média. Para testar o nível de isolamento da região de
captação do aeroporto em relação ao aeroporto alternativo mais próximo foi testada uma
variável relativa à distância média a esse aeroporto.
No entanto, apesar da literatura destacar que o mercado de um aeroporto se torna mais
atrativo quanto menor a distância média de acesso de seus usuários (melhor acessibilidade),
bem como, o nível de isolamento de uma região, tornar o transporte aéreo uma alternativa mais
atrativa, essas variáveis testadas nessas condições não se mostraram significativas a 5%,
conforme demonstrado na Tabela 18.
Tabela 18 - Variáveis excluídas no modelo 2.
Modelo Beta In t Sig. Correlação
parcial 1 Distância_alternativa ,219c 1,912 ,065 ,320
Inv_distância ,142c ,944 ,352 ,165
Fonte: O Autor
Como nova tentativa de incluir essas variáveis foi feita uma composição entre elas,
incluindo ainda a população, para demonstrar de forma conjunta que a demanda cresce quanto
menor a distância da população residente em relação ao aeroporto e quanto maior a distância
dela em relação ao aeroporto alternativo. A parte da composição da variável que considera a
distância ao aeroporto alternativo representa um vertor momento de transporte e a segunda parte
110
que considera a distância ao aeroporto, representa impedância ao movimento. Para tal foi
proposta da seguinte variável básica:
X i = Pop x Dist. Alter. / Dist ao aeroportoα
Sendo α = coeficiente a calibrar com base nos dados.
Por tentativa de melhor correlação em primeira ordem com a variável dependente
demanda anual, o expoente α do coeficiente de impedância foi definido por aproximações
sucessivas como igual a 0,15. A definição final dessa nova variável é a seguinte:
X i = Pop. x (Dalt. / D. 0,15)
Sendo,
Pop. = população de todo o mercado situado a até 2h de viagem rodoviária ao aeroporto.
Dalt = distância média ao aeroporto alternativo mais próximo, em quilômetros.
D. = Distância média ao aeroporto regional, em quilômetros
Com a inclusão da variável espacial acima definida, o modelo 1 (apenas com a variável
PIB regional) foi comparado com o modelo 2 com a inclusão da nova variável, observando-se
o crescimento do coeficiente de determinação R2 de 0,583 para 0,790 e do R2 ajustado de 0,570
para 0,776. Comprovando nesse aspecto a vantagem da inclusão dessa variável para fazer
melhores estimativas de demandas. A sumarização do modelo apresentada na Tabela 19
demonstra esses resultados.
Tabela 19 - Sumarização do modelo 3
Mod R R2 b R2
ajustado Erro
padrão
Estatísticas de mudança Durbin-Watson Mud. de
R2 Mud. F gl1 gl2
Sig. Mud F
1 ,764a ,583 ,570 146335, ,583 44,810 1 32 ,000 2 ,889c ,790 ,776 105652, ,206 30,389 1 31 ,000 2,199
Fonte: O Autor a. Preditores: PIB b. Para regressão pela origem (o modelo de não intercepto) R quadrado mede a proporção da variabilidade na variável dependente em relação à origem explicada pela regressão. c. Preditores: PIB, pop_dist_distalt d. Variável Dependente: Demanda_anual e. Regressão linear pela origem
Na Tabela 20 são apresentadas as análises de variância (ANOVA) dos dois modelos,
com o PIB apenas e com o PIB acrescentado da variárel espacial. Pode-se perceber que os dois
modelos têm significância no seu conjunto abaixo de 1% para estimar a variável dependente
111
demanda anual. No entanto, como demonstra a Tabela 20, o modelo 2 tem um maior poder de
explicação, dessa forma continua-se com sua análise para validação
Tabela 20 – Análise de Variância (ANOVA) dos modelos 1 e 2.
Modelo Soma dos Quadrados gl
Quadrado Médio F Sig.
1 Regressão 959572645909 1 959572645909 44,810 ,000c Resíduo 685253819223 32 21414181850 Total 1644826465133d 33
2 Regressão 1298789135807 2 649394567903 58,176 ,000e Resíduo 346037329325 31 11162494494 Total 1644826465133d 33
Fonte: O Autor a. Variável Dependente: Demanda_anual b. Regressão linear pela origem c. Preditores: PIB d. Esta soma total de quadrados não é corrigida para a constante porque a constante é zero para regressão pela origem.
e. Preditores: PIB, pop_dist_distalt
A Tabela 21 apresenta os resultados dos coeficientes β da função de regressão resultante
para os modelos 1 e 2. Os coeficientes β padronizados do modelo 2 demonstram que o PIB tem
importância menor (0,225) na explicação da variável dependente do que a variável que expressa
a impedância da função (0,7075). Observa-se que a significância da variável PIB no modelo 2,
apesar de significativa no modelo 1, passou a 0,088, superando a margem de erro admissível de
5%. Dessa forma, entende-se que a relação Demanda x PIB pode apresentar variabilidade
diferenciada entre regiões.
Tabela 21 – Coeficientes e teste t de significância das variáveis da função de regressão
Modelo
Coeficientes não padronizados
Coefic. padron.
t Sig.
95,0% Intervalo de Confiança para B
B Erro Padrão Beta Limite inferior
Limite superior
1 PIB 1,232E-05 ,000002 ,764 6,694 ,00000015 ,00000857 ,00001607 2 PIB 3,631E-06 ,000002 ,225 1,761 ,088049359 -,00000057 ,00000784
pop_dist_d. alt ,001 ,000261 ,705 5,513 ,000004938 ,00090542 ,00196879
Fonte: O Autor
Insistindo em modelo com o PIB, pelo destaque dado na literatura, passa-se a
formulação de um modelo 3 no qual se inclui uma variável que expressa as diferenças entre
regiões do País. Essa variável foi assumida como dicotômica para diferenciar as regiões mais e
menos desenvolvidas do Brasil. A variável denominada “região” assume os seguintes valores:
Regiões sul e sudeste (1) e Regíões norte, nordeste e centro-oeste (0).
112
A inclusão da variável “região” no modelo 3, elevou o coeficiente de determinação R2
de 0,790 para 0,836, com aumento também no R2 ajustado de 0,776 para 0,819. Esssa elevações
nesses valores demonstrando nesse critério a vantagem da inclusão da variável para aumentar
o poder de explicação do modelo.
Tabela 22 - Sumarização conjunta dos modelos 1, 2 e 3
Mod. R R2 b R2
ajustado Erro padrão
Estatísticas de mudança Durbin-Watson
Mudança de R2
Mudança F gl1 gl2
Sig. Mudança F
1 ,764a ,583 ,570 146335,853 ,583 44,810 1 32 ,000 2 ,889c ,790 ,776 105652,707 ,206 30,389 1 31 ,000 3 ,914d ,836 ,819 94911,030 ,046 8,414 1 30 ,007 2,039
Fonte: O Autor a. Preditores: PIB b. Para regressão pela origem (o modelo de não intercepto) R quadrado mede a proporção da variabilidade na variável dependente em relação à origem explicada pela regressão. Isto NÃO PODE ser comparado a R Quadrado para modelos que incluem um intercepto. c. Preditores: PIB, pop_dist_distalt d. Preditores: PIB, pop_dist_distalt, Região e. Variável Dependente: Demanda_2015 f. Regressão linear pela origem
Na tabela 23 a seguir, apresentam-se os coeficientes beta da regressão com significância dentre
da margem de erro de 5%, inclusive da variável PIB que no modelo 2 havia extrapolado. Os
betas padronizados demonstram que a variável espacial (0,674) apresenta maior peso na
determinação da demanda do que a variável PIB (0,570).
Tabela 23 – Coeficientes do modelo 3 e seus níveis de significância.
Modelo
Coeficientes não padronizados
Coefic. padron.
t Sig.
95,0% Intervalo de Confiança para B
B Erro
Padrão Beta Limite inferior
Limite superior
3 PIB 9,19E-06 ,000 ,570 3,449 ,00169 ,000004 ,000015 pop_dist_distalt ,001375 ,000 ,674 5,848 ,00000 ,000895 ,001856 Região -128243 44211 -,387 -2,901 ,00691 -218535 -37952
Fonte: O Autor
Com base na função de regressão obtida pelos parâmetros estimados no modelo 3
chega-se a Equação 7.
������� ��� = 0,00000919 . ��� + 0,001375 . ��� . � ����� !�",#$% − 128.243 . *�+,ã� (7)
Essa equação e seus respectivos parâmetros são então testados para verificar o
atendimento aos pressupostos de não autocorrelação dos erros, de não ocorrência de
113
multicolinearidade entre variáveis independentes e de homocedasticidade ou variância
constante.
Para verificação se há autocorrelação dos termos de erro foi aplicada a estatística do
teste d de Durbin-Watson. Esse teste é baseado na suposição de que os erros no modelo de
regressão são gerados por um processo autoregressivo de primeira ordem, de acordo com ei
= rei-1+ai em que:
ei é o termo do erro do modelo na i-ésima observação,
ai ~ N(0, s2 )
r(IrI<1)é o parâmetro de autocorrelação.
Testamos a presença de autocorrelação por meio das hipóteses
Sendo ei o resíduo associado à i-ésima observação, temos que a estatística do teste de
Durbin-Watson é dada por:
em que 0≤dw ≤ 4. A distribuição de dw depende da matriz X. Entretanto, podemos tomar a
decisão comparando o valor de dw com os valores críticos dL e dU da Tabela de Durbin-
Watson. Assim,
• se 0≤dw < dL então rejeitamos H0 (dependência);
• se dL≤dw≤dU então o teste é inconclusivo;
• se dU < dw < 4-dU então não rejeitamos H0 (independência);
• se 4-dU≤dw≤4-dL então o teste é inconclusivo;
• se 4-dL < dw≤4 então rejeitamos H0 (dependência).
Para uma amostra com 33 aeroportos e três variáveis independentes para grau de
confiança de 95% e erro de 5%, a estatística de Durbin-Watson apresenta dl = 1,244 e du =
114
1,650. Neste caso não se pode rejeitar a hipótese nula de ausência de autocorreação positiva ou
negativa, pois dw = 2,039 (Ver Tabela XXiii) está contido no intervalo:
• dU= 1,650 e 4-du ou 4 – 1,650= 2,350. Como dU < dw=2,039 < 4-dU então
não rejeitamos H0 (independência), comprovando assim que não há autocorrelação.
Para testar possível multicolinearidade inicialmente verificaram-se as correlações entre
as variáveis independentes. Na Tabela 24 está demonstrada uma correlação média entre as
variáveis PIB e Pop. (Dalt/Dist^0,15) da ordem de 0,765, muito próxima do limite aceitável de
0,80 e entre PIB e “região” de 0,801, ligeiramente acima do limite. Por essa razão avança-se na
utilização de outros indicativos de possível colinearidade.
Tabela 24 – Correlação entre variáveis
Demanda_2015 PIB pop_dist_distal
t Região Produto Cruzado Padrão Demanda_2015 1,000 ,764 ,877 ,493
PIB ,764 1,000 ,765 ,801 pop_dist_distalt ,877 ,765 1,000 ,603 Região ,493 ,801 ,603 1,000
a. Os coeficientes foram calculados através da origem.
Fonte: O Autor
A verificação de possível multicolinearidade pelo fator de inflação das variâncias foi
realizada a partir de análises dos dados de VIF da Tabela 25.
Tabela 25 - Estatísticas de Fator de Inflação da Variância
Modelo Estatísticas de colinearidade
Tolerância VIF
3 PIB ,200 4,989 pop_dist_distalt ,412 2,427
Região ,307 3,255
Fonte: O Autor
O VIF mede o quanto a variância do coeficiente β é inflacionada por sua colinearidade.
Verificação de possível multicolinearidade pelo fator de inflação das variâncias.
Utilizando a VIF = 4,989 fornecido na regressão (Tabela 25), observa-se que aponta para uma
correlação entre o PIB e a Pop. X Dalt x Dist^-0,15 acima do limite de 0,80, que segundo esse
115
critério aponta uma possibilidade de multicolineraridade entre variáveis independentes. Mesmo
que um coeficiente de correlação da ordem de 0,80 aponte uma associação entre variáveis, o
objetivo do modelo desta dissertação é fazer uma estimativa de demanda e não uma análise dos
pesos ou influência relativa dos fatores. Geralmente, o VIF é indicativo de problemas de
multicolinearidade se VIF>10, situação não atingida no caso em estudo.
Realizando-se o diagnóstico da multicolinearidade usando autovalores e índice
condicional chega-se aos dados da Tabela 26.
Tabela 26 – Diagnóstico de colinearidade por Índice de Condição
Modelo Dimensão Autovalor Índice de condição
Proporções de variância
PIB pop_dist_distal
t Região 1 1 1,000 1,000 1,00 2 1 1,765 1,000 ,12 ,12
2 ,235 2,738 ,88 ,88 3 1 2,469 1,000 ,03 ,05 ,04
2 ,402 2,478 ,01 ,60 ,31 3 ,129 4,383 ,96 ,35 ,65
a. Variável Dependente: Demanda_2015 b. Regressão linear pela origem
Modelo Dimensão Autovalor Índice de condição
Proporções de variância
PIB pop_dist_distal
t 1 1 1,000 1,000 1,00 2 1 1,793 1,000 ,10 ,10
2 ,207 2,940 ,90 ,90 3 3 a. Variável Dependente: Demanda_anual b. Regressão linear pela origem
Fonte: O Autor
Usando-se a estatística do autovalor e do índice condicional (IC) pode-se também
afirmar que a multicolineradidade será baixa e aceitável.
K = Máximo autovalor / Mínimo Autovalor e IC = k ½
Autovalor máximo 1,793; Autovalor mínimo= 0,207, então:
K = 2,469 / 0,129 = 19,139
IC = raiz (K) = raiz (19,139) = 4,38
Como IC é menor do que 10, a multicolineraridade é baixa.
116
Para testar se o modelo é homocedástico foram aplicados o Teste de Park e o Teste de
White.
Para realizar o Teste de Park é preciso calcular os desvios entre os valores de entrada e
os valores estimados e os seus quadrados. Na Tabela 27 a seguir estão apresentados esses
cálculos auxiliares.
Tabela 27 – Estrutura de dados para a regressão auxiliar
Aeroporto Demanda(Y) Demanda
estimada (Ӯ) desvio desvio2
Campina Grande – PB 111.986 214.382 102.396 10484981542 Petrolina – PE 444.742 376.223 - 68.519 4694785030 Montes Claros – MG 370.192 353.674 - 16.518 272828637,9 Barreiras – BA 121.045 275.271 154.226 23785758192 Juazeiro do Norte – CE 434.554 340.759 - 93.795 8797464589 Paulo Afonso – BA 20.693 156.386 135.693 18412685955 Marabá – PA 366.451 184.771 - 181.680 33007752418 Imperatriz – MA 309.851 191.395 - 118.456 14031825159 Juiz de Fora – MG 131.107 86.846 - 44.261 1959021069 Ipatinga – MG 133.263 156.185 22.922 525400320,5
Vitória da Conquista – BA 296.314 245.458 - 50.856 2586373670 Santa Maria – RS 43.534 83.834 40.300 1624096491 Uberaba – MG 121.233 86.597 - 34.636 1199619603 Sinop – MT 268.214 233.987 - 34.227 1171500562 Corumbá – MS 32.489 102.961 70.472 4966322188 Pelotas – RS 45.272 72.242 26.970 727361400,3 Passo Fundo – RS 156.852 187.876 31.024 962473222,6 Araçatuba – SP 95.627 107.651 12.024 144576340,2 Governador Valadares - MG 87.064 82.216 - 4.848 23506418,23 Joinville – SC 505.584 313.214 - 192.370 37006187776 Rondonópolis – MT 96.318 131.176 34.858 1215092099 Rio Verde – GO 22.447 240.016 217.569 47336068654 Caxias do Sul – RS 170.892 245.550 74.658 5573772628 Caldas Novas – MG 148.447 135.292 - 13.155 173050376,1 Criciúma- SC 71.809 140.546 68.737 4724834113 Marília – SP 64.394 123.418 59.024 3483851917 Ji-Paraná – RO 36.793 132.878 96.085 9232311534 Cacoal – RO 55.705 155.517 99.812 9962507281 Bonito – MS 24.551 40.278 15.727 247332061,9 Araguaina – TO 87.945 103.375 15.430 238091658,2 Cascavel – PR 248.602 192.973 - 55.629 3094541357 Bauru – SP 138.452 232.286 93.834 8804759688 Chapecó – SC 433.379 334.523 - 98.856 9772474681
Fonte: O Autor
117
Depois foi feita a regressão dos resíduos ao quadrado da regressão original contra os
valores estimados de Y também pela regressão original e a verificação se estão relacionados
(Equação 8). Esse relacionamento pode se explicar por elevados R2 e coeficientes
significativos, No caso em estudo, o R2 está contido na Tabela 28 e os coeficientes da regressão
na Tabela 29.
μ 2 = β1 , Yest + β0 = (8)
Tabela 28 – Sumarização do modelo da regressão do μ 2
R R
quadrado R quadrado
ajustado
Erro padrão da estimativa
Estatísticas de mudança Mudança
de R quadrado
Mudança F
gl1 gl2 Sig.
Mudança F
,364a ,133 ,105 1,09x1010 ,133 4,740 1 31 ,037 Fonte: O Autor
Tabela 29 – Coeficientes e significância da regressão do μ 2
Modelo Coeficientes não padronizados
Coefic. Padron. t Sig.
B Erro Padrão Beta 1 (Constante) -358206563 4363163805 -,082 ,935
demanda_estimada 46547 21379 ,364 2,177 ,037
Fonte: O Autor
O modelo resultante dessa regressão μ2 = 46547. Yestimado - 3,58x108 apresenta
coeficiente de determinação de R2 = 0,133 muito baixo, e o coeficiente relativo ao intersepto
com erro muito elevado (0,953). Por esse motivo, pode-se entender que há baixa relação
explicativa da variação da variável dependente sobre o quadrado dos erros, ou seja, não há
evidência de heterocedasticidade pelo Teste de Park.
Para a aplicação do Teste de White foi feita uma regressão auxiliar, onde a variável
dependente é o quadrado dos resíduos (μ2) e as variáveis independentes são PIB, (Pop.
Dalt/dist^0,15), PIB2, (Pop. Dalt/dist^0,15)2, e PIB x (Pop. Dalt/dist^0,15), conforme
expressão a seguir (Equação 9):
./ = 01 + 0/. 2/ + 03. 23 + 04. 2// + 05. 23/ + 06. 2/. 23 + 7 (9)
Sendo:
X2 = PIB;
X3 = Pop. Dalt/dist0,15;
7 i = erro aleatório
118
A hipótese nula de não haver heterocedasticidade é que: n .R2 < c2gl
Tabela 30 – Parâmetros para teste de heterocedasticidade – Teste de White
Modelo R R
quadrado
R quadrado ajustado
Erro padrão da estimativa
Estatísticas de mudança Mudança
de R quadrado
Mudança F
gl1 gl2 Sig.
Mudança F
1 ,451a ,204 ,056
1,22 x 1010
,204 1,383 5 27 ,262
Modelo Coeficientes não padronizados
Coefic. padron. t Sig.
B Erro Padrão Beta 1 (Constante) 1341580099 10667399748 ,126 ,901
PIB -1,482 1,239 -,979 -1,196 ,242 pop_dist_distalt 259,865 177,373 1,103 1,465 ,154 pib_quadrado 4,956E-11 ,000 1,163 1,969 ,059 Pop_dis_alt_quadrado -9,960E-7 ,000 -1,063 -1,350 ,188 pib_Pop_dis_alt 8,533E-10 ,000 ,065 ,107 ,915
Fonte: O Autor
Nenhum dos coeficientes é significativo a 5% nessa regressão.
Considerando n = 33 dados e gl = 5 (cinco variáveis) o c2gl = 11,0705 para nível de
confiança de 95% e erro de 5%.
Então,
n x R2 = 33 x 0,204 = 6,67 < c2
5 = 11,0705;
Com os testes realizados e aceitos que atendem aos pressupostos teóricos da aplicação
de técnicas de regressão múltipla, fica então validado o modelo da equação 10:
������� ��� = 0,00000919 . ��� + 0,001375 . ��� . 8 ��9�,:9;,15< − 128.243 . *�+,ã�
(10)
Aplicando a esse modelo os valores médios, máximos e mínimos dos parâmetros da
regressão são então estimadas as demandas potenciais dos mercados das áreas não atendidas no
Nordeste representadas pelos aeroportos em Ouricuri, Serra Talhada, Garanhuns e Caruaru em
Pernambuco, Crateús, Sobral e Senador Pompeu no Ceará, Mossoró no Rio Grande do Norte,
Patos na Paraíba e Picos no Piauí.
119
Resultado Final
Tabela 31 – Demandas calculadas pelo modelo para os aeroportos da amostra
Potencial de Demanda Serra Talhada Mossoró Sobral Picos Garanhuns
Demanda Média 129.812 244.208 265.424 114.171 186.937
Demanda Máxima 184.708 350.550 372.630 159.351 265.877
Demanda Mínima 74.916 137.866 158.217 68.992 107.996
Demanda Diária Média 361 678 737 317 519
Demanda Diária Máxima 513 974 1.035 443 739
Demanda Diária Mínima 208 383 439 192 300
Potencial de Demanda Caruaru Ouricuri Patos Crateús Senador Pompeu
Demanda Média 257.716 72.868 101.924 117.747 128.470
Demanda Máxima 372.453 104.556 145.177 163.756 200.614
Demanda Mínima 142.980 41.179 58.670 71.738 85.654
Demanda Diária Média 716 202 283 327 357
Demanda Diária Máxima 1.035 290 403 455 557
Demanda Diária Mínima 397 114 163 199 238
Fonte: O Autor
120
Figura 20 – Potencial de demanda média por região para amostra do modelo e demanda apurada em
2015 em aeroportos que estavam operando em 2015
Fonte: O Autor
A tabela 31 apresenta as demandas que foram estimadas através do modelo proposto, as
quais estão representadas na figura 20 pelo seu valor médio nas áreas marcadas de azul no
mapa. Deve ser ressaltado que esta dissertação considerou para estabelecimento do modelo os
dados sobre a movimentação de passageiros em aeroportos onde seus mercados já são maduros
e consolidados (áreas destacadas em vermelho no mapa), o que nos leva a acreditar que os
resultados apresentados também só chegarão ao patamar registrado após passarem por um
período de maturação. Justamente por este motivo a tabela traz resultados que apontam os
valores mínimos, médios e máximos para as regiões, de forma a apontar e deixar clara essa
variação.
A falta de uma especificação de demanda para as localidades de Aracati e Jericoacoara,
ocorreu porque em 2015 estas localidades não possuíam operação de voos e por serem
consideradas como localidades de demanda fortemente turística também não foram objeto do
estudo.
6.865.665
1.924.680 444.742
434.554 111.926
20.693
129.812
1.160.275
101.924
244.208
72.868
114.171
117.747 128.470
265.424
257.716
186.937
6.196.625
14.377
1.430.697
2.534.685
121
6 CONCLUSÕES
A implantação do Programa de Desenvolvimento da Aviação Regional no país arrasta-
se há anos sem apresentar resultados efetivos. Um conjunto de razões pode estar associado a
esse ritmo lento, dentre eles inconsistências na sua formulação, como metas ambiciosas e
escassez de recursos e uma conjuntura econômica e política nacional que reduz a importância
dessa agenda para o País. Além disso, como tantos outros programos governamentais no Brasil,
o PDAR não foi precedido de estudos preliminares de viabilidade, principalmente de demanda,
que viessem permitir sucesso na implantação e perenidade em seus resultados.
A identificação prévia de regiões que possuam demandas que possam atrair o interesse
da oferta de assentos por empresas aéreas, deveria ser o ponto de partida para orientar
investimentos em construção, modernização e adequação de infraestruturas aeroportuárias.
Adicionalmente o conhecimento dessas demandas ajudaria a apontar os mercados mais viáveis,
os quais evidentemente demandariam menores níveis de subsídio.
Esta dissertação apresenta um modelo econométrico, baseado em dados
macroeconômicos e geográficos, que permite estimar potenciais de demanda para regiões
inseridas no nordeste do Brasil, de forma a preencher vazios no que se refere à prestação de
serviços aéreos de forma regular nos Estados de Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte,
Ceará e Piauí.
Como antecendentes ao desenvolvimento do modelo, foram realizados estudos sobre
conceitos e funções da aviação regional e o contexto histórico da sua evolução no país, para a
partir daí pesquisar as causas da redução no atendimento de localidades pela aviação regional.
A revisão da literatura constatou que políticas sustentáveis de incentivo à aviação
regional são cruciais para manutenção da atividade em larga escala. O histórico brasileiro
mostra que altos e baixos do mercado sempre estão associados ao sucesso ou insucesso de
políticas de incentivo. Mesmo em países de economia mais liberal como os Estados Unidos, a
aviação regional é fortemente subvencionada. No entanto, em menor escala e em poucas
localidades estrategicamente localizadas é viável existir uma aviação regional, sem utilização
de subsídios, pelo menos no que se refere à operacionalização de voos. Saliente-se que a aviação
regular no Brasil em geral opera atualmente em condição de livre concorrência, sem a
intervenção estatal através de concessão de subsídios, mas com a tendência de se concentrar em
mercados mais lucrativos.
122
Ao comparar-se o potencial de demanda das localidades não atendidas propostas, com
as demandas de localidades onde já é prestado o serviço e os mercados apresentam-se maduros
por operarem initerruptamente há décadas, observa-se que as mesmas são em geral menores,
mas acima de muitos mercados em outras regiões do país, conforme pode ser observado nas
tabelas 15 e 32. Como exemplo pode ser dado o Aeroporto de Paulo Afonso com movimentação
de cerca de 21 mil passageiros anuais embarcando e desembarcando pode ser potencialmente
superado por todos as dez localizações de novas operações no nordeste.
É importante destacar que as demandas estimadas pelo modelo consideram por
comparação que os mercados novos estão maduros, o que não corresponde à realidade, mas
apontam que com o passar dos anos esse potencial pode ser alcançado.
Atendendo a um dos objetivos específicos desta dissertação, acrescente-se como outra
causa da redução das operações regionais no Brasil, a inadequação das condições de muitos
aeroportos regionais em cidades polo em atender às exigências técnicas e operacionais de
segurança para operações de aviões de maiores capacidades de passageiros. Constata-se que a
maior queda na quantidade de localidades atendidas se deu na década de 1970, período em que
houve a introdução de maiores aeronaves, propulsionadas a jato, inseridas no sistema como
forma de reduzir os custos médios das empresas aéreas. Os aeroportos do interior do país, na
época, não acompanharam o desenvolvimento tecnológico das aeronaves. Este fato, agravado
pela necessidade cada vez maior de segurança, tanto na área de operações aeroportuárias quanto
na área de interferência ilícita dos aeroportos, tem dificultado a certificação de novas
infraestruturas aeroportuárias no país.
Esta constatação foi evidentemente destacada no PDAR, quando programou uma grande
parte dos recursos para investimento em infraestrutura. Esse fato reforça ainda mais a crítica
sobre a formulação do programa, pois se propõe a iniciar com investimentos vultosos em
infraestrutura, sem que haja evidências robustas de suas demandas.
Outra constatação importante do estudo é que há muitos vazios não atendidos na região
nordeste e que podem ser atendidos por operações aéreas regionais regulares sem que interfiram
em mercados regionais existentes, principalmente em Petrolina, Juazeiro do Norte e Campina
Grande. A aviação regional em geral tem uma sustentabilidade muito sutil, qualquer aumento
de oferta em novos aeroportos pode gerar por competição, redução de demanda em outros
aeroportos e tornar ainda mais instável sua viabilidade.
123
Observando os aeroportos propostos pelo PDAR e os aeroportos objeto da amostra deste
estudo para cobertura da mesma área, conclui-se que utilizando como limite 2 horas de
deslocamento rodoviário para o aeroporto como bacia de captação, reduziria-se em
aproximadamente 50% a quantidade de aeroportos que necessitaria de investimentos do PDAR,
como pode ser visto na tabela abaixo:
Tabela 32 – Aeroportos propostos pelo PDAR e aeroportos propostos pelo estudo
Previsão PDAR Aeroportos Amostra Parnaíba – PI Picos - PI Paulistana – PI Picos – PI Jijoca de Jericoacoara – CE Sobral - CE Itapipoca – CE Crateús - CE Sobral – CE Senador Pompeu - CE Canindé- CE Quixadá – CE Crateús – CE Aracati – CE Araripina – PE Serra Talhada - PE Salgueiro – PE Ouricuri - PE Serra Talhada – PE Caruaru - PE Arcoverde – PE Garanhuns - PE Garanhuns – PE Caruaru – PE Afogados da Ingazeira – PE Monteiro – PB Patos - PB Patos – PB Caicó – RN Mossoró - RN Mossoró – RN
21 10
Fonte: Autor
Associar subsídios a novos mercados sem considerar os existentes pode contribuir para
o aumento do déficit público sem atingir os resultados que se pretendem que é aumentar o
número de passageiros transportados em operações regionais. Fica, portanto, evidente que é
interessante a estratégia de ampliar as bacias de captação, reduzindo os aeroportos a atender e
consequentemente baixando os níveis necessários de subsídios.
O modelo de estimativa de demanda apresentado na dissertação mostra que, ao ser
utilizado, seus resultados indicarão caminhos a serem seguidos tanto pelo governo como pela
iniciativa privada, na implantação de infraestruturas aeroportuárias e na operação de serviços
aéreos, em regiões onde sua população, PIB e isolamento proporcionarão uma demanda
interessante para fornecimento de serviço aéreo regular, utilizando-se assim menos subsídios,
124
os quais devem ser utilizados em regiões onde a questão da integração nacional seja atendida
exclusivamente pelo modo aéreo.
Do ponto de vista da formulação do modelo, o estudo evidencia que quanto maior a
distância entre o aeroporto regional a ser implantado e outros aeroportos alternativos, maior
será a chance de êxito desse novo aeroporto, pois sua demanda tende a crescer de forma linear.
Além disso, evidenciou-se que a definição da área de captação de um aeroporto em tempo de
acesso da população atendida e não somente com relação à distância, é o que deve determinar
a região abrangida pelo aeródromo. Isso coloca a acessibilidade regional ao aeroporto como
fator importante e que deve ser levado em consideração nos estudos de demanda, evitando
assim a sobreposição de mercados, como pode ser visto no trabalho de Augustiniak e Olipra
(2014).
Na pesquisa quanto às variáveis aplicadas na literatura para estudo de demanda por
transporte aéreo, foi mostrado que para o estudo de um modelo econométrico de previsão de
demanda de passageiros de transporte aéreo, que normalmente se enquadra como sendo uma
análise microeconômica, que deveria levar em conta a renda, o preço do bem e dos bens
substitutos, teve como melhor resposta uma variável macroeconômica, que foi o PIB. A
importância do PIB para a definição de estimativas de demanda pode ser observada nos
trabalhos apresentados pelo BNDES (2001a), Sivrikaya e Tunç (2013) e ABEAR (2015).
Outra constatação na revisão da literatura que fica evidenciada no trabalho é a de que os
recursos do FNAC programados para aplicação no PDAR no desenvolvimento da aviação
regional, retornaram quase que em sua totalidade para a Infraero. Essa situação é provavelmente
efeito do primeiro modelo de concessão dos aeroportos adotado no Brasil, onde a Infraero
figurou como sócia dos consórcios e necessita fazer aportes vultosos para novas obras e
pagamento de outorgas. As tabelas 11 e 12 representam a arrecadação e aplicação dos recursos
do FNAC e sua instituição está na Lei Nº 12.462/2011.
Dada a escassez de estudos sobre o tema, sugere-se o aprofundamento do assunto
refinando-se o método apresentado, e assim realizar essas regressões utilizando dados em painel
estático e dinâmico, trabalhando assim com vários anos, e diversas variáveis, para que
aumentando a quantidade de dados e com um sistema mais robusto, verifique-se a real
significância de variáveis relacionadas a renda e tarifas e suas elasticidades. Conhecer essas
flutuações naturais das demandas pode ser útil na formulação e redirecionamento de políticas e
programas públicos.
125
Além do transporte de passageiros, outra fonte de recursos para a operação, tanto
aeroportuária quanto operacional das empresas de transporte aéreo regular é o transporte de
cargas, a qual não foi objeto do presente trabalho. Desta forma, a introdução desta importante
variável (transporte de cargas), fica como sugestão para trabalhos futuros.
Sugere-se também que, após regulamentação do PDAR e implantação do programa, seja
realizado estudo relacionado aos seus resultados, bem como estudos futuros sobre a viabilidade
das operações aeroportuárias nos aeroportos regionais.
Um achado importante foi que tanto nos Estados Unidos quanto na Europa, os casos
onde há a aplicação de operações subsidiadas, tais atividades são precedidas de licitação e
evitada concorrência nas localidades servidas por atividade subsidiada, o que não está previsto
no PDAR. Logo, uma sugestão aos órgãos reguladores seria o de implantar processo semelhante
no país.
A falta de uma pesquisa de origem e destino realizada adequadamente nos aeroportos
brasileiros dificultou bastante a realização deste trabalho, bem como dificulta o trabalho dos
órgãos responsáveis por planejar o transporte aéreo no país. A informação levantada em uma
pesquisa desse tipo é de fundamental importância para definição de bacias de captação de
aeroportos. Com relação a este ponto, conclui-se que uma pequena mudança regulamentar
poderia resolver este problema, sugerindo-se à ANAC que obrigue as empresas aéreas a
informar o ponto de origem e o ponto de destino final dos seus passageiros, bastando para tanto
que fossem inseridos dois campos adicionais nos formulários de compra das passagens. Apesar
de ser uma medida simples e barata, a mesma resultaria em uma poderosa ferramenta de
planejamento governamental e empresarial.
O planejamento não pode ser suplantado pelo voluntarismo do governo quando se trata
de gestão de infraestruturas de transporte. O estímulo à economia deve ser dado pelo governo
ao mercado e à sociedade de várias formas, sendo o uso eficiente dos recursos públicos um dos
indicadores mais eficazes.
126
REFERÊNCIAS
ABEAR. Panorama 2015: o setor aéreo em dados e análises, 2015. Disponível em: http://www.abear.com.br/uploads/arquivos/dados_e_fatos_arquivos_ptbr/Panorama_2015.PDF. Acesso em: 20 nov. 2016. ANAC. Dados Estatísticos – 2015, 2016. Disponível em: <http://www.anac.gov.br/assuntos/dados-e-estatisticas/dados-estatisticos/dados-estatisticos>. Acesso em 15/05/2016. ANAC. Consulta Interativa – Indicadores do Mercado de Transporte Aéreo. Disponível em <http://www.anac.gov.br/assuntos/dados-e-estatisticas/mercado-detransporte-aereo/consulta-interativa>. Acesso em 12 de fevereiro de 2018. AUGUSTYNIAK, W., OLIPRA, Ł. The potential catchment area of Polish regional airports. Journal of International Studies, London, v. 7, n. 3, p. 144-154, 2014. BNDES. Informe infraestrutura, aspectos de competitividade do setor aéreo – modal Aéreo II. Rio de Janeiro, 2001a. _______. Informe infraestrutura, infraestrutura aeroportuári a: fator de competitividade econômica – modal aéreo III. Rio de Janeiro: BNDES, 2001b. _______. Informe Infraestrutura, Aviação Regional Brasileira – Modal Aéreo IV, BNDES. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. 2002. BRASIL. Decreto nº 20.914, de 6 de janeiro de 1932. Disponível em: http://legis.senado.gov.br/legislacao/ListaTextoSigen.action?norma=439933&id=14410923&idBinario=15797787&mime=application/rtf. Acesso em 21 ago. 2017. _________. Decreto nº 19.902, de 22 de abril de 1931. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/1930-1949/D19902.htm. Acesso em 21 ago. 2017. _________. Decreto nº 16.983, de 22 de julho de 1925. Disponível em http://legis.senado.gov.br/legislacao/ListaTextoSigen.action?norma=432180&id=14427501&idBinario=15692333&mime=application/rtf. Acesso em 21 ago. 2017. _________. Decreto Lei nº 483, de 8 de junho de 1938. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto-lei/1937-1946/Del0483.htm. Acesso em 24 ago. 2017. _________. Decreto Lei nº 2.961, de 20 de janeiro de 1941. Disponível em http://www2.camara.leg.br/legin/fed/declei/1940-1949/decreto-lei-2961-20-janeiro-1941-412859-publicacaooriginal-1-pe.html. Acesso em 24 ago. 2017. _________. Decreto Lei nº 9.763, de 6 de setembro de 1946. Disponível em http://www2.camara.leg.br/legin/fed/declei/1940-1949/decreto-lei-9793-6-setembro-1946-458332-publicacaooriginal-1-pe.html. Acesso em 24 ago. 2017.
127
_________. Decreto nº 47.046, de 19 de outubro de 1959. Disponível em http://www2.camara.leg.br/legin/fed/decret/1950-1959/decreto-47046-19-outubro-1959-386215-publicacaooriginal-1-pe.html. Acesso em 24 ago. 2017. _________. Decreto nº 381, de 19 de dezembro de 1961. Disponível em http://legis.senado.gov.br/legislacao/listatextosigen.action?norma=373477&id=14234449&idbinario=15641636&mime=application/rtf. Acesso em 26 ago 2017. _________. Decreto nº 602, de 9 de fevereiro de 1962. Disponível em http://legis.senado.gov.br/legislacao/listatextosigen.action?norma=373702&id=14234512&idbinario=15773665&mime=application/rtf Acesso em 26 ago. 2017. _________. Decreto nº 52.693, de 15 de outubro de 1963. Disponível em http://www2.camara.leg.br/legin/fed/decret/1960-1969/decreto-52963-15-outubro-1963-393033-publicacaooriginal-1-pe.html. Acesso em 26 ago. 2017. _________. Decreto Lei nº 29, de 14 de novembro de 1966. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto-lei/1965-1988/del0029.htm. Acesso em 26 ago. 2017. _________. Decreto Lei nº 496, de 11 de março de 1969. Disponível em http://www2.camara.leg.br/legin/fed/declei/1960-1969/decreto-lei-496-11-marco-1969-363962-publicacaooriginal-1-pe.html. Acesso em 27 ago. 2017. _________. Decreto Lei nº 69, de 3 de julho de 1969. Disponível em http://www2.camara.leg.br/legin/fed/declei/1960-1969/decreto-lei-669-3-julho-1969-374176-publicacaooriginal-1-pe.html. Acesso em 27 ago. 2017. _________. Decreto nº 72.898, de 9 de outubro de 1973. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/1970-1979/d72898.htm. Acesso em 27 ago. 2017. _________. Lei nº 6.009 de 26 de dezembro de 1973. Disponível em http://legislacao.planalto.gov.br/legisla/legislacao.nsf/Viw_Identificacao/lei%206.009-1973?OpenDocument. Acesso em 30 ago. 2017. _________. Decreto nº 76.590, de 11 de novembro de 1975. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/1970-1979/D76590.htm. Acesso em 05 set. 2017. _________. Decreto nº 91.149, de 15 de março de 1985. Disponível em http://www.planalto.gov.br/CCIVIL_03/decreto/1980-1989/D91149.htm. Acesso em 05 set. 2017. _________. Lei nº 7.565, de 19 de dezembro de 1986. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/LEIS/L7565.htm. Acesso em 12 set. 2017.
128
_________. Decreto nº 99.179, de 15 de março de 1990. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/1990-1994/D99179.htm. Acesso em 14 set. 2017. _________. Decreto nº 99.255, de 15 de maio de 1990. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/1990-1994/D99255.htm. Acesso em 14 set. 2017. _________. Decreto nº 3.564, de 17 de agosto de 2000. Disponível em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/decreto/D3564.htm. Acesso em 26 out. 2017. _________. Decreto nº 6.780, de 18 de fevereiro de 2009. Disponivel em http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2007-2010/2009/decreto/d6780.htm. Acesso em 17 dez. 2017. _________. Lei nº 13.097, de 19 de janeiro de 2015. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Poder Executivo, Brasília, DF, 20 jan. 2015. Seção 1, p. 1-12. BETTINI, H. F. A. J. Um Retrato da Aviação Regional no Brasil. Revista de Literatura dos Transportes, v. 1, p. 46-65, 2007. (verificar o número) BETTINI, H. F. A. J., OLIVEIRA, A. V. M. Transporte aéreo regional: entre economias de densidade e custos de transação. Journal of Transport Literature . v. 5, n. 4, p. 171-187, 2011. BURGHOUWT, G., MENDES DE LEON, P., DW WIT, J. (2015). EU Air Transport Liberalisation Process – Impacts and Future Considerations. International Transport Forum, Discussion Paper No. 2015-04 BUTTON, K. Economic Aspects of Regional Airport Development. In: POSTORINO, M.N. (Org.). Development of Regional Airports: Theoretical Analyses and Case Studies. Boston. 1ed.: WIT Press, 2010, p. 9-25. _______. A book, the application and the outcomes: how right was Alfred Kahn in The Economics of Regulation about the effects of the deregulation of the US domestic airline market?. In: History of Political Economy. v. 47, n.1, p. 1-39. 2015. CAVES, D.W., CHRISTENSEN, L. R., TRETHEWAY, M. W. (1984) Economies of density versus economies of scale: why trunk and local airline costs differ. Rand Journal of Economics. v. 15, p. 471–489, 1984. Civil Aviation Authority - CAA. Airport market power assessments, Catchment area analysis Working Paper, 2011. COMANDO DA AERONÁUTICA. Portaria nº 569/GC5, de 5 de setembro de 2000. Disponível em https://www.anac.gov.br/assuntos/legislacao/legislacao-1/portarias/portarias-1999/portaria-no-0536-gc5-de-18-08-1999/@@display-file/arquivo_norma/port536GC5.pdf. Acesso em 25 out. 2017. _________. Portaria nº 536/GC5, de 18 de agosto de 1999. Disponível em https://www.anac.gov.br/assuntos/legislacao/legislacao-1/portarias/portarias-2000/portaria-
129
no-0569-cg5-de-09-05-2000/@@display-file/arquivo_norma/port569GC5.pdf. Acesso em 27 out. 2017. CONAC – Conselho Nacional de Aviação Civil. Resolução 007/2011, de 28 de março de 2001. Disponível em http://www.transportes.gov.br/images/CONSELHOS/CONAC/2001/resolucoes-2001.pdf. Acesso em 03 nov. 2017. _________. Resolução 008/2011, de 9 de agosto de 2001. Disponível em http://www.transportes.gov.br/images/CONSELHOS/CONAC/2001/resolucoes-2001.pdf. Acesso em 03 nov. 2017. DEMANT, M. A. R. Infraestrutura aeroportuária e o desenvolvimento do tráfego aéreo regional no Brasil. Revista de Literatura dos Transportes, v. 5, n. 1, p. 124-160. 2011. FERREIRA, J. C. Um breve histórico da aviação comercial brasileira. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE HISTÓRIA ECONÔMICA, 12., 2017, Niterói. Anais... Niterói: UFF, 2017. Disponível em: http://www.abphe.org.br/uploads/ABPHE%202017/16%20Um%20breve%20hist%C3%B3rico%20da%20avia%C3%A7%C3%A3o%20comercial%20brasileira.pdf. Acesso em 17 ago. 2018. FORBES, S.J. LEDERMAN M. The role of regional airlines in the US airline industry. Advances in Airline Economics, v.2, p.193-208. 2007. GÖSSLING, S. FICHERT, F. FORSYTH, P. Subsidies in aviation. Sustainability, v. 9, n. 8. 2017. GUIMARÃES, A.; SALGADO, L. H. A regulação do mercado de aviação civil no Brasil. Notas Técnicas. Ipea, n. 2, out. 2003. Disponível em: http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/5768. Acesso em 20 mar. 2017. GUJARATI, N. PORTER D. C. Econometria Básica. 5 ed.: Porto Alegre. McGraw-Hill, 2011. HESS, S. Theory and Practice in Modelling Air Travel Choice Behaviour. In: POSTORINO, M.N. (Org.). Development of Regional Airports: Theoretical Analyses and Case Studies. 1ed.: WIT Press, 2010, p. 109-126. IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Sistema IBGE de Recuperação Automática – SIDRA. Disponivel em: <https://sidra.ibge.gov.br/tabela/5938#resultado>. Acesso em 05 set. 2018. IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – Downloads, disponível em https://downloads.ibge.gov.br/downloads_geociencias.htm. Acesso em 05 set. 2018. IBGE (2016). Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – Estimativas de População. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/estimativa2015/estimativa_tcu.shtm. Acesso em 12 mai. 2017.
130
LIESHOUT R. Measuring the size of an airport’s catchment area. Journal of Transport Geography, v. 25, p. 27-34. 2012. MALAGUTTI, A. Osller. Evolução da Aviação Civil no Brasil. Brasília: Estudo da Consultoria Legislativa. Agosto 2001. Disponível em: http://www2.camara.leg.br/atividade-legislativa/estudos-e-notas-tecnicas/publicacoes-da-consultoria-legislativa/arquivos-pdf/pdf/109712.pdf. Acesso em 03 abr. 2018. MANKIW, N. G. Introdução à Economia: princípios de micro e macroeconomia. 2 ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2001. MINISTÉRIO DA AERONÁUTICA. Portaria nº 075/GM5, de 06 de fevereiro de 1992. Disponível em: https://www.anac.gov.br/assuntos/legislacao/legislacao-1/portarias/portarias-1992/portaria-no-75-gm5-de-06-02-1992/@@display-file/arquivo_norma/port075GM5.pdf. Acesso em 20 out. 2017. MINISTÉRIO DA ECONOMIA. Programa de Investimento em Logística (PIL-2012) - Aeroportos, Apresentação realizada em 11 de junho de 2015. Disponível em: http://www.planejamento.gov.br/apresentacoes/apresentacoes-2015/aeroportos-2012.pdf/view. Acesso em 06 jan. 2018. MUKKALA, K. TERVO, H. Air Transportation and Regional Growth: Which Way Does the Causality Run? Environment and Planning A: Economy and Space, 2013. Disponível em: https://doi.org/10.1068/a45298. Acesso em 16 out. 2018. OLIVEIRA, A. V., SALGADO, L. H. Constituição do marco regulatório para o mercado brasileiro de aviação regional. NECTAR/ABETAR. São José dos Campos, 2008. Disponível em: http://pantanalbraziltourism.com/fotos/arquivos/96.pdf. Acesso em 22 set. 2017. PAIVA, I. C. P. L. MULLER, C. Competição entre o ônibus e o avião no transporte interestadual de passageiros na Região Metropolitana de Belo Horizonte. Journal of Transport Literature . v.8, n.1, p.109-124. 2014. PINDYCK, R. S.; RUBINFELD, D. L. Microeconomia. 8.ed. São Paulo: Makron Books, 2013. PINTO, V. C. Dirigismo Versus Livre Iniciativa na Regulação e Econômica do Transporte Aéreo. In: SILVA, L. N. (Org.). Regulação e concorrência no setor aéreo no Brasil: alternativas possíveis. 1ed.: Singular, 2014, p. 33-51. POSTORINO, M. N. Air Demand Modelling: Overview and Application to a Developing Regional Airport. In: POSTORINO, M.N. (Org.). Development of Regional Airports: Theoretical Analyses and Case Studies. 1 ed.: WIT Press, 2010, p. 77-108. POSTORINO, M.N. Environmental Effects of Airports Nodes: A Methodological Approach. In: POSTORINO, M. N. (Ed.). Regional Airports. 1ed.: WIT Press, 2011, p. 117-129. PRODUCTIVITY COMISSION. Economic Regulation of Airport Services. Inquiry Report . n. 57, 2011. Disponível em: https://www.pc.gov.au/inquiries/completed/airport-regulation/report/airport-regulation.pdf. Acesso em 10 mar. 2018.
131
RAGAZZO, C. E. J.; ALBUQUERQUE, C. L. Concorrência e Universalização: Incentivos Regulatórios à Aviação Regional. In: SILVA, L. N. (Org.). Regulação e concorrência no setor aéreo no Brasil: alternativas possíveis. 1ed.: Singular, 2014, p. 231-258. ROCHEL, J. J. B. Factores Determinantes de la Demanda de Transporte Aéreo y Modelos de Previsión. Boletin Economico de Revistas ICE – Información Comercial Española, 2000, n. 2652, p. 41-48. RUIZ, M. R.; HECKTHEUER, L. M.; BARROS G. G, B. Concentração e Rivalidade em Transporte Aéreo de Passageiros: Reflexões a Partir de Casos Recentes. In: SILVA, L. N. (Org.). Regulação e concorrência no setor aéreo no Brasil: alternativas possíveis. 1ed.: Singular, 2014, p. 201-230. SAC – Secretaria de Aviação Civil. Aviação Regional Conectando o Brasil, v. 4, 2015. Disponível em: http://www.aviacao.gov.br/noticias/2015/01/programa-de-desenvolvimentoaviacao-regional-quer-democratizar-o-transporte-aereo-no-brasil-1/aviacao-regional-versaosite-v4-final.pdf. Acesso em 10 jun. 2016. SIVRIKAYA, O.; TUNÇ E. Demand Forecasting for Domestic Air Transportation in Turkey. The Open Transportation Journal. n. 7, pp. 20–26. 2013. STAMM, C., STADUTO, J. A. R., LIMA, J. F., WADI, Y. M. A população urbana e a difusão das ciudades de porte médio no Brasil. Interações, v. 14, n. 2, pp. 251-265. 2013. STOCK, J. H; WATSON, M. W. Econometria. 1ed: Pearson. São Paulo, 2004. U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2018a). Essential Air Service. Disponível em: https://www.transportation.gov/policy/aviation-policy/small-community-rural-air-service/essential-air-service. Acesso em 20 de outubro de 2018. U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2018b). Essential Air Service. Disponível em: https://cms.dot.gov/sites/dot.gov/files/docs/mission/office-policy/aviation-policy/319311/subsidized-eas-report-communities-alaska-september-2018.pdf. Acesso em 20 de outubro de 2018. U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2018c). Essential Air Service. Disponível em: https://cms.dot.gov/sites/dot.gov/files/docs/mission/office-policy/aviation-policy/319316/subsidized-eas-report-non-alaska-communities-september-2018.pdf. Acesso em 20 de outubro de 2018. U. S. DEPARTMENT OF TRANSPORTATION (2018d). Essential Air Service. Disponível em:https://cms.dot.gov/sites/dot.gov/files/docs/Incentives%20for%20better%20Service_0.pdf Acesso em 20 de outubro de 2018. VARIAN, H. Microeconomia: uma abordagem moderna. 9 ed. Rio de Janeiro: Elsevier Brasil, 2017. VASCONCELOS, H. V. SILVA M. A V. Avaliação da Oferta de Transporte Aéreo Doméstico Regular de Passageiros no Brasil. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA EM TRANSPORTE, 30., 2016, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: ANPET, 2016.
132
APÊNDICE A – MUNICÍPIOS BASE DO ESTUDO Barreiras (BA)
Corumbá (MS)
Rondonópolis (MT)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Barreiras 153.918,00 6,50 10,00 575,00 368,00 66.837.508,56 2.443.416,00
Angical 14.724,00 48,40 46,00 617,00 428,00 5.076.731,19 80.606,00
Catolândia 3.672,00 48,20 64,00 617,00 437,00 1.266.866,29 28.698,00
Cristópolis 14.302,00 74,40 68,00 643,00 439,00 4.818.055,59 64.945,00
Riachão das Neves 23.264,00 57,40 53,00 624,00 421,00 7.907.372,45 451.286,00
Cotegipe 14.403,00 110,00 100,00 678,00 471,00 4.824.738,19 77.637,00
Wanderley 13.008,00 138,00 120,00 704,00 502,00 4.373.219,99 74.576,00
Formosa do Rio Preto 25.372,00 159,00 123,00 496,00 440,00 5.883.378,79 951.584,00
Luís Eduardo Magalhães 79.162,00 91,60 76,00 486,00 319,00 19.537.487,19 3.560.633,00
Baianópolis 14.195,00 70,20 69,00 645,00 472,00 4.838.876,57 85.377,00
São Desidério 32.640,00 33,20 42,00 594,00 405,00 11.464.784,15 1.652.328,00
388.660,00 54,12 49,26 571,43 386,64 136.829.018,96 9.471.086,00
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Corumbá 108.656,00 2,00 5,00 428,00 316,00 41.912.443,67 3.741.556,00
Ladário 21.860,00 8,60 21,00 428,00 317,00 6.775.153,81 172.822,00
130.516,00 3,11 7,68 428,00 316,17 48.687.597,48 3.914.378,00
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Rondonópolis 215.320,00 18,00 13,00 218,00 212,00 30.426.359,27 5.888.661,00
Pedra Preta 16.674,00 41,00 42,00 245,00 241,00 2.340.390,37 465.468,00
Itiquira 12.472,00 147,00 109,00 362,00 316,00 2.135.733,56 1.359.048,00
Juscimeira 11.107,00 73,40 72,00 162,00 158,00 944.620,52 214.879,00
São José do Povo 3.823,00 65,00 74,00 267,00 268,00 545.730,91 35.802,00
Poxoréu 16.441,00 104,00 96,00 277,00 213,00 2.269.096,67 428.159,00
São Pedro da Cipa 4.444,00 79,80 81,00 156,00 155,00 359.416,67 34.566,00
280.281,00 33,97 28,11 226,94 216,13 39.021.347,97 8.426.583,00
133
Campina Grande (PB)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Campina Grande 405.072,00 5,50 10,00 134,00 101,00 42.032.248,13 5.487.353,00
Arara 13.355,00 60,60 74,00 164,00 146,00 1.183.359,90 59.631,00
Lagoa Seca 27.247,00 17,70 26,00 143,00 113,00 2.531.971,07 144.031,00
Barra de Santa Rosa 15.145,00 86,90 89,00 193,00 166,00 1.496.144,77 74.843,00
Queimadas 43.667,00 11,40 15,00 146,00 112,00 4.425.582,94 268.452,00
Pocinhos 18.722,00 36,00 39,00 171,00 135,00 1.870.264,27 98.507,00
Esperança 32.785,00 34,00 42,00 159,00 129,00 3.071.499,68 279.262,00
Soledade 14.714,00 64,10 57,00 199,00 154,00 1.568.755,00 91.970,00
Puxinana 13.557,00 24,90 31,00 160,00 128,00 1.339.225,40 60.247,00
Serra Branca 13.564,00 109,00 88,00 243,00 184,00 1.630.722,56 76.019,00
Juazeirinho 17.902,00 88,80 73,00 224,00 170,00 2.045.915,19 86.591,00
Massaramduba 13.654,00 26,90 31,00 121,00 101,00 1.008.282,96 59.694,00
Alagoa Nova 26.734,00 35,80 46,00 145,00 134,00 2.266.467,48 129.788,00
Barra de São Miguel 5.611,00 86,50 81,00 221,00 177,00 635.155,59 30.832,00
Bananeiras 21.851,00 79,80 99,00 139,00 133,00 1.574.655,97 118.992,00
Damião 4.900,00 111,00 113,00 190,00 185,00 459.357,95 23.538,00
Algodão de Jandaíra 2.366,00 71,30 80,00 177,00 158,00 220.812,97 14.672,00
Serraria 6.238,00 76,70 103,00 144,00 141,00 468.477,31 38.376,00
Gurjão 3.159,00 95,60 75,00 230,00 152,00 366.613,77 18.987,00
Matinhas 4.321,00 32,30 44,00 157,00 132,00 402.813,06 22.813,00
Boa Vista 6.227,00 53,30 49,00 188,00 146,00 644.803,87 111.009,00
Gado Bravo 8.376,00 50,50 55,00 185,00 152,00 860.428,31 38.816,00
Santa Cecília 6.658,00 93,60 98,00 143,00 166,00 481.934,98 33.029,00
Cabaceiras 5.035,00 63,80 71,00 198,00 161,00 534.492,44 29.304,00
Areial 6.470,00 38,60 47,00 167,00 139,00 624.644,12 32.266,00
Montadas 4.990,00 31,50 38,00 166,00 134,00 493.698,78 25.740,00
Santa Luzia 14.719,00 138,00 114,00 274,00 210,00 1.925.958,86 96.846,00
Olivedos 3.627,00 66,20 63,00 201,00 163,00 388.700,33 19.999,00
Salgadinho 3.508,00 121,00 105,00 256,00 199,00 437.402,99 16.439,00
Junco do Seridó 6.643,00 108,00 87,00 243,00 184,00 799.755,00 33.579,00
Caturité 4.543,00 27,50 32,00 162,00 127,00 447.669,85 41.473,00
Barra de Santana 8.206,00 35,20 37,00 170,00 134,00 817.709,48 38.972,00
Arcantil 5.239,00 67,60 59,00 202,00 156,00 562.480,88 31.266,35
Parari 1.256,00 110,00 93,00 244,00 188,00 151.415,58 12.246,00
Remígio 19.149,00 44,20 58,00 150,00 134,00 1.627.136,61 95.475,00
Boqueirão 17.670,00 40,60 42,00 176,00 138,00 1.784.310,01 136.971,00
Sossego 3.169,00 122,00 118,00 211,00 209,00 325.275,03 17.951,00
Assunção 3.522,00 106,00 89,00 241,00 186,00 421.706,71 20.479,00
Aroeiras 19.204,00 51,30 57,00 148,00 140,00 1.574.475,14 90.207,00
Riacho de Santo Antônio 1.722,00 65,00 58,00 200,00 154,00 184.130,67 12.064,00
Coxixola 1.771,00 126,00 101,00 269,00 193,00 230.629,71 11.331,00
Caraúbas 3.899,00 111,00 109,00 246,00 209,00 473.249,21 22.632,00
São José dos Cordeiros 3.985,00 121,00 101,00 255,00 196,00 494.937,89 18.504,00
São João do Cariri 4.344,00 89,50 70,00 224,00 167,00 495.866,06 25.101,00
Santo André 2.638,00 114,00 91,00 248,00 188,00 321.507,23 15.818,00
São Domingos do Cariri 2.420,00 90,20 90,00 225,00 185,00 277.151,29 14.295,00
Itatuba 10.739,00 55,00 52,00 118,00 154,00 694.690,64 65.309,00
Fagundes 11.378,00 30,20 36,00 130,00 102,00 887.172,85 54.343,00
Natuba 10.450,00 75,40 102,00 142,00 169,00 775.887,82 54.622,00
Sumé 16.784,00 141,00 105,00 275,00 201,00 2.197.077,10 95.745,00
São Vicente de Seridó 10.900,00 80,00 72,00 215,00 168,00 1.214.511,02 63.220,00
Umbuzeiro 9.298,00 70,60 73,00 127,00 141,00 623.551,83 48.056,00
Taperoá 15.376,00 126,00 106,00 261,00 200,00 1.942.800,90 72.282,00
São Sebastião de Lagoa da Rocha11.677,00 23,80 32,00 160,00 133,00 1.161.354,27 53.234,00
970.156,00 37,50 39,65 159,61 128,14 97.476.843,39 8.733.221,35
134
Rio Verde (GO)
Bonito (MS)
Cacoal (RO)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Rio Verde 207.296,00 7,00 11,00 240,00 167,00 37.156.727,52 6.264.991,00
Santa Helena de Goiás 38.378,00 44,30 39,00 213,00 156,00 4.629.151,38 720.749,00
Santo Antônio da Barra 4.714,00 49,40 35,00 200,00 142,00 525.243,31 103.381,00
Montividiu 12.101,00 61,20 53,00 284,00 215,00 1.854.073,25 474.867,00
Jataí 95.998,00 85,80 59,00 330,00 225,00 16.246.246,26 2.820.879,00
Aparecida do Rio Doce 2.510,00 69,10 54,00 309,00 214,00 410.875,73 43.512,00
Cachoeira Alta 11.683,00 124,00 96,00 364,00 257,00 2.063.680,72 136.082,00
Quirinópolis 47.377,00 119,00 99,00 298,00 220,00 6.893.690,43 1.054.840,00
Maurilândia 12.956,00 79,40 61,00 234,00 180,00 1.572.945,67 148.414,00
Castelândia 3.642,00 101,00 73,00 231,00 187,00 421.020,96 73.222,00
Turvelândia 4.904,00 82,90 64,00 224,00 232,00 566.259,24 273.243,00
Paraúna 11.199,00 142,00 102,00 166,00 135,00 883.983,34 418.433,00
Bom Jesus de Goiás 23.257,00 144,00 104,00 250,00 185,00 2.758.921,40 499.646,00
Itarumã 6.853,00 136,00 112,00 376,00 274,00 1.233.212,00 130.863,00
Porteirão 3.670,00 101,00 85,00 196,00 162,00 359.976,32 229.090,00
Serranópolis 8.147,00 142,00 95,00 386,00 260,00 1.495.346,26 218.708,00
Caçu 14.837,00 101,00 78,00 341,00 238,00 2.531.933,35 281.786,00
509.522,00 59,51 47,37 269,42 191,41 81.603.287,13 13.892.706,00
CidadePopulação
(2015)área (km2)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Bonito 21.047,00 4.934,41 14,00 12,00 300,00 216,00 4.250.032,49 298.493,00
Nioaque 14.233,00 3.923,79 102,00 67,00 187,00 137,00 1.329.988,94 221.757,00
Jardim 25.473,00 2.201,52 59,20 44,00 240,00 180,00 3.314.691,25 309.287,00
Guia Lopes de Laguna 10.136,00 1.210,61 55,80 39,00 234,00 172,00 1.297.440,14 137.008,00
Bodoquena 7.898,00 2.507,32 89,80 69,00 272,00 207,00 1.094.194,64 166.685,00
Miranda 27.104,00 5.478,83 149,00 111,00 208,00 159,00 2.661.452,89 282.839,00
Bela Vista 24.113,00 4.892,60 117,00 111,00 327,00 248,00 3.859.856,15 300.378,00
130.004,00 25.149,07 87,60 68,86 254,85 190,37 17.807.656,50 1.716.447,00
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Cacoal 87.226,00 11,30 17,00 483,00 401,00 29.284.062,25 1.324.657,00
Ministro Andreazza 10.823,00 57,40 58,00 461,00 416,00 2.717.764,37 147.684,00
Pimenta Bueno 37.512,00 51,70 60,00 524,00 456,00 10.876.218,54 683.814,00
Espigão do Oeste 32.385,00 71,10 73,00 543,00 458,00 9.276.054,48 398.843,00
Rolim de Moura 56.242,00 60,50 52,00 485,00 408,00 14.741.415,54 810.559,00
Castanheiras 3.617,00 90,20 75,00 453,00 397,00 833.999,38 65.011,00
Novo Horizonte do Oeste 10.276,00 87,60 81,00 515,00 425,00 2.705.550,90 126.715,00
São Felipe do Oeste 6.103,00 60,60 58,00 544,00 452,00 1.793.789,08 86.771,00
Primavera de Rondônia 3.501,00 72,40 63,00 556,00 458,00 1.024.014,53 53.754,00
Santa Luzia D'Oeste 8.532,00 84,00 89,00 545,00 460,00 2.392.243,90 176.776,00
Parecis 5.697,00 94,40 88,00 578,00 483,00 1.664.670,41 87.170,00
Alta Floresta D'Oeste 25.578,00 109,90 114,00 531,00 458,00 6.711.374,14 383.885,00
287.492,00 52,76 53,93 505,61 427,56 84.021.157,51 4.345.639,00
135
Ji-Paraná (RO)
Sinop (MT)
Petrolina (PE)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Ji- Paraná 130.419,00 9,00 15,00 380,00 316,00 35.644.135,51 2.043.809,00
Presidente Médici 22.557,00 42,10 47,00 413,00 343,00 5.316.050,24 308.150,00
Ouro Preto do Oeste 39.924,00 48,00 50,00 337,00 273,00 7.527.967,96 515.057,00
Vale do Paraíso 8.231,00 87,60 88,00 356,00 291,00 1.498.052,33 108.187,00
Teixeirópolis 5.003,00 65,50 70,00 370,00 302,00 988.544,06 72.217,00
Urupá 13.293,00 96,60 95,00 401,00 327,00 2.685.473,11 151.790,00
Jaru 55.738,00 94,50 102,00 295,00 228,00 8.311.102,26 952.525,00
Nova União 7.824,00 97,50 95,00 374,00 294,00 1.472.142,16 94.034,00
Mirante da Serra 12.360,00 116,00 113,00 392,00 314,00 2.374.848,12 153.845,00
Rondonlândia 3.792,00 71,70 96,00 450,00 288,00 898.986,08 71.693,00
299.141,00 47,16 51,95 362,24 294,45 66.717.301,84 4.471.307,00
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Sinop 129.916,00 9,00 17,00 489,00 364,00 45.691.469,23 2.632.196,00
Sorriso 80.298,00 94,60 78,00 407,00 308,00 16.516.402,85 3.814.714,00
Cláudia 11.546,00 98,50 80,00 577,00 427,00 3.346.508,49 244.505,00
Itaúba 4.013,00 104,00 77,00 582,00 423,00 1.163.689,57 153.858,00
Vera 10.736,00 91,80 75,00 471,00 352,00 2.567.065,84 347.081,00
Santa Carmem 4.292,00 47,90 46,00 518,00 385,00 1.244.340,24 205.412,00
Nova Santa Helena 3.566,00 132,00 101,00 610,00 447,00 1.045.743,28 59.208,00
Terra Nova do Norte 10.167,00 174,00 133,00 653,00 479,00 3.062.129,95 186.803,00
Colíder 31.895,00 164,00 126,00 642,00 472,00 9.528.643,03 484.157,00
Feliz Natal 12.782,00 141,00 129,00 521,00 402,00 3.169.959,18 398.705,00
Lucas do Rio Verde 57.285,00 158,00 121,00 342,00 259,00 9.167.870,30 2.483.215,00
356.496,00 83,69 70,18 471,34 352,25 96.503.821,98 11.009.854,00
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Petrolina 331.951,00 9,10 16,00 347,00 278,00 82.707.948,23 5.487.353,00
Lagoa Grande 24.757,00 58,70 52,00 295,00 236,00 3.964.827,69 244.028,00
Santa Maria da Boa Vista 41.293,00 114,00 86,00 260,00 208,00 5.276.112,61 304.324,00
Afrânio 19.031,00 116,00 84,00 299,00 256,00 2.789.100,09 100.779,00
Dormentes 18.321,00 124,00 99,00 267,00 226,00 2.373.816,71 135.140,00
Orocó 14.445,00 150,00 110,00 224,00 186,00 1.525.990,66 106.872,00
Santa Cruz 14.857,00 164,00 122,00 190,00 178,00 1.313.584,90 35.355,00
Juazeiro 218.324,00 12,40 22,00 352,00 288,00 52.678.195,57 2.135.551,00
Sobradinho 23.583,00 49,00 48,00 400,00 332,00 5.261.742,98 496.782,00
Casa Nova 72.172,00 57,40 47,00 409,00 321,00 16.078.860,40 381.833,00
Curaçá 35.208,00 106,00 100,00 286,00 261,00 5.002.781,20 210.311,00
Jaguarari 33.186,00 113,00 92,00 408,00 331,00 6.662.746,74 584.748,00
Senhor do Bonfim 81.330,00 137,00 117,00 385,00 311,00 14.969.366,34 560.634,00
Uauá 25.087,00 138,00 119,00 240,00 209,00 2.875.266,53 126.295,00
953.545,00 50,71 47,58 342,52 278,58 203.480.340,64 10.910.005,00
136
Araguaína (TO)
Montes Claros (MG)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Araguaína 170.183,00 9,00 18,00 246,00 203,00 30.110.287,75 2.201.523,00
Carmolândia 2.507,00 37,70 37,00 279,00 232,00 405.795,60 25.666,00
Piraquê 3.031,00 72,40 60,00 246,00 197,00 392.247,57 35.050,00
Wanderlândia 11.566,00 56,80 52,00 196,00 161,00 1.236.764,49 91.620,00
Babaçulândia 10.736,00 70,90 74,00 255,00 221,00 1.444.726,86 66.375,00
Filadélfia 8.848,00 115,00 101,00 226,00 212,00 981.406,38 72.920,00
Palmeirante 5.651,00 120,00 109,00 331,00 301,00 912.170,69 47.653,00
Nova Olinda 11.513,00 52,00 41,00 325,00 231,00 2.068.575,44 173.409,00
Santa Fé do Araguaia 7.232,00 77,70 80,00 319,00 265,00 1.200.842,22 69.703,00
Muricilândia 3.433,00 66,10 64,00 308,00 258,00 563.889,88 32.815,00
Aragominas 5.910,00 99,30 82,00 287,00 242,00 850.994,96 50.069,00
Araguanâ 5.515,00 99,30 84,00 189,00 190,00 522.955,74 47.801,00
Xambioá 11.709,00 126,00 100,00 164,00 170,00 929.625,59 179.578,00
Darcinópolis 5.833,00 88,10 61,00 166,00 138,00 494.599,51 58.362,00
Palmeiras do Tocantins 6.362,00 118,00 91,00 139,00 121,00 432.340,74 42.539,00
Santa Terezinha do Tocantins 2.547,00 141,00 112,00 159,00 134,00 192.771,67 16.684,00
Angico 3.379,00 135,00 101,00 144,00 133,00 233.131,32 24.542,00
Riachinho 4.520,00 127,00 101,00 148,00 143,00 323.466,71 31.068,00
Ananás 9.848,00 125,00 113,00 161,00 163,00 768.488,57 77.478,00
Aguiarnópolis 6.146,00 127,00 99,00 128,00 111,00 380.392,52 76.393,00
Bandeirantes do Tocantins 3.420,00 88,30 71,00 335,00 255,00 585.028,21 62.240,00
Colinas do Tocantins 33.981,00 100,00 77,00 240,00 181,00 4.087.402,41 345.228,00
Brasilândia do Tocantins 2.177,00 138,00 98,00 252,00 194,00 261.985,41 27.185,00
336.047,00 51,55 48,93 207,52 197,03 49.379.890,25 3.855.901,00
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Montes Claros 394.350,00 6,90 15,00 424,00 318,00 125.146.969,71 5.335.043,00
Francisco Sá 26.217,00 46,60 50,00 456,00 364,00 6.718.772,71 205.773,00
Juramento 4.325,00 44,50 41,00 457,00 338,00 1.118.531,73 41.680,00
São João da Ponte 25.906,00 140,00 112,00 543,00 424,00 6.703.181,60 149.503,00
Patis 5.914,00 107,00 89,00 529,00 401,00 1.552.134,76 32.738,00
Mirabela 13.643,00 70,30 62,00 481,00 350,00 3.467.461,57 74.092,00
Coração de Jesus 26.974,00 90,00 82,00 501,00 348,00 6.880.923,07 186.468,00
Glaucilândia 3.130,00 35,70 36,00 429,00 332,00 785.418,99 26.427,00
Claro dos Poções 7.862,00 87,70 80,00 388,00 315,00 1.559.246,67 61.560,00
Engenheiro Navarro 7.362,00 79,00 72,00 334,00 253,00 1.276.727,51 70.130,00
Itacambira 5.310,00 105,00 100,00 440,00 380,00 1.162.435,33 53.752,00
Janaúba 70.886,00 129,00 102,00 464,00 364,00 15.866.823,63 656.528,00
Capitão Enéas 15.074,00 58,20 54,00 467,00 368,00 3.826.546,05 220.083,00
Guaraciama 4.962,00 73,40 84,00 381,00 308,00 992.492,71 79.091,00
São João do Pacuí 4.339,00 122,00 114,00 532,00 380,00 1.122.916,10 31.605,00
Bocaiúva 49.600,00 51,00 50,00 359,00 271,00 9.872.805,90 477.439,00
Brasília de Minas 32.564,00 109,00 90,00 483,00 395,00 7.781.635,82 208.039,00
Japonvar 8.643,00 105,00 85,00 532,00 427,00 2.287.693,04 41.442,00
Lontra 8.938,00 117,00 95,00 520,00 407,00 2.275.180,28 42.476,00
Luislândia 6.710,00 129,00 101,00 461,00 381,00 1.492.227,33 35.756,00
São João da Lagoa 4.902,00 81,60 74,00 440,00 341,00 1.114.480,46 70.417,00
727.611,00 46,64 44,92 439,46 334,94 203.004.604,99 8.100.042,00
137
Governador Valadares (MG)
CidadePopulação
(2015)Área (km2)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Governador Valadares 278.363,00 2.342,33 16,00 342,00 305,00 70.368.521,28 3.766.344,00
Alpercata 7.478,00 166,97 31,00 347,00 309,00 1.651.925,78 55.451,00
Tumiritinga 6.669,00 500,07 82,00 400,00 374,00 1.441.999,69 44.333,00
Galiléia 7.061,00 720,36 63,00 406,00 353,00 1.497.166,86 58.430,00
Divino das Laranjeiras 5.082,00 342,25 64,00 409,00 355,00 1.077.802,58 37.838,00
Central de Minas 7.072,00 204,33 86,00 432,00 376,00 1.524.405,18 54.701,00
São Geraldo do Baixio 3.834,00 280,95 101,00 433,00 386,00 828.351,04 28.565,00
Goiabeira 3.279,00 112,44 114,00 465,00 403,00 730.540,51 26.896,00
Conselheiro Pena 23.141,00 1.483,88 82,00 429,00 372,00 4.982.282,70 237.984,00
Resplendor 17.675,00 1.081,80 114,00 475,00 405,00 3.979.677,06 196.417,00
São João do Manteninha 5.650,00 137,93 106,00 455,00 397,00 1.246.015,21 44.578,00
Capitão Andrade 5.317,00 279,09 51,00 380,00 345,00 1.160.957,57 35.177,00
Periquito 7.103,00 228,91 35,00 290,00 265,00 1.166.880,74 58.360,00
Fernandes Tourinho 3.304,00 151,88 57,00 327,00 297,00 603.568,45 27.071,00
São Geraldo da Piedade 4.289,00 152,34 77,00 326,00 352,00 732.550,73 31.831,00
Santa Efigênia de Minas 4.622,00 131,97 81,00 297,00 315,00 707.497,12 27.186,00
Sardoá 6.083,00 141,90 67,00 308,00 328,00 987.053,42 35.721,00
Divinolândia de Minas 7.472,00 133,12 110,00 270,00 287,00 996.762,58 41.158,00
Coroaci 10.393,00 576,27 76,00 335,00 358,00 1.834.631,23 63.527,00
Virgolândia 5.664,00 281,02 115,00 337,00 374,00 963.129,00 41.041,00
Marilac 4.275,00 158,81 66,00 390,00 356,00 900.580,26 34.976,00
Mathias Lobato 3.373,00 172,30 37,00 373,00 328,00 716.157,60 26.405,00
Frei Inocêncio 9.487,00 469,56 41,00 375,00 332,00 2.011.261,16 67.437,00
Jampruca 5.361,00 517,10 61,00 393,00 353,00 1.130.374,36 36.292,00
São Félix de Minas 3.462,00 162,56 87,00 426,00 374,00 743.696,91 26.809,00
Campanário 3.733,00 442,40 75,00 419,00 366,00 797.878,47 31.904,00
Pescador 4.293,00 317,46 93,00 433,00 384,00 927.519,83 33.904,00
Engenheiro Caldas 10.962,00 187,06 46,00 319,00 288,00 1.960.260,23 78.041,00
Itanhomi 12.340,00 488,84 72,00 340,00 337,00 2.294.469,59 90.601,00
Itambacuri 23.585,00 1.419,21 95,00 444,00 387,00 5.139.420,76 182.844,00
São José da Safira 4.274,00 213,88 120,00 424,00 409,00 916.124,66 26.595,00
504.696,00 13.998,97 44,02 363,03 327,50 116.019.462,58 5.548.417,00
138
Vitória da Conquista (BA)
Imperatriz (MA)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem (min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Vitória da Conquista 343.230,00 3,70 9,00 276,00 267,00 77.850.976,39 3.955.643,00
Anagê 20.096,00 50,60 44,00 324,00 282,00 3.614.365,39 94.300,00
Cândido Sales 26.855,00 86,40 71,00 354,00 303,00 4.870.251,15 124.610,00
Belo Campo 18.383,00 65,00 60,00 333,00 293,00 3.272.831,28 75.596,00
Encruzilhada 20.331,00 98,80 92,00 281,00 270,00 2.868.477,97 139.993,00
Ribeirão do Largo 8.260,00 103,00 109,00 263,00 240,00 1.083.952,40 62.225,00
Itambé 23.327,00 58,80 57,00 219,00 192,00 2.772.658,65 131.589,00
Caraíbas 10.016,00 77,50 65,00 351,00 306,00 1.830.653,61 44.903,00
Poções 48.729,00 70,60 76,00 207,00 226,00 5.326.441,23 266.506,00
Bom Jesus da Serra 10.554,00 97,60 107,00 278,00 247,00 1.475.857,45 39.179,00
Tanhaçu 21.282,00 126,00 102,00 375,00 320,00 3.863.564,13 127.885,00
Aracatu 14.089,00 101,00 80,00 375,00 319,00 2.644.010,84 58.957,00
Caetanos 15.982,00 127,00 121,00 335,00 296,00 2.588.840,98 49.671,00
Caatiba 10.166,00 70,50 100,00 221,00 200,00 1.186.626,41 46.670,00
Itororó 21.178,00 133,00 109,00 146,00 139,00 1.484.772,97 104.002,00
Barra do Choça 34.853,00 32,20 36,00 257,00 262,00 5.321.020,22 280.783,00
Maetinga 5.174,00 98,70 81,00 373,00 320,00 969.142,60 29.959,00
Boa Nova 14.577,00 108,00 102,00 217,00 160,00 1.567.163,56 69.234,00
Divisa Alegre - MG 6.478,00 114,00 96,00 357,00 277,00 1.136.510,45 52.439,00
Águas Vermelhas - MG 13.444,00 127,00 107,00 340,00 267,00 2.210.226,91 110.374,00
Tremedal 18.187,00 83,60 79,00 347,00 320,00 3.249.073,98 71.555,00
Piripá 12.238,00 121,00 107,00 386,00 352,00 2.300.805,72 49.400,00
Manoel Vitorino 14.488,00 118,00 109,00 233,00 206,00 1.650.372,80 68.954,00
Presidente Janio Quadros 13.178,00 121,00 99,00 392,00 351,00 2.516.041,29 50.755,00
745.095,00 49,53 48,28 283,01 264,02 137.654.638,37 6.105.182,00
Cidade População (2015)Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Imperatirz 253.123,00 4,00 10,00 234,00 216,00 48.110.344,62 2.853.989,00
Davinópolis 12.653,00 14,20 23,00 241,00 216,00 2.048.176,12 48.613,00
João Lisboa 23.232,00 16,00 26,00 246,00 233,00 3.770.541,36 126.035,00
Senador La rocque 14.081,00 29,50 43,00 259,00 250,00 2.195.128,56 99.099,00
Governador Edison Lobão 17.747,00 29,20 33,00 256,00 237,00 2.738.782,14 91.964,00
Buritirana 15.100,00 70,60 85,00 301,00 293,00 2.400.063,53 58.305,00
Ribamar Fiquene 7.609,00 50,10 49,00 277,00 252,00 1.171.741,18 53.480,00
São Francisco do Brejão 11.444,00 69,90 70,00 241,00 231,00 1.458.556,70 56.232,00
Cidelândia 14.346,00 74,40 67,00 188,00 182,00 1.413.034,40 118.385,00
Vila Nova dos Martírios 12.954,00 118,00 107,00 146,00 142,00 924.643,77 116.618,00
Açaílandia 109.685,00 70,80 65,00 242,00 226,00 14.010.628,48 1.833.847,00
Itinga do Maranhão 25.440,00 128,00 108,00 255,00 208,00 3.133.111,08 226.390,00
Montes Altos 9.026,00 63,70 63,00 291,00 266,00 1.408.534,22 42.507,00
Lajeado Novo 7.359,00 141,00 111,00 343,00 267,00 1.201.517,38 40.167,00
Amarante do Maranhão 40.378,00 114,00 129,00 344,00 336,00 6.826.019,41 177.658,00
Sítio Novo 17.663,00 110,00 105,00 337,00 309,00 2.940.935,28 99.084,00
Campestre do Maranhão 14.028,00 76,70 66,00 320,00 252,00 2.341.134,86 99.864,00
605.868,00 45,55 47,33 252,03 232,71 98.092.893,07 6.142.237,00
139
Bauru (SP)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Bauru 366.992,00 21,00 21,00 276,00 183,00 64.155.336,18 8.430.517,00
Avaí 5.275,00 53,90 41,00 92,00 70,00 266.852,93 96.307,00
Arealva 8.351,00 33,20 29,00 145,00 103,00 716.037,51 162.420,00
Pederneiras 44.910,00 55,70 44,00 242,00 161,00 5.946.756,31 949.903,00
Agudos 36.524,00 40,40 33,00 130,00 92,00 2.726.242,49 1.165.486,00
Piratininga 13.093,00 39,40 35,00 103,00 76,00 777.234,30 160.912,00
Duartina 12.567,00 62,20 48,00 80,50 62,00 544.451,17 168.159,00
Presidente Alves 4.179,00 69,60 51,00 101,00 85,00 223.358,44 61.673,00
Reginópolis 8.640,00 60,50 45,00 109,00 90,00 508.952,13 107.847,00
Iacanga 11.066,00 59,20 50,00 131,00 118,00 785.984,00 353.813,00
Boracéia 4.631,00 68,30 54,00 158,00 116,00 388.301,23 119.642,00
Itapuí 13.238,00 73,20 57,00 239,00 160,00 1.661.665,55 400.581,00
Jaú 143.283,00 79,30 56,00 218,00 141,00 16.209.147,77 2.486.939,00
Macatuba 17.013,00 75,30 57,00 165,00 116,00 1.468.066,06 489.276,00
Lençois Paulista 66.131,00 64,60 49,00 154,00 108,00 5.449.930,11 1.814.836,00
Borebi 2.519,00 62,20 51,00 152,00 111,00 206.064,51 68.657,00
Cabrália Paulista 4.390,00 64,60 49,00 89,00 65,00 209.083,45 144.789,00
Paulistania 1.839,00 71,40 58,00 109,00 84,00 105.670,44 38.603,00
Bariri 34.048,00 84,70 69,00 174,00 128,00 3.044.095,99 672.789,00
Barra Bonita 36.321,00 96,90 72,00 238,00 159,00 4.352.975,15 598.330,00
Mineiros do Tietê 12.700,00 96,60 74,00 215,00 151,00 1.375.610,91 134.983,00
Igaraçu do Tietê 24.451,00 95,60 74,00 189,00 162,00 2.331.791,67 214.848,00
Areiópolis 11.049,00 81,70 61,00 171,00 121,00 976.080,81 134.281,00
Espírito Santo do Turvo 4.621,00 85,00 66,00 123,00 93,00 291.896,07 130.998,00
Santa Cruz do Rio Pardo 46.633,00 115,00 90,00 119,00 100,00 2.723.551,81 1.261.395,00
Águas de Santa Bárbara 5.944,00 123,00 89,00 161,00 116,00 464.963,55 138.285,00
Iaras 7.970,00 126,00 89,00 164,00 115,00 632.771,03 108.304,00
Bocaína 11.810,00 97,50 72,00 187,00 132,00 1.111.068,44 235.590,00
Itaju 3.606,00 105,00 84,00 185,00 145,00 331.909,02 65.877,00
Ipaussu 14.579,00 123,00 105,00 131,00 100,00 927.925,83 214.523,00
978.373,00 56,69 45,04 214,49 146,64 120.913.774,84 21.130.563,00
140
Juazeiro do Norte (CE)
Uberaba (MG)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Juazeiro do Norte 266.022,00 6,50 13,00 348,00 282,00 69.913.298,84 2.354.692,00
Crato 128.680,00 18,20 34,00 336,00 262,00 27.979.478,88 1.001.915,00
Barbalha 58.855,00 15,60 26,00 358,00 275,00 13.953.967,30 504.630,00
Missão Velha 35.240,00 19,10 34,00 361,00 261,00 8.173.124,16 161.191,00
Jardim 27.072,00 54,60 58,00 318,00 253,00 4.724.638,29 110.781,00
Porteiras 15.010,00 77,30 87,00 329,00 241,00 2.572.466,13 64.790,00
Penaforte 8.817,00 103,00 101,00 280,00 214,00 1.231.837,12 50.033,00
Jati 7.807,00 82,90 84,00 298,00 215,00 1.199.270,81 33.319,00
Brejo Santo 48.056,00 58,90 67,00 322,00 212,00 8.396.266,15 263.574,00
Abaiara 11.357,00 40,10 52,00 354,00 258,00 2.310.974,92 39.314,00
Nova Olinda 15.181,00 58,00 71,00 352,00 268,00 2.906.222,39 70.527,00
Santana do Cariri 17.468,00 70,80 86,00 320,00 273,00 2.950.449,41 75.565,00
Altaneira 7.344,00 75,00 94,00 369,00 292,00 1.418.077,10 30.144,00
Farias Brito 18.861,00 63,40 76,00 376,00 294,00 3.805.740,49 81.091,00
Caririaçu 26.858,00 30,20 41,00 373,00 312,00 6.008.712,99 105.973,00
Várzea Alegre 40.062,00 82,70 102,00 412,00 328,00 8.511.459,09 176.654,00
Assaré 23.126,00 106,00 115,00 400,00 311,00 4.595.837,17 98.806,00
Milagres 28.354,00 45,50 59,00 342,00 246,00 5.469.387,98 125.140,00
Aurora 24.602,00 74,20 105,00 426,00 353,00 5.493.124,31 108.670,00
Lavras da Mangabeira 31.383,00 92,70 96,00 414,00 301,00 6.586.168,51 133.781,00
Granjeiro 4.494,00 57,10 78,00 400,00 350,00 979.935,84 22.676,00
Potengi 10.790,00 99,30 101,00 394,00 298,00 2.132.923,50 44.070,00
Araripe 21.289,00 121,00 122,00 309,00 307,00 3.204.025,29 89.125,00
Exu - PE 31.928,00 81,90 91,00 272,00 208,00 4.484.851,15 170.553,00
Moreilândia 11.242,00 77,10 113,00 243,00 197,00 1.423.612,19 57.545,00
Cedro 11.515,00 102,00 105,00 300,00 221,00 1.726.216,13 59.148,00
Granito 7.308,00 124,00 122,00 271,00 202,00 961.069,02 39.301,00
Salgueiro 59.769,00 124,00 122,00 250,00 179,00 7.251.080,82 626.379,00
Verdejante 9.450,00 119,00 124,00 278,00 204,00 1.282.757,49 48.985,00
São José do Belmonte 33.677,00 119,00 113,00 328,00 239,00 5.393.556,05 173.391,00
Cachoeira dos Índios 10.114,00 107,00 116,00 432,00 314,00 2.167.699,76 54.160,00
Cajazeiras 61.431,00 124,00 128,00 435,00 319,00 12.967.718,94 597.768,00
Bom Jesus 2.532,00 127,00 123,00 429,00 314,00 525.231,10 14.277,00
1.115.694,00 54,35 63,23 347,22 268,94 232.701.179,33 7.587.968,00
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Uberaba 322.126,00 3,50 9,00 105,00 77,00 28.028.823,72 9.368.416,00
Araxá 102.238,00 119,00 95,00 174,00 128,00 8.686.194,49 3.208.624,00
Sacramento 25.630,00 82,60 68,00 105,00 77,00 1.388.004,58 694.241,00
Conquista 6.895,00 61,40 58,00 165,00 116,00 613.469,48 203.884,00
Delta 9.499,00 34,30 34,00 137,00 94,00 765.780,56 251.224,00
Água Comprida 2.064,00 46,30 47,00 146,00 104,00 169.521,74 150.138,00
Conceição das Alagoas 26.018,00 64,40 61,00 164,00 120,00 2.284.466,94 786.863,00
Veríssimo 3.826,00 46,90 46,00 146,00 106,00 313.633,10 112.055,00
Campo Florido 7.675,00 72,50 57,00 171,00 115,00 690.277,62 334.538,00
Planura 11.509,00 111,00 88,00 210,00 147,00 1.192.500,14 413.421,00
Pirajuba 5.534,00 98,70 83,00 197,00 141,00 547.466,83 206.166,00
Comendador Gomes 3.116,00 137,00 105,00 159,00 130,00 236.857,14 104.883,00
Perdizes 15.639,00 108,00 92,00 132,00 97,00 1.022.749,67 666.522,00
541.769,00 41,73 38,05 127,82 93,35 45.939.746,00 16.500.975,00
141
Chapecó (SC)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Chapecó 205.795,00 14,10 22,00 449,00 359,00 62.129.562,16 5.259.307,00
Cordilheira Alta 4.184,00 27,90 33,00 470,00 377,00 1.193.572,77 153.409,00
Xaxim 27.630,00 36,70 41,00 479,00 385,00 7.709.327,38 540.638,00
Arvoredo 2.271,00 30,70 42,00 470,00 383,00 638.622,53 27.253,00
Seara 17.439,00 52,20 64,00 478,00 403,00 4.605.734,50 440.081,00
Coronel Freitas 10.201,00 36,10 42,00 478,00 386,00 2.847.374,32 162.459,00
Nova Itaberaba 4.339,00 45,20 50,00 487,00 395,00 1.193.020,33 53.914,00
Guatambú 4.739,00 26,20 36,00 468,00 381,00 1.358.899,59 117.931,00
Quilombo 10.149,00 66,50 72,00 509,00 416,00 2.752.439,54 214.497,00
Formosa do Sul 2.576,00 78,40 80,00 497,00 403,00 665.510,39 35.844,00
Marema 1.999,00 60,60 68,00 503,00 412,00 543.262,70 34.049,00
Lajeado Grande 1.470,00 49,40 55,00 492,00 399,00 402.924,24 21.705,00
União do Oeste 2.700,00 80,60 89,00 531,00 420,00 742.177,92 34.902,00
Jardinópolis 1.672,00 86,30 98,00 553,00 435,00 473.761,52 37.167,00
Águas Frias 2.408,00 61,20 65,00 503,00 410,00 653.449,09 42.047,00
Planalto Alegre 2.803,00 36,20 44,00 478,00 389,00 782.068,35 31.643,00
Caxambu do Sul 4.028,00 49,00 58,00 491,00 403,00 1.103.167,71 66.805,00
Águas de Chapecó 6.379,00 50,60 59,00 462,00 395,00 1.635.957,44 64.153,00
Xanxerê 48.370,00 55,00 58,00 497,00 403,00 13.178.866,93 990.590,00
Xavantina 4.067,00 58,90 68,00 498,00 409,00 1.098.970,97 58.218,00
Faxinal dos Guedes 10.771,00 71,30 72,00 418,00 344,00 2.373.935,30 237.609,00
Itá 6.347,00 72,20 87,00 432,00 393,00 1.443.017,72 195.528,00
Paial 1.637,00 40,60 66,00 480,00 405,00 450.828,14 20.213,00
Concórdia 72.642,00 90,50 103,00 414,00 346,00 15.299.979,43 2.416.217,00
Arabutã 4.276,00 81,70 90,00 457,00 384,00 1.009.533,16 56.817,00
Ipumirim 7.499,00 95,40 106,00 460,00 400,00 1.741.120,90 215.928,00
Lindóia do Sul 4.644,00 104,00 117,00 480,00 410,00 1.110.653,14 76.805,00
Bom Jesus 2.821,00 70,00 72,00 432,00 354,00 644.350,44 45.058,00
Entre Rios 3.151,00 71,40 93,00 450,00 389,00 747.491,37 28.343,00
Ipuaçu 7.262,00 84,90 88,00 427,00 364,00 1.592.751,29 70.151,00
Ponte Serrada 11.452,00 98,00 93,00 379,00 314,00 2.181.909,02 157.512,00
Vargeão 3.590,00 82,10 80,00 390,00 323,00 722.782,42 71.617,00
Irani 10.118,00 130,00 118,00 406,00 335,00 1.979.380,13 138.711,00
Nova Erechim 4.729,00 56,00 58,00 498,00 402,00 1.287.568,82 66.333,00
Pinhalzinho 18.696,00 66,00 65,00 508,00 410,00 5.066.182,39 513.216,00
Saudades 9.524,00 77,20 79,00 508,00 407,00 2.520.812,27 172.869,00
São Carlos 10.944,00 53,20 62,00 491,00 391,00 2.960.539,31 159.394,00
Palmitos 16.292,00 70,80 78,00 473,00 374,00 4.067.528,02 286.345,00
Caibí 6.243,00 84,60 95,00 474,00 372,00 1.520.779,05 87.474,00
Cunhataí 1.943,00 73,40 87,00 511,00 416,00 521.241,87 22.047,00
Cunha Porã 10.982,00 101,00 97,00 497,00 390,00 2.731.427,15 263.508,00
Maravilha 24.345,00 96,00 96,00 513,00 408,00 6.297.765,12 565.502,00
Modelo 4.169,00 78,80 79,00 521,00 424,00 1.128.211,92 55.848,00
Sul Brasil 2.624,00 91,30 95,00 534,00 440,00 711.925,37 27.913,00
Iraceminha 4.139,00 109,00 103,00 526,00 417,00 1.077.127,70 59.893,00
Flor do Sertão 1.600,00 115,00 113,00 369,00 334,00 289.762,16 20.752,00
Riqueza 4.740,00 94,40 91,00 484,00 386,00 1.159.786,11 54.226,00
São Lourenço do Oeste 23.245,00 118,00 114,00 489,00 374,00 5.557.201,04 583.739,00
Santiago do Sul 1.365,00 82,00 93,00 462,00 420,00 325.613,61 19.730,00
Aberlardo Luz 17.717,00 93,50 96,00 409,00 336,00 3.668.527,27 395.419,00
Ouro Verde 2.263,00 81,00 85,00 432,00 357,00 505.703,02 39.255,00
Passos Maia 4.314,00 105,00 98,00 403,00 335,00 864.981,45 59.179,00
Vargem Bonita 4.674,00 136,00 121,00 371,00 311,00 829.911,50 92.021,00
São Domingos 9.516,00 98,10 103,00 440,00 378,00 2.104.537,94 155.254,00
Galvão 3.217,00 120,00 121,00 462,00 395,00 724.796,10 43.613,00
Saltinho 3.897,00 107,00 107,00 350,00 295,00 676.691,75 41.757,00
Serra Alta 3.312,00 86,60 89,00 370,00 315,00 627.573,17 44.721,00
Erval Grande 5.207,00 45,80 43,00 443,00 344,00 1.299.754,96 84.434,00
Nonoaí 12.295,00 43,90 46,00 406,00 314,00 2.830.641,62 229.526,00
Rio dos Indios 3.418,00 49,30 51,00 417,00 324,00 794.293,62 49.879,00
Planalto 10.678,00 77,10 77,00 419,00 328,00 2.331.555,63 139.433,00
Alpreste 7.640,00 88,20 88,00 430,00 339,00 1.677.805,16 157.069,00
São Valentim 3.621,00 70,00 64,00 395,00 325,00 756.242,21 62.762,00
Faxinalzinho 2.553,00 46,50 63,00 425,00 359,00 609.988,72 36.425,00
Gramado dos Loureiros 2.270,00 62,10 61,00 394,00 305,00 481.457,92 31.257,00
Barão de Cotegipe 6.754,00 87,60 80,00 377,00 309,00 1.301.747,61 120.395,00
Entre Rios do Sul 3.069,00 72,10 85,00 385,00 307,00 621.966,98 90.717,00
Benjamim Constant do Sul 2.264,00 67,80 64,00 408,00 342,00 490.740,76 21.452,00
Trindade do Sul 5.961,00 69,20 65,00 381,00 293,00 1.202.896,28 84.062,00
Três Palmeiras 4.471,00 81,20 75,00 369,00 273,00 853.095,46 65.149,00
Ronda Alta 10.655,00 102,00 92,00 352,00 273,00 1.874.157,53 159.477,00
Engenho Velho 1.397,00 99,40 94,00 367,00 287,00 257.190,26 29.845,00
Liberato Salzano 5.752,00 93,40 112,00 378,00 300,00 1.100.927,31 83.384,00
Constantina 10.094,00 109,00 108,00 356,00 275,00 1.777.867,22 155.218,00
Ametista do Sul 7.569,00 93,30 95,00 436,00 348,00 1.671.255,11 82.812,00
Cruzaltense 2.096,00 94,70 103,00 405,00 331,00 428.937,29 39.120,00
Barra do Rio Azul 1.962,00 69,60 83,00 406,00 356,00 421.535,01 44.763,00
Itatiba do Sul 3.995,00 63,40 73,00 428,00 368,00 917.586,81 52.090,00
Aratiba 6.641,00 88,80 118,00 405,00 345,00 1.372.228,89 452.188,00
Tigrinhos 1.720,00 106,00 114,00 529,00 432,00 452.051,84 20.483,00
Mondaí 11.189,00 104,00 120,00 494,00 498,00 2.753.995,47 312.417,00
839.190,00 62,35 67,45 450,61 366,30 212.512.516,65 18.551.486,00
142
Criciúma (SC)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Criciúma 206.918,00 5,00 10,00 208,00 162,00 33.807.737,40 5.072.699,00
Içara 53.145,00 11,60 21,00 199,00 148,00 7.322.287,71 1.155.190,00
Morro da Fumaça 17.213,00 23,60 30,00 186,00 137,00 1.992.657,75 437.964,00
Cocal do Sul 16.156,00 11,10 17,00 210,00 166,00 2.364.583,70 659.967,00
Siderópolis 13.686,00 13,20 17,00 220,00 177,00 2.044.622,46 219.237,00
Nova Veneza 14.470,00 18,50 29,00 236,00 185,00 2.204.472,95 375.380,00
Forquilhinha 25.129,00 17,90 30,00 221,00 163,00 3.602.794,78 566.501,00
Araranguá 65.769,00 34,80 39,00 221,00 155,00 8.534.471,37 1.185.173,00
Balneário Rincão 12.018,00 27,50 44,00 203,00 153,00 1.483.980,98 115.500,00
Jaguaruna 18.980,00 48,10 50,00 166,00 124,00 1.762.310,93 300.666,00
Urussanga 21.003,00 19,50 26,00 200,00 156,00 2.690.333,60 520.968,00
Meleiro 7.066,00 37,60 52,00 242,00 177,00 992.455,00 231.808,00
Balneário Arroio do Silva 11.616,00 43,30 52,00 238,00 164,00 1.570.942,81 100.585,00
Treviso 3.785,00 24,80 28,00 232,00 188,00 542.482,98 166.376,00
Pedras Grandes 4.086,00 43,30 60,00 172,00 137,00 399.349,94 59.859,00
Sangão 11.767,00 34,40 41,00 173,00 129,00 1.197.369,22 162.552,00
Maracajá 6.963,00 25,50 37,00 212,00 152,00 908.136,70 107.360,00
Morro Grande 2.921,00 48,30 60,00 257,00 181,00 419.635,88 96.371,00
Turvo 12.551,00 47,70 57,00 237,00 156,00 1.665.899,96 396.814,00
Timbé do Sul 5.382,00 68,60 81,00 257,00 180,00 733.547,43 72.322,00
Ermo 2.078,00 58,10 62,00 230,00 154,00 259.864,50 45.632,00
Treze de Maio 7.067,00 40,50 57,00 174,00 135,00 705.774,70 86.804,00
Orleans 22.449,00 32,90 45,00 197,00 165,00 2.618.688,50 600.573,00
Lauro Muller 14.996,00 43,80 50,00 210,00 180,00 1.786.379,02 200.236,00
Sombrio 28.966,00 61,10 57,00 214,00 141,00 3.344.999,97 360.119,00
São Ludgero 12.441,00 51,10 56,00 185,00 151,00 1.275.745,03 361.684,00
Jacinto Machado 10.608,00 70,20 69,00 228,00 152,00 1.278.255,86 209.966,00
Santa Rosa do Sul 8.309,00 70,10 62,00 205,00 134,00 900.419,55 76.868,00
Balneário Gaivota 9.841,00 68,40 67,00 219,00 148,00 1.143.470,41 83.367,00
Praia Grande 7.370,00 103,00 89,00 214,00 146,00 786.965,47 91.237,00
São João do Sul 7.226,00 87,00 73,00 198,00 130,00 732.209,33 79.357,00
Grão Pará 6.478,00 72,90 88,00 193,00 163,00 657.035,94 97.156,00
Braço do Norte 31.765,00 58,80 68,00 178,00 148,00 3.068.755,32 620.789,00
Bom Jardim da Serra 4.631,00 77,80 98,00 249,00 229,00 600.104,92 54.945,00
704.849,00 28,52 34,44 207,58 156,63 95.398.742,09 14.972.025,00
143
Juiz de Fora (MG)
Paulo Afonso (BA)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Juiz de Fora 555.284,00 46,00 8,00 176,00 146,00 55.031.855,10 10.078.403,00
Coronel Pacheco 3.110,00 30,50 45,00 205,00 183,00 381.829,32 27.652,00
Rio Novo 9.050,00 56,50 79,00 231,00 207,00 1.141.440,54 73.609,00
Chácara 3.042,00 28,40 50,00 193,00 183,00 355.401,10 25.785,00
São João Nepomucemo 26.336,00 64,90 73,00 229,00 210,00 3.225.140,15 247.272,00
Goiana 3.903,00 4,00 8,00 215,00 194,00 681.597,54 36.464,00
Piau 2.868,00 43,30 59,00 228,00 208,00 371.570,14 36.879,00
Santos Dumont 47.559,00 52,70 56,00 219,00 165,00 5.746.524,16 557.653,00
Ewbank da Câmara 3.927,00 41,10 44,00 207,00 153,00 465.537,83 26.019,00
Tabuleiro 4.021,00 59,30 67,00 234,00 206,00 510.025,31 35.609,00
Aracitaba 2.112,00 92,70 98,00 259,00 208,00 277.288,41 19.509,00
Rochedo de Minas 2.263,00 53,90 60,00 218,00 187,00 271.270,60 22.022,00
Bicas 14.413,00 56,70 56,00 203,00 172,00 1.596.661,91 144.079,00
Guarará 3.963,00 42,30 48,00 207,00 175,00 467.781,85 34.023,00
Pequeri 3.323,00 54,60 62,00 164,00 167,00 299.085,45 31.433,00
Simão Pereira 2.640,00 31,30 40,00 153,00 121,00 240.970,40 29.456,00
Belmiro Braga 3.501,00 37,20 50,00 165,00 143,00 335.810,76 40.873,00
Santa Bárbara do Monte Verde 3.037,00 61,50 69,00 212,00 171,00 347.095,82 27.600,00
Lima Duarte 16.829,00 63,50 64,00 230,00 173,00 2.076.682,43 162.683,00
Pedro Teixeira 1.841,00 62,50 69,00 229,00 177,00 226.729,10 15.436,00
Guarani 9.014,00 71,40 91,00 246,00 230,00 1.168.955,37 104.687,00
Oliveira Fortes 2.182,00 69,80 90,00 249,00 195,00 287.392,73 19.815,00
Paiva 1.583,00 94,20 88,00 258,00 207,00 206.534,68 15.267,00
Descoberto 5.010,00 45,60 56,00 241,00 217,00 680.785,10 43.042,00
Santa Bárbara do Tugúrio 4.617,00 103,00 95,00 239,00 189,00 550.594,91 37.829,00
735.428,00 48,55 21,47 186,92 155,26 76.944.560,71 11.893.099,00
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Paulo Afonso 119.214,00 5,00 12,00 277,00 247,00 25.939.495,70 2.353.100,00
Glória 16.072,00 8,40 12,00 283,00 252,00 3.305.327,27 75.968,00
Rodelas 8.887,00 114,00 96,00 268,00 221,00 1.170.453,72 53.241,00
Jeremoabo 41.100,00 84,00 71,00 201,00 209,00 4.250.069,05 196.411,00
Santa Brígida 15.100,00 59,00 59,00 205,00 185,00 1.679.202,25 65.072,00
Delmiro Golveia - AL 51.997,00 44,50 48,00 296,00 226,00 8.709.956,72 392.709,00
Pariconha 10.601,00 48,40 50,00 288,00 230,00 1.706.131,57 37.472,00
Água Branca 20.434,00 47,60 49,00 287,00 229,00 3.285.445,31 90.968,00
Mata Grande 25.590,00 84,70 75,00 274,00 222,00 3.602.784,93 88.372,00
Inhapi 18.621,00 70,80 60,00 260,00 207,00 2.555.473,37 66.235,00
Olho Dágua do Casado 9.298,00 70,10 71,00 265,00 230,00 1.302.499,94 36.934,00
Piranhas 24.950,00 82,60 76,00 268,00 238,00 3.448.723,19 92.544,00
Canapi 17.976,00 105,00 90,00 243,00 205,00 2.173.306,30 65.130,00
Jatobá 14.587,00 39,00 37,00 333,00 256,00 2.803.822,56 80.060,00
Tacaratu 24.626,00 66,90 60,00 371,00 265,00 4.863.555,40 107.524,00
Petrolândia 35.342,00 62,20 53,00 345,00 239,00 6.562.082,10 816.787,00
Inajá 21.932,00 117,00 111,00 281,00 271,00 3.016.870,57 131.372,00
Ouro Branco 11.537,00 111,00 83,00 228,00 194,00 1.297.864,32 41.223,00
487.864,00 53,77 50,85 278,70 233,46 81.673.064,25 4.791.122,00
144
Marabá (PA)
Ipatinga (MG)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Marabá 262.085,00 2,80 7,00 235,00 210,00 52.775.982,02 4.423.290,00
Itupiranga 51.775,00 47,50 45,00 282,00 251,00 8.182.107,37 217.716,00
Bom Jesus do Tocantins 16.227,00 79,30 74,00 180,00 164,00 1.515.722,73 98.377,00
São João do Araguaia 13.521,00 55,60 48,00 204,00 181,00 1.509.655,18 66.393,00
Abel Figueiredo 7.126,00 105,00 95,00 178,00 164,00 631.084,37 45.115,00
Nova Ipixuna 15.836,00 61,30 62,00 268,00 231,00 2.289.081,29 78.589,00
São Domingos do Araguaia 24.451,00 55,70 48,00 190,00 171,00 2.541.978,94 146.846,00
Curionópolis 17.709,00 135,00 106,00 353,00 293,00 2.995.150,70 179.541,00
Eldorado dos Carajás 32.664,00 102,00 77,00 95,00 93,00 1.550.611,31 211.475,00
Jacundá 56.006,00 116,00 95,00 270,00 230,00 7.411.901,20 287.314,00
Rondon do Pará 49.977,00 148,00 127,00 231,00 182,00 5.455.604,83 311.463,00
Brejo Grande do Araguaia 7.232,00 103,00 82,00 141,00 143,00 508.805,67 44.787,00
Palestina do Pará 7.424,00 109,00 86,00 139,00 139,00 510.550,60 41.387,00
São Geraldo do Araguaia 24.607,00 160,00 129,00 228,00 239,00 2.620.447,84 201.668,00
São Pedro da Água Branca - MA 12.407,00 105,00 108,00 153,00 133,00 944.451,84 62.229,00
599.047,00 57,96 51,17 229,71 203,57 91.443.135,89 6.416.190,00
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Ipatinga 257.345,00 6,40 10,00 239,00 226,00 46.557.177,06 7.127.482,00
Santana do Paraíso 31.604,00 23,60 40,00 255,00 253,00 5.015.860,31 325.015,00
Coronel Fabriciano 109.363,00 21,10 26,00 225,00 218,00 15.574.372,76 1.040.101,00
Timóteo 87.542,00 29,90 41,00 230,00 228,00 12.094.658,83 1.878.683,00
Bom Jesus do Galho 15.542,00 70,30 88,00 298,00 275,00 2.447.258,64 100.469,00
Belo Oriente 25.619,00 49,60 46,00 280,00 259,00 3.993.907,05 555.073,00
Marliéria 4.127,00 54,30 61,00 220,00 207,00 498.697,48 28.777,00
Mesquita 5.993,00 43,50 61,00 284,00 275,00 966.471,89 35.924,00
Joanésia 5.143,00 59,30 83,00 294,00 284,00 819.606,98 49.281,00
Ipaba 18.068,00 18,70 17,00 263,00 246,00 3.062.595,14 103.314,00
Jaguaraçu 3.136,00 45,90 47,00 212,00 184,00 374.489,82 18.000,00
Vargem Alegre 6.634,00 38,70 61,00 283,00 284,00 1.084.938,84 42.440,00
Bugre 4.134,00 38,70 26,00 275,00 255,00 656.971,49 24.413,00
Naque 6.824,00 31,10 34,00 277,00 254,00 1.128.768,10 42.421,00
Caratinga 90.782,00 88,10 73,00 324,00 298,00 15.024.442,65 1.053.663,00
Antônio Dias 9.685,00 58,80 60,00 198,00 194,00 1.040.778,27 88.160,00
Iapú 10.870,00 33,60 26,00 278,00 255,00 1.783.706,72 67.885,00
Periquito 7.103,00 59,70 52,00 290,00 265,00 1.115.433,45 58.360,00
Nova Era 17.998,00 83,90 81,00 166,00 164,00 1.537.333,32 278.765,00
São Domingos do Prata 17.798,00 101,00 103,00 169,00 167,00 1.505.253,69 156.076,00
Tarumirim 14.672,00 74,10 65,00 318,00 294,00 2.445.928,22 110.128,00
749.982,00 33,78 36,22 250,18 237,80 118.728.650,73 13.184.430,00
145
Santa Maria (RS)
Pelotas (RS)
CidadePopulação
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Santa Maria 276.078,00 13,60 23,00 288,00 229,00 53.751.854,39 4.682.659,00
Dilermando de Aguiar 3.136,00 59,40 61,00 334,00 267,00 567.615,90 65.301,00
Itaara 5.329,00 21,10 29,00 296,00 236,00 998.378,14 63.365,00
São Pedro do Sul 16.788,00 51,40 52,00 326,00 259,00 3.030.903,39 238.158,00
São Martinho da Serra 3.303,00 36,80 58,00 311,00 264,00 598.124,77 83.506,00
Silveira Martins 2.487,00 22,40 29,00 281,00 221,00 438.374,12 29.411,00
Restinga Seca 16.334,00 50,60 48,00 254,00 197,00 2.303.051,72 259.821,00
Formigueiro 7.096,00 75,50 70,00 292,00 218,00 1.083.189,44 109.994,00
São Sepé 24.432,00 68,80 63,00 265,00 195,00 3.432.152,91 406.380,00
Cacequi 13.685,00 129,00 109,00 426,00 316,00 2.812.327,83 218.567,00
São Vicente do Sul 8.787,00 100,00 84,00 375,00 291,00 1.651.474,58 132.347,00
Vila Nova do Sul 4.365,00 130,00 105,00 278,00 203,00 584.705,99 59.966,00
Novo Cabrais 4.087,00 78,00 62,00 200,00 152,00 425.226,62 63.505,00
Ivorá 2.133,00 55,70 62,00 281,00 236,00 327.958,50 31.970,00
Julio de Castilhos 20.052,00 68,10 64,00 343,00 270,00 3.651.571,00 504.649,00
Faxinal do Soturno 6.869,00 42,90 40,00 262,00 205,00 1.024.061,91 127.932,00
São João do Polêsine 2.651,00 37,40 34,00 263,00 205,00 404.981,08 45.907,00
Nova Palma 6.588,00 57,20 53,00 276,00 218,00 990.953,48 156.426,00
Dona Francisca 3.374,00 49,70 46,00 252,00 196,00 473.251,68 54.038,00
Agudo 17.120,00 56,30 46,00 240,00 183,00 2.244.598,88 321.902,00
Pinhal Grande 4.560,00 89,90 90,00 309,00 255,00 717.561,90 100.579,00
Ibarama 4.518,00 97,50 106,00 242,00 200,00 550.061,06 62.145,00
Toropi 2.988,00 72,40 79,00 347,00 286,00 545.442,89 39.185,00
Jaguari 11.590,00 125,00 106,00 400,00 313,00 2.247.019,93 174.624,00
Paraíso do Sul 7.648,00 54,60 45,00 223,00 170,00 935.995,68 102.753,00
Candelária 31.476,00 96,20 79,00 183,00 142,00 2.903.717,52 428.401,00
Tupanciretã 23.521,00 111,00 97,00 386,00 303,00 4.479.655,74 575.999,00
530.995,00 44,49 45,45 291,26 228,91 93.174.211,04 9.139.490,00
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Pelotas 342.873,00 6,90 16,00 259,00 198,00 66.466.940,40 5.532.992,00
Capão do Leão 25.382,00 20,00 26,00 263,00 198,00 4.259.190,73 405.624,00
Arroio do Padre 2.883,00 38,20 45,00 265,00 205,00 442.365,26 39.693,00
Morro Redondo 6.529,00 44,30 46,00 288,00 215,00 1.064.825,88 88.358,00
Turuçu 3.596,00 39,50 34,00 211,00 155,00 437.131,97 55.231,00
Arroio Grande 18.949,00 98,80 81,00 342,00 252,00 3.253.859,98 375.817,00
Jaguarão 28.310,00 143,00 107,00 387,00 278,00 5.204.157,46 452.814,00
Pedro Osório 8.011,00 60,20 54,00 303,00 226,00 1.312.773,76 95.035,00
Herval 6.975,00 147,00 118,00 390,00 289,00 1.286.800,49 87.034,00
Cerrito 6.481,00 68,60 74,00 312,00 245,00 1.072.378,25 70.326,00
Canguçu 55.801,00 56,70 56,00 274,00 212,00 8.343.630,94 680.884,00
505.790,00 28,57 31,88 274,38 208,30 93.144.055,13 7.883.808,00
146
Cascavel (PR)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Cascavel 312.778,00 8,90 17,00 138,00 109,00 31.096.161,54 6.282.718,00
Toledo 132.077,00 54,90 43,00 150,00 125,00 10.863.821,05 2.785.246,00
Santa Tereza do Oeste 10.509,00 15,20 13,00 117,00 90,00 817.467,91 197.333,00
Lindoeste 5.187,00 37,00 31,00 145,00 115,00 437.576,50 94.054,00
Santa Lúcia 3.976,00 56,70 51,00 164,00 135,00 355.838,36 67.931,00
Boa Vista da Aparecida 7.968,00 80,80 67,00 208,00 168,00 857.631,96 89.824,00
Tres Barras do Paraná 12.227,00 98,50 85,00 225,00 182,00 1.381.933,03 194.039,00
Catanduvas 10.459,00 63,70 54,00 190,00 150,00 1.065.670,27 166.384,00
Ibema 6.352,00 62,30 53,00 189,00 150,00 645.950,27 82.951,00
Campo Bonito 4.259,00 75,80 64,00 203,00 161,00 451.703,34 101.013,00
Braganey 5.742,00 62,00 55,00 189,00 150,00 584.340,84 113.941,00
Corbélia 17.076,00 38,90 36,00 166,00 131,00 1.636.823,28 370.622,00
Cafelandia 16.611,00 64,10 59,00 191,00 154,00 1.699.810,24 708.255,00
Tupãssi 8.261,00 65,10 59,00 199,00 151,00 878.716,03 200.042,00
Assis Chateubriand 34.027,00 94,10 69,00 211,00 159,00 3.631.346,35 705.850,00
Nova Aurora 11.537,00 76,60 63,00 203,00 160,00 1.221.671,99 329.155,00
Iracema do Oeste 2.512,00 93,30 19,00 243,00 183,00 309.131,79 48.800,00
Jesuítas 8.964,00 109,00 85,00 218,00 183,00 966.817,20 162.188,00
Ubiratã 21.864,00 91,90 74,00 193,00 143,00 2.141.852,70 519.471,00
Anahy 2.915,00 69,50 60,00 232,00 170,00 357.955,32 65.671,00
Iguatu 2.302,00 75,30 67,00 247,00 194,00 297.360,33 48.871,00
Guaraniaçu 13.998,00 78,50 65,00 205,00 161,00 1.491.383,73 231.064,00
Capitão Leonidas Marques 15.724,00 66,40 59,00 174,00 143,00 1.458.099,20 456.966,00
Céu Azul 11.649,00 42,90 35,00 90,40 71,00 599.223,01 318.372,00
Vera Cruz do Oeste 8.998,00 48,00 39,00 104,00 82,00 523.592,17 132.746,00
São Pedro do Iguaçu 6.388,00 63,30 52,00 120,00 95,00 411.467,56 104.348,00
Ouro Verde do Oeste 5.976,00 70,70 56,00 165,00 132,00 520.572,98 101.616,00
Quatro Pontes 3.998,00 86,10 66,00 182,00 151,00 372.961,24 103.269,00
Marechal Candido Rondon 50.808,00 94,00 64,00 161,00 147,00 4.137.983,91 1.214.396,00
Maripá 5.793,00 90,40 65,00 207,00 155,00 610.166,85 197.054,00
Mercedes 5.398,00 112,00 83,00 175,00 159,00 465.466,28 123.513,00
Nova Santa Rosa 8.092,00 105,00 77,00 178,00 167,00 716.634,12 177.983,00
Terra Roxa 17.517,00 145,00 113,00 262,00 203,00 2.175.483,64 358.309,00
Palotina 30.859,00 109,00 83,00 226,00 173,00 3.450.454,56 1.125.339,00
Francisco Alves 6.415,00 135,00 106,00 252,00 196,00 774.545,86 94.353,00
Brasilandia do Sul 3.037,00 119,00 86,00 236,00 176,00 349.965,11 93.748,00
Alto Piquiri 10.285,00 146,00 105,00 201,00 185,00 978.920,50 148.912,00
Quarto Centenário 4.824,00 115,00 91,00 177,00 149,00 419.059,69 119.976,00
Goierê 29.702,00 129,00 107,00 163,00 136,00 2.335.526,73 481.501,00
Rancho Alegre d'Oeste 2.833,00 130,00 106,00 164,00 131,00 223.871,56 71.068,00
Jurandá 7.697,00 116,00 88,00 170,00 126,00 641.359,76 206.547,00
Campina da Lagoa 15.247,00 122,00 95,00 196,00 145,00 1.453.739,19 255.167,00
Diamante do Sul 3.568,00 109,00 90,00 236,00 186,00 416.603,46 36.232,00
Nova Laranjeiras 11.968,00 127,00 102,00 254,00 199,00 1.469.889,67 112.336,00
Espigão Alto do Iguaçu 4.542,00 134,00 113,00 269,00 209,00 586.048,68 67.216,00
Quedas do Iguaçu 32.982,00 126,00 106,00 262,00 202,00 4.183.335,51 575.526,00
Realeza 17.023,00 101,00 91,00 208,00 176,00 1.771.949,04 284.524,00
Nova Prata do Iguaçu 10.722,00 100,00 90,00 208,00 175,00 1.117.735,74 151.257,00
983.646,00 61,76 52,22 170,93 137,09 95.355.620,04 20.677.697,00
147
Caldas Novas (GO)
Joinville (SC)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Caldas Novas 81.477,00 3,60 10,00 174,00 137,00 11.698.734,99 1.078.122,00
Rio Quente 3.931,00 30,90 36,00 182,00 147,00 427.642,30 65.626,00
Ipameri 26.373,00 59,20 63,00 202,00 159,00 2.888.435,33 771.495,00
Pires do Rio 30.703,00 65,80 69,00 147,00 115,00 2.408.597,68 509.473,00
Santa Cruz de Goiás 3.095,00 104,00 78,00 200,00 163,00 308.415,11 80.787,00
Morrinhos 44.606,00 58,60 55,00 135,00 100,00 3.269.959,74 949.287,00
Água Limpa 1.993,00 57,50 52,00 200,00 166,00 217.063,66 30.407,00
Marzagão 2.198,00 35,80 38,00 203,00 153,00 260.880,29 29.766,00
Piracanjuba 24.772,00 78,30 58,00 91,80 77,00 1.182.332,12 438.484,00
Urutaí 3.153,00 86,00 84,00 173,00 137,00 279.637,43 60.799,00
Corumbaíba 9.077,00 58,50 48,00 225,00 172,00 1.109.306,29 440.895,00
Nova Aurora 2.181,00 101,00 74,00 268,00 198,00 292.511,03 23.296,00
Itumbiara 100.548,00 136,00 115,00 213,00 152,00 10.249.960,78 3.074.992,00
Buriti Alegre 9.467,00 97,50 83,00 187,00 137,00 890.642,25 210.316,00
Goiandira 5.549,00 122,00 88,00 114,00 101,00 307.727,00 71.571,00
Campo Alegre de Goiás 6.896,00 117,00 118,00 180,00 137,00 607.633,74 311.418,00
Panamá 2.722,00 125,00 105,00 194,00 140,00 255.948,95 61.391,00
Goiatuba 34.043,00 112,00 96,00 181,00 132,00 3.036.153,30 1.014.173,00
392.784,00 77,20 69,05 176,73 133,38 39.691.581,99 9.222.298,00
Cidade População
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Joinville 562.151,00 11,30 19,00 119,00 93,00 46.498.418,55 18.299.283,00
Garuva 16.786,00 41,00 37,00 80,00 62,00 769.342,33 457.452,00
Itapoá 18.137,00 84,80 80,00 124,00 104,00 1.155.387,75 241.947,00
São Francisco do Sul 48.606,00 68,30 69,00 96,70 85,00 2.494.326,21 5.068.800,00
Balneário Barra do Sul 9.828,00 64,80 67,00 69,00 74,00 362.725,42 113.971,00
Araquari 32.454,00 47,70 46,00 75,80 68,00 1.377.715,93 637.726,00
Guaramirim 40.878,00 45,00 49,00 84,50 69,00 1.951.481,65 1.040.060,00
Jaraguá do Sul 163.735,00 52,40 57,00 91,90 118,00 8.309.164,22 6.686.194,00
Schroeder 18.827,00 49,00 56,00 94,90 89,00 996.593,21 271.165,00
Corupá 15.132,00 71,80 80,00 111,00 102,00 884.709,41 245.215,00
Campo Alegre 11.992,00 65,40 65,00 120,00 113,00 768.663,40 274.317,00
São Bento do Sul 80.936,00 80,80 82,00 111,00 110,00 4.648.930,05 2.344.899,00
Rio Negrinho 41.602,00 93,10 92,00 121,00 116,00 2.550.099,51 724.698,00
Guaratuba 35.182,00 78,20 74,00 118,00 99,00 2.158.845,28 397.046,00
1.096.246,00 36,91 41,69 109,38 96,88 74.926.402,92 36.802.773,00
148
Caxias do Sul (RS)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Caxias do Sul 474.853,00 4,60 11,00 120,00 105,00 45.323.846,23 16.651.357,00
Flores da Cunha 29.196,00 19,80 26,00 139,00 121,00 2.593.214,11 858.552,00
São Marcos 21.204,00 37,30 47,00 159,00 143,00 1.959.108,98 460.289,00
Antonio Prado 13.285,00 53,10 58,00 172,00 154,00 1.259.290,21 325.900,00
Farroupilha 68.562,00 18,70 23,00 104,00 85,00 4.595.582,60 1.926.157,00
Pinto Bandeira 2.834,00 50,90 59,00 132,00 116,00 207.475,16 56.180,00
Bento Gonçalves 113.287,00 44,60 50,00 114,00 97,00 7.306.084,63 3.512.880,00
Carlos Barbosa 27.565,00 48,00 50,00 100,00 120,00 1.542.310,49 1.021.088,00
Nova Pádua 2.557,00 33,00 39,00 152,00 134,00 230.036,75 72.091,00
Vacaria 64.857,00 113,00 105,00 231,00 202,00 7.372.369,09 1.263.536,00
Campestre da Serra 3.392,00 72,60 82,00 194,00 179,00 346.032,65 87.338,00
Nova Roma do Sul 3.564,00 47,60 65,00 149,00 139,00 297.497,23 118.290,00
Veranópolis 24.686,00 82,00 86,00 151,00 134,00 1.924.666,97 876.497,00
Nova Prata 25.057,00 104,00 109,00 173,00 157,00 2.159.833,01 800.387,00
Ipê 6.412,00 54,50 57,00 173,00 153,00 608.947,91 124.672,00
Vila Flores 3.363,00 92,70 97,00 162,00 145,00 276.172,18 109.924,00
Cotiporâ 4.009,00 77,20 87,00 147,00 134,00 307.051,20 111.507,00
Fagundes Varela 2.708,00 104,00 111,00 174,00 158,00 234.770,17 91.160,00
Dois Lajeados 3.417,00 95,10 97,00 177,00 139,00 305.415,57 94.929,00
Vespasiano Correia 1.976,00 93,90 102,00 167,00 132,00 166.956,59 59.453,00
Coronel Pilar 1.740,00 66,40 72,00 125,00 108,00 115.913,51 49.183,00
Boa Vista do Sul 2.859,00 64,30 63,00 123,00 101,00 188.316,17 118.819,00
901.383,00 29,49 34,38 131,70 115,78 79.320.891,40 28.790.189,00
149
Passo Fundo (RS)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância
ao
Aeroporto
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Passo Fundo 196.739,00 9,80 16,00 285,00 224,00 39.815.429,80 6.275.589,00
Coxilha 2.885,00 21,50 22,00 308,00 248,00 560.829,39 89.589,00
Sertão 6.169,00 40,10 37,00 327,00 263,00 1.159.553,70 146.488,00
Estação 6.169,00 51,90 46,00 339,00 273,00 1.156.483,30 165.714,00
Pontão 3.986,00 48,10 44,00 319,00 248,00 711.223,69 108.361,00
Coqueiros do Sul 2.476,00 63,80 66,00 308,00 237,00 408.863,42 53.567,00
Carazinho 62.039,00 53,90 51,00 285,00 221,00 9.722.351,85 1.464.815,00
Santo Antônio do Planalto 2.056,00 57,90 51,00 267,00 203,00 298.629,42 47.992,00
Ernestina 3.207,00 49,50 48,00 254,00 197,00 453.671,92 67.679,00
Marau 40.174,00 34,10 33,00 270,00 217,00 6.388.452,68 1.369.364,00
Mato Castelhano 2.567,00 15,40 13,00 285,00 240,00 485.447,89 69.062,00
Vila Maria 4.393,00 48,70 47,00 254,00 202,00 622.967,77 214.026,00
Nicolau Vergueiro 1.757,00 64,80 68,00 259,00 200,00 243.408,24 61.185,00
Tio Hugo 2.912,00 57,70 51,00 242,00 184,00 383.557,40 66.328,00
Victor Graeff 3.070,00 77,90 67,00 263,00 202,00 420.110,47 94.964,00
Não-me-Toque 16.997,00 71,10 65,00 278,00 218,00 2.492.508,40 673.270,00
Ibirapuitã 4.162,00 74,20 66,00 249,00 192,00 543.176,33 68.251,00
Camargo 2.718,00 53,20 58,00 264,00 212,00 395.336,25 119.721,00
Gentil 1.711,00 46,00 45,00 254,00 209,00 244.720,33 82.169,00
Água Santa 3.840,00 47,80 46,00 287,00 247,00 617.019,57 149.157,00
Vila Lângaro 2.193,00 38,60 38,00 326,00 264,00 413.302,60 57.285,00
Ipiranga do Sul 1.982,00 54,40 64,00 331,00 278,00 360.239,90 56.686,00
Almirante Tamandaré do Sul 2.091,00 69,00 60,00 307,00 234,00 340.145,75 52.807,00
Saldanha Marinho 2.876,00 76,00 66,00 318,00 243,00 477.632,60 64.015,00
Lagoa dos Três Cantos 1.649,00 86,90 77,00 274,00 215,00 231.269,44 44.561,00
Mormaço 2.948,00 81,20 72,00 242,00 188,00 368.900,67 64.121,00
Colorado 3.522,00 95,90 86,00 290,00 225,00 515.127,29 84.346,00
Tapejara 21.525,00 53,90 49,00 299,00 264,00 3.538.963,09 648.893,00
Casca 9.038,00 67,60 63,00 234,00 184,00 1.124.077,33 294.584,00
São Domingos do Sul 3.064,00 88,00 79,00 245,00 198,00 383.515,08 51.853,00
Chapada 9.613,00 93,90 82,00 325,00 250,00 1.580.674,56 193.838,00
Santa Cecília do Sul 1.698,00 68,10 59,00 304,00 257,00 274.055,93 61.511,00
Sarandi 23.036,00 92,20 78,00 324,00 247,00 3.786.539,07 519.326,00
David Canabarro 4.840,00 66,50 55,00 265,00 216,00 683.389,01 111.770,00
Vanini 2.087,00 78,10 67,00 254,00 204,00 275.713,80 45.850,00
Soledade 31.261,00 90,70 69,00 212,00 165,00 3.370.525,63 458.180,00
Espumoso 15.809,00 94,90 78,00 255,00 194,00 2.036.360,42 361.582,00
Santa Bárbara do Sul 8.793,00 107,00 88,00 339,00 257,00 1.478.867,30 343.361,00
Ibirubá 20.242,00 109,00 89,00 289,00 223,00 2.894.258,31 829.137,00
Selbach 5.134,00 95,70 79,00 276,00 213,00 714.871,78 142.805,00
Muliterno 1.894,00 66,60 56,00 279,00 240,00 281.490,05 42.741,00
Tapera 10.803,00 86,80 72,00 267,00 207,00 1.476.650,37 278.642,00
Caseiros 3.163,00 70,80 54,00 254,00 243,00 424.060,60 61.667,00
Ronda Alta 10.655,00 84,10 74,00 350,00 272,00 1.918.236,27 159.477,00
Rondinha 5.544,00 95,70 81,00 338,00 260,00 945.372,86 91.809,00
Barra Funda 2.497,00 105,00 90,00 336,00 259,00 417.425,93 71.801,00
Novo Barreiro 4.160,00 113,00 96,00 345,00 265,00 706.237,31 55.033,00
Quinze de Novembro 3.811,00 120,00 99,00 300,00 233,00 557.548,97 85.634,00
Alto Alegre 1.828,00 113,00 98,00 272,00 214,00 244.671,47 39.166,00
Panambi 41.148,00 141,00 114,00 372,00 283,00 7.286.329,45 1.011.799,00
Ibiaçá 4.848,00 70,50 65,00 299,00 275,00 765.606,18 109.089,00
Nova Boa Vista 1.953,00 98,10 86,00 329,00 254,00 322.959,30 41.273,00
Nova Alvorada 3.431,00 67,00 63,00 233,00 204,00 425.466,55 126.138,00
Ciríaco 5.005,00 58,80 46,00 273,00 227,00 741.583,62 112.639,00
644.168,00 56,64 51,08 289,31 227,80 108.485.810,31 18.160.710,00
150
Araçatuba (SP)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Araçatuba 192.757,00 8,80 17,00 163,00 123,00 22.673.854,85 4.822.676,00
Birigui 118.352,00 30,70 34,00 149,00 113,00 10.550.939,03 2.035.189,00
Guararapes 32.346,00 36,60 37,00 185,00 138,00 3.487.146,14 854.000,00
Bilac 7.682,00 36,10 35,00 162,00 121,00 726.713,52 107.809,00
Rubiácea 2.983,00 49,30 43,00 198,00 144,00 329.148,14 83.427,00
Bento de Abreu 2.879,00 54,20 47,00 202,00 148,00 319.516,39 87.374,00
Valparaíso 24.993,00 54,30 43,00 203,00 144,00 2.786.727,17 404.938,00
Lavínia 10.590,00 78,80 60,00 152,00 134,00 836.104,61 139.110,00
Mirandópolis 29.043,00 86,10 66,00 151,00 121,00 2.247.853,22 367.944,00
Guaraçaí 8.525,00 97,80 73,00 210,00 144,00 900.249,43 155.433,00
Murutinga do Sul 4.415,00 107,00 79,00 114,00 89,00 249.705,43 54.630,00
Andradina 57.253,00 120,00 89,00 183,00 127,00 5.109.426,44 1.322.018,00
Castilho 19.873,00 135,00 99,00 201,00 140,00 1.913.856,73 830.539,00
Nova Independência 3.588,00 149,00 108,00 158,00 110,00 267.628,02 146.592,00
Gabriel Monteiro 2.790,00 54,70 48,00 125,00 95,00 191.344,56 111.449,00
Piacatu 5.739,00 63,00 57,00 116,00 86,00 357.596,39 70.905,00
Clementina 7.992,00 54,00 47,00 132,00 98,00 579.923,01 77.143,00
Santópolis do Aguapeí 4.611,00 65,10 56,00 122,00 90,00 300.689,18 60.653,00
Brejo Alegre 2.768,00 55,20 49,00 130,00 103,00 197.159,89 105.784,00
Coroados 5.753,00 39,60 39,00 138,00 106,00 457.213,64 99.219,00
Glicério 4.773,00 48,40 41,00 130,00 98,00 346.743,22 86.432,00
Penápolis 62.071,00 66,80 58,00 114,00 89,00 3.767.707,02 1.207.574,00
Braúna 5.454,00 55,60 52,00 139,00 104,00 414.924,15 61.316,00
Luiziânia 5.511,00 85,10 70,00 160,00 119,00 452.752,61 73.003,00
Alto Alegre 4.173,00 78,70 63,00 141,00 106,00 305.683,00 79.152,00
Avanhadava 12.719,00 79,90 62,00 127,00 104,00 837.287,62 173.168,00
Promissão 38.764,00 96,00 77,00 114,00 89,00 2.228.397,96 990.279,00
Buritama 16.583,00 65,80 62,00 118,00 95,00 1.044.266,21 302.413,00
Santo Antônio do Aracanguá 8.169,00 32,90 49,00 140,00 114,00 677.200,93 272.729,00
Auriflama 14.961,00 62,00 69,00 127,00 98,00 1.023.070,57 243.667,00
Sud Mennucci 7.712,00 115,00 106,00 173,00 130,00 654.799,66 199.791,00
Rinópolis 10.133,00 90,30 73,00 95,90 75,00 494.542,35 129.270,00
735.955,00 53,14 47,63 153,42 115,43 66.235.628,75 15.755.626,00
151
Marília (SP)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem (min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Marília 232.006,00 3,80 10,00 123,00 86,00 23.358.061,01 4.585.315,00
Oriente 6.421,00 21,90 26,00 156,00 112,00 630.464,52 73.433,00
Pompéia 21.375,00 33,40 40,00 156,00 112,00 1.970.011,46 651.717,00
Vera Cruz 10.997,00 17,10 21,00 108,00 73,00 775.797,84 124.943,00
Garça 44.532,00 35,20 35,00 90,10 64,00 2.351.882,34 848.187,00
Lupércio 4.549,00 34,40 40,00 114,00 84,00 305.026,11 65.571,00
Ocauçu 4.302,00 41,90 46,00 129,00 96,00 316.904,21 63.112,00
Echaporã 6.316,00 45,40 41,00 160,00 107,00 570.169,16 110.720,00
Oscar Bressane 2.615,00 48,10 43,00 163,00 110,00 238.417,17 39.995,00
Lutécia 2.729,00 63,10 52,00 178,00 119,00 260.866,99 72.918,00
Guaimbê 5.696,00 44,60 50,00 138,00 99,00 444.681,27 46.160,00
Julio Mesquita 4.687,00 38,00 45,00 118,00 80,00 320.486,26 46.089,00
Álvaro de Carvalho 5.030,00 48,00 54,00 108,00 84,00 303.952,38 47.597,00
Assis 101.597,00 79,00 70,00 130,00 112,00 6.857.726,69 1.759.971,00
Platina 3.434,00 97,00 80,00 152,00 126,00 262.801,67 82.117,00
Campos Novos Paulista 4.839,00 65,10 63,00 195,00 142,00 504.374,46 103.251,00
Quintana 6.437,00 47,70 52,00 221,00 177,00 796.705,89 100.029,00
Herculândia 9.278,00 60,70 61,00 220,00 179,00 1.102.551,15 149.656,00
Getulina 11.287,00 55,80 62,00 252,00 205,00 1.555.908,08 97.562,00
Lins 76.092,00 80,60 78,00 277,00 221,00 10.911.099,40 2.352.633,00
Queiros 3.166,00 71,60 74,00 251,00 206,00 418.743,11 170.476,00
Borá 836,00 92,00 73,00 178,00 143,00 75.519,33 49.765,00
Cândido Mota 31.131,00 89,60 82,00 131,00 115,00 2.077.869,01 655.368,00
Palmital 22.094,00 108,00 85,00 153,00 131,00 1.674.758,60 535.288,00
Tupã 65.651,00 77,00 74,00 133,00 101,00 4.551.131,43 1.337.760,00
Ourinhos 110.883,00 95,80 85,00 141,00 107,00 7.886.408,23 2.659.192,00
797.980,00 53,32 51,42 147,60 113,20 70.522.317,78 16.828.825,00
152
APÊNDICE B – MUNICÍPIOS ONDE O MODELO FOI APLICADO Sobral (CE)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Sobral 201.756,00 7,00 7,00 234,00 205,00 35.259.618,61 2.462.619,00
Forquilha 23.544,00 17,70 21,00 217,00 187,00 3.320.045,17 107.662,00
Groaíras 10.847,00 28,80 33,00 255,00 223,00 1.670.863,41 44.395,00
Cariré 18.645,00 48,10 44,00 274,00 234,00 2.857.532,57 78.743,00
Pacujá 6.168,00 72,10 69,00 298,00 259,00 967.543,14 28.689,00
Mucambo 14.357,00 59,80 54,00 286,00 244,00 2.222.923,70 60.943,00
Graça 15.294,00 80,90 75,00 307,00 266,00 2.429.221,87 58.854,00
Varjota 18.136,00 76,00 62,00 265,00 221,00 2.509.951,57 126.333,00
Santa Quitéria 43.359,00 86,70 66,00 224,00 186,00 4.973.068,15 240.212,00
Miraíma 13.428,00 58,20 65,00 202,00 200,00 1.474.430,32 53.045,00
Irauçuba 23.543,00 78,60 65,00 157,00 146,00 1.920.649,30 103.580,00
Amontada 42.098,00 109,00 94,00 170,00 166,00 3.540.759,35 326.337,00
Morrinhos 21.905,00 68,60 61,00 210,00 195,00 2.439.573,66 89.651,00
Santana do Acaraú 31.596,00 39,70 36,00 239,00 220,00 4.347.218,11 137.084,00
Massapê 37.560,00 19,60 24,00 253,00 228,00 6.081.457,75 150.333,00
Uruoca 13.519,00 56,70 59,00 291,00 262,00 2.146.842,07 56.592,00
Moraújo 8.520,00 69,10 63,00 295,00 253,00 1.331.496,12 36.809,00
Coreaú 22.889,00 59,60 56,00 285,00 246,00 3.533.334,39 88.624,00
Frecheirinha 13.541,00 62,30 51,00 288,00 242,00 2.098.311,78 72.526,00
Meruoca 14.674,00 25,90 41,00 259,00 243,00 2.332.670,05 57.177,00
Senador Sá 7.367,00 43,80 45,00 278,00 248,00 1.161.754,46 33.559,00
Alcântaras 11.321,00 32,20 46,00 266,00 249,00 1.788.908,16 43.301,00
Viçosa do Ceará 58.922,00 121,00 102,00 352,00 299,00 10.101.883,08 231.143,00
Tianguá 73.648,00 96,00 83,00 322,00 273,00 11.958.484,48 499.292,00
Ubajara 33.792,00 88,00 90,00 314,00 280,00 5.420.896,85 184.786,00
Ibiapina 24.649,00 81,10 83,00 307,00 273,00 3.913.673,14 152.262,00
São Benedito 46.171,00 94,80 100,00 326,00 287,00 7.604.411,86 266.528,00
Guaraciaba do Norte 39.151,00 101,00 94,00 303,00 260,00 5.936.593,08 219.409,00
Ipu 41.391,00 108,00 95,00 298,00 248,00 6.110.948,44 206.252,00
Reriutaba 19.015,00 76,40 71,00 279,00 234,00 2.768.449,01 94.949,00
Hidrolândia 20.055,00 117,00 93,00 254,00 213,00 2.493.609,84 97.389,00
Pires Ferreira 10.674,00 98,10 85,00 287,00 244,00 1.539.780,25 40.112,00
Catunda 10.294,00 125,00 98,00 261,00 217,00 1.302.231,42 47.827,00
991.829,00 64,70 58,97 266,51 232,57 149.559.135,20 6.497.017,00
153
Serra Talhada (PE)
Ouricuri (PE)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Serra Talhada 84.352,00 15,00 14,00 195,00 180,00 10.957.621,80 921.058,00
São José do Belmonte 33.677,00 75,00 66,00 121,00 117,00 2.132.355,34 173.391,00
Salgueiro 59.769,00 116,00 93,00 123,00 125,00 3.603.399,41 626.379,00
Floresta 31.809,00 110,00 89,00 323,00 247,00 5.076.257,40 339.134,00
Custódia 36.184,00 79,50 56,00 248,00 201,00 4.654.930,34 252.502,00
Flores 22.588,00 59,70 57,00 220,00 202,00 2.690.941,83 103.305,00
Afogados da Ingazeira 36.709,00 93,10 86,00 244,00 214,00 4.537.534,37 257.336,00
Princesa Isabel 22.995,00 62,50 57,00 236,00 219,00 2.918.524,98 125.162,00
Tavares 14.568,00 81,50 76,00 274,00 236,00 2.062.893,72 65.799,00
Belém de São Francisco 20.675,00 126,00 84,00 238,00 177,00 2.382.137,87 132.064,00
Cabrobó 33.247,00 175,00 115,00 188,00 140,00 2.880.411,96 255.987,00
Tabira 27.958,00 110,00 98,00 248,00 210,00 3.425.696,46 149.597,00
Sertânia 35.367,00 122,00 93,00 206,00 164,00 3.544.144,89 216.363,00
Betânia 12.539,00 89,70 75,00 266,00 239,00 1.699.126,34 55.188,00
Santa Cruz da Baixa Verde 12.375,00 36,10 36,00 205,00 191,00 1.481.402,21 53.213,00
Triunfo 15.250,00 57,00 56,00 213,00 204,00 1.771.202,51 83.384,00
Carnaíba 19.318,00 69,70 60,00 243,00 222,00 2.483.610,68 94.134,00
Calumbi 5.745,00 28,70 25,00 210,00 186,00 729.167,06 32.113,00
Mirandiba 15.098,00 77,60 66,00 160,00 153,00 1.257.651,01 81.200,00
Verdejante 9.450,00 102,00 83,00 129,00 141,00 609.160,16 48.985,00
Itacuruba 4.754,00 109,00 76,00 276,00 205,00 649.163,79 35.997,00
Carnaubeira da Penha 12.603,00 64,70 87,00 187,00 182,00 1.260.897,84 54.473,00
Quixaba 6.823,00 80,50 75,00 256,00 242,00 904.369,60 35.311,00
Solidão 5.949,00 119,00 103,00 264,00 223,00 766.859,59 30.223,00
Iguaraci 12.137,00 122,00 117,00 219,00 190,00 1.293.008,83 57.925,00
591.939,00 85,25 70,27 209,75 183,51 65.772.470,00 4.280.223,00
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Ouricuri 67.676,00 4,00 7,00 141,00 142,00 7.750.769,04 434.174,00
Araripina 83.964,00 60,00 54,00 159,00 149,00 7.223.830,66 786.673,00
Trindade 30.155,00 25,00 25,00 166,00 163,00 3.088.704,92 264.639,00
Ipubi 30.091,00 56,00 69,00 125,00 124,00 2.056.451,30 207.567,00
Santa Cruz 14.857,00 56,00 50,00 160,00 149,00 1.299.639,50 78.846,00
Santa Filomena 14.172,00 95,00 79,00 161,00 164,00 1.152.387,34 63.298,00
Parnamirim 21.290,00 62,00 53,00 185,00 172,00 2.120.745,90 131.817,00
Bobocó 37.317,00 20,00 21,00 122,00 124,00 2.904.772,03 189.435,00
Granito 7.308,00 60,00 53,00 123,00 121,00 486.385,88 43.377,00
Serrita 18.331,00 120,00 96,00 158,00 144,00 1.412.427,15 96.662,00
Terra Nova 10.185,00 98,00 83,00 173,00 172,00 885.774,61 53.136,00
Dormentes 18.734,00 110,00 96,00 128,00 126,00 1.184.763,27 147.651,00
Exu 31.928,00 59,00 59,00 78,00 75,00 1.350.947,64 188.080,00
Moreilândia 11.242,00 83,00 74,00 113,00 116,00 654.727,09 68.018,00
Marcolândia 7.810,00 95,00 80,00 186,00 171,00 733.677,90 40.240,00
405.060,00 52,46 48,74 143,14 138,90 34.306.004,23 2.793.613,00
154
Caruaru (PE)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Caruaru 351.000,00 5,00 15,00 138,00 90,00 38.048.777,03 4.809.622,00
Bezerros 60.000,00 35,00 25,00 104,00 70,00 3.660.786,35 503.863,00
São Caitano 36.800,00 35,00 23,00 153,00 100,00 3.303.155,68 216.122,00
Toritama 43.000,00 36,00 27,00 173,00 111,00 4.345.794,48 528.127,00
Santa Cruz do Capibaribe 104.000,00 54,00 44,00 192,00 128,00 10.976.793,75 1.017.659,00
Riacho das Almas 20.000,00 23,00 26,00 138,00 101,00 1.724.447,22 120.761,00
Agrestina 22.700,00 24,00 23,00 151,00 103,00 2.127.997,52 149.573,00
Brejo da Madre de Deus 49.800,00 67,00 67,00 204,00 151,00 5.406.899,41 224.069,00
Altinho 22.500,00 36,00 36,00 163,00 116,00 2.142.519,32 110.693,00
Camocim de São Felix 18.000,00 49,00 37,00 123,00 87,00 1.234.946,67 107.443,00
Bonito 37.800,00 63,00 51,00 137,00 101,00 2.781.706,37 259.229,00
Taquaritinga do Norte 27.500,00 59,00 50,00 196,00 134,00 2.923.889,55 179.096,00
Vertentes 19.500,00 50,00 40,00 187,00 124,00 2.027.826,14 112.239,00
Vertentes do Lério 7.500,00 86,00 76,00 138,00 125,00 530.597,97 60.197,00
Panelas 26.464,00 53,00 49,00 179,00 129,00 2.611.362,35 126.485,00
Cachoeirinha 19.951,00 44,00 38,00 173,00 118,00 1.956.558,65 122.847,00
Pesqueira 66.153,00 84,00 73,00 213,00 153,00 7.249.152,81 487.066,00
Belo Jardim 75.462,00 55,00 47,00 184,00 127,00 7.611.876,46 1.056.492,00
Cupira 23.841,00 41,00 39,00 168,00 120,00 2.294.648,51 174.001,00
Jaqueira 11.664,00 77,00 74,00 149,00 103,00 905.858,10 59.833,00
Maraial 11.711,00 83,00 78,00 156,00 108,00 941.579,22 60.375,00
São Joaquim do Monte 20.900,00 59,00 46,00 133,00 93,00 1.507.891,61 115.771,00
Tacaimbó 12.800,00 41,00 44,00 170,00 114,00 1.246.640,73 67.036,00
Sanharó 25.000,00 70,00 59,00 199,00 124,00 2.630.439,87 131.543,00
Cumaru 12.000,00 53,00 54,00 145,00 110,00 959.197,12 91.736,00
Sairé 10.200,00 44,00 33,00 119,00 83,00 688.064,63 105.325,00
Lagoa dos Gatos 16.100,00 55,00 53,00 173,00 127,00 1.526.924,54 74.566,00
Gravatá 82.000,00 57,00 36,00 85,00 60,00 3.800.594,62 752.719,00
1.234.346,00 39,66 36,28 155,20 106,05 117.166.926,69 11.824.488,00
155
Garanhuns (PE)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Garanhuns 136.949,00 5,00 10,00 159,00 138,00 17.104.504,16 1.389.009,00
São João 22.403,00 15,80 21,00 145,00 122,00 2.147.215,42 126.364,00
Jucati 11.202,00 31,90 37,00 175,00 154,00 1.166.178,46 67.222,00
Águas Belas 42.566,00 73,13 72,00 241,00 206,00 5.388.470,97 219.294,00
Paranatama 11.357,00 20,60 22,00 179,00 156,00 1.291.328,02 68.835,00
Saloá 15.742,00 23,46 32,00 190,00 166,00 1.863.220,73 85.886,00
Angelim 10.882,00 25,90 29,00 136,00 113,00 908.348,84 57.279,00
Canhotinho 24.837,00 36,10 39,00 125,00 107,00 1.812.938,49 127.865,00
Calçado 11.136,00 29,30 38,00 153,00 128,00 1.026.574,59 64.983,00
Jupi 14.525,00 24,50 29,00 165,00 143,00 1.483.286,94 85.314,00
Lajedo 39.240,00 36,30 38,00 155,00 133,00 3.548.744,26 247.853,00
Capoeiras 19.997,00 25,80 31,00 185,00 164,00 2.271.923,06 113.394,00
Caetés 28.145,00 19,60 21,00 179,00 155,00 3.224.154,71 142.747,00
Bom Conselho 47.760,00 49,20 48,00 161,00 146,00 4.286.426,97 322.775,00
Correntes 17.968,00 47,60 49,00 102,00 119,00 1.026.736,18 94.485,00
Iati 19.010,00 52,60 48,00 211,00 182,00 2.213.689,53 94.005,00
Buíque 56.523,00 116,00 116,00 281,00 235,00 7.785.075,45 347.548,00
Arcoverde 72.625,00 90,20 84,00 256,00 213,00 9.463.354,96 580.253,00
Pedra 22.401,00 71,00 65,00 258,00 219,00 3.049.287,40 143.520,00
Venturosa 17.870,00 58,80 52,00 245,00 207,00 2.376.205,73 109.213,00
Alagoinha 14.341,00 76,30 68,00 228,00 190,00 1.706.615,17 77.394,00
Jurema 15.171,00 56,60 64,00 146,00 124,00 1.209.050,94 74.527,00
Quipapá 25.536,00 62,00 61,00 106,00 90,00 1.457.471,20 127.096,00
Lagoa do Ouro 12.865,00 39,10 47,00 118,00 138,00 875.921,70 66.307,00
Quebrangulo 11.592,00 63,90 89,00 98,30 109,00 610.782,75 64.056,00
Palmeira dos Índios 73.878,00 86,10 87,00 125,00 114,00 4.733.415,95 516.042,00
São Bento do Una 57.659,00 55,60 58,00 206,00 174,00 6.500.894,34 384.994,00
Terezinha 7.057,00 32,40 35,00 177,00 157,00 741.330,10 35.720,00
Brejão 8.989,00 24,90 30,00 145,00 156,00 804.728,68 65.654,00
Cupira 23.841,00 92,00 85,00 136,00 114,00 1.645.489,83 142.846,00
São Benedito do Sul 15.305,00 74,70 78,00 166,00 136,00 1.330.280,83 70.839,00
909.372,00 52,29 53,53 180,60 156,59 95.053.646,35 6.113.319,00
156
Mossoró (RN)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Mossoró 288.162,00 5,00 10,00 252,00 207,00 57.041.606,70 4.493.258,00
Baraúna 27.238,00 38,00 41,00 214,00 173,00 3.377.702,92 335.955,00
Grossos 10.197,00 54,30 51,00 292,00 242,00 1.635.442,56 125.554,00
Tibau 4.019,00 50,40 45,00 266,00 232,00 593.792,98 48.909,00
Areia Branca 27.356,00 50,30 46,00 303,00 250,00 4.605.322,26 659.169,00
Serra do Mel 11.507,00 37,70 42,00 269,00 228,00 1.795.821,60 97.069,00
Açu 57.292,00 75,00 58,00 202,00 162,00 6.056.004,14 566.258,00
Carnaubais 10.760,00 102,00 88,00 203,00 163,00 1.091.486,29 181.823,00
Porto do Mangue 5.884,00 85,60 82,00 221,00 185,00 667.104,50 217.191,00
Governador Dix-Sept Rosado 13.048,00 36,60 32,00 284,00 230,00 2.159.434,95 226.458,00
Felipe Guerra 6.013,00 77,50 61,00 315,00 254,00 986.294,25 91.593,00
Apodi 36.189,00 81,40 58,00 319,00 251,00 5.967.241,37 402.347,00
Caraúbas 20.564,00 73,50 56,00 292,00 229,00 3.151.717,95 319.980,00
Upanema 14.282,00 57,20 42,00 268,00 205,00 2.086.000,55 134.237,00
Augusto Severo 9.716,00 84,50 59,00 263,00 208,00 1.313.453,64 54.806,00
Paraú 3.891,00 92,50 67,00 232,00 180,00 457.749,58 20.243,00
Triunfo Potiguar 3.366,00 104,00 80,00 250,00 200,00 419.275,15 21.579,00
São Rafael 8.347,00 108,00 82,00 210,00 166,00 868.432,65 51.009,00
Pendências 14.751,00 128,00 111,00 190,00 146,00 1.353.610,04 248.725,00
Alto do Rodrigues 13.915,00 123,00 104,00 195,00 150,00 1.318.354,04 291.935,00
Ipanguaçu 15.147,00 93,50 76,00 207,00 170,00 1.587.359,26 93.937,00
Itajá 7.457,00 80,20 61,00 194,00 154,00 749.444,92 63.234,00
Jucurutu 18.450,00 132,00 96,00 235,00 199,00 2.084.385,98 123.729,00
Janduís 5.419,00 106,00 78,00 309,00 241,00 831.920,36 34.035,00
Patu 12.706,00 118,00 91,00 331,00 261,00 2.056.148,81 77.120,00
Olho d'agua dos Borges 4.370,00 118,00 94,00 320,00 248,00 683.674,08 25.682,00
Rafael Godeiro 3.213,00 116,00 87,00 331,00 261,00 521.278,75 19.228,00
Umarizal 10.835,00 112,00 87,00 331,00 261,00 1.767.153,22 73.084,00
Itaú 5.878,00 114,00 87,00 311,00 268,00 898.367,94 34.534,00
Severiano de Melo 3.893,00 111,00 90,00 300,00 245,00 576.245,06 34.072,00
Angicos 11.907,00 108,00 82,00 169,00 142,00 996.954,86 80.791,00
Messias Targino 4.530,00 129,00 84,00 294,00 227,00 642.476,25 33.249,00
Almino Afonso 4.899,00 127,00 96,00 325,00 248,00 769.875,04 27.799,00
Lucrécia 3.933,00 125,00 99,00 337,00 263,00 642.417,47 23.079,00
Frutuoso Gomes 4.228,00 136,00 106,00 334,00 258,00 675.850,45 24.601,00
Riacho da Cruz 3.485,00 127,00 98,00 347,00 274,00 584.738,51 18.902,00
Viçosa 1.714,00 133,00 104,00 354,00 281,00 291.364,30 10.980,00
Rodolfo Fernandes 4.547,00 119,00 95,00 359,00 282,00 797.053,29 24.166,00
Taboleiro Grande 2.518,00 126,00 104,00 366,00 291,00 446.150,34 15.592,00
715.626,00 53,11 44,23 256,23 207,41 114.548.707,02 9.425.912,00
157
Picos (PI)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov.
(km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Picos 76.544,00 7,40 11,00 323,00 277,00 18.311.710,68 831.280,00
Geminiano 5.319,00 25,50 35,00 339,00 298,00 1.109.299,10 30.319,00
Sussuapara 6.545,00 20,70 31,00 320,00 277,00 1.329.425,72 32.028,00
Santana do Piauí 4.544,00 27,10 36,00 309,00 275,00 855.955,94 18.070,00
Ipiranga do Piauí 9.599,00 44,70 38,00 269,00 225,00 1.460.266,57 40.442,00
Dom Expedito Lopes 6.756,00 21,20 25,00 296,00 271,00 1.264.826,55 36.810,00
Paquetá 3.900,00 31,90 31,00 322,00 289,00 747.053,79 16.566,00
Aroeiras do Itaim 2.460,00 26,80 30,00 348,00 305,00 522.750,11 10.677,00
Itainópolis 11.354,00 58,70 70,00 372,00 333,00 2.292.958,08 43.803,00
Jaicós 18.660,00 57,20 52,00 371,00 319,00 3.772.907,39 78.660,00
Francisco Santos 9.054,00 57,60 60,00 371,00 324,00 1.828.736,05 39.141,00
Campo Grande do Piauí 5.801,00 55,90 57,00 370,00 320,00 1.173.796,52 24.472,00
Monsenhor Hipólito 7.586,00 72,60 74,00 386,00 338,00 1.539.783,46 30.317,00
Santo Antônio de Lisboa 6.244,00 47,30 55,00 343,00 313,00 1.200.958,07 34.804,00
Bocaína 4.436,00 30,30 36,00 330,00 281,00 877.584,78 19.726,00
São Luís do Piauí 2.595,00 49,00 56,00 316,00 286,00 457.398,81 10.684,00
São José do Piauí 6.610,00 36,00 38,00 295,00 251,00 1.139.142,62 27.515,00
São João da Canabrava 4.523,00 45,70 53,00 309,00 281,00 787.766,73 19.097,00
Inhuma 15.044,00 80,30 78,00 252,00 234,00 1.963.615,87 66.241,00
São João da Varjota 4.747,00 47,90 40,00 298,00 246,00 791.744,71 16.979,00
Santa Cruz do Piauí 6.127,00 44,90 44,00 312,00 261,00 1.080.352,60 26.539,00
Oeiras 36.329,00 75,40 64,00 286,00 256,00 5.432.675,62 210.624,00
Valença do Piauí 20.568,00 92,40 73,00 222,00 194,00 2.315.763,70 118.065,00
Wall Ferraz 4.375,00 67,70 66,00 335,00 283,00 778.815,46 17.568,00
Vera Mendes 3.025,00 78,80 89,00 392,00 352,00 615.931,64 14.068,00
Floresta do Piauí 2.515,00 84,20 93,00 352,00 310,00 455.285,52 11.244,00
Santo Inácio do Piauí 3.720,00 84,90 85,00 352,00 302,00 672.588,52 15.186,00
Colônia do Piauí 7.527,00 103,00 86,00 312,00 278,00 1.171.793,07 30.003,00
Campinas do Piauí 5.507,00 116,00 113,00 384,00 330,00 1.036.519,80 23.695,00
Alagoinha do Piauí 7.501,00 81,90 81,00 240,00 202,00 929.689,28 28.394,00
Vila Nova do Piauí 2.965,00 68,40 69,00 218,00 204,00 342.943,66 15.513,00
São Juliáo 6.244,00 84,60 81,00 208,00 196,00 667.452,98 25.569,00
Alegrete do Piauí 4.832,00 81,80 79,00 208,00 189,00 519.131,36 21.286,00
Fronteiras 11.372,00 104,00 94,00 181,00 176,00 1.025.558,47 161.729,00
Francisco Macedo 3.097,00 98,40 96,00 200,00 189,00 311.187,35 11.883,00
Padre Marcos 6.748,00 85,30 84,00 209,00 191,00 723.900,71 30.468,00
Belém do Piauí 3.464,00 77,20 74,00 217,00 201,00 391.647,20 13.125,00
Massapê do Piauí 6.323,00 70,20 70,00 250,00 235,00 835.434,92 21.557,00
Patos do Piauí 6.257,00 103,00 86,00 283,00 253,00 883.541,61 24.738,00
Santa Rosa do Piauí 5.178,00 111,00 92,00 276,00 266,00 705.135,66 21.084,00
Cajazeiras do Piauí 3.471,00 129,00 112,00 247,00 235,00 413.583,41 13.070,00
Tanque do Piauí 2.703,00 127,00 98,00 225,00 211,00 294.074,93 12.122,00
Novo Oriente do Piauí 6.483,00 113,00 92,00 241,00 209,00 768.831,73 25.949,00
Lagoa do Sítio 5.047,00 96,10 113,00 248,00 222,00 631.068,46 19.805,00
Marcolândia 8.249,00 115,00 104,00 175,00 164,00 708.491,55 35.357,00
391.948,00 59,63 56,96 294,81 259,89 67.139.080,78 2.376.272,00
158
Senador Pompeu (CE)
Crateús (CE)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem
(min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Senador Pompeu 26.494,00 5,00 12,00 272,00 241,00 5.660.710,38 108.183,00
Quixeramobim 75.565,00 53,00 50,00 209,00 163,00 8.706.138,91 415.315,00
Milhã 13.078,00 30,00 30,00 258,00 196,00 2.025.782,67 53.615,00
Deputado Irapuan Pinheiro 9.094,00 62,00 62,00 292,00 234,00 1.429.812,36 33.063,00
Piquet Carneiro 16.827,00 31,00 29,00 297,00 248,00 2.985.787,46 47.217,00
Mombaça 44.060,00 61,00 50,00 303,00 247,00 7.205.890,30 258.659,00
Pedra Branca 41.942,00 52,00 50,00 269,00 235,00 6.237.361,49 134.843,00
Quixadá 86.605,00 114,00 99,00 168,00 140,00 7.150.172,51 538.778,00
Banabuiú 18.027,00 132,00 112,00 204,00 171,00 1.767.940,06 122.896,00
Solonópole 18.127,00 69,00 80,00 234,00 177,00 2.247.576,22 90.675,00
Acopiara 53.931,00 80,00 73,00 195,00 192,00 5.450.164,20 236.658,00
Iguatu 102.013,00 118,00 110,00 156,00 151,00 7.780.326,40 1.175.247,00
Quilexô 15.000,00 118,00 94,00 180,00 176,00 1.320.022,89 54.459,00
Orós 21.392,00 118,00 96,00 179,00 187,00 1.872.070,16 84.960,00
542.155,00 82,33 74,71 210,43 182,83 61.839.756,00 3.354.568,00
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo
de
viagem
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min) pop x temp
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Crateús 82.750,00 6,30 14,00 285,00 142,00 11.750.500,00 17.894.179,11 384.606,00
Poranga 12.003,00 75,00 83,00 285,00 149,00 1.788.447,00 1.790.092,51 32.478,00
Ipaporanga 11.587,00 41,00 44,00 320,00 163,00 1.888.681,00 2.124.239,14 63.724,00
Tamboril 25.455,00 72,00 64,00 292,00 124,00 3.156.420,00 3.913.416,56 89.319,00
Independência 25.962,00 55,00 55,00 310,00 149,00 3.868.338,00 4.412.100,90 121.426,00
Novo Oriente 27.461,00 51,00 46,00 286,00 164,00 4.503.604,00 4.354.585,83 91.016,00
Ararendá 10.901,00 61,00 68,00 310,00 172,00 1.874.972,00 1.824.015,64 35.326,00
Ipueiras 37.874,00 101,00 92,00 308,00 124,00 4.696.376,00 5.837.725,71 125.897,00
Nova Russas 30.965,00 71,00 66,00 308,00 121,00 3.746.765,00 5.031.912,13 118.814,00
Catunda 10.508,00 99,00 84,00 265,00 144,00 1.513.152,00 1.397.721,54 77.233,00
Monsenhor Tabosa 17.025,00 115,00 114,00 310,00 126,00 2.145.150,00 2.590.264,65 55.846,00
Boa Viagem 54.440,00 138,00 115,00 228,00 75,00 4.083.000,00 5.927.493,69 230.651,00
Quiterianópolis 19.918,00 83,40 69,00 303,00 251,00 4.999.418,00 3.108.232,15 61.703,00
Santa Quitéria 43.695,00 137,00 115,00 227,00 227,00 9.918.765,00 4.741.868,61 513.815,00
Ipu 41.485,00 127,00 118,00 301,00 258,00 10.703.130,00 6.037.915,51 186.622,00
452.029,00 81,13 74,40 282,16 156,27 70.636.718,00 70.985.763,69 2.188.476,00
159
Patos (PB)
Cidade População
(2015)
Distância
rodov. (km)
Tempo de
viagem
(min)
Distância ao
Aeroporto
Alternativo
Tempo de
viagem (min)
popi. (d alt
/di^0,15)
PIB X R$1.000
(2012)
Patos 106.984,00 4,00 7,00 183,00 157,00 15.902.335,90 1.158.946,00
São José de Espinharas 4.635,00 37,00 40,00 214,00 176,00 577.076,32 22.424,00
São Mamede 7.721,00 27,00 28,00 160,00 133,00 753.509,91 58.457,00
Santa Terezinha 4.573,00 23,00 31,00 216,00 189,00 617.157,17 19.510,00
Cacimba da Areia 3.749,00 20,00 32,00 159,00 146,00 380.327,79 13.177,00
Quixabá 1.964,00 17,00 23,00 166,00 152,00 213.148,48 7.794,00
Malta 5.665,00 36,00 37,00 217,00 177,00 718.148,53 21.285,00
Pombal 32.712,00 76,00 67,00 224,00 202,00 3.826.776,31 174.040,00
Paulista 12.260,00 85,00 74,00 261,00 232,00 1.643.304,86 46.440,00
Serra Negra do Norte 8.065,00 53,00 39,00 218,00 182,00 969.213,57 32.850,00
São José do Sabugi 4.145,00 57,00 57,00 153,00 127,00 345.807,76 16.142,00
Ipueira 2.236,00 45,00 45,00 179,00 151,00 226.122,07 10.861,00
Vista Serrana 3.808,00 58,00 57,00 235,00 191,00 486.687,96 11.395,00
Passagem 2.424,00 29,00 41,00 148,00 132,00 216.488,40 10.447,00
Santa Luzia 15.401,00 46,00 43,00 140,00 117,00 1.214.124,66 61.775,00
Várzea 2.820,00 59,00 51,00 154,00 128,00 235.581,96 14.940,00
Catingueira 4.812,00 46,00 45,00 227,00 189,00 615.088,77 19.742,00
Mãe D'agua 4.009,00 43,00 59,00 218,00 196,00 497.132,64 14.534,00
São José do Bonfim 3.566,00 20,00 32,00 195,00 171,00 443.671,42 10.999,00
Teixeira 15.191,00 34,00 46,00 182,00 157,00 1.629.055,63 51.530,00
Condado 6.753,00 35,00 40,00 222,00 176,00 879.507,44 30.201,00
Caicó 67.554,00 69,00 81,00 195,00 165,00 6.980.046,52 1.017.096,00
Timbaúba dos Batistas 2.428,00 97,00 80,00 225,00 186,00 275.052,40 11.653,00
Cruzeta 7.967,00 92,00 90,00 198,00 177,00 800.556,21 42.423,00
São José do Seridó 4.231,00 67,00 59,00 215,00 174,00 484.139,22 26.638,00
Jardim do Seridó 12.566,00 92,00 80,00 169,00 153,00 1.077.743,93 58.646,00
Ouro Branco 4.699,00 68,00 59,00 163,00 135,00 406.739,84 24.561,00
Santana do Seridó 2.688,00 73,00 65,00 141,00 127,00 199.136,08 13.138,00
Junco do Seridó 7.165,00 76,00 64,00 108,00 90,00 404.127,04 22.173,00
Matureia 5.939,00 48,00 62,00 189,00 166,00 628.042,37 21.030,00
Imaculada 13.000,00 81,00 103,00 224,00 203,00 1.506.324,77 35.864,00
São Fernando 3.401,00 100,00 84,00 220,00 184,00 374.998,31 34.000,00
Jardim das Piranhas 13.735,00 113,00 94,00 233,00 194,00 1.574.790,62 59.080,00
Acari 11.152,00 115,00 110,00 180,00 162,00 985.191,35 53.042,00
Parelhas 25.560,00 88,00 82,00 151,00 138,00 1.971.811,50 118.332,00
Carnaúba dos Dantas 8.117,00 111,00 104,00 167,00 145,00 668.826,65 37.848,00
Equador 5.822,00 79,00 70,00 115,00 100,00 347.636,99 34.232,00
Tenório 3.010,00 93,00 85,00 110,00 96,00 167.759,35 11.047,00
452.527,00 54,00 54,67 188,91 163,11 51.243.190,71 3.428.292,00