EFEITOS DA INOVAÇÃO TECNOLÓGICA SOBRE O DESEMPENHO
PRODUTIVO DAS EMPRESAS: O CASO DE PAÍSES DESENVOLVIDOS
Nome: Bruno Leonardo Silva Tardelli
Titulação: Graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de
Uberlândia. Mestrando em Economia Aplicada pela Universidade Federal do Rio
Grande do Sul (UFRGS).
Afiliação Institucional: Estudante do Programa de Pós Graduação em Economia
(PPGE) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).
E-mail: [email protected]
Endereço: Avenida Coronel Lucas de Oliveira, 2448, AP. 403.
CEP: 90460000 – Porto Alegre, RS - Brasil. Tel: (51) 82428287.
ÁREA 7: MICROECONOMIA E ECONOMIA INDUSTRIAL
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EFEITOS DA INOVAÇÃO TECNOLÓGICA SOBRE O DESEMPENHO
PRODUTIVO DAS EMPRESAS: O CASO DE PAÍSES DESENVOLVIDOS
RESUMO: Este trabalho busca analisar a relação entre gastos em P&D e o desempenho
produtivo das empresas (medido pela produtividade do trabalho). É realizado um estudo empírico
descritivo com 842 empresas pertencentes a cinco países (Estados Unidos, Japão, Alemanha,
Reino Unido e França) para os anos de 2002 a 2005 utilizando base de dados da European
Commision. A literatura empírica permite dar robustez à existência de associação entre gastos em
P&D e a produtividade do trabalho. A análise descritiva dos dados encontrou que a localização
das empresas constituiu um fator importante na associação entre as variáveis-chave, quais sejam
os gastos em P&D e a produtividade do trabalho, no sentido que no Japão os elevados gastos em
P&D e em capital físico associaram-se com uma produtividade maior relativamente às outras
regiões abordadas neste estudo. A posição de destaque do Japão foi seguida de modo decrescente
pelos Estados Unidos e pelos países europeus – agrupados em uma única região -,
respectivamente.
Palavras-chaves: Gastos em P&D; produtividade; países desenvolvidos; intensidade
tecnológica
Classificação JEL: O30, R30.
ABSTRACT: This paper analyzes the relation between spending on R&D and productive
performance of firms (measured by labor productivity). It conducted a descriptive empirical study
with 842 companies from five countries (USA, Japan, Germany, UK and France) for the years
2002 to 2005 using the database of the European Commision. The empirical literature provides
robustness to the existence of association between spending on R & D and productivity at work.
The descriptive analysis found that the location of the companies was a major factor in the
association between key variables, which are spending on R & D and productivity at work, in the
sense that in Japan the high spending on R & D and physical capital associated with higher
productivity compared with other regions covered in this study. The leading position of Japan
was followed by descending order by the United States and European countries - grouped in a
single region -, respectively.
Keywords: R &D investment; productivity; developed countries; technological intensity
JEL Classification: O30, R30.
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1. Introdução
Os impactos das inovações tecnológicas sejam eles negativos, positivos ou neutros podem
ser refletidos na rentabilidade, no fluxo de caixa, na participação de mercado, na competitividade,
na produtividade, no meio ambiente, na qualidade do serviço e nas relações de trabalho.
(MANUAL DE BOGOTÁ, 2001, p. 73).
Segundo Manual de Oslo (1997), vários indicadores podem ser utilizados para mensurar o
impacto das inovações no desempenho da empresa. Em primeiro lugar, pode-se utilizar a
proporção das vendas devido a produtos tecnologicamente novos ou aprimorados, em que os
dados podem ser obtidos através de pesquisa relacionada à parcela de vendas e exportações
devida a produtos tecnologicamente inovadores; em segundo lugar, através da obtenção dos
resultados do esforço de inovação, por meio de painéis de pesquisas, em que se tem a
possibilidade de conseguir combinações interessantes das variáveis de inovação com outras
variáveis da empresa para analisar os resultados da inovação; e, em terceiro lugar, obter o
impacto da inovação no uso dos fatores de produção, por meio da inclusão de questões
relacionadas, por exemplo, ao uso de mão-de-obra, ao consumo de materiais, ao consumo de
energia e à utilização de capital fixo.
Ao ser analisada a questão da inovação como um elemento significativo (ou não) para o
aumento do desempenho produtivo da empresa pode-se considerar a existência de um
intermediário entre inovação tecnológica e produtividade, qual seja, a concorrência. Segundo
Ahn (2002), na visão shumpeteriana de poder de mercado e inovação se poderia esperar que a
concorrência obrigasse as empresas a inovar para poder sobreviver.
Segundo Rao e outros (2001) a moderna teoria do crescimento identifica três principais
determinantes do crescimento da produtividade: a acumulação de capital físico; a acumulação de
capital humano; e, taxa de inovação e mudança tecnológica. Não é necessário, no entanto,
considerá-los como fatores separados, uma vez que interagem de formas complexas e são de
natureza complementar. Além disso, o ambiente de negócios de um país, também, seria
importante. Em determinadas condições estruturais, tais como a abertura ao comércio e ao
investimento, o grau de concorrência na economia, o sistema financeiro, qualidade da gestão e
proteção da propriedade intelectual são importantes fatores favoráveis à melhoria da
produtividade.
De acordo com Ahn (2002), em estudos empíricos, insumos inovadores são mais
comumente medidos pela despesa ou por pessoal em P&D. Evidências baseadas em dados de
firmas e da indústria sugerem uma relação positiva e forte entre a P&D e o crescimento da
produtividade. No entanto, convém sublinhar que os dados de gastos em P&D também são
suscetíveis a erros consideráveis de medição.
No presente estudo, a literatura empírica permite dar robustez à existência de associação
entre gastos em P&D e a produtividade do trabalho. A análise descritiva dos dados encontrou que
a localização constituiu um fator importante na associação entre as variáveis-chave, quais sejam
os gastos em P&D e a produtividade do trabalho, no sentido que no Japão os elevados gastos em
P&D e em capital físico associaram-se com uma produtividade maior relativamente às outras
regiões abordadas neste estudo, seguido dos Estados Unidos e dos países europeus – agrupados
em uma única região -, respectivamente.
O estudo está estruturado em quatro seções, além desta parte introdutória. Na segunda,
uma revisão de literatura sobre estudos empíricos que abordam a relação entre gastos em P&D e
produtividade; na terceira seção, será realizada a apresentação da base de dados desta pesquisa;
na quarta seção, a análise descritiva dos dados; e, na última seção, as considerações finais.
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2. Considerações sobre estudos empíricos
Segundo a OCDE (2008) existem várias razões para analisar a relação entre a inovação
tecnológica e produtividade no nível da firma. Em primeiro lugar, são as firmas que inovam, não
os países ou as indústrias; em segundo lugar, a análise agregada encobre heterogeneidades, no
sentido de que o desempenho e características das firmas diferem tanto entre os países como nas
indústrias.
A questão da inovação tecnológica e sua relação com a produtividade já é tema de longa
data na literatura, como em Griliches (1958), muitas vezes em busca de analisar o papel das
atividades inovadoras no crescimento econômico, com base na produtividade total dos fatores
(PTF).
O desenvolvimento da questão envolvendo os esforços inovativos e o desempenho da
firma envolve uma série de estudos empíricos por países que por diversas vezes partem de micro
dados por empresa em conjunto com o auxílio da análise advindas da utilização de ferramentas
estatísticas.
Griliches (1998) estudou a relação entre gastos em P&D e produtividade analisando a
elasticidade entre estas variáveis e reuniu uma grande amostra de empresas com o objetivo de
confirmar a elasticidade encontrada em estudo anterior. A medição das variáveis levanta muitas
questões conceituais, bem como dificuldade de ordem prática. O autor refletiu sobre a inclusão de
defasagem nas variáveis a partir de uma taxa média de obsolescência dos gastos em P&D e do
intervalo de tempo médio entre estes e o resultado na produtividade, mas os dados não se
mostraram suficientemente informativos. Então, decidiu calcular uma medida para analisar os
estoques inobserváveis de capital como medida do efeito de defasagem distribuída dos
investimentos anteriores de gastos em P&D na produtividade.
Deve-se a Crépon, Duguet e Mairesse (1998) o esforço em elaborar um sistema de
equações que busca a explicação das relações entre P&D, inovação e produtividade, como
também, funcionam na correção de problemas de endogeneidade e de viés de seleção na estrutura
sistemática. Os modelos do tipo CDM são realizados em três estágios, sendo que no aspecto
geral, o modelo procura responder não somente a relação entre gastos em P&D e produtividade,
mas o processo como um todo. O processo considera as decisões de inovar da firma e o alcance
dos investimentos a serem realizados em atividades inovativas, gastos em P&D são relacionados
à constatação de patentes, inovações de produto e/ou processo e vendas articulados a novos
produtos e a dimensão que isso pode trazer em termos de ganho de produtividade para a firma.
Lööf e outros (2001) examinam a relação entre inovação e produtividade na Finlândia,
Noruega e Suécia, ao nível da empresa, com os dados do internacionalmente conhecido na
Europa como Community Innovation Survey (CIS) aplicando o modelo CDM. Ao considerar o
crescimento da produtividade agregada do trabalho na manufatura, a Finlândia e Suécia
apresentam as maiores taxas de crescimento entre os países da OCDE nos últimos anos, enquanto
a Noruega mostrou uma taxa de crescimento muito baixo. Ao mesmo tempo, Finlândia e Suécia
são altamente classificadas internacionalmente como investidoras em P&D e têm um elevado
número de pedidos de patentes residencial per capita da população, enquanto na Noruega ranking
é muito baixo em ambos. Isto sugere que os gastos em P&D e a performance de inovação são
fatores que podem ser fundamentais na origem das diferenças de crescimento da produtividade
entre os países.
Lööf e outros (2001) ao analisar os dados ao nível da empresa revela-se, contudo, que a
proporção de empresas inovadoras, do montante de investimento em inovação não é baixa na
Noruega. Verificando-se, então, a relação entre inovação e produtividade pode ser visto que a
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elasticidade estimada de produtividade com relação aos gastos em inovação é maior na Noruega
do que em seus dois vizinhos neste estudo. Surpreendentemente não foi encontrada significativa
relação entre inovação e produtividade para a média das firmas na Finlândia, um país com uma
economia altamente produtiva.
A conclusão principal que se chega é que a origem do forte desempenho da produtividade
na Finlândia, e o fraco desempenho na Noruega pode ser encontrada mais nos sistemas nacionais
de inovação nesses países, ao invés da relação entre inovação e produtividade. Na Suécia, no
entanto, parece haver alguma correspondência entre micro e valores agregados.
Parisi, Schiantarelli e Sembenelli (2002) apresentam evidências empíricas sobre o efeito
de processos e produtos inovadores na produtividade, bem como sobre o papel desempenhado
pelos gastos em P&D e de investimento em capital fixo no aumento da probabilidade de
introdução de inovações no nível da empresa em firmas da Itália. O estudo pauta-se de uma
análise econométrica que utiliza uma função de produção Cobb-Douglas aumentado por dummies
de inovação, com dados de 1992-1994 e 1995-1997. Os resultados mostram que o processo de
inovação tem um grande impacto sobre a produtividade. Além disso, a despesa em P&D é
fortemente positiva associada com a probabilidade de introduzir um novo produto, considerando
que as despesas de capital fixo aumentam a probabilidade de introduzir uma inovação de
processo. O último resultado reflete o fato de que as novas tecnologias freqüentemente são
incorporadas nos bens de capital novo. No entanto, o efeito do investimento fixo sobre a
probabilidade da introdução de uma inovação de processo é ampliado em gastos com P&D
interno à empresa. Isto implica que a investigação e desenvolvimento influenciam o crescimento
da produtividade, facilitando a absorção de novas tecnologias.
Os resultados encontrados por Parisi, Schiantarelli e Sembenelli (2002) revelam que o
efeito da produtividade de uma inovação de processo é maior do que o de uma inovação de
produto. Além disso, a despesa em investigação e desenvolvimento de atividades inovativas é
fortemente associada positivamente com a probabilidade de introduzir um novo produto, mas não
com a probabilidade da introdução de um novo processo. Encontraram evidência sobre o
importante papel da pesquisa e desenvolvimento no estímulo à inovação de produto e para
facilitar a absorção de novas tecnologias que aumentam a produtividade, o que segundo os
autores é muito preocupante visto que a Itália é caracterizada por empresas com baixa despesa em
investigação e desenvolvimento de atividades inovativas relativamente a outros países da OCDE.
Mairesse e Mohnen (2003) estimam um modelo estrutural que conecta os gastos em P&D,
inovação, produção e produtividade ao longo das linhas do modelo do tipo CDM, utilizando
dados sobre inovação da França, Alemanha, Reino Unido e Espanha extraídos do Community
Innovation Survey 2, CIS2, referente aos anos de 1994-1996. Os resultados obtidos são que a
atividades inovativas por meio de gastos em P&D influenciam de modo positivo e significativo
tanto as inovações de processo como as de produto, sendo que esta é a que tem impacto
significante para a elevação da produtividade do trabalho. Além disso, as empresas francesas
intensivas em atividades inovativas são mais produtivas que as espanholas e alemãs. As empresas
alemãs são consideradas mais inovadoras do que a média européia, mas são menos produtivas.
Licandro, Maroto e Puch (2003) investigam o papel da atividade de inovação na formação
do comportamento do investimento e da produtividade do trabalho de empresas de fabricação
espanhola 1990-2001. Para tanto, utilizou-se da estimação de dados em painel com efeitos fixos.
Descobriram evidências de que as firmas inovadoras aumentam a sua produtividade após um pico
de investimento, mas lentamente, exibindo curvas de difusão suave. No entanto, a produtividade
não registrou grandes melhorias em empresas não inovadoras, após um pico de investimento.
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Gu e Tang (2003) investigam o impacto na produtividade proveniente do P&D, das
patentes, da adoção de tecnologias e de competências para o caso do Canadá. Segundo o autor em
muitos estudos canadenses o uso de P&D como medida única de inovação trouxe poucas
evidências de impacto positivo sobre a produtividade. Por meio de uma medida global de
inovação que capta tanto a geração de tecnologias e adoção de tecnologia, Gu e Tang (2003)
encontraram uma relação forte e positiva entre inovação e produtividade. Entretanto, o autor
adverte que o tempo de duração que leva para que a inovação tem um impacto positivo e
significativo sobre a produtividade difere entre as indústrias.
Cameron, James e Reddingc (2003) analisam o crescimento da produtividade em um
painel de indústrias de fabricação Reino Unido desde 1970. Assim, examinaram o papel
desempenhado pelo P&D, pelo comércio internacional e pelo capital humano, no crescimento da
produtividade. A abordagem aplicada para a produtividade é a produtividade total dos fatores
(PTF). Entre as constatações, o estudo encontrou, por meio de análises econométricas, que os
gastos P&D influenciam positivamente as taxas de crescimento da produtividade do Reino
Unido, enquanto comércio internacional facilita a transferência de tecnologia.
Arbache (2005) estuda o impacto da inovação tecnológica e exportações no tamanho e na
produtividade de firmas brasileiras do setor manufatureiro. As análises realizadas apontam
indícios de existência de associação entre inovação, exportação, tamanho e produtividade da
firmas e de que a inovação e a exportação implicam em maior produtividade e em crescimento de
firmas culminando, assim, no aumento de competitividade das firmas.
Love e Roper (2005) examinam a dinâmica da inovação e performance empresarial para
um painel de fábricas irlandesas. O impacto da inovação sobre a produtividade seria claro e
dinâmico. De acordo com os autores, a inovação de produto reduz a produtividade
contemporânea, mas tem um efeito positivo subseqüente sobre o valor acrescentado. Duas
explicações para este último efeito são de que: em primeiro lugar, ela pode simplesmente refletir
as perturbações causadas à produção devido à introdução de novos produtos; e, em segundo
lugar, pode estar relacionada ao ciclo de vida do produto, e reflete um período inicial de produção
ineficiente e em pequena escala antes de mais eficiente quando inicia a produção em massa. Em
contrapartida, a inovação de processo aumenta a produtividade muito rapidamente, e não tem
nenhum efeito defasado.
Griffith e outros (2006) comparam o papel da inovação tecnológica na produtividade
através dos mesmos países abordados por Mairesse e Mohnen (2003), utilizando dados ao nível
da firma e harmonizados de acordo com o CIS3. Os autores aplicam o modelo do tipo CDM para
obter a relação entre os gastos em P&D, a produção de inovação e produtividade. As conclusões
são de que os sistemas de condução de inovação e produtividade são muito parecidos em toda a
França, Alemanha, Espanha, e no Reino Unido, apesar da ocorrência de diferenças na variação da
produtividade que está relacionado ao perfil das atividades inovadoras. Os resultados referentes à
produtividade do trabalho são bastante variados entre os quatro países europeus. A inovação de
processo somente está associada a uma maior produtividade na França, enquanto que nos outros
países não se pode estabelecer esta conexão. No caso da inovação de produto, esta está vinculada
a maior produtividade em França, Espanha e Reino Unido, mas não na Alemanha.
Damijan, Kostev e Rojec (2008) analisam as implicações da teoria do crescimento
endógeno sobre a relação entre empresa inovação, produtividade, bem como o crescimento da
produtividade através da combinação de informações sobre a empresa e o nível de inovação por
meio de dados da Community Innovation Survey (CIS) de uma grande amostra de empresas
eslovenas no período 1996-2002. O autor empregou vários métodos de cálculo diferentes para
controlar a endogeneidade da inovação do método do tipo CDM e as características
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idiossincráticas empresa. Dentre os resultados encontrados destaca-se uma relação significativa e
robusta entre os níveis de produtividade e a propensão da firma empresa inovar, enquanto que o
resultado sobre a ligação entre a inovação e o crescimento da produtividade não foi robusto a
diferentes abordagens econométricas. Além disso, cabe dizer que nestas distintas abordagens
econométricas pouca evidência é encontrada em favor de inovações - seja de produto ou processo
- que afetam positivamente o crescimento da produtividade.
Criscuolo, Squicciarini e Lehtoranta (2010) construíram uma versão modificada do
modelo CDM com a finalidade de investigar as relações entre a P&D, a produção de inovação e
produtividade utilizando as bases de dados CIS3 e CIS4 para o caso de empresas finlandesas.
Verificaram que o valor investido em P&D é positivamente relacionada ao tamanho da empresa
(em termos de número de empregados) e à intensidade dos obstáculos enfrentados. Para a
produção inovadora, os autores interpretaram que o investimento em P&D é positivamente
relacionada com o aumento das vendas de produtos inovadores. Além disso, verificou-se que as
inovações de processo parecem ser complementar inovação de produto e está positivamente
correlacionada ao aumento de vendas inovadoras. Adicionalmente, as vendas inovadoras são
positivamente correlacionadas com a produtividade.
Benavente (2002) examinou o papel da inovação na promoção da produtividade das
empresas, dando seqüência também, à linha de pesquisa empírica iniciada por Crépon, Duguet e
Mairesse (1998) sobre o impacto da investigação e desenvolvimento de atividades inovativas na
inovação e da inovação na produtividade das empresas, com dados referentes ao período de 1995
a 1998. Este é considerado o primeiro esforço em direção à análise da pesquisa e inovação e seus
impactos sobre a produtividade em países menos desenvolvidos. Verificou-se que no caso do
Chile a produtividade das empresas não é afetada por resultados inovadores nem por despesas em
pesquisa em curto prazo. O estudo centrou-se na questão de as empresas investem em pesquisa e
desenvolvimento visando novos produtos e/ou reduzir seus custos de produção. Estes se aceitos
com sucesso pelo mercado poderiam ter um impacto sobre o desempenho da produção das
empresas e na viabilidade econômica do projeto. As principais constatações encontradas na
pesquisa são de que nem as despesas de investigação, nem a inovação têm impacto significativo
sobre as vendas e a produtividade, respectivamente. Benavente (2002) associa uma explicação
mais plausível a estas constatações com o fato de que a produtividade é medida como o valor
acrescentado por trabalhador. Se a inovação é principalmente relacionada com a mudança técnica
encarnada, este efeito não é captado pelo modelo utilizado.
Jefferson e outros (2002) investigam a performance dos gastos em atividades inovativas
no ramo comercial chinês. Analisam os determinantes do nível de intensidade de P&D nas
empresas, o processo de produção do conhecimento e o impacto da inovação sobre o desempenho
das empresas. Os autores chegam a algumas conclusões relacionadas às contribuições de gastos
de P&D para a inovação de novos produtos, produtividade e rentabilidade. Encontrou-se forte
relação entre a intensidade de gastos em atividades inovativas e as vendas de novos produtos,
principalmente nos setores farmacêutico e de equipamentos de telecomunicações. Além disso,
verificou-se que as empresas estatais apresentam baixa eficiência na produção de conhecimento,
mas quando adquirem novos conhecimentos estas parecer ser capazes de utilizar as inovações tão
eficazmente quanto as empresas privadas. Por fim, constatou-se a presença de retornos
significativos em relação aos gastos em atividades inovativas, e que estes seriam superiores aos
investimentos em ativos fixos.
Goedhuys (2007) investiga o impacto de um vasto conjunto de atividades de inovação
sobre a produtividade total dos fatores (PTF) de empresas do Brasil e seus efeitos subseqüentes
sobre o crescimento dessas empresas, medidos através das vendas. Segundo Goedhuys (2007), as
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atividades que possibilitam maiores níveis de produtividade são mudança organizacional,
cooperação com clientes, desenvolvimento do capital humano, a utilização das TIC, inovação de
produtos e de aprendizagem através da exportação, sendo o efeito de gastos em P&D presente
apenas no longo prazo. As empresas com níveis de produtividade inicial mais elevados crescem
mais rapidamente, assim como as empresas que conseguem aumentar os seus níveis de
produtividade ao longo do tempo. As empresas jovens que conseguem sobreviver crescem
relativamente com maior velocidade que as demais.
Kannebley, Valeri e Araújo (2007) examinam os impactos de várias atividades ligadas à
inovação sobre o desempenho e sobre a taxa de crescimento das firmas industriais brasileiras, nos
período 1996-2002. Verificaram que as inovações tecnológicas geram impactos positivos e
significativos sobre: a quantidade de pessoal ocupado, a receita líquida de vendas, a
produtividade do trabalho, a produtividade do capital e o market share das firmas. Além disso,
encontraram, também, que a aplicação conjunta de inovações em produto e em processo, em
relação a outros tipos de inovação, gera impacto maior sobre desempenho das firmas.
Em comparação aos modelos semelhantes elaborados para países desenvolvidos, devemse ressaltar especificidades existentes nas análises realizadas a partir de modelos CDM para
países em desenvolvimento, tais como, a relação mais fraca entre os resultados inovativos e o
desempenho dos agentes, mensurado através da produtividade do trabalho. Esta dificuldade seria
proveniente das dificuldades de captação das relações entre variáveis numa análise de curto prazo
e da importância das técnicas incorporadas em novos ativos fixos, não sendo incorporadas de
forma satisfatória no modelo CDM básico. Além disso, existem algumas modificações realizadas
para adequar o modelo básico de forma a captar especificidades da dinâmica inovativa local.
Em resumo, dos 15 estudos analisados, apesar de suas distinções objetivas e
metodológicas verificou-se a presença de alguma correspondência relevante entre inovação
tecnológica – seja de processo ou de produto - e produtividade, exceto no estudo de Benavente
(2002).
3. Apresentação da base de dados
Este estudo tem por objetivo verificar a existência de padrões que regem as relações entre
gastos em P&D e produtividade. Buscar-se-á entender estas através de um banco de dados
intitulado R&D industrial investment Scoreboard proveniente do sítio European Commission
para o período compreendido entre 2002 e 2005 (período de disponibilidade de dados completos)
no qual serão examinados os setores industriais a serem utilizados na pesquisa. Os setores
industriais serão abordados em sua dimensão tecnológica por meio de distinção de intensidade
tecnológica e territorial por uma divisão continental.
O conceito de P&D pode ser compreendido pelo “trabalho criativo realizado numa base
sistemática, a fim de aumentar o estoque de conhecimento, inclusive do homem, cultura e
sociedade, e o uso desse estoque de conhecimento para novas aplicações” (MANUAL
FRASCATI, 2002, p. 30).
No que diz respeito à segunda variável-chave, qual seja, a produtividade, esta será medida
pela relação entre receita líquida de vendas (em euros) e o número de funcionários. Usualmente, a
produtividade do trabalho é mesurada como a razão entre o valor adicionado e o número de
funcionários. Entretanto, a variável “valor adicionado” não está disponível para o banco de dados
desta pesquisa. Mesmo assim, pode-se dizer que a receita líquida de vendas é uma proxy
satisfatória do “valor adicionado”, pois se apresenta como um resultado do acréscimo de valor no
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produto analisado. A utilização da produtividade apenas a partir do insumo trabalho se deve ao
fato de haver indisponibilidade de dados suficientes para considerar os demais fatores de
produção.
O banco de dados da European Commission que será apresentada é composta por 21
setores industriais. São eles: biotecnologia, hardware, serviços de computadores, equipamentos
de cuidados de saúde e serviços, internet, farmacêutico, software, aeroespacial e defesa,
automóveis e peças, produtos químicos, equipamentos e componentes elétricos, equipamentos
eletrônicos, indústrias gerais, artigos domésticos, máquinas industriais, os bens pessoais,
eletricidade, telecomunicação de linha fixa, construção e materiais, indústria de metais e indústria
de transportes.
Nesta pesquisa estão presentes cinco países: os Estados Unidos, representantes das
Américas; o Japão, da Ásia; e, Reino Unido, Alemanha e França, da Europa. A escolha dos países
pautou-se pela quantidade de dados disponíveis e pela expressividade econômica destes.
Antes de qualquer investigação serão apresentadas algumas questões relacionadas à base
de dados no que se refere às suas particularidades.
A base de dados foi elaborada a partir de relatórios anuais das empresas com data de
referência de 01 de agosto de cada ano. A fim de maximizar a integridade e evitar dupla
contagem, as contas são consolidadas em grupos de empresas-mãe e, assim, as empresas que
sejam filiais de uma outra empresa não são listados separadamente (EUROPEAN COMMISION).
Segundo o European Commission, os dados utilizados para o painel de avaliação são
diferentes dos dados fornecidos pelos institutos de estatística. O painel de avaliação refere-se a
gastos em P&D como aquilo que foi financiado por uma empresa particular de seus próprios
fundos, independentemente de onde essa atividade de é executada. Já as estatísticas de gastos em
P&D oficiais referem-se a todas as atividades inovativas realizadas por empresas do mesmo setor
e ao país, independentemente da localização da sede da empresa e da origem das fontes de
financiamento. Além disso, o painel de dados utilizado nesta pesquisa coleta dados de auditoria
de contas e relatórios financeiros. As estatísticas oficiais de gastos em inovação, ao contrário, são
compiladas com base em levantamentos estatísticos, em geral, que abrange o conhecido R & D
performer. (EUROPEAN COMMISION).
Outras diferenças referem-se à utilização das classificações setoriais. As estatísticas
convencionais de gastos em P&D seguem a classificação das atividades econômicas na
Comunidade Européia, a NACE Rev.1.1., enquanto a base elaborada pela European Commision
aloca as empresas de acordo com a classificação setorial, tal como definido pelo Financial Times
Stock Exchange Index (classificação ICB) e depois converte em NACE Rev.1.1. (EUROPEAN
COMMISION).
Os gastos em P&D envolvem as despesas em a pesquisa e o desenvolvimento da pesquisa
realizada. A definição consta do International Accounting Standard (IAS) 38 e baseia-se no
Manual Frascati da OCDE.
A pesquisa é definida como a investigação original planejada com a perspectiva de
adquirir conhecimentos científicos ou técnicos e compreensão. As despesas com pesquisa são
reconhecidas como gastos quando incorridas. Já o desenvolvimento é visto como a aplicação dos
resultados da investigação ou de outros conhecimentos a um plano ou projeto para a produção de
materiais novos ou substancialmente melhorados, aparelhos, produtos, processos, sistemas ou
serviços antes do início da produção comercial ou uso. Os custos de desenvolvimento são
capitalizados quando atender a certos critérios, e quando se possa demonstrar que o ativo gerará
prováveis benefícios econômicos futuros (EUROPEAN COMMISION).
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As despesas de capital compreendem as despesas realizadas por uma empresa com o
intuito de adquirir ou atualizar ativos físicos.
Segundo a introdução da base de dados da European Commission, em relação à receita
líquida de vendas, a definição de contabilidade das vendas tem sido seguida, de modo a excluir os
impostos sobre vendas e ações de vendas de joint ventures e associadas.
O número de funcionários é contabilizado como o número médio de empregados ou o
número de empregados no final do período de referência, caso a média anual não está disponível.
Como neste estudo é desejada a obtenção de uma inferência da relação dos gastos em
P&D na produtividade (do trabalho) utilizar-se-á uma proxy para o cálculo da produtividade, qual
seja, a relação entre as receitas líquidas de vendas e o número de funcionários das empresas.
A Tabela 1 aponta os países participantes desta pesquisa, bem como à divisão continental
que pertencem e o número de empresas que representam. Fica claro pela quantidade de empresas
com dados disponíveis para pesquisa no caso dos Estados Unidos (384 empresas no total) o
porquê de admitir sua presença, bem como a do Japão (com 124 empresas) e dos três países
europeus com maior poder econômico.
Tabela 1 - Classificação dos países e Número de empresas
Classificação dos Países
por Região
Países
Número de Empresas
% do Total
Américas
Estados Unidos
384
46%
Ásia
Japão
124
15%
Europa
Alemanha
França
Reino Unido
334
40%
TOTAL
842
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission
A Tabela 2 apresenta os setores participantes, bem como a divisão por intensidade
tecnológica utilizada pelo The 2009 EU Industrial R&D Investment Scoreboard European
Commission. Entende-se que, dada à existência de algumas distintas formas de classificação
setorial por intensidade tecnológica – como o da OCDE e a de Pavitt –, o mais conveniente seria
basear-se na classificação da própria base de dados utilizada, a fim de não causar imprecisões
metodológicas.
Esta classificação separa os setores em quatro grupos: de alta tecnologia, média-alta
tecnologia, média-baixa tecnologia e baixa tecnologia.
Os setores que compõem o grupo de empresas de alta tecnologia são: biotecnologia,
hardware, serviços para computadores, equipamentos de cuidados de saúde e serviços, internet,
farmacêutico e software; o setor de média-alta tecnologia é formado por: aeroespacial e defesa,
automóveis e peças, produtos químicos, equipamentos e componentes elétricos, equipamentos
eletrônicos, indústrias gerais, artigos domésticos, máquinas industriais e os bens pessoais. Os
setores de média-baixa e baixa tecnologia foram integrados a um mesmo grupo neste estudo,
dado o menor número de dados disponíveis e relativo grau de proximidade tecnológico, sendo
eles compostos por: eletricidade, telecomunicação de linha fixa, construção e materiais, indústria
de metais e indústria de transportes.
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Tabela 2 – Classificação por Intensidade Tecnológica, setores e Número de empresas
Classificação
setorial por
intensidade
Tecnológica
Setores de Alta
Tecnologia
Setores de
Média-Alta
Tecnologia
Setores de
Média Baixa e
Baixa
Tecnologia
Setores
Biotecnologia
Hardware
Serviços para computadores
Equipamentos de cuidados de saúde e
serviços
Internet
Farmacêutico
Software
TOTAL
Número
de
Empresas
% do
Total
67
42
28
17%
11%
7%
47
9
72
127
392
12%
2%
18%
32%
Aeroespacial e defesa
Automóveis e peças
Produtos químicos
Equipamentos e componentes
elétricos
Equipamentos eletrônicos
Indústrias gerais
Bens domésticos
Máquinas industriais
Bens pessoais
TOTAL
20
55
83
5%
15%
22%
32
73
12
28
62
13
378
8%
19%
3%
7%
16%
3%
Eletricidade
Telecomunicação de linha fixa
Construção e materiais
Indústria de metais
Indústria de transportes
TOTAL
13
17
22
14
6
72
18%
24%
31%
19%
8%
TOTAL
842
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission
A seguir será realizada uma análise descritiva dos dados encontrados com a utilização de
gráficos.
11
4. Análise Descritiva
Nesse momento será feita uma análise dos dados incluindo o ritmo de evolução ao longo
do tempo das variáveis e comparações entre os valores encontrados em relação à intensidade
tecnológica e às regiões.
O Gráfico 1 apresenta a produtividade do trabalho durante o período de 2002 a 2005
mostrando as diferenças produtivas entre estes anos e em relação às intensidades tecnológicas
(setores de alta, média-alta, e média-baixa e baixa tecnologia). Observa-se que nos setores de alta
tecnologia há, relativamente, uma menor produtividade em todos os anos que o estudo aborda.
Uma razão para isto, é que o número elevado de pessoal ocupado em empresas de alta tecnologia
pode ter sido suficientemente elevado para fazer a relação entre receita líquida de vendas e
pessoal ocupado cair. Além disso, a produtividade na maioria dos anos, exceto em 2004, foi
maior nos setores classificados como de média-alta tecnologia quando comparado aos demais,
apesar de haver equilíbrio entre os dados de média-alta tecnologia e de média-baixa e baixa
tecnologia, sendo que este equilíbrio pode ser explicado pelo mesmo motivo de uma menor
produtividade média do trabalho no caso do grupo de alta tecnologia.
As taxas de variação média da produtividade média por intensidade tecnológica mostram
que durante o período 2002 e 2005, são bastante semelhantes entre os setores, estando em torno
de 4,5% de crescimento.
Gráfico 1 – Produtividade Média por intensidade Tecnológica (2002-2005)
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission
Constata-se pelas informações do gráfico 2 que a produtividade média dos Estados
Unidos (representante das Américas), após uma queda relativa em 2003 apresentou crescimento
em 2004 e uma forte alta em 2005. O mesmo quadro pode ser verificado na Ásia (Japão) e na
Europa (Alemanha, Reino Unido e França), exceto com a questão de queda de produtividade
média entre 2002 e 2003 que não foi verificada no caso europeu. Este panorama indica uma
tendência mais ampla da produtividade, e, portanto, é um indicativo que a evolução da
produtividade pode ter uma explicação de nível mundial, ou pelo menos unívoca no caso dos
países desenvolvidos. Entretanto, cabe ressaltar o destaque de produtividade média da Ásia
(Japão), bem acima do patamar apresentado pelas outras regiões.
12
Gráfico 2 – Produtividade Média por Região (2002-2005)
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission
No que diz respeito aos gastos em P&D durante o período 2002 a 2005, pode-se verificar
pelo Gráfico 3 que os gastos em P&D, como era de se esperar, se concentram em maior valor
naqueles setores classificados como de maior intensidade tecnológica. Adicionalmente, visualizase que os gastos em P&D, em geral, foram maiores em 2002 e 2005, comparativamente aos
outros anos, independentemente do nível tecnológico dos setores industriais abordados.
A taxa de crescimento dos gastos em P&D entre 2004 e 2005 foi mais intensa nos setores
de alta tecnologia com crescimento médio aproximado de 15%, seguidos dos setores de médiaalta tecnologia com aumento de 11% e dos de média-baixa e baixa tecnologia com elevação em
torno de 5%.
Gráfico 3 – Gasto Médio em P&D por Intensidade Tecnológica (2002-2005)
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission
A média de gastos em P&D podem se diferenciar de acordo com a localização das
empresas. As empresas presentes no Japão – o representante da Ásia –, em geral, investem mais
em pesquisa e desenvolvimento tecnológico, seguidas pelas dos Estados Unidos – as Américas –
e, por fim, os países europeus. É importante notar, que este quadro está presente
independentemente do ano tomado como base (GRÁFICO 4).
A taxa de crescimento de gastos médios em P&D entre 2004 e 2005 no caso da
classificação por região mostra que ela foi mais elevada – e com enorme vantagem – nos Estados
13
Unidos (Américas) com expansão média próxima de 23%. Em seguida vem o Japão (Ásia) com
aumento médio aproximado de 4%, sendo esta, bem inferior aos norte-americanos. Apesar do
resultado evolutivo do Japão ser considerado bem inferior, deve-se salientar que o nível de gastos
médios é relativamente bem superior tendo alcançado mais de 400 milhões de euros apenas nos
setores analisados nesta pesquisa. Por último, observa-se um crescimento relativamente
insignificante dos gastos em P&D, na Europa, com crescimento aproximado de apenas 0,7%.
Gráfico 4 – Gasto Médio em P&D por Região (2002-2005)
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission
Em relação às despesas em capital físico pelas empresas, o que inclui máquinas e
equipamentos, poder-se-ia dizer que pelos resultados encontrados nesta pesquisa, maiores
despesas não estariam associadas com elevado nível tecnológico. Entretanto, a inclusão de um
número relativamente pequeno de empresas do setor de média-baixa e de baixa tecnologia pode
ter influenciado na inferência O gráfico 5 mostra como essa distribuição se apresenta ao calcular
as médias das despesas em capital físico.
Observa-se que os setores de média-baixa e de baixa tecnologia apresentaram despesas
em capital físico mais expressivos que os demais setores. Enquanto, em média, em relação a todo
o período, as despesas em capital físico as empresas que compõem os setores de média-alta
tecnologia foram de, aproximadamente, 271 milhões de euros, as despesas das empresas de
média-baixa e baixa tecnologia foram próximas de 472 milhões de euros. As médias das despesas
das empresas de alta tecnologia tiveram resultado intermediário, com despesas por volta de 354
milhões de euros.
Entre o ano de 2004 e 2005 as taxas de variação média das despesas médias em capital
físico foram bem expressivas no caso das empresas de alta e média-alta tecnologias em torno,
respectivamente, de 23% e de 21%. No mesmo intervalo, estas despesas das empresas de médiabaixa e baixa tecnologias registraram queda de 4,5%.
14
Gráfico 5 - Média de Despesas de Capital Físico por Intensidade Tecnológica
(2002-2005)
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission
Ainda sobre as despesas de capital físico, nota-se que, assim como as outras variáveis, o
fator localização parece realmente influenciar. No caso destas despesas médias, constatou-se que
a região asiática (o Japão) tem, comparativamente, elevado nível independentemente do ano
dentro do período de 2002 a 2005.
Gráfico 6 – Média de Despesas de Capital Físico por Região (2002-2005)
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission
Para tornar mais evidente, durante o período estudado as despesas médias de capital físico
no Japão foram de, aproximadamente, 732 milhões de euros. Já os Estados Unidos e os países
europeus tiveram uma média de despesas por volta de 226 e 291 milhões de euros,
respectivamente (GRÁFICO 6). Este resultado dá uma indicação de que a produtividade do
trabalho elevada da Ásia pode se dar pela elevada despesa de capital físico em conjunto com os
gastos médios em P&D desta região (GRÁFICO 4).
Os dados apresentados estão presentes no apêndice ao final do trabalho.
5. Considerações Finais
Diversos trabalhos empíricos verificaram significativa relação entre gastos em P&D e o
desempenho produtivo das empresas e a literatura sobre esta questão têm crescido continuamente.
15
O presente trabalho buscou analisar a relação entre gastos em P&D e o desempenho produtivo
das empresas (medido pela produtividade do trabalho), através de um estudo empírico descritivo
com 842 empresas pertencentes a cinco países (Estados Unidos, Japão, Alemanha, Reino Unido e
França) com intuito de compreender a relação entre as variáveis-chave, compostos da base de
dados da European Commision. A análise descritiva dos dados evidenciou que a localização das
empresas constituiu um fator importante na associação entre as variáveis-chave, quais sejam os
gastos em P&D e a produtividade do trabalho, no sentido que no Japão os elevados gastos em
P&D e em capital físico associaram-se com uma produtividade maior relativamente às outras
regiões abordadas neste estudo. A posição de destaque do Japão foi seguida de modo decrescente
pelos Estados Unidos e pelos países europeus – agrupados em uma única região -,
respectivamente.
O fato dos dados de produtividade do trabalho em relação à intensidade tecnológica não
ter confirmado com a hipótese convencional encontrada na maioria dos trabalhos empíricos
apresentados de que em setores mais intensivos em atividades P&D apresentam maior
produtividade do trabalho abre a discussão para possíveis argumentações. Em primeiro lugar, o
número elevado de pessoal ocupado em empresas de alta tecnologia pode ter sido suficientemente
elevado para fazer a relação entre receita líquida de vendas e pessoal ocupado cair. Em segundo
lugar, o número relativo inferior de empresas participantes da pesquisa setores de média baixa e
baixa tecnologia pode ter contribuído para esta distorção.
Apesar da inferência direta de significância entre atividades em P&D e desempenho
produtivo não ser ter sido verificado diretamente, os argumentos apresentados para tal revelação
e a literatura empírica dão sustentação para associação entre estas variáveis. Além disso, deve-se
salientar que o fator localização representou um dado importante juntamente às despesas em
capital físico para servir de ponte para a relação entre gastos em P&D e produtividade do
trabalho, pois a ordem decrescente das regiões que apresentaram maior desempenho produtivo –
Ásia, América e Europa, respectivamente - foi exatamente a mesma estabelecida entre as que
tiveram maiores gastos médios em P&D e despesas médias em capital físico em todos os anos
analisados, exceto nas despesas médias em capital físico em relação à ordenação entre América e
Europa, mas houve relativo equilíbrio entre as duas regiões, o que faz com que as inferências
apresentadas não sejam suficientemente prejudicadas.
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18
APÊNDICE - Classificação Setorial por Intensidade Tecnológica e Classificação dos Países por
Região: Média de Produtividade, Gastos em P&D, Despesas em Capital Físico (2002-2005)
Classificação
Setorial por
Produtividade
Intensidade
Média 2002
Tecnológica
Alta Tecnologia
0,228781983
Média-Alta
0,250328949
Tecnologia
Média Baixa e Baixa
0,244079187
Tecnologia
Classificação dos Produtividade
Países por Região
Média 2002
América
0,247
Europa
0,190
Ásia
0,351
Classificação
Gastos Médios
Setorial Por
em P&D 2002
Intensidade
(mi €)
Tecnológica
Alta Tecnologia
314,2826548
Média-Alta
204,7041532
Tecnologia
Média Baixa E Baixa
102,2990529
Tecnologia
Gastos Médios
Classificação dos
em P&D 2002
Países por Região
(mi €)
América
279,7963841
Europa
146,318949
Ásia
418,5251355
Classificação
Setorial Por
Intensidade
Tecnológica
Alta Tecnologia
Média-Alta
Tecnologia
Média Baixa e Baixa
Tecnologia
Produtividade Produtividade Produtividade Produtividade
Média 2003
Média 2004
Média 2005
Média 2002-05
0,216870402
0,221340516
0,256942897
0,23098395
0,23828417
0,247488912
0,2841586
0,255065158
0,231271166
0,249355367
0,277617318
0,25058076
Produtividade Produtividade Produtividade Produtividade
Média 2003
Média 2004
Média 2005
Média 2002-05
0,226
0,230
0,284
0,246794503
0,191
0,205
0,225
0,202782408
0,332
0,335
0,354
0,342925764
Gastos Médios Gastos Médios Gastos Médios Gastos Médios
em P&D 2003 em P&D 2004 em P&D 2005 em P&D 2002-05
(mi €)
(mi €)
(mi €)
(mi €)
300,5675362
302,371692
347,2344643
316,1140868
179,4988659
176,7461501
199,3478307
190,07425
95,79211145
91,01514486
95,54986111
96,16404259
Gastos Médios Gastos Médios Gastos Médios Gastos Médios
em P&D 2003 em P&D 2004 em P&D 2005 em P&D 2002-05
(mi €)
(mi €)
(mi €)
(mi €)
250,9273009
249,7466393
308,5641623
272,2586216
141,7740908
143,6513784
148,6892857
145,108426
395,8044685
388,8932185
407,4021774
402,65625
Média das
Média das
Média das
Média das
Média das
Despesas de
Despesas de
Despesas de Despesas de Despesas de
Capital Físico
Capital Físico Capital Físico Capital Físico Capital Físico
em 2002-05
em 2002 (mi €) em 2003 (mi €) em 2004 (mi €) em 2005 (mi €)
(mi €)
370,0489753
351,6990425
311,714733
382,622449
354,0212999
296,0246625
242,8245994
247,4003568
300,5396825
271,6973253
550,7847342
431,7422288
463,1752439
442,5416667
472,0609684
Média das
Média das
Média das
Média das
Média das
Despesas de
Classificação dos
Despesas de
Despesas de Despesas de Despesas de
Capital Físico
Países por Região Capital Físico Capital Físico Capital Físico Capital Físico
em 2002-05
em 2002 (mi €) em 2003 (mi €) em 2004 (mi €) em 2005 (mi €)
(mi €)
América
251,8011284
200,717928
199,3283396
255,6927083
226,8850261
Europa
281,6851351
294,750759
273,7235528
317,8383234
291,9994426
Ásia
853,5367192
687,2316598
653,970796
734,766129
732,376326
Fonte: Elaboração própria. R&D industrial and investment Scoreboard European Commission