Universidade de São Paulo
Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”
Determinantes do comércio Brasil-China de commodities e produtos
industriais: uma aplicação do modelo VAR
Caio Marcos Mortatti
Monografia apresentada à Escola Superior de
Agricultura “Luiz de Queiroz” (ESALQ/USP)
como requisito para a obtenção do título de
Bacharel em Ciências Econômicas
Piracicaba
2009
Caio Marcos Mortatti
Determinantes do comércio Brasil-China de commodities e produtos
industriais: uma aplicação do modelo VAR
Orientadora:
Profª. Dra. SÍLVIA HELENA GALVÃO DE MIRANDA
Monografia apresentada à Escola Superior de
Agricultura “Luiz de Queiroz” (ESALQ/USP)
como requisito para a obtenção do título de
Bacharel em Ciências Econômicas
Piracicaba
2009
3
AGRADECIMENTOS
À minha família, meus pais, Jefferson Mortatti e Vera Lúcia S. Mortatti, meu irmão,
Bruno Cesar Mortatti, por todo carinho, compreensão e apoio concedido durante toda minha
vida, principalmente pela confiança que sempre me transmitiram.
Aos professores e funcionários da Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”
da Universidade de São Paulo, junto ao Departamento de Economia, Administração e
Sociologia e ao Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada que possibilitaram a
execução deste trabalho.
À Profª. Dra. Sílvia Helena Galvão de Miranda pela excelente orientação, apoio e
confiança que depositou em meu trabalho durante todo o seu desenvolvimento e por ter
proporcionado minha primeira oportunidade de trabalhar com Economia Internacional.
Agradeço também à Profª. Dra. Mirian Rumenos P. Bacchi pela disposição, idéias
lúcidas, objetividade de suas sugestões e por se disponibilizar para fazer parte da banca deste,
e, adicionalmente, agradeço à orientação do Prof. Dr. Humberto Francisco Silva Spolador em
estágio supervisionado pela oportunidade inicial de trabalhar com ferramental econométrico
utilizado neste trabalho.
À Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo pela concessão de bolsa de
iniciação científica, durante doze meses, com renovação por seis meses.
Por fim, a todos os meus amigos nessa jornada, por todo o apoio e companheirismo,
em todos os momentos.
4
SUMÁRIO
RESUMO .......................................................................................................................... 6
ABSTRACT ...................................................................................................................... 7
LISTA DE FIGURAS ....................................................................................................... 8
LISTA DE TABELAS .................................................................................................... 11
1.
INTRODUÇÃO ....................................................................................................... 13
2.
OBJETIVOS ............................................................................................................ 15
3.
CRESCIMENTO ECONÔMICO E COMÉRCIO INTERNACIONAL ................. 16
4.
3.1.
Crescimento Econômico ............................................................................... 16
3.1.1.
Economia Chinesa ........................................................................................ 16
3.1.2.
Economia Brasileira ...................................................................................... 22
3.2.
Comércio Internacional ................................................................................. 29
3.2.1.
Comércio Chinês ........................................................................................... 29
3.2.2.
Comércio Brasileiro ...................................................................................... 33
3.2.3.
Comércio Brasil-China ................................................................................. 36
3.3.
Barreiras Tarifárias e Não-Tarifárias ............................................................ 41
3.4.
Perspectivas................................................................................................... 44
METODOLOGIA .................................................................................................... 46
4.1.
Modelos de Comércio Internacional ............................................................. 46
4.2.
Banco de dados e descrição das variáveis ..................................................... 53
4.3.
Método de Estimação .................................................................................... 58
4.4.
Econometria de Séries Temporais ................................................................ 60
4.4.1.
Teste de raiz unitária ..................................................................................... 61
4.4.2.
Teste de cointegração .................................................................................... 62
4.4.3.
Modelos de Auto-Regressão Vetorial ........................................................... 64
4.4.3.1. Função Impulso-Resposta ............................................................................. 65
5
4.4.3.2. Análise de Decomposição da Variância do erro de previsão ........................ 66
4.5.
5.
Modelo Proposto ........................................................................................... 66
RESULTADOS........................................................................................................ 69
5.1. Testes de Estacionariedade ...................................................................................... 69
5.2. Testes de cointegração ............................................................................................. 69
5.3. Defasagem dos Modelos .......................................................................................... 72
5.4. Modelo VEC com identificação pelo processo de Bernanke ................................... 72
5.5. Modelo 1: Produtos agrícolas .................................................................................. 72
5.5.1.
Decomposição da variância do erro de previsão .............................................. 72
5.5.2.
Função Impulso-Resposta................................................................................. 75
5.6. Modelo 2: Bens industriais ...................................................................................... 78
5.6.1.
Decomposição da variância do erro de previsão .............................................. 78
5.6.2.
Função Impulso-Resposta................................................................................. 81
5.7. Modelo 3: Produtos minerais ................................................................................... 84
5.7.1.
Decomposição da variância do erro de previsão .............................................. 84
5.7.2.
Função Impulso-Resposta................................................................................. 86
6.
CONCLUSÕES ....................................................................................................... 90
REFERÊNCIAS .............................................................................................................. 92
6
RESUMO
Determinantes do comércio Brasil-China de commodities e produtos industriais: uma
aplicação do modelo VAR
O objetivo principal desse trabalho é analisar o comércio bilateral entre Brasil e China,
utilizando um modelo de Auto-Regressão Vetorial com correção de erro (VEC), através da
decomposição de Bernanke, desagregando a análise para commodities agrícolas, minerais e
produtos industriais. Deste modo, procurou-se verificar as relações entre taxa de câmbio,
utilização da capacidade instalada, renda, preços e quantidade exportada. Os resultados
indicam um alto poder explanatório da dinâmica das exportações para a variável renda,
principalmente no modelo das commodities agrícolas e minerais. A taxa de câmbio se mostrou
mais significativa para o modelo de produtos industriais; adicionalmente, em todos os
modelos pode-se verificar a presença da “curva J”. Os preços relativos de exportação
responderam por um baixo poder explanatório, porém pode-se verificar que a hipótese de que
o Brasil enfrenta uma curva de demanda com elasticidade-preço infinita não é adequada. Por
fim, a utilização da capacidade instalada apresentou coeficientes consistentes para todos os
modelos estimados, mostrando que tal variável conseguiu captar corretamente os efeitos da
demanda interna sobre as exportações, sugerindo que um aquecimento da demanda interna e a
conseqüente redução do hiato do produto influenciam substancialmente a oferta de
exportação, provocando uma redução nas mesmas. De modo geral, a contribuição do presente
trabalho se deu na caracterização do comércio bilateral Brasil-China, com a ótica de analisar o
mercado de commodities e de bens de maior valor agregado. Mais além, adiciona à literatura,
através da utilização de um ferramental econométrico avançado, elementos para um melhor
entendimento dos determinantes do comércio internacional entre dois países.
Palavras-chave: China, comércio internacional, commodities, produtos industriais, VAR.
7
ABSTRACT
Determinants of the Brazilian-Chinese trade on commodities and processed products:
an application of the VAR model
The main objective of this work is to analyze the bilateral trade between Brazil and
China, using a Vector-Auto Regression model with error correction (VEC), through the
Bernanke decomposition, disaggregating the analysis for agricultural and mineral
commodities and processed products. Thus, were verified the relationships between exchange
rate, capacity utilization, income, prices and exported quantities. The results indicate a high
explanatory power of the exports dynamics for the income variable, mainly in the agricultural
and mineral commodities model. The exchange rate showed to be more significant to the
processed products model; in addition, in all models it was possible to verify the presence of
the "J curve". The relative prices of exports accounted for a low explanatory power, but it
could be seen that the hypothesis that Brazil faces a demand curve with infinite priceelasticity is not adequate. Finally, the capacity utilization had consistent coefficients for all
models estimated, showing that this variable was able to capture correctly the effects of the
domestic demand on exports, suggesting that a domestic demand growth and the consequent
reduction of the output gap have significant influence in the export supply, causing a
reduction in them. Overall, the contribution of this work was in the characterization of the
bilateral trade between Brazil and China, with the perspective of analyzing the commodities
market and goods with higher added value. Further, adds to the literature, through the use of
an econometric advanced tool, elements for a better understanding of the determinants of
international trade between two countries.
Keywords: China, international trade, commodities, processed products, VAR.
8
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Evolução da Participação do Comércio chinês no comércio mundial, período de
1984-2008................................................................................................................................. 18
Figura 2. Grau de Abertura da Economia e Corrente de Comércio para a China no período de
1984-2008................................................................................................................................. 19
Figura 3. Evolução da participação do comércio brasileiro no comércio mundial, período de
1984-2008................................................................................................................................. 28
Figura 4. Grau de Abertura da Economia e Corrente de Comércio para o Brasil no período de
1984-2008................................................................................................................................. 28
Figura 5. Market-share dos principais parceiros comerciais da China no ano de 2008........... 30
Figura 6. Balança Comercial Chinesa de 1984 a 2008, US$ Bilhões FOB. ............................ 30
Figura 7. Market-share dos principais parceiros comerciais do Brasil no ano de 2008. ......... 33
Figura 8. Balança Comercial Brasileira de 1960 a 2008, US$ Bilhões FOB. .......................... 34
Figura 9. Balança Comercial Brasil-China de 1984 a 2008, US$ Bilhões FOB. ..................... 36
Figura 10. Categorias exportadas pelo Brasil para a China, período selecionado (valores em
%). ............................................................................................................................................ 37
Figura 11. Categorias importadas pelo Brasil da China, período selecionado (valores em %).
.................................................................................................................................................. 37
Figura 12. Exportação brasileira para a China por fator agregado (2007) ............................... 39
Figura 13. Tarifa efetivamente aplicada (AHS) pela China sobre os 10 principais produtos
importados do Brasil, média simples, WTO/CMT, em porcentagem (2006). ......................... 39
Figura 14. Importação brasileira da China por fator agregado (2007) ..................................... 40
Figura 15. Tarifa efetivamente aplicada (AHS) pelo Brasil sobre os 10 principais produtos
importados do China, média simples, WTO/CMT, em porcentagem (2006). ......................... 41
Figura 16. Representação esquemática das funções de oferta e demanda por exportação para
um país pequeno. ...................................................................................................................... 47
Figura 17. Representação esquemática das funções de oferta e demanda por exportação em
um mercado com substituição imperfeita de bens. .................................................................. 48
9
Figura 18. Quantidade total das exportações brasileiras para a China de produtos agrícolas
(QA), minerais (QM) e industriais (QI), em toneladas métricas (MT), meses de janeiro de
1995 a dezembro de 2008......................................................................................................... 55
Figura 19. Índices de Preço Relativo de Exportação dos produtos agrícolas (PRA), minerais
(PRM) e industriais (PRI), período base 2005=100, meses de janeiro de 1995 a dezembro de
2008. ......................................................................................................................................... 55
Figura 20. Proxy da Renda (Y) e taxa de câmbio real (TX), meses de janeiro de 1995 à
dezembro de 2008. ................................................................................................................... 56
Figura 21. Índice da Utilização da Capacidade Instalada, meses de janeiro de 1995 à
dezembro de 2008. ................................................................................................................... 57
Figura 22. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na renda
(Modelo 1) ................................................................................................................................ 75
Figura 23. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na
utilização da capacidade instalada (Modelo 1) ........................................................................ 76
Figura 24. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na taxa de
câmbio (Modelo 1) ................................................................................................................... 76
Figura 25. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso no preço
relativo (Modelo 1)................................................................................................................... 77
Figura 26. Evolução dos choques acumulados das exportações sobre as demais variáveis do
modelo (Modelo 1) ................................................................................................................... 78
Figura 27. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na renda
(Modelo 2) ................................................................................................................................ 81
Figura 28. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na
utilização da capacidade instalada (Modelo 2) ........................................................................ 82
Figura 29. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na taxa de
câmbio (Modelo 2) ................................................................................................................... 82
Figura 30. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso no preço
relativo (Modelo 2)................................................................................................................... 83
Figura 31. Evolução dos choques acumulados das exportações sobre as demais variáveis do
modelo (Modelo 2) ................................................................................................................... 84
Figura 32. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na renda
(Modelo 3) ................................................................................................................................ 87
10
Figura 33. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na
utilização da capacidade instalada (Modelo 3) ........................................................................ 87
Figura 34. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na taxa de
câmbio (Modelo 3) ................................................................................................................... 88
Figura 35. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso no preço
relativo (Modelo 3)................................................................................................................... 88
Figura 36. Evolução dos choques acumulados das exportações sobre as demais variáveis do
modelo (Modelo 3) ................................................................................................................... 89
11
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. As principais fases das reformas chinesas a partir do ano de 1978. ......................... 16
Tabela 2. Taxa Média anual de Crescimento do Produto Interno Bruto da China, do Brasil e
do Mundo para os períodos selecionados (%). ......................................................................... 18
Tabela 3. Taxa de crescimento do PIB per capita e variação real anual do PIB, (%). ............ 24
Tabela 4. Ranking dos 10 principais produtos exportados pela China e participação percentual
na pauta total de exportação chinesa em 2007. ........................................................................ 31
Tabela 5. Ranking dos principais produtos importados pela China e participação percentual na
pauta total de importação chinesa em 2007. ............................................................................ 32
Tabela 6. Ranking dos 10 principais produtos exportados pelo Brasil e participação percentual
na pauta total de exportação brasileira em 2007. ..................................................................... 35
Tabela 7. Ranking dos 10 principais produtos importados pelo Brasil e participação
percentual na pauta total de importação brasileira em 2007. ................................................... 35
Tabela 8. Ranking dos principais produtos exportados do Brasil para a China e sua
participação percentual no total dessa pauta em 2007. ............................................................ 38
Tabela 9. Ranking dos principais produtos importados pelo Brasil da China e sua participação
percentual no total dessa pauta em 2007. ................................................................................. 40
Tabela 10. Principais medidas sanitárias e fitossanitárias da legislação chinesa ..................... 43
Tabela 11. Classificação dos produtos da NCM em grupos: Agrícolas, Minerais e Industriais.
.................................................................................................................................................. 54
Tabela 12. Especificação dos modelos estimados .................................................................... 66
Tabela 13. Resultado dos testes de raiz unitária (DF-GLS) ..................................................... 69
Tabela 14. Número de defasagens utilizada nos testes de cointegração para cada modelo ..... 70
Tabela 15. Resultado dos testes de cointegração do modelo 1 (agrícolas) .............................. 70
Tabela 16. Resultado dos testes de cointegração do modelo 2 (industriais) ............................ 71
Tabela 17. Resultado dos testes de cointegração do modelo 3 (minerais) ............................... 71
Tabela 18. Critérios de seleção das ordens de defasagem dos modelos. ................................. 72
Tabela 19. Estimativa da matriz de coeficientes de relações contemporâneas (Modelo 1) ..... 73
12
Tabela 20. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para QA (Modelo 1) ... 74
Tabela 21. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para Y (Modelo 1) ...... 74
Tabela 22. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para U (Modelo 1) ...... 74
Tabela 23. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para TX (VAR1) ......... 74
Tabela 24. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para PRA (VAR1) ...... 75
Tabela 25. Estimativa da matriz de coeficientes de relações contemporâneas (Modelo 2) ..... 79
Tabela 26. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para QI (Modelo 2) ..... 80
Tabela 27. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para Y (Modelo 2) ...... 80
Tabela 28. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para U (Modelo 2) ...... 80
Tabela 29. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para TX (Modelo 2) .... 80
Tabela 30. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para PRI (Modelo 2) ... 81
Tabela 31. Estimativa da matriz de coeficientes de relações contemporâneas (Modelo 3) ..... 85
Tabela 32. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para QM (Modelo 3) ... 85
Tabela 33. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para Y (Modelo 3) ...... 85
Tabela 34. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para U (Modelo 3) ...... 86
Tabela 35. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para TX (Modelo 3) .... 86
Tabela 36. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para PRM (Modelo 3) . 86
13
1. INTRODUÇÃO
Hoje em dia, observa-se cada vez mais na sociedade uma grande integração de
mercados de bens e serviços, de fluxos comerciais, financeiros e de pessoas, tudo isso devido,
principalmente, à globalização. Tal processo diz respeito à forma como os países interagem e
aproximam indivíduos, ou seja, como promovem a integração mundial e homogeneização de
consumo, levando em consideração diversos aspectos.
Inserindo-se nesse cenário o Brasil, ao longo de sua história, experimentou diferentes
tipos de inflexão no seu relacionamento com o resto do mundo. Ao longo da década de 50 e
60 o país teve uma sensível redução de sua relação comercial com o mundo. Apenas após a
década de 70, com a superação da fase nacionalista e individualista brasileira, cujo foco de
desenvolvimento foi o mercado interno, baseado no modelo de substituição das importações,
o Brasil passaria por um processo de internacionalização, com o aumento de sua participação
das exportações das multinacionais no total exportado pelo país, segundo Pizaia et al (2008).
O processo de integração econômica do Brasil com o resto do mundo foi
interrompido, logo em seguida, com a chamada “década perdida” que causou impactos
negativos na maioria dos países da América Latina. No início dos anos 90, o Brasil iniciou um
programa de abertura comercial externa, com o gradual aumento da participação do comércio
internacional em seu Produto Interno Bruto (PIB).
Dentro desta perspectiva, o desempenho do comércio exterior brasileiro nos últimos
anos vem sendo marcado, entre outros elementos, por uma crescente participação dos
chamados “novos mercados”, entendidos como os países que estão fora do eixo tradicional da
União Européia, Nafta, América Latina e Japão. Entre esses “novos mercados” a China se
destaca, desempenhando um papel primordial no comércio exterior brasileiro, alcançando em
2009 a classificação de maior parceiro do Brasil.
A transformação chinesa numa economia dinâmica, bem como de sua integração com
a economia mundial têm sido considerada uma das mais surpreendentes transformações do
último século. Nas últimas duas décadas a economia chinesa tem apresentado um
extraordinário desempenho econômico, refletido nas altas taxas de crescimento do seu PIB.
Tal performance vem despertando um grande interesse no mundo, principalmente devido à
característica da emergência chinesa e sua capacidade de influenciar a economia mundial.
Influências, seja em termos de padrões de comércio, ou de fluxo de capitais, visto que a China
é um grande mercado consumidor, principalmente de commodities (petróleo, p.ex.) e um
14
grande pólo atrativo de capitais. Ou influências devido às disputas ideológicas, já que se pode
afirmar que a emergência chinesa favorecerá a mudança de hierarquia de poder entre as
economias do leste asiático e as demais economias do globo.
O comércio exterior brasileiro ainda é significativamente concentrado em um número
limitado de países. Em 2007, a União Européia e os Estados Unidos foram responsáveis por
40,66% das exportações brasileiras (37,29%, em 2008) e por 37,75% das importações
(35,69% em 2008) (WITS, 2009).
Brasil e China mantiveram um comércio informal desde a criação da República da
China em 1949. Nos anos 50, o fluxo comercial era praticamente inexpressivo, cerca de US$
8 milhões (Miranda et al., 2007). Nos anos 90, houve um boom do comércio bilateral,
comparado com as décadas passadas, e a China, que era a quarta no destino das exportações
brasileiras, pulou para a terceira posição desde 2002, atrás apenas dos Estados Unidos e da
Argentina1. Em 2006, com o amadurecimento das relações comerciais entre o Brasil e a
China, o fluxo comercial (corrente de comércio) entre os dois países ultrapassou os US$ 16,39
bilhões (US$ 12,19 bilhões em 2005). Já no ano de 2007, tal marca aumentou 42,56%
chegando aos US$ 23,37 bilhões (MDIC, 2009).
Em 2008 a China ultrapassou a Argentina e tornou-se o segundo maior parceiro
comercial do Brasil, adicionalmente, seguindo nessa trajetória, no ano seguinte em 2009 a
China ultrapassou os Estados Unidos e tornou-se o principal parceiro comercial brasileiro,
segundo os dados do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior (2009).
As relações comerciais sino-brasileiras estão, inevitavelmente, inseridas no contexto
de mudanças globais, apresentando objetivos comuns de sustentação de projetos econômicos
de desenvolvimento. Assim, torna-se importante a avaliação dos fatores que determinam o
padrão de comércio entre os dois países em conjunto, pois ambos deverão implementar suas
fórmulas políticas destinadas a enfrentar a realidade atual, partindo da situação de fato que os
caracteriza: duas verdadeiras pan-regiões territorialmente, mas desafiadas a desenvolver-se
para atingir padrões mais altos de riqueza.
1
Considerando a União Européia desagregada em seus países membros.
15
2. OBJETIVOS
O presente trabalho tem como objetivo principal analisar o comércio bilateral BrasilChina de modo a identificar os seus fatores determinantes e sua evolução em período recente.
Esses fatores serão analisados buscando verificar se há diferenças entre seus impactos no
comércio de commodities (agrícolas e minerais), e, alternativamente, de produtos industriais,
de maior valor agregado.
Como objetivos específicos propõem-se a:
i.
Analisar o padrão histórico de crescimento de longo prazo do Brasil e da China;
ii.
Analisar as características do comércio internacional do Brasil e da China,
respectivamente, com o resto do mundo, em período recente;
iii.
Realizar um levantamento da pauta dos principais produtos comercializados entre
Brasil e China, bem como sumarizar as principais barreiras tarifárias e não-tarifárias
entre os dois países;
iv.
Ampliar o referencial teórico de estudo sobre modelos de economia internacional que
estimam funções de exportação e importação, e de trabalhos empíricos aplicando tais
conhecimentos;
v.
Explorar os principais métodos estatísticos e econométricos contemporâneos, como a
modelagem VAR, no que diz respeito à estimação dos modelos;
vi.
Identificar as principais variáveis relevantes para modelar tal comércio, e
adicionalmente, verificar as diferenças, inclusive em termos de efeitos das variáveis
determinantes do comércio, quando se analisam pautas de produtos diferenciadas;
16
3. CRESCIMENTO ECONÔMICO E COMÉRCIO INTERNACIONAL
Jones (2000) mostra que o crescimento do volume do comércio internacional está
estreitamente relacionado com o crescimento econômico. Portanto, a compreensão do perfil
de comércio entre Brasil e China requer uma análise histórica com relação aos padrões de
crescimento de longo prazo em ambos os países. Esta seção da presente monografia analisa as
origens e os acontecimentos políticos que influenciaram as políticas econômicas de cada país,
bem como expõe o padrão de crescimento do comércio mundial e sua inserção na atualidade.
3.1. Crescimento Econômico
3.1.1. Economia Chinesa
As origens do crescimento da economia chinesa estão embasadas nas reformas prócapitalistas iniciadas em 1978, conhecidas como “Políticas de Portas Abertas”, que foram
implementadas sob a liderança ideológica de Deng Xiaoping2.
Desde então, ficou evidente a mudança de concepção do Partido Comunista Chinês
(PCC) em direção ao desenvolvimento econômico (STORY, 2004 apud ANDRADE, 2006).
Esta mudança do PCC pavimentou o caminho da transição do país para uma economia cada
vez mais mercantilizada e integrada, embora tenha havido uma clara opção pela manutenção
de um regime político fechado e centralizado. Segundo Prasad (2004), as reformas na China
podem ser dividas em cinco fases (Tabela 1).
Tabela 1. As principais fases das reformas chinesas a partir do ano de 1978.
Períodos
1978 – 1984
1984 – 1988
1988 – 1991
1992 – 1997
1998 – ...
Características das Reformas
Reformas Rurais
Reformas nos setores Industriais Urbanos
Reforma de Controle e Contração
Reformas de Re-estímulo ao Crescimento
Intensificação da Abertura Econômica
Fonte: Elaborado pelo autor com base em Prasad (2004).
2
Nascido em 1904, Deng Xiaoping afastou-se de Mao Tse-Tung, fundador do partido e líder da Revolução
Chinesa de 1949, e foi perseguido durante a Revolução Cultural (1966-1976), período conhecido pela defesa
intransigente da ideologia socialista. Com a morte de Mao, em 1976, Deng encontrou espaço para a retomada de
sua política de reformas, cujo gradualismo pode ser descrito por uma metáfora a ele atribuída: “tateando as
pedras enquanto se cruza o rio”.
17
A primeira, de 1978 a 1984, compreende as reformas rurais, caracterizadas por
profundas mudanças nos setores agrícolas e não-agrícolas, responsáveis por uma grande
elevação da produtividade no campo.
A segunda fase (1984-1988) foi caracterizada por reformas nos setores industriais
urbanos, dentre as quais se incluem: alguma liberalização na fixação de preços e salários nas
empresas, a introdução de taxação sobre as empresas e a quebra do sistema de um único
banco. A liberalização de preços provocou uma onda inflacionária e, na terceira fase (19881991), as autoridades reintroduziram os controles de preços e implementaram políticas
contracionistas. Tais medidas foram eficazes no controle da inflação, mas produziram efeitos
negativos para a economia como um todo, com grandes prejuízos no setor de estatais e
aumento no volume de débito entre as empresas.
A quarta fase (1992-1997) foi caracterizada pelo retorno de algumas políticas de
estímulo ao crescimento, sendo a queda no ritmo de atividade da fase anterior superada.
A última fase (de 1998 aos dias atuais) tem sido caracterizada por um aprofundamento
na abertura da economia e por sua maior integração à economia mundial, caracterizada pela
entrada na Organização Mundial do Comércio (OMC) em novembro de 2001.
A fórmula de sucesso introduzida por Deng, que pode ser descrita como sendo um
“mix” entre socialismo e capitalismo, melhor caracterizado por uma economia aberta com
sistema político fechado, propiciou à China apresentar altas taxas de crescimento econômico,
aumentando sua participação no PIB mundial de menos de 1,76% em 1978 para algo em torno
de 7,14% em 2008 (Banco Mundial, 2009), e consolidando-se como uma das principais
potências econômicas do início do século XXI.
A tabela 2 apresenta a taxa de crescimento do PIB da China em comparação com a
taxa de crescimento do Brasil e do mundo, em cada fase das principais reformas chinesas.
Percebe-se que, em termos médios, o crescimento chinês, em todos os sub-períodos e no total
agregado, foi sempre superior ao crescimento médio do Brasil e do Mundo. No período de
1978-2008, enquanto o Brasil cresceu 2,90% em média por ano e o mundo, numa média de
3,02%, a China cresceu 10,05%, cerca de quase duas vezes mais do que o crescimento do
Brasil e do mundo juntos.
18
Tabela 2. Taxa Média anual de Crescimento do Produto Interno Bruto da China, do Brasil e
do Mundo para os períodos selecionados (%).
Taxa Média de Crescimento do PIB (em %)
China
Brasil
Mundo
10,38
2,45
2,82
12,08
4,94
3,99
7,10
0,10
3,23
11,92
3,25
2,87
9,57
3,03
3,00
10,05
2,90
3,02
Períodos
Média de 1978 – 1984
Média de 1984 – 1988
Média de 1988 – 1991
Média de 1992 – 1997
Média de 1998 – 2008
Total do período
Fonte: Elaborado pelo autor com base no World Development Indicators (BANCO MUNDIAL, 2009).
Com relação ao mercado internacional, a expansão do comércio exterior chinês tem
sido um dos aspectos fundamentais e cruciais para o surgimento da proeminência chinesa na
economia global. A China ampliou sua participação no comércio mundial (medido como a
relação das exportações totais da China sobre as exportações mundiais) de menos de 1,51%
em 1984 para algo em torno de 10,16% em 2008 (Figura 1).
Participação (em %)
12
10
8
6
4
2
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
0
Figura 1. Evolução da Participação do Comércio chinês no comércio mundial, período de 1984-2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do COMTRADE/WITS, 2009.
No que se refere ao grau de abertura da economia, ou seja, a soma das exportações e
importações anuais sobre o PIB, tal coeficiente apresentou significativo aumento ao longo da
trajetória chinesa (Figura 2).
US$ Bilhões
19
3000
70%
2500
60%
50%
2000
40%
1500
30%
1000
20%
500
10%
Corrente de comércio
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
0%
1984
0
Grau de abertura da Economia
Figura 2. Grau de Abertura da Economia e Corrente de Comércio para a China no período de 1984-2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do COMTRADE/WITS e BANCO MUNDIAL, 2009.
O grau de abertura da economia chinesa passou de 19,93%, em 1984, para 66,32% em
2008. O sub-período de maior abertura econômica compreende os anos de 1998 até 2006,
com as reformas de intensificação de abertura econômica e entrada da China na OMC, em
média a abertura no período foi de 47,47%, representando por parte dos países em
desenvolvimento, em particular, um esforço importante nas tentativas de tornar a OMC uma
entidade transparente e que projete o estado de direito nas relações econômicas e comerciais
internacionais.
Sob a perspectiva da formulação de sua política externa, a entrada à ordem multilateral
de comércio era não somente de fundamental importância, mas de prioridade estratégica, de
vez que um país com os interesses internacionais do porte da China não poderia estar alijado
de uma das principais organizações multilaterais de natureza econômica. Este “afastamento”
impedia, de um lado, que a China pudesse influir na formatação da ordem econômica
internacional e, de outro, colocava o país em uma posição de grande vulnerabilidade no
campo das trocas internacionais, já que podia ser, e freqüentemente era, vítima de tratamentos
arbitrários e discriminatórios, sem recurso a defesa eficaz, segundo Goyos Jr. et al (2004).
A corrente de comércio chinesa, ou seja, o somatório das exportações e importações,
também apresentou um aumento substancial (Figura 2). Crescendo em média 16,95% ao ano,
o montante inicial de US$ 51 bilhões, em 1984, passou aproximadamente cerca de US$ 2,56
trilhões em 2008.
20
Embora não consensual, a literatura econômica aponta para uma relação positiva entre
grau de abertura e crescimento econômico. Jin (2004), p.ex., oferece um estudo sobre as
relações entre o grau de abertura e o crescimento econômico na China. De tal modo que
usando dados desagregados por províncias, o autor verificou que a abertura econômica tem
uma influência positiva sobre o crescimento das províncias da costa leste.
O crescimento econômico da China tem mudado os padrões de comércio no leste da
Ásia, sendo que a crescente abertura da economia chinesa significou a alocação mais eficiente
dos recursos e um maior vínculo comercial do sistema produtivo chinês com a região do
continente banhada pelo Pacífico, conhecida como região Ásia-Pacífico (STORY, 2004).
O rápido crescimento de empresas que atuam no comércio exterior, que passou de
menos de 20 em 1978 para centenas de milhares atualmente, e a estratégia de países como
Japão, Coréia do Sul e Taiwan de fazerem do território chinês uma plataforma de montagem3
para o suprimento dos mercados ocidentais são as principais causas das mudanças do
comércio entre os países da região Ásia-Pacífico, os Estados Unidos e a União Européia.
(MEDEIROS, 2004).
Pequenos mercados, como os de Cingapura e Luxemburgo, não possuem escalas para
grandes indústrias, mas a partir da abertura econômica chinesa, segundo Nukui (2003), estas
economias puderam adicionar valor aos produtos importados com intuito de serem exportados
(drawback).
Não obstante ao fato de que as exportações chinesas alcançaram um rápido
crescimento no período pós-reformas, ainda existe um grande potencial de crescimento para o
comércio exterior do país, conforme Lai (2004).
Segundo a argumentação desse autor, a participação chinesa nas exportações mundiais
em 2003 foi apenas 6,02% (10,16% em 2008, segundo dados do WITS, 2009), enquanto que a
população do país corresponde a um quinto da população mundial, o que significa que o nível
per capita de exportação da China está muito aquém do nível médio mundial, indicando que
ainda existe um grande potencial de crescimento para as próximas décadas. Entretanto, para
realizar este grande potencial, o governo chinês deve proceder a alguns ajustamentos de
política.
3
Empresas da região Ásia-Pacífico se lançaram no mercado chinês em busca de vantagens como baixo custo da
mão-de-obra e de políticas favoráveis, como a manutenção de baixos impostos sobre componentes importados,
p.ex., para montagem e re-exportação (“Modelo dos Gansos Voadores”).
21
Segundo Lai (2004), deve-se buscar o uso de outros instrumentos de promoção
comercial, dado que o efeito de estímulo exportador de alguns mecanismos tradicionais tem
decaído significativamente. Um exemplo, conforme cita o autor, seria a exploração das
negociações comerciais no âmbito da OMC.
Em se tratando de comércio multilateral, a entrada da China na OMC, oficializada na
Quarta Conferência Ministerial de Doha, é um evento de grande significância na história do
comércio mundial e um dos acontecimentos mais importantes ocorridos recentemente na
esfera econômica internacional (XIAOXI, 2003).
Alguns líderes chineses consideram que a entrada do país na OMC era imprescindível
para completar as reformas econômicas das últimas duas décadas. Essa determinação está
baseada na crença de que a participação das rodadas multilaterais de comércio tornará a China
um país mais forte e mais integrado à economia mundial (YUEFEN, 2003).
Porém, para ser admitida na OMC, a China se comprometeu a realizar significativos
avanços nas suas regras de comércio exterior, principalmente no lado das importações, e de
entrada de capitais. Espera-se que tal liberalização comercial tenha enormes impactos nos
padrões de comércio e fluxos financeiros mundiais, sendo que os efeitos serão sentidos de
maneira distinta nos diversos países que, direta ou indiretamente, comercializam com a China.
O mesmo pode ser dito com relação às indústrias desses países, enquanto algumas poderão
auferir ganhos com uma maior liberalização do comércio chinês, outras provavelmente vão
computar perdas significativas.
Conforme Prasad (2004), as análises que objetivaram quantificar os impactos na
entrada da China na OMC intensificaram-se no final da década de 90. Tais estudos trazem
como conclusão geral que a participação chinesa como membro da OMC trará ganhos de
bem-estar para o próprio país e o mundo como um todo. Outra conclusão geral desses estudos
é que os países tenderão a ganhar (ou perder) em proporção ao grau de complementaridade
entre seus próprios padrões de comércio e os da China. Uma bem-sucedida resposta à
emergência chinesa, comenta, envolverá uma significativa mobilidade inter-setorial, sendo
que os países mais afetados devem acelerar seus processos de liberalização e integração, o que
lhes permitirá melhorar a alocação de recursos e perseguir suas próprias vantagens
comparativas.
Para os países do Sudeste Asiático, em particular, a ascensão chinesa na OMC é
apontada em vários estudos, entre eles os de Wong (2003), como sendo uma ameaça, uma vez
22
que a China conta com alguns fatores de competitividade espúria, como baixo custo da mãode-obra e câmbio artificialmente desvalorizado. Tal autor, p.ex., afirma que os países vizinhos
aos chineses tendem a perder com sua entrada na OMC, uma vez que estes países e a China
são competidores próximos nos mercados mundiais, dado que possuem dotações de fatores
similares, exportam produtos semelhantes (intensivos em trabalho) e atuam nos mesmos
mercados.
Adicionalmente, devido ao tamanho do mercado chinês, a emergência do país como
um importante player comercial “assusta” os demais países da região, os quais temem que
uma maior liberalização do comércio chinês represente custos para suas economias maiores
que os seus benefícios.
No longo prazo, muito dependerá de qual política os líderes chineses adotarão em
relação ao comércio e industrialização do país. Para o Brasil, em particular, espera-se que os
setores mais afetados com a emergência chinesa sejam o de metal e produtos de aço no médio
prazo e equipamentos de transporte no longo prazo.
Espera-se também uma parcela de mercado crescente de importações chinesas e
produtos produzidos por investimentos chineses no Brasil, especialmente nos setores de
eletrônicos e produtos de telecomunicações (ABREU, 2005).
3.1.2. Economia Brasileira
O Brasil, ao longo de sua história, experimentou diferentes tipos de inflexão no seu
relacionamento com o resto do mundo, sendo que seu comércio passou por diferentes ciclos
de expansão e contração.
Desde o período colonial até 1930, o Brasil centrou sua atividade econômica na
produção de produtos primários para exportação. Durante esse período, houve três grandes
ciclos de produção no Brasil, o da cana-de-açúcar, o do ouro e o do café, que, ao lado de
outros sistemas produtivos de menor expressão, buscaram, no fundamental, suprir o mercado
externo.
No período 1929 ao ano de 1933, alterou-se o caráter principal do antigo padrão de
acumulação, o chamado “modelo primário-exportador”, com o deslocamento do centro
dinâmico da economia (FURTADO, 2007), passando a se desenvolver em função do mercado
interno.
23
Nesse período iniciou-se um novo modelo de desenvolvimento industrial encerrando a
hegemonia do setor cafeeiro e de seus programas de intervenção. No novo modelo, o processo
de substituição de importações (PSI) tinha peso significativo, sendo realizado entre os setores,
simultaneamente, em partes com “estrangulamento externo” relativo, que seria a própria
origem e limitação do PSI.
Nos anos 1940 a 1944, sob a liderança de Getúlio Vargas, começaram as obras de
infra-estrutura e a criação das indústrias de base no Brasil, como p.ex., o acordo de criação da
Companhia Siderúrgica Nacional (CSN), em 1941.
Já no governo de Eurico Gaspar Dutra (1946-51) foi implementado o regime cambial
de licenças de importação, o qual tinha como objetivo conter a inflação e permitir a
importação de bens de capital, porém tal regime, fixado em patamares sobrevalorizado
prejudicaram o setor exportador, em especial o café. Há também uma tentativa através do
“Plano Salte” de realizar uma política fiscal ortodoxa, porém falha.
Logo em seguida com o governo Vargas II (1951-54) há a replicação da fórmula
Campos Salles-Rodrigues Alves, com saneamento fiscal e empreendimentos. Em 1953,
ocorre a instrução 70 da Superintendência da Moeda e do Crédito (SUMOC) com a instituição
do regime de taxas múltiplas de câmbio com monopólio do Banco do Brasil.
Já com Café Filho (1954-55), outra instrução, a SUMOC 113, permitiu a importação
de equipamentos sem cobertura cambial, ao mesmo tempo que favorecia o envio de rendas ao
exterior, também há uma melhora das relações com o Fundo Monetário Internacional (FMI).
No governo de Juscelino Kubitschek, 1956 a 1961, há uma fase de crescimento
industrial, principalmente de bens de consumo duráveis e bens de capital, com o “Plano de
Metas”. JK beneficia-se com a SUMOC 113 e realiza uma simplificação no sistema de taxas
múltiplas de câmbio. No final do governo o Programa de Estabilização Monetária (PEM) é
deixado de lado devido ao custo político e JK rompe com o FMI. Nesse período teve início
em maior escala a internacionalização da economia brasileira, através das multinacionais.
Já nos anos 60, Jânio Quadros promove a desvalorização e unificação do mercado
cambial, conhecida como instrução 204 da SUMOC. Após seu governo o Brasil tem uma
breve experiência parlamentarista, até João Goulart assumir o poder. Com João Goulart há a
tentativa de implementação do Plano Trienal de Celso Furtado, que tinha um diagnóstico
ortodoxo da inflação (especialmente de excesso de gastos do governo), mas mais uma vez o
plano é abandonado.
24
De 1964 até 1967, sob o período militar há a execução do Programa de Ação
Econômica do Governo (PAEG), que tinha como objetivos básicos a serem enfrentados, a
questão da inflação e do crescimento, no curto prazo, e de reformas institucionais a longo
prazo. Dentre as principais reformas do PAEG podemos destacar, sumariamente, a introdução
da correção monetária, substituição do imposto em cascata pelo imposto sobre valor
adicionado, criação dos fundos de participação dos estados e municípios, criação do Banco
Central (BC) e do Conselho Monetário Nacional (CMN), nova fórmula de ajustes de salários
e incentivos fiscais ao setor exportador.
A partir da década de 70, observou-se um aumento do endividamento externo da
economia brasileira e do montante pago referente a seus serviços, devido principalmente à
disponibilidade de recursos externos para os países em desenvolvimento, principalmente para os
países da América Latina, conseqüente da maior liquidez internacional (eurodólares e,
posteriormente, petrodólares).
As políticas econômicas adotadas ao longo dessa década deram ao Brasil as mais altas
taxas de crescimento de sua história. O “Milagre brasileiro” (1968-73) atingia seu ápice, o que
parecia indicar que o país seguiria com um crescimento econômico sustentado, conforme
dados da tabela abaixo.
Tabela 3. Taxa de crescimento do PIB per capita e variação real anual do PIB, (%).
Períodos
1968
1969
1970
1971
1972
1973
MS* do período
PIB per capita
6,84
6,61
7,55
8,53
9,17
11,20
8,32
PIB
9,80
9,50
10,40
11,34
11,94
13,97
11,16
Nota: *MS = Média Aritmética Simples do período analisado.
Fonte: Elaborado pelo autor, com base nos dados do IPEADATA, 2008.
Uma característica notável do “milagre” é que, simultaneamente a taxas muito
elevadas de crescimento econômico, o período 1968 a 1973 caracterizou-se por taxas de
inflação declinantes e relativamente baixas para os padrões brasileiros, bem como por
superávits no balanço de pagamentos.
25
Todavia, a crise do petróleo em 1973, e a opção por manter o crescimento ajustando a
estrutura produtiva, trouxeram impactos inesperados para a economia brasileira. Como o
Brasil importava 80% do petróleo que consumia (BAER, 1996, p.104), o país passou a ter
constantes déficits em sua balança comercial.
Em 1975 o governo cria o II Plano Nacional de Desenvolvimento (II PND) com o
objetivo de manter uma razoável taxa de crescimento econômico, mudar a estrutura da
economia por meio da substituição de importações e também de financiar o déficit externo por
meio da ajuda de bancos internacionais (BAER , 1996, p. 106).
Como resultado houve forte investimento em bens de capital e insumos básicos que
diminuíram as importações de tais bens, porém boa parte destes investimentos foi feito com o
aumento do passivo estatal e a concessão de benefícios fiscais piorou as contas do governo.
A segunda metade da década de 70 é marcada pela desaceleração do crescimento
econômico. A taxa média de crescimento do PIB entre 1975 e 1980 foi de 6,88%, ao passo
que durante os anos do “Milagre Econômico”, a média era de 11,16% (IPEADATA, 2008). A
taxa de inflação, por sua vez, aumentara durante o período recessivo. Ela passara de uma
média de 19,5% ao ano entre 1967 e 1973 para 60% entre 1974 e 1981 (BRESSERPEREIRA, 2003, p. 189).
Nesse período, o endividamento público desestruturou a economia. Em 1979 o Brasil
pagou mais de US$ 4 bilhões em juros da dívida externa, e em 1981, com a dívida bruta ao
redor de US$ 62 bilhões, o gasto com juros atingiu US$ 9,2 bilhões, o que correspondeu a
39% das exportações, de acordo com Bresser-Pereira (2003).
O processo de integração econômica do Brasil com o resto do mundo foi interrompido
durante a década de 1980, com a chamada “década perdida”. O país mostrou, apesar de sua
incipiente abertura, sua extrema vulnerabilidade. Segundo Franco (1999, p. 101), para uma
economia especializada na exportação de poucos produtos primários, com termos de troca
sujeitos à grande volatilidade, o grau de abertura podia efetivamente ser confundido com
vulnerabilidade externa.
De 1980 a 1989, no período dos governos João Figueiredo e José Sarney, ocorreu uma
profunda deterioração da situação econômica e social do Brasil. O modelo de
desenvolvimento baseado no processo de substituição de importações, que atingiu o auge na
década de 70, se esgotou no início dos anos 80 e nada se fez em toda essa década no sentido
de reestruturar a economia brasileira em novas bases.
26
A década de 1980 foi caracterizada pela consolidação da crise fiscal brasileira,
iniciada na década anterior com as políticas desenvolvimentistas. O Brasil, por sua vez, teve
sérias dificuldades na rolagem de sua dívida e, por isso, no mesmo ano iniciou uma série de
negociações com o FMI, que exigiu um superávit comercial de US$ 6 bilhões, uma taxa de
inflação de 90% e um corte de 50% no déficit público. O governo brasileiro, por sua vez,
atendendo a essas exigências, desvalorizou em 30% o cruzeiro em 1983, produzindo
superávits comerciais (PIZAIA et al., 2008).
Embora tivesse concordado em atender às exigências do FMI, Baer (1996) ressalta que
o governo brasileiro já tinha iniciado um pacote de medidas ortodoxas. Este, por sua vez,
causou uma menor expansão dos agregados monetários em relação à taxa de inflação,
diminuiu o déficit público através do corte de gastos e do aumento de impostos e fez declinar
o nível dos salários.
Segundo Bresser-Pereira (2003), a maxidesvalorização, que fora uma medida de
contenção, aumentou as taxas de inflação de 100% para 180%. O desemprego também
aumentou, e o país entrou numa recessão. O Brasil passava por uma crise estrutural, com
estagnação da renda por habitante, drástica redução da capacidade de poupar e investir, que
gerava baixo crescimento do PIB, além de crescentes taxas de inflação. Para o autor, a
diminuição das taxas de investimento estava ligada à transferência de reservas para o exterior.
As divisas geradas pelos saldos comerciais positivos eram usadas para pagar os serviços
crescentes da dívida externa, causando diminuição da poupança nacional.
Segundo Bresser-Pereira (2003), a crise que atingiu os países da América Latina, em
especial o Brasil, durante a década de 80, é explicada pelo crescimento excessivo e distorcido
do Estado, pelo esgotamento da estratégia de intervenção e pela crise fiscal pela qual passou o
setor público. O modelo desenvolvimentista adotado pelo Brasil, que tivera amplo sucesso no
desenvolvimento econômico do país nos anos anteriores, por fim, esgotou-se.
Uma sucessão de planos econômicos (p.ex. Plano Collor I e II) foram implantados sem
sucesso no início dos anos 90. Medidas severas, como aumento das taxas de juros,
congelamento de preços e confisco bancário não foram suficientes para eliminar a inflação,
que tinha aspectos inerciais.
O processo de abertura comercial, iniciado discretamente em 1987 com a revisão do
sistema tarifário, foi consolidado com a gradual diminuição de tarifas comerciais. A proteção
média caiu de 32,2% em 1990 para 14% no ano de 1994 (BRESSER-PEREIRA, 1998). Isso,
27
por sua vez, teve conseqüências diretas nas relações comerciais do Brasil. O coeficiente
médio de importação da indústria passa de 4,5% em 1989 para 9,2%, em 1993, e o coeficiente
de exportação passa de 8,8% para 12,5% no mesmo período (FRANCO, 1999). O período de
1994 a 1999 foi caracterizado pela introdução do Plano Real, cujo mérito principal foi acabar
com as altas taxas de inflação.
O período de abertura econômica após a implantação do Plano Real foi marcado
também pela retomada da entrada de investimento direto estrangeiro (IDE), devido, em sua
maioria, ao processo de privatização e à estabilização econômica.
Após o ano de 1999, houve a troca do regime de câmbio fixo para o regime de câmbio
flutuante, a adoção de metas de inflação e de superávits fiscais primários, o que resultou em
uma taxa de juros real menor que a do período anterior. O câmbio se desvalorizou
substancialmente e se tornou mais volátil. Isso, acrescido do aumento da demanda e dos
preços internacionais das commodities, proporcionou superávits comerciais freqüentes
(FERRARI FILHO; PAULA, 2006).
Segundo Nukui (2003), nesse período, o complexo agroindustrial brasileiro viveu sua
plena fase de expansão econômica. Baseando-se nos dados do Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística (IBGE), Nukui ressalta que o setor agropecuário, o elo à montante do
complexo agroindustrial, apresentou um crescimento econômico de 16,8% no período de
1999 até 2001, contra 2,4% do setor industrial e 7,4% no setor de serviços, sendo assim, o
setor agroindustrial comandou o crescimento do país que foi de 6,8% neste período. Isto
evidencia a partir daí a importância do agronegócio para o Brasil. Ressalta ainda que houve
um aumento em valor das exportações brasileiras (131,6%) para a China e de 15,7% para a
Coréia do Sul entre 1999 e 2003.
O comércio exterior brasileiro ao longo das últimas duas décadas não apresentou uma
ascendência notória com relação à participação no comércio mundial (medido como a relação
das exportações totais do Brasil sobre as exportações mundiais) como evidenciado pela
China. Pelo contrário, o Brasil apresentou ciclos de expansão e contração das suas
exportações, principalmente devido às conjunturas políticas e econômicas internas aliadas às
políticas cambiais e monetárias, que tiveram impacto direto na balança comercial brasileira.
Apesar disso, a partir de 1999, com a adoção do regime de câmbio flutuante e o aumento das
exportações do agronegócio brasileiro, nota-se uma tendência de aumento na participação,
que passou de 0,86%, em 1999, para 1,40% em 2008 (Figura 3).
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1.8%
1.6%
1.4%
1.2%
1.0%
0.8%
0.6%
0.4%
0.2%
0.0%
1984
Participação (em %)
28
Figura 3. Evolução da participação do comércio brasileiro no comércio mundial, período de 1984-2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do COMTRADE/WITS, 2009.
No que se refere ao grau de abertura da economia, ou seja, a soma das exportações e
das importações anuais sobre o PIB, tal coeficiente apresentou queda e ligeira estabilização
num patamar abaixo de 15% até o ano de 1999. Nesse momento houve a transição do modelo
fechado dos últimos 40 anos, para um regime mais aberto do ponto de vista comercial,
financeiro e de investimento. Foram reduzidas as barreiras às importações, o mercado
financeiro foi desregulamentado e foram eliminadas restrições institucionais a uma maior
participação do capital estrangeiro em investimentos em setores de infra-estrutura (Figura 4).
A partir de 1999 o grau de abertura da economia segue numa trajetória de crescimento
até o ano de 2004, atingindo 23,96%, a partir daí estabiliza-se em torno de 21%, muito devido
US$ Bilhões
ao crescimento do PIB acima da corrente de comércio para os anos de 2005 e 2006.
400
30%
350
25%
300
20%
250
200
15%
150
10%
100
5%
50
Corrente de Comércio
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
0%
1984
0
Grau de Abertura da Economia
Figura 4. Grau de Abertura da Economia e Corrente de Comércio para o Brasil no período de 1984-2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do COMTRADE/WITS e BANCO MUNDIAL, 2009.
29
A corrente de comércio brasileira, ou seja, o somatório das exportações e importações
apresentou aumento (Figura 4). Crescendo em média 9,07% ao ano fez com que o montante
inicial de US$ 42 bilhões, em 1984, passasse, aproximadamente, para cerca de US$ 370
bilhões, em 2008.
Em suma, o Brasil, desde os anos 60, vem adotando uma política multilateral de
comércio exterior, tornando-se, nos anos 80, um global trader. No início dos anos 90, iniciou
um programa de abertura comercial externa, retirou paulatinamente muitos dos incentivos às
exportações enquanto, pelo lado das importações, extinguiu as barreiras não tarifárias e
reduziu gradualmente suas tarifas ad valorem (GUIMARÃES, 1999, 1997).
3.2. Comércio Internacional
3.2.1. Comércio Chinês
Desde o final dos anos 1990, com a superação dos efeitos negativos da crise asiática, e
tendo como pano de fundo a intensificação de seu processo de abertura econômica, a China
experimentou um notável crescimento de seu comércio exterior.
Em 2003, a China iniciou uma trajetória crescente de suas exportações, culminando
em 2007 (US$ 1,21 trilhões), quando ultrapassou os Estados Unidos (US$ 1,14 trilhões) e
tornou-se a segunda nação que mais exporta no mundo4. Mais recentemente, em 2008, o país
manteve seu notório market-share nas exportações mundiais, continuando a ser o segundo
maior exportador do mundo, com o montante de US$ 1,42 trilhões, atrás somente da
Alemanha com US$ 1,46 trilhões, e também o terceiro maior país importador atingindo US$
1,13 trilhões, atrás da Alemanha com US$ 1,20 trilhões e dos Estados Unidos com US$ 2,15
trilhões (WITS, 2009).
Os maiores parceiros comerciais da China, considerando a participação no total das
exportações chinesas no ano de 2008, foram os Estados Unidos (17,69%), Hong Kong
(13,35%) e Japão (8,13%), segundo os dados do COMTRADE (2009) (Figura 5).
4
Considerando a União Européia desagregada em seus países membros.
30
17.69%
Estados Unidos
Hong Kong
Japão
43.46%
Coréia
13.35%
Alemanha
Holanda
Reino Unido
8.13%
Rússia
5.17%
2.31%
Outros países
2.52%
4.14%
3.21%
Figura 5. Market-share dos principais parceiros comerciais da China no ano de 2008
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do COMTRADE, 2009.
Com relação à balança comercial chinesa, as importações cresceram em média 16,25%
por ano, entre 1984 e 2008, e as exportações cresceram em média 17,58% por ano, no mesmo
Exportações
Importações
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
-200
1984
US$ Bilhões (FOB)
período, de acordo com os dados do COMTRADE (2009) (Figura 6).
Balança Comercial
Figura 6. Balança Comercial Chinesa de 1984 a 2008, US$ Bilhões FOB.
Fonte: Elaborado pelo autor, com base nos dados do WITS/COMTRADE (2009).
O crescimento do comércio internacional chinês é decorrente de diversos fatores, entre
eles, podemos destacar o crescimento da competitividade dos produtos chineses, o que
promove uma expansão de seu market-share no mercado internacional.
Visando liberalizar o comércio na China, o governo reduziu obstáculos
administrativos para aumentar a atratividade de investidores estrangeiros. Em contrapartida, a
China aumentou as suas exportações para a União Européia, Estados Unidos, Coréia do Sul,
31
Hong Kong e Japão. À medida que o país prospera, o nível de vida melhorou e, portanto,
aumentou a quantidade de importações ultramarinas, principalmente do Japão, da União
Européia, Coréia do Sul e Taiwan (PRASAD, 2004).
Além disso, segundo Lai (2004), o montante de Investimento Direto Estrangeiro (IDE)
aumenta a cada ano, o que permite que a China utilize os fundos para a promoção de novas
indústrias, bem como de indústrias de alta tecnologia, fábricas avançadas, conservação de
energia e do meio ambiente.
As trocas comerciais da China com o mundo consistem, essencialmente, em
maquinarias, roupas e equipamentos diversos de alta tecnologia. A entrada maciça de IDE tem
permitido um aumento significativo da exportação de produtos com maior valor agregado.
De acordo com os dados da tabela 4, em 2007, os dez maiores produtos exportados
pela China ao mundo representam produtos de alto valor agregado, somando em conjunto
cerca de 20,79% do total da pauta chinesa exportadora.
Tabela 4. Ranking dos 10 principais produtos exportados pela China e participação percentual
na pauta total de exportação chinesa em 2007.
Ranking HS (2002)*
1º
84.71.30
2º
85.25.20
3º
84.73.30
4º
85.42.21
5º
84.71.60
6º
85.17.90
7º
90.13.80
8º
85.17.80
9º
84.71.41
10º
84.43.59
Top 10
Descrição do Produto
Máquinas automáticas para processamento de dados
Aparatos transmissores incorporadores
Partes e acessórios das máquinas da posição 84.71
Circuitos integrados eletrônicos digitais
Máquinas automáticas, etc.
Partes de aparelhos de telefonia
Outros dispositivos, de cristais líquidos, etc.
Outros aparelhos telefônicos
Máquinas automáticas (central de processamento)
Outras Máquinas e aparelhos de impressão
Participação
4.37%
2.97%
2.65%
1.94%
1.78%
1.75%
1.64%
1.54%
1.12%
1.04%
20.79%
Nota: *Sistema Harmonizado de Designação e Codificação de Mercadorias de 2002 (HS 2002, 6dígitos);
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do WITS (COMTRADE, 2008).
Em termos de importações, cabe realçar que a China é atualmente a segunda maior
importadora mundial de petróleo. O rápido processo de industrialização que o país está a
atravessar tornou-o um voraz consumidor de matérias-primas. Outra característica da pauta de
importação chinesa é a grande demanda também por produtos de tecnologia, sendo alguns
32
utilizados como matérias-primas para agregação de valor e outros para consumo interno
(XIAOXI, 2003).
Em 2007, de acordo com os dados da tabela 5, podemos observar a participação dos
produtos derivados do petróleo (10,99%5), de matérias-primas e commodities (6,07%6) e
principalmente de produtos de maior valor agregado (20,98%7) dentre os dez principais
produtos importados pela China.
Vale ressaltar a participação da soja, que vem crescendo na pauta chinesa, sendo um
item básico que faz parte dos hábitos alimentares de sua população, uma vez que é utilizado
na fabricação do "tofu", "shoyu" e do óleo de cozinha (MORTATTI; MIRANDA, 2008). A
entrada da China na OMC gerou mudanças significativas no mercado internacional de soja,
uma vez que possibilitou um maior acesso ao mercado chinês e limitou os subsídios do
governo chinês aos produtores domésticos (PINTO FILHO; ALENCAR, 2006).
Tabela 5. Ranking dos principais produtos importados pela China e participação percentual na
pauta total de importação chinesa em 2007.
Ranking HS (2002)*
1º
85.42.21
2º
27.09.00
3º
90.13.80
4º
26.01.11
5º
27.10.19
6º
12.01.00
7º
84.71.70
8º
84.79.89
9º
84.73.30
10º
74.03.11
Top 10
Descrição do Produto
Circuitos integrados eletrônicos digitais
Óleos de petróleo e outros betuminosos, etc.
Outros dispositivos, de cristais líquidos, etc.
Minérios de ferro, não aglomerados, etc.
Outros óleos de petróleo ou betuminosos
Soja em grão
Máquinas automáticas com unidades de memória
Outras máquinas e aparelhos mecânicos etc.
Partes e acessórios das máquinas da posição 84.71
Cobre refinado, cátodos e seus elementos
Participação
13.45%
9.20%
3.86%
3.57%
1.79%
1.32%
1.24%
1.24%
1.19%
1.18%
38.04%
Nota: *Sistema Harmonizado de Designação e Codificação de Mercadorias de 2002 (HS 2002, 6dígitos);
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do WITS (COMTRADE, 2008).
5
Somatório de HS 27.09.00, 27.10.19.
Somatório de HS 12.01.00, 26.01.11 e 74.03.11.
7
Somatório de HS 84.71.70, 84.79.89, 84.73.30, 85.42.21 e 90.13.80.
6
33
3.2.2. Comércio Brasileiro
Apesar de ter dado, ao longo da década de 90, um salto qualitativo na produção de
bens agrícolas, com reformas comandadas pelo governo federal, a pauta de exportação
brasileira foi diversificada, com uma inclusão de bens de alto valor agregado como jóias,
aviões, automóveis e peças de vestuário.
Um dos instrumentos de apoio do governo são as agências fomentadoras de negócios,
como a Agência de Promoção de Exportações (APEX), que tem como objetivo implementar a
política de promoção comercial das exportações estabelecida pela Câmara de Comércio
Exterior (CAMEX).
Com o engessamento dos avanços da ALCA, causado pelo protecionismo americano,
insistindo em fortes subsídios e ainda através de impedimentos não alfandegários como as
barreiras sanitárias e fitossanitárias, o Brasil vem intensificando relações com novos blocos
econômicos. É o caso da aproximação com os países da Associação das Nações do Sudeste
Asiático (ASEAN)8, e também, de acordos bilaterais que possam dar vazão aos seus produtos
tradicionais e que abram espaço para novos.
Os maiores parceiros comerciais do Brasil (participação no total das exportações
brasileiras), no ano de 2008, foram os Estados Unidos (13,81%), a Argentina (8,94%) e a
República Popular da China (8,33%), segundo os dados do COMTRADE (2009) (Figura 7).
13.81%
Estados Unidos
Argentina
8.94%
China
Holanda
51.14%
8.33%
Alemanha
Japão
5.32%
2.42%
4.49%
3.11%
Chile
Itália
Outros países
2.43%
Figura 7. Market-share dos principais parceiros comerciais do Brasil no ano de 2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do COMTRADE, 2009.
8
A ASEAN é formada por Birmânia, Brunei, Camboja, Indonésia, Laos, Malásia, Filipinas, Cingapura,
Tailândia e Vietnã.
34
Em 2008, o país ocupou a 19ª posição entre os maiores exportadores do mundo, com
US$ 196 bilhões, já com relação às importações, o Brasil ocupou a 21ª posição no ranking
mundial, importando um total de US$ 173 bilhões (COMTRADE, 2009).
Com relação à balança comercial brasileira com o mundo, figura 8, esta apresentou
saldos negativos entre os anos de 1995 e 1999, decorrentes de apreciações na taxa de câmbio
em conseqüência da política macroeconômica que caracterizou o Plano Real. Essa tendência
mudou a partir de 2000, quando a balança comercial brasileira passou a acumular superávits.
No período de 2000 até o ano de 2008, as importações cresceram em média 10,21% por ano e
US$ Bilhões (FOB)
as exportações, 8,27% por ano.
250
200
150
100
50
0
Exportações
Importações
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
-50
Balança Comercial
Figura 8. Balança Comercial Brasileira de 1960 a 2008, US$ Bilhões FOB.
Fonte: Elaborado pelo autor, com base nos dados do WITS/COMTRADE (2009).
A pauta de exportação brasileira com o mundo, em termos de produtos, é
relativamente concentrada em matérias-primas e artigos do agronegócio. De acordo com a
tabela 6, esses produtos representaram, somados cerca de 24,54%9 da pauta comercial
brasileira em 2007.
Porém, o Brasil também exporta carros e aviões, notadamente executivos e de
passageiros, produzidos pela Embraer, sendo que somados representaram cerca de 4,41%10 da
pauta comercial brasileira total no ano de 2007 (Tabela 6).
9
Somatório de HS 27.09.00, 26.01.11, 12.01.00, 26.01.12, 09.01.11, 17.01.11, 23.04.00 e 47.03.29.
Somatório de HS 88.02.40 e 87.03.23.
10
35
Tabela 6. Ranking dos 10 principais produtos exportados pelo Brasil e participação percentual
na pauta total de exportação brasileira em 2007.
Ranking
1º
2º
3º
4º
5º
6º
7º
8º
9º
10º
Top 10
HS (2002)*
27.09.00
26.01.11
12.01.00
88.02.40
26.01.12
09.01.11
87.03.23
17.01.11
23.04.00
47.03.29
Descrição do Produto
Óleos de petróleo e outros betuminosos, etc.
Minérios de ferro, não aglomerados, etc.
Soja em grão
Aviões e outros veículos aéreos
Minérios de Ferro, aglomerados, etc.
Café, não descafeinado
Automóveis de passageiros, etc.
Açúcar bruto de cana-de-açúcar
Resíduos da extração do óleo de soja, etc.
Pastas químicas de madeira de não coníferas
Participação
5.66%
4.52%
4.27%
2.39%
2.19%
2.15%
2.02%
1.99%
1.88%
1.87%
28.95%
Nota: *Sistema Harmonizado de Designação e Codificação de Mercadorias de 2002 (HS 2002, 6dígitos);
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do WITS (COMTRADE, 2008).
Já com relação às importações, em 2007 se destacaram os óleos, derivados de petróleo
e gás natural, 16,15% (HS 27.09.00, 27.10.19e11 e 27.11.21), produtos de maior valor
agregado, 7,04% (HS 85.42.21e17.90, 87.03.23 e 30.04.90), matérias-primas da indústria e do
agronegócio, 2,59% (HS 74.03.11 e 31.04.20), dentre os 10 primeiros. (Tabela 7).
Tabela 7. Ranking dos 10 principais produtos importados pelo Brasil e participação
percentual na pauta total de importação brasileira em 2007.
Ranking
HS (2002)*
1º
2º
3º
4º
5º
6º
7º
8º
9º
10º
Top 10
27.09.00
27.10.19
85.42.21
87.03.23
27.10.11
85.17.90
30.04.90
74.03.11
31.04.20
27.11.21
Descrição do Produto
Óleos de petróleo e outros betuminosos, etc.
Outros óleos de petróleo ou betuminosos, etc.
Circuitos integrados eletrônicos digitais
Automóveis de passageiros, etc.
Óleos de petróleo leve e preparações
Partes de aparelhos de telefonia
Outros medicamentos misturados ou não, etc.
Cobre refinado, cátodos e seus elementos
Adubo (fertilizante) - cloreto de potássio
Gás natural
Participação
9.94%
3.33%
2.46%
1.70%
1.64%
1.47%
1.41%
1.35%
1.24%
1.24%
25.78%
Nota: *Sistema Harmonizado de Designação e Codificação de Mercadorias de 2002 (HS 2002, 6dígitos);
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do WITS (COMTRADE, 2008).
36
3.2.3. Comércio Brasil-China
Na última década o comércio bilateral Brasil-China evoluiu consideravelmente. Entre
o período de 1984 a 2008, as importações brasileiras de produtos chineses aumentaram, em
média, 16,57% ao ano, enquanto as exportações, 15,43% ao ano.
No período de 1999 até 2003, a China foi responsável por 15,4% do destino total das
exportações brasileiras (Miranda et al., 2007). Diversos fatores devem ter contribuído para
essa tendência. Em 1999, houve a adoção da taxa de câmbio “flexível suja” pelo Brasil, e, em
2001, a China ingressou como país-membro da OMC. De fato, nota-se um crescimento
significativo das exportações brasileiras para a China a partir de 2001. Vale ressaltar que em
período mais recente, a velocidade de crescimento das importações brasileiras da China com
relação à velocidade das exportações tem aumentado, ou seja, o Brasil passou a importar mais
US$ Bilhões (FOB)
produtos da China do que exportar para esse país, conforme evidenciado na figura abaixo.
25
20
15
10
5
0
Exportações
Importações
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
1988
1987
1986
1985
1984
-5
Balança Comercial
Figura 9. Balança Comercial Brasil-China de 1984 a 2008, US$ Bilhões FOB.
Fonte: Elaborado pelo autor, com base nos dados do WITS/COMTRADE (2009).
Uma análise das principais mercadorias transacionadas entre as economias do Brasil e
da China aponta que nos primórdios da década de 1980-90 o Brasil exportava para a China
principalmente produtos manufaturados e importava basicamente matéria-prima agrícola,
minerais e metais e seus derivados.
Contudo, ao longo dos anos este quadro foi se alterando, tanto em função da crescente
necessidade chinesa de bens de consumo e do processo ainda em andamento de urbanização,
como pela melhoria da sua economia, que cada vez mais se industrializava. Como resultado,
37
observa-se que nos últimos anos o Brasil tornou-se um importador de equipamentos
industrializados, manufaturados e exportador de commodities, como grãos de soja e minério
de ferro (Figuras 10 e 11).
100%
80%
60%
40%
20%
0%
1990
1995
2000
Metais e Minerais + Matéria-Prima Agrícola
2005
2006
Manufaturados
Figura 10. Categorias exportadas pelo Brasil para a China, período selecionado (valores em %).
Fonte: Elaborado pelo autor, com base nos dados do WITS/COMTRADE (2008), segundo a classificação SITC
Rev. 1 (Standard International Trade Classification).
100%
80%
60%
40%
20%
0%
1990
Manufaturados
1995
2000
2005
2006
Metais e Minerais + Matéria-Prima Agrícola
Figura 11. Categorias importadas pelo Brasil da China, período selecionado (valores em %).
Fonte: Elaborado pelo autor, com base nos dados do WITS/COMTRADE (2008), segundo a classificação SITC
Rev. 1 (Standard International Trade Classification).
Com relação à estrutura do perfil do comércio bilateral atual entre esses países,
observa-se uma situação bem distinta e contrastante, no que se diz respeito à sua composição.
A composição das exportações chinesas para o Brasil inclui uma grande parcela de
produtos industrializados, em sua grande maioria produtos de alto valor agregado, sendo que,
em 2006, cerca de 69,46% dessas exportações compreenderam máquinas, aparelhos elétricos,
materiais têxteis, produtos de indústrias químicas ou das indústrias conexas. Já no perfil de
exportação do Brasil para a China constata-se exatamente o contrário, com predominância de
38
produtos de baixo valor agregado, sendo que, em 2006, cerca de 72,08% dos produtos foram
matérias-primas vegetais e minerais (COMTRADE, 2008).
Ainda no que se diz respeito ao comércio entre esses dois países, analisando a pauta
em seu maior nível de detalhamento, ou seja, no nível de produtos HS 2002, 6-dígitos,
observa-se uma concentração ainda maior pautada em um número muito pequeno de produtos
no ano de 2007.
No caso das exportações brasileiras para a China, há o predomínio de dois produtos
em particular, minério de ferro11 e soja em grão, respectivamente, com 34,55% e 26,37%, da
participação no total da pauta, somados representam 60,92% de tudo o que o Brasil exportou
para a China em 2007 (Tabela 8).
É valido ressaltar que os dez principais produtos exportados pelo Brasil para a China
representaram 83,49% de todos os bens que o Brasil exportou para esse país em 2007.
Tabela 8. Ranking dos principais produtos exportados do Brasil para a China e sua
participação percentual no total dessa pauta em 2007.
Ranking HS (2002)*
1º
26.01.11
2º
12.01.00
3º
27.09.00
4º
26.01.12
5º
47.03.29
6º
15.07.10
7º
24.01.20
8º
41.04.11
9º
72.02.93
10º
74.03.11
Top 10
Descrição do Produto
Minérios de ferro, não aglomerados, etc.
Soja em grão
Óleos de petróleo e outros betuminosos, etc.
Minérios de ferro, aglomerados, etc.
Pastas químicas de madeira de não coníferas
Óleo de soja bruto, mesmo degomado
Tabaco total ou parcialmente destalado
Couros e peles curtidos, plena flor, não divididos; etc.
Ferroligas, ferronióbio
Cobre refinado, cátodos e seus elementos
Participação
29.04%
26.37%
7.82%
5.51%
3.59%
2.89%
2.52%
1.97%
1.92%
1.86%
83.49%
Nota: *Sistema Harmonizado de Designação e Codificação de Mercadorias de 2002 (HS 2002, 6dígitos);
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do WITS (COMTRADE, 2008).
Ao utilizar valor agregado como base de análise, os produtos básicos representaram
cerca de 73,8% da pauta exportadora brasileira para a China, seguidos dos
semimanufaturados, com 18%, e dos manufaturados, com 8,2% (Figura 12).
11
Somatório HS 26.01.11 e 26.01.12.
39
18.00%
Básicos
8.20%
Manufaturados
Semimanufaturados
73.80%
Figura 12. Exportação brasileira para a China por fator agregado (2007)
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos critérios do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio
Exterior (MIDIC, 2008).
Com relação às barreiras tarifárias do comércio sino-brasileiro, podemos notar que os
10 principais produtos exportados pelo Brasil não são objetos de elevadas tarifas de
importação por parte da China. Entre os dez principais produtos, o tabaco total ou
parcialmente destalado (HS 24.01.20) é o produto sobre o qual incide o maior imposto de
importação (10%), seguido pelo óleo de soja bruto, mesmo degomado (HS 15.07.10) com 9%
e pelos couros e peles curtidos, plena flor, não divididos; divididos, com a flor (HS 41.04.11)
que são alvo de uma tarifa de 6,33% (Figura 13).
12.00
10.00
10.00
9.00
8.00
6.33
6.00
4.00
2.40
1.76
1.00
2.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
1º
2º
3º
4º
5º
6º
7º
8º
9º
10º
26.01.11 12.01.00 27.09.00 26.01.12 47.03.29 15.07.10 24.01.20 41.04.11 72.02.93 74.03.11
Figura 13. Tarifa efetivamente aplicada (AHS) pela China sobre os 10 principais produtos importados do Brasil,
média simples, WTO/CMT, em porcentagem (2006).
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos dados do WITS (TRAINS, 2008).
No caso das importações brasileiras da China há um evidente predomínio de produtos
de alto valor agregado para a indústria e indústrias conexas de alta tecnologia.
40
Num âmbito geral os produtos consistem em máquinas, aparelhos de telefonia, de
automação, têxteis, vestuário, coque etc. As importações brasileiras da China são menos
concentradas em número de itens tarifários, sendo que os dez principais produtos somaram,
em 2007, cerca de 27,26% do total dessa pauta comercial (Tabela 9).
Tabela 9. Ranking dos principais produtos importados pelo Brasil da China e sua participação
percentual no total dessa pauta em 2007.
Ranking HS (2002)*
1º
85.17.90
2º
90.13.80
3º
84.73.30
4º
85.42.21
5º
85.29.90
6º
84.71.70
7º
85.17.80
8º
27.04.00
9º
95.03.90
10º
84.43.59
Top 10
Descrição do Produto
Partes de aparelhos de telefonia
Outros dispositivos, de cristais líquidos, etc.
Partes e acessórios das máquinas da posição 84.71
Circuitos integrados eletrônicos digitais
Outras partes destinadas aos aparelhos 85.25 a 85.28.
Máquinas automáticas com unidades de memória
Outros aparelhos telefônicos
Coques e semicoques, mesmo aglomerados, etc.
Triciclos, patinetes e outros de rodas;
Outras Máquinas e aparelhos de impressão
Participação
6.59%
4.03%
3.74%
2.64%
1.89%
1.86%
1.86%
1.63%
1.52%
1.48%
27.26%
Nota: *Sistema Harmonizado de Designação e Codificação de Mercadorias de 2002 (HS 2002, 6dígitos);
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do WITS (COMTRADE, 2008).
Tendo como base de classificação os bens em categorias agregadas, a importação
brasileira da China, no ano de 2007, foi composta de cerca de 96,7% de bens manufaturados,
já os básicos representaram 2,5% e semimanufaturados 0,8% (Figura 14).
0.80%
2.50%
Manufaturados
Semimanufaturados
Básicos
96.70%
Figura 14. Importação brasileira da China por fator agregado (2007)
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos critérios do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio
Exterior (MIDIC, 2008).
41
Já com relação às barreiras tarifárias aplicadas pelo Brasil aos dez principais produtos
importados da China, podemos observar uma incidência relativamente maior de impostos
sobre os principais produtos comercializados nessa pauta, tanto em termos de freqüência de
incidência quanto dos níveis das alíquotas aplicadas.
De acordo com a figura 15, o produto alvo de maior tarifa efetiva aplicada, entre os
dez principais produtos comercializados entre Brasil e China, são os triciclos, patinetes e
outros brinquedos semelhantes de rodas; (HS 95.03.90) com 20%.
25.00
20.00
20.00
14.00
14.00
15.00
8.57
9.00
10.00
4.67
5.00
5.20
4.26
1.07
0.00
0.00
1º
2º
3º
4º
5º
6º
7º
8º
9º
10º
85.17.90 90.13.80 84.73.30 85.42.21 85.29.90 84.71.70 85.17.80 27.04.00 95.03.90 84.43.59
Figura 15. Tarifa efetivamente aplicada (AHS) pelo Brasil sobre os 10 principais produtos importados do China,
média simples, WTO/CMT, em porcentagem (2006).
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos dados do WITS (TRAINS, 2008).
3.3. Barreiras Tarifárias e Não-Tarifárias
A seguir, serão descritas sumariamente algumas das principais barreiras comerciais
aplicadas pela China ao comércio internacional, procurando dar ênfase aos setores, produtos,
normas e temas que mais têm impacto sobre os produtos brasileiros.
No âmbito geral, a entrada da China na OMC, em 2001, fez com que o país se
comprometesse a implementar reformas para reduzir as barreiras ao comércio e a facilitar
acesso a seu mercado dos produtos e serviços importados de membros da OMC. Em
conseqüência, a China revogou e alterou várias leis, regulamentos e outras medidas
protecionistas.
Nesse contexto, a China foi obrigada a eliminar o sistema de quotas e aplicar normas
internacionais para testes básicos, remover exigências de conteúdo nacional e dar
transparência a regimes de licenciamento e registros. O país asiático fez progressos também
42
com reformas, revisões de regulamentos e exigência de conteúdo local (MIDIC, 2008). A
China reduziu suas barreiras tarifárias, como p.ex., podemos citar a redução da tarifa média
aplicada (AHS) incidente sobre a soja mesmo triturada (HS 12.01.00) de 140% para 2,4%
(WITS/TRAINS, 2008).
A influência das empresas estatais chinesas no comércio, principalmente de
commodities agrícolas, na forma da China National Cereals, Oils and Foodstuffs Import and
Export Company (COFCO) tem marcado o cenário da política agrícola da China por diversos
anos. Dada a prevalência que a China tem nos mercados mundiais, não foi surpresa de que tal
influência foi um dos principais aspectos para a entrada do país na OMC. Mas, apesar das
tentativas do protocolo de acesso da OMC de limitar (ou diluir) as influências das trocas
estatais, a COFCO ainda tem um potencial significativo de controle sobre ambas às
exportações e importações de diversas commodities de acordo com McCorriston; MacLauren
(2007).
Entretanto, apesar dessas mudanças, muitas práticas continuam a distorcer o comércio
exterior chinês. A quarentena, p.ex., imposta pela aduana, pode atrasar navios com produtos
agrícolas não chineses. Ela se baseia em regulamentos sanitários e fitossanitários elaborados a
partir de bases científicas dispersas e regulamentos questionáveis sobre a importação de
commodities agrícolas (MIDIC, 2008).
Portanto, apesar das quedas tarifárias ainda há grandes dificuldades para o exportador
brasileiro vender ao mercado chinês. Um exemplo dessa dificuldade é o sistema de preços
nesse país (NUKUI, 2003). Em relação aos produtos agrícolas, 9,1% são fixados pelo
Estado, 7,1% são orientados e 83,3% são determinados pelo mercado, segundo o
Departamento de Negociações Internacionais da Secretaria de Comércio Exterior do Brasil
(DEINT, 2002).
A base legal das tarifas de importação chinesa é a Lei da Alfândega e seus
regulamentos. O esquema tarifário encontra-se no regulamento de tarifas de importação e
exportação, promulgado pelo Decreto nº 392 do Conselho de Estado em 23 de novembro de
2003 e em vigor desde 1º de janeiro de 2004.
De acordo com a UNCTAD (1998), há 69 picos tarifários na China, entre os quais
estão alguns produtos de interesse ao agronegócio brasileiro como a soja, os óleos de soja, de
amendoim e do girassol.
43
Ademais, é válido citar também as barreiras não-tarifárias às importações impostas
pela China, como quotas, licenças para importar, políticas de substituição de importações,
além de certificações restritivas e padrões de quarentena.
Em sua análise Nukui (2003) ressalta (i) a falta de transparência na valoração
aduaneira, dificultando as importações na China; (ii) a necessidade excessiva de licença de
importação específica; (iii) a inspeção aduaneira, podendo o produto estar sujeito a
diferentes tarifas de importação dependendo do porto; (iv) restrições quantitativas; (v)
proibição de importação de vestuário usado, animais e plantas com doenças ou provenientes
de áreas infectadas, qualquer material impresso (meio magnético, fotográfico ou filme) que
possa causar efeitos maléficos aos interesses políticos, econômicos, culturais e morais do
povo chinês; (vi) monopólio importador, pois somente as firmas com direito a comercializar
podem importar ou exportar bens para a China, sendo que produtos agroindustriais como
grãos, algodão e óleos vegetais são importados principalmente por empresas de comércio
estatais.
De acordo com a Embaixada da República Popular da China no Brasil em setembro
de 2007 a China notificou à OMC a adoção de 63 barreiras técnicas comerciais (BTC) para
proteger a saúde pública e o meio ambiente no país.
A atual legislação chinesa referente a medidas sanitárias e fitossanitárias pode ser
resumida de acordo com a tabela 10.
Tabela 10. Principais medidas sanitárias e fitossanitárias da legislação chinesa
Principais Medidas Sanitárias e Fitossanitárias
Lei sobre a Quarentena de Entrada e Saída de Fauna e Flora
Lei sobre a Higiene Alimentar
Lei sobre a Prevenção de Enfermidades Animais
Regulamento sobre Quarentena Fitossanitária
Lei sobre Inspeção de Mercadorias de Importação e de Exportação
Lei sobre Saúde em Fronteira e Quarentena
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos critérios do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio
Exterior (MIDIC, 2008).
Algumas consultas de países junto à OMC envolvendo a China dizem respeito ao uso
dos regulamentos sanitários e fitossanitários como barreiras comerciais, visto que eles não são
apoiados em evidências científicas sólidas.
44
Além dessas descritas acima, destaca-se também que, desde 1997, a China pode
impor direitos antidumping e medidas compensatórias às importações que ameacem ou
causem danos à indústria doméstica (DEINT, 2002).
3.4. Perspectivas
Desde sua formalização em 1974, as relações sino-brasileiras apresentam-se marcadas
por uma característica importante no sistema internacional contemporâneo: o fato destas
relações unirem dois importantes países do mundo em desenvolvimento (conceito G20).
A importância desse fato cresce na medida da percepção pela liderança de ambos os
estados de que “convergências no plano mais alto da política internacional” devem orientar a
política externa do Brasil e da China no sentido da preservação da paz e segurança mundial,
do respeito aos princípios de autodeterminação e de não-interferência em assuntos internos de
cada país, e da plena aceitação das diferenças existentes na comunidade internacional
(CABRAL FILHO, 2005).
Segundo Cabral Filho (2005), a transformação ocorrida na China depois da era Mao,
com a ascensão em 1978 da liderança de Deng Xiaoping, o arquiteto geral da reforma e da
abertura chinesa, veio aprofundar a percepção de que Brasil e China tinham interesses comuns
na criação de um ambiente internacional pacífico, estável e favorável ao desenvolvimento.
A primeira visita de um presidente brasileiro à China, de João Baptista Figueiredo, em
1984, deu inicio ao dialogo sino-brasileiro entre as suas maiores lideranças políticas. A
segunda visita presidencial, depois de ter sido instaurada a Nova República, foi realizada em
1988, pelo Presidente José Sarney. A visão de uma China inteiramente dedicada ao esforço de
construção de uma economia nacional desenvolvida encontrava forte acolhida na concepção
brasileira de que este constitui o principal desafio para o conjunto dos países em
desenvolvimento.
No essencial essa percepção não se alterou nem mesmo com as profundas mudanças
advindas na situação internacional pós Guerra-Fria. A nova geração de líderes que ascendeu
ao poder depois de 1989, liderada por Jiang Zemin, sinalizava para uma rápida consolidação
da reforma e abertura da China com o aprofundamento da concepção desenvolvida por
Xiaoping da “teoria do socialismo com peculiaridades chinesas”. Não apenas procurava
manter as linhas gerais da política do Estado como reafirmava algumas relações nucleares de
cooperação e intercâmbio com os países em desenvolvimento (CABRAL FILHO, 2005).
45
Nessa construção, estratégica para futuro do mundo no século XXI, o Brasil e a China
teriam o potencial nacional para agregarem esforços e alicerçarem o fundamento de uma nova
ordem internacional.
O Brasil e a China, pois, estão estruturalmente inseridos neste contexto de mudanças
globais, no qual algumas tendências parecem ser ameaçadoras para seus objetivos comuns de
sustentação de projetos econômicos de desenvolvimento e de busca da estabilidade e unidade
interna. No entanto, segundo Cabral Filho (2005), ambos os países deverão implementar
soluções econômicas e políticas destinadas a enfrentar a realidade atual, sendo desafiados a
desenvolver-se para atingir padrões mais altos de riquezas e poderio nacional.
46
4. METODOLOGIA
4.1. Modelos de Comércio Internacional
O uso de funções de importação e exportação para averiguar o comportamento do
comércio entre os países busca compreender os efeitos de alterações das políticas
macroeconômicas e comerciais das nações sobre o comércio entre elas.
Na literatura, encontram-se trabalhos bem fundamentados que buscaram teorizar sobre
as especificações das equações de comércio internacional.
Utiliza-se com freqüência a construção de modelos para produtos específicos ou para o
agregado da pauta. Entre os trabalhos que tratam da estimação dessas funções podem ser
citados, destacadamente: Leamer; Stern (1970), Goldstein; Khan (1978), Pinto (1980), Braga;
Markwald (1983), Zini Jr. (1988), Castro; Cavalcanti (1997), Cavalcanti; Ribeiro (1998),
Onunkwo; Epperson (1999), Senhadji; Montenegro (1999), Carvalho; Negri (2000), Miranda
(2001), Barros et al. (2002), Mauch Palmeira (2005), Hatemi-J; Irandoust (2005), Satolo
(2006), Wijeweera et al. (2007), Vika (2008) e Capitani (2009).
Em geral, segundo Leamer; Stern (1970) o estudo empírico das funções de
importações e exportações tem sido amplamente discutido desde 1940, principalmente no
período entre guerras, quando foram realizadas várias estimativas utilizando a metodologia de
Mínimos Quadrados, dando destaque para o papel das políticas comerciais destas funções e
suas implicações nos programas de ajustes estruturais na economia. O autor menciona duas
formulações teóricas para o cenário geral que especifica as equações de comércio exterior.
A primeira corresponde ao modelo para um país pequeno, em que o volume de
comércio do país depende de suas condições internas, assumindo que se defronta com uma
função de demanda por suas exportações infinitamente preço-elástica.
Portanto, a representação gráfica das funções de comércio exterior para este país seria
semelhante à esquematizada na figura 16.
Neste caso, as condições internas do país deverão definir a quantidade exportada, dado
um preço internacional vigente no mercado internacional, exógeno, para o país. Na figura as
quatro curvas de Se indicam a oferta de exportações do país considerando-se diferentes
situações domésticas; De é a demanda por suas exportações por parte de seu mercado
importador, que define o preço exógeno, recebido pelos exportadores p*; e as diferentes
quantidades q* indicam quantidades exportadas de equilíbrio, para as diferentes situações de
oferta doméstica.
47
P
Se1
Se2 Se3
p*
Se4
De
q*1 q*2
q*3
q*4
Q
Figura 16. Representação esquemática das funções de oferta e demanda por exportação para um país pequeno.
Fonte: Elaborado pelo autor
Segundo Zini Jr. (1988), na literatura sobre comércio internacional, costumava-se
trabalhar também com a hipótese de oferta de exportação infinitamente preço-elástica, e a
análise relevante passaria a ser a estimação da função de demanda por exportações. O autor
considera questionável esta hipótese, já que o país teria que ter uma tecnologia de produção
com retornos constantes de escala ou um excesso considerável de capacidade instalada.
Leamer; Stern (1970) consideram que, à exceção desse caso, a oferta de exportação
possivelmente é uma função positiva dos preços.
Cabe mencionar que a hipótese da demanda por exportações infinitamente elástica
também sofre críticas, particularmente quando se considera que existem restrições ao
comércio limitando o acesso dos fornecedores externos aos mercados domésticos. Este é um
ponto bastante relevante quando se considera, p.ex., o mercado de produtos do agronegócio,
de maior valor agregado, ou de produtos com alto grau de protecionismo.
Zini Jr. (1988) comenta que as funções de demanda e de oferta de exportação podem
ser especificadas assumindo que os produtos importados não são substitutos perfeitos para os
bens domésticos. Isso permite estimar as elasticidades-preço finitas para a oferta e demanda
por exportação. O autor explica que o modelo de substitutos perfeitos é adequado quando se
tratam de mercados de bens homogêneos.
Assim, a segunda abordagem apresentada pelo autor é a do modelo competitivo de
dois países, no qual se abandonam as hipóteses de elasticidades infinitas. Neste caso, o
48
volume e o preço negociado são explicados por quatro funções: a oferta e a demanda por
exportação e a oferta e a demanda por importação.
A Figura 17 ilustra as curvas de oferta e demanda por exportações para um país em
relação ao seu mercado comprador, em que Se é a oferta de exportações do país considerado,
De é a demanda por suas exportações por parte de seu mercado importador, q* é a quantidade
de equilíbrio e p* é o preço de equilíbrio.
P
Se
p*
De
q*
Q
Figura 17. Representação esquemática das funções de oferta e demanda por exportação em um mercado com
substituição imperfeita de bens.
Fonte: Elaborado pelo autor
Assim, é possível estimar elasticidades-preço finitas tanto para oferta quanto para
demanda de exportáveis e importáveis. Já o modelo de substitutos perfeitos aplica-se ao
comércio com bens homogêneos, tais como as commodities: neste caso, parte-se da oferta e
demanda mundiais e infere-se a elasticidade de cada país, considerando a sua participação no
comércio (Goldstein; Khan, 1978).
Zini Jr. (1988) estimou elasticidades de exportação e de importação para o Brasil, de
modo consistente, por grupos de bens, em um trabalho que se tornou referência nesse tema. O
autor identifica que a oferta de exportação brasileira para o comércio do Brasil é preçoelástica e diminui com o aumento da capacidade instalada no país, para o período analisado de
1970 a 1986. Já a demanda externa por exportações e a demanda interna por importações
mostraram baixas elasticidades-preço e altas elasticidades-renda, para o mesmo período, para
produtos agrícolas, minerais e industrializados.
Goldstein; Khan (1978) realizaram a análise da função de exportação através de dois
modelos: um modelo de equilíbrio entre a quantidade de exportação demandada e ofertada e
um modelo de desequilíbrio com mecanismo de ajustamento parcial (Barros et al, 2002).
49
Segundo Satolo (2006), a partir de Pinto (1980) e Braga; Markwald (1983), os estudos
passaram a envolver a hipótese de que preço e quantidade de exportações seriam melhor
representados por um modelo simultâneo. Contudo, esses estudos não testavam
adequadamente as especificações estruturais do modelo (CAVALCANTI; RIBEIRO, 1998).
Zini Jr. (1988) explica que tanto o método de Máxima Verossimilhança de Informação
Plena, utilizado por Goldstein; Khan (1978), quanto o método de Mínimo Quadrado de Três
Estágios, utilizado por Braga; Markwald (1983), resultam em estimadores assintoticamente
eficientes. Para o autor, no entanto, esses métodos devem ser reservados para situações em
que o pesquisador tem bastante confiança quanto à especificação do modelo, já que, conforme
exposto por Johnston (1977), seus resultados são muito sensíveis ao erro de especificação.
Outro estudo de destaque foi realizado por Castro; Cavalcanti (1997), em que foram
estimadas equações de importação e exportação totais por fator agregado e desagregadas por
categoria de uso, para o Brasil. Os autores utilizaram valores anuais (em dólar), o que se
diferencia de outros trabalhos que optaram pela utilização de índices de preços e quantidade.
Consideraram o período entre 1955 e 1995. Após a constatação da não-estacionariedade das
séries analisadas no trabalho, os autores realizaram um teste de co-integração entre as
variáveis e ajustaram o modelo através de um mecanismo de correção de erros. Os autores,
ainda, simularam alguns cenários com projeções de crescimento das exportações e
importações para o período entre 1996 a 2000, considerando o crescimento do PIB e da taxa
de câmbio real sobre o saldo comercial brasileiro. Os resultados revelaram que depreciações
na taxa de câmbio real são mais eficientes para uma redução no déficit comercial.
Outro fator importante trata-se da verificação empírica se as desvalorizações cambiais
causam respostas positivas nas transações de comércio internacional. De acordo com Marçal
et al (2005), a resposta do câmbio real a uma desvalorização nominal se constitui no indicador
mais simples e imediato do sucesso de uma política de desvalorização cambial. Em segundo
lugar, é preciso verificar se os fluxos comerciais respondem a preços relativos da maneira
esperada. Ou seja, é preciso verificar se as importações e exportações, mediante uma
desvalorização cambial, respectivamente se reduzem e/ou aumentam, de modo que o saldo da
balança comercial evolua para uma situação superavitária (trata-se da validade da condição de
Marshall-Lerner).
Segundo Backus et al. (1994) a condição de Marshall-Lerner é a ligação mais comum
entre a teoria de comércio e a macroeconomia aberta. Na teoria de comércio esta condição de
50
elasticidades12 sobre as funções de demanda e oferta de importações e exportações determina
a direção de muitos exercícios de estática comparativa e serve como uma condição de
estabilidade para o modelo. Na macroeconomia aberta a mesma condição é usada para
estabelecer uma associação positiva entre a balança comercial e os termos de troca.
Esta condição tenta responder quais os efeitos de uma variação dos preços relativos
sobre os fluxos de comércio, mantendo as rendas interna e externa constantes. Assim,
pensando sempre do ponto vista da influência de tais preços sobre o comércio internacional de
um país pode-se verificar as implicações destes preços relativos quando se usa um modelo
com dois países e é possível relaxar a hipótese de elasticidade infinita da oferta.
Já Carvalho; Negri (2000) estimaram as equações para os quantum de produtos
agropecuários importados e exportados pelo Brasil, trimestralmente, concluindo-se que as
importações de produtos agropecuários se mostraram altamente dependentes da taxa de
câmbio real e da taxa de utilização da capacidade doméstica instalada. Já as exportações
brasileiras desses produtos foram influenciadas basicamente pelo nível de atividade mundial
e, em menor grau, pela taxa de câmbio real.
Partindo da abordagem de excedentes de oferta e de demanda, Miranda (2001),
estimou as equações de vendas externas de carne bovina brasileira. A autora analisou o
comércio com a União Européia e com os Estados Unidos, buscando identificar os efeitos de
barreiras não-tarifárias sobre o comércio do produto. Novamente, a taxa de câmbio real
mostrou-se uma variável bastante relevante para influenciar os volumes exportados.
No trabalho de Barros et al. (2002) foram estimadas as funções de oferta de
exportação de produtos agropecuários para o Brasil, considerado o período de 1992 a 2000.
Os autores apresentaram um modelo teórico, baseado no trabalho de Miranda (2001),
especificando modelos econométricos, ajustados para diferentes produtos, nos quais a
equação de oferta de exportação é derivada das funções de oferta e de demanda internas.
Os autores acima referidos atestaram, de modo geral, que os impactos do crescimento
da economia brasileira sobre as exportações do agronegócio mostraram-se expressivos,
confirmando a impressão de que a contenção do crescimento doméstico contribui para que
12
A implicação direta da condição de Marshall-Lerner é que, dada uma desvalorização cambial, com as rendas
internas e externas mantidas constantes, o saldo comercial melhora quando a soma destas duas elasticidadespreço for maior do que a unidade.
51
maiores volumes sejam exportados. A taxa de câmbio mostrou ser também importante fator
determinante das exportações do agronegócio brasileiro, sendo as exportações de soja (e seus
derivados) e açúcar as mais influenciadas pelo câmbio. Em relação ao preço externo, açúcar e
soja são de novo os produtos mais afetados, ao lado de carne industrializada. Os preços
domésticos tenderam a refletir o desempenho de nossa produção em face da demanda interna,
e as exportações de açúcar foram as mais sensíveis ao comportamento do mercado interno.
No trabalho de Hatemi-J; Irandoust (2005) foi realizada uma análise explorando as
elasticidades de longo prazo do comércio bilateral entre Suécia e os seus seis maiores
parceiros comerciais, no período de 1960 a 1999. Os autores estimaram as elasticidades do
comércio através do método de cross section com dados em painel, percebendo que o
comércio bilateral da Suécia com os seus parceiros comerciais é altamente sensível às
mudanças na renda e menos sensível às flutuações das taxas de câmbio real.
Mauch Palmeira (2005) com um foco em um mercado geográfico específico, estudou
o comércio do Brasil com o MERCOSUL, estimando as funções de demanda de exportação e
importação para os países-membros do bloco e verificou que mudanças na renda da Argentina
e Uruguai afetam as exportações brasileiras, mudanças na renda do Brasil exercem influência
nas importações provenientes da Argentina e não exercem influência nas importações
brasileiras provenientes do Uruguai e que as políticas cambiais brasileiras não influenciam no
que diz respeito às importações da Argentina e do Uruguai. A apresentação das funções de
exportação e importação para o Brasil teve como objetivo o de identificar e avaliar a
relevância das principais variáveis que afetam este comércio.
Wijeweera et al. (2007) analisou em seu trabalho o impacto das políticas de
liberalização do comércio sobre as exportações desagregadas de Bangladesh, no período de
1973 a 2004, aos seus principais parceiros comerciais. Como resultados principais, o autor
verificou que a elasticidade-renda de exportação estimada obtida foi positiva e elástica para a
França, Alemanha e Estados Unidos, indicando que, na medida em que, o crescimento
econômico ocorre nesses países as exportações de Bangladesh crescerão numa taxa maior.
Numa perspectiva política, tal fato sugere que um contínuo monitoramento do ciclo de
negócios nesses países pode identificar oportunidades no aprimoramento da posição do
balanço de pagamentos do país. Já para as relações comerciais de Bangladesh com o Reino
Unido e Bélgica foi obtido uma elasticidade-renda de exportação positiva, porém inelástica.
52
Já Vika (2008), em seu estudo, usou um modelo de correção de erros para estimar as
elasticidades dos fluxos comercias da Albânia, com o objetivo principal de analisar a resposta
de tais fluxos a variações na renda, preços relativos e taxas de câmbio. Os resultados
empíricos mostraram que a renda real é a principal determinante dos fluxos comercias de
longo prazo, particularmente das exportações, indicando que a Albânia pode se beneficiar
potencialmente de políticas de promoção comercial. Além disso, mudanças nos preços
relativos apresentaram maiores impactos do que as flutuações na taxa de câmbio. Também se
pode verificar que a soma das elasticidades-preço estimadas (em termos absolutos) foi maior
do que 1, indicando que, nesse caso, a condição de Marshall-Lerner foi satisfeita.
Mais recentemente, Capitani (2009) analisou as relações comerciais no mercado de
arroz com o Mercosul, propondo um modelo de compras externas, assumindo que as
importações brasileiras de arroz são resultantes de um excesso de demanda doméstica pelo
cereal, utilizando a metodologia VAR através do processo de Bernanke. A partir disso, pôdese verificar a existência de uma forte relação entre o volume importado com o preço
doméstico de arroz, além de uma relativa importância na taxa de câmbio brasileira na
explicação do padrão de importação do arroz pelo país.
Após a revisão dos principais trabalhos que envolvem a modelagem do comércio
internacional, podemos, dessa forma, verificar a ocorrência de nenhum trabalho estimando as
funções de exportação para comércio bilateral do Brasil, em especial para o comércio BrasilChina, e desagregando por grandes categorias de produtos. A maior parte dos estudos tem
apresentado um perfil de análise para o agregado do comércio, tanto na avaliação dos países
parceiros quanto dos bens transacionados.
Dessa forma, o modelo de comércio proposto no presente trabalho adotará as
especificações de variáveis condicionantes à semelhança de Zini Jr. (1988), partindo do
modelo econômico proposto originalmente por Miranda (2001) e reproduzido por Barros et
al. (2002). Adicionalmente será adotada a metodologia de estimação proposta por Castro;
Cavalcanti (1997). Portanto, o modelo proposto resulta da contribuição de tais autores.
A estimação de funções de exportação para o comércio entre Brasil-China, analisando
commodities (agrícolas e minerais) e produtos industriais possibilita compreender melhor os
fatores que interferem nas transações e distinguir se seus efeitos são distintos em função de
diferentes grupos de produtos. Deste modo, subsidiar a interpretação de possíveis resultados
53
de políticas de incentivos, que promovam alterações nas variáveis condicionantes, permitindo
análises prospectivas sobre o comportamento desse comércio bilateral.
4.2. Banco de dados e descrição das variáveis
A principal base de dados que será utilizada é a “World Integrated Trade Solution”
(WITS), criado através do esforço conjunto do Banco Mundial com a Conferência das Nações
Unidas sobre Comércio e Desenvolvimento (UNCTAD). O WITS acessa e recupera
informações sobre comércio e tarifas, originalmente compiladas pelas principais organizações
internacionais como a Divisão de Estatísticas das Nações Unidas (UNSD) de comércio de
commodities (COMTRADE), a Conferência das Nações Unidas sobre Comércio e
Desenvolvimento (UNCTAD) e a Organização Mundial do Comércio (OMC).
Também serão utilizadas outras bases estatísticas para coleta de dados, como as bases
do Fundo Monetário Internacional (FMI), a do sistema AliceWeb do Ministério do
Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior (MDIC), a base de dados do Instituto de
Pesquisa Econômica Aplicada (Ipeadata), Banco Mundial (WDI), entre outras.
O período de análise abrangerá os dados mensais, do comércio dos dois países, entre
1995 e 2008, totalizando 168 observações temporais para cada variável. A classificação das
categorias dos produtos do sistema AliceWeb, tem como base a Nomenclatura Comum do
MERCOSUL (NCM), em bens industriais, minerais e agrícolas (tabela 12).
Foram identificadas algumas agregações distintas entre produtos básicos, industriais e
do agronegócio, encontradas na literatura, tais como as classificações internacionais das
Nações Unidas, como a Broad Economic Category (BEC) e a Standard International Trade
Classification (SITC), também a classificação do governo dos Estados Unidos, a Standard
Industrial Classification (SIC), além da classificação da Organização Mundial do Comércio
para os produtos do agronegócio.
Neste trabalho, a proposta contida na tabela 12, resulta da agregação dos principais
aspectos de classificação internacional de mercadorias. Os capítulos originais do agronegócio,
estabelecidos pela OMC foram mantidos dentro da classificação do grupo “Agrícolas”, com
exceção dos capítulos 44 e 45, que como já sofreram um primeiro processo de transformação,
representando as obras de produtos básicas, foram considerados como parte do grupo de
produtos “Industriais”. O capítulo 3 foi incluído na classificação dos produtos “Agrícolas”,
pois representam peixes e crustáceos, moluscos e os outros invertebrados aquáticos.
54
No grupo “Minerais” foram incluídos os produtos das seções V, XIV e XV,
representando os capítulos de 25 ao 27 e de 71 ao 83. Os demais produtos, tendo como base a
SIC, foram considerados como do grupo “Industriais”, que são aqueles que já sofreram algum
processo de transformação e não se enquadram nas categorias anteriores.
Tabela 11. Classificação dos produtos da NCM em grupos: Agrícolas, Minerais e Industriais.
Seção
I
II
III
IV
V
VI
VII
VIII
IX
X
XI
XII
XIII
XIV
XV
XVI
XVII
XVIII
XIX
XX
XXI
Descrição da Seção (NCM)
Animais vivos e produtos do reino animal
Produtos do reino vegetal
Gorduras e óleos animais ou vegetais
Produtos das indústrias alimentares; etc.
Produtos minerais
Produtos das indústrias químicas; etc.
Plásticos e suas obras, borrachas e suas obras.
Peles, couros e suas obras.
Madeira, carvão vegetal e obras de madeira; etc.
Pastas de madeira; papel ou cartão para reciclar, etc.
Matérias têxteis e suas obras
Calçado, chapéus e artefatos de uso semelhante.
Obras de pedra, gesso, cimento etc.
Pedras preciosas ou semipreciosas, metais preciosos, etc.
Metais comuns e suas obras
Máquinas e aparelhos, material elétrico, e suas partes.
Material de transporte
Instrumentos de óptica, médico-cirúrgicos; etc.
Armas e munições; suas partes e acessórios.
Mercadorias e produtos diversos
Objetos de arte, de coleção ou antiguidades
Capítulos
(NCM)
Classificação
1 ao 24
Agrícolas
25 ao 27
Minerais
28 ao 70
Industriais
71 ao 83
Minerais
84 ao 99
Industriais
Fonte: Elaborado pelo autor com base na classificação da NCM, em adaptação das classificações internacionais
da OMC para o agronegócio, das Nações Unidas (BEC e SITC) e do governo dos Estados Unidos (SIC).
As variáveis do fluxo comercial entre os dois países, ou seja, as exportações brasileiras
de produtos agrícolas, industriais e minerais, em quantum, respectivamente, QA, QI e QM,
foram obtidas através do sistema AliceWeb do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e
Comércio Exterior (2009).
55
Foram coletados dados de comércio para os capítulos de cada uma das categorias
(Peso líquido em Kg) completando os 99 capítulos, numa série mensal de jan-1995 até dez-
350
14000
300
12000
250
10000
200
8000
150
6000
4000
100
2000
50
0
0
QA
QM
Milhões de Toneladas Métricas
(MT), para QI
16000
Jan-95
Aug-95
Mar-96
Oct-96
May-97
Dec-97
Jul-98
Feb-99
Sep-99
Apr-00
Nov-00
Jun-01
Jan-02
Aug-02
Mar-03
Oct-03
May-04
Dec-04
Jul-05
Feb-06
Sep-06
Apr-07
Nov-07
Jun-08
Milhões de Toneladas Métricas
(MT), para QA e QM
2008. As figuras abaixo ilustram a evolução dessas variáveis.
QI
Figura 18. Quantidade total das exportações brasileiras para a China de produtos agrícolas (QA), minerais (QM)
e industriais (QI), em toneladas métricas (MT), meses de janeiro de 1995 a dezembro de 2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do MIDIC (AliceWeb).
Os índices de preço relativos de exportação (PRA, PRM e PRI) foram obtidos junto à
base de dados do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipeadata) e junto ao Fundo
Monetário Internacional (FMI), tais índices foram calculados através da razão entre os índices
de preços externos e de preços internos. A figura abaixo ilustra a sua evolução:
1.4
Índice (2005=100)
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
Jan-95
Jul-95
Jan-96
Jul-96
Jan-97
Jul-97
Jan-98
Jul-98
Jan-99
Jul-99
Jan-00
Jul-00
Jan-01
Jul-01
Jan-02
Jul-02
Jan-03
Jul-03
Jan-04
Jul-04
Jan-05
Jul-05
Jan-06
Jul-06
Jan-07
Jul-07
Jan-08
Jul-08
0
PRA
PRM
PRI
Figura 19. Índices de Preço Relativo de Exportação dos produtos agrícolas (PRA), minerais (PRM) e industriais
(PRI), período base 2005=100, meses de janeiro de 1995 a dezembro de 2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do Ipeadata e Fundo Monetário Internacional (FMI).
56
Para a variável renda (Y), foi utilizado como proxy o valor total das importações
chinesas, obtida consultando os dados das Nações Unidas, COMTRADE (2009) (Figura 20).
A taxa de câmbio real R$/Yuan (TX) foi calculada através da multiplicação da taxa de
câmbio nominal “e” pela relação dos preços internacionais, tendo como referência a base de
3000
0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
2500
2000
1500
1000
500
Taxa de câmbio
Jun-08
Nov-07
Apr-07
Sep-06
Jul-05
Feb-06
Dec-04
May-04
Oct-03
Mar-03
Aug-02
Jan-02
Jun-01
Nov-00
Sep-99
Apr-00
Feb-99
Jul-98
Dec-97
Oct-96
May-97
Mar-96
Aug-95
Jan-95
0
Taxa de câmbio real R$/Yuan
US$ Milhões (FOB)
dados do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipeadata). (Figura 20).
Proxy da Renda
Figura 20. Proxy da Renda (Y) e taxa de câmbio real (TX), meses de janeiro de 1995 à dezembro de 2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados do Ipeadata e MIDIC (AliceWeb).
Existem dois métodos para a estimação do PIB potencial. O primeiro é a estimação via
função de produção, o segundo, utilizado pelo Banco Central do Brasil (BACEN)13, é baseado
em técnicas estatísticas para a determinação da tendência do produto, a técnica mais utilizada
é o filtro Hodrick-Prescott (1980) das séries temporais.
Sendo assim, o produto potencial foi estimado através do filtro de Hodrick-Prescott
sobre a série trimestral do PIB real do Brasil, tendo como base o sistema de Contas Nacionais
do IBGE. Entre as razões para a utilização do filtro de Hodrick-Prescott (HP) está o fato de
que é o filtro padrão na literatura de ciclos reais de negócios (COOLEY; PRESCOTT, 1995).
O filtro HP busca extrair a tendência, que é considerada estocástica, mas com
variações suaves ao longo do tempo e não correlacionadas com o ciclo, através da
minimização com respeito a τt da seguinte expressão:
T
min
xt − τt
t=1
13
T−1
2
+λ
τt+1 − τt − τt − τt−1
t=2
Relatório de Inflação de setembro de 1999. Vol.01, nº02, pag. 75.
2
(1)
57
Onde T é o tamanho da amostra e λ é um parâmetro que penaliza a variabilidade da
tendência. λ é o parâmetro de suavidade com o qual se controla a aceleração do componente
de tendência, isto é, as variações na taxa de crescimento do componente de tendência.
Não há um método estatístico capaz de especificar qual o melhor λ e, na prática,
através de investigações empíricas, costuma-se utilizar os valores λ=100, 1600 e 14400 para
dados de freqüência anual, trimestral e mensal, respectivamente (ANGELIS, 2004).
Assim, o índice de utilização da capacidade instalada (U) foi considerado como a
relação entre o PIB real e o Potencial (Figura 21), tal indicador para ciclos domésticos é
utilizado para captar os efeitos dos ciclos da demanda interna sobre a oferta de exportação.
Segundo Zini Jr. (1988), durante os períodos de boom (aquecimento da economia,
aumento de U), os produtores podem preferir suprir o mercado doméstico para preservar suas
participações nesses mercados. Outros fatores tais como estrangulamentos setoriais,
insuficiência nos transportes, armazenamento e equipamentos portuários podem se adicionar
para reduzir a quantidade ofertada de exportação.
Portanto, em teoria, espera-se uma relação inversa entre a utilização da capacidade
instalada e a quantidade ofertada de exportação nos modelos estimados.
1.1
1.075
1.05
1.025
1
0.975
0.95
0.925
Jan-92
Aug-92
Mar-93
Oct-93
May-94
Dec-94
Jul-95
Feb-96
Sep-96
Apr-97
Nov-97
Jun-98
Jan-99
Aug-99
Mar-00
Oct-00
May-01
Dec-01
Jul-02
Feb-03
Sep-03
Apr-04
Nov-04
Jun-05
Jan-06
Aug-06
Mar-07
Oct-07
May-08
Dec-08
0.9
Índice da Utilização da Capacidade Instalada
Figura 21. Índice da Utilização da Capacidade Instalada, meses de janeiro de 1995 à dezembro de 2008.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados das Contas Nacionais (IBGE), banco de dados SIDRA.
58
4.3. Método de Estimação
Em modelos de equações simultâneas há um viés importante a ser definido, referente
ao problema de identificação. Segundo Gujarati (2006), tal problema se baseia na
possibilidade de se obter, ou não, os parâmetros de uma equação estrutural a partir dos
coeficientes estimados na forma reduzida.
As condições de identificação por ordem e posto avaliam de modo consistente as
características de identificação das equações, porém cabe ao autor avaliar se as variáveis são
endógenas ou exógenas, o que por muitas vezes pode trazer uma estimação “viesada”.
Desse modo podemos adotar duas abordagens para estimar as equações estruturais: (i)
métodos de equação única, também conhecido como métodos de informação limitada; e (ii)
métodos de sistemas, também conhecidos como métodos de informação completa.
Nos métodos de equação única estimamos individualmente cada equação do sistema
levando em conta quaisquer restrições impostas àquela equação sem nenhuma preocupação
com as restrições impostas às outras equações no sistema. Nos métodos de sistemas, por outro
lado, estimamos todas as equações no modelo simultaneamente, levando na devida conta
todas as restrições impostas a essas equações pela omissão ou ausência de algumas variáveis,
daí o nome métodos de informação completa.
Segundo Gujarati (2006), para preservar o espírito de modelos de equações
simultâneas, o ideal seria usar o método de sistemas, tal como o método de máxima
verossimilhança de informação completa (full information maximum likelihood, FIML).
Porém, na prática, a utilização desses métodos não é comum, por uma variedade de
razões, entre elas, devido à enorme quantidade de cálculos e soluções com alta incidência de
parâmetros não-lineares e, também, devido à fácil transmissão de erros de especificação às
variáveis do sistema.
Por causa da interdependência entre o termo de erro estocástico e a variável
explanatória endógena, o Método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) é inapropriado
para a estimação de uma equação em um sistema de equações simultâneas 14. Se aplicado
erroneamente, os estimadores não somente são viesados como também inconsistentes.
14
Entretanto, há uma situação na qual o método de MQO pode ser aplicado com propriedade, mesmo no
contexto de equações simultâneas. Esse é o caso dos modelos recursivos, triangulares ou causais (BUENO, R. L.
S., 2008).
59
Para uma equação estrutural apenas identificada, ou exatamente identificada, o
método de obtenção das estimativas dos coeficientes estruturais pelas estimativas de MQO
dos coeficientes de forma reduzida, conhecido como o método dos mínimos quadrados
indiretos (MQI), gera estimadores consistentes e não-tendenciosos.
Porém, quando se configura o quadro de superidentificação em uma das equações do
modelo, o Método de MQI não é adequado, e deve ser descartado em favor de outros
métodos. O melhor a ser adotado em casos como esse é o Método de Mínimos Quadrados em
dois Estágios (MQ2E), desenvolvido por Theil (1953) e Basmann (1957).
Entretanto, Sims (1980) aponta diversas críticas aos modelos de equações simultâneas,
onde este é estimado através de sua identificação, que muitas vezes pode ser obtida com
inclusão de variáveis de forma subjetiva. Para Sims (1980), todas as variáveis devem ser
tratadas de forma simultânea e simetricamente.
Com a intenção de superar eventuais problemas na identificação do modelo,
usualmente utiliza-se da modelagem de Vetores Auto-Regressivos (VAR), tal estimação se
assemelha a do modelo de equações simultâneas clássico, no sentido de que devemos
considerar diversas variáveis endógenas em conjunto. Entretanto, cada variável endógena é
explicada por seus valores defasados e pelos valores defasados de todas as demais variáveis
endógenas do modelo; em geral, não há variáveis exógenas nestes modelos.
A utilização da metodologia VAR possibilita a obtenção da variância dos impactos
para n períodos à frente e permite:
(i) avaliar o comportamento das variáveis em resposta às inovações individuais em
quaisquer dos componentes do sistema, podendo-se, entretanto, analisar, através de
simulação, efeitos de eventos que tenham alguma probabilidade de ocorrer;
(ii) decompor, historicamente, a variância dos erros de previsão para n períodos à
frente, possibilitando a análise de cada choque, ocorrido no passado, na explicação dos
desvios dos valores observados das variáveis em relação a sua previsão realizada no início do
período.
Para a realização dos procedimentos estatísticos no presente trabalho foi utilizado o
software WinRats (Regression Analysis of Time Series), em sua versão 6.2.
60
4.4. Econometria de Séries Temporais
Modelos econométricos em geral, utilizados para descrever séries temporais são
processos estocásticos, isto é, processos controlados por leis probabilísticas (MORETTIN,
2004). Quando se delimita um período de tempo para o qual se pretende analisar o
comportamento desta variável, tem-se o que é conhecido como estudo de uma amostra ou
estudo de uma realização particular de um processo estocástico subjacente. Tal realização é
conhecida como série temporal, ou seja, um conjunto de observações de uma variável ao
longo de um intervalo de tempo que expressa uma realização particular do comportamento
dessa variável. É a partir desta realização que se busca realizar inferências sobre as
características do processo estocástico subjacente.
A teoria econômica faz uso de modelos teóricos e empíricos que fazem referência ao
comportamento temporal de diferentes variáveis, sejam elas consideradas individual ou
coletivamente. Sendo assim, foram desenvolvidas técnicas estatísticas que permitem estimar
tais modelos, ou seja, que permitem estimar os valores de parâmetros que captem a relação
existente entre as séries temporais utilizadas em uma análise.
Um dos problemas é que análises econométricas, principalmente, envolvendo séries
temporais, pressupõem que as mesmas possuam determinadas características, sem as quais as
técnicas estatísticas conduziriam a estimativas não confiáveis. Mais especificamente, exige-se
que uma determinada série temporal possua a característica de ser estacionária.
De maneira geral, pode-se dizer que uma série temporal é (fracamente) estacionária se
sua média, variância e autocovariância permanecem as mesmas independentemente do
período de tempo em que sejam medidas (GUJARATI, 2006). Neste caso, a série temporal é
dita como sendo um processo integrado de ordem zero [processo I(0)]. Caso contrário, a série
temporal é chamada de não-estacionária, sendo conhecida como processo integrado de ordem
d [processo I(d)], sendo d o número de vezes que a série original deve ser diferenciada para
que se torne um processo I(0). Castro; Cavalcanti (1997), Portugal (1992) e Carvalho; Parente
(1999), em trabalhos empíricos recentes relacionados a comércio exterior, constataram que as
séries econômicas relacionadas às estimações de equações de comércio são, em geral,
integradas de ordem 1.
As séries não-estacionárias não têm média e variância constantes ao longo do tempo,
logo não há dados suficientes para estimá-las. Por outro lado, podemos definir que se uma
série temporal Yt for considerada estacionária, ela apresentará as seguintes propriedades:
61
Média: E(Yt) = μ
(2)
Variância: var(Yt) = E(Yt - μ)² = σ²
(3)
Covariância: γk = E[(Yt - μ)(Yt+k - μ)]
(4)
Em que γk , a covariância (ou autocovariância) na defasagem k, é a covariância entre
os valores de Yt e Yt+k , ou seja, entre dois valores Y separados por k períodos.
Conforme Mills (1993), a suposição de estacionariedade deve ser feita para tornar
possíveis as inferências estatísticas sobre o processo estocástico de uma variável, realizado a
partir de uma realização particular (série temporal). O risco que se corre ao se empreender
uma análise de regressão usando-se séries temporais não-estacionárias é que podem ser
obtidos altos valores do Coeficiente de Determinação (R2) sem que necessariamente haja uma
relação significativa entre as variáveis.
Tal fato pode ocorrer devido à possível presença de tendência nos dados, gerando o
que se conhece na literatura como “regressão espúria” (GRANGER, C. W. J.; NEWBOLD, P.
1974). Quando isso acontece, os testes estatísticos t e F para análise da significância dos
coeficientes estimados podem não ser confiáveis e fornecer resultados enganosos.
4.4.1. Teste de raiz unitária
Percebe-se, portanto, a necessidade de que sejam empreendidos testes formais para a
verificação da estacionariedade das séries temporais envolvidas na análise. Por conseguinte,
diversos estudos trataram de estabelecer procedimentos para verificar a ordem de integração
de uma série temporal. A discussão dessa literatura pode ser encontrada em Hendry (1986),
Campbell; Perron (1991), Hamilton (1994), entre outros.
Dentre os procedimentos existentes os de Fuller (1976), complementados pelos de
Dickey-Fuller (1979; 1981), tem sido bastante utilizados. Porém, considerando os problemas
de baixo poder e distorção de tamanho dos tradicionais testes Augmented Dickey-Fuller
(ADF), Phillips-Perron (PP) e Kwiatkowski, Phillips, Schmidt e Shin (KPSS), amplamente
apontados na literatura sobre o assunto15, serão aplicados testes mais robustos.
O teste que será adotado na presente monografia é o teste ERS ou DF-GLS (Elliott,
Rothenberg, and Stock, 1996), que foi desenvolvido a partir da linhagem ADF e permite um
estudo adequado da presença de componentes deterministas, tal teste propõe uma modificação
15
Veja, por exemplo, Maddala e Kim (2003), que apresentam uma boa revisão desta literatura.
62
simples ao aplicar o teste ADF à série temporal previamente filtrada de seus componentes
deterministas.
4.4.2. Teste de cointegração
Os testes de raiz unitária levam em conta apenas o comportamento individual de uma
determinada série temporal, desconsiderando as possíveis influências mútuas que trajetórias
de longo prazo de séries temporais distintas possam ter uma sobre as outras. A análise destas
influências pressupõe a existência de um equilíbrio de longo prazo entre elas, conceito este
desenvolvido por Engle e Granger (1987).
Consideremos um processo envolvendo k variáveis (Y1t, Y2t,...,Ykt) e seja Yt o vetorcoluna com os valores dessas variáveis no tempo t. De acordo com Hoffmann (2006), essas k
variáveis são cointegradas de ordem (d, c) se todas as k variáveis são I(d) e existe um vetorcoluna β, com β ≠ 0, tal que Yt´β é I(d-c), com c > 0. Em outras palavras, a ordem de
integração da combinação linear Yt´β é menor do que a ordem de integração (d) das variáveis
em Yt. O vetor β é denominado vetor de cointegração.
Supondo um sistema bivariado nas variáveis yt e xt, integradas de ordem 1. Engle e
Granger propõem uma metodologia a três passos para determinar se essas variáveis são
cointegradas de ordem 1 “CI(1,1)”. A metodologia consiste em executar o teste de raiz
unitária nas variáveis de interesse e certificar-se de que são I(d), em seguida estimar a relação
de longo prazo obtendo o termo de erro estimado e por último realizar o teste ADF sobre os
resíduos, conforme a equação abaixo:
p−1
Δut = αut−1 +
λi+1 Δut−i + vt
(9)
i=1
Se a hipótese nula de raiz unitária dos resíduos não for rejeitada, as variáveis não serão
cointegradas. Em contraste, a rejeição da hipótese nula implica que as variáveis são
cointegradas, pois os resíduos serão estacionários.
Se duas variáveis têm ordem de integração diferente, qualquer combinação linear entre
elas resultará em uma variável cuja ordem de integração será a de maior ordem. Em outras
palavras, a ordem de integração da variável de maior ordem domina a da variável de menor
ordem (BUENO, 2008). Esse fato sugere a necessidade de as variáveis serem de mesma
ordem para haver cointegração.
63
Porém em um modelo em que o número de variáveis endógenas é maior do que 2, nem
todas as variáveis precisam ter a mesma ordem de integração para existir cointegração.
Segundo Campbell e Perron (1991) é preciso ter pelo menos duas variáveis integradas de
mesma ordem máxima de integração entre todas as variáveis, para existir cointegração.
O método proposto por Engle e Granger, para análise das relações de cointegração,
possui algumas limitações. Esse teste é usado apenas no caso de única relação de equilíbrio,
ou seja, único vetor de cointegração. Quando existir mais de uma variável explicativa,
existirão outras relações de equilíbrio e, portanto, esse teste não será o mais adequado. Assim
sendo, o mais indicado é o procedimento de Johansen (1991).
Johansen (1991) parte do seguinte modelo de auto-regressão vetorial (VAR):
𝑦𝑡 = 𝜇 + Γ1 𝑦𝑡−1 + ⋯ + Γ𝑝 𝑦𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡
(10)
Após uma série de transformações algébricas, a equação acima pode ser escrita como:
𝑝−1
Δ𝑦𝑡 = Φ𝑦𝑡−1 +
Φ𝑖 Δ𝑦𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡
(11)
𝑖=1
Onde temos que:
𝑝
Φ=− Ι−
𝑝
Γ𝑖
𝑒 Φi = −
𝑖=1
𝑗
(12)
𝑗 =𝑖+1
O número de vetores de cointegração é igual ao rank da matriz Φ, obtida a partir da
estimação do sistema representado pela equação 12.
Para identificar o número de vetores de cointegração, Johansen (1991) propõe duas
estatísticas:
𝑛
𝜆𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑟 = −Τ
ln 1 − 𝜆𝑖
(13)
𝑖=𝑟+1
𝜆𝑚𝑎𝑥 𝑟 = −Τ ln 1 − 𝜆𝑟+1
(14)
Sendo que: 𝜆𝑖 = os valores estimados das raízes características obtidas da matriz Φ
estimada; e Τ = número de observações utilizadas na estimação da equação 12.
A primeira estatística (Estatística do Traço) testa a hipótese nula de que o número de
vetores de cointegração distintos é menor ou igual a r, contra a hipótese alternativa de que ele
é maior que r. A última estatística (Estatística do Máximo Autovalor) testa a hipótese nula de
que o número de vetores de cointegração é r, contra a hipótese alternativa de que o número de
64
vetores é r + 1. Os valores críticos de λtrace e λmax podem ser obtidos em MacKinnon, Haug e
Michelis (1999). Geralmente, adota-se apenas uma das estatísticas anteriormente descritas. Os
resultados do teste dependem do número de lags (Δyt–i) incluídos no lado direito da equação
21. Para escolha do número de lags (Δyt-i) incluídos do lado direito da equação 12, Enders
(2004) propõe que sejam estimados modelos VAR de diferentes ordens para as variáveis em
nível objeto do teste, e seja escolhido o número de defasagens igual à ordem do modelo com
os menores valores para os critérios Schwarz (SC) e Hannan-Quinn (HQ).
4.4.3. Modelos de Auto-Regressão Vetorial
A metodologia dos modelos de vetores auto-regressivos (VAR) foi proposta como
alternativa aos modelos estruturais multiequacionais e teve avanço significativo na década de
80 (ENGLE; GRANGER, 1987; CAMPBELL; SHILLER, 1987).
No início do desenvolvimento da metodologia VAR, Sims (1980) e Litterman (1979;
1986) abordaram esta concepção como sendo mais apropriada à previsão do que modelos de
equações simultâneas. De um lado, o VAR é simplesmente uma forma reduzida de
sobreposições de algumas regressões do modelo simultâneo (HAMILTON, 1994 apud VAN
DOORNIK, 2007). Do outro lado, uma das virtudes do VAR é que se torna mais clara a
decisão de quais variáveis contemporâneas são exógenas, sendo que tal modelo tem variáveis
predeterminadas do lado direito das equações e todas as variáveis são endógenas.
Sendo assim, os modelos VAR examinam relações lineares entre cada variável e os
valores defasados dela própria e de todas as demais variáveis, impondo como restrições à
estrutura da economia somente: (i) a escolha do conjunto relevante de variáveis e do (ii)
número máximo de defasagens envolvidas nas relações entre elas.
Nos modelos VAR, o número de defasagens é normalmente escolhido com base em
critérios estatísticos, como os de Akaike (AIC) ou Schwarz (SC).
Contudo, segundo Hamilton (1994), a metodologia VAR convencional é limitada ao
fato de possuir uma estrutura recursiva para as relações contemporâneas entre suas variáveis.
O autor ressalta, porém, que esta limitação é superada através do modelo VAR estrutural,
desenvolvido por Sims (1986) e Bernanke (1986), que permite o estabelecimento de relações
contemporâneas, tomando a teoria econômica como referência.
A identificação do modelo VAR estrutural, segundo Enders (2004), é definida através
65
da imposição de (n²-n)/2 restrições, que indicará o máximo de relações contemporâneas
permitidas a inserir na matriz B0.
Assim, um modelo teórico estabelecido, e que indique as restrições a serem impostas
às relações contemporâneas entre as variáveis, deve ser utilizado a fim de se obter
identificação no modelo empírico. O modelo VAR estrutural é representado como:
𝐵0 𝑥𝑡 = 𝐵1 𝑥𝑡−1 + 𝐵2 𝑥𝑡−2 + ⋯ + 𝐵𝑝 𝑥𝑡−𝑝 + 𝑒𝑡
(15)
Onde xt é um vetor com variáveis de interesse; Bj são matrizes (n x n) para qualquer j,
com B0 sendo a matriz de relações contemporâneas e; et é um vetor n x 1 de choques
ortogonais, onde seus componentes são não correlacionados serialmente, e adota-se a
suposição de que eles não têm causa comum, sendo tratados como mutuamente não
correlacionados. A equação 15 também pode ser representada como:
𝐵 𝐿 𝑥𝑡 = 𝑒𝑡
(16)
Em que B(L) é tratado como um polinômio em L, sendo L o operador de defasagem.
A forma reduzida da equação (16) é obtida pré-multiplicando pela inversa de B0:
𝐴 𝐿 𝑥𝑡 = 𝑢𝑡
(17)
Onde A(L)=B0-1.B(L), A0=In e ut=B0-1.et.
A partir disso, estima-se a equação (17) pelo Método de Mínimos Quadrados (MQO).
Utilizando-se do procedimento de Bernanke (1986) podem-se estimar os coeficientes, a partir
da maximização do logaritmo da função de verossimilhança.
A aplicação de um modelo VAR permite analisar empiricamente qual a participação
de cada uma das variáveis no entendimento das alterações ocorridas nas outras (análise de
decomposição da variância) ou a resposta de uma variável em relação à ocorrência de um
choque ou inovação em outro componente (análise das funções de Impulso-Resposta).
Segundo Enders (2004), quando um estudo visa a obter funções impulso-resposta e a
decomposição da variância, é preciso utilizar-se de choques estruturais, havendo assim, a
necessidade de impor restrições sobre a matriz de relações contemporâneas de modo a tornar
o sistema identificado.
4.4.3.1.
Função Impulso-Resposta
A Função de Impulso-Resposta parte do princípio de que choque na i-ésima variável
não apenas afeta diretamente os valores da i-ésima variável, mas também é transmitido para
todas as outras variáveis endógenas através de uma estrutura dinâmica (defasada) dentro do
66
sistema VAR. Em outras palavras, a FIR mostra qual será o comportamento das variáveis ao
longo do tempo quando algum dos resíduos sofrer uma modificação no seu valor (choques
exógenos) (Enders, 2004). Portanto, a FIR pode ser considerada como uma simulação para o
comportamento de um VAR ao longo do tempo, diante de um choque em algum dos resíduos
(Oliveira, 2002).
4.4.3.2.
Análise de Decomposição da Variância do erro de previsão
A análise de decomposição da variância, por sua vez, objetiva explicitar a importância
relativa de cada variável do modelo para explicação da variância dos resíduos de cada uma
das demais variáveis. Sua importância está na identificação das relações de causalidade entre
as variáveis existentes no VAR. Caso um choque exógeno nos resíduos de determinada
variável não explicar nenhuma parcela dos demais resíduos, conclui-se que esta variável é
exógena ao modelo (Oliveira, 2002).
4.5. Modelo Proposto
O modelo de comércio que será estimado no presente trabalho é baseado no modelo
econômico proposto originalmente por Miranda (2001), em que variáveis de oferta e demanda
são consideradas determinantes para o fluxo comercial, já que se assume que este resulta de
um excedente de oferta (exportação) ou de demanda (importação). É adotada a metodologia
de Auto-Regressão Vetorial com correção de erro (VEC), empregada por Castro; Cavalcanti
(1997). Portanto, o modelo é uma adaptação dos autores mencionados acima. Serão estimados
três modelos VEC, sendo um para cada tipo de agregação de produto (agrícolas, industriais e
minerais), conforme abaixo:
Tabela 12. Especificação dos modelos estimados
Modelos
Especificação
Variáveis
Agrícolas
Modelo 1
QAt, Yt, Ut, TXt e PRAt
Industriais
Modelo 2
QIt, Yt, Ut, TXt e PRIt
Minerais
Modelo 3
QMt, Yt, Ut, TXt e PRMt
Fonte: Elaborado pelo autor.
Onde as variáveis QA, QI e QM, representam as exportações em quantum para a
China, respectivamente de produtos agrícolas, minerais e industriais. As variáveis PRA, PRI e
PRM representam os preços relativos de exportação, respectivamente de cada produto
67
supracitado. A taxa de câmbio real (R$/Yuan) é representada pela variável TX. O grau de
utilização da capacidade instalada, U, representa o índice de ciclos domésticos, e a variável Y
é uma proxy para a renda chinesa (importações totais da China).
Foi considerado o seguinte modelo VAR, segundo Enders (2004):
𝑝
𝐴0 𝑥𝑡 = 𝛼 +
𝐴𝑖 𝑥𝑡−𝑖 + 𝐴𝜀𝑡
(18)
𝑖=1
Onde A0 é uma matriz 5x5 que define as restrições contemporâneas entre as cinco
variáveis endógenas que constituem o vetor 5x1, denominado xt. O termo α é um vetor 5x1 de
constantes, Ai são matrizes 5x5. A é uma matriz diagonal 5x5 de desvios-padrão e εt é um
vetor 5x1 de perturbações aleatórias não correlacionadas entre si contemporânea ou
temporalmente, isto é εt ~ i.i.d. (0;In).
Na representação matricial, se p=1, temos:
1
𝑎21
𝛼0
𝑎11
𝑎12 𝑥(1𝑡,1)
. 𝑥
= 𝛼 + 𝑎
1
(1𝑡,2)
1
21
𝜎𝑥 1𝑡,1
𝑎12 𝑥(1𝑡,1)−1
.
+
𝑎22 𝑥(1𝑡,2)−1
0
0
𝜎𝑥 1𝑡,2
𝜀𝑥 (1𝑡,1)
. 𝜀
𝑥 (1𝑡,2)
A equação (18) expressa as relações entre as variáveis endógenas, freqüentemente
decorrentes de um modelo econômico teoricamente estruturado, e por isso chama-se de forma
estrutural. Os choques εt são denominados choques estruturais porque afetam individualmente
cada uma das variáveis endógenas. Os choques estruturais são considerados independentes
entre si porque as inter-relações entre um choque e outro são captadas indiretamente pela
matriz A0. Logo, a independência dos choques dá-se sem perda de generalidade.
Conforme os modelos econômicos propostos definiram-se três diferentes vetores para
cada conjunto de variáveis (agrícolas, industriais e minerais):
𝑥1𝑡 = 𝑄𝐴𝑡 , 𝑌𝑡 , 𝑈𝑡 , 𝑇𝑋𝑡 , 𝑃𝑅𝐴𝑡 ′
𝑥2𝑡 = 𝑄𝐼𝑡 , 𝑌𝑡 , 𝑈𝑡 , 𝑇𝑋𝑡 , 𝑃𝑅𝐼𝑡
(19)
′
𝑥3𝑡 = 𝑄𝑀𝑡 , 𝑌𝑡 , 𝑈𝑡 , 𝑇𝑋𝑡 , 𝑃𝑅𝑀𝑡
(20)
′
(21)
Conjuntamente, foram definidas as matrizes de relações contemporâneas de cada
modelo, a especificação genérica da mesma segue abaixo:
𝑄!
𝑌
𝑈
𝑇𝑋
𝑃𝑅!
1
0
𝐴0 = 0
0
0
𝑎12
1
0
0
0
𝑎13
0
1
0
0
𝑎14
0
0
1
0
𝑎15
0
0
0
1
(22)
68
Em que ! representa as diferentes especificações das variáveis em cada modelo, sendo
agrícolas=A, industriais=I e minerais=M. Tal especificação sugere a relação contemporânea
das variáveis Y, U, TX e PR! sobre a quantidade exportada Q!.
Quando verificada a existência de cointegração entre as variáveis, o termo de correção
de erro é introduzido no modelo VAR. Assim de (18) obtém-se:
𝑝
𝑥𝑡 = 𝐴−1
0 𝛼+
−1
𝐴−1
0 𝐴𝑖 𝑥𝑡−𝑖 + 𝐴0 𝐴𝜀𝑡
(23)
𝑖=1
ou, alternativamente,
𝑝
𝑥𝑡 = 𝐵0 +
𝐵1 𝑥𝑡−𝑖 + 𝑒𝑡
(24)
𝑖=1
Em que B0 = A0-1α, B1 = A0-1Ai, et = A0-1Aεt. Sendo normalmente denominado como o
modelo na sua forma reduzida.
Sob condições de estabilidade, Enders (2004) mostra que:
∞
𝑥𝑡 = 𝜇 +
𝜙𝑖 𝜀𝑡−𝑖
(25)
𝑖=0
Caso o sistema obtido em (18) seja sobre identificado, considerando A0, utiliza-se um
processo de quatro etapas conhecido como Método Generalizado de Momentos: (a) estima-se
o VAR definido em (23), (b) obtém-se a matriz de variância-covariância e calcula-se
𝜀
= 𝐴0
𝑒
𝐴′0 , (c) maximiza-se a função de verossimilhança (SPOLADOR, 2006):
𝑇
− 𝑙𝑛 𝐴−1
0
2
𝜀
(𝐴′0 )−1
1
−
2
𝑇
−1
𝑒𝑡 𝐴′0
𝑡=1
𝐴0 𝑒𝑡
(26)
𝜀
Espera-se que renda e a utilização da capacidade instalada da economia tenham um
grau de explicação razoável sobre as exportações, e, por conseguinte, espera-se poder analisar
também o impacto da taxa de câmbio e preços relativos nos diferentes modelos.
69
5. RESULTADOS
5.1. Testes de Estacionariedade
Como já foi dito, as séries temporais utilizadas na modelagem VAR necessitam ser
(conjuntamente) estacionárias. Em função desta exigência, o primeiro procedimento adotado
foi a realização dos testes de raiz unitária descritos anteriormente.
Em nenhuma das três formas adotadas para a pré-filtragem das séries (constante e
tendência, apenas com a constante, e sem a inclusão de termos deterministas) as estatísticas
foram significativas, mesmo considerando um nível de até 10% de probabilidade e, por isso,
todas as séries foram tomadas como integradas de ordem 1, ou seja I(1). O número de
defasagens utilizado em cada teste foi determinado através do Critério de Informação de
Akaike Modificado (MAIC). Logo, o modelo foi ajustado com as variáveis nas primeiras
diferenças. A tabela 13 sumariza os resultados do teste DF-GLS.
Tabela 13. Resultado dos testes de raiz unitária (DF-GLS)
Variáveis
QA
QM
QI
PRA
PRM
PRI
Y
TX
U
Constante e tendência
-1,452
-2,125
-1,886
-1,560
-1,091
-0,862
-0,896
-1,745
-1,327
Constante
0,730
-0,194
-0,566
0,778
0,770
1,238
1,113
-0,102
-0,807
Sem termos determinísticos
0,946
0,182
-0,136
1,432
1,308
-0,825
-0,971
0,534
-0,107
I(d)
I(1)
I(1)
I(1)
I(1)
I(1)
I(1)
I(1)
I(1)
I(1)
Fonte: Resultados da pesquisa.
5.2. Testes de cointegração
Portanto, a partir dos testes de raiz unitária, foram realizados testes de cointegração
entre as séries, para cada modelo estimado, levando em consideração a defasagem
selecionada, utilizando-se o procedimento de Johansen (1991).
O número de defasagens utilizadas nos testes de cointegração de Johansen (1991)
(uma defasagem) foi definido de acordo com o critério de informação de Schwarz (SC) e
Hannan-Quinn (HQ), para uma versão multi-equacional. A especificação indicada para o teste
70
foi o modelo sem intercepto e sem tendência determinística. Os valores dos critérios podem
ser verificados na tabela abaixo:
Tabela 14. Número de defasagens utilizada nos testes de cointegração para cada modelo
Modelo 1
(agrícolas)
Modelos
Lags
0
1
2
3
4
SC
75,854
65,170*
65,456
65,732
66,217
HQ
75,987
64,612*
64,718
64,819
65,018
Modelo 2
(industriais)
SC
70,423
60,468*
60,787
60,899
61,390
Modelo 3
(minerais)
HQ
70,235
59,632*
59,858
59,985
60,192
SC
HQ
77,478 77,598
68,301* 67,530*
68,531 67,681
68,722 67,809
69,045 67,846
Nota: SC: Critério de informação de Schwarz; HQ: Critério de informação de Hannan-Quinn.
Fonte: Resultados da pesquisa.
Os valores estimados foram comparados com os valores obtidos por MacKinnonHaug-Michelis (1999). Os resultados podem ser encontrados nas tabelas a seguir:
Tabela 15. Resultado dos testes de cointegração do modelo 1 (agrícolas)
Hipótese Nula
r=0
r≤1
r≤2
r≤3
r≤4
Hipótese Alternativa
r>0
r>1
r>2
r>3
r>4
λtrace
λmax
106,168
36,433*
16,650
6,482
0,042
69,735
19,784*
10,167
6,440
0,043
Fonte: Resultados da pesquisa.
A hipótese de não haver cointegração (r=0), contra a hipótese alternativa de (r>0) é
rejeitada ao nível de 5 % de significância. A estatística λtrace (0) é 106,16, que é maior que o
valor crítico de 60,06 de MacKinnon-Haug-Michelis (1999).
A hipótese de r ≤ 1 vetor cointegrante não pode ser rejeitada ao nível de 5%. A
estatística λtrace (1) é 36,43, valor menor do que o valor crítico tabelado de 40,17.
Utilizando-se a estatística λmax, a hipótese nula de nenhum vetor cointegrante (r=0) é
rejeitada à 5%, pois 69,73 é maior do que o valor tabelado de 30,43, porém não pode-se
rejeitar a hipótese de 1 vetor cointegrante (r=1), pois o valor de 19,78 é menor do que o crítico
tabelado de 24,15. Conclui-se, logo a existência de 1 vetor cointegrante no modelo 1.
71
Tabela 16. Resultado dos testes de cointegração do modelo 2 (industriais)
Hipótese Nula
r=0
r≤1
r≤2
r≤3
r≤4
Hipótese Alternativa
r>0
r>1
r>2
r>3
r>4
λtrace
77,298
34,151*
14,266
6,756
0,073
λmax
43,147
19,885*
7,510
6,683
0,073
Fonte: Resultados da pesquisa.
Para o modelo 2, a hipótese de não haver cointegração (r=0), contra a hipótese
alternativa de (r>0) também é rejeitada ao nível de 5% de significância (77,29 > 60,06) e a
hipótese de r ≤ 1 vetor cointegrante não pode ser rejeitada no mesmo nível de significância,
pois 34,15 é menor do que o valor crítico de 40,17.
Utilizando-se a estatística λmax, a hipótese nula de nenhum vetor cointegrante (r=0)
também pode-se ser rejeitada à 5% (43,14 > 30,43), e a hipótese de r ≤ 1 vetor cointegrante
não pode ser rejeitada no mesmo nível de significância (19,88 < 24,15). Assim, temos a
presença de um vetor cointegrante no modelo 2.
Tabela 17. Resultado dos testes de cointegração do modelo 3 (minerais)
Hipótese Nula
r=0
r≤1
r≤2
r≤3
r≤4
Hipótese Alternativa
r>0
r>1
r>2
r>3
r>4
λtrace
λmax
88,188
24,654*
9,904
4,110
0,162
63,534
14,750*
5,794
3,948
0,162
Fonte: Resultados da pesquisa.
Já com relação ao modelo 3, a hipótese de não haver cointegração (r=0), contra a
hipótese alternativa de (r>0) também é rejeitada ao nível de 5% de significância (88,18 >
60,06) e a hipótese de r ≤ 1 vetor cointegrante não pode ser rejeitada no mesmo nível de
significância (24,65 < 40,17).
Utilizando-se a estatística λmax, a hipótese nula de nenhum vetor cointegrante (r=0) é
rejeitada à 5% (63,53 > 30,43), porém não pode-se rejeitar a hipótese de 1 vetor cointegrante
(r=1), (14,75 < 24,15) portanto, conclui-se também a existência de 1 vetor cointegrante no
modelo 3.
72
5.3. Defasagem dos Modelos
A escolha da ordem de defasagem dos modelos teve como base os critérios de Akaike
e Schwarz, dessa forma toma-se como modelo mais adequado aquele que apresentar o menor
valor para ambos os critérios.
A tabela 18 abaixo contém os resultados da aplicação dos testes, os quais indicam a
opção por uma defasagem, ou seja, todos os modelos a serem estimados são VAR(1).
Tabela 18. Critérios de seleção das ordens de defasagem dos modelos.
Modelos
Variáveis
Modelo 1
(agrícolas)
QA, Y, U, TX e PRA
Modelo 2
(industriais)
QI, Y, U, TX e PRI
Modelo 3
(minerais)
QM, Y, U, TX e PRM
Lags
Akaike
Schwarz
1
2
1
2
1
2
-4127.925
-3900.370
-4346.446
-4092.789
-4271.293
-3991.963
-4019.006
-3714.013
-4237.527
-3906.433
-4162.374
-3805.606
VAR(p)
VAR(1)
VAR(1)
VAR(1)
Fonte: Dados da pesquisa.
5.4. Modelo VEC com identificação pelo processo de Bernanke
Neste tópico parte-se dos resultados dos ajustamentos do modelo VEC, considerando a
influência da renda, da utilização da capacidade instalada, taxa de câmbio e preços relativos
sobre o volume de exportação de cada categoria de produto.
Primeiramente, para cada um dos modelos, são apresentados os coeficientes estimados
nas matrizes de relações contemporâneas entre as variáveis, através do processo de Bernanke,
partindo de um modelo VAR com mecanismo de correção de erro.
São estimados, posteriormente, os efeitos dos diferentes choques no modelo,
utilizando-se a decomposição da variância do erro de previsão. Por fim, mensura-se o efeito
(magnitude e sinal) dos choques na renda, na utilização da capacidade instalada, na taxa de
câmbio e nos preços relativos, para explicar a determinação da trajetória da exportação.
5.5. Modelo 1: Produtos agrícolas
5.5.1. Decomposição da variância do erro de previsão
O modelo analisado foi construído com as seguintes variáveis: QA, Y, U, TX e PRA,
além do vetor de correção de erros. A matriz de relações contemporâneas tem seus resultados
expostos na tabela 19. Os sinais dos coeficientes estão de acordo com o esperado, lembrando-
73
se que devem ser analisados com o sinal contrário dos obtidos na estimação. Contudo, o
coeficiente mostrou-se não-significativo a 10% (significativo a 11,10%) para o preço relativo
e a taxa de câmbio.
Os demais valores mostraram-se significativos, indicando que um aumento de 1% na
renda da China leva a um aumento de 1,57% na exportação de produtos agrícolas brasileiros
para esse país. Com relação à utilização da capacidade instalada brasileira, um aumento
exógeno de 1% nessa variável leva a uma diminuição de 1,22% na quantidade exportada para
a China, verificando-se a preferência pelo abastecimento do mercado doméstico nos ciclos de
alta da economia. Com relação à taxa de câmbio, desvalorizações na mesma incentivam ao
aumento da exportação de produtos agrícolas para a China, porém em menor magnitude do
que a dos efeitos das variáveis anteriores.
Tabela 19. Estimativa da matriz de coeficientes de relações contemporâneas (Modelo 1)
Relações Contemporâneas
De
Sobre
Renda (Y)
Quantidade exportada (QA)
Util. da capacidade instalada (U) Quantidade exportada (QA)
Taxa de Câmbio (TX)
Quantidade exportada (QA)
Preço Relativo (PRA)
Quantidade exportada (QA)
Coeficientes*
Valor t
-1.570
1.223
-0.764
-0.344
-4.609
2.092
-1.771
-1.552
Fonte: Dados da pesquisa.
*
Dado que as séries foram tomadas nas primeiras diferenças dos logaritmos, os coeficientes encontrados referemse a relações entre taxas de crescimento, genericamente denominadas elasticidades.
A seguir são estruturados os poderes explanatórios de cada variável do modelo sobre
as demais através da decomposição da variância dos erros de previsão. Nas tabelas de 20 a 24,
constam as referidas decomposições, optou-se por apresentar as decomposições para 12
meses, sumarizadas de 1 a 5, 10 e 12, após o choque, uma vez que nos períodos posteriores a
parcela de explicação de cada variável sobre as demais não sofrem alterações significativas.
A variável quantidade exportada (QA) tem cerca de 65% de sua variância explicada
por ela mesma, sendo que 25% de sua variância é atribuída a choques nas variáveis renda e
utilização da capacidade instalada. É interessante notar que (U) tem um papel importante no
primeiro trimestre, mas logo no segundo tem seu poder explanatório reduzido, o inverso
ocorre com a renda. Já as variáveis (U) e (TX) se comportam como variáveis exógenas, pois
mais de 92% de suas variâncias são explicadas por choques delas próprias. As variáveis (Y) e
74
(PRA) também têm um forte comportamento auto-regressivo, sendo que, respectivamente,
cerca de 86% e 78%, de suas variâncias são explicadas por elas mesmas.
Tabela 20. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para QA (Modelo 1)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
1.008
1.160
1.195
1.217
1.229
1.246
1.247
QA
77.302
71.657
68.739
67.037
66.082
64.844
64.784
Y
1.141
5.090
9.413
12.077
13.607
15.590
15.685
U
17.827
11.961
10.832
10.172
9.805
9.33
9.307
TX
3.088
6.677
6.48
6.36
6.293
6.212
6.209
PRA
0.642
4.615
4.536
4.354
4.213
4.024
4.015
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 21. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para Y (Modelo 1)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.329
0.362
0.370
0.375
0.377
0.381
0.381
QA
0
2.044
2.003
2.062
2.04
2.023
2.022
Y
100
94.148
90.932
88.883
87.76
86.274
86.202
U
0
1.037
3.936
5.912
7.036
8.517
8.589
TX
0
0.379
0.369
0.361
0.357
0.356
0.356
PRA
0
2.392
2.76
2.782
2.807
2.83
2.831
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 22. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para U (Modelo 1)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.008
0.010
0.010
0.011
0.011
0.012
0.012
QA
0
0.241
0.308
0.349
0.374
0.407
0.409
Y
0
0.145
0.145
0.147
0.147
0.147
0.147
U
100
98.966
98.157
97.757
97.561
97.35
97.34
TX
0
0.278
0.469
0.519
0.529
0.527
0.527
PRA
0
0.371
0.92
1.228
1.389
1.569
1.577
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 23. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para TX (VAR1)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.038
0.043
0.044
0.044
0.044
0.044
0.044
Fonte: Dados da pesquisa.
QA
0
1.592
1.578
1.586
1.582
1.577
1.577
Y
0
0.029
0.045
0.046
0.047
0.048
0.048
U
0
1.049
2.307
3.142
3.624
4.226
4.255
TX
100
95.037
93.611
92.778
92.309
91.704
91.674
PRA
0
2.293
2.458
2.448
2.438
2.445
2.446
75
Tabela 24. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para PRA (VAR1)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.031
0.034
0.035
0.035
0.036
0.036
0.036
QA
0
2.207
2.268
2.295
2.279
2.250
2.248
Y
0
0.237
0.235
0.228
0.228
0.227
0.226
U
0
2.622
5.907
8.357
9.874
11.853
11.947
TX
0
6.579
7.946
7.968
7.845
7.667
7.659
PRA
100
88.355
83.645
81.151
79.774
78.003
77.919
Fonte: Dados da pesquisa.
5.5.2. Função Impulso-Resposta
Nas figuras 22 a 25 observam-se as respostas aos choques positivos de cada uma das
variáveis do modelo sobre a quantidade exportada, e nos períodos seguintes ao mesmo.
Na figura 22, podemos observar que a variável QA responde positivamente a um
choque de 1% na renda, com maior resposta no primeiro período (1,57%), sendo que tais
choques são positivos para todos os demais períodos, desaparecendo a partir do sexto mês.
2.5
Porcentagem (%)
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-1
Período (meses)
QA/Y
Y/Y
Figura 22. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na renda (Modelo 1)
Fonte: Dados da pesquisa.
Ao submeter a quantidade exportada a um choque positivo de 1% na utilização da
capacidade instalada há uma resposta negativa contemporânea mais do que proporcional no
primeiro período de 1,22%, resultado previsto dentro da teoria, pela preferência do mercado
interno nos ciclos de expansão da economia. Tais choques negativos permanecem até o quinto
período quando perdem o efeito (Figura 23).
76
1.2
Porcentagem (%)
0.8
0.4
0
-0.4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-0.8
-1.2
-1.6
-2
Período (meses)
QA/U
U/U
Figura 23. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na utilização da capacidade
instalada (Modelo 1)
Fonte: Dados da pesquisa.
Na figura 24 podemos observar a resposta na quantidade exportada de um aumento de
1% na taxa de câmbio, tal aumento, é mais expressivo no primeiro período (0,76%),
verificando-se que desvalorizações cambiais elevam a quantidade exportada de commodities
agrícolas, porém a magnitude de tal efeito é inferior quando comparado com aos efeitos das
demais variáveis do sistema, o que reforça os resultados obtidos na análise histórica da
Porcentagem (%)
decomposição da variância do erro de previsão.
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Período (meses)
QA/TX
TX/TX
Figura 24. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na taxa de câmbio (Modelo 1)
Fonte: Dados da pesquisa.
77
Um pequeno efeito em magnitude pode ser observado quando submetida a quantidade
exportada a um choque de 1% no preço relativo, tal efeito é mais significativo no primeiro
período (0,34%), se dissipando conforme os períodos vão passando, e a partir do quinto
período seu efeito praticamente desaparece (Figura 25).
1.2
Porcentagem (%)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-0.4
-0.6
Período (meses)
QA/PRA
PRA/PRA
Figura 25. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso no preço relativo (Modelo 1)
Fonte: Dados da pesquisa.
As respostas acumuladas de choques em cada variável sobre a quantidade exportada
encontram-se sumarizadas na figura 26, tais respostas acumuladas são importantes para a
definição das elasticidades de longo prazo.
Assim, um choque positivo de 1% na renda provoca um aumento imediato de 1,57%
na quantidade exportada, porém o equilíbrio é atingido em torno de 1,86%, ou seja, o efeito
acumulado mais do que compensa a elevação da renda.
Para a utilização da capacidade instalada, há uma diminuição contemporânea direta
das exportações agrícolas do Brasil para a China com o aquecimento da economia. No
entanto, o efeito acumulado é atingido num patamar ainda menor, em torno de -1,70%,
ilustrando a preferência pelo mercado interno, conforme verificado também por Zini Jr.
(1988) analisando a pauta comercial brasileira por grupos.
A taxa de câmbio tem, de imediato, certo efeito significativo sobre as exportações
agrícolas para a China, porém a elasticidade acumulada se estabiliza em torno de 1,14%, ou
seja, o efeito da taxa de câmbio sobre as commodities agrícolas é maior com o passar do
tempo, configurando o efeito da “curva J”, em que nos primeiros meses logo após a
desvalorização da taxa de câmbio há uma piora do saldo comercial com recuperação
78
posterior. Segundo Meade (1988), tal fenômeno emana a partir do fato de que no momento
em que ocorre a mudança na taxa de câmbio, os bens já estão sendo comercializados sob
contratos que não podem ser “quebrados”, e que a finalização de tais transações domina as
flutuações comerciais no curto-prazo. Assim, embora uma depreciação tenda a deteriorar o
saldo da balança comercial agrícola com a China no curto-prazo, ela tende a elevar tal saldo
no longo.
No modelo de produtos agrícolas a única variável que não demonstra diferenças
significativas nas elasticidades contemporâneas e acumuladas é a de preço relativo, que se
estabiliza próximo a zero a partir do terceiro período.
2.5
Porcentagem (%)
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-1
-1.5
-2
Período (meses)
QA/Y
QA/U
QA/TX
QA/PRA
Figura 26. Evolução dos choques acumulados das exportações sobre as demais variáveis do modelo (Modelo 1)
Fonte: Dados da pesquisa.
5.6. Modelo 2: Bens industriais
5.6.1. Decomposição da variância do erro de previsão
O modelo analisado foi construído com as seguintes variáveis: QI, Y, U, TX e PRI,
além do vetor de correção de erros. Seus resultados estão expostos na Tabela 25.
Os sinais dos coeficientes estão de acordo com o esperado, e todos se mostraram
significativos a 10%16. Um aumento de 1% na renda chinesa leva a um aumento de 0,94% na
exportação de produtos industriais do Brasil para a China, menor em magnitude (mais
inelástica) se comparada com a elasticidade para os produtos agrícolas. Isto indica um
16
Embora os testes “t” não tenham a mesma precisão observada no caso dos modelos de mínimos quadrados,
eles, em alguma medida, permitem fazer inferência sobre a significância dos parâmetros estimados.
79
comércio mais renda-elástico da China com o Brasil para produtos básicos do que para
produtos industriais, o que era esperado dentro da teoria após a análise descritiva da pauta.
Com relação à utilização da capacidade instalada brasileira, um aumento exógeno de
1% nessa variável leva a uma redução de 0,94% na quantidade exportada de bens industriais
contemporaneamente. Tal hipótese de que quando o mercado interno se aquece, a oferta de
produtos industrializados para exportação cai, não pode ser rejeitada, à semelhança dos
resultados obtidos por Zini Jr. (1988) para o comércio como um todo.
Com relação à taxa de câmbio, desvalorizações na mesma incentivam o aumento da
exportação de produtos industriais brasileiros para a China. O resultado apontou para um
efeito mais elástico e de magnitude maior do que o efeito verificado sobre os produtos
agrícolas. Os preços relativos de exportação no modelo de produtos industriais têm uma
participação menor na explicação da dinâmica dessas exportações, praticamente igual em
magnitude para os produtos agrícolas, porém significativo. Tal constatação também está de
acordo com os resultados obtidos por Pinto (1980), Cardoso; Dornbusch (1980) e Braga;
Markwald (1983).
Tabela 25. Estimativa da matriz de coeficientes de relações contemporâneas (Modelo 2)
Relações Contemporâneas
De
Sobre
Renda (Y)
Quantidade exportada (QI)
Util. da capacidade instalada (U)
Quantidade exportada (QI)
Taxa de Câmbio (TX)
Quantidade exportada (QI)
Preço Relativo (PRI)
Quantidade exportada (QI)
Coeficientes*
Valor t
-0.943
0.941
-1.315
-0.329
-3.882
2.181
-1.774
-2.866
Fonte: Dados da pesquisa.
*
Dado que as séries foram tomadas nas primeiras diferenças dos logaritmos, os coeficientes encontrados referemse a relações entre taxas de crescimento, genericamente denominadas elasticidades.
A seguir são estruturados os poderes explanatórios de cada variável do modelo sobre
as demais nas mesmas especificações anteriormente utilizadas (Tabelas de 26 a 30).
A variável quantidade exportada de bens industriais para a China (QI) tem cerca de
73% de sua variância explicada por ela mesma, sendo que 23,4% de sua variância é atribuída
a choques nas variáveis renda chinesa, utilização da capacidade instalada brasileira e taxa de
câmbio. Como no modelo para commodities agrícolas, as variáveis: utilização da capacidade
instalada (U) e taxa de câmbio (TX) se comportam como variáveis exógenas. As variáveis
renda chinesa (Y) e preço relativo (PRI) também têm um forte comportamento auto-
80
regressivo, sendo que apresentam, respectivamente, cerca de 87% e 86%, de suas variâncias
explicadas por elas mesmas.
Tabela 26. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para QI (Modelo 2)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.507
0.582
0.601
0.606
0.608
0.609
0.609
QI
73.596
72.658
72.841
72.881
72.881
72.885
72.884
Y
8.743
7.065
6.660
6.536
6.500
6.484
6.484
U
7.063
7.143
7.232
7.238
7.255
7.258
7.259
TX
9.059
9.637
9.719
9.725
9.734
9.736
9.736
PRI
1.539
3.497
3.548
3.620
3.630
3.637
3.637
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 27. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para Y (Modelo 2)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.338
0.369
0.374
0.378
0.380
0.382
0.382
QI
0
0.649
0.726
0.827
0.859
0.91
0.912
Y
U
100
0
92.68 6.082
90.311 8.155
88.593 9.633
87.76 10.373
86.742 11.269
86.701 11.306
TX
0
0.388
0.476
0.52
0.534
0.546
0.546
PRI
0
0.201
0.332
0.427
0.474
0.533
0.535
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 28. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para U (Modelo 2)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.007
0.009
0.010
0.011
0.011
0.011
0.011
QI
0
5.026
4.389
4.792
4.689
4.736
4.736
Y
0
0.111
0.122
0.128
0.131
0.134
0.134
U
100
92.668
92.868
91.993
91.963
91.726
91.720
TX
0
0.761
0.920
1.034
1.056
1.078
1.078
PRI
0
1.433
1.701
2.054
2.162
2.327
2.333
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 29. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para TX (Modelo 2)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.039
0.043
0.043
0.044
0.044
0.044
0.044
Fonte: Dados da pesquisa.
QI
0
0.006
0.075
0.092
0.123
0.152
0.153
Y
0
0.009
0.009
0.010
0.011
0.012
0.012
U
0
1.035
2.051
2.816
3.270
3.842
3.865
TX
100
98.659
97.537
96.756
96.267
95.646
95.620
PRI
0
0.290
0.327
0.326
0.329
0.349
0.350
81
Tabela 30. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para PRI (Modelo 2)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.0295
0.0318
0.0325
0.0328
0.0330
0.0332
0.0332
QI
0
0.112
0.13
0.197
0.225
0.281
0.283
Y
0
0.001
0.001
0.002
0.003
0.005
0.005
U
0
0.848
2.213
3.34
4.114
5.14
5.184
TX
0
6.073
8.453
8.845
8.835
8.737
8.733
PRI
100
92.967
89.203
87.617
86.824
85.838
85.796
Fonte: Dados da pesquisa.
5.6.2. Função Impulso-Resposta
Nas figuras 27 a 30 observam-se as respostas aos choques positivos de cada uma das
variáveis do modelo sobre a quantidade exportada, e nos períodos seguintes ao mesmo.
Na figura 27, podemos observar a variável QI responde positivamente a um choque de
1% na renda, com resposta maior no primeiro período (0,94%), sendo que tais choques são
positivos para todos os demais períodos, desaparecendo a partir do quarto mês. A diferença
para o modelo de produtos agrícolas é a intensidade do choque, neste caso dos bens
Porcentagem (%)
industriais exportados pelo Brasil é inferior ao dos bens agrícolas exportados.
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Período (meses)
QI/Y
Y/Y
Figura 27. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na renda (Modelo 2)
Fonte: Dados da pesquisa.
Com relação ao choque na utilização da capacidade instalada há uma resposta negativa
contemporaneamente (-0,94%), com diminuição da magnitude dos choques até a estabilização
no sexto período. (Figura 28).
82
1.5
Porcentagem (%)
1
0.5
0
-0.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-1
-1.5
Período (meses)
QI/U
U/U
Figura 28. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na utilização da capacidade
instalada (Modelo 2)
Fonte: Dados da pesquisa.
Na figura 29 podemos observar a resposta na quantidade exportada de um aumento de
1% na taxa de câmbio, tal aumento, é maior no primeiro período (1,31%), se estabilizando
somente no sétimo mês. Tal resultado reforça as estatísticas encontradas na análise histórica
da decomposição da variância do erro de previsão, onde a taxa de câmbio teve um papel mais
expressivo na explicação da quantidade exportada (cerca de 10%).
Porcentagem (%)
2
1.5
1
0.5
0
-0.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-1
Período (meses)
QI/TX
TX/TX
Figura 29. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na taxa de câmbio (Modelo 2)
Fonte: Dados da pesquisa.
O efeito dos preços relativos é bastante volátil, tendo seu maior efeito no primeiro
período (0,32%), se estabilizando a partir do sexto período. (Figura 30).
83
Porcentagem (%)
1.2
0.9
0.6
0.3
-1E-16
-0.3
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-0.6
-0.9
Período (meses)
QI/PRI
PRI/PRI
Figura 30. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso no preço relativo (Modelo 2)
Fonte: Dados da pesquisa.
As respostas acumuladas de choques em cada variável sobre a quantidade exportada
encontram-se sumarizadas na figura 31.
Um choque positivo de 1% na renda chinesa provoca um aumento imediato de 0,94%
na quantidade exportada pelo Brasil de bens industriais, porém a elasticidade acumulada é de
1,37% e menor comparativamente ao verificado para as exportações brasileiras de produtos
agrícolas. Isto reflete a preferência chinesa por commodities agrícolas na pauta de importação
do Brasil na última década.
Para a utilização da capacidade instalada, há uma diminuição direta inicial das
exportações com o aquecimento da economia, e a elasticidade acumulada é de -1,50%.
A taxa de câmbio tem efeito imediato significativo sobre as exportações, aumentando
com o passar do tempo e se estabilizando em torno de 1,50%, confirmando, também nesse
caso, a presença do efeito da “curva J” no modelo de produtos industriais. O efeito acumulado
no caso da taxa de câmbio é semelhante, em magnitude, ao da renda, sendo as duas principais
variáveis determinantes das exportações brasileiras de produtos industriais para a China. Já a
variável preço relativo, após um período de instabilidade, ela atinge o valor aproximado a
0,15%.
84
2
Porcentagem (%)
1.5
1
0.5
0
-0.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-1
-1.5
-2
Período (meses)
QI/Y
QI/U
QI/TX
QI/PRI
Figura 31. Evolução dos choques acumulados das exportações sobre as demais variáveis do modelo (Modelo 2)
Fonte: Dados da pesquisa.
5.7. Modelo 3: Produtos minerais
5.7.1. Decomposição da variância do erro de previsão
O modelo analisado foi construído, com as mesmas especificações dos modelos
anteriores, adotando a seguinte seqüência de variáveis: QM, Y, U, TX e PRM.
Os sinais dos coeficientes da matriz de relações contemporâneas estão de acordo com
o esperado, porém é não-significativo a 10% (significativo a 14,09%) no caso de preço
relativo (como verificado no modelo para os bens agrícolas - Tabela 31).
Os demais valores mostraram-se significativos, indicando que um aumento de 1% na
renda chinesa leva a um aumento de 1,20% na exportação brasileira de produtos minerais,
sendo esta resposta menor, em magnitude, do que para os agrícolas, porém maior do que a dos
produtos industriais. Com relação à utilização da capacidade instalada brasileira, um aumento
exógeno de 1% nessa variável leva a uma redução de 1,05% na quantidade exportada para a
China de bens minerais, e tal redução se assemelha a dos produtos agrícolas em grande parte
por serem produtos que mantém uma “longa memória” dos eventos, posto que o maior
volume desse comércio compreende produtos estocáveis, conforme citado por Zini Jr. (1988).
Com relação à taxa de câmbio, desvalorizações na mesma incentivam o aumento da
exportação de minerais para a China, porém em menor magnitude do que os efeitos das
variáveis anteriores. Ademais, este efeito da taxa de câmbio sobre as exportações de produtos
minerais mostrou-se, em módulo, inferior ao efeito verificado para os dois modelos anteriores
(produtos agrícolas e industriais).
85
Tabela 31. Estimativa da matriz de coeficientes de relações contemporâneas (Modelo 3)
Relações Contemporâneas
De
Sobre
Renda (Y)
Quantidade exportada (QM)
Util. da capacidade instalada (U) Quantidade exportada (QM)
Taxa de Câmbio (TX)
Quantidade exportada (QM)
Preço Relativo (PRM)
Quantidade exportada (QM)
Coeficientes*
Valor t
-1.200
1.059
-0.484
-0.403
-4.248
2.064
-2.735
-1.473
Fonte: Dados da pesquisa.
*
Dado que as séries foram tomadas nas primeiras diferenças dos logaritmos, os coeficientes encontrados referemse a relações entre taxas de crescimento, genericamente denominadas elasticidades.
A seguir, nas tabelas de 32 a 36, são estruturados os poderes explanatórios de cada
variável do modelo sobre as demais através da decomposição da variância dos erros de
previsão, optou-se por apresentar as decomposições nas mesmas especificações anteriores.
A variável quantidade exportada (QM) tem cerca de 75% de sua variância explicada
por ela mesma, sendo que 17,20% de sua variância é atribuída a choques nas variáveis renda e
utilização da capacidade instalada. Já as variáveis (U) e (TX) se comportam como variáveis
exógenas, pois mais de 96% de suas variâncias são explicadas por choques delas próprias. As
variáveis (Y) e (PRM) também têm um forte comportamento auto-regressivo, sendo que,
respectivamente, cerca de 80% e 88%, de suas variâncias explicadas por elas mesmas.
Tabela 32. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para QM (Modelo 3)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.427
0.501
0.522
0.529
0.531
0.533
0.533
QM
78.445
75.274
74.728
74.559
74.502
74.474
74.474
Y
9.459
10.128
10.544
10.676
10.716
10.738
10.738
U
6.257
6.606
6.478
6.479
6.467
6.465
6.465
TX
4.392
4.404
4.57
4.558
4.571
4.571
4.571
PRM
1.447
3.588
3.68
3.728
3.744
3.752
3.752
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 33. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para Y (Modelo 3)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.328
0.361
0.374
0.379
0.382
0.384
0.384
Fonte: Dados da pesquisa.
QM
0
3.762
4.725
5.297
5.34
5.395
5.394
Y
100
89.542
84.366
82.155
81.178
80.248
80.222
U
0
6.318
10.278
11.514
12.401
13.167
13.192
TX
0
0.018
0.271
0.528
0.579
0.645
0.647
PRM
0
0.36
0.36
0.506
0.502
0.545
0.545
86
Tabela 34. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para U (Modelo 3)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.008
0.010
0.010
0.011
0.011
0.011
0.011
QM
0
0.427
0.421
0.466
0.468
0.48
0.48
Y
0
0.207
0.316
0.342
0.364
0.38
0.381
U
100
97.659
96.905
96.469
96.28
96.069
96.063
TX
0
0.902
1.312
1.536
1.645
1.763
1.766
PRM
0
0.805
1.047
1.187
1.244
1.308
1.31
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 35. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para TX (Modelo 3)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.039
0.042
0.043
0.043
0.043
0.043
0.043
QM
0
0.108
0.105
0.126
0.127
0.133
0.133
Y
0
0.01
0.018
0.019
0.024
0.029
0.029
U
0
0.798
1.849
2.614
3.115
3.718
3.739
TX
100
99.066
97.997
97.187
96.67
96.037
96.016
PRM
0
0.018
0.031
0.053
0.065
0.083
0.084
Fonte: Dados da pesquisa.
Tabela 36. Decomposição histórica da variância do erro de previsão para PRM (Modelo 3)
Meses
1
2
3
4
5
10
12
Desvio-padrão
0.047
0.050
0.051
0.051
0.051
0.051
0.051
QM
0
0.721
0.7
0.723
0.72
0.723
0.723
Y
0
0.527
0.54
0.536
0.539
0.54
0.54
U
0
0.03
0.899
1.647
2.182
2.855
2.878
TX
0
5.345
7.479
7.775
7.772
7.721
7.72
PRM
100
93.376
90.383
89.318
88.787
88.16
88.138
Fonte: Dados da pesquisa.
5.7.2. Função Impulso-Resposta
Nas figuras 32 a 35 observam-se as respostas aos choques positivos de cada uma das
variáveis do modelo sobre a quantidade exportada, e nos períodos seguintes ao mesmo.
Na figura 32, podemos observar que a variável QM responde positivamente a um
choque de 1% na renda chinesa, com maior resposta no primeiro período (1,20%), à
semelhança do modelo de commodities agrícolas, alternando-se e dissipando-se a partir do
sexto mês.
87
Porcentagem (%)
2
1.5
1
0.5
0
1
-0.5
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-1
Período (meses)
QM/Y
Y/Y
Figura 32. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na renda (Modelo 3)
Fonte: Dados da pesquisa.
Ao submeter a quantidade exportada de minerais a um choque positivo de 1% na
utilização da capacidade instalada brasileira há uma resposta negativa no primeiro período de
1,05%, indicando que com um aquecimento da economia no mercado interno a quantidade
exportada diminui no comércio de commodities minerais. A partir do segundo período os
efeitos do choque vão se dissipando, tendendo ao equilíbrio após o sétimo mês. (Figura 33).
Porcentagem (%)
1.5
1
0.5
0
-0.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-1
-1.5
Período (meses)
QM/U
U/U
Figura 33. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na utilização da capacidade
instalada (Modelo 3)
Fonte: Dados da pesquisa.
Na figura 34 podemos observar a resposta na quantidade exportada de um aumento de
1% na taxa de câmbio, tal aumento é maior contemporaneamente (0,48%), e a partir daí o
efeito se alterna de modo a oscilar, tendendo ao equilíbrio após o oitavo mês, porém a
magnitude de tal efeito é inferior quando comparada a dos efeitos das demais variáveis do
88
sistema, o que reforça os resultados obtidos na análise histórica da decomposição da variância
do erro de previsão e se assemelha aos resultados obtidos para o modelo de commodities
agrícolas.
1.2
Porcentagem (%)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
1
-0.2
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-0.4
Período (meses)
QM/TX
TX/TX
Figura 34. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso na taxa de câmbio (Modelo 3)
Fonte: Dados da pesquisa.
O efeito do choque de 1% no preço relativo sobre a quantidade exportada de produtos
minerais é maior no primeiro período, tal como verificado para os demais modelos, sendo que
o efeito segue uma trajetória semelhante ao modelo de commodities agrícolas. Tal choque
estabiliza-se após o oitavo mês. (Figura 35).
1.2
Porcentagem (%)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-0.4
-0.6
Período (meses)
QM/PRM
PRM/PRM
Figura 35. Função Impulso-Resposta sobre a quantidade exportada de um impulso no preço relativo (Modelo 3)
Fonte: Dados da pesquisa.
As respostas acumuladas de choques em cada variável sobre a quantidade
exportada de produtos minerais encontram-se resumidas na Figura 36. Dessa maneira, um
choque positivo de 1% na renda chinesa provoca um aumento imediato de 1,20% na
quantidade exportada, e um aumento acumulado em torno de 1,70%.
89
Para a utilização da capacidade instalada, verifica-se que há uma diminuição direta
inicial das exportações de produtos minerais à medida que ocorre um aquecimento da
economia brasileira, e o efeito acumulado máximo é atingido num patamar menor, em torno
de -1,80%.
A taxa de câmbio não tem efeito contemporâneo expressivo sobre as exportações de
produtos minerais (0,48%), e a elasticidade acumulada se estabiliza em torno de 0,55%.
Assim como nos demais casos analisados, pode-se verificar a presença do efeito da “curva J”
no modelo de commodities minerais.
No modelo de produtos minerais, após um período de variabilidade, o preço relativo
apresenta certa estabilidade em torno de 0,10%; porém, como verificado na análise histórica
da decomposição da variância do erro de previsão, é a variável que tem menor poder
explanatório sobre a dinâmica das exportações de produtos minerais.
2
Porcentagem (%)
1.5
1
0.5
0
-0.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
-1
-1.5
-2
-2.5
Período (meses)
QM/Y
QM/U
QM/TX
QM/PRM
Figura 36. Evolução dos choques acumulados das exportações sobre as demais variáveis do modelo (Modelo 3)
Fonte: Dados da pesquisa.
90
6. CONCLUSÕES
O comércio bilateral Brasil-China tem evoluído consideravelmente nas últimas
décadas, diversos fatores condicionantes contribuíram para essa tendência. Um dos fatores de
destaque é dado pela entrada da China na OMC, imprescindível para completar as reformas
econômicas internas das últimas duas décadas.
Através de uma análise desagregada das principais mercadorias transacionadas entre
os países pode-se verificar uma predominância de produtos industrializados, em sua maioria
produtos de alto valor agregado no que se diz respeito às exportações chinesas para o Brasil.
No perfil de exportação do Brasil para a China constata-se exatamente o contrário, com
predominância de produtos de baixo valor agregado.
Os três modelos estimados visando avaliar as variáveis que influenciam o comércio
exportador brasileiro para a China, para três categorias distintas de produtos, mostraram-se
bem ajustados. Os resultados da decomposição da variância do erro de previsão para o
quantum exportado pelo Brasil para a China dos produtos selecionados evidenciaram um
papel importante da renda chinesa, pode-se observar que esta é responsável por cerca de 16%,
7% e 11% da variação do quantum exportado de produtos agrícolas, industriais e minerais, e a
utilização da capacidade instalada do Brasil por cerca de -10%, -8% e -7%, respectivamente.
A variável proxy para a renda chinesa (Y) mostrou um alto poder explanatório da
dinâmica das exportações brasileiras, principalmente no modelo das commodities agrícolas e
minerais, respectivamente, com elasticidades contemporâneas positivas de 1,57% e 1,20%, e
em menor magnitude no modelo de produtos industriais, 0,94%. Em todos os casos, as
elasticidades acumuladas encontradas foram maiores do que as iniciais, indicando um efeito
duradouro dos choques.
Tais coeficientes encontrados são bastante significativos e indicam que a demanda
chinesa por exportações brasileiras é elástica em relação a variações na renda chinesa
(elasticidade finita). Esse resultado é semelhante aos encontrados na literatura e vem reforçar
a hipótese de que para avaliar o desempenho das exportações brasileiras é necessário
especificar-se um modelo simultâneo de oferta e demanda e não apenas o de oferta.
Com relação à variável taxa de câmbio (TX), esta se mostrou mais importante para
explicar o modelo de exportações brasileiras de produtos industriais, com elasticidade
contemporânea de 1,31%, do que para os modelos de agrícolas, 0,76% e minerais, 0,48%.
Adicionalmente, em todos os modelos estimados, os efeitos acumulados foram maiores do
91
que os de curto, verificando a presença do efeito da “curva J” no comércio bilateral BrasilChina, com intensidade bastante menor para o caso do comércio de produtos minerais.
Os preços relativos de exportação (PR), significativos para o modelo de produtos
industriais, mostraram ter um baixo poder explanatório sobre a dinâmica das exportações de
commodities agrícolas e minerais. Sua elasticidade acumulada mostrou-se pouco significativa,
o que é reforçado pelos resultados obtidos na análise histórica de decomposição da variância
dos erros de previsão.
Porém, tais coeficientes dos preços relativos indicam que a demanda externa chinesa
por exportações brasileiras é elástica com relação aos preços. Pode-se concluir, no entanto,
que a hipótese de que o Brasil enfrenta uma curva de demanda com elasticidade-preço infinita
não é adequada. Assim, a hipótese de “país pequeno” pode ser rejeitada, e se conclui que a
especificação correta, para o comércio bilateral Brasil-China, é a de produtos não substitutos
perfeitos para os bens domésticos, sendo explicado por um modelo simultâneo de oferta e
demanda de exportação.
A variável de utilização da capacidade instalada do Brasil (U) apresentou coeficientes
consistentes para todos os modelos estimados, mostrando que tal variável conseguiu captar
corretamente os efeitos da demanda interna brasileira sobre as exportações. Tal variável
apresentou maior coeficiente para os produtos agrícolas, -1,22%, seguido dos produtos
minerais, -1,05% e dos produtos industriais, -0,94%. Seu efeito acumulado supera os efeitos
iniciais e estabiliza-se em torno de -1,5% a -2% para todos os modelos, refletindo a
preferência pelo mercado interno, conforme verificado na literatura.
O coeficiente da variável de utilização da capacidade instalada, além de mostrar-se
estatisticamente significativo sugere que um aquecimento da demanda interna e a conseqüente
redução do hiato do produto influenciam substancialmente a oferta de exportação, provocando
uma redução nas mesmas, para todas as categorias de produtos.
Conclusivamente, a contribuição do trabalho se deu na caracterização do comércio
bilateral Brasil-China, com a ótica de analisar o mercado de commodities e de bens de maior
valor agregado. Mais além, adiciona à literatura, através da utilização de um ferramental
econométrico avançado, elementos para um melhor entendimento dos determinantes do
comércio internacional entre estes dois países.
92
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