Francisco Horácio Pereira de Oliveira
Crescimento econômico, retornos crescentes
de escala e difusão tecnológica – o caso
brasileiro
Dissertação apresentada ao curso de mestrado do Centro
de Desenvolvimento e Planejamento Regional da
Faculdade de Ciências Econômicas da Universidade
Federal de Minas Gerais, como requisito parcial à
obtenção do Título de Mestre em Economia.
Orientador: Prof. Dr. Mauro Borges Lemos
Co-orientador: Prof. Dr.Frederico Gonzaga Jayme Júnior
Belo Horizonte, MG
Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional
Faculdade de Ciências Econômicas - UFMG
2002
Resumo
A presente dissertação está dividida em dois artigos. O primeiro objetiva expor e articular as
principais contribuições teóricas kaldorianas e schumpeterianas a respeito dos determinantes
do crescimento econômico dos países. O segundo artigo explicita evidências empíricas sobre
a influência das hipóteses de retornos crescentes de escala e da difusão tecnológica
internacional para o comportamento da produção industrial brasileira. Partindo de um
modelo teórico que concilia essas duas hipóteses, a metodologia do trabalho está centrada na
utilização de VAR (Vetores Auto Regressivos) a fim de estimar coeficientes que relacionem
produção industrial brasileira, produtividade do trabalho, exportações e hiato tecnológico
entre Brasil e EUA. A técnica também permite realizar simulações para as trajetórias das
variáveis no curto e longo prazos mediante choques exógenos. As observações são
trimestrais, e o período das amostras estende-se do 2º trimestre de 1976 até o 2º trimestre de
2000.
Abstract
This dissertation is divided into two articles. The first one aims to present and analyse the
main Kaldorian and Schumpeterian contributions regarding the sources of economic
growth of the countries. The second one explores the empirical evidences about the
influences of the hypotheses of increasing returns to scale and international technological
diffusion on the Brazilian industrial output. It is based on a theoretical model which
combines these two hypotheses, while it uses Vector Auto Regression (VAR) as the
methodology to test the model. Specifically, it will estimate the coefficients that relate
industrial output, labour productivity, exports and technological gap between the United
States and Brazil. This technique also provides simulations for the short-term and longterm trajectories under exogenous shocks. The observations are on a three-month period
basis and the sample period runs from the second half of 1976 to the second half of 2000.
Agradecimentos
Acredito que fazer “agradecimentos” é uma das partes mais difíceis da dissertação, uma
vez que existe a possibilidade de que se cometa algumas injustiças com pessoas
fundamentais para a conclusão desse trabalho mas que, eventualmente, possam não estar
citadas nos agradecimentos.
Assim, na tentativa de evitar as “injustiças”, gostaria de agradecer inicialmente a todos os
funcionários, professores e colegas do CEDEPLAR que, direta ou indiretamente, estiveram
envolvidos não apenas na conclusão desse trabalho, mas também na sólida formação que
adquiri ao longo dos anos de convivência.
Gostaria também de agradecer ao professor Mauro Borges, não apenas pela orientação
dedicada a esse trabalho, mas principalmente pela amizade e paciência a mim conferidas, e
pelo incentivo constante às minhas qualidades pessoais. Quero agradecer também pelas
oportunidades de crescimento pessoal e profissional que o professor Mauro me
proporcionou, pelas quais sempre lhe serei muito grato.
Gostaria de agradecer ao professor Frederico Gonzaga, não apenas pela sua co-orinteção
fundamental para esse trabalho, mas principalmente pela amizade, atenção e estímulo
dedicados a mim, e que foram fundamentais na etapa final desse trabalho.
Também gostaria de agradecer ao professor Marco Aurélio Crocco pelas oportunidades de
crescimento profissional que me foram proporcionadas, e principalmente pela amizade e
exemplo de acadêmico a ser seguido.
Gostaria de agradecer à minha mãe, meu pai e meu irmão, cujo carinho e apoio são
imprescindíveis em todos os momentos da minha vida e sempre me são oferecidos, mesmo
que eu não tenha oportunidade de retribuir na mesma intensidade.
Um agradecimento especial aos amigos de “longa data”, que apesar das “ausências
prolongadas” sempre estão dispostos a oferecer amizade e apoio incondicional.
Por fim, gostaria de dedicar esse trabalho a minha esposa Eliza, por todos os momentos de
carinho, amizade, companheirismo e principalmente por me fazer uma pessoa muito feliz.
A única maneira de agradecer o amor que recebo dela é amando-a cada vez mais. E em
segundo lugar gostaria de agradecer a Deus, cuja presença não pode ser apreendida pelos
sentidos humanos, mas sim percebida pela sutileza da alma e do coração.
SUMÁRIO
1
2
Introdução
6
PRIMEIRA PARTE
9
Crescimento econômico e seus determinantes teóricos: as contribuições
9
de Kaldor e de Schumpeter
2.1
As Leis de Crescimento kaldorianas
9
2.2
A interação entre oferta e demanda
17
2.3
Uma formalização matemática
24
2.4
O potencial do crescimento através do progresso tecnológico: os modelos
35
de catching up
2.4.1 O progresso tecnológico a partir de Schumpeter
35
2.4.2 Catching up e capacitação social
39
2.4.3 Sistemas Nacionais de Inovação
44
2.5
Comentários Finais
49
SEGUNDA PARTE
52
Evidências empíricas sobre a contribuição dos retornos crescentes de
52
3
escala e da difusão internacional de tecnologia para o crescimento da
produção industrial brasileira – uma aplicação da metodologia de VAR
(Vetor Auto Regressivo) para 1976-2000
3.1
Modelo teórico e base de dados
52
3.2
Séries temporais, Cointegração e Vetores Auto regressivos
54
3.2.1 Estacionaridade
54
3.2.2 Testes de estacionaridade ou “raiz unitária”
58
3.2.3 Cointegração
62
3.3
69
Evidências empíricas e simulações das trajetórias no curto e longo
prazos
3.3.1 Evidências para a relação entre produção, produtividade e exportação
69
3.3.2 Evidências para a relação entre produtividade, produção e hiato
80
tecnológico
3.4
Comentários Finais
89
4
Referências Bibliográficas
93
1 Introdução
A discussão a respeito dos determinantes do crescimento econômico é muito
extensa e ampla dentro da Ciência Econômica. Desde Adam Smith e o seu livro A Riqueza
das Nações (SMITH, 1983), as possíveis fontes do crescimento econômico são um
importante objeto de estudo, e como todos os temas pertinentes à Economia, são também
passíveis de diferentes interpretações teóricas por “escolas de pensamento” distintas.
Diante das múltiplas formas de abordar teoricamente o mesmo tema, o que confere
um pluralismo extremamente saudável e estimulante ao estudo do objeto em questão, esse
trabalho não pretende em nenhum momento articular os determinantes do crescimento
econômico apresentados por todas as diferentes tradições teóricas da economia, e tão
pouco esgotar essa discussão realizada por uma “escola de pensamento” específica. A
primeira parte desse trabalho objetiva realizar uma discussão teórica que esteja entre essas
duas possibilidades extremas da seguinte forma: pretende-se articular os determinantes do
crescimento econômico de apenas duas tradições teóricas distintas, mas sem esgotar as
possibilidades teóricas que cada uma apresenta. Mais especificamente, as tradições teóricas
que serão discutidas nesse trabalho foram inauguradas pelos trabalhos de KALDOR
(1994a) e SCHUMPETER (1982).
Dentre as diversas contribuições que o trabalho de KALDOR(1994a) forneceu para
o entendimento do crescimento econômico, uma das principais foi atribuir à demanda um
papel central na explicação dos diferenciais de crescimento entre países. Em outras
palavras, Kaldor apresentou uma alternativa ao modelo de crescimento dominante à época,
representado pelo modelo de Solow (BARRO & SALA-I-MARTIN, 1995), cuja estrutura
teórica era constituída pelas principais características do pensamento econômico
mainstream, entre as quais a suposição de que as economias dos países se encontram em
concorrência perfeita.
Ao situar a demanda como categoria indispensável para estudar o crescimento
econômico, KALDOR(1994a) também consegue articular uma série de contribuições
teóricas que já estavam presentes dentro da Ciência Econômica, que se relacionavam
mutuamente na explicação dos determinantes do crescimento econômico, mas que não
constituíam uma abordagem relevante exatamente por estarem desarticuladas e utilizarem
pressupostos teóricos diferentes do mainstream. Assim, Kaldor consegue articular a
discussão de “crescimento dual” desenvolvida originalmente por LEWIS (1969), o
6
“princípio de causação circular acumulativa” desenvolvido por MYRDAL (1960) e o
conceito de “retornos crescentes de escala”, cujas origens encontram-se nas economias
internas marshallianas (MARSHALL, 1982), objetivando entender os determinantes do
crescimento econômico. A utilização desse último conceito em seu arcabouço teórico
também se constitui em uma contribuição fundamental de Kaldor, pois a suposição de
retornos crescentes de escala implica em não aceitar a hipótese de que as economias
nacionais se estruturam a partir da concorrência perfeita.
Diante disso, a primeira parte desse trabalho irá expor as hipóteses utilizadas por
KALDOR(1994a), como ele as articulou com os autores citados acima para desenvolver
sua explicação a respeito dos determinantes do crescimento econômico e quais as
implicações da sua teoria para o entendimento dos diferenciais nas taxas de crescimento
econômico dos países. Além de explorar as proposições originais kaldorianas, a primeira
parte também apresentará uma formalização matemática desenvolvida por DIXON &
THIRLWALL (1994).
Uma questão importante é o fato de que os retornos crescentes de escala no modelo
kaldoriano constituem-se em um parâmetro tecnológico. Em outras palavras, a magnitude
dos retornos crescentes de escala depende do nível da atividade tecnológica nacional.
Apesar disso, os determinantes dessa atividade tecnológica não foram identificados por
KALDOR(1994a), o que permitiu a esse trabalho estabelecer uma articulação com uma
tradição teórica inaugurada por SCHUMPETER (1982), na qual o progresso tecnológico
ocupa um lugar central na explicação das fontes do crescimento econômico. Assim, a
primeira parte desse trabalho também irá expor sucintamente o arcabouço teórico
schumpeteriano e suas extensões para a discussão dos processos de inovação/difusão
internacional de tecnologia, que ficaram conhecidas como “modelos de catching up”
(ABRAMOVITZ, 1986). De maneira sucinta, pode-se dizer que o processo de catching up
caracteriza-se pelo progresso tecnológico expressivo de países que conseguem êxito na
incorporação de novas tecnologias que são desenvolvidas nos países “líderes” na inovação
tecnológica.
Após abordar esses aspectos teóricos, a segunda parte desse trabalho tem como
objetivo encontrar evidências empíricas sobre a contribuição dos retornos crescentes de
escala e do processo de “catching up” para a explicação do comportamento da produção
industrial brasileira. Para alcançar tal objetivo esse trabalho usará uma metodologia
estatística fundamentada na discussão sobre séries temporais, e mais especificamente a
metodologia de Vetores Auto Regressivos (VAR). Será utilizado um modelo teórico
7
exposto em HIGACHI, CANUTO & PORCILE (1999) como referência para as
especificações das equações que serão estimadas pela metodologia estatística. Esse modelo
teórico foi escolhido exatamente pelo fato de que suas equações contemplam as duas
principais hipóteses teóricas discutidas na primeira parte desse trabalho.
Por fim, o presente trabalho possui uma seção conclusiva na qual estão sintetizadas
as principais evidências empíricas encontradas. Ao realizar a articulação dessas evidências
com os arcabouços teóricos resenhados, espera-se indicar algumas restrições ao
crescimento industrial brasileiro.
8
PRIMEIRA PARTE
2 Crescimento econômico e seus determinantes teóricos: as contribuições de Kaldor e
de Schumpeter
2.1 As Leis de Crescimento kaldorianas
Os retornos crescentes de escala, definidos tradicionalmente como o aumento do
produto em uma proporção maior que os requerimentos adicionais dos fatores produtivos1,
é conhecida pelos economistas desde a Riqueza das Nações de SMITH (1983). A hipótese
de retornos crescentes é interessante no sentido de que sua presença permite aumentos na
produtividade dos fatores de produção assim que o produto aumenta. KALDOR(1994a) irá
utilizar dessa hipótese para formular uma explicação sobre o seguinte problema: quais as
razões para as diferenças nas taxas de crescimento de países capitalistas desenvolvidos?2
Inicialmente, KALDOR (1994a, p.281) sintetiza sua explicação dizendo que as
diferenças entre as taxas de crescimento são decorrentes de diferenças entre os “estágios de
desenvolvimento dos países”. Mais especificamente, o autor argumenta que as maiores
taxas de crescimento são características de países em estágios “intermediários de
desenvolvimento econômico”, e que a Inglaterra já alcançara a “maturidade econômica”3,
apresentando portanto taxas de crescimento estagnadas. Para fundamentar teoricamente sua
explicação, Kaldor descreve as principais características do crescimento econômico, que
ficaram conhecidas na literatura como “Leis de Crescimento Kaldorianas” (THIRLWALL,
1983).
A primeira característica do processo de crescimento econômico descrita por
Kaldor, e que seria específica dos países em estágios intermediários de desenvolvimento, é
que a taxa de crescimento da economia está fortemente relacionada com a taxa de
crescimento do setor industrial. Nas palavras de KALDOR (1994a, p.281):
1
Uma expressão matemática para a hipótese de retornos crescentes de escala pode ser escrita da seguinte
maneira: λ2Y = F( λK, λL) (BARRO & SALA-I-MARTIN, 1995), na qual K = capital; L= trabalho; Y=
produto.
2
Esse problema foi formulado por Kaldor principalmente devido à sua preocupação com as baixas taxas de
crescimento da Inglaterra na década de 50 e início da década de 60. Essa preocupação está refletida no título
do artigo: Causes of the slow rate of economic growth of the United Kingdom, publicado originalmente em
1966.
3
KALDOR (1994, p.281) define “maturidade econômica” como uma situação na qual a renda real per capita
é igual nos diferentes setores (primário, secundário e terciário) de uma economia.
9
“I intend to examine is that fast rates of economic growth are associated with the
fast rate of growth of the ‘secondary’ sector of the economy – mainly the
manufacturing sector – and that this is an attribute of an intermediate stage of
economic development(...)”
Segundo THIRLWALL (1983), essa característica se constitui na “primeira lei de
crescimento kaldoriana”, afirmando que a indústria é o “motor do crescimento econômico”
dos países. Para ratificar seu argumento, KALDOR (1994a, p.283) utilizou-se de
evidências empíricas obtidas através de uma regressão entre a taxa de crescimento do setor
manufatureiro e a taxa de crescimento da economia para um conjunto de países capitalistas
desenvolvidos,4 no período de 1952-54 até 1963-64. O resultado obtido foi uma relação
positiva e significativa entre as duas variáveis, ratificando a 1ª lei.
Essa não foi uma idéia inédita de Kaldor, pois outros trabalhos já apontavam para a
existência dessa relação positiva entre a taxa de crescimento da economia e a taxa de
crescimento do setor industrial. A inovação introduzida por Kaldor é a explicação sobre
essa forte causalidade entre as duas taxas de crescimento. Essa explicação não possui um
caráter simplista, como por exemplo, o fato do setor industrial ter um peso elevado na
composição do produto da economia, e portanto seu crescimento teria impactos positivos e
significativos para o cálculo da taxa de crescimento da economia como um todo. Muito
além disso, a explicação de Kaldor irá explicitar como o setor industrial pode afetar o
crescimento da economia através das relações que esse setor possui com o crescimento da
produtividade do trabalho da economia. Nas palavras de McCOMBIE & THIRLWALL
(1994, p.164):
“The faster the rate of growth of the manufacturing sector, the faster will be the rate
of growth of GDP, not simply in a definitional sense in that manufacturing output is
a large component of total output, but for fundamental economic reasons connected
with induced productivity growth inside and outside the manufacturing sector.”
Novamente utilizando-se dos estudos econométricos, para os mesmos países e no
mesmo período de tempo da regressão anterior, Kaldor verifica, inicialmente, a relação
entre o crescimento do produto industrial e o crescimento da produtividade do trabalho no
setor industrial5. Mas contrariamente à hipótese neoclássica tradicional, de que a
4
Os países foram Japão, Itália, Alemanha Ocidental, Áustria, França, Dinamarca, Países Baixos, Bélgica,
Noruega, Canadá, Reino Unido e Estados Unidos.
5
Posteriormente, através da sua “3ª Lei do Crescimento” (THIRLWALL, 1983), Kaldor irá demonstrar como
a taxa de crescimento do setor industrial afeta positivamente o crescimento da produtividade do trabalho de
toda a economia.
10
produtividade do trabalho é a variável explicativa para o crescimento da economia
(BARRO & SALA-I-MARTIN, 1995), KALDOR (1994a) estimou suas regressões
invertendo essa relação tradicional, usando a taxa de crescimento do setor industrial como
a variável explicativa para o comportamento da produtividade do trabalho nesse setor.
Através dessa equação invertida, Kaldor encontra uma relação positiva e significativa entre
as duas variáveis, sendo que a taxa de crescimento do setor industrial explica uma parcela
significativa do comportamento da produtividade do trabalho. Esse resultado encontrado
por Kaldor foi denominado por THIRLWALL (1983) como sendo a “2ª lei de crescimento
kaldoriana”, ou “Lei de Verdoorn”6. É um resultado extremamente importante, pois
demonstra que a produtividade do trabalho não pode ser entendida como uma variável
estritamente exógena ao sistema econômico, uma vez que seu comportamento também é
afetado pelo crescimento do setor industrial. Assim, uma parcela do comportamento da
produtividade do trabalho passa a ser endógena à economia.
Ao verificar empiricamente a existência dessa relação, KALDOR (1994a) oferece uma
possibilidade contrária à hipótese neoclássica utilizada no modelo de Solow de que as
variações na produtividade do trabalho são determinadas exogenamente ao sistema
econômico (BARRO & SALA-I-MARTIN, 1995). Para os autores que adotam essa
hipótese, alterações na produtividade do trabalho seriam atribuídas somente à geração e
difusão de novas tecnologias pelo sistema econômico o que, segundo esses autores, não
teria relação com a taxa de crescimento da economia. Nesse sentido, alterações na
produtividade seriam explicadas somente por um componente tecnológico, constituindo-se
a “Lei de Verdoorn” apenas uma ratificação da determinação que a produtividade do
trabalho têm sobre a taxa de crescimento da economia, mas com a causalidade invertida.
O argumento de Kaldor é que a relação entre as duas variáveis pode ser entendida
como uma “via de mão dupla” ou seja, a produtividade do trabalho evidentemente é uma
variável explicativa do crescimento da economia, mas o contrário também se verifica.
KALDOR (1994a, p.288) reconhece a existência de um componente exógeno na
determinação da produtividade do trabalho mas afirma que também existe um componente
endógeno relacionado ao crescimento da economia. Nesse sentido, a riqueza da “Lei de
6
Esse nome decorre do fato de que a 2ª Lei de Kaldor é inspirada em trabalho anterior do economista J. P.
Verdoorn (“Fattori che regolano lo aviluppo della produtivita del lavoro”, L’Industira, 1949) que encontrou a
mesma relação entre o comportamento da produtividade do trabalho e o crescimento do setor industrial,
analisando dados de alguns países. KALDOR (1994a, p. 288) também reconhece a originalidade do trabalho
de Verdoorn, e chama a relação entre as duas variáveis de “Lei de Verdoorn”.
11
Verdoorn” estaria em explicitar essa relação circular entre produtividade do trabalho e taxa
de crescimento.
Mas como poderia ser explicado o fato de que o crescimento do setor industrial (e, de
acordo com a 1ª lei, o crescimento da economia) afeta positivamente o crescimento da
produtividade do trabalho nesse setor? Em outras palavras, há necessidade de explicitar
elementos teóricos que justifiquem a relação empírica. Kaldor irá argumentar que isso é
explicado pelo fato de que as atividades industriais estão sujeitas a tecnologias que
proporcionam retornos crescentes de escala. Dessa forma, ao aumentar seus fatores de
produção em determinada proporção, as firmas obtém um aumento no produto em uma
proporção maior do que o aumento nos fatores produtivos. Assim, se a economia está
sujeita a retornos crescentes de escala, aumentos de produção serão acompanhados por
aumentos na produtividade do trabalho. Esses são os retornos crescentes estáticos. Nas
palavras de THIRLWALL (1983, p. 349):
“A second reason is the existence of increasing returns, both static and dynamic. Static
returns relate to the size and scale of production units and are a characteristic largely of
manufacturing where in the process of doubling the linear dimensions of equipment,
the surface increases by the square and the volume by the cube.”
Um importante autor a que Kaldor recorre para explicar os efeitos do crescimento
da produção sobre a produtividade do trabalho é SMITH(1983). Sucintamente, podemos
dizer que a hipótese smithiana é de que o homem tem uma propensão natural à troca, e que
portanto buscará aumentar sua produção a cada aumento de tamanho do mercado. Para
satisfazer esse impulso de transacionar cada vez mais mercadorias, os homens aumentarão
a divisão do trabalho dentro das fábricas, pois assim se tornarão mais produtivos. Nesse
sentido, pode-se dizer que a divisão do trabalho, e consequentemente a produtividade do
trabalho, estão limitadas pelo tamanho do mercado. A conclusão central desse argumento,
assim como a “Lei de Verdoorn”, é que variações na produtividade do trabalho são
determinadas pelo crescimento da economia. O argumento sintetizado dessa maneira
exemplifica retornos crescentes estáticos, pois o aumento de produtividade será pequeno,
ou até mesmo reversível, caso o mercado diminua seu crescimento ou reduza seu tamanho.
Além desses efeitos estáticos ainda existem retornos crescentes de escala
dinâmicos, ou seja, aumentos na produtividade do trabalho que não são reversíveis quando
a escala de produção, por qualquer fator conjuntural, for reduzida. KALDOR (1994a,
p.287) indica alguns retornos dinâmicos, quando por exemplo o aumento na escala de
produção faz com que o trabalhador, ao longo do tempo, aprenda a executar de maneira
12
mais eficiente o processo de produção, o que lhe atribuirá aumentos permanentes na
produtividade (“learning-by-doing”). Outro exemplo, que também pode ser encontrado em
SMITH (1983), é que os aumentos na escala de produção aumentam a capacidade de
realizar inovações incrementais, tanto no que diz respeito à melhoria e aperfeiçoamento
das máquinas e equipamentos quanto do processo de produção. A realização de inovações
bem sucedidas também proporcionam aumentos permanentes de produtividade. Nas
palavras de KALDOR (1994a, p. 287): “A greater division of labour is more productive,
partly because it generates more skill and know-how; more expertise in turn yields more
innovations and design improvements.” Em outras palavras, a existência de retornos
crescentes de escala dinâmicos como descritos por Kaldor abre a possibilidade de que uma
parcela do progresso tecnológico seja determinada endogenamente ao sistema econômico,
uma vez que ele será condicionado pelos aumentos na demanda da economia.
Mas os argumentos smithianos expostos até agora referem-se à realidade de uma firma
individual. Pode-se também utilizar a essência desses argumentos e estender para um
conjunto de firmas. Um autor que estende o argumento smithiano para um conjunto de
firmas objetivando discutir a idéia de retornos crescentes dentro da economia, e cuja
argumentação será apropriada por Kaldor para embasar sua segunda lei, é Allyn Young.
Segundo BLITCH (1983), Young afirma que a divisão do trabalho no capitalismo
moderno não se caracteriza mais pela simples divisão de tarefas dentro de uma empresa
mas sim pela divisão de etapas do processo produtivo entre firmas. À medida que a
economia se expande, há uma diversificação cada vez maior de produtos e processos
produtivos, criando estímulos para que as firmas se especializem em etapas distintas dos
processos de produção e intensifiquem as relações de cooperação entre si. Quanto mais
cresce essa especialização entre as firmas, maiores serão os aumentos na produtividade do
trabalho para todo o conjunto de firmas. Nesse sentido, retornos crescentes de escala não é
apenas uma hipótese referente à tecnologia de uma firma individual, mas também é um
fenômeno macroeconômico, que depende do crescimento da indústria como um todo.
Segundo BLITCH (1983, p. 362), uma conclusão de Young é que o conceito de economias
externas ou economias de aglomeração, que pode ser definido como ganhos de
produtividade devido à presença de atividades econômicas complementares em um mesmo
espaço geográfico reduzindo as porosidades entre as etapas do processo produtivo,
expressa retornos crescentes no nível macroeconômico. Nas palavras de BLITCH(1983,
p.365):
13
“The division of labor in its modern form, according to Young, is more far-reaching
than the specialization of activities in a single craft illustrated by Adam Smith’s pinmaking example. It manifests itself in two related aspects: the growth of indirect or
round-about methods of production and specialization among industries. Young
stressed the fact that in advanced countries production methods are capitalistic; that an
unfailing characteristic of capitalistic production is roundaboutness, and
roundaboutness involves the breaking up of a complicated process into a succession of
simpler processes, many of which lend themselves to the use of machinery. Young
made the point that these economies depend upon the extent of the market.”
Portanto, quanto maior o aumento na demanda (quanto maior a extensão do mercado),
maior será a divisão do trabalho nas economias capitalistas. Mas essa divisão do trabalho
não se intensificará apenas dentro de cada firma, mas se intensificará também nos diversos
ramos de atividade industrial, com uma crescente divisão das etapas do processo produtivo
entre firmas diferentes. Essa ampliação de encadeamentos produtivos entre firmas terá
como efeito final a existência de retornos crescentes para um conjunto de firmas, com
consequente aumento da produtividade do trabalho.
Essas duas maneiras de intensificar a divisão do trabalho (tanto interna como
externamente às firmas) serão condicionadas por um aumento na demanda e ocasionarão
aumentos na produtividade do trabalho. Através desses argumentos, KALDOR (1994a)
proporciona embasamento teórico para o fato de que o crescimento do setor industrial afeta
positivamente a produtividade do trabalho no setor industrial. Os retornos crescentes de
escala fazem a mediação entre o crescimento do produto industrial e da produtividade do
trabalho nesse setor.
Para completar as principais características do modelo de crescimento kaldoriano, falta
explicitar como o crescimento do produto industrial pode influenciar positivamente a
produtividade do trabalho dos demais setores da economia, em especial a agricultura e as
atividades extrativas (ambas fazem parte do que KALDOR (1994a) denomina de setor
primário)7.
Com relação ao setor primário de uma economia, KALDOR (1994a) irá dizer que o
crescimento industrial também proporciona aumentos na produtividade do trabalho desse
setor. Isso ocorre porque Kaldor, seguindo uma inspiração dos modelos de “crescimento
7
KALDOR (1994, p. 295) não faz uma análise detalhada do setor de serviços devido às muitas dificuldades
para medir a produtividade do trabalho nesse setor, mas afirma que possivelmente a produtividade do
trabalho no setor terciário aumenta quando o setor industrial cresce, devido aos aumentos da renda e do
consumo de serviços associados ao crescimento do emprego industrial.
14
dual”8 como em LEWIS (1969), assume que a agricultura, nos países em estágios iniciais e
intermediários de desenvolvimento, está sujeita a retornos decrescentes de escala, ou seja,
existe um excesso de trabalhadores na agricultura que provoca uma subestimação do
produto médio do trabalho. Assim, quando o setor industrial cresce, esse atrai mão de obra
da agricultura, permitindo que o setor primário possa produzir o mesmo nível de produto
com um número menor de trabalhadores, aumentando portanto a produtividade do trabalho
no setor primário.
Em outras palavras, podemos dizer que um aumento na demanda por produtos
industriais levará a um aumento na produtividade do trabalho nesse setor (2ª lei) e, se
supormos uma variação pequena do nível de preços da economia associado a esse aumento
de demanda, podemos supor ganhos no salário real na indústria e diferenciais crescentes de
salário real entre indústria e agricultura. Assim, podemos supor que existirão incentivos
para que o trabalho migre de setores não industriais para o setor industrial, o que levará a
um aumento da produtividade
do trabalho na agricultura uma vez que, como dito
anteriormente, ela trabalha com uma produtividade marginal negativa do trabalho. Com a
migração, a produtividade marginal irá aumentar elevando a produtividade do trabalho
nesse setor. Nas palavras de THIRLWALL(1987, p.185):
“ (...) the faster the rate of growth of manufacturing output, the faster the rate of
transference of labour from other sectors of the economy where there may be either
diminishing returns or where no relationship exists between employment growth and
output growth. In either case, a reduction in the amount of labour in these sectors will
raise productivity growth outside manufacturing. Thus, as a result of increasing returns
in manufacturing on the one hand and induced productivity growth in nonmanufacturing (...) the faster the rate of growth of manufacturing output, the faster the
rate of growth of productivity in the economy as a whole.”
Assim, THIRLWALL (1987) chama de “3ª lei de crescimento kaldoriana” o fato de
que um maior crescimento do setor industrial atrai mão de obra dos setores “tradicionais”
da economia, fazendo com que esses setores (devido ao excesso de mão de obra)
experimentem elevações na produtividade do trabalho. Dessa maneira, o crescimento da
produtividade do trabalho em uma economia estaria positivamente associado com o
crescimento do emprego industrial e negativamente associado com o crescimento do
emprego no setor primário.
8
Esses modelos descrevem o crescimento econômico como sendo resultado da interação (ou “processo
dual”) entre um setor “moderno” (setor industrial) e um setor “atrasado” (setor agrícola). Eles assumem a
hipótese de que o setor atrasado possui excesso de mão de obra, e quando existe um crescimento do setor
moderno, esse atrai mão de obra do setor atrasado, aumentando assim o produto médio agrícola.
15
Essas três leis do crescimento estariam explicitando as principais características do
processo de crescimento econômico dos países que pode ser sintetizado da seguinte forma:
um aumento da demanda do setor industrial, que proporciona o crescimento da produção
nesse setor, faz com que os retornos crescentes de escala estáticos e dinâmicos
proporcionem também uma maior produtividade do trabalho. Esse aumento da
produtividade do trabalho na indústria tem como consequência um aumento do salário real
nesse setor, que por sua vez irá atrair força de trabalho dos setores “tradicionais” da
economia. Com a migração de trabalhadores para as indústrias, esses setores tradicionais
também obterão aumentos na produtividade do trabalho pois, por hipótese, esses setores
estão operando com retornos decrescentes de escala (excesso de mão de obra).
Essa explicação do que seria o processo de crescimento econômico kaldoriano ainda
não está completa, pois a própria explicação sugere alguns questionamentos. O primeiro
seria com relação à determinação do comportamento da demanda. Se ela é a variável
explicativa que inicia todo o processo, provocando o surgimento de retornos crescentes de
escala, o que estaria condicionando o comportamento da demanda? Associado a esse
questionamento, como deve ser considerado o lado da oferta de uma economia? Em que
sentido a oferta estaria condicionando o crescimento econômico?
Outro questionamento possível está no fato de que uma análise pormenorizada do
“modelo de crescimento kaldoriano” sugere que, uma vez iniciado o processo de
crescimento com uma elevação exógena da demanda, esse processo seja perpetuado ao
longo do tempo. Isso ocorreria uma vez que, o próprio Kaldor ao aceitar que aumentos na
produtividade do trabalho também possuem impactos positivos sobre a taxa de crescimento
da economia, estaria abrindo possibilidade para um processo de “causação circular
acumulativa” como definido por MYRDAL (1960)9. Isso ocorreria pois um aumento
exógeno de demanda estaria proporcionando, via retornos crescentes de escala, maior
9
O “princípio de causação circular acumulativa” de MYRDAL (1960) afirma que em qualquer sistema
social, as transformações exógenas introduzidas tendem a se tornar cada vez maiores ao longo do tempo, e
não a serem amenizadas como pressupõem as teorias que adotam a “hipótese do equilíbrio estável”
(MYRDAL, 1960). Esse aumento contínuo das transformações ocorre porque as variáveis dentro de um
sistema social interagem de tal forma que não é possível estabelecer relações unívocas de causa e efeito.
Existem relações circulares de causalidade entre as variáveis, e são essas relações que possibilitam que uma
transformação torne-se cada vez maior ao longo do tempo. A relação do princípio de causação circular
acumulativa e a visão kaldoriana sobre o crescimento econômico, é que ao admitir que não apenas a
produtividade do trabalho influencia a taxa de crescimento, mas que a relação contrária, mediada pelos
retornos crescentes de escala, também existe e de maneira significativa, Kaldor está admitindo uma relação
de causalidade circular entre produtividade do trabalho e taxa de crescimento da economia, e essa relação
circular entre duas variáveis pode conduzir a um aumento contínuo de uma transformação exógena dentro de
um país, culminando em taxas de crescimento cada vez maiores. A aplicação do princípio de causação
circular acumulativa às idéias kaldorianas ficará mais clara no item subsequente.
16
aumento na taxa de crescimento e na produtividade do trabalho. Mas, se a produtividade
do trabalho permite uma alteração nos preços relativos, fazendo com que a economia possa
reduzir o preço de suas mercadorias, esse efeito também proporcionará um novo aumento
de demanda que consequentemente provocará novos aumentos na produtividade e no
crescimento. Assim, a possibilidade de que a relação entre taxa de crescimento e
produtividade do trabalho seja uma “via de mão dupla” permite o estabelecimento de um
“círculo virtuoso do crescimento”, através do qual um país pode obter taxas de crescimento
cada vez maiores.
Essa é uma possibilidade teórica, mas que possui como principal contraponto as
evidências empíricas, pois os países experimentam períodos de taxas de crescimento
elevadas mas nenhum deles consegue mantê-las indefinidamente. Assim, o que estaria
condicionando esse “círculo virtuoso do crescimento”?
Por último, se a migração de mão de obra dos setores “tradicionais” para o setor
industrial é fundamental para concretizar o crescimento econômico impulsionado por um
aumento da demanda do setor industrial, pode-se afirmar que uma escassez de mão de obra
no setor primário seria um obstáculo para o crescimento econômico? Mas, se isso fosse
verdade, como explicar a continuidade do crescimento nos países capitalistas
desenvolvidos, cujo setor industrial ocupa a vários anos a maior parcela da economia?
Alguns desses questionamentos foram respondidos pelo próprio KALDOR (1994a,
1994b) e por autores que seguiram a linha kaldoriana, tais como DIXON & THIRLWALL
(1994), McCOMBIE & THIRLWALL (1994), entre outros. Tais questionamentos serão
discutidos nos itens abaixo.
2.2 A interação entre oferta e demanda
Para KALDOR (1994a) o crescimento econômico é resultado da interação entre
mecanismos de oferta e demanda e aqueles mecanismos descritos por suas “leis de
crescimento”. Mais especificamente, Kaldor está se referindo à oferta e demanda no setor
industrial, pois esse é o “motor do crescimento” das economias e no qual surgem os
retornos crescentes de escala, que desencadearão uma série de transformações na
economia, como descrito anteriormente. Com relação à demanda, os principais
componentes determinantes do crescimento são o consumo, os investimentos e as
exportações líquidas (exportações menos importações). Cada um desses componentes da
demanda final possui importância na determinação das taxas de crescimento da economia,
17
uma vez que o surgimento de retornos crescentes de escala depende de alterações no
tamanho do mercado, ou seja, na demanda. É interessante notar que ao longo de seu texto,
o enfoque de KALDOR (1994a) será na análise do efeito das exportações líquidas sobre a
demanda final da economia, apesar de ressaltar a importância do consumo e do
investimento para o crescimento econômico. Mais especificamente, KALDOR (1994a) irá
destacar uma série de etapas pelas quais uma economia passa, conquistando
gradativamente parcelas do comércio internacional e dessa forma aumentando suas
exportações líquidas. Esse aumento de exportações líquidas por sua vez é fundamental para
alavancar o crescimento econômico. O que KALDOR (1994a) denominou de “mudanças
de estrutura do comércio internacional” pode ser entendido como o “processo de
substituição de importações10”.
Assim, KALDOR (1994a) enumera quatro etapas que uma economia percorre até
se tornar plenamente desenvolvida11: redução das importações de bens de consumo devido
à expansão dessa indústria nacional, o crescimento das exportações líquidas de bens de
consumo, a redução das importações de bens de capital devido à expansão dessa indústria
nacional, e por fim o crescimento das exportações líquidas dos bens de capital.
Deve-se ressaltar que as três etapas iniciais, que estão associadas com um
crescimento do setor industrial nacional, proporcionam a constituição de um mercado
interno que aumenta o consumo e, consequentemente, possibilita o surgimento de retornos
crescentes de escala. Em outras palavras, taxas de crescimento elevadas nessas etapas
iniciais podem ser explicadas pela migração da mão de obra dos setores “tradicionais” para
o setor industrial, o que permite um aumento da renda per capita e um aumento na
demanda desse país. Isso conduzirá, via retornos crescentes de escala, a um aumento da
produtividade do trabalho e uma continuidade do crescimento. Os mecanismos descritos
pelas “leis de crescimento kaldorianas” interagem nessas etapas de substituição de
importações proporcionando elevadas taxas de crescimento mesmo para países nos
estágios intermediários de desenvolvimento. Nas palavras de KALDOR (1994a, p. 298):
“In the middle zone in which this proportion is both large and growing, there is a
double interaction making for faster economic growth: the expansion of the
industrial sector enhances the rate of growth in real incomes; the rise in real
incomes steps up the rate of growth of demand for industrial products.”
10
A expressão “substituição de importações” foi utilizada pelo próprio KALDOR (1994a, p.300).
É importante ressaltar que KALDOR (1994a) não faz uma distinção clara entre desenvolvimento e
crescimento econômico. Em várias passagens do seu texto ele usa as duas expressões como sendo sinônimos,
mas em outras passagens o autor parece entender que o desenvolvimento econômico é sinônimo do
desenvolvimento industrial. Em outras palavras, um país estaria desenvolvendo quando estivesse superando
essas “etapas de industrialização”.
11
18
Mas, o centro da discussão que KALDOR (1994a) faz é como esses estágios
condicionam o aumento das exportações líquidas de um país, e consequentemente como
essas exportações líquidas irão impactar sobre a taxa de crescimento da economia. Essa
ênfase de Kaldor na evolução das exportações líquidas como o principal componente da
demanda final, levou os demais autores a formalizarem matematicamente as idéias
kaldorianas utilizando-se da hipótese de que o crescimento é “liderado pelas exportações”
(DIXON & THIRLWALL (1994)), e que todos os demais componentes da demanda,
quando comparados às exportações líquidas, possuem um impacto pequeno sobre a taxa de
crescimento da economia. Para sustentar tal hipótese, esses autores utilizam o
“multiplicador do comércio internacional de Harrod” (McCOMBIE & THIRLWALL,
1994, p. 237-239), cuja demonstração conduz à conclusão de que a taxa de crescimento da
economia é determinada pela taxa de crescimento das exportações e pela elasticidaderenda da demanda por exportações (que por hipótese, é igual à elasticidade-renda da
demanda por importações). A questão a ser enfatizada é que nos países subdesenvolvidos
os mecanismos das “leis de crescimento kaldorianas” são condicionados principalmente
por aumentos de mercado interno12 decorrentes da interação entre o setor industrial e os
setores tradicionais da economia. Em outras palavras, o principal componente da demanda
nos países subdesenvolvidos não são as exportações líquidas, mas o consumo interno e os
investimentos decorrentes da expansão do setor industrial. As exportações líquidas tornamse o principal componente da demanda quando o setor industrial nacional já é consolidado
e a renda per capita nos setores industrial e primário é igual. Isso caracterizaria o que
KALDOR (1994a, p.281) denominou de “maturidade econômica”.
Assim, uma possível explicação para essa ênfase que KALDOR (1994a) fornece às
exportações líquidas é o fato de que ele está interessado em discutir os diferenciais das
taxas de crescimento entre países capitalistas desenvolvidos, e mais especificamente os
motivos para a estagnação do Reino Unido. Isso fica explícito em KALDOR (1994a,
p.300) quando ele cita que o motivo para as taxas de crescimento elevadas do Japão no
pós-guerra está no fato de que a demanda por bens de capital estava em elevação nesse
período, ao mesmo tempo em que o Japão estava alcançando o quarto e último estágio do
12
É evidente que as questões relacionadas à distribuição de renda são fundamentais para a formação do
mercado interno nos países subdesenvolvidos. Mais especificamente, a expansão do mercado interno nestes
países é subestimada pois não é acompanhada de políticas de distribuição de renda. Apesar desse fato, a
referência nesse trabalho à expansão do mercado interno diz respeito apenas ao aumento da renda per capita
em todos os setores da economia devido aos mecanismos e hipóteses presentes nas leis de crescimento
kaldorianas, sem levar em consideração as questões distributivas.
19
seu processo de “substituição de importações”. Assim, as taxas de crescimento japonesas
se tornaram muito altas, pois o impulso fornecido pela demanda mundial de máquinas e
equipamentos permitiu ao Japão obter retornos crescentes de escala e, com consequentes
aumentos de produtividade, dar continuidade ao crescimento econômico. Em contrapartida,
o Reino Unido estaria estagnado exatamente por ter alcançado o quarto estágio anos antes
do Japão, e por também ter alcançado um pleno desenvolvimento do seu setor de bens de
capital sem conseguir aumentar sua parcela de exportações no mercado mundial13. Nas
palavras de KALDOR (1994a, p. 300):
“But this again is a transitional stage: once the investment sector is fully
developed, and once a country has acquired a reasonably large share of world trade
in investment goods, the growth of demand is bound to slow down, as the broad
historical experience of the older industrial countries has shown.”
Assim, o estágio alcançado pelo Reino Unido no período do pós-guerra é a
“maturidade” no processo de desenvolvimento econômico, mas que se transformou em
estagnação no momento em que a indústria inglesa não conseguiu acompanhar o
dinamismo tecnológico de outros países como o Japão.
Como descrito acima, os mecanismos de crescimento econômico na visão kaldoriana
são governados pelo comportamento e desenvolvimento da demanda da economia. A
interação entre o crescimento da demanda (seja através da expansão do mercado interno
nas etapas iniciais do processo de “substituição de importações” ou através da expansão da
demanda por exportações líquidas de bens de capital nas etapas finais) e os mecanismos
das “leis kaldorianas de crescimento” podem conduzir um país a um crescimento cada vez
maior.
Mas o próprio KALDOR (1994a) enfatiza que existem alguns componentes
relacionados à oferta da economia que, principalmente nos estágios iniciais de
industrialização, podem significar importantes restrições à continuidade do crescimento
econômico. Essas restrições podem acontecer no fornecimento de bens de capital, bens
intermediários e insumos básicos, setores esses fundamentais para subsidiar o processo de
substituição de importações. Quando isso ocorre, se o país não consegue superar essas
restrições com o crescimento da oferta interna desses bens, existem as possibilidades de
interromper o processo de crescimento ou aumentar as importações para superar o
“estrangulamento” de sua oferta interna. Caso o país escolha continuar crescendo, com
13
Apesar de Kaldor não discutir esse fato, outro ponto importante é que a indústria do Reino Unido, segundo
NELSON & ROSENBERG (1993) não conseguiu a modernização tecnológica necessária para continuar
ampliando parcelas no mercado mundial de bens de capital.
20
consequente aumento das importações de insumos básicos e bens de capital, o crescimento
econômico passa a depender do desempenho do Balanço de Pagamentos do país. Surge a
necessidade de obter superávits no Balanço de Pagamentos a fim de obter as divisas
internacionais necessárias para financiar as importações.
Nesse momento surge um problema fundamental, enfrentado principalmente pelos
países nos estágios iniciais de industrialização: segundo explicitado por PREBISCH
(2000a, 2000b)14, a tendência dos países que exportam bens de consumo e importam bens
de capital é o surgimento de déficits no Balanço de Pagamentos, e se o país não encontrar
formas de financiar esses déficits, seja através do fluxo internacional de capitais ou um
aumento do endividamento externo, ele pode comprometer seu processo de
desenvolvimento econômico. Esse comprometimento decorre do fato de que nenhum país,
sem acesso aos fluxos internacionais de capital, pode sustentar indefinidamente déficits no
Balanço de Pagamentos. O ajuste no Balanço de Pagamentos, ou seja, a redução nos
déficits, ocorrerá seja através de uma recessão na economia para inibir o crescimento e
consequentemente a demanda por importações, ou através de uma variação real nos termos
de troca para elevar o preço interno das importações e também diminuir sua demanda. A
consequência desse ajuste é uma redução da taxa de crescimento e um atraso no seu
processo de crescimento econômico, pois a diminuição da importação de bens essenciais
como bens de capital e insumos básicos irá retardar o crescimento do setor industrial
nacional. Outra consequência desses ajustes no Balanço de Pagamentos é o aumento da
inflação em consequência da variação nos termos de troca. Ao desvalorizar sua taxa de
câmbio o aumento no preço interno das importações ocasionará pressões inflacionárias.
Essa idéia de restrições no Balanço de Pagamentos limitando o crescimento de
países em estágios iniciais de desenvolvimento fora formulada anteriormente por
PREBISCH (2000a, 2000b), originando o que ficou conhecido como o “pensamento
cepalino”. Sucintamente, pode-se dizer que para Prebisch, os países se relacionavam no
comércio mundial em dois blocos: o “centro”, constituído dos países capitalistas
desenvolvidos exportadores de bens industrializados, e os países da “periferia”,
constituídos dos países capitalistas subdesenvolvidos exportadores de bens agrícolas.
PREBISCH (2000a, p.81) demonstrou que existe uma tendência à deterioração dos termos
de troca desfavoravelmente à periferia, ou seja, com o passar do tempo uma certa
quantidade de bens agrícolas equivale a uma quantidade cada vez menor de bens
14
Os trabalhos de Prebisch citados acima foram publicados originalmente nos anos de 1949 e 1964
respectivamente.
21
manufaturados, fato esse que ocasionará déficits significativos nos países da periferia.
Conforme PREBISCH (2000a), o fato das economias “periféricas” serem especializadas na
exportação de bens primários, que possuem elasticidade-renda menor do que 1, e
importadora de bens industrializados do “centro”, que possuem elasticidade-renda maior
do que 1, necessariamente conduzirá ao desequilíbrio no Balanço de Pagamentos.
THIRLWALL (1994) possui uma formalização matemática na qual supondo inicialmente
uma taxa de crescimento da renda idêntica para os dois países, o fato das economias
exportarem bens com elasticidades diferenciadas inviabilizará o crescimento econômico
com equilíbrio no B.P. da periferia. A solução final para seu modelo é uma redução da taxa
de crescimento da renda da periferia (ajuste recessivo do B.P.), em detrimento de um
aumento dessa taxa no centro. Assim, os esforços dos países periféricos para eliminar esses
déficits resultam em recessão ou inflação, aumentando portanto a distância entre o
desenvolvimento do centro e da periferia.
Para KALDOR (1994a), esses ajustes no Balanço de Pagamentos, além de
acontecerem com países em estágios iniciais de desenvolvimento também podem acontecer
com países desenvolvidos cujo crescimento das exportações está estagnado e a indústria
nacional não consegue evoluir do ponto de vista tecnológico. O atraso tecnológico de uma
indústria nacional pode conduzir a um aumento das importações de bens de capital e
também de bens de consumo, uma vez que produtos originários de países com um parque
industrial tecnologicamente mais desenvolvido obtém vantagens de custo significativas
que lhe permitem conquistar fatias do mercado nacional de países atrasados
tecnologicamente.
Dessa maneira, as restrições pelo lado da oferta de um país acabam por diminuir o
crescimento econômico por dois fatores principais: o primeiro está relacionado à escassez
de mercadorias fundamentais para o crescimento industrial, como bens de capital e
intermediários. Caso esses setores de uma economia sejam “estrangulados” em relação aos
setores de bens de consumo, haverá um limite à expansão da produção industrial. O
segundo fator, intimamente relacionado com o primeiro, é que uma vez existindo uma
restrição de mercadorias essenciais para o crescimento, aquele país que desejar continuar
crescendo terá de superar essa restrição através das importações. Acontece que, se esse
país não conseguir aumentar suas exportações ele terá déficits no Balanço de Pagamentos.
Como dito anteriormente, se esses déficits não forem compensados pelo fluxo
internacional de capital ou um aumento da dívida externa, o país em algum momento do
22
tempo terá que diminuir esses déficits através de políticas que provocarão inflação e/ou
recessão, políticas essas que irão comprometer seu crescimento econômico15.
Assim, o processo de crescimento econômico é muito complexo e resulta, na visão
de KALDOR (1994a), da interação entre os mecanismos relacionados à demanda e à oferta
como descritos acima. É importante destacar mais uma vez que aumentos na demanda
(decorrentes principalmente da expansão do mercado interno em países subdesenvolvidos,
ou decorrentes principalmente da expansão das exportações em países desenvolvidos)
acabam por desencadear uma série de transformações na economia, que se iniciam por um
aumento na produtividade do trabalho no setor industrial (devido aos retornos crescentes
de escala), o que irá atrair força de trabalho do setor primário da economia, ocasionando
também um aumento da produtividade do trabalho no setor primário.
Essas interações podem ser reforçadas ou amenizadas pelas restrições na oferta descritas
acima, mas fundamentalmente essas interações suscitam duas questões fundamentais que
já foram expostas anteriormente: a primeira delas refere-se a esses mecanismos condutores
do crescimento econômico. Como aumentos na demanda induzem, via retornos crescentes
de escala, a aumentos na produtividade do trabalho, os acréscimos na produtividade de
trabalho também induzem, via alterações nos preços relativos, a aumentos na demanda.
Surgem assim dois questionamentos. O primeiro é: as taxas de crescimento econômico
serão cada vez maiores ou a interação entre essas variáveis será amortecida a fim de que se
tenha uma taxa de crescimento constante?
E o segundo é o seguinte: até que ponto esse processo de crescimento será limitado
por escassez na oferta de trabalho? Em outras palavras, caso esse “excesso” de trabalho no
setor primário se esgote, como será a continuidade do processo de crescimento econômico?
Com relação ao segundo questionamento, o próprio KALDOR (1994a, p.304) não o
considera um problema significativo, argumentando que a restrição de mão de obra, ou em
outras palavras, o esgotamento do estoque de mão de obra do setor primário, não é uma
restrição relevante para o crescimento econômico uma vez que o progresso tecnológico
resolveria esse problema desenvolvendo tecnologias mais intensivas em capital. Com
relação ao primeiro questionamento, que não foi plenamente respondido por KALDOR
(1994a), esse será melhor trabalhado no item seguinte.
15
A economia brasileira experimentou um período de ajuste no Balanço de Pagamentos na década de 80, que
ocasionou uma situação de “estagflação”, ou seja, a coexistência de estagnação e inflação.
23
2.3 Uma formalização matemática
Como dito anteriormente, a possibilidade de que a taxa de crescimento de uma
economia, em virtude das “leis kaldorianas” e das interações entre demanda e
produtividade do trabalho, seja cada vez maior ao longo do tempo é uma possibilidade
pertinente à lógica interna da teoria kaldoriana sobre o processo de crescimento
econômico. Diante dessa possibilidade, DIXON & THIRLWALL (1994)16 elaboraram
uma formalização matemática para as idéias kaldorianas a respeito do crescimento
econômico17.
Em primeiro lugar, a formalização matemática preservou a hipótese adotada por
KALDOR (1994a) de que o comportamento das exportações é o principal componente da
demanda. Em outro artigo, apesar de estar discutindo as diferenças entre as taxas de
crescimento das regiões, KALDOR (1994b, p.482) afirma claramente que o
comportamento das exportações irá “governar” o comportamento da demanda e
consequentemente a taxa de crescimento da economia. Dessa maneira, a primeira equação
do modelo é a seguinte:
gt = γ (xt) (1)
Nessa equação gt é a taxa de crescimento do produto através do tempo, γ é um
coeficiente maior do que zero e xt é a taxa de crescimento das exportações.
A equação 1 não leva em consideração o comportamento das importações porque
DIXON & THIRLWALL (1994) adotam, assim como KALDOR (1994b), o “multiplicador
de comércio internacional de Harrod” como hipótese do modelo. Assim como demonstrado
em McCOMBIE & THIRLWALL (1994, p.237), o multiplicador de Harrod, através das
suposições de que os termos reais de troca são constantes e de que haverá um equilíbrio no
Balanço de Pagamentos, conclui que o comportamento do produto é determinado pela taxa
de crescimento e pela elasticidade-renda da demanda por exportações. Como existe a
suposição de equilíbrio no Balanço de Pagamentos, as exportações líquidas serão zero. É
importante ressaltar que, ao adotar o multiplicador de Harrod, o modelo apresenta uma
série de suposições simplificadoras que podem restringir sua aplicação empírica,
principalmente quando se estuda a realidade dos países em desenvolvimento ou
16
O artigo de Dixon & Thirlwall foi publicado originalmente no ano de 1975.
Os resultados encontrados por DIXON & THIRLWALL (1994) serão úteis para as conclusões posteriores
desse trabalho.
17
24
subdesenvolvidos.18 Essas restrições na aplicação empírica podem ocorrer por dois
motivos principais: o primeiro é de que esses países em desenvolvimento ainda não
concluíram seu processo de substituição de importações, e portanto não esgotaram sua
capacidade de aumentar a demanda através da migração de mão de obra do setor primário
para o setor industrial (ampliação do mercado interno). Assim, existe uma grande
possibilidade de que o principal componente da demanda não seja a demanda por
exportações, especialmente se a demanda interna tiver uma participação significativa na
demanda final, como é o caso dos países de grande porte. O segundo motivo, como
ressaltado pelo próprio KALDOR (1994a) e por PREBISCH (2000a), é que os países em
desenvolvimento podem encontrar sérias restrições ao crescimento devido à tendência aos
déficits no Balanço de Pagamentos e à necessidade de redução desses déficits. Assim,
assumir a hipótese de que há um equilíbrio no Balanço de Pagamentos e que os termos
reais de troca são constantes não condiz com a tendência teórica e empírica do processo de
crescimento dos países subdesenvolvidos.
A segunda equação do modelo irá expressar os principais fatores que determinam a
taxa de crescimento das exportações (xt), e pode ser escrita da seguinte forma:
xt = η(pdt- pft) + ε( zt) (2)
Na equação 2, pdt é a taxa de variação dos preços domésticos dos produtos exportados
(pode ser entendido como um índice de preços específico para os produtos exportados), pft
é a taxa de variação dos preços desses mesmos produtos exportados, mas referentes
àqueles que são produzidos em países estrangeiros, ou seja, os produtos concorrentes dos
produtos domésticos,19 e zt é a taxa de crescimento da renda dos países que constituem os
mercados consumidores. O parâmetro η é a elasticidade-preço da demanda pelos bens
domésticos exportados e η é menor do que zero. O parâmetro ε é maior do que zero e
constitui-se na elasticidade-renda da demanda por exportações. Através dessa equação
pode-se perceber que todo aumento de uma unidade na renda dos mercados consumidores
dos produtos exportados irá resultar em um aumento de xt no valor de ε (pois ε > 0) e, caso
a taxa de variação dos preços domésticos seja menor do que a taxa de variação dos preços
estrangeiros, teremos um aumento na demanda por exportações (uma vez que η< 0).
Podemos concluir então que caso um país tenha produtos exportáveis mais competitivos do
18
Essa conclusão poderá ser ratificada no capítulo subsequente, quando será testada a importância da taxa de
crescimento das exportações para a taxa de crescimento do produto industrial brasileiro.
19
Essas taxas de mudança nos preços são medidas em moeda corrente do país exportador, podendo dizer
então que são medidas em moeda corrente doméstica.
25
que os produtos estrangeiros, teremos um aumento em xt, resultando em crescimento da
indústria, com consequente crescimento da economia.
Assim, os fatores mais importantes para explicar o comportamento das exportações são
as variações de preços dos bens exportáveis domésticos, dos seus concorrentes
internacionais, e a variação da renda mundial. Dentre essas variáveis, o modelo decompõe
apenas a variação dos preços das exportações domésticas, representada pela variável pdt.20
A equação que expressa o comportamento de pdt pode ser escrita da seguinte forma:
pdt = wt - rt + tt (3)
Na equação 3, wt é a taxa de variação dos salários, tt é a taxa de variação do mark-up e
rt é a taxa de crescimento da produtividade do trabalho. É importante destacar que essa
equação não está respaldada em uma “teoria de formação dos preços”, mas constitui-se
apenas em uma decomposição matemática da hipótese clássica de que o preço unitário é
formado a partir de um mark-up sobre os custos21. Através da equação (3), pode-se
perceber que os preços variam positivamente com as variações do salário e do mark-up, e
negativamente com a variação da produtividade do trabalho. Em outras palavras, quando o
trabalhador fica mais produtivo, isso permite uma redução do custo unitário da mercadoria
e consequentemente uma redução do seu preço. O modelo supõe que a variação dos
salários e do mark-up são exógenas, restando explicar portanto quais são os determinantes
do comportamento da produtividade do trabalho. A equação que expressa o
comportamento de pdt será escrita da seguinte forma:
rt = rat + λ(gt) (4)
Na equação 4 rat é a taxa de variação da produtividade do trabalho determinada
exogenamente por motivos que não são estudados nesse modelo (como por exemplo
inovações tecnológicas) e gt a taxa de crescimento da economia. Essa equação está
expressando a hipótese mais importante da teoria kaldoriana sobre crescimento econômico
que é a existência de retornos crescentes de escala fazendo a mediação entre a taxa de
crescimento e a taxa de variação da produtividade do trabalho. O coeficiente λ > 0 é
20
Para que isso seja condição suficiente, supõe-se que pft e zt são variáveis exógenas ao modelo. São valores
dados a priori, cuja determinação não precisa ser decomposta pelo modelo. Como η e ε também são
parâmetros determinados exogenamente, para a determinação de xt deve-se decompor matematicamente a
variável pdt.
21
A equação (3) é obtida através da diferenciação em tempo discreto dessa equação: p = (Wt/Rt) ( Tt ), na qual
as variáveis estão expressas em níveis. Para fins de simplificação, supõe-se que o único custo relevante é o
gasto com salários.
26
conhecido como “coeficiente de Verdoorn”, e mostra em quantas unidades rt irá se alterar
devido a variações em uma unidade da taxa de crescimento da economia. É importante
ressaltar também que a equação contempla um componente da produtividade do trabalho
não explicado pelos retornos crescentes de escala, que é expresso pela variável exógena rat.
Assim, DIXON & THIRLWALL (1994) procuram expressar as principais hipóteses da
teoria de crescimento kaldoriana, como a idéia de que o crescimento é governado pela
demanda, e principalmente pela demanda por exportações (equação 1)22, e a “Lei de
Verdoorn” que expressa a existência de retornos crescentes de escala (equação 4). A
questão mais importante a ser analisada é que a existência das equações 2 e 3 estão
mostrando como as variações na produtividade do trabalho podem influenciar a demanda
por exportações e consequentemente aumentar o crescimento da economia.
Como mostram as equações, sempre que ocorrem variações positivas na produtividade
do trabalho os custos unitários dos bens exportáveis diminuem, e com essa vantagem de
custo os preços diminuem, aumentando assim a demanda pelas exportações. Exatamente
essa dinâmica é que permite a existência de uma taxa de crescimento cada vez maior ao
longo do tempo, pois se um país obtém uma vantagem de custos exogenamente (por
exemplo um aumento em rat), a primeira consequência será um aumento na demanda por
exportações devido a uma redução no preço do bem exportado. Mas no momento em que a
demanda por exportações aumenta, a taxa de crescimento da economia também aumentará
(equação 1) e devido à existência dos retornos crescentes de escala (equação 4) ocorrerá
um novo aumento na produtividade do trabalho, mas dessa vez devido a um fator
endógeno à economia. Esse novo aumento na produtividade do trabalho irá desencadear
novamente as mudanças necessárias, via redução de custos e aumento na demanda por
exportações, para que ocorra um novo aumento na taxa de crescimento da economia.
Assim, a formalização matemática contempla a possibilidade indicada pelo próprio
KALDOR (1994a, 1994b) de que a interdependência entre a taxa de crescimento da
economia e a taxa de variação da produtividade do trabalho pudessem gerar um
mecanismo de “causação circular acumulativa” que conduzisse um país a perpetuar uma
vantagem inicial de custos. Em outras palavras, um país que consegue aumentar o
crescimento de sua economia em algum momento do tempo pode perpetuar esse
crescimento devido aos retornos crescentes de escala e aos efeitos que a produtividade do
22
Deve ser ressaltado, assim como foi anteriormente, que essa hipótese é melhor aplicável aos países
capitalistas desenvolvidos.
27
trabalho possui sobre a demanda da economia. A existência do coeficiente de Verdoorn é o
“modus operandi” desse processo de causação circular acumulativa. Nas palavras de
THIRLWALL(1987, p.197):
“The Verdoorn relation opens up the possibility of a virtuous circle of export-led
growth. The model becomes ‘circular’ since the faster the rate of growth of output the
faster the rate of growth of productivity; and the faster the growth of productivity the
slower the rate of increase in unit costs and hence the faster the rate of growth of
exports and output.”
A maior objeção que se pode fazer a essa conclusão é que historicamente, nenhum país
conseguiu perpetuar uma taxa de crescimento cada vez maior. Nesse sentido, o principal
questionamento é o seguinte: que fatores poderiam atuar sobre a interdependência entre a
taxa de crescimento e a taxa de variação da produtividade do trabalho a fim de minimizar
esse “círculo virtuoso do crescimento”? Para resolver esse questionamento os autores irão
transformar as quatro equações descritas acima em um sistema de equações em diferença, e
buscar uma solução final na qual a taxa de crescimento esteja em função do tempo e de
uma série de parâmetros pertencentes às equações.
A construção desse sistema deve manter a equação (1) em termos do período presente e
as demais equações terão suas variáveis explicativas reescritas com uma defasagem
temporal de t-1. Dessa forma, temos:
gt = γ (xt), (1)
xt = η(pdt-1 - pft-1) + ε( zt-1), (2.1)
pdt-1 = wt-1 - rt-1 + tt-1 , (3.1)
rt-1 = rat-1 + λ(gt-1), (4.1)
Substituindo as equações (4.1) e (3.1) em (2.1), e substituindo a equação resultante em
(1), temos:
gt = γ[η(wt-1 - rat-1 + tt-1 - pft-1) + ε(zt-1)] - γηλ( gt-1)
Agora, a fim de facilitarmos as operações de resolução do sistema, vamos chamar o
termo γ[η(wt-1 - rat-1 + tt-1 - pft-1) + ε(zt-1)] de ξt-1 e o termo γηλ de ψ. Dessa forma,
temos que:
gt = ξt-1 - ψ(gt-1) (5)
28
Através de procedimentos similares aos que foram feitos acima, pode-se dizer que gt-1
= ξt-2 - ψ(gt-2) e substituindo essa equação em (5), temos:
gt = ξt-1 - ψ(ξt-2 - ψ(gt-2)) ⇒ gt = ξt-1 - ψξt-2 + (-ψ)2(gt-2) (6)
A partir de passos idênticos aos que foram feitos para obter a equação (5), podemos
dizer que
gt-2 = ξt-3 - ψ(gt-3); gt-3 = ξt-4 - ψ(gt-4); gt-4 = ξt-4 - ψ(gt-4) e,
sucessivamente, podemos substituir na equação (6) essas equações das taxas de
crescimento com diversas defasagens temporais. Fazendo isso, chegaremos à seguinte
expressão:
gt = ξt-1 + (-ψ)ξt-2 + (-ψ)2ξt-3 + (-ψ)3ξt-4 +.....+(-ψ)t-1ξ0 + (-ψ)tg0 (7)
Na expressão 7, g0 é a taxa de crescimento inicial (também chamado de “condição
inicial” para a resolução do sistema). Supondo que todos os parâmetros do modelo (todos
eles, à exceção de λ, compõem o termo ξ) são constantes em todos os períodos de tempo,
podemos colocar ξ em evidência na equação (7), tendo:
gt = ξ[ 1 + (-ψ) + (-ψ)2 + (-ψ)3 + (-ψ)4 +.....+(-ψ)t-1] + (-ψ)tg0
(8)
A partir de uma expressão matemática explicitada por BOYCE & DI PRIMA (1994,
2
3
p.76), podemos substituir na equação (8) o somatório [ 1 + (-ψ) + (-ψ) + (-ψ) + (-
ψ)4 +.....+(-ψ)t-1] pela expressão 1- (-ψ)t / 1- (-ψ) (para ψ ≠ -1)23, chegando a
seguinte equação:
gt = ξ (1- (-ψ)t) + (-ψ)tg0
1- (-ψ)
(9)
Por fim, substituindo o valor de ψ na equação (9), temos a equação final que descreve o
comportamento da taxa de crescimento ao longo do tempo:
gt = ξ (1- (-γηλ)t) + A(- γηλ)t
1+ γηλ
(10)
23
Essa é uma condição que não inviabiliza a aplicação dessa propriedade para a resolução desse sistema em
específico, pois como ψ=γηλ (com γ >0, η<0 e λ>0), a única maneira de ψ ser igual a –1 é se o módulo de
todos esses parâmetros fosse igual a um. Mas, através do que diz DIXON & THIRLWALL (1994, p.496)
sobre o valor desses parâmetros, essa seria uma possibilidade muito remota.
29
O parâmetro A é a taxa de crescimento no período inicial (g0).
É importante observar que DIXON & THIRLWALL(1994, p.496) também descrevem
uma equação para a taxa de crescimento ao longo do tempo a partir do mesmo sistema de
equações em diferença descrito acima (equações 1 a 4), mas não descrevem os passos de
resolução do sistema. Seu resultado final difere do resultado desse trabalho pela existência
t
da parcela 1- (-γηλ) no primeiro termo do lado direito da equação (10), e que não está
presente na equação final de Dixon & Thirlwall. Apesar dessa diferença entre as equações,
as previsões para a taxa de crescimento de longo prazo no aspecto de convergência ou
divergência para seu valor de equilíbrio são as mesmas, independentemente de qual
equação se use.
Assim, a partir da equação (10) pode-se entender quais são as pré-condições
necessárias para que ocorra uma taxa de crescimento “explosiva” ao longo do tempo. Essas
pré-condições estão relacionadas fundamentalmente com o valor dos parâmetros γ, η e λ,
pois o comportamento da taxa de crescimento irá depender do produto (-γηλ). Caso esse
produto seja maior do que um (esse produto sempre será positivo, pois η< 0), a taxa de
crescimento terá um comportamento exponencial quando o tempo tender para o infinito
(situação de longo prazo), ou seja, ocorrerá um “círculo virtuoso do crescimento”.
t
t
Caso o produto seja menor do que um, os termos A(- γηλ) e (- γηλ) do lado direito
da equação tenderão a zero no longo prazo, quando o tempo tender para o infinito. Nessa
situação (0 < -γηλ <1), a taxa de crescimento não será divergente ao longo do tempo, mas
24
sim tenderá para um valor de equilíbrio representado pelo termo ξ / 1+γηλ . Na situação
contrária (-γηλ >1), a taxa de crescimento será cada vez maior ao longo do tempo pois o
t
termo (- γηλ) terá um crescimento exponencial, afastando gt cada vez mais de seu valor
de equilíbrio.
Assim, a formalização matemática indica quais são as principais características de uma
economia que condicionam os “mecanismos de crescimento kaldorianos”. A existência de
taxas de crescimento explosivas ou estagnadas irá depender do valor de seus parâmetros γ,
24
É importante ressaltar que a noção de “taxa de crescimento de equilíbrio” não implica que o sistema
econômico retratado pelo modelo pode ser sintetizado por uma sucessão de pontos de equilíbrio. Essa
expressão foi utilizada muito mais por ser uma linguagem recorrente à matemática quando se trata de
sistemas de equações. Ela expressa uma solução possível para o modelo. Do ponto de vista da teoria
econômica, caso a economia consiga mudar o valor de alguns parâmetros (ou seja, consiga mudar as
características estruturais de sua economia), a taxa de crescimento pode estar cada vez mais distante do seu
“valor de equilíbrio”.
30
η e λ. Portanto as características de uma economia que condicionam o valor desses
parâmetros devem ser destacadas.
O parâmetro γ faz a mediação entre a taxa de crescimento da economia e a taxa de
crescimento das exportações. Assim, seu valor será maior quanto mais impacto o setor
exportador tiver sobre o restante da economia. Nesse sentido, um país deve procurar
desenvolver um setor exportador que consiga estabelecer um grande número de
encadeamentos produtivos com outros setores da economia. Dessa maneira um aumento
exógeno na demanda por exportações proporcionará aumentos na demanda de outros
setores através de um efeito “transbordamento”, mediado pelos encadeamentos produtivos.
Além disso, de acordo com as leis kaldorianas do crescimento, o setor que possui
maiores possibilidades de afetar positivamente os outros setores, principalmente pela
presença dos retornos crescentes de escala, é o setor industrial. Assim, quanto mais
diversificada for a pauta de exportação de um país no sentido de bens industrializados,
maiores serão os efeitos desse setor sobre a economia e maior será o valor de γ. Caso o
setor exportador da economia seja predominantemente relacionado a bens agrícolas, os
encadeamentos produtivos desse setor serão pequenos, além de não estar sujeito a retornos
crescentes de escala. Esses fatores irão subestimar os efeitos de um aumento nas
exportações sobre a taxa de crescimento da economia. Dito em outras palavras, quanto
mais próximo um país estiver do estágio de “exportador líquido de bens de capital”, maior
será o valor de γ e maiores as possibilidades de obter um “círculo virtuoso de
crescimento”. Quanto mais afastado um país estiver desse estágio, menor será o valor de γ.
O parâmetro η é a elasticidade-preço dos bens exportados e quanto maior seu valor em
módulo25, maior é a possibilidade de estabelecer uma taxa de crescimento explosiva. É
amplamente conhecido que a elasticidade-preço dos bens manufaturados é maior do que a
elasticidade-preço dos bens agrícolas, e portanto a mesma conclusão estabelecida para o
parâmetro γ pode ser usada de modo análogo. Quanto mais diversificado for o setor
exportador no sentido de bens industrializados, maior será o valor do parâmetro η e
consequentemente maiores serão as possibilidades dessa economia aumentar sua taxa de
crescimento. Nesse ponto, pode-se também deduzir a importância de um setor exportador
industrializado a fim de evitar possíveis restrições ao crescimento pelo lado da oferta.
25
O parâmetro η é negativo, mas como o produtório γηλ é precedido de um sinal negativo, o que interessa
para avaliar o comportamento de (- γηλ)t é o valor em módulo de η.
31
Essas restrições podem surgir em países exportadores de bens agrícolas, porque segundo
PREBISCH (2000a) existe uma tendência à deterioração dos termos de troca no comércio
internacional desfavoravelmente aos países agrário-exportadores. A consequência dessa
tendência é o aparecimento de sucessivos déficits no Balanço de Pagamentos que, como o
próprio KALDOR (1994a) destacou, poderão causar recessão ou inflação (ou ambos)
retardando o crescimento desse país. Uma das possíveis explicações para essa deterioração
dos termos de troca é exatamente uma elasticidade-preço da demanda menor para os
produtos agrícolas do que para os industrializados. Dessa maneira, assim como dito
anteriormente, o país deve percorrer os estágios de desenvolvimento descritos por
KALDOR (1994a) na direção de se tornar um país industrializado e exportador líquido
desses bens.26
O último parâmetro a ser analisado é λ, parâmetro esse que faz a mediação entre a taxa
de crescimento da economia e a taxa de variação da produtividade do trabalho. Dito em
outras palavras, esse é o “coeficiente de Verdoorn” que expressa os retornos crescentes de
escala. A existência desse parâmetro (o fato de λ≠0) abre a possibilidade para o “círculo
virtuoso de crescimento”, ou seja, ele é o “modus operandi” de um possível “processo de
causação circular acumulativa” (MYRDAL(1960)) entre as duas variáveis. Além disso,
sem a existência dos retornos crescentes de escala não seria possível a ocorrência do
processo de crescimento tal como descrito por KALDOR (1994a).
Como dito anteriormente, os retornos crescentes de escala são, na visão dos autores
citados, uma peculiaridade do setor industrial. Portanto, a primeira conclusão é que quanto
mais desenvolvido o setor industrial, mais sujeita estará essa economia aos retornos
crescentes de escala. Mas como o próprio KALDOR (1994a) destacou, o componente mais
importante dos retornos crescentes são aquelas mudanças permanentes na produtividade do
trabalho (retornos crescentes dinâmicos). Essas mudanças estão relacionadas ao
aprendizado do trabalhador ao longo do tempo e/ou aos aprimoramentos tecnológicos
decorrentes dos aumentos na escala de produção. Assim, a presença de investimentos por
parte das firmas no sentido de proporcionarem o surgimento de inovações incrementais
acumulativas, via formação de novas máquinas e equipamentos tecnologicamente mais
avançados também é importante para a presença dos retornos crescentes de escala. Se o
aumento da demanda não estiver acompanhado desses investimentos no aprimoramento
26
É interessante notar como as conclusões de KALDOR (1994a) se aproximam muito das conclusões de
PREBISCH (2000a), apesar dos enfoques teóricos serem distintos.
32
tecnológico, a economia pode estar sujeita apenas a retornos crescentes estáticos, que
podem ser reversíveis se a demanda diminuir ou se tornar estagnada.
Assim, a formalização matemática elaborada por DIXON & THIRLWALL (1994) e
reformulada por este trabalho, indica que o comportamento da taxa de crescimento dos
países depende de uma série de características estruturais relacionadas aos parâmetros γ, η
e λ. Mesmo que as evidências empíricas indiquem que nenhum país consiga taxas de
crescimento cada vez maiores indefinidamente, as implicações que o modelo possui são
importantes para orientar algumas características que devem se fazer presentes no processo
de desenvolvimento dos países. Devido aos argumentos já discutidos acima, duas
características podem ser ressaltadas: a primeira de que os países devem se industrializar a
fim de aumentarem seu mercado interno e diminuírem o peso dos produtos agrícolas na sua
pauta exportadora. A segunda característica é de que investimentos por parte das firmas no
sentido de gerar aprimoramentos nas máquinas e equipamentos é importante para que a
economia possa usufruir dos retornos crescentes de escala dinâmicos e aumentar sua taxa
de crescimento econômico.
A segunda característica, em especial, sugere alguns questionamentos relacionados à
parcela do progresso tecnológico determinada pelos retornos crescentes de escala.
Inicialmente pode-se supor, como o próprio KALDOR (1994a) fez, que o progresso
técnico venha acompanhado de aumentos no estoque de capital da economia, ou seja, os
melhoramentos no processo de produção decorrem em alguma medida da incorporação de
novas gerações de máquinas e equipamentos. Assim, o questionamento é o seguinte: até
que ponto as evidências empíricas podem indicar aumentos da produtividade do trabalho
devido a retornos crescentes de escala, sem considerar o efeito da substituição de trabalho
por capital? Dito em outras palavras, uma consequência natural desse processo de
substituição do trabalho no processo produtivo é um aumento da produtividade do trabalho
em decorrência da ampliação do estoque de capital. Portanto, a economia pode estar sujeita
a retornos constantes de escala e mesmo assim apresentar aumentos da produtividade do
trabalho associados a aumentos da produção. Assim, mesmo sem a presença de retornos
crescentes de escala, seria possível identificar uma relação empírica entre crescimento da
produção e crescimento da produtividade do trabalho, em virtude do progresso técnico
intensivo em capital.
Existem respostas tanto empíricas quanto teóricas a esse questionamento. A primeira
delas, de natureza empírica, foi fornecida pelo próprio KALDOR (1994a) que fez
33
referência a esse possível questionamento à “lei de Verdoorn”. Segundo KALDOR (1994a,
p.292-294), o resíduo da sua equação estimada (a taxa de crescimento da produtividade do
trabalho como variável dependente e a taxa de crescimento do setor industrial como
independente) expressa os efeitos do investimento em capital sobre a produtividade do
trabalho. Em outras palavras, o efeito da substituição de trabalho por capital estaria no
resíduo da equação, constituindo-se portanto o coeficiente mediador da relação entre as
variáveis como uma medida para os retornos crescentes de escala. Segundo (FINGLETON
& McCOMBIE, 1998) o próprio Kaldor, em outro trabalho27, incorporou a relação capital
– produto para os países de sua amostra como proxy para o investimento. O resultado dessa
nova estimação do coeficiente de Verdoorn foi praticamente o mesmo da sua regressão
original sem a variável proxy.
Outros trabalhos empíricos procuram estimar os retornos crescentes incorporando em
suas estimações alguma variável que fosse a proxy para o comportamento do investimento,
buscando assim minimizar o efeito da substituição do trabalho por capital na estimativa do
coeficiente de Verdoorn. Esses trabalhos mostram evidências empíricas significativas para
retornos crescentes tanto nos Estados Unidos (McCOMBIE & RIDDER, 1983), em regiões
da União Européia (FINGLETON & McCOMBIE, 1998) e em regiões do Reino Unido
(RICHARD & LAU, 1998).
Do ponto de vista teórico, FINGLETON & McCOMBIE (1998) partindo da suposição
de que em países desenvolvidos o acréscimo em uma unidade na taxa de crescimento do
estoque de capital provoca um acréscimo idêntico na taxa de crescimento do produto,
mostram que os retornos crescentes podem estar presentes em funções de produção CobbDouglas, mesmo quando se considera a influência do estoque de capital.
A crítica mais contundente que se pode fazer à estimativa dos retornos crescentes foi
elaborada por THIRLWALL (1983), e diz respeito ao componente exógeno da
produtividade do trabalho. Até que ponto outros fatores ligados a esse componente, e não
tratados na formulação original de KALDOR (1994a), tais como os avanços do
conhecimento técnico-científico, a evolução da infra-estrutura científica dos países e a
importação de novas tecnologias, pode estar superestimando as estimativas do coeficiente
de Verdoorn? Em outras palavras, existe uma possibilidade de crescimento da
produtividade do trabalho relacionada às características sociais e econômicas do país, todas
elas relacionadas às atividades de inovações e imitações tecnológicas, que não foram
27
KALDOR, N. “Strategic Factors in Economic Development”. New York: Ithaca, 1967.
34
consideradas no tratamento de retornos crescentes descrito até agora. É importante ressaltar
que a construção teórica kaldoriana não desconsidera a importância dessas questões, mas
ao contrário, torna-as um desdobramento fundamental de seu arcabouço teórico. O motivo
pelo qual as características determinantes do processo de inovação e difusão tecnológica
não estão presentes no trabalho de KALDOR (1994a), pode estar relacionado a uma opção
metodológica do próprio autor que visava apenas explicitar o conjunto de relações teóricas
relevantes que condicionam o crescimento econômico dos países, sem contudo detalhar as
especificidades de cada componente motriz do crescimento.
O próximo item irá descrever uma abordagem de como a incorporação de novas
tecnologias, por fatores que não estão diretamente ligados à hipótese de retornos
crescentes, pode afetar o desempenho econômico dos países, tanto em termos de
crescimento da produtividade do trabalho como crescimento do produto.
2.4 O potencial de crescimento através do progresso tecnológico: os modelos de
catching up
Os modelos de catching up, que podem ser entendidos como extensões do modelo
teórico de SCHUMPETER (1982, 1984)28, atribuem aos conceitos de inovação e imitação
tecnológica um papel fundamental para explicar os diferenciais de crescimento econômico
entre os países. Portanto, para que os modelos de catching up sejam compreendidos, é
necessário explicitar – mesmo que sucintamente – as principais características do modelo
teórico de Schumpeter.
2.4.1 O progresso tecnológico a partir de Schumpeter
Para SCHUMPETER (1982) a economia capitalista rompeu com o “fluxo circular” à
medida que as empresas buscam o tempo inteiro alguma vantagem que lhe permita auferir
um rendimento extra-normal, caracterizado por SCHUMPETER (1982) como o lucro29.
Essa “vantagem” pode estar relacionada à estrutura de custos da empresa, ao
28
Os trabalhos de Schumpeter citados acima foram publicados originalmente nos anos de 1911 e 1942
respectivamente.
29
É importante dizer que para SCHUMPETER (1982, p.18) fatores de produção são os elementos mais
básicos na composição de qualquer mercadoria, a saber terra e trabalho. Nesse sentido, o capital não é um
fator de produção, caracterizando-se apenas em “meios de produção produzidos” que são “apenas a
encarnação dos dois bens de produção originais”. Assim, o lucro no sistema schumpeteriano não é a
remuneração do fator de produção capital, mas efetivamente a remuneração extra-normal que o empresário
aufere quando introduz uma inovação bem sucedida.
35
desenvolvimento e/ou descobrimento de um novo insumo básico para a produção, ou à
introdução de uma nova mercadoria que lhe garanta fatias de demanda distintas dos seus
concorrentes. O que faz com que a firma obtenha essas vantagens são as atividades de
inovação e/ou imitação tecnológica. Dessa maneira, as firmas estão em constante busca por
inovações, pois essas lhes garantem a obtenção do lucro, e fazem com que a organização
da firma seja o instrumento causador de uma mutabilidade inerente ao capitalismo. Nas
palavras de SCHUMPETER(1984, p.112):
“O capitalismo, então, é, pela própria natureza, uma forma ou método de mudança
econômica, e não apenas nunca está, mas nunca pode estar estacionário.(...)O impulso
fundamental que inicia e mantém o movimento da máquina capitalista decorre dos
novos bens de consumo, dos novos métodos de produção ou transporte, dos novos
mercados, das novas formas de organização industrial que a empresa capitalista cria.”
Assim, o crescimento econômico, e simultaneamente o desenvolvimento econômico30,
são tão maiores quanto maior for a intensidade das atividades de inovação tecnológica por
parte das firmas de um país. É importante ressaltar que um sistema econômico apenas
desenvolverá não somente com a introdução de uma inovação, mas também com a difusão
dessa inovação pela economia. Assim, a atividade de imitação tecnológica por parte de
algumas empresas também é fundamental para o crescimento econômico de um país, pois
são essas atividades de imitação que garantem a difusão da inovação tecnológica31.
Além disso, ao realizarem a imitação tecnológica, as “empresas imitadoras” estão
difundindo o lucro obtido pelas empresas responsáveis pela introdução da inovação. Em
outras palavras, o rendimento extra-normal alcançado pelas empresas inovadoras tende a
ser cada vez menor na medida em que a inovação vai se difundindo pela economia. Isso é
fundamental para a continuidade do progresso tecnológico, pois essa “erosão” do lucro da
empresa inovadora é um impulso para que ela continue o desenvolvimento de outras
inovações a fim de preservar seu rendimento extra-normal. Esse mecanismo concorrencial
resultante da interação entre empresas inovadoras e imitadoras constitui-se em um dos
“motores” do desenvolvimento capitalista.
30
É importante ressaltar que, para SCHUMPETER (1982), existe uma diferença fundamental entre
crescimento e desenvolvimento econômico. Mais especificamente, o desenvolvimento econômico apenas
ocorre quando há a introdução e difusão de uma inovação pelo sistema econômico. Além de alterar
qualitativamente a economia (introdução de uma nova mercadoria, acesso a uma nova tecnologia, uma nova
organização da produção), a difusão da inovação pelo sistema econômico também irá alavancar o
crescimento da economia. Caso uma economia cresça, mas sem a presença de inovações tecnológicas, isso
não caracteriza desenvolvimento econômico para Schumpeter. Assim, desenvolvimento econômico também
implica em crescimento, mas o contrário nem sempre é verdadeiro.
31
A partir desse momento, os termos “difusão” e “imitação” tecnológica serão usados como sinônimos nesse
trabalho.
36
Nesse contexto de inovação/imitação tecnológica, uma das mais importantes
contribuições de Schumpeter é redefinir o papel das firmas no processo de crescimento
econômico, pois diferentemente da teoria neoclássica que considera a firma como um
agente passivo diante das mudanças estruturais da economia, Schumpeter define a mesma
como o “locus” da atividade inovativa, e portanto com um papel ativo no progresso
tecnológico. Outra contribuição de Schumpeter é uma explicação para os ciclos
econômicos a partir dessa concorrência empresarial via inovações/imitações tecnológicas.
Os períodos de ascendência da atividade econômica, tanto quantitativamente como
qualitativamente, são provocados por intensas atividades de inovação e difusão
tecnológicas por um grupo de empresários que estão introduzindo novas tecnologias dentro
do sistema. Já os períodos de depressão ocorrem porque várias empresas não conseguiram
se adaptar às mudanças que ocorreram, e quando as inovações forem difundidas por toda a
economia os empresários, que não conseguirem modificar sua tecnologia (e portanto não
conseguirem reduzir seus custos e preços) ou não conseguirem manter seus mercados
originais diante de produtos novos, irão falir. Deixam assim espaço para o surgimento de
novas empresas adaptadas às inovações introduzidas no período de ascendência do ciclo.
Assim, segundo SCHUMPETER (1982, pg.156), o período de depressão econômica surge
não como um acaso, mas é uma situação que surgirá necessariamente após o “boom”,
como um período onde as antigas formas de produção estão sendo substituídas pelas firmas
inovadoras e pelas novas firmas capazes de iniciar suas atividades já inseridas em um novo
estágio tecnológico. Esse processo dos ciclos econômicos, caracterizado pela ascensão de
um conjunto de firmas capazes de inovar, e pela falência de outras empresas que
continuam obsoletas, foi denominado por Schumpeter de “Destruição Criadora”. Nas
palavras de SCHUMPETER (1984, p.112-113):
“(...)o mesmo processo de mutação industrial(...) que incessantemente revoluciona
a estrutura econômica a partir de dentro (grifo do autor), incessantemente
destruindo a velha, incessantemente criando uma nova. Esse processo de Destruição
Criadora é o fato essencial acerca do capitalismo. É nisso que consiste o
capitalismo e é aí que têm de viver todas as empresas capitalistas.”
Assim, SCHUMPETER (1982) valoriza em seu arcabouço teórico a relação entre o
processo de inovação/difusão e a entrada de novas firmas que irão difundir as inovações
pelo sistema econômico, em substituição às empresas antigas que não se adaptarem às
mudanças.
37
Mas em sua obra “Capitalismo, Socialismo e Democracia”, SCHUMPETER (1984)
acrescenta ao seu arcabouço teórico o papel que as grandes empresas possuem no processo
de inovação e difusão tecnológica. Mais especificamente, SCHUMPETER (1984) utiliza o
seguinte argumento: o capitalismo alcançou determinado estágio de desenvolvimento no
qual uma empresa precisa de muitos gastos em laboratórios de P&D (Pesquisa &
Desenvolvimento) e profissionais de nível superior para realizar inovações ou imitações
tecnológicas. Esses gastos exigem um padrão de acumulação que somente é acessível às
grandes empresas, ou seja, a importância das novas firmas que se aproveitam de
“oportunidades tecnológicas”32 e entram no mercado substituindo as antigas firmas
obsoletas é menor. Diferentemente do que ocorre no processo de Destruição Criadora, no
qual o papel das firmas que estão entrando no mercado é fundamental para a dinâmica
capitalista, SCHUMPETER (1984) argumenta que o fundamental para o crescimento
econômico são os gastos que as grandes empresas fazem nas atividades de
inovação/difusão tecnológica, caracterizando um novo padrão de progresso tecnológico
denominado por MALERBA & ORSENIGO (1996) de “Acumulação Criadora”.
Assim, entre as várias contribuições de Schumpeter para o entendimento da
dinâmica capitalista, existem dois possíveis entendimentos para a importância das firmas
no processo de inovação tecnológica: o primeiro valoriza o papel da pequena firma no
processo de Destruição Criadora, responsável pela introdução e difusão de inovações, com
a entrada de novas firmas substituindo aquelas obsoletas. O segundo entendimento valoriza
o papel da concorrência monopolística e dos oligopólios em detrimento às pequenas firmas
no processo de inovação/difusão tecnológica, pois somente as grandes firmas são capazes
de acumular os recursos necessários à execução das atividades de P&D e posteriormente
implementar e difundir novas tecnologias. Nas palavras de MALERBA&ORSENIGO
(1996):
“This difference in the structure of innovative activities may be related to a fundamental
distinction between Schumpeter Mark I and Schumpeter Mark II technologies. The first
one(...)is characterized by ‘creative destruction’ with technological ease of entry and a
major role played by entrepreneurs and new firms in innovative activities. The second
one, labelled Schumpeter Mark II, was proposed in Capitalism, socialism and
democracy(...)is characterized by ‘creative accumulation’ with the prevalence of large
established firms and the presence of relevant barriers to entry for new innovators.”
32
Esse conceito foi desenvolvido posteriormente a Schumpeter, mas pode ser usado para ilustrar sua
argumentação. Dito de maneira sucinta, “janelas de oportunidade” (PEREZ & SOETE, 1988 ) significam
situações criadas pelo progresso do conhecimento técnico e científico que propiciam o surgimento de
inovações a partir daquele novo conhecimento científico.
38
Assim, existem situações nas quais a atividade de imitação tecnológica é limitada pelas
características técnicas do setor em que estão inseridas as empresas inovadoras. Em outras
palavras, existem mercados oligopolísticos cujas “barreiras a entrada” limitam esse
mecanismo de erosão do lucro. Como dito anteriormente, SHUMPETER (1984) irá
mostrar que podem existir algumas vantagens associadas aos oligopólios, como por
exemplo o fato de que, por terem um poder de mercado, somente eles podem reunir os
recursos suficientes para realizar inovações que demandem vultosos investimentos e com
maturação apenas de longo prazo. Mas ele também mostrará que a principal desvantagem é
que a geração de inovações pode ficar estagnada, exatamente pela impossibilidade do
mecanismo concorrencial “erodir” o lucro através da entrada de novas firmas que poderiam
difundir a inovação. Uma extensão do modelo teórico schumpeteriano será feita através
dos modelos de catching up, que serão discutidos mais detidamente no item abaixo.
2.4.2
Catching up e capacitação social
O modelo teórico schumpeteriano descrito no item acima foi estendido para o
entendimento dos diferenciais entre as taxas de crescimento dos países. Segundo
ABRAMOVITZ (1986), a hipótese fundamental dos modelos de catching up é que os
países do mundo podem ser divididos em dois grupos: o primeiro grupo, no qual estão os
países denominados “líderes”, é composto pelo conjunto de países que possuem uma
intensa e significativa atividade de inovação tecnológica, ou seja, são os países que
promovem aperfeiçoamentos e/ou mudanças no paradigma tecnológico predominante. Em
outras palavras, são os países que incorporam em seu estoque de capital os
desenvolvimentos tecnológicos mais recentes. O segundo grupo, no qual estão os países
denominados “seguidores”, é composto pelo conjunto de países que não possuem uma
significativa capacidade inovativa. Esses países não são capazes de promover mudanças no
paradigma tecnológico predominante, limitando-se apenas a absorver os desenvolvimentos
tecnológicos alcançados pelos países “líderes”.
Assim, a forma mais importante que os “países seguidores” possuem de promover seu
crescimento econômico é através do processo de “imitação tecnológica”. Para esse grupo
de países existe uma defasagem temporal entre o surgimento de uma nova tecnologia nos
países líderes e a incorporação da mesma, através da imitação tecnológica, em suas
economias. Por esse motivo, os países seguidores encontram-se em diversos momentos do
tempo com uma tecnologia obsoleta incorporada em seu estoque de capital.
39
O sistema econômico dos países líderes também possui uma significativa capacidade de
“imitação tecnológica”, pois segundo SCHUMPETER (1982), o usufruto de novas
tecnologias apenas é plenamente realizado quando as empresas de uma economia
conseguem difundir o avanço tecnológico por todo o sistema econômico. Essa difusão da
nova tecnologia depende, além da atividade inovativa, da capacidade das firmas em
realizarem o processo de “imitação tecnológica”. De maneira análoga, os países
“seguidores” também possuem firmas que possuem atividade de inovação tecnológica. A
diferença fundamental entre os dois grupos está exatamente na supremacia que os países
líderes possuem no que diz respeito à capacidade inovativa.
Diante do exposto acima, os modelos de catching up possuem uma hipótese
fundamental: os países com atraso tecnológico relativo, ou seja, os países “seguidores”,
apresentarão um potencial de crescimento ao longo do tempo maior do que os países
líderes. Em outras palavras, os países com menor desenvolvimento tecnológico (a proxy
para o estágio tecnológico é o nível da produtividade do trabalho) tenderão a ser os países
com maior taxa de crescimento da produtividade no longo prazo. Nas palavras de
ABRAMOVITZ (1986, p.386):
“The hypothesis asserts that being backward in level of productivity carries a
potential for rapid advance. Stated more definitely the proposition is that in
comparisons across countries the growth rates of productivity in any long period
tend to be inversely related to the initial levels of productivity.”
Essa hipótese é factível pelo fato de que o crescimento dos países líderes está limitado a
deslocamentos da fronteira de conhecimento técnico e científico da humanidade, enquanto
que os países seguidores possuem uma segunda via de crescimento através do processo de
incorporação das tecnologias desenvolvidas nos países líderes, ou seja, através do processo
de imitação ou “empréstimo tecnológico” ( ABRAMOVITZ, 1986). A essência da hipótese
dos modelos de catching up é o fato de que os países seguidores, que possuem níveis
iniciais de produtividade do trabalho menores do que os países líderes, podem absorver
novas tecnologias com menor custo relativo nos períodos iniciais de mudança no
paradigma tecnológico (PEREZ & SOETE, 1988), e portanto podem apresentar taxas de
crescimento superiores às dos países líderes. Nas palavras de FAGERBERG (1988, p.433):
“When a technological gap is established, this opens up the possibility for countries at a
lower level of economic and technological development to ‘catch up’ by imitating the
more productive technologies of the leader country.” Ao absorverem tecnologia de outros
países, o avanço (catch up) tecnológico dos países atrasados será tanto maior quanto mais
40
distantes estiverem dos países avançados tecnologicamente. Evidentemente que esse atraso
tecnológico não pode ser menor do que um patamar mínimo que permita ao país seguidor
incorporar as tecnologias do país líder. Qual o mínimo exigido para que um país possa
iniciar o processo de catching up dependerá das condições de cada país e da tecnologia que
será absorvida.
É importante destacar que não é uma condição inequívoca de que os custos relativos
para o país seguidor de absorver uma nova tecnologia sempre serão menores do que os
custos do país líder em desenvolver essa nova tecnologia. Através da discussão de PEREZ
& SOETE (1988), pode-se inferir que é necessário um nível inicial de conhecimento
técnico e científico, além de capacidade para realizar determinados investimentos por parte
do país seguidor, sem os quais os custos de incorporar novas tecnologias se tornariam
extremamente altos. Assim, os custos relativos somente serão menores para o país que está
difundindo uma nova tecnologia se ele apresenta esses níveis iniciais de conhecimento e
capacidade de investimento33. Respeitada essa condição inicial, PEREZ & SOETE (1988)
argumentam que os custos para a incorporação de uma nova tecnologia são menores nas
fases iniciais de difusão dessa tecnologia, fases essas que se constituem em “janelas de
oportunidade” para os países que queiram fazer o catching up. Assim, se o país seguidor
possui as capacitações técnicas e científicas necessárias para realizar o “empréstimo
tecnológico”, e o efetiva nos períodos iniciais de difusão de uma nova tecnologia,
caracteriza-se uma situação propícia para o catching up, denominada de “janela de
oportunidade”. Nas palavras de PEREZ & SOETE (1988, p. 477):
“What this means for lagging countries is that during periods of paradigm transitions
there are two sorts of favorable conditions for catching up. First of all, there is time for
learning while everybody else is doing so. Secondly, given a reasonable level of
productive capacity and locational advantages and a sufficient endowment of qualified
human resources in the new technologies a temporary window of opportunity is open,
with low thresholds of entry where it matters most.”
O crescimento dos países seguidores também possui um limite ditado pelo “status
tecnológico” dos países líderes. Quanto mais próximo um país que incorpora novas
tecnologias estiver do país inovador (quanto mais próximas forem as taxas de crescimento
33
PEREZ & SOETE (1988) discutem os diferentes motivos pelos quais um “imitador”, que possui níveis
iniciais de conhecimento técnico e científico similares ao do inovador, possui custos menores de incorporar
novas tecnologias do que os custos do inovador de implementar essa nova tecnologia. Entre os fatores que
causam essa diferença nos custos, pode-se destacar o fato de que o inovador teve custos com o processo de
“tentativa e erro” para implementar a nova tecnologia, enquanto que o imitador não terá os custos
relacionados com esse processo. Ele irá incorporar uma nova tecnologia que já é uma inovação bem
sucedida.
41
da produtividade do trabalho), menor será a possibilidade de alavancar seu crescimento via
processo de empréstimo tecnológico.
Contudo, a hipótese de catching up como descrita acima possui a suposição implícita
de que os países atrasados tecnologicamente possuem capacidade para absorver novas
tecnologias e isso não se verifica em todas as situações. É necessário que os países
atrasados apresentem algumas características sociais que lhe permitam incorporar as novas
tecnologias dos países líderes. Segundo GERSCHENKRON (1962), a absorção de novas
tecnologias envolve um “significativo esforço de construção de instituições”. Em outras
palavras, o atraso tecnológico não traz em seu bojo eficiência no processo imitador. Assim,
ser atrasado tecnologicamente é apenas uma condição necessária, mas não suficiente, para
que o país realize o processo de catching up. O conjunto dessas características sociais que
um país deve apresentar para incorporar novas tecnologias foi denominado por alguns
autores (como ABRAMOVITZ, 1986) de “capacitação social”. Nas palavras de
FAGERBERG (1994, p.1171):
“When the individual studies are put together, a rather consistent picture emerges: the
potential for “catch up” is there, but is only realized by countries that have a
sufficiently strong “social capability,” e. g., those that manage to mobilize the
necessary resources (investments, education, R&D, etc.). The results also indicate that
many of these factors should be seen as complements rather than substitutes in
economic growth.”
Nesse sentido, pode-se enumerar uma série de características sociais que contribuem
para que um país seguidor incorpore de forma eficiente as tecnologias mais avançadas dos
países líderes, mas é possível sintetizá-las em duas, a saber34: a qualificação da força de
trabalho (medida através do sistema educacional e do acesso da população a esse sistema)
e a estrutura das instituições públicas e privadas (principalmente organização das firmas e
bancos) constituem-se nos principais elementos da capacitação social. Assim, o caminho
para o crescimento econômico prescrito pelos modelos de catching up passa não apenas
por mudanças de caráter estritamente econômico, mas também por mudanças de caráter
social, na direção do amadurecimento da capacitação social. Nas palavras de
ABRAMOVITZ (1986, p.387-88 ):
34
Essas características serão discutidas detalhadamente no próximo item.
42
“(...)technological backwardness is not usually a mere accident. Tenacious societal
characteristics normally account for a portion, perhaps a substantial portion, of a
country’s past failure to achieve as high a level of productivity as economically more
advanced countries.(...)a country’s potential for rapid growth is strong not when it is
backward without qualification, but rather when it is technologically backward but
socially advanced.”
Ainda com relação à capacitação social dos países para a realização do catching up, sua
importância fica evidente quando verifica-se através da história de alguns países
(NELSON & ROSENBERG, 1993), que a mudança de posição de um país “seguidor” para
se tornar um país “líder” apenas é possível se esse país consegue desenvolver uma
capacitação social idêntica ou superior ao do país líder. Isso é uma condição necessária
para a transição entre os grupos, pois ser um país líder significa, como dito anteriormente,
avançar utilizando-se dos progressos técnicos e científicos da humanidade. Isso que requer
uma série de características sociais que lhe permita transformar esses progressos em
inovações tecnológicas factíveis e bem sucedidas.
Essa evolução da capacitação social também é uma condição necessária para que mude
a posição até mesmo dentro do grupo de países líderes. Quando um país líder não alcança
evoluções em sua capacitação social, o risco de perder essa liderança aumenta, pois o custo
de transitar de um paradigma tecnológico para outro acaba ficando muito elevado. Isso se
deve à estrutura da economia de países desenvolvidos ser caracterizada por diversas firmas
que se “complementam” através de encadeamentos produtivos. Essa interdependência
produtiva faz com que o custo de implementar uma nova tecnologia não seja interno
apenas a poucas firmas, mas atinge às demais firmas que compõem a estrutura produtiva.
Assim, o custo de implementar uma nova tecnologia é elevado para todo o conjunto da
economia, podendo significar até mesmo o desmantelamento de uma cadeia produtiva já
constituída, dificultando que um país líder possa incorporar novos paradigmas
tecnológicos. Ao referir-se sobre um dos motivos pelos quais a Alemanha, no final do
século XIX, conseguiu retirar a “liderança tecnológica” da Inglaterra, KECK (1993, p.130)
diz o seguinte:
“In the literature, the German case has often been described as an instance of the
“advantages of backwardness,” implying that follower country adopting new
technology from abroad can move faster than a leader country, since the latter faces
some retardation as a result of old vintages of capital stock and the organizational
resistance associated with old technologies.”
43
No entanto, a discussão fundamentada apenas no conceito de “capacitação social” pode
se tornar limitada uma vez que esse conceito está centrado nas características que os países
seguidores devem possuir para realizarem um processo eficiente de empréstimo
tecnológico, sem aprofundar nas características que os países inovadores devem ter para
empreenderem um processo eficiente de inovação tecnológica. Essa limitação pode ser
superada quando se estuda o conceito de “Sistema Nacional de Inovação”.
2.4.3
Sistemas Nacionais de Inovação
Dentro da discussão teórica feita no item anterior, em que as atividades de inovação e
difusão tecnológica desempenham um papel fundamental nos diferenciais de crescimento,
e desenvolvimento, entre países, autores como FREEMAN (1995a, 1995b), NELSON &
ROSENBERG (1993), LUNDVALL (1988, 1995), PEREZ & SOETE (1988), entre outros,
desenvolveram o conceito de “Sistema Nacional de Inovação”. Esse conceito constitui-se
no conjunto de características e relações sociais e econômicas que um país possui para
empreender atividades de inovação e/ou imitação tecnológica. É importante ressaltar que a
expressão “capacitação social” utilizada pelos primeiros autores associados aos modelos de
catching up referia-se às características que os países seguidores deveriam apresentar para
a realização eficiente de um processo de imitação e difusão, sem explicitar a relação entre
o processo inovativo e o processo de difusão/imitação tecnológica. Em contrapartida, o
conceito de sistema nacional de inovação é mais abrangente, referindo-se às características
relacionadas tanto ao processo de inovação quanto de difusão de novas tecnologias a partir
do processo de “empréstimo tecnológico” e capacitação de inovação tecnológica. Assim,
pode-se entender que o sistema nacional de inovação abrange tanto as características
denominadas anteriormente como “capacitação social”, como as demais características
necessárias para a realização de inovações. Nas palavras de LUNDVALL (1995, p. 2):
“Somewhat more specifically, a system is constituted by a number of elements and by
the relationships between these elements. It follows that a system of innovation is
constituted by elements and relationships which interact in the production, diffusion
and use of new, and economically useful, knowledge and that a national system
encompasses elements and relationships, either located within or rooted inside the
borders of a nation state.”
Mas quais são as características institucionais e sociais que compõem um sistema
nacional de inovação? A primeira observação a ser feita é que segundo FREEMAN &
SOETE (1997) e NELSON & ROSENBERG (1993), as características de um sistema
44
nacional de inovação variam de acordo com o período histórico e com o país considerado.
Em outras palavras, não existe um único SNI (Sistema Nacional de Inovação) que é
encontrado apenas em alguns países em qualquer período de tempo. O que existem são
diversos sistemas nacionais de inovação, que podem ser descritos a partir das
características sociais que cada país apresenta para desenvolver suas atividades de
inovação e difusão tecnológicas.
Uma dessas características apontadas por FREEMAN (1995a) é a presença de um
sistema educacional, tanto no nível superior quanto técnico, de qualidade e de amplo
acesso para a população. Isso é fundamental para a constituição de um SNI (Sistema
Nacional de Inovação) eficiente por vários aspectos. O primeiro deles é que inovações
radicais, como mudanças no paradigma tecnológico, estão associadas a progressos do
conhecimento técnico e científico da humanidade. Se um país não possui um estoque
abundante e qualificado de profissionais afins com os avanços científicos, torna-se muito
difícil realizar inovações e/ou incorporar os progressos dos países líderes. Também para a
realização de inovações incrementais é necessária a existência de técnicos e cientistas
capazes de adaptar novas tecnologias à realidade de suas firmas e mercados nacionais.
Um segundo aspecto está relacionado ao “trade-off” existente entre especialização e
adaptação. Quanto mais especializada for a força de trabalho de um país em determinada
tecnologia, maiores serão as dificuldades em adaptar-se a inovações radicais ou até mesmo
incrementais. Por outro lado, quanto maior a capacidade de adaptação a novas tecnologias
tem-se o risco de sub-utilização das potencialidades da tecnologia existente devido a um
menor grau de especialização. Uma das maneiras de minimizar esse “trade-off” é através
da qualificação da força de trabalho. Quanto maior for a escolaridade do trabalhador,
maiores serão as possibilidades de se aproveitar de forma eficiente uma tecnologia
incorporada às firmas de um país, sem contudo perder a capacidade de adaptação aos
avanços. É evidente que sempre existirá um “custo de adaptação” às inovações, mas
quanto maior a qualificação dos trabalhadores maiores serão as possibilidades de redução
desse custo. Ao comentar o catching up realizado pela Alemanha no final do século XIX,
FREEMAN (1995a, p.6) ressalta a importância do sistema educacional alemão:
“This system was not only(...)one of the main factors in Germany overtaking
Britain in the latter half of the nineteenth century, but to this day is the foundation
for the superior skills and higher productivity of the German labour force(Prais,
1981) in many industries. Many British policies for education and training for over
a century can be realistically viewed as spasmodic, belated and never wholly
successful attempts to catch up with German technological education and training
systems.”
45
Assim, sistemas nacionais de inovação exitosos em aumentar o progresso tecnológico
dos seus países possuem um sistema de ensino médio de qualidade e amplo acesso para a
população, além de Universidades e Instituições de Pesquisa de alta qualidade, capazes de
formar um estoque de engenheiros, químicos, físicos, matemáticos atualizados com o
avanço do conhecimento técnico-científico e portanto aptos a auxiliarem as firmas a
empreender inovações e imitações de novas tecnologias.
Outra característica institucional que deve estar presente nos sistemas nacionais de
inovação são instituições financeiras que tenham capacidade de financiar os investimentos
necessários para que as firmas possam realizar suas atividades de inovação e difusão
tecnológica.
Essa capacidade de financiamento é importante uma vez que as novas tecnologias
exigem uma escala de capital mínima elevada para serem utilizadas em alguma firma.
FAGERBERG (1994, p.1153) denomina as tecnologias do pós-guerra como sendo
intensivas em capital e escala.
GERSCHENKRON (1962) ao mencionar o catching up realizado pela Alemanha no
final do século XIX ressalta que a principal inovação institucional que possibilitou os
Estados alemães (e, após a unificação política em 1871, o Estado da Alemanha) passarem
na frente da Inglaterra em termos de liderança tecnológica foi o surgimento de um sistema
bancário voltado para o financiamento de longo prazo e com alto grau de articulação com o
capital industrial. Sem o surgimento desse sistema de crédito, o desenvolvimento alemão
seria dificultado, pois o capital era difuso entre os diversos Estados alemães (após 1871,
entre suas unidades federativas) e os requisitos mínimos de capital para constituição de
firmas com tecnologia de ponta eram bem maiores do que à época da Revolução Industrial.
Mas, a existência de um sistema educacional e sólidas instituições de pesquisa e
financeiras não é condição suficiente para que as firmas desenvolvam suas atividades
inovativas. FREEMAN (1995b) também explicita que deva existir características
institucionais que articulem os cientistas (e consequentemente o conhecimento produzido
nas Universidades e Instituições de Pesquisa) ao “locus” da atividade inovativa que é
constituído pelas firmas. Assim, o aparecimento dos departamentos de pesquisa e
desenvolvimento (P&D) foi uma importante inovação institucional, surgida na Alemanha
em 1870 (KECK, 1993), pois são esses departamentos que realizam a articulação entre
ciência e firma. Esses departamentos congregam cientistas e técnicos que buscam aplicar o
conhecimento científico à realidade das firmas, seja através de inovações de processo ou de
produto. Os departamentos de P&D são similares a laboratórios de pesquisa, mas são
46
mantidos com recursos das próprias firmas. Eles não são importantes apenas para as firmas
“schumpeterianas” que buscam constantemente implementar inovações, mas também são
fundamentais para as firmas imitadoras, uma vez que a imitação de novas tecnologias não
é um processo passivo por parte do agente que incorpora uma inovação. Nesse sentido, os
gastos das firmas com seus departamentos de P&D são fundamentais para a inovação e
difusão de novas tecnologias em um país. Nas palavras de FREEMAN (1995b, p. 178):
“Nevertheless, the R&D department became the main point of entry for new scientific
development and the main focus for the development of new products and processes in
most branches of industry.”
LUNDVALL (1988) e FREEMAN (1995a) observam que, apesar dos gastos em
P&D serem fundamentais, outras características devem estar presentes para complementar
esses gastos em P&D, para que o país tenha sucesso em suas atividades inovativas e de
difusão tecnológica. Assim, outra característica importante para o sistema nacional de
inovação é a interação entre firmas que possuem encadeamentos produtivos e seus
respectivos mercados, com o intuito de aumentar o aprendizado sobre seus processos
produtivos e suas demandas por novos produtos. Esse learning by interaction é
fundamental para que sejam feitas inovações de processo e de produtos bem sucedidas,
pois essas inovações, em um grande número de casos, requerem mudanças não apenas nas
firmas inovadoras, mas também nas matérias-primas e/ou máquinas adquiridas de outras
firmas. Do mesmo modo, a relação usuário-produtor é uma fonte importante de inovações,
principalmente para algumas firmas que produzem sob encomenda, como é o caso da
produção de alguns bens de capital. A importância da relação “user-producer”
(LUNDVALL, 1988) é importante principalmente quando existe um nível significativo de
complexidade envolvido na inovação. É fundamental que o usuário transmita as
especificações técnicas esperadas de uma inovação, e fundamental também que o produtor
atenda a essas especificações e esteja disposto a fornecer um treinamento ao usuário para
reduzir as incertezas sobre o usufruto eficiente da inovação. Assim, a relação entre esses
agentes pode ser determinante na trajetória e no sucesso de uma inovação. Nas palavras de
LUNDVALL (1988, p.353):
“When complex and specialized equipment is developed and sold to users, there will be
a need for direct cooperation during the process of innovation(...)The user must disclose
her/his needs to the producer in order to get workable solutions. The producer has an
interest in disclosing the full capacity of his product and in giving the user insight into
his technical competence as a potential cooperator.”
47
Nesse sentido, uma firma pode apresentar elevados gastos em P&D mas não obter
sucesso em suas inovações por não conseguir interagir com os departamentos de P&D de
suas fornecedoras. Nas palavras de FREEMAN (1995a, p.10-11):
“Furthermore, many improvements to products and to services came from
interaction with the market and with related firms, such as sub-contractors,
suppliers of materials and services(...)Formal R&D was usually decisive in its
contribution to radical innovations but it was no longer possible to ignore the many
other contributions to, and influences upon the process of technical change at the
level of firms and industries”
Outra característica importante para o sistema nacional de inovação é a existência
de instituições que promovam “efeitos de transbordamento” (spillovers) entre as atividades
de pesquisa do governo e da sociedade civil. É necessário que os avanços tecnológicos
alcançados por instituições públicas possam servir como fonte de inovações para a
indústria de um país. Um importante exemplo são os gastos em P&D do setor militar de
alguns países. No caso dos Estados Unidos (MOWERY & ROSENBERG, 1993) os gastos
militares no desenvolvimento de novas tecnologias foram fundamentais para a criação de
“janelas de oportunidade” para que setores da indústria civil pudessem avançar
tecnologicamente. Esse “efeito transbordamento” dos gastos em P&D do setor militar para
o civil reduziu significativamente os custos das empresas privadas para absorção de novas
tecnologias, pois os custos do processo de “tentativa e erro” ficaram quase que em sua
totalidade a cargo do setor militar.
Mas se não existirem instituições capazes de articular as inovações do setor militar
com as indústrias civis do país, esses gastos públicos não serão capazes de reduzir o atraso
tecnológico de seu parque industrial. Um exemplo disso foi citado por WALKER (1993)
ao referir-se sobre o pouco efeito transbordamento entre esses dois setores no sistema
nacional de inovação inglês. Nas palavras de WALKER (1993, p.177): “In the British
context, there also appears to have been little “spinoff” into the civil sector, partly because
of the rigorous separation of civil from defense activities within the firm, as in
government.”
Outro exemplo citado por FREEMAN (1995a) são os sistemas nacionais de
inovação do Japão e da URSS na década de 70. Apesar da URSS possuir uma razão de
gastos com P&D / PIB maior que o Japão, e a proporção dos gastos com pesquisa militar /
total de P&D da URSS também ser maior que no Japão, a URSS não possuía instituições
capazes de articular o conhecimento gerado tanto nas Universidades quanto nos
laboratórios militares com as pesquisas desenvolvidas na indústria civil. Outra
48
característica da URSS é que os laboratórios de P&D das indústrias atuavam
independentemente uns dos outros, ou seja, os efeitos de learning by interaction eram
muito pequenos. A conjugação desses dois fatores (pouco transbordamento entre a
pesquisa governamental – tanto a pesquisa básica quanto militar – e a pesquisa civil e
fracas interações entre firmas) fez com que os elevados gastos em P&D não fossem
suficientes para alavancar o desenvolvimento tecnológico da indústria soviética. Nas
palavras de FREEMAN (1995a, pg.12):
“The Soviet system grew up on the basis of separate Research Institutes within the
Academy system (for fundamental research), for each industry sector (for applied
research and development)(...)The links between all these different institutions and
enterprise-level R&D remained rather weak despite successive attempts to reform
and improve the system in the 1960s and 1970s.”
Em contrapartida, o Japão foi mais exitoso em promover seu crescimento
econômico mesmo tendo uma proporção de gastos em P&D / PIB menor que a proporção
soviética. Isso ocorreu porque, segundo Freeman, o Japão possuía instituições capazes de
articular o conhecimento produzido pelas universidades com as indústrias privadas, além
de estimular a interação entre firmas de setores diferentes. Assim, pode-se concluir que um
elevado nível de gastos em P&D não é condição suficiente para que um país absorva novas
tecnologias. Fatores qualitativos, principalmente de caráter institucional como aqueles
citados acima, devem acompanhar os gastos em P&D a fim de que o sistema nacional de
inovação consiga proporcionar um ambiente propício ao crescimento econômico.
2.5
Comentários Finais
Como visto anteriormente, nos modelos de catching up o progresso tecnológico é a
principal variável explicativa dos diferenciais de crescimento econômico entre países,
determinado endogenamente pela dicotomia inovação/difusão tecnológica presente nas
economias e estruturas sociais dos países. É importante a ênfase que os modelos fornecem
às “capacitações sociais”, principalmente no que diz respeito à qualificação da força de
trabalho e à produção científica e tecnológica como forças propulsoras do crescimento
econômico e não apenas uma consequência do mesmo. Isso é importante uma vez que os
modelos de crescimento econômico tradicionais, ao não considerarem as características
sociais do país como fundamentos do crescimento, acabam conduzindo a discussão,
principalmente nos países subdesenvolvidos, para a seguinte conclusão: primeiro é
49
necessário crescer, aumentar as riquezas do país, e posteriormente ampliar o sistema de
educação e os investimentos na pesquisa científica. Esses gastos são considerados
consequências do processo de crescimento econômico.
Os modelos de catching up, contrariamente a essa conclusão tradicional, são taxativos
ao afirmarem que a universalização do ensino básico e ampliação dos investimentos nas
Universidades e Instituições de Pesquisa são causadoras do crescimento econômico, e
portanto, se um país pretende realizar o catching up, é necessário proporcionar um amplo
sistema de educação, abarcando desde o nível primário até o ensino superior e que seja
acessível à população, além de fomentar as Instituições de Pesquisa e suas articulações
com as firmas privadas que são o locus da atividade tecnológica de um país.
A partir dessa ênfase no progresso tecnológico, os modelos de catching up conseguem
se articular com o “modelo kaldoriano”, uma vez que eles fornecem a esse último os
aspectos teóricos necessários para a determinação do “coeficiente de Verdoorn”,
fundamental na teoria de crescimento kaldoriana e que, como discutido anteriormente,
constitui-se em um componente tecnológico.
Outro ponto de articulação entre as duas tradições teóricas resenhadas nesse trabalho, e
que
nos
permite
inferir
algumas
conclusões
principalmente
sobre
os
países
subdesenvolvidos, é o seguinte: KALDOR (1994a) demonstra que o processo de
crescimento, principalmente nos estágios iniciais, necessariamente apresentará uma
migração expressiva de força de trabalho da agricultura para a cidade em função dos
aumentos contínuos de produtividade (e consequentemente de salário real) observados no
setor industrial. Essa migração é fundamental para aumentar o mercado interno do país e
consequentemente perpetuar o crescimento via aumento da demanda. No entanto, os
modelos de catching up fornecem elementos teóricos que apontam no sentido de que essa
migração também pode se constituir no principal obstáculo para a continuidade do
crescimento econômico. Mais especificamente, se essa força de trabalho que migra para o
“locus urbano-industrial” não tiver acesso a um amplo sistema de educação, ela se
constituirá em uma “massa de trabalhadores desqualificados” que será um gargalo para a
absorção de novas tecnologias desenvolvidas na fronteira tecnológica. Assim, com essa
limitação ao processo de difusão tecnológica, a tendência é a predominância dos retornos
crescentes estáticos, que como dito anteriormente são ganhos de produtividade reversíveis.
Esse fato pode conduzir a uma estagnação do crescimento da produtividade do trabalho no
setor industrial e consequentemente a uma estagnação do crescimento da economia.
50
Além disso, KALDOR (1994a) também enfatiza que nesses estágios iniciais de
crescimento, as restrições no Balanço de Pagamentos podem conduzir a ajustes recessivos
que irão retardar o crescimento do país. Caso isso ocorra, os problemas sociais
relacionados aos centros urbanos irão se agravar, além de estrangular o mercado interno do
país.
Em linhas gerais, pode-se dizer que alguns países subdesenvolvidos, em especial os
países da América Latina, passaram no início do século XX por um processo de
industrialização e expansão dos núcleos urbanos mas que não foi acompanhado por
políticas públicas de construção e universalização de um sistema de educação. Assim,
formou-se um contingente de força de trabalho cuja contribuição para absorver uma
tecnologia de ponta é bastante restrita. A variável educação seria chave para evitar que o
aumento do mercado interno via migração de força de trabalho não se tornasse um gargalo
à difusão tecnológica.
Associado a isso, o processo de “substituição de importações” (TAVARES, 1972) não
conseguiu diversificar a pauta exportadora dos países latinos na medida requerida para
evitar as restrições no Balanço de Pagamentos. Em outras palavras, a industrialização dos
países latinos preocupou-se apenas em substituir importações no mercado interno, sem a
expansão de setores exportadores de bens industrializados.
Essas características – falta de uma universalização do sistema de educação pública e
predominância dos bens primários na pauta exportadora – conduzem a um aumento do
hiato de crescimento entre “centro” e “periferia”. Mais especificamente, os períodos de
crescimento econômico não são acompanhados por absorção da tecnologia de ponta e por
uma diversificação da pauta exportadora. Esse fato acaba por conduzir os países periféricos
a significativas restrições no Balanço de Pagamentos, que quando não são temporariamente
compensadas pelo fluxo internacional de capital, terminam em ajustes recessivos ou
inflacionários por parte da periferia. As duas alternativas conduzem a uma redução do
mercado interno e consequentemente a uma perda de dinamismo do setor industrial, o que
compromete a continuidade do crescimento econômico.
Assim, essa articulação entre as duas correntes teóricas possui uma capacidade
significativa de explicar os principais obstáculos para o crescimento econômico dos países
subdesenvolvidos.
51
SEGUNDA PARTE
3 Evidências empíricas sobre a contribuição dos retornos crescentes de escala e da
difusão internacional de tecnologia para o crescimento da produção industrial
brasileira – uma aplicação da metodologia de VAR (Vetor Auto Regressivo) para
1976-2000
3.1 Modelo teórico e base de dados
O modelo teórico que será utilizado nessa parte foi retirado de HIGACHI,
CANUTO & PORCILE (1999)35, e possui uma estrutura que incorpora os retornos
crescentes de escala e o processo de difusão tecnológica, podendo ser descrito da seguinte
forma:
gi = α(ri) + ε(xi) (1)
xs = ηslog (rs / rn) + γs(z) (2)
xn = ηnlog (rn / rs) + γn(z)
(3)
rn = βn + λn(gn) (4)
rs = βs + λs(gs) + µG e (-G/δ) (5)
Nas quais:
gi = taxa de crescimento do país i (s = sul, n = norte)
ri = taxa de crescimento do progresso tecnológico do país i
xi = taxa de crescimento das exportações do país i
z = taxa de crescimento da renda do mercado internacional
G = log (rn / rs) = hiato tecnológico
O modelo se constitui de dois países, norte e sul. O norte é considerado o centro
difusor de tecnologia para o sul. A equação 1 relaciona positivamente a taxa de
crescimento da economia com a taxa de progresso tecnológico (cuja proxy é a
produtividade do trabalho) e com a taxa de crescimento das exportações (α e ε >0),
refletindo as hipóteses originais de KALDOR (1994) e DIXON & THIRLWALL (1994).
35
Esse modelo teórico baseia-se no modelo original de DIXON & THIRLWALL (1994), que posteriormente
foi estendido por VERSPAGEN, B. Uneven growth between interdependent economies: evolutionary view on
technology gaps, trade and growth. Aldershot: Avebury, 1993, através da incorporação da variável de
difusão tecnológica.
52
Por sua vez, o crescimento das exportações é explicado pelo crescimento da produtividade
relativa entre os dois países e pelo crescimento da renda do mercado internacional (η e γ
>0). A produtividade relativa também constitui-se, nas equações 3 e 5, em uma medida da
“distância tecnológica” entre o país líder e o seguidor. A equação 5 descreve o
comportamento da produtividade do trabalho do país atrasado. Ela constitui-se na equação
mais importante do modelo, uma vez que incorpora tanto os retornos crescentes de escala
como a hipótese de catching up. Mais especificamente, além de um componente autônomo
(βi – inovação autônoma), o parâmetro λ mede a magnitude dos retornos crescentes de
escala (inovação tecnológica induzida), pois ele faz a mediação entre a taxa de variação da
produtividade do trabalho e o crescimento da economia. O componente µGe(-G/δ) reflete a
influência que o hiato tecnológico possui sobre o comportamento da produtividade do
trabalho, ou seja, as possibilidades de progresso tecnológico via absorção tecnológica36.
Isso é possível uma vez que a variável G (cuja proxy também será a produtividade relativa
rn / rs ) mede o hiato tecnológico entre os dois países. Assim, quanto maior o valor de G,
maiores as possibilidades para o desenvolvimento tecnológico do sul via imitação de novas
tecnologias. O parâmetro µ mede a magnitude da absorção tecnológica sobre o
comportamento da produtividade do trabalho. No entanto, a trajetória da absorção
tecnológica será relacionada positivamente com o hiato até o limite em que G seja igual ao
parâmetro δ37. Quando G for maior do que δ a absorção tecnológica será declinante com o
aumento do hiato tecnológico, significando que a diferença de “status tecnológico” entre os
países é tão grande que torna-se impossível para o sul realizar o “catching up”. Em outras
palavras, quando G for maior que δ implica a existência de uma restrição na “capacitação
social” do país, que o impede de auferir as “vantagens do atraso”. Por isso o parâmetro δ
significa a capacidade de aprendizado do sul. Diante do exposto, o modelo supõe que
ambos os parâmetros λ e µ sejam positivos e maiores que zero.
As equações que serão estimadas utilizando a metodologia estatística são as
equações 1 e 5, pois o objetivo é encontrar evidências empíricas para os retornos
crescentes de escala e o processo de catching up para a economia brasileira. É importante
enfatizar que, apesar do modelo teórico definir as variáveis em termos de taxas de
crescimento, a metodologia pressupõe que as variáveis devem estar em nível ou em 1ª
36
A equação 4 descreve o comportamento do progresso tecnológico do país líder e exatamente por esse
motivo sua diferença para a equação 5 é a ausência da possibilidade de crescimento da produtividade via
absorção de novas tecnologias.
37
Essa informação é ratificada quando se calcula a derivada do componente de absorção tecnológica em
relação ao hiato e o iguala a zero para descobrir o ponto de máximo.
53
diferença (∆yt = yt – yt-1). Assim, foram construídas séries temporais para as variáveis
produção industrial (Ln y), exportação (Ln x), produtividade do trabalho no setor industrial
brasileiro (Ln r) e norte-americano (os EUA será considerado o país líder difusor de
tecnologia), e a partir dos dados de produtividade foi construída a série do hiato
tecnológico (Ln G). Os dados são todos em logaritmo natural, trimestrais, e o período das
amostras vai do 2º trimestre de 1976 até o 2º trimestre de 2000.
Dessa forma, as estimativas das equações serão feitas com o logaritmo natural das
variáveis ou a primeira diferença dos mesmos, de acordo com as exigências do método
estatístico. O fato das variáveis estarem em logaritmo é justificado pela suposição implícita
de que as equações 1 e 5 do modelo teórico podem ser escritas na forma multiplicativa, e
ao logaritmizar as variáveis os parâmetros estimados serão as elasticidades.
A proxy para a produção industrial trimestral foi a série dos índices da PIM –
IBGE, e a produtividade do trabalho brasileira foi calculada a partir da série dos índices de
produção industrial e de população ocupada no setor industrial, ambos da PIM – IBGE. A
série de produtividade do trabalho na indústria norte-americana foi retirada de Bureau of
Labor Statistics, enquanto que a série de exportações brasileiras (U$ - FOB) foi construída
a partir das publicações mensais da antiga CACEX – Banco do Brasil e do banco de dados
da Secretaria de Comércio Exterior –SECEX.
3.2 Séries temporais, Cointegração e Vetores Auto Regressivos
3.2.1 Estacionaridade
Ao analisar a relação entre variáveis em momentos sucessivos do tempo, realiza-se
um estudo com séries temporais. Mais especificamente, toda variável apresenta um
comportamento ao longo do tempo que possui o nome de processo estocástico ou
aleatório. Quando se delimita um período de tempo no qual pretende-se analisar o
comportamento daquela variável, pode-se dizer que será feito um estudo de uma amostra
do processo estocástico (MILLS, 1993), ou em outras palavras, uma realização particular
desse processo. Essa realização recebe a denominação de série temporal38. Assim, a partir
da observação do comportamento de uma variável em um período particular do tempo, ou
38
A partir desse momento, o termo “série temporal” terá o significado como definido acima, ou seja, um
conjunto de observações de uma determinada variável, ao longo de um intervalo de tempo, que expressam
uma realização particular do comportamento mais geral dessa variável.
54
seja de uma série temporal, pretende-se inferir características do processo aleatório que
caracteriza o comportamento dessa variável em todos os períodos de tempo.
Como ressaltam HOLDEN & PERMAN (1994) e PERRON (1994), a teoria
econômica possui modelos que fazem referência ao comportamento temporal de diferentes
variáveis. Dito em outras palavras, os modelos econômicos estabelecem relações entre
diferentes séries temporais. Assim, uma questão importante é a utilização de técnicas
estatísticas que permitam estimar esses modelos teóricos, ou seja, permitam estimar o valor
dos parâmetros que façam a mediação entre as séries temporais.
Mas o uso dessas técnicas estatísticas pressupõe que as séries temporais apresentem
determinadas características, seja no seu comportamento individual ou no comportamento
conjunto com as demais séries. Sem a presença dessas características, a aplicação das
técnicas estatísticas conduziriam a estimativas não confiáveis. Mais especificamente,
MILLS (1993) ressalta o fato de que uma série temporal deve ter a característica de ser
estacionária para que as estimativas dos parâmetros sejam consistentes do ponto de vista
estatístico. Assim, torna-se fundamental definir o conceito de estacionaridade.
Segundo MILLS (1993), a estacionaridade é uma suposição que deve ser feita para
tornar possível as inferências estatísticas sobre o processo estocástico de uma variável, a
partir do comportamento de uma realização particular, ou seja, de uma série temporal.
Assim, HOLDEN & PERMAN (1994, p.49) definem uma série temporal yt (t = 1,2,...; t =
0, -1, -2...) como estacionária39 se ela possui as seguintes características:
1) E(yt) = µ
2) E[(yt - µ)2] = var(yt) = χ
3) E[(yt - µ)(yt - T - µ)] = cov ( yt , yt – T ) = γ (T), T = 1,2,...
Assim, uma série temporal estacionária possui média e variância constantes, e sua
covariância não depende do intervalo de tempo t em que a série está contida, mas depende
somente do intervalo T entre as observações da série temporal. Com relação à média da
série temporal estacionária, é importante deixar claro que o fato de E(yt) = µ implica que
em qualquer sub-intervalo da série, selecionado aleatoriamente, a média do conjunto de
39
Existem duas formas principais de estacionaridade: a estacionaridade estrita e a estacionaridade fraca. A
estacionaridade como definida por HOLDEN & PERMAN (1994), e que será adotada ao longo desse
trabalho, refere-se a estacionaridade fraca. Todos os autores consultados utilizam as técnicas estatísticas para
o estudo das séries temporais partindo da suposição de estacionaridade fraca, sem explicitar contudo as
principais diferenças no método caso fosse usado a suposição de estacionaridade estrita. Para saber a
diferença conceitual entre as duas estacionaridades ver MILLS (1993, p. 8-9) e ENDERS (1995, p.68-69).
55
observações daquele sub-intervalo deve ser igual a µ. O mesmo fato deve se verificar para
a variância.
Definida a condição de estacionaridade, HOLDEN & PERMAN (1994) irão
discutir como deve ser a especificação de um processo auto-regressivo de 1ª ordem
(AR(1)), que o possibilite apresentar todas as condições de estacionaridade definidas
acima. Um processo AR(1) é definido da seguinte forma:
yt = ρyt-1 + et (t = 1,2,...; t = 0, -1, -2...)
O componente et é definido como um resíduo de comportamento puramente
aleatório, ou seja, normalmente distribuído com média zero, variância constante e sem a
presença de autocorrelação entre os resíduos. Em outras palavras, pode-se dizer que os
resíduos são normalmente independentes. Quando os resíduos de uma série temporal são
normalmente independentes, eles também são conhecidos como ruído branco. É
importante ressaltar que essas características do ruído branco coincidem com as
características definidas acima de uma série temporal estacionária. O ruído branco é, por
definição, uma série que apresenta variância constante, média e covariâncias também
constantes, porém, além de serem constantes também são iguais a zero. Assim, o resíduo et
é uma série estacionária.
Definido então o processo AR(1), a questão que define sua estacionaridade está
relacionada ao módulo do parâmetro ρ que faz a mediação entre o valor da variável no
período t e seu valor no período t-1. HOLDEN & PERMAN (1994, p.50-52) fazem uma
demonstração para provarem que ρdeve ser menor do que 1 para que um processo
AR(1) apresente as características de uma série temporal estacionária. Dito em outras
palavras, toda vez que ρ for menor do que 1, a média e variância de um processo AR(1)
serão constantes e a covariância entre as observações não dependerá do intervalo t em que
a série está contida. Isso significa que as “modificações exógenas” (“choques”)40
introduzidas em uma série temporal estacionária não irão se perpetuar ao longo do tempo,
pois o fato de ρser menor que 1 significa que a influência dos valores passados será
cada vez menor na explicação dos valores futuros. Assim, uma transformação exógena irá
alterar apenas temporariamente as características (média, variância e covariância) da série.
Esse fato também é importante do ponto de vista da inferência estatística, ou seja, as
40
A literatura sobre o método estatístico também denomina as modificações exógenas de “inovações”, mas
esse termo não será usado nesse trabalho com tal significado uma vez que a palavra “inovação” é uma
categoria teórica importante da literatura schumpeteriana e seu significado já foi definido na primeira parte
desse trabalho.
56
conclusões sobre o processo estocástico a partir da série temporal. Se a série conserva suas
características originais no longo prazo, mesmo sob a existência de “choques exógenos”, é
possível que os parâmetros estimados na série temporal (no caso de um processo AR(1), o
parâmetro ρ) correspondam aos parâmetros do processo estocástico.
Caso o valor de ρseja igual ou maior do que 1, a série temporal apresentará
características distintas da estacionaridade, pois sua média e variância não serão idênticas
em qualquer sub-intervalo da série, e a covariância entre as observações também
dependerá do tempo em que a série está contida. (HOLDEN & PERMAN, 1994, p.52). Um
processo AR(1) não estacionário faz com que os “choques exógenos”, contrariamente à
série estacionária, perpetuem-se ao longo do tempo, ou seja, as transformações exógenas
modificam permanentemente as características da série temporal. O fato de ρser maior
ou igual a 1 faz com que os valores do passado tenham um peso cada vez maior na
determinação dos valores futuros. Assim, a mudança exógena ocorrida no passado tende a
se tornar cada vez maior no futuro, fazendo com que a série temporal não tenha média e
variância constantes. Por isso uma série temporal não estacionária não é adequada para se
realizar inferências estatísticas sobre o processo estocástico.
Assim, a questão para determinar a estacionaridade de uma série temporal reside no
valor do parâmetro que faz a mediação entre os valores passados e futuros. Esse parâmetro
deve ser menor do que 1 em módulo para que a série seja estacionária. MILLS (1993) e
HOLDEN & PERMAN (1994) também possuem demonstrações nas quais o valor dos
parâmetros que fazem a mediação entre os valores passados e os valores futuros em
processos AR(p) (p = 1,2,...), e processos MA(q) (q =1,2,...)41, devem ser menores do que
1 em módulo para que as séries sejam estacionárias. Assim, essa condição de
estacionaridade não se restringe apenas aos processos AR(1)42.
No caso em que o parâmetro ρ seja igual a 1 em um processo AR(1), não temos
uma série estacionária. No entanto, se considerarmos essa mesma série diferenciada, ou
mais especificamente, se considerarmos o comportamento da 1ª diferença (∆yt = yt – yt-1),
temos o seguinte:
41
Processos MA(q) são denominados processos de Média Móvel, na qual o comportamento da série temporal
pode ser descrito através de uma combinação linear entre os resíduos de diferentes períodos de tempo, na
qual esses resíduos possuem a propriedade dos ruídos brancos (MILLS, 1993). Assim, uma série yt que pode
ser descrita como um MA(1), será definida da seguinte maneira: yt = µ + β1et +β2et-1 no qual os resíduos são
ruídos brancos. Para que a série seja estacionária, β1e  β2devem ser menores que 1.
42
O processo AR(1) é usado nesse trabalho para ilustrar os aspectos teóricos de séries temporais apenas por
uma questão de, por ser a forma mais simples de uma série, isso também torna mais simples a exposição dos
aspectos teóricos.
57
∆yt = yt – yt-1. Substituindo yt por sua expressão AR(1), temos:
∆yt = ρyt-1 + et – yt-1. Colocando yt-1 em evidência, temos:
∆yt = (ρ-1)yt-1 + et. Como ρ = 1, temos a conclusão final:
∆yt = et
Assim, todo processo AR(1) não estacionário com ρ = 1, necessariamente será
estacionário em primeira diferença, pois ∆yt será igual ao resíduo, que por definição é um
ruído branco que se constitui em uma variável aleatória estacionária. Devido a esse fato,
todo processo AR(1) que possui ρ = 1 é conhecido como um passeio aleatório (random
walk; MILLS, 1993) ou integrada de ordem 1 (I(1)). Uma série integrada de ordem d (d =
0,1,2,...) significa que essa série é estacionária quando diferenciada d vezes. Nesse caso,
quando uma série é estacionária sem a necessidade de diferenciações, diz-se que é uma
série I(0).
HOLDEN & PERMAN (1994) chamam o processo AR(1) com ρ = 1 de série
temporal com raiz unitária.43 Dessa forma, toda série temporal com raiz unitária é não
estacionária, sendo necessário diferenciá-la d vezes, ou seja integrá-la, para encontrarmos
um comportamento estacionário.
A partir desses elementos teóricos, que podem ser estendidos para qualquer série
temporal descrita por um processo AR(p) ou MA(q), ou ambos (ARMA(p,q)), existem
alguns testes estatísticos que são usados para verificar a estacionaridade de uma série
temporal conhecidos como “testes de raiz unitária”. Os três principais são o teste DickeyFuller (DF), o teste Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e o teste Phillips-Perron (PP).
3.2.2
Testes de Estacionaridade ou “Raiz Unitária”
Como dito anteriormente, para identificarmos a estacionaridade de uma série
temporal descrita por um processo AR(1), devemos verificar se essa série possui uma raiz
unitária, ou em outras palavras, se o parâmetro ρ é igual a 1. Caso isso se verifique a série
não é estacionária, pois qualquer “ transformação exógena” seria propagada ao longo do
43
Não apenas um AR(1), mas toda série AR(p) ou MA(q) com pelo menos um parâmetro igual a 1
denomina-se uma série com raiz unitária. Esse nome “raiz unitária” vem do “operador de lag”, definido como
Ly t = yt-1 , L2y t = yt-2, e assim sucessivamente. Quando escrevemos um processo AR(1) em forma do operador
de lag, temos: yt - ρyt-1 = yt - ρLyt = (1-ρL)yt = et (HOLDEN & PERMAN, 1994, p.50). Assim, o processo
AR(1) pode ser escrito como ρ(L)yt = et, no qual ρ(L) = 1 - ρL, que é uma função linear do operador de lag.
A raiz dessa função é igual a 1/ρ. Assim, quando ρ = 1, temos uma raiz unitária para a função ρ(L) e a série
temporal não é estacionária.
58
tempo. Assim, HOLDEN & PERMAN (1994) pontuam que um teste de raiz unitária
consiste em um teste de hipóteses no qual estará contrapondo as hipóteses H0: ρ = 1 e H1:
ρ < 1. Se o resultado do teste for a não rejeição da hipótese H0, isso significa que a série
tem uma raiz unitária e portanto não é estacionária. Contrariamente, se a hipótese H0 for
rejeitada isso significa que a série é estacionária pois não possui uma raiz unitária.
ENDERS (1995, p.221) explicita uma maneira análoga de considerar esse teste de hipótese
através de algumas operações algébricas no processo AR(1). Se for subtraído yt-1 de cada
um dos lados da equação que expressa o AR(1), teremos:
∆yt = ρyt-1 - yt-1+ et. Colocando yt-1 em evidência, temos:
∆yt = γyt-1 + et, no qual γ = ρ - 1
Assim, se a série temporal yt tiver uma raiz unitária, o parâmetro γ deverá ser igual
a zero. Contrariamente, se a série temporal yt for estacionária, γ será menor que zero, pois
ρ será menor que 1. Dessa maneira, o teste DF, segundo ENDERS (1995) e HOLDEN &
PERMAN (1994), será feito considerando as seguintes hipóteses: H0: γ = 0 e H1: γ < 0,
que são análogas às hipóteses anteriores. Evidentemente que se a hipótese H0 não é
rejeitada, isso significa que a série temporal é não estacionária pois apresenta uma raiz
unitária. Contrariamente, rejeitar a hipótese H0 (o que implica em não rejeitar H1: γ < 0)
significa que a série temporal yt não possui raiz unitária e portanto é estacionária.
ENDERS (1995) também pontua que o teste DF irá contrapor as hipóteses descritas
acima (H0: γ = 0 e H1: γ < 0) levando em consideração três equações possíveis:
∆yt = γyt-1 + et (6)
∆yt = α + γyt-1 + et (7)
∆yt = α + βt + γyt-1 + et (8)
A equação número (6) corresponde à primeira diferença do processo AR(1)
original44. A equação (7) acrescenta um intercepto α à primeira diferença e a equação (8)
considera a presença de um intercepto α e de uma tendência linear βt. O teste DF testará a
hipótese de raiz unitária levando em conta essas três especificações que serão estimadas
pelo método dos mínimos quadrados ordinários. Assim, tem-se o valor estimado de γ para
cada equação com seus respectivos desvios padrões. Dessa maneira serão calculados três
44
Caso γ seja igual a zero (devido à presença de raiz unitária), a série original será um passeio aleatório, ou
seja, um AR(1) estacionário em primeira diferença.
59
valores para a estatística t, um valor para cada γ das equações. Nas palavras de ENDERS
(1995, p.221):
“The test involves estimating one (or more) of the equations above using
OLS in order to obtain the estimated value of γ and associated standard
error. Comparing the resulting t-statistic with the appropriate value reported
en the Dickey-Fuller tables allows the researcher to determine whether to
accept or reject the null hypothesis γ = 0.”
Uma questão importante a ser ressaltada é o fato de que a distribuição da estatística
t não será uma distribuição normal padrão (HOLDEN & PERMAN, 1994, p.58), mas sua
distribuição será normal limitada. Assim, os valores críticos da estatística t não serão os
valores tradicionais, mas sim valores obtidos através de simulações feitas por Dickey e
Fuller. Esses valores críticos, denominados valores τ, irão variar de acordo com o nível de
significância45 escolhido para o teste, do número de observações da série e da
especificação da equação estimada para o teste (ENDERS, 1995, p.221). Existem outras
simulações para se obterem valores τ feitas por MacKinnon (MILLS, 1993) e que também
serão utilizadas nesse trabalho durante a realização do teste DF. Assim, quando a
estatística t calculada for menor que o valor τ tabelado, não se rejeita a hipótese H0 (γ = 0)
e a série possui raiz unitária. Contrariamente, quando a estatística t calculada for maior que
o valor τ tabelado, rejeita-se a hipótese H0 e a série é estacionária.
Outra questão importante a ser ressaltada é que o teste DF parte do pressuposto de
que o resíduo et das equações estimadas são ruídos brancos. Quando esse pressuposto é
violado, o valor estimado de γ, para se calcular o valor da estatística t, deverá ser extraído
da seguintes especificações (ENDERS, 1995, p.222):
p
∆yt = γyt-1 +∑φi ∆yt-i+1 + et (6.1)
i=2
p
∆yt = α + γyt-1 +∑φi ∆yt-i+1 + et (7.1)
i=2
p
∆yt = α + βt + γyt-1 +∑φi ∆yt-i+1 + et (8.1)
i=2
45
“Nível de significância” é a probabilidade existente de não rejeitarmos uma hipótese que na verdade
deveria ser rejeitada. Em outras palavras, o nível de significância é a probabilidade de que o teste de hipótese
tenha um resultado falso e conduza portanto a conclusões erradas. É a probabilidade do erro em um teste de
hipótese.
60
Conforme (HOLDEN & PERMAN, 1994, p.62) essas especificações diferem das
anteriores pela inclusão do somatório das sucessivas diferenças dos valores defasados de yt.
Esse somatório é incluído com o objetivo de tornar o resíduo et em um ruído branco para
que se possa fazer o teste de raiz unitária46. Quando a estatística t for calculada a partir de
uma estimativa das equações com a presença do somatório, o teste de hipóteses passa a se
chamar teste Aumentado de Dickey-Fuller (ADF). A sua interpretação não difere do teste
DF descrito anteriormente, mas o ADF é um teste mais utilizado para a identificação da
raiz unitária por estimar as equações respeitando a hipótese de que o resíduo deve ser um
ruído branco.
Outro teste de raiz unitária é o chamado teste Phillips-Perron (PP), cuja diferença
principal em relação aos dois testes anteriores, é o fato de que ele pode ser feito sem a
pressuposição de que o resíduo et possui o comportamento de um ruído branco. Mais
especificamente, o teste PP é uma extensão do teste DF. As equações estimadas para o
cálculo da estatística t são idênticas às equações do teste DF. A diferença é que Phillips e
Perron propõem uma correção das estatísticas t calculadas47, levando em consideração o
fato de que os resíduos podem ser autocorrelacionados e apresentar heterocedasticidade
(HOLDEN & PERMAN, 1994, p.67). Dessa forma, o teste PP calcula uma estatística z
para a realização do teste de raiz unitária tendo como “ponto de partida” a estatística t do
teste DF48. Os valores críticos do teste PP, ou seja os valores τ, são os mesmos tabelados
pelas simulações de Dickey-Fuller (ENDERS, 1995, p.239), podendo serem usados
também os valores críticos de Mackinnon.
Assim, esses testes de raiz unitária são utilizados para que se possa identificar a
estacionaridade de séries temporais. Como dito anteriormente, caso uma série seja
estacionária é possível realizar inferências sobre seu comportamento de longo prazo, ou
seja, sobre o processo estocástico do qual a série temporal foi extraída. Mas uma questão
interessante pode ser colocada: em que medida o comportamento de uma série temporal,
estacionária ou não, possui alguma relação com a trajetória de outra série temporal? Mais
especificamente, até que ponto a trajetória de determinada variável ao longo do tempo
condiciona as trajetórias de outras variáveis? Para responder a essas questões o conceito de
46
Existe uma questão importante que é determinar quantas diferenças defasadas serão necessárias para tornar
o resíduo em ruído branco. Em outras palavras, existe o problema da determinação do valor de p no
somatório. Esse problema é solucionado através do valor das estatísticas SC e AIC. Mais especificamente,
estima-se equações com várias diferenças defasadas, e aquela que apresentar os menores valores para os
testes SC e AIC deverá ser utilizada para fazer o teste de raiz unitária.
47
As fórmulas utilizadas para correção da estatística t podem ser encontradas em MILLS (1993, p.54-55).
48
Quando os resíduos são ruídos brancos, a estatística t calculada é idêntica à estatística z.
61
cointegração, conceito esse que possui uma relação estreita com a estacionaridade, deve ser
descrito no item a seguir.
3.2.3
Cointegração
Como dito acima, uma questão relevante é o estudo de distintas séries temporais
analisadas conjuntamente. Os testes de estacionaridade referem-se ao comportamento
individual da série, sem levar em consideração as possíveis influências que sua trajetória
possa sofrer devido às trajetórias de outras séries temporais. Para analisar essas possíveis
relações entre séries temporais distintas, ENDERS (1995, p. 358) explicita um conceito
atribuído a Engle e Granger49 de “equilíbrio de longo prazo”. Esse conceito significa que
séries temporais cujas trajetórias possuem alguma relação, são ditas séries temporais que
possuem um equilíbrio de longo prazo. A condição para que essas séries temporais (y1t,
y2t,..., ynt) apresentem esse equilíbrio é de que exista uma combinação linear entre elas na
qual resulte o seguinte:
β1y1t + β2y2t + ... + βn ynt = 0 (9)
Essa condição estabelece que existem relações mútuas entre as trajetórias das séries
temporais consideradas acima. É importante ficar claro que essas relações mútuas não
significam, necessariamente, relações de causalidade. O equilíbrio de longo prazo apenas
indica que as séries possuem trajetórias comuns ao longo do tempo. No entanto, esse
conceito não poderia deixar de incorporar a possibilidade de que exista um componente
aleatório na determinação da trajetória das séries. A presença de um componente aleatório
pode reforçar ou minimizar a influência das outras variáveis na trajetória de uma série
temporal. A questão importante a ser ressaltada é que a condição 9 é necessária e suficiente
para garantir um equilíbrio de longo prazo desde que esse componente aleatório seja
estacionário com média zero. Assim, as variáveis continuam apresentando um equilíbrio de
longo prazo mesmo se a combinação linear entre elas resultar em uma variável
estritamente aleatória:
β1y1t + β2y2t + ... + βn ynt = et
(10)
49
Segundo ENDERS (1995), a referência é a seguinte: ENGLE, R. E. GRANGER & C. W. J. “Cointegration
and Error-Correction: Representation, Estimation, and Testing.” Econometrica 55 (March 1987), 251-76.
62
Essa combinação entre as variáveis significa que além delas apresentarem um
equilíbrio de longo prazo, também existe um componente aleatório que representa o desvio
que as variáveis possuem em relação ao seu “caminho de equilíbrio”, ou seja, as trajetórias
não são determinadas única e exclusivamente pelas influências mútuas exercidas umas
sobre as outras. O componente et é denominado “erro de equilíbrio” (ENDERS, 1995, p.
358). Por hipótese, o erro de equilíbrio é uma variável estacionária.
É importante ressaltar que esse “equilíbrio de longo prazo” não significa que as
variáveis tenderão a um valor constante quando o tempo tender ao infinito, ou que o
comportamento das variáveis oscila em torno de uma média. Variáveis não estacionárias,
que não tendem a um valor constante no longo prazo e também não oscilam em torno de
uma média, podem estar em equilíbrio de longo prazo desde que possuam tendências
comuns (MILLS, 1993, p. 181), ou seja, tenham um “caminho comum” ao longo do
tempo50. É importante ficar claro portanto que o conceito de “equilíbrio de longo prazo”
postulado por Engle e Granger não significa que necessariamente as variáveis possuam
uma trajetória de equilíbrio determinada pela teoria econômica (ENDERS,1995, p. 359).
Após explicitar o conceito de equilíbrio de longo prazo, ENDERS(1995) define o
conceito de cointegração da seguinte forma:
Um conjunto de variáveis yt = (y1t, y2t, ..., ynt) são cointegradas de ordem d, b, se:
1. Todos os componentes de yt são integradas de ordem d.
2. Existe um conjunto de parâmetros β = (β1, β2, ..., βn) cuja combinação linear βyt
(βyt = β1 y1t + β2 y2t + ... + βn ynt) é integrada de ordem d –b, com b > 0.
Em outras palavras, um conjunto de séries temporais yt são cointegradas quando
todas são estacionárias depois de d operações de diferença (integradas de ordem d), e se
existe uma combinação linear entre elas que resulte em uma nova variável estacionária,
cuja ordem de integração é menor (d – b).
O conceito de cointegração é importante devido à sua relação com o “equilíbrio de
longo prazo” explicitado anteriormente. Um conjunto de variáveis cointegradas possuem
uma combinação linear que resulta em outra variável estacionária, ou seja, variáveis
cointegradas satisfazem a condição (10) do equilíbrio de longo prazo, a saber:
β1y1t + β2y2t + ... + βn ynt = et (10)
50
ENDERS (1995, p. 363-365) possui uma demonstração mais rigorosa de como variáveis cointegradas
necessariamente possuem tendências comuns.
63
Assim, variáveis cointegradas também possuem um equilíbrio de longo prazo, ou
seja, elas “caminham juntas” ao longo do tempo, influenciando suas trajetórias
mutuamente. A equação 10 denomina-se equação cointegrante.
Essa relação entre variáveis cointegradas e equilíbrio de longo prazo é muito
importante na literatura de séries temporais, pois segundo MILLS (1993) e HOLDEN &
PERMAN (1994), o fato de séries temporais serem cointegradas permite que a análise de
regressão possa ser aplicada para a estimativa dos parâmetros β. Mais especificamente, se
o conjunto de parâmetros β for multiplicado por 1 / β1, tem-se:
y1t + β2’y2t + ... + βn’ ynt = et , com βn’= βn / β1
Isolando y1t na equação acima, tem-se a especificação original de uma equação de
regressão, na qual y1t é a variável dependente e as demais são as independentes, ou
variáveis explicativas. Assim, tem-se:
y1t = -β2’y2t - ... - βn’ ynt + et, (11)
A equação (11) é denominada por MILLS (1993) e HOLDEN & PERMAN (1994)
de regressão cointegrante, e sua estimativa através do método dos mínimos quadrados
ordinários permite encontrar parâmetros com propriedades adequadas (não viés,
consistência e eficiência51) para inferências sobre os parâmetros da população. Em outras
palavras, a regressão cointegrante fornece parâmetros que expressam relações mútuas entre
as trajetórias das diferentes variáveis, pois essa regressão, como demonstrada acima, foi
derivada de variáveis que possuem um equilíbrio de longo prazo estatístico. Assim, a
literatura de séries temporais enfatiza o fato de que para estudar o comportamento conjunto
de séries temporais, é necessário verificar se essas variáveis são cointegradas. Caso as
variáveis não sejam cointegradas, a regressão entre elas é denominada “regressão espúria”,
pois ela estará relacionando variáveis que não “caminham juntas” ao longo do tempo, e
portanto os parâmetros não serão confiáveis.
51
Para uma definição precisa e discussão detalhada sobre essas propriedades ver JUDGE et alli (2000).
64
3.2.4
Modelo de Correção dos Erros e VAR’s
A partir do arcabouço teórico de cointegração, existe a suposição de que duas
variáveis cointegradas, ou seja que possuem uma relação de longo prazo, devem responder
a desvios no curto prazo de seu “caminho de longo prazo” (ENDERS, 1995). Mais
especificamente, se duas variáveis possuem tendências comuns, pelo menos uma delas
sofrerá correções ao longo de sua trajetória para permanecer em um “caminho comum de
longo prazo”. Assim, um modelo de correção dos erros especifica equações que
incorporam o fato de que a(s) variável(is) se ajustará(aõ) aos desvios de sua trajetória no
longo prazo. ENDERS (1995, p. 366) explicita um exemplo, supondo que existe uma
tendência comum (cointegração) entre as taxas de juros de curto (rSt) e longo prazo (rLt). O
modelo de correção de erros seria especificado da seguinte forma:
∆rSt = αs (rLt-1 - β rSt-1) + εSt,
αs > 0
∆rLt = - αL (rLt-1 - β rSt-1) + εLt,
αL > 0
Essas duas equações estão explicitando o comportamento da primeira diferença das
taxas de juros de curto e longo prazos. Supondo que elas são cointegradas, os termos εSt, εLt
são ruídos brancos mas que podem ser correlacionados, e o parâmetro β é positivo. Como
ambas possuem tendências comuns, a correção de desvios que esse modelo sugere ocorrerá
quando rLt-1 ≠ β rSt-1. Toda vez que a taxa de juros de curto prazo (ponderada pelo
parâmetro β) for menor que a taxa de juros de longo prazo, ocorrerá um acréscimo em ∆rSt
ponderado pelo parâmetro αs. Contrariamente, a primeira diferença de rLt sofrerá uma
redução no seu valor ponderado pelo parâmetro αL52. Assim, as variáveis terão seus valores
ajustados quando elas se afastarem da sua trajetória comum. Esse ajuste é um componente
importante para explicar a trajetória das variáveis e, portanto, não pode ser ignorado na
especificação das equações que compõem um modelo com séries temporais cointegradas.
Os coeficientes αs e αL são denominados parâmetros de “velocidade do ajuste”.
Mas, como as variáveis defasadas rLt-1 e rSt-1 também respondem a desvios do seu
caminho de longo prazo, pode-se generalizar o modelo de correção dos erros especificado
acima considerando que as primeiras diferenças defasadas em P períodos também são
52
Analogamente, ∆rSt diminuirá e ∆rLt aumentará quando a taxa de juros de curto prazo for maior que a de
longo prazo.
65
importantes para a explicação de ∆rSt e ∆rLt. Assim, o modelo pode ser generalizado para a
seguinte forma (ENDERS, 1995, p.366):
P
P
∆rSt = a10 + αs (rLt-1 - β rSt-1) + Σ a11 ∆rSt-i + Σ a12 ∆rLt-i + εSt, αs > 0 (12)
i=1
P
i=1
P
∆rLt = a20 - αL (rLt-1 - β rSt-1) + Σ a21 ∆rSt-i + Σ a22 ∆rLt-i + εLt,
i=1
i=1
αL > 0 (13)
Essa generalização faz com que o modelo de correção dos erros seja semelhante a
modelos
denominados
VAR
(Auto-Regressão
Vetorial)53.
Nesses
modelos,
o
comportamento das variáveis é explicado pelos seus próprios valores defasados e pelos
valores defasados das variáveis endógenas. A diferença entre um modelo VAR de duas
variáveis e as equações 4 e 5 acima é a presença do componente de correção dos erros (rLt-1
- β rSt-1). Assim, todo modelo VAR que é estimado a partir de variáveis cointegradas54 e
que incorpora um componente de correção dos erros é denominado VEC (Vetor de
Correção de Erros).
Apesar dessa diferença na construção de um VAR e um VEC, MILLS (1993),
HOLDEN & PERMAN (1994) e ENDERS(1995) utilizam as técnicas usuais aplicadas à
estimação e inferência de um VAR para analisarem o comportamento de um modelo VEC.
Dessa forma, um dos primeiros problemas que surge para a construção de um VAR
é determinar quantas defasagens devem ser incorporadas ao modelo. MILLS (1993, p.182)
e HOLDEN & PERMAN (1994, p.107) sugerem que isso pode ser resolvido a partir do
teste da razão de verossimilhança.55 Mais especificamente, estima-se modelos com
diferentes números de defasagens, e através do teste de máxima verossimilhança pode se
escolher o VAR que possui o menor número de defasagens mas que não perde a
confiabilidade dos parâmetros estimados quando comparado com outros modelos.
Após determinar o número de “lags” presentes no VAR, verifica-se através do teste
de Johansen se as variáveis são cointegradas, e caso a resposta seja afirmativa, estima-se a
equação cointegrante (equação 10 acima), que fornecerá os parâmetros cointegrantes.
53
O termo vetorial decorre do fato de que as equações 2 e 3 podem ser expressas em uma única equação, na
qual todas as variáveis e parâmetros se constituiriam em vetores.
54
É importante ressaltar que é necessário a existência de uma relação de cointegração entre as variáveis para
que os parâmetros estimados sejam confiáveis.
55
Para uma definição precisa e discussão detalhada sobre esse teste ver JUDGE et alli (2000).
66
A metodologia do teste de Johansen possui como ponto de partida a relação teórica
entre um VAR e a cointegração, que conforme CHAREMZA & DEADMAN (1997, p.171)
é constituída por um VEC. Em outras palavras, a incorporação de um mecanismo de
correção dos erros em um VAR pressupõe que existe uma relação de longo prazo entre as
séries temporais. A partir disso, CHAREMZA & DEADMAN (1997, p.171) afirmam que a
expressão de um VAR mantém uma igualdade matemática com um VEC após algumas
operações algébricas. Em notação matricial, as duas equações 14 e 15 abaixo se
equivalem56:
k-1
Zt = + Σ Ai Zt-i + εt
(14)
i=1
k-1
∆Zt = Π Zt-1 + Σ Γi* ∆Zt-i + εt
(15)
i=1
Para k ≥ 2, sendo k igual ao número de defasagens (“lags”) mais 1.
Π = -(I - A1 - ...- Ak) (I é a matriz identidade).
Γi* = -(Ai+1 + Ai+2+... Ak), i = 1, ..., k-1.
A equação 14 é a representação matricial de um VAR, enquanto a equação 15 é a
representação matricial de um VEC. O termo Π Zt-1 expressa exatamente o mecanismo de
correção dos erros, sendo que a matriz Π = αβ’, na qual α é o vetor com os parâmetros
que medem a “velocidade de ajuste” e β é denominado vetor cointegrante, ou seja, ele
contém os parâmetros que estabelecem a relação de longo prazo entre as séries temporais
(parâmetros cointegrantes). De acordo com a definição de cointegração explicitada
anteriormente, β’ Zt irá gerar uma série integrada de ordem zero, se as séries originais
forem integradas de ordem 1 (estacionárias em 1ª diferença).
Conforme o Teorema de Representação de Granger (citado em CHAREMZA &
DEADMAN, 1997, p.176), a questão importante é saber o posto (rank) da matriz Π, pois o
valor do posto é igual ao número de vetores cointegrantes que existem para mediar a
relação de cointegração entre as variáveis. Caso o posto seja igual ao número de variáveis
endógenas em um VAR, isso significa que todas as séries são integradas de ordem zero.
56
As equações também podem conter um intercepto e/ou uma tendência linear e mesmo assim a igualdade
permanece.
67
No próximo item serão descritos os resultados dos testes de hipóteses nos quais são
testados a existência de uma relação de cointegração entre as variáveis (se o posto da
matriz é estatisticamente diferente de zero) e o número de vetores cointegrantes
existentes57. Também serão explicitados os parâmetros cointegrantes normalizados e suas
significâncias a partir da estatística t. É importante ressaltar que conforme HOLDEN &
PERMAN (1994, p.83-86), o teste de Johansen pode ser feito supondo um intercepto e/ou
uma tendência linear tanto na equação cointegrante quanto no VAR estimado para a
realização do teste (equação 15).
Além de obter os parâmetros da regressão cointegrante (parâmetros cointegrantes
normalizados), outras análises interessantes são aquelas que fornecem interpretações a
respeito do comportamento de longo prazo das séries temporais. As funções impulsoresposta e a decomposição da variância são técnicas que permitem analisar o
comportamento de séries temporais cointegradas diante de choques exógenos nas próprias
séries.
As funções impulso-resposta mostram qual será o comportamento das variáveis ao
longo do tempo quando algum dos resíduos sofrer uma modificação no seu valor
(ENDERS, 1995). Mais especificamente, as funções mostram como as variáveis se
comportam diante de choques exógenos. No caso de um sistema convergente, ou seja, um
sistema no qual as mudanças exógenas tendem a diminuir ao longo do tempo, as funções
mostram quantas defasagens temporais são necessárias para as variáveis retornarem à sua
trajetória original. Contrariamente, em um sistema divergente as funções descrevem o
comportamento “explosivo” das variáveis diante de um choque exógeno em algum dos
resíduos. Assim, os resultados das funções impulso-resposta podem ser considerados como
simulações para o comportamento de um VAR ao longo do tempo, diante de um choque
em algum dos resíduos.
Nesse sentido, a questão importante é saber em qual medida choques em εt de uma
variável também provocarão efeitos contemporâneos nas outras variáveis. Isso somente
pode ocorrer se existe alguma correlação entre os resíduos. Em outras palavras, o “efeito
contemporâneo cruzado” será determinado através do coeficiente de correlação residual.
Se as covariâncias forem diferentes de zero, qualquer choque exógeno nos resíduos
provocará efeitos contemporâneos nas demais variáveis.
57
Para maiores detalhes técnicos sobre os testes de hipótese que serão realizados, consultar CHAREMZA &
DEADMAN, 1997, p.176-178.
68
Outro instrumento utilizado na análise de VAR é a decomposição da variância do
erro de previsão. O objetivo dessa técnica de análise é explicitar a importância de cada
variável do modelo na variância dos resíduos εt das demais variáveis(ENDERS, 1995).
Mais especificamente, o chamado “erro de previsão” constitui-se nos resíduos das séries
temporais, e a técnica busca explicitar como um choque exógeno nos demais resíduos irá
afetar a variância do erro de previsão. Segundo ENDERS (1995, p. 311), uma das
contribuições dessa técnica é identificar as relações de causalidade existentes dentro de um
modelo. Se um choque exógeno em εt de determinada variável não explicasse nenhuma
parcela da variância dos demais resíduos, pode-se concluir que essa variável é exógena
dentro do modelo.
Mas, de maneira análoga à técnica das funções impulso-resposta, é necessário
calcular os coeficientes de correlação entre os resíduos, e para isso deve haver uma
suposição arbitrária (do ponto de vista estatístico, mas não da teoria econômica) de que o
comportamento de um dos resíduos não é influenciado pelos demais. Mais
especificamente, essa imposição estatística para a estimação das funções impulso-resposta
e da análise de decomposição da variância significa estabelecer uma ordenação entre as
séries, a partir da qual deve ser feita uma suposição sobre as correlações entre os resíduos a
fim de escolher uma sequência εt cujo comportamento seja independente dos demais
(ENDERS, 1995, p.307).
A próxima seção apresentará as evidências empíricas para aplicação da
metodologia aqui descrita a partir do modelo teórico especificado anteriormente.
3.3 Evidências empíricas e simulações das trajetórias no curto e longo prazos
3.3.1 Evidências para a relação entre produção, produtividade e exportação
Inicialmente deve-se verificar se as séries temporais com as quais pretende-se
estimar os parâmetros são cointegradas. Isso é importante pois somente com a presença de
cointegração é que a metodologia de VAR poderá ser empregada para estimar as
elasticidades. A equação 1 do modelo teórico será a primeira a ser estimada, na qual a
produção será considerada como variável dependente, e a produtividade e exportação
variáveis independentes (gi = α(ri) + ε(xi)).
Os testes de estacionaridade (ADF e Phillips-Perron) das séries em nível e em
primeira diferença estão sintetizados nas tabelas 1 e 2 que seguem abaixo:
69
Tabela 1
Testes com presença de intercepto para detectar
raiz unitária
Séries em nível e em primeira diferença (∆)
Séries
Ln g
∆Ln g
Ln r
∆Ln r
Ln x
∆Ln x
Ln G
∆Ln G
ADF(2)
ADF(3)
ADF(4)
PP(3)
-1,74
-8,89
1,94
-9,63
-1,99
-10,59
-5,24
-8,61
-1,62
-5,05
2,37
-5,25
-1,92
-4,45
-4,34
-7,8
-1,97
-4,06
1,56
-3,9
-1,48
-5,6
-3,7
-7,3
-3,60
-7,92
-166,28
Valores críticos de MacKinnon para rejeição da
hipótese nula de que existe raiz unitária:-3.5015 (1%),
-2.8925 (5%), -2.5831 (10%).
A tabela 1 explicita os resultados do teste ADF considerando 2 até 4 diferenças
defasadas da variável a ser testada, e a presença de um intercepto influenciando o
comportamento da variável. Conforme descrito na metodologia, a equação estimada pelo
teste ADF (equação 7.1) inclui essas diferenças para que ela possa gerar resíduos brancos,
que são fundamentais para o êxito do teste. Essa tabela explicita também os resultados do
teste Phillips-Perron considerando três diferenças defasadas e um intercepto.
Comparando as estatísticas calculadas com os valores críticos descritos abaixo da
tabela, conclui-se que as séries do produto, produtividade do trabalho e exportações
apresentam raiz unitária em nível, mas são estacionárias em 1ª diferença, considerando
qualquer nível de significância para o teste. O fato da estatística ADF ser maior em módulo
do que os valores críticos indica a rejeição da hipótese H0 de que existe uma raiz unitária
para essas variáveis em 1ª diferença. Apenas a série do hiato tecnológico é estacionária
tanto em nível quanto em 1ª diferença. Existe uma diferença entre os resultados do teste
ADF e o Phillips-Perron no que diz respeito à série do produto em nível. O teste PP indica
estacionaridade, enquanto o ADF, para todas as diferenças consideradas, indica a presença
de raiz unitária. Conforme HOLDEN & PERMAN (1994) essas diferenças podem ocorrer
uma vez que o teste PP considera que os resíduos da equação estimada ADF não são
normais e seguem um processo estocástico MA(1). Se as estatísticas da equação ADF não
indicarem ausência de normalidade dos resíduos, o teste ADF passa a ser preferível do que
o teste PP. Esse fato é verificado através das equações estimadas para o teste ADF, o que
torna o resultado desse teste mais confiável do que os resultados do teste PP. A tabela 2
apresenta os resultados dos testes ADF e PP, considerando a presença de um intercepto e
uma tendência linear.
70
Tabela 2
Testes com presença de intercepto e tendência
linear para detectar raiz unitária
Séries em nível e em primeira diferença (∆)
Séries
Ln y
∆Ln y
Ln r
∆Ln r
Ln x
∆Ln x
Ln G
∆Ln G
ADF(2)
ADF(3)
ADF(4)
PP(3)
-2,24
-8,87
-0,099
-10,24
-3,52
-10,7
-5,27
-8,59
-2,15
-5,05
0,25
-5,62
-2,48
-4,44
-4,38
-7,77
-2,85
-4,05
-0,08
-4,3
-3,86
-5,63
-3,75
-7,31
-5,03
-1,5
-5,11
-7,9
-
Valores críticos de MacKinnon para rejeição da
hipótese nula de que existe raiz unitária:-4,0580 (1%),
-3,4576 (5%), -3,1545 (10%).
A inclusão da tendência linear não altera as conclusões dos testes ADF realizados
apenas com a presença do intercepto. Novamente as séries do produto, produtividade e
exportações apresentam raiz unitária em nível e são estacionárias em 1ª diferença. A série
do hiato tecnológico continua sendo estacionária tanto em nível quanto em 1ª diferença58.
Novamente surge uma diferença entre os resultados dos testes ADF e PP. De acordo com
os resultados sobre a estacionaridade dos resíduos na equação de teste ADF, esse teste é
mais confiável.
Após realizar os testes de estacionaridade, foram feitos os testes de cointegração
utilizando a metodologia de Johansen (CHAREMZA & DEADMAN, 1997). Identificar
uma relação de cointegração é fundamental para estimar parâmetros consistentes do ponto
de vista estatístico, ou mais especificamente, evitar as “regressões espúrias” (MILLS,
1993). A primeira relação de cointegração testada foi entre as séries de produto,
produtividade e exportação. Os resultados do teste estão na tabela 3 abaixo:
58
Os testes ADF e PP realizados sem a presença de intercepto ou tendência também corroboram os
resultados obtidos nas tabelas 1 e 2.
71
Tabela 3
Teste de Johansen para cointegração e número de
equações cointegrantes
Produto, Produtividade, Exportação
Razão de
Verossimilhança
27,33617
10,96579
0,858632
Valor crítico
5%
significância
24,31
12,53
3,84
Valor crítico
Hipótese (H0) –
1% significância
Nº EC(s)
29,75
16,31
6,51
Zero
No máximo 1
No máximo 2
Equação de teste não apresenta intercepto ou tendência linear,
e possui duas diferenças sucessivas para as variáveis.
A equação estimada para a realização do teste não assumiu intercepto ou tendência
linear nos dados. Na primeira linha da tabela temos o teste da hipótese H0 de que não existe
uma relação de cointegração entre as séries. Como a razão de verossimilhança calculada
pelo teste de Johansen (27,33617) é maior do que o valor crítico a 5% de significância,
rejeita-se a hipótese H0, concluindo portanto que existe uma relação de cointegração entre
as séries consideradas. Com relação ao posto da matriz de coeficientes cointegrantes, o
valor calculado da razão de verossimilhança na segunda linha está abaixo dos valores
críticos. Isso faz com que a hipótese H0 não seja rejeitada, ou seja, existe no máximo uma
equação cointegrante (o posto da matriz de coeficientes cointegrantes é igual a 1)59. O teste
de Johansen também fornece os coeficientes cointegrantes que são descritos na tabela 4
abaixo:
Tabela 4
Coeficientes Cointegrantes para a relação entre produção,
produtividade, exportação
Produção
0,839298
Produtividade
-0,002172
Exportação
-0,310216
Coef. Coint.
Normalizados
1
-0,002588
-0,369614
Estatística t
-
(-0,01742)
(-130,005)
Coef. Coint.
Conforme descrito na seção de metodologia, o teste de Johansen fornece a equação
cointegrante, constituída pelos parâmetros descritos na 1ª linha da tabela 4. No entanto as
elasticidades apenas serão obtidas quando a equação cointegrante estiver no formato da
equação do modelo teórico, ou seja, a produção deve estar isolada em um dos lados da
equação. Assim, deve-se normalizar os coeficientes da produtividade e da exportação
59
Ao aceitarmos a hipótese de que existe no máximo uma equação cointegrante, o resultado do teste de
hipótese da terceira linha (aceitar a hipótese de que existem no máximo duas equações cointegrantes) tornase redundante.
72
dividindo-os pelo coeficiente da produção (cujos resultados estão na 2ª linha da tabela 4) e
posteriormente inverter os seus sinais. Em outras palavras, as elasticidades são obtidas
invertendo o sinal dos coeficientes normalizados fornecidos pelo teste de Johansen.
Assim, os parâmetros cointegrantes estimados ratificam a relação teórica,
relacionando positivamente o comportamento da produção à produtividade do trabalho e à
exportação. Mas a tabela também explicita a pouca significância estatística que a
elasticidade da produtividade possui. Pelo valor da estatística t calculada (-0,01742), o
coeficiente não é significativo a um nível de 10%. Essa limitação na significância não pode
ser ignorada, uma vez que teoricamente a relação entre produtividade do trabalho e
produção é muito importante. Para superar esse problema o teste de Johansen foi utilizado
novamente mas com outras especificações na equação de teste e com diferenças
sucessivas60 maiores. Mais especificamente, o ajuste no teste levou em consideração a
hipótese de um intercepto na equação cointegrante, uma tendência linear no VAR, e
diferenças sucessivas na ordem 4. A hipótese mais importante que foi incorporada à
equação de teste é o fato de que a variação na produtividade do trabalho poderia causar um
impacto positivo sobre a produção somente depois de um ano. Como as observações são
trimestrais, a equação cointegrante considerou a relação entre produção e exportação no
período t, e produtividade no período t-4. Os resultados do teste de Johansen estão na
tabela 5 abaixo:
Tabela 5
Teste de Johansen para cointegração e número de
equações cointegrantes
Produto, Produtividade (-4), Exportação
Razão de
Verossimilhança
58,15487
8,298354
0,095510
Valor crítico
5%
significância
24,31
15,41
3,76
Valor crítico
Hipótese (H0) –
1% significância
Nº EC(s)
29,75
20,04
6,65
Zero
No máximo 1
No máximo 2
Equação de teste apresenta intercepto na EC, tendência linear
no VAR e quatro defasagens para as variáveis.
A razão de verossimilhança calculada na 1ª linha foi maior do que os valores
críticos a 1% e 5% de significância, concluindo portanto que existe uma relação de
cointegração entre as variáveis. Na 2ª linha da tabela a razão calculada é menor do que os
valores críticos, fazendo com que a hipótese H0 de que existe no máximo um vetor
cointegrante seja aceita. Os valores dos coeficientes cointegrantes e suas respectivas
significâncias estatísticas estão explicitadas na tabela 6 abaixo:
60
As “diferenças sucessivas” referem-se ao 2º termo do lado direito da equação 15.
73
Tabela 6
Coeficientes cointegrantes para a relação entre produção, produtividade (4), exportação
Coef. Coint.
Coef. Coint.
Normalizados
Estatística t
Produção
-1,488018
Produtividade (-4)
0,405175
Exportação
0,325295
Intercepto
1
-0,272291
-0,218609
-2,250830
(-3,06086)
(-4,76500)
Assim como descrito anteriormente, a 1ª linha da tabela fornece os parâmetros
cointegrantes. No entanto, para obter as elasticidades deve-se normalizar os coeficientes
dividindo-os pelo parâmetro associado à produção e posteriormente inverter seus sinais.
Em linguagem matemática, o que deve ser feito para encontrar as elasticidades é o
seguinte:
-1,488018 (gi) + 0,405175 (r(-4)) + 0,325295 (xi) + ϕ = et (equação cointegrante)
Dividindo todos os parâmetros pelo coeficiente associado à produção tem-se:
gi -0,272291 (r(-4)) -0,218609 (xi) -2,250830 = et
Isolando a série da produção industrial (gi) no lado direito da equação, tem-se a
regressão cointegrante com as elasticidades estimadas:
gi = 2,250830 + 0,272291 (r(-4)) + 0,218609 (xi) + et (regressão cointegrante)
Assim os resultados fornecidos pela tabela 6 mostram que a elasticidade da
produtividade é positiva, e sua magnitude indica que uma variação unitária na
produtividade provoca, após um ano, uma variação percentual de aproximadamente 0,27
na produção. Com relação à exportação, observa-se uma elasticidade positiva e com
magnitude situando-se em torno de 0,22. Também é importante ressaltar que o efeito da
exportação afeta no mesmo período o comportamento da produção. Além disso, todas são
significativas estatisticamente a um nível de 10%, pois todos os valores da estatística t
calculada superam, em módulo, o valor de 1,8. Assim, confirma-se a hipótese de que
alterações na produtividade do trabalho terão um efeito positivo sobre o produto com a
defasagem temporal de um ano61. É importante destacar que o baixo valor da elasticidade
associada às exportações (0,22) constitui-se em uma evidência de que a demanda por
exportações não é o principal componente da demanda final da economia brasileira.
61
Com a defasagem temporal de 2 períodos (1 semestre) ou 3, a elasticidade também é positiva mas não é
significativa.
74
Segundo DIXON & THIRLWALL (1994) o valor dessa elasticidade deveria ser muito
próximo da unidade para que se caracterizasse a hipótese de crescimento “liderado pelas
exportações”62.
À exceção das elasticidades calculadas para a regressão cointegrante, os demais
coeficientes estimados em um VAR são de difícil interpretação utilizando-se a teoria
econômica. Mas como discutido na seção sobre metodologia, um instrumento útil de
análise é a função impulso-resposta. Essa função faz simulações para o comportamento das
n-1 variáveis endógenas diante de um choque exógeno no resíduo da n-ésima variável.
Para estimar a função resposta é necessário supor que as variações nos resíduos dessa nésima variável decorrem somente de choques exógenos. Contrariamente, os resíduos das n1 variáveis, apesar de também estarem submetidos a choques exógenos, possuem uma
parcela determinada pelos coeficientes de correlação com os demais resíduos.
Para estimar a função resposta da 1ª equação do modelo teórico, a ordenação entre
as séries supõe que os resíduos da produtividade do trabalho são explicados somente por
choques exógenos. Isso significa que um possível efeito dos retornos crescentes de escala
está sendo isolado para se captar somente a influência da produtividade sobre a produção.
A ordenação escolhida implica também que os resíduos da produtividade explicam
determinadas parcelas dos resíduos da produção e da exportação. Os resíduos da
exportação influenciam as variações nos resíduos da produção, que por sua vez não são
incorporados no comportamento dos demais resíduos. O comportamento das variáveis em
função de um choque exógeno na produtividade do trabalho é descrito nos gráficos 1 e 2
abaixo:
62
No entanto JAYME JR (2001), utilizando-se de um modelo de crescimento econômico com equilíbrio no
Balanço de Pagamentos, encontra evidências empíricas que ratificam a “Lei de Thirlwall” para o Brasil,
definida pela expressão y* =(1/π) x; y* é a taxa de crescimento do produto restringido pelo equilíbrio no
B.P.; π é a elasticidade renda da demanda por importações; x é a taxa de crescimento das exportações.
75
G ráfico 1
Funções Resposta para
um choque na
produtividade (-4)
10 períodos
G ráfico 2
Funções Resposta para um
choque na exportação
10 períodos
0.04
0.12
0.03
0.10
0.08
0.02
0.06
0.01
0.04
0.00
0.02
-0.01
0.00
-0.02
-0.02
1
2
3
PRODUCAO
4
5
6
EXPORTACAO
7
8
9
10
PRODU TIV IDADE(-4)
1
2
3
PRODUCAO
4
5
6
EXPORTACAO
7
8
9
10
PRODU TIV IDADE(-4)
As simulações do gráfico 1 acima mostram que um choque exógeno unitário no
desvio padrão dos resíduos da produtividade do trabalho defasada em t-4 períodos causa no
período t um desvio positivo da produção em relação à sua média. Isso sinaliza que o
coeficiente de correlação entre os ruídos brancos da produtividade e da produção é
positivo. Após o segundo período o comportamento da produção começa a ser decrescente,
apresentando um declínio até o terceiro período. Apesar de apresentar um crescimento a
partir do 3º trimestre, somente após um ano a produção tem um crescimento expressivo,
confirmando o resultado das estimações de que a produtividade possui um efeito
significativo sobre a produção após 4 trimestres. Posteriormente a produção volta a
declinar, tendo novo crescimento expressivo ao final de mais 4 trimestres, ou seja, após o
segundo ano. Observa-se portanto um comportamento cíclico, mas que apresenta ápices
positivos a cada 4 trimestres. Conforme o gráfico 2, um choque na exportação possui um
efeito positivo maior sobre a produção no 1º trimestre do que o desvio provocado pelo
choque na produtividade. Apesar desse efeito declinar até o 3º período, após 1 ano a
produção sofre novamente um desvio positivo em relação à sua média e que torna-se
permanente.
A questão importante é saber se essas reações diante dos choques serão diluídas no
longo prazo, ou seja, se o valor da produção tenderá ao seu valor médio, ou se os choques
76
na produtividade e na exportação causarão um efeito permanente sobre a produção. Essa
resposta é fornecida pelos gráficos 3 e 4 abaixo, no qual a função resposta realiza
simulações para 300 períodos (75 anos).
Gráfico 3
Gráfico 4
Funções Resposta
para um choque na
produtividade (-4)
300 períodos (75 anos)
Funções Resposta para
um choque na
exportação
300 períodos (75 anos)
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
-0.1
50
PRODUCAO
100
150
EXPORTACAO
200
250
300
PRODUTIVIDADE(-4)
200
PRODUCAO
EXPORTACAO
250
300
PRODUTIVIDADE(-4)
Como pode ser visto nos gráficos 3 e 4, independente de qual variável sofrerá um
choque, a trajetória de todas as séries são rigorosamente iguais no longo prazo, o que
expressa a existência da relação de cointegração entre as séries. As simulações indicam que
a produção não retorna para seu valor médio e que os choques na produtividade e na
exportação causam um efeito positivo e com crescimento exponencial sobre a produção.
Esse efeito indica um comportamento “explosivo” para a produção diante dos choques nas
variáveis explicativas.
Esse comportamento explosivo é justificado uma vez que uma variação na
produtividade possui dois efeitos sobre a produção. O primeiro é um efeito direto, em
função da correlação positiva entre os resíduos das duas séries. O segundo efeito, que pode
ser chamado de indireto, será mediado pelas exportações. Mais especificamente, existe
uma correlação positiva entre a produtividade e a exportação (coeficiente de correlação
estimado pelo VAR = 0,243148), e também entre a exportação e a produção (coeficiente de
correlação = 0,230669). Portanto, o efeito de um choque na produtividade sobre a
77
produção será reforçado devido à correlação residual positiva entre produção e
exportações.
Os efeitos do choque exógeno sobre a exportação também são positivos e
crescentes, afastando as séries de produtividade e produção dos seus valores médios. Essas
análises sinalizam para a existência de “relações causais circulares” entre as séries que
poderiam estar causando esse “caráter explosivo” diante dos choques exógenos.
Para utilizar a técnica de decomposição da variância também deve ser feita uma
suposição sobre as correlações entre os resíduos a fim de escolher uma sequência εt cujo
comportamento seja independente das demais. A suposição (ordenação entre as séries) é
idêntica à realizada para as funções impulso-resposta, ou seja, os resíduos da produtividade
são explicados apenas pela sequência εrt, enquanto os demais são explicados a partir de
uma combinação linear das correlações residuais. Por esse motivo, a decomposição da
variância dos resíduos da produtividade não deve ser analisada.
A tabela 7 abaixo mostra que a contribuição da produtividade defasada em 4
períodos para a explicação do comportamento da variância na série do produto não é
relevante nos 12 períodos iniciais (3 primeiros anos), pois ao final do 12º trimestre a
produtividade explica apenas 14,60% da variância na produção. Mas uma característica
latente da tabela é a redução contínua da participação do produto na explicação da sua
variância, em detrimento de uma elevação significativa na participação da produtividade.
Depois de 50 e 100 períodos, a produtividade explica 47,04% e 71,73% da variância no
produto respectivamente. Observa-se também que a exportação é irrelevante para explicar
a variabilidade no produto, pois sua participação não ultrapassa 9,62% (período 12),
declinando para 6,26 ao final de 100 períodos.
78
Tabela 7
Decomposição da variância dos resíduos diante de choques exógenos
Decomposição da Variância das
séries
Períodos
Produção
1
2
3
4
8
12
24
50
100
Exportação
1
2
3
4
8
12
24
50
100
Contribuição (%) de um choque nas
seguintes séries
Produção Produtividade (-4) Exportação
94.63
0.12
5.25
91.71
0.17
8.12
86.04
6.39
7.57
82.49
10.70
6.81
80.07
10.74
9.19
75.78
14.60
9.62
62.99
27.86
9.15
44.97
47.04
7.99
22.01
71.73
6.26
0.00
1.98
4.66
4.81
5.25
7.54
10.58
8.98
4.52
5.91
7.38
7.20
9.66
10.86
10.66
13.55
31.60
63.97
94.09
90.64
88.14
85.53
83.89
81.81
75.86
59.42
31.51
De maneira análoga às conclusões formuladas com as funções impulso-resposta, a
decomposição da variância também explicita que choques exógenos não são diluídos ao
longo do tempo. Ao contrário, as inovações tendem a aumentar a distância do produto em
relação ao seu valor médio, pois existe uma variável explicativa (produtividade) que
aumenta sua influência ao longo do tempo sobre a variabilidade do produto.
Uma conclusão nova introduzida por essa análise é o fato de que o comportamento
explosivo do produto diante dos choques exógenos poderia ser explicado principalmente
pelo comportamento da produtividade, pois a participação da exportação na variância do
resíduo de previsão do produto é declinante no longo prazo, mais especificamente a partir
do 24º período.
Com relação à decomposição da variância da exportação, a análise é semelhante à
anterior. Observa-se que, apesar de sua contribuição pequena nos períodos iniciais (9,66%
ao final de 1 ano), a participação da produtividade aumenta continuamente em detrimento
de uma queda da exportação na composição de sua própria variação perante choques
exógenos. Ao final de 100 períodos a produtividade explica 63,97% da variabilidade da
exportação. A participação da produção é pequena e declinante ao longo do tempo.
79
3.3.2 Evidências para a relação entre produtividade, produção e hiato tecnológico
A segunda relação de cointegração a ser testada é entre as séries da produtividade
do trabalho, produção e o hiato tecnológico. Mais especificamente serão estimadas as
elasticidades da equação 5 do modelo teórico, na qual a produtividade do trabalho passa a
ser a variável explicada e a produção juntamente com o hiato tecnológico constituem as
variáveis explicativas. Nesse caso as hipóteses teóricas a serem testadas são os retornos
crescentes e o parâmetro de catching up. A elasticidade que faz a mediação entre
produtividade do trabalho e produção caracteriza o “Coeficiente de Verdoorn”
(THIRLWALL,1987) e pode ser entendida como uma proxy para a existência de retornos
crescentes de escala durante o período considerado nas amostras. A elasticidade que faz a
mediação entre o hiato e a produtividade pode ser entendida como uma proxy para
quantificar a influência que a distância tecnológica entre o Brasil e EUA possui sobre o
nosso progresso tecnológico.
Uma vez que as tabelas 1 e 2 já confirmaram que as séries consideradas são
estacionárias em 1ª diferença, o teste de Johansen será feito para identificar a relação de
cointegração e os vetores cointegrantes (elasticidades). Os resultados do teste de Johansen
para cointegração são explicitados na tabela 8 abaixo:
Tabela 8
Teste de Johansen para cointegração e número de
equações cointegrantes
Produtividade, Produto, Hiato Tecnológico
Razão de
Verossimilhança
49.04799
11.76879
2.9927
Valor crítico
5%
significância
29.68
15.41
3.76
Valor crítico
Hipótese (H0) –
1% significância
Nº EC(s)
35.65
20.04
6.65
Zero
No máximo 1
No máximo 2
Equação de teste apresenta intercepto na EC, intercepto no
VAR e duas diferenças sucessivas para as variáveis.
A razão de verossimilhança calculada na primeira linha é maior do que os valores
críticos a 5% e 1% de significância, implicando que a hipótese H0 deve ser rejeitada, ou
seja, existe uma relação de cointegração entre as séries. Os testes restantes evidenciam que
existe apenas um vetor cointegrante estatisticamente significativo, pois a razão de
verossimilhança calculada na segunda linha é menor do que os valores críticos aos níveis
80
dados de significância, o que resulta em aceitar a hipótese H0 de que existe no máximo um
vetor cointegrante.
O teste de Johansen também fornece os coeficientes cointegrantes normalizados e
suas respectivas significâncias estatísticas que estão descritas na tabela 9 abaixo:
Tabela 9
Coeficientes Cointegrantes para a relação entre Produtividade, Produção,
Hiato Tecnológico
Coef. Coint.
Coef. Coint.
Normalizados
Produtividade
-0.427826
Produção
0.68863
Hiato
0.083354
Intercepto
1
-1.609605
-0.19483
8.827786
(-5.03277)
(-4.20572)
Estatística t
A segunda linha da tabela explicita os coeficientes normalizados tendo como
parâmetro o coeficiente da produtividade, pois essa série se constitui na variável explicada
da última equação do modelo teórico. Conforme discutido anteriormente, para obtenção
das elasticidades da regressão cointegrante (equação 11) deve-se inverter os sinais dos
coeficientes normalizados fornecidos pela teste de Johansen. Assim, a regressão
cointegrante estimada é a seguinte:
ri = - 8.827786 + 1.609605 (gi) + 0.19483 (Gi) + et (regressão cointegrante)
A elasticidade associada à produção é positiva e com valor de 1,61. Isso significa
que uma variação unitária na produção causa uma variação percentual de 1,61 na
produtividade. Como discutido anteriormente, o fato desse coeficiente ser maior do que 1
indica que as evidências empíricas ratificam a existência de retornos crescentes de escala
na indústria brasileira durante o período amostral.
A elasticidade que constitui uma proxy para “absorção de novas tecnologias”
também é positiva e significativa do ponto de vista estatístico (t calculado é –4,20572). No
entanto sua magnitude é pequena, indicando que uma variação unitária no hiato
tecnológico provoca uma variação percentual na produtividade de 0,19. Essa magnitude
fornece uma evidência de que a “distância tecnológica” entre a economia brasileira e a
economia norte-americana não está se constituindo em uma vantagem para o Brasil. Em
outras palavras, o atraso tecnológico não caracterizou uma condição suficiente para que o
81
Brasil realizasse um “catching up” no período considerado (1976-2000). Isso sinaliza para
o fato de que as características estruturais do Sistema Nacional de Inovação brasileiro não
viabilizaram uma absorção eficiente das “tecnologias de ponta” desenvolvidas no país
líder.
Essa conclusão é ratificada quando são analisadas as funções impulso-resposta.
Conforme dito anteriormente, para analisar as funções resposta é necessário supor que os
resíduos de uma das variáveis são determinados apenas por choques exógenos. Nesse caso
a suposição é de que os resíduos da produção não sejam afetados pelos resíduos das demais
variáveis, pois o objetivo é captar os efeitos que a produção possui sobre a produtividade
do trabalho, ou seja, captar os retornos crescentes de escala. Para isso é importante
controlar os efeitos que a produtividade possui sobre a produção, justificando assim a
ordenação escolhida para estimar as funções resposta. Os gráficos 5 e 6 abaixo mostram
simulações para as trajetórias das séries, no curto prazo, diante de choques na produção e
no hiato tecnológico.
Gráfico 5
Gráfico 6
Funções Resposta para um
choque na produção
10 períodos
0.08
Funções Resposta para um
choque no hiato tecnológico
10 períodos
2.0
0.06
1.5
0.04
1.0
0.02
0.5
0.00
0.0
-0.02
1
2
3
4
PRODUTIVIDADE
5
6
7
8
PRODUCAO
9
10
HIATO
-0.5
1
2
3
4
PRODUTIVIDADE
5
6
7
8
PRODUCAO
9
10
HIATO
82
Como demonstra o gráfico 5, o efeito de um choque na produção é positivo e
instantâneo sobre a produtividade do trabalho, pois no período 1 a produtividade apresenta
um desvio da sua média de aproximadamente 0,8. Mas imediatamente esse choque tende a
se dissipar, com a produtividade declinando em direção ao seu valor médio. O efeito
contemporâneo sobre o hiato tecnológico é um pequeno desvio negativo em relação à sua
média (em função do efeito positivo que a produção possui sobre a produtividade), mas
que não ultrapassa o 3º trimestre, no qual o hiato volta a aumentar, tendendo ao seu valor
médio. As simulações do gráfico 5 permitem inferir que choques exógenos na produção
possuem um efeito significativo sobre a produtividade do trabalho no período de
ocorrência do choque, mas tal efeito não é permanente, declinando no período seguinte.
O gráfico 6 mostra os efeitos de uma inovação no hiato tecnológico. Como descrito
pela trajetória, esse choque possui poucos efeitos sobre a produtividade do trabalho, que
apresenta um pequeno crescimento até o segundo período, mas posteriormente tem um
comportamento declinante em direção ao seu valor médio. Esse comportamento reforça a
evidência encontrada anteriormente da pequena influência que a distância tecnológica
possui sobre a produtividade do trabalho brasileira, ou mais especificamente, reforça a
evidência de que a hipótese de “catching up” não é aplicável para o Brasil nos últimos 25
anos.
Mas a questão importante é se essa tendência a dissipar os choques exógenos no
curto prazo é ratificada para o longo prazo. Os gráficos 7 e 8 abaixo mostram as trajetórias
simuladas para 300 períodos, equivalentes a 75 anos. De maneira análoga às análises feitas
para o 1º conjunto de variáveis, as séries relacionadas no segundo VAR também possuem
um comportamento explosivo no longo prazo, ou seja, se distanciam cada vez mais de seu
valor médio diante de choques exógenos.
83
Gráfico 7
Funções Resposta para
uma inovação na
produção
300 períodos (75 anos)
Gráfico 8
Funções Resposta para
uma inovação no hiato
tecnológico
300 períodos (75 anos)
2
2
1
1
0
0
-1
-1
-2
-2
-3
-3
50
100
PRODUTIVIDADE
150
200
PRODUCAO
250
300
HIATO
50
100
PRODUTIVIDADE
150
200
PRODUCAO
250
300
HIATO
Assim como as funções impulso-resposta anteriores (gráficos 3 e 4), os gráficos 7 e
8 mostram que as trajetórias das séries no longo prazo (afastamento cada vez maior do
valor médio) são rigorosamente iguais diante de choques exógenos, ratificando o resultado
dos testes de Johansen que confirmou uma relação de cointegração entre elas63. Um
comportamento interessante é o da produtividade do trabalho diante de um choque na
produção ou no hiato tecnológico. Nos dois casos, o efeito dos choques é positivo e possui
uma influência permanente e pequena até aproximadamente 200 períodos, mas a partir
desse tempo observa-se um aumento significativo e duradouro da produtividade, com um
crescimento exponencial do seu desvio em relação à média. A pergunta interessante é a
seguinte: por que a produtividade apresenta um crescimento explosivo somente após um
período tão longo? Uma vez que as observações são trimestrais, as simulações dos gráficos
7 e 8 indicam que a “trajetória explosiva” se caracterizaria somente após 50 anos64.
Existem duas respostas possíveis para justificar uma reação lenta da produtividade
do trabalho diante dos choques na produção e no hiato tecnológico. A primeira delas está
relacionada aos conceitos teóricos de retornos crescentes estáticos e dinâmicos (KALDOR,
63
A simulação para a trajetória da produção não será analisada, uma vez que por hipótese a influência da
produtividade sobre a produção foi isolada. Para explicar seu comportamento declinante, outras metodologias
deveriam ser usadas para modelar a trajetória dos seus resíduos.
64
Esse resultado justifica o fato desse trabalho realizar uma simulação de longo prazo considerando o
número de períodos igual a 3 vezes o período amostral (75 anos). Caso o nº de períodos escolhido para a
simulação fosse inferior a 200 períodos (50 anos), as conclusões seriam equivocadas, pois não seria captado
esse comportamento “explosivo” no longo prazo que apenas se manifesta após os 50 anos.
84
1994a). Pode-se dizer que os retornos crescentes estáticos surgem no curto prazo e são
aumentos de produtividade reversíveis, ou seja, choques negativos na produção irão
reduzir os ganhos de produtividade adquiridos inicialmente. Já os retornos crescentes
dinâmicos não surgem no curto prazo, mas se constituem em aumentos de produtividade
permanentes e contínuos, pois eles advêm de um aprendizado maior e acumulativo que a
força de trabalho possui com determinada tecnologia em função de um aumento na escala
de produção. Assim o “learning-by-doing”, além de proporcionar aumentos permanentes
na produtividade, se intensifica com o aumento na escala de produção, pois isso aumenta a
intensidade com que os trabalhadores manuseiam coletivamente determinada tecnologia,
permitindo portanto que a força de trabalho caminhe em uma “função de aprendizado
tecnológica”. Analisando a função resposta na qual existe um choque exógeno na
produção, o longo período a partir do qual a produtividade começa a crescer de maneira
sustentada e contínua pode ser entendido como o início dos retornos crescentes dinâmicos,
a partir dos quais a produtividade cresce em função de um avanço significativo no
aprendizado tecnológico. A questão é que esse período longo para o início dos retornos
crescentes dinâmicos pode ser um indício das dificuldades que a força de trabalho da
economia brasileira possui para caminhar na “função aprendizado”. Tais dificuldades estão
associadas à baixa qualificação, cuja proxy no modelo teórico é a escolaridade média da
população em idade economicamente ativa. O valor dessa proxy para o Brasil realmente é
pequeno, pois a média de anos de estudo da PEA brasileira é 3,7. Assim, uma das causas
para a produtividade apresentar um comportamento explosivo após um período tão longo é
a baixa qualificação da força de trabalho brasileira que dificulta o “learning-by-doing” e
consequentemente retarda o surgimento dos retornos crescentes dinâmicos após um choque
exógeno na produção.
Outra resposta possível para o comportamento da produtividade está relacionada à
hipótese de catching up. Mais especificamente, o hiato tecnológico teria a capacidade de
alavancar a taxa de crescimento da produtividade do trabalho em um país atrasado, desde
que ele fosse capaz de incorporar as tecnologias avançadas que estariam sendo
desenvolvidas no país líder. A análise do gráfico 8 evidencia que após um choque exógeno
no hiato tecnológico, a produtividade se mantém com um pequeno desvio em relação a sua
média até o período 200, a partir do qual a produtividade possui um crescimento
exponencial. Uma interpretação possível para esse fato é que a possibilidade para
incorporar novas tecnologias permaneceu durante todo o período, mas apenas após 50 anos
o efeito da distância tecnológica conduziria ao resultado previsto pelos modelos de
85
catching up, ou seja, a incorporação de uma tecnologia de ponta seria realizada,
impulsionando assim o crescimento da produtividade do trabalho brasileira. Em outras
palavras, o benefício de um choque positivo na “distância tecnológica” apenas ocorreria
depois de 200 períodos. Isso também se constituiria em um indício de que a economia
brasileira (mais especificamente seu Sistema Nacional de Inovação) não apresenta as
características estruturais necessárias para incorporar tecnologias de ponta em um curto
espaço de tempo.
Além disso, a análise do gráfico 8 evidencia o seguinte fato: quando a
produtividade começa a crescer de maneira exponencial, o hiato tecnológico também
apresenta o mesmo crescimento, evidenciando que a reação positiva na produtividade após
os 200 períodos não é suficiente para a redução do hiato, ou seja, não é suficiente para a
realização do “catching up”. Em outras palavras, o resultado da simulação evidencia que o
momento no qual o Brasil começa a aumentar sua produtividade do trabalho via algum
processo de imitação/difusão tecnológica, os EUA também possuem um crescimento
significativo (exponencial) da sua produtividade do trabalho. Esse resultado pode ser
interpretado a partir da discussão de PEREZ & SOETE (1988) sobre trajetórias
tecnológicas e “janelas de oportunidade”. Conforme esses autores, países que não possuem
uma boa infra-estrutura de ciência e tecnologia somente conseguem se apropriar de uma
nova tecnologia quando essa já está plenamente desenvolvida e difundida no país líder (o
que caracteriza a última fase da trajetória de uma tecnologia). Acontece que a apropriação
de uma tecnologia quando ela se encontra na última fase de maturidade não é suficiente
para a realização do “catching up”, pois o país líder normalmente se encontra nas fases
iniciais de uma nova tecnologia, e isso impede a redução do hiato tecnológico por parte do
país seguidor. Em outras palavras, o resultado das simulações (a não redução do hiato
tecnológico, mesmo após um crescimento expressivo da produtividade do trabalho) condiz
com a conclusão de PEREZ & SOETE (1988) a respeito de países como o Brasil: países
que possuem muitas restrições no seu Sistema Nacional de Inovação somente conseguirão
incorporar tecnologias que já estão obsoletas nos países líderes, o que não lhes permitirá
realizar o catching up uma vez que os países líderes já estarão em outras trajetórias
tecnológicas.
Outra questão a ser levantada é que TAVARES (1972) já havia chamado atenção
para o fato de que o processo de “substituição de importações” que caracterizou a
industrialização brasileira não deveria se limitar apenas ao mercado interno, mas é
fundamental para a periferia que a industrialização consiga atingir seu setor exportador, ou
86
seja, que o Brasil consiga também exportar bens industrializados. Isso é fundamental
principalmente pelo aspecto do Balanço de Pagamentos, cujos déficits constituem-se em
uma grande restrição para o crescimento da periferia exportadora de bens primários e
importadora de bens industrializados, em especial bens de capital. Devido ao fato de que o
nosso PSI não conseguiu atingir significativamente o setor exportador brasileiro, existiram
algumas implicações negativas para a constituição de instituições relacionadas ao processo
de inovação tecnológica. Mais especificamente, o setor exportador de um país, por estar
exposto diretamente, via comércio internacional, à concorrência com os setores
exportadores dos demais países do mundo, demandará um número maior de instituições
relacionadas à sua competitividade externa. Isso significa que, se a pauta exportadora de
um país for em sua maioria constituída por bens industrializados, ou principalmente bens
de capital, maior será o dinamismo tecnológico desse setor, e consequentemente maiores
serão as demandas e os “transbordamentos positivos” sobre o arranjo institucional
relacionado ao progresso tecnológico do país. No caso do Brasil, o fato de apresentar um
setor exportador, ao longo do período considerado, dominado pelos bens primários, fez
com que não ocorressem demandas sobre os demais setores da economia pela criação de
um dinamismo tecnológico nacional.
É importante ressaltar que as simulações feitas pelas funções impulso-resposta
supõem que todos os parâmetros permanecerão constantes ao longo dos 75 anos. Essa
suposição pode parecer muito simplificadora uma vez que podem ocorrer mudanças nos
parâmetros ao longo desse período, mas essa condição coeteris paribus é necessária para
enfatizar a conclusão de que os parâmetros precisam ser modificados (em especial a
escolaridade média da PEA), pois caso permaneçam os mesmos, o Brasil se encontrará
tecnologicamente defasado em 50 anos com relação a uma tecnologia desenvolvida nos
EUA.
Novamente será utilizada a decomposição da variância do erro de previsão para
analisar o comportamento do VAR estimado diante de choques exógenos. Como discutido
anteriormente, é necessário supor uma ordenação entre as variáveis para que se possa fazer
as análises. De maneira análoga à ordenação das funções resposta, a suposição é de que os
resíduos da produção são explicados apenas pelo comportamento da sequência εyt. A tabela
10 mostra as contribuições de cada variável para explicar o comportamento das variâncias
dos resíduos.
87
Tabela 10
Decomposição da variância dos resíduos diante de choques exógenos
Decomposição da Variância das
séries
Produtividade
Hiato
Períodos
Contribuição (%) de um choque nas
seguintes séries
Produtividade Produção Hiato
1
2
3
4
8
12
24
50
100
7.87
14.43
22.55
30.70
53.80
65.75
80.44
89.10
92.86
92.10
83.28
74.28
66.16
44.18
32.64
18.34
9.91
6.24
0.03
2.29
3.17
3.14
2.02
1.61
1.22
1.00
0.90
1
2
3
4
8
12
24
50
100
0
0.21
0.51
0.92
2.55
3.99
8.56
20.71
49.16
0.05
1.28
1.68
2.10
2.45
2.44
2.55
2.89
3.68
99.95
98.51
97.81
96.98
95.00
93.57
88.89
76.40
47.16
Conforme explicitado na tabela acima, a contribuição da produção para explicar a
variância dos resíduos da produtividade diante dos choques é extremamente significativa
nos 4 períodos iniciais. Mas uma característica é que sua contribuição declina rapidamente,
saindo de 92,10% no primeiro período para 44,18% ao final do oitavo período. Em
contrapartida, a participação da produtividade aumenta rapidamente na explicação de sua
própria variância, situando-se em 53,8% no oitavo trimestre. Isso evidencia o que foi
constatado pela análise das funções resposta, de que a existência de retornos crescentes de
escala não é suficiente para perpetuar impactos positivos na produtividade diante de
choques exógenos na produção. Além disso, a participação do hiato tecnológico é muito
pequena na explicação da variabilidade da produtividade (máximo de 3,17% no 3º período)
ratificando a conclusão de que a importância da distância tecnológica para o crescimento
da produtividade do trabalho brasileira, via processo de “imitação tecnológica”, é
inexpressiva tratando-se do curto prazo.
88
3.4 Comentários Finais
A partir dos testes estatísticos realizados, pode-se afirmar que as séries temporais
construídas possuem uma relação de longo prazo, ou seja, são cointegradas (tabelas 5 e 8).
Esse fato é importante pois é uma condição necessária e suficiente para a obtenção de
estimativas confiáveis do ponto de vista estatístico (ENDERS, 1995). A primeira relação
de longo prazo testada (produção, produtividade e exportações), apresentou coeficientes
significativos estatisticamente e com um sinal previsto pela teoria, ou seja, a produtividade
e as exportações se relacionam positivamente com o comportamento da produção,
ressaltando que, o coeficiente significativo e positivo para a produtividade apenas foi
obtido quando considerou-se essa série defasada em 4 períodos. Nesse sentido tem-se uma
evidência empírica de que os efeitos de variações na produtividade do trabalho apenas
possuem impactos significativos sobre a produção após um ano.
Outra questão a ser destacada é que a hipótese de “crescimento liderado pelas
exportações” (DIXON & THIRLWALL (1994)) não foi ratificada para o Brasil durante o
período amostral considerado, pois apesar de ser positivo, o coeficiente associado às
exportações possui uma magnitude pequena (0,22) e menor do que a magnitude do
coeficiente da produtividade do trabalho (0,27). Isso é uma evidência de que as
exportações não se constituíram no principal componente da demanda brasileira durante o
período considerado. Conforme o arcabouço teórico (KALDOR, 1994), isso sinaliza para o
fato de que as possibilidades de aumento da demanda via expansão do “mercado interno”
ainda não se esgotaram, podendo ser considerada uma alternativa relevante para o
crescimento econômico do Brasil a ampliação da escala do nosso mercado interno.
Outro ponto de destaque é o efeito acumulativo que um choque exógeno na
produtividade apresentou sobre o comportamento da produção e das exportações. As
funções resposta, além de ratificarem a influência significativa da produtividade sobre a
produção somente após um ano, também mostraram que uma inovação na produtividade
não tende a ser dissipada ao longo do tempo, mas sim tende a afastar as séries dos seus
valores médios. Esse resultado indica a necessidade de estudos empíricos mais detalhados
que possam modelar o comportamento dos resíduos das séries e indicar quais as causas
para esse “comportamento explosivo”.
Resultados muito interessantes foram obtidos através das estimativas da equação
teórica que relaciona produtividade, produção e hiato tecnológico. Novamente os
coeficientes foram significativos do ponto de vista estatístico e positivos como previsto
89
pelo arcabouço teórico. A magnitude para os retornos crescentes de escala para o setor
industrial brasileiro foi de 1,60. No entanto, choques exógenos na produção possuem um
efeito significativo sobre a produtividade do trabalho apenas no primeiro período,
provocando um desvio pequeno no comportamento da produtividade durante 200 períodos.
O coeficiente que faz a mediação entre o hiato tecnológico e a produtividade do
trabalho, apesar de ser significativo e positivo possui uma magnitude pequena, de
aproximadamente 0,19. Isso é uma evidência de que o atraso tecnológico brasileiro não
está se constituindo em uma condição suficiente para absorção de tecnologias de ponta do
país líder (EUA), ou seja, o Brasil não estaria realizando o processo de “catching up” por
não conseguir participar do processo de difusão internacional de tecnologia. No entanto, as
simulações das funções resposta para o longo prazo evidenciam que diante de um choque
exógeno na produção ou no hiato tecnológico, a produtividade apresentará um
comportamento explosivo somente após 50 anos. Os arcabouços teóricos fornecem duas
explicações possíveis para essa trajetória.
A primeira relaciona-se ao conceito de retornos crescentes dinâmicos
(KALDOR,1994) que constitui-se em aumentos de produtividade permanentes e contínuos,
advindos de um aprendizado maior que a força de trabalho possui com determinada
tecnologia em função de um aumento na escala de produção. Esse “learning-by-doing”
torna-se expressivo à medida que aumentos na produção permitem intensificar a
especialização da força de trabalho em uma dada tecnologia. Através das funções resposta,
o período no qual a produtividade cresce exponencialmente pode ser entendido como o
início dos efeitos dos retornos crescentes dinâmicos, ou em outras palavras, o momento em
que a força de trabalho começa a caminhar em uma “função de aprendizado tecnológico”.
O ponto chave é que quanto maior a qualificação da força de trabalho, mais rapidamente os
retornos crescentes dinâmicos começarão a surgir. Nesse sentido o longo período em que
esses efeitos se destacam nas funções resposta (somente após 50 anos) pode se constituir
em evidências de que a baixa qualificação da força de trabalho brasileira dificulta
aumentos da produtividade devido a “learning by doing”.
O comportamento da produtividade no longo prazo diante de um choque exógeno
no hiato tecnológico também pode se constituir em uma evidência das dificuldades que a
economia brasileira possui para absorver tecnologias de ponta que estão sendo
desenvolvidas nos países líderes. Mais especificamente, a possibilidade de crescimento via
imitação tecnológica esteve colocada durante 50 anos, e somente a partir desse momento a
produtividade começou a crescer exponencialmente. Esse resultado sinaliza para o fato de
90
que existem limitações em nossa “capacitação social” que impedem a economia brasileira
de usufruir das “vantagens do atraso”, muito possivelmente porque o nosso Sistema
Nacional de Inovação não está funcionando como um instrumento focal que possa
proporcionar “janelas de oportunidade”. Além disso, as simulações da função resposta
evidenciam que o hiato tecnológico também cresce exponencialmente quando a
produtividade apresenta o mesmo crescimento, mostrando assim que a absorção
tecnológica após 200 períodos não é suficiente para a redução do hiato, ou seja, o Brasil
não possui condições de realizar um “catching up”.
Outra explicação possível para essa debilidade na capacidade de absorção
tecnológica brasileira é o fato de que nosso processo de “substituição de importações”
(TAVARES, 1972) não conseguiu diversificar a nossa pauta exportadora. Esse fato pode
explicar o desenvolvimento atrofiado das instituições relacionadas à inovação/imitação
tecnológica, pois um setor exportador centrado na produção de bens agrícolas não requer
atividade tecnológica para se tornar competitivo no mercado internacional. Essa ausência
de “demandas institucionais” do setor exportador brasileiro também pode ser entendida
como um fator explicativo para a demora no processo de incorporação das novas
tecnologias (50 anos) por parte do Brasil.
Em termos do modelo teórico explicitado por HIGACHI (1999), apesar da proxy
para a capacidade de absorção tecnológica ser limitada uma vez que considera apenas a
escolaridade média da força de trabalho, o Brasil poderia aumentar seu potencial de
absorção tecnológica desde que superasse o patamar pequeno de escolaridade média da
PEA (3,7 anos). Isso é importante no modelo pois a especificação da função de catching up
(aG e
(-G/δ)
) determina que o limite para o processo de imitação tecnológica atinge seu
máximo quando o hiato se iguala à escolaridade média65. Quando o hiato torna-se maior,
significa que o país não apresenta as condições mínimas para absorver a tecnologia do país
líder, e portanto os ganhos na produtividade tornam-se cada vez menores à medida que a
distância aumenta.
Em síntese, as conclusões desse artigo sinalizam para o fato de que, apesar da
evidência de retornos crescentes para o período considerado, existem limitações estruturais
em nossa economia, captadas pelo modelo através da escolaridade média da PEA, que
impedem ganhos permanentes na produtividade do trabalho a partir de “learning by
doing”. Associado a isso, o Brasil não realiza o processo de “catching up”, ou seja, as
65
Isso ocorre uma vez que, para que a derivada da função G e
(-G/δ)
seja igual a zero, G deve ser igual a δ.
91
evidências não confirmam o fato de que nossa economia tenha a capacidade de participar
do processo de difusão internacional de tecnologia. Isso novamente sinaliza para limitações
estruturais que impedem o Brasil de absorver tecnologias de maneira eficiente e
consequentemente alavancar seu progresso tecnológico. Nosso “Sistema Nacional de
Inovação” pode ser caracterizado como um SNI “não maduro” (ALBUQUERQUE, 1999).
92
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