SÉRIES WORKING PAPER BNDES/ANPEC
PROGRAMA DE FOMENTO À PESQUISA EM DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO - PDE
MUDANÇA ESTRUTURAL, SISTEMA NACIONAL DE INOVAÇÕES E RESTRIÇÃO DO BALANÇO
DE PAGAMENTOS: TEORIA E IMPLICAÇÕES DE POLÍTICA
João Prates Romero1
Fabrício Silveira2
Frederico G. Jayme Jr.3
Working Paper BNDES/ANPEC no. 17
BANCO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO E SOCIAL
Avenida República do Chile, 100 – Centro
20031-917 -Rio de Janeiro, RJ
ASSOCIAÇÃO NACIONAL DOS CENTROS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
Rua Tiradentes, 17 – Ingá
24210-510 - Niterói, RJ
Setembro de 2011
Esse paper foi financiado com recursos do Fundo de Estruturação de Projetos (FEP) do Banco
Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES). Por meio desse fundo o BNDES
financia, na modalidade não-reembolsável, a execução de pesquisas científicas, sempre
consoante ao seu objetivo de fomento a projetos de pesquisa voltados para a ampliação do
conhecimento científico sobre o processo de desenvolvimento econômico e social. Para
maiores informações sobre essa modalidade de financiamento, acesse o site
http://www.bndes.gov.br/SiteBNDES/bndes/bndes_pt/Institucional/Apoio_Financeiro/Programas
_e_Fundos/fep.html.
O conteúdo do paper é de exclusiva responsabilidade do(s) autore(s), não refletindo
necessariamente, a opinião do BNDES e/ou da ANPEC.
1
Doutorando na Universidade de Cambridge, Reino Unido.
Economista da Federação das Indústrias do Estado de Minas Gerais (FIEMG).
3
Professor do Departamento de Economia da UFMG e do Cedeplar-UFMG.
2
MUDANÇA ESTRUTURAL, SISTEMA NACIONAL DE INOVAÇÕES E
DE PAGAMENTOS: TEORIA E IMPLICAÇÕES DE POLÍTICA
RESTRIÇÃO DO BALANÇO
João Prates Romero
Fabrício Silveira
Frederico G. Jayme Jr.
Série Working Paper BNDES/ANPEC No. 17
Setembro de 2011
RESUMO
O objetivo do trabalho é analisar, teórica e empiricamente, alguns dos nexos causais
entre investimento, desenvolvimento do Sistema Nacional de Inovações (SI),
elasticidades-renda do comércio exterior e crescimento econômico. Mais
especificamente, procura-se demonstrar, através de um modelo de cointegracão, que
as diferenças nas taxas de crescimento do produto estão associadas a diferenças nas
elasticidades-renda da demanda externa pela produção nacional, assim determinadas
pelo grau de desenvolvimento da estrutura produtiva que, por sua vez, está
relacionada ao grau de maturidade do SI. Os resultados corroboraram o referencial
teórico apresentado, de forma que se confirmou que quanto maior o nível tecnológico
das exportações, maior sua elasticidade-renda, sendo o mesmo observado para as
importações. Desse modo, evidencia-se que maiores níveis de crescimento são
obtidos ao se inserir no comércio internacional como exportador de bens de média/alta
tecnologia (elevada elasticidade renda) e importador de bens de baixa tecnologia
(commodities – baixa elasticidade renda).
Palavras-Chave:
Pagamentos
Crescimento,
Sistema
Nacional
de
Inovações,
Balanço
de
ABSTRACT
The aim of this study is to analyze, theoretically and empirically, some of the causal
links between investment, development of the National System of Innovation (NSI),
income elasticities of foreign trade and economic growth. More specifically, it seeks to
demonstrate, through a cointegration model, that differences in output growth rates are
associated with differences in income elasticities of foreign demand for domestic
production. These elasticities are determined by the degree of development of the
productive structure and the maturity of the NSI. The results support our theoretical
framework, precisely that the higher the technological level of exports, the higher its
income elasticity, the same behavior is observed for imports. Thus, it is clear that the
highest growth rates are obtained when entering into international trade as an exporter
of goods of medium / high technology (high income elasticity) and importer of low-tech
goods (commodities - low income elasticity).
Key-Words: Growth, Balance of Payments, National Innovation System
João Prates Romero, Fabrício Silveira e Frederico G. Jayme Jr.
Cedeplar - Universidade Federal de Minas Gerais
Av. Antônio Carlos 6627 Belo Horizonte - MB
31 3409-7157
E-mail: [email protected]
1. Introdução
A abordagem do crescimento sob restrição externa tem encontrado
crescente respaldo na literatura empírica internacional, sobretudo no que se refere
aos países em desenvolvimento (McCombie, 1989, 1997; McCombie & Thirlwall,
2004). No caso brasileiro, a validade da restrição externa como determinante da
taxa de crescimento do produto a longo prazo foi tema de diversos estudos (Jayme
Jr, 2003; Santos, Lima & Carvalho, 2005; Porcile & Lima, 2006; Vieira & Holland,
2006; Carvalho & Lima, 2008; Britto & McCombie, 2010). Entretanto, embora
sejam inúmeros os trabalhos que corroborem de tal análise, poucos tratam dos
determinantes da restrição externa, sobretudo em nível setorial. Não obstante,
Prebisch (2000a; 2000b), Kaldor (1966), Thirlwall (1979) tenham
proeminentemente identificado nas elasticidades-renda da demanda por
importações e exportações (bem como nos rendimentos crescentes e na
competitividade não-preço) peças centrais na determinação da restrição externa ao
crescimento, os estudos subseqüentes pouco avançaram no entendimento dos
fundamentos dessas elasticidades.
De fato, apenas recentemente alguns autores têm reforçado a inter-relação
entre a estrutura produtiva e as elasticidades (Araujo & Lima, 2007; Gouvêa &
Lima, 2009). A ideia subjacente a estes trabalhos é a de que a estrutura produtiva,
derivada do nível de investimento produtivo, influencia diretamente a pauta
exportadora, afetando as elasticidades. Em linha com os trabalhos de Resende &
Torres (2008) e Jayme Jr & Resende (2009), sustenta-se neste estudo que o vínculo
entre a estrutura produtiva e as elasticidades pode ser explicado pela
complexidade da cadeia produtiva do país. Em outros termos, defende-se que o
grau de desenvolvimento do Sistema Nacional de Inovação (SI), que é
determinante qualitativo do potencial produtivo de um país, exerce função central
na explicação das elasticidades renda da demanda pela produção nacional.
Por outro lado, o presente trabalho se insere ainda na categoria de estudos
empíricos acerca dos determinantes das elasticidades do comércio exterior para o
crescimento econômico. Especificamente, propõe-se avaliar a relação entre o
investimento agregado, o desenvolvimento tecnológico e o crescimento
econômico através da identificação da influência do sistema nacional de inovações
na estrutura produtiva e desempenho comercial. Para cumprir com estes objetivos,
o estudo está estruturado em cinco seções. Na segunda é apresentado o
referencial teórico e a tese defendida. A metodologia de estimação empírica é o
tema da terceira seção. Seus resultados são reportados e debatidos em sequência.
Na última seção são apresentadas as considerações finais do trabalho.
2. A Conexão entre Crescimento Econômico e Retornos Crescentes de Escala
2.1. Restrição Externa ao Crescimento
Diferentemente da abordagem neoclássica, os estudos da matriz kaldorianakeynesiana4 apontam a demanda agregada, e não a oferta, como o motor do
crescimento econômico. Diferenças nas taxas de crescimento entre países seriam
4
Kaldor (1966); Thirlwall (1979); McCombie & Thirlwall (1994).
explicadas, portanto, por diferenças no ritmo de crescimento da demanda e pelas
restrições impostas sobre a mesma. Com efeito, segundo Thirlwall (1979), o
principal fator restritivo da demanda agregada seria o balanço de pagamentos (BP),
dado que na presença de déficits mostra-se imperativo restringir a demanda de
forma a retomar o equilíbrio – através da redução da renda, que reduz as
importações. Com isso,
“investment is discouraged; technological progress is slowed down, and a
country’s goods compared with foreign goods become less desirable so
worsening the balance of payment still further, and so on. A vicious cycle is
started. By contrast, if a country is able to expand demand up to the level of
existing productive capacity, without balance-of-payment difficulties arising, the
pressure of demand upon capacity may well raise the capacity growth rate [by
encouraging investment, technological progress and productivity]” (McCombie
& Thirlwall, 1994, p. 233).
O incentivo à demanda, destarte, é responsável pelo desencadeamento de
um ciclo virtuoso de crescimento que tende a aumentar a produtividade global da
economia pela migração dos fatores5 para setores de maior produtividade manufatura - e pela intensificação do learn-by-doing (Kaldor, 1966). O
investimento, conforme enfatiza a teoria keynesiana, continua sendo o elemento
fundamental na propulsão do crescimento. A importância do BP, por seu turno, é
dada pela magnitude do seu incentivo ou desincentivo ao crescimento do
investimento.
Esse argumento levou à formulação das teorias do crescimento liderado
pelas exportações, para as quais somente através das exportações seria possível
elevar a taxa de crescimento sem a deterioração do balanço de pagamentos.
Baseando-se nisso, Thirlwall (1979) demonstra que o crescimento de longo prazo
se relaciona diretamente com as elasticidades-renda das exportações e
importações. Em seu modelo, o equilíbrio do BP em moeda doméstica seria dado
por:
(1) m + p f + e = p d + x
Sendo e a taxa de câmbio, x as exportações, m as importações, pd os preços
domésticos, e pf os preços internacionais. As importações (m) são função da
relação de preços ponderada pela elasticidade-preço da demanda por importações
(ψ <0), e pela elasticidade-renda da demanda por importações ( π >0), tal que:
(2) m = ψ ( p f + e − p d ) + πy 6
5
Uma vez que a elasticidade-renda da demanda por produtos manufaturados é superior à
elasticidade-renda da demanda por produtos primários (Prebisch, 2000a), com o aumento da renda
nacional a demanda por manufaturados aumenta, incentivando o investimento nesse setor.
6
Assume-se que a elasticidade preço da demanda por importações e exportações seja igual à sua
elasticidade preço-cruzada, ou seja, ψ = φ e η = τ respectivamente.
As exportações são função da taxa de câmbio real e da renda externa, de
forma que a elasticidade-renda das exportações seria dada por ε >0, e a
elasticidade-preço da demanda de exportações por η <0, ambos em moeda
estrangeira:
(3) x = η ( p f − p d − e) + εz
Substituindo (2) e (3) em (1) obtém-se a taxa de crescimento da renda
doméstica consistente com o equilíbrio do balanço de pagamentos (Mccombie &
Thirlwall, 1994, P. 234-5):
(4) y B =
(1 + η + ψ )( p d − p f − e) + εz
π
Essa equação possui várias implicações:
(i)
Uma inflação doméstica superior à externa reduz a taxa de
crescimento com equilíbrio do BP se ψ + η > 1 (condição de
(ii)
(iii)
Marshall-Lerner);
A depreciação cambial ( e >0) tende a aumentar a taxa de
crescimento com equilíbrio do BP se ψ + η > 1 ;
A maior taxa de crescimento da renda mundial aumenta a taxa
de crescimento com equilíbrio do BP; (iv) quanto maior a
elasticidade-renda da demanda por importações ( π ), menor a
taxa de crescimento com equilíbrio do BP.
Contudo, ao se assumir que não haja alterações nos preços relativos, com a
inflação interna igual à internacional (pdt – pft – et = 0), a equação pode ser
reduzida à relação inicialmente proposta por Thirlwall (1979), que equivale à regra
de crescimento proposta por Harrod (1933):
(5) y B =
εz x
= .
π π
As evidências empíricas providas por McCombie e Thirlwall (1994)
confirmam sua hipótese, demonstrando que, para aumentar seu ritmo de
crescimento, um país deve antes superar a restrição do balanço de pagamentos. A
superação da restrição do BP, com a consequente viabilização de uma maior taxa
de crescimento, por sua vez, se daria através de políticas de estímulo ao aumento
das elasticidades-renda das exportações concomitantemente à redução das
elasticidades-renda das importações.
Estudos subsequentes, por sua vez, incorporaram novos componentes
explicativos ao modelo original, em especial os fluxos de capitais e os pagamentos
de serviços financeiros da dívida (Thirlwall & Hussain, 1982; McCombie &
Thirlwall, 1997, Moreno-Brid, 2003). Em países subdesenvolvidos os influxos de
capital permitem a manutenção temporária de déficits na conta corrente. Dessa
forma, países que apresentam déficits na balança de comércio e serviços poderiam
manter seu crescimento desde que conseguissem financiar este déficit com o
influxo de capitais. Contudo, a entrada de capitais também gera um passivo que
pode deprimir o ritmo de crescimento do produto, uma vez que os fluxos de
capitais devem ser pagos, o que justifica a inclusão das remessas de juros ao
exterior (Moreno-Brid, 2003).
Com isso, mesmo na presença de fluxos de capitais, em algum momento
torna-se imperativo haver um superávit na balança comercial para o pagamento do
serviço da dívida externa. Ou seja, a acumulação de dívida também pode gerar a
necessidade de contração da demanda (renda) interna para que se alcance um
superávit no BP para o pagamento da dívida. Tal quadro novamente implicaria
redução do ritmo de crescimento. Incorporando esses componentes, Moreno-Brid
(2003) chega à seguinte equação de equilíbrio do balanço de pagamentos:
(6) mt + p ft + et = θ1 ( pdt + x) − θ 2 ( pdt + r ) + (1 − θ1 − θ 2 )( pdt + f )
Onde r é a variação do pagamento de juros líquidos, f a variação dos fluxos de
PX
PR
capitais, e θ1 = d
e θ2 = d
são razões para ponderação dos efeitos
Pf EM
Pf EM
medidas no período inicial. Por fim introduz-se ainda a restrição de endividamento
sustentável, F/Y=k, que em taxas de crescimento é dada por:
(7) f + pd = y + pd
Substituindo essa restrição em (6), e partindo das mesmas funções do
modelo original para exportações e importações, obtém-se a taxa de crescimento
com equilíbrio do BP na presença de fluxos de capitais:
(8) y B =
*
(θ1η + ψ + 1)( p d − p f − e)
π − (1 − θ1 + θ 2 )
+
θ1εz
θ2r
−
π − (1 − θ1 + θ 2 ) π − (1 − θ1 + θ 2 )
O primeiro termo da equação representa o efeito das mudanças dos termos
de troca; o segundo, o efeito da demanda das exportações; o terceiro, o efeito das
remessas de juros; e o quarto (no denominador), o efeito dos fluxos de capitais. Na
ausência de fluxos de capitais, temos que θ 1=1, de forma que retornamos ao
resultado inicial da regra de crescimento de Harrod (1933).
Ainda que o impacto real seja muito pequeno, diversos trabalhos empíricos
apontam a validade da hipótese de deterioração dos termos de troca em prejuízo
dos países subdesenvolvidos. Por outro lado, os fluxos de capitais tendem a,
marginalmente, relaxar a restrição, mesmo que seu efeito seja temporário7. Tais
resultados são amplamente consistentes com a abordagem estruturalista de
Prebisch (2000a, 2000b), Furtado (1961), Tavares (2000), e outros.
Com relação ao caso brasileiro, especificamente, Britto & McCombie (2009)
apresentam importantes evidências em torno da restrição do BP ao crescimento
7
Para uma revisão mais detalhada dos estudos empíricos que testam a Lei de Thirlwall, ver Gouvêa
(2010). O autor apresenta ainda uma revisão dos testes de validade, tipos de teste empírico, e
abordagens alternativas.
do produto no período entre 1955 e 2006. Este resultado se sustenta mesmo
quando é incluído o efeito dos fluxos de capitais e pagamentos de juros. Carvalho
& Lima (2008), por seu turno, concluem que entre 1930 e 2004 a razão das
elasticidades cai de 7% para uma sub-amostra entre 1930-1993 para apenas 1,3%
no período entre 1994-2004, demonstrando a perda de dinamismo da economia
brasileira que se inicia ainda nos anos 1980.
Analisando dados para o Brasil e países da OCDE, Jayme Jr. e Resende
(2009) observam que a dificuldade na redução da restrição externa resulta, em
grande medida, da especialização comercial brasileira, particularmente deficitária
em produtos de média e alta intensidade tecnológica desde o início da década de
1990. Segundo os autores, esse é um reflexo do baixo nível de desenvolvimento
do Sistema Nacional de Inovação brasileiro. Desde a abertura comercial da década
de 1990, o que se verificou foi o aumento da participação dos produtos da maior
teor tecnológico na pauta de importações sem que tenha havido aumento
proporcional das exportações desses produtos. Mesmo que se tenha notado uma
grande redução da participação das commodities primárias na pauta exportadora,
tal observação caracteriza um padrão de especialização ainda desfavorável para o
país, já que o grande déficit se encontra justamente nos setores de bens mais
intensivos em tecnologia e, portanto, de acordo com a tese defendida, setores de
produtos de maior elasticidade renda. Esse quadro é confirmado nos gráficos 1 e
2.
Gráfico 1: Evolução das exportações brasileiras por categorias tecnológicas
0,8
0,7
0,6
0,5
PP
0,4
NRBM
0,3
LT
MT
0,2
HT
0,1
19
63
-1
96
7
19
68
-1
97
2
19
73
-1
97
7
19
78
-1
98
2
19
83
-1
98
7
19
88
-1
99
2
19
93
-1
99
7
19
98
-2
00
2
20
03
-2
00
7
0
Fonte dos dados primários: UNCOMTRADE
Gráfico 2: Evolução das importações brasileiras por categorias tecnológicas
0,6
0,5
0,4
PP
0,3
NRBM
LT
0,2
MT
HT
0,1
19
63
-1
96
7
19
68
-1
97
2
19
73
-1
97
7
19
78
-1
98
2
19
83
-1
98
7
19
88
-1
99
2
19
93
-1
99
7
19
98
-2
00
2
20
03
-2
00
7
0
Fonte dos dados primários: UNCOMTRADE
2.2. Elasticidades e Competitividade Não-Preço
Embora a taxa de crescimento do produto de uma economia seja
determinada pela taxa de crescimento da demanda, a abordagem do crescimento
restrito pelo balanço de pagamentos não descarta a importância das características
de oferta dos bens. Contudo, vale ressaltar, essas características não se referem, no
longo prazo, ao crescimento do estoque de fatores, mas sim a aspectos
qualitativos dentro do que se convencionou chamar de competitividade não-preço
(McCombie & Thirlwall, 2004).
Desde a década de 1930 que grande parte da produção industrial tem sido
caracterizada por uma estrutura de competição oligopolista, onde não se observa
agressiva competição via preços (McCombie & Thirlwall, 1994), mas sim o
predomínio da competição não-preço.8 De acordo com os autores, “à medida que
os países enriquecem ao longo do tempo, existe uma tendência de mudança de
ênfase dentro dos setores em direção a novos produtos, qualidade, confiabilidade
e, em geral, em direção a produtos com maior valor adicionado, nos quais fatores
não-preço são criticamente importantes” (McCombie & Thirlwall, 1994, p. 283).9
Buscando investigar o impacto desse tipo de competição sobre o
desempenho do comércio exterior, autores das mais diversas vertentes teóricas10
8
Definida como “all those factors other than price that affect consumer choice. These include
quality, reliability, speed of delivery, the extent and efficacy of the distribution network and the
availability of export credit and guarantees” (McCombie & Thirlwall, 1994, p.265).
9
Tradução livre.
10
Dentre estes estudos, alguns partem da teoria do hiato tecnológico, outros da teoria do ciclo de
vida dos produtos, ou mesmo da hipótese de diferenciação dos produtos e preferência por
variedade. Esses estudos confirmam a importância da competição não-preço na expansão das
desenvolveram testes empíricos onde o nível de competitividade não-preço é
representado por proxies. São incluídas, dentre outras, o número de patentes e os
gastos nacionais em P&D.
O enfoque na competição não-preço, contudo, vai de encontro à suposição
neoclássica de que bens similares são homogêneos, e, portanto, atendem à “lei do
preço único”. Diferenças de preços, segundo esse enfoque, refletiriam as
diferenças qualitativas dos bens em comparação, o que acaba por esvaziar
completamente a lei de base empírica (McCombie & Thirlwall, 1994).11 Melhorias
na competitividade não-preço, portanto, refletem majoritariamente o grau de
diferenciação dos produtos e o aumento da qualidade da produção nacional. A
indústria, por seu turno, está mais sujeita a esse tipo de competição do que os
bens primários, que apresentam maior homogeneidade. Esse é o resultado
encontrado por Kravis & Lipsey (1971), onde produtos básicos estão mais
suscetíveis à competição preço do que produtos manufaturados, que apresentam
maior diferenciação.
Resta então interpretar o impacto do câmbio sobre a competitividade.
Segundo Breuch & Stout (1981), depreciações cambiais teriam impacto
diferenciado sobre produtos industrializados e produtos básicos (mais
homogêneos). Segundo os autores, ao aumentar a lucratividade das exportações, a
depreciação cambial influenciaria positivamente a produção de produtos básicos,
enquanto produtos de maior intensidade tecnológica seriam negativamente
afetados no médio prazo, já que este movimento dos lucros desincentivaria os
investimentos em qualidade, comprometendo o desempenho das exportações
mais sofisticadas.
A condição de Marshall-Lerner, no entanto, garante que, mesmo que
apenas temporariamente, a desvalorização do câmbio nominal conduzirá à
melhoria do saldo do balanço de pagamentos. A sobrevalorização cambial, por sua
vez impactará negativamente os lucros, de forma que as importações serão
incentivadas em detrimento da produção industrial do país.
Em síntese, não só a valorização cambial pode ser prejudicial ao
crescimento - via redução da lucratividade da produção - como também uma
desvalorização excessiva e prolongada pode prejudicar a competitividade nãopreço da produção nacional, dificultando o processo de superação da restrição
externa ao crescimento (McCombie & Thirlwall, 1994).
É importante ainda destacar o chamado “Paradoxo de Kaldor” (1978), o
qual consiste na constatação empírica de que em países onde se verificou queda
na competitividade-preço da produção (casos de Alemanha e Japão, entre outros)
observou-se um aumento de sua participação no comércio mundial. Tal verificação
confere nova confirmação da importância da competitividade não-preço para o
crescimento das exportações e da renda nacionais.
Em suma, pode-se concluir que a competitividade não-preço é um fator
crucial para a promoção das exportações
em função dapreferência por
diversificação de consumo (variedade) à medida que cresce a renda, embora não
exportações, bem como para o crescimento da renda. Para uma revisão desses estudos ver
McCombie & Thirlwall (1994).
11
A enorme importância atribuída à diferenciação de produto e à competitividade não-preço
acabou por fazer que autores incorporassem tal enfoque (preferência por variedade e competição
oligopolista) à análise do crescimento regional (Fujita, Krugman, Venables, 1999; Krugman, 1991).
confira grande incentivo à redução das importações pelo mesmo motivo12. Tal
forma de competição, portanto, refletir-se-ia em diferenças nas elasticidades-renda
da demanda de produtos exportados e importados. Entretanto, pode-se assumir
que a elasticidade-renda das exportações apresentaria maior resposta do que a
elasticidade-renda das importações a mudanças no nível de competitividade nãopreço.
Ganhos de competitividade não-preço podem ser auferidos em qualquer
tipo de produtos. Freeman (1979) testou o impacto de diferentes estratégias de
competição não-preço sobre diferentes setores: (i) bens de capital; (ii) bens de
consumo; (iii) materiais básicos. Seus resultados indicam que a produção de bens
de capital gera um tipo de competição focada no desenvolvimento de novos
produtos de maior tecnologia, o que implica na importância do P&D. Na produção
de bens de consumo, design e propaganda desempenham papel mais importante,
enquanto na produção de materiais básicos são inovações destinadas à economia
de fatores as mais importantes. Ou seja, preços seriam mais importantes na
produção de bens de consumo e materiais básicos do que na produção de bens
de capital. O que se observa, portanto, é que setores de maior teor tecnológico
são mais dependentes da competitividade não-preço (diferenciação e aumento da
qualidade), se deparando, portanto, com elasticidades-renda da demanda
superiores.
Partindo dessa lógica, Araujo e Lima (2007) desenvolveram um modelo
multissetorial da Lei de Thirlwall (LTMS). Neste, mudanças na participação setorial
da economia, ou seja, na estrutura de produção, impactam na taxa de crescimento
da economia. Dessa forma, a taxa de crescimento de um país pode ser maior
mesmo que a taxa de crescimento do resto do mundo permaneça inalterada. Para
tanto, basta que a composição setorial das exportações e importações mude de
maneira favorável.
Em resumo, a LTMS pode ser descrita da forma representada a seguir13. Se
uma economia é considerada como sendo composta por vários setores, cada qual
com diferentes elasticidades renda da demanda, então temos:
(9) ε = ∑i =1φi ε i
k
(10) π = ∑i =1θ iπ i
k
Onde i denota os setores da economia, φi e θ i são as participações de cada setor
no
total
de
exportações
e
importações,
respectivamente
(com
k
k
∑i=1φi = 1 , ∑i=1θ i = 1 ). Pode-se afirmar, portanto, que as elasticidade globais são
determinadas pelas mudanças nas elasticidades setoriais e pela composição
12
Conforme argumenta Barker (1977), apud McCombie & Thirlwall, 1994, p. 284), “as real income
increases, purchasers tend to buy more varieties of a product, and since a greater number of these
varieties is available from abroad rather than from home sources, the share of imports in demand
tends to increase”. Ou seja, maior grau de comércio internacional intra-indústrias gera maiores
elasticidades-renda das exportações e importações devido à grande diferenciação de produto
verificada.
13
Esta representação corresponde a uma formulação alternative à LTMS original de Araújo & Lima
(2007) a qual é baseada em um modelo Pasinettiano e não na formulação de Thirlwall.
setorial da economia. Destarte, substituindo (9) e (10) em (5), temos a Lei de
Thirlwall multissetorial14.
(∑i =1φi ε i ) z
k
(11) y =
∑
k
i =1
θ iπ i
Se considerarmos que esta economia é composta por somente três setores
(como será o caso nos testes conduzidos neste trabalho): (i) um setor produtor de
bens primaries (PP); (ii) um produtor de manufaturas de baixa tecnologia (LT); e (iii)
o último produzindo manufaturas de alta tecnologia (HT), então temos:
(12) y =
(φ PP ε PP + φ LT ε LT + φ HT ε HT ) z
(θ PP π PP + θ LT π LT + θ HT π HT )
A partir de uma formulação semelhante, Gouvêa a Lima (2009) estimaram
as elasticidades setoriais para vários países da América Latina e Ásia, concluindo
que setores mais intensivos em tecnologia apresentam maior elasticidade-renda,
sendo as diferenças entre as elasticidades de cada setor menores para as
importações que para as exportações.15 Com essa análise, os autores demonstram
que para a superação da restrição externa faz-se necessário elevar a participação
dos setores produtores de bens de média/alta intensidade tecnológica, o que
elevaria a elasticidade-renda das exportações da economia, ao passo que
determinaria a queda da elasticidade-renda das importações, que seriam
influenciadas pela queda da necessidade de importação desses bens de médio/alto
teor tecnológico.
2.3. Sistema Nacional de Inovação, Competitividade Não-preço e Mudança
estrutural
A vulnerabilidade externa dos países subdesenvolvidos constitui um
importante fato estilizado da economia mundial. Embora os países periféricos
eventualmente apresentem crescimento em momentos de expansão da demanda
internacional por seus produtos e serviços, a especialização comercial desses
países em produtos com menor desenvolvimento tecnológico reduz a
competitividade não-preço da sua pauta de exportações, potencializando uma
restrição estrutural ao crescimento. Esse quadro resulta diretamente das diferenças
nas elasticidades-renda da demanda dos diferentes tipos de produtos (primários,
industrializados, ou de alto teor tecnológico).
Segundo Fajnzylber (1983, 2000), a superação de tal vulnerabilidade está
associada à criação de um núcleo endógeno de dinamização do progresso técnico
que possibilitaria levar a ganhos de competitividade. Esse processo incluiria
importantes mudanças nos rumos da industrialização dos países subdesenvolvidos,
14
Uma especificação mais complete poderia ser encontrada substituindo (7) e (8) na equação (1) e
(2), considerando uma especificação similar para as elasticidade preço setoriais. Não obstante, para
reduzir a complexidade do modelo, optamos por apresentar apenas a equação final do modelo,
gerada pela sunstituição de (7) e (8) em (5).
15
Os autores verificam ainda que tanto a Lei de Thirlwall original como a multissetorial representam
bem a taxa de crescimento real da economia.
particularmente devido à necessidade de criar (e ampliar) um setor competitivo de
bens de capital. Esse movimento, segundo o autor, requer, por um lado, apostas
relacionadas ao sucesso de paradigmas tecnológicos concorrentes, e, por outro, o
abandono de práticas produtivas imitativas em prol de atividades adaptativas e,
fundamentalmente, criativas.
Assim, existe uma clara relação entre a estrutura produtiva de um país e as
trajetórias tecnológicas que podem ser exploradas a fim de estabelecer o processo
de catch-up. Contudo, a possibilidade de se explorar efetivamente essas
possibilidades depende, em grande medida, do nível do esforço de P&D e da
efetiva realização de ganhos de produtividade. Em outras palavras, a associação
entre a mudança estrutural e a maior competitividade internacional depende do
nível de desenvolvimento dos sistemas produtivo e de ciência e tecnologia do país.
Segundo Jayme Jr. & Resende (2009), o grau de desenvolvimento do
Sistema Nacional de Inovações (SI) determina a estrutura produtiva da economia
local, que por sua vez impacta as elasticidades-renda do comércio e, por
consequência, o grau de vulnerabilidade externa das economias.Cunhado por
Nelson (1993) e Lundvall (1992), o conceito de SI enfatiza a importância de
configurações institucionais que confiram suporte à incorporação e criação de
inovações. Segundo essa abordagem, o crescimento econômico não é
determinado em sua totalidade pela capacidade de introduzir inovações radicais,
mas pela capacidade de difusão eficiente de inovações no sistema produtivo
(Freeman, 1995).
Segundo Abramovitz (1986) há uma defasagem temporal entre a criação de
uma inovação nos países centrais (capaz de deslocar a fronteira do conhecimento)
e a incorporação dessa tecnologia nos países periféricos. Para desencadear o
processo de catching-up é fundamental reduzir essa defasagem. Quando a
incorporação das inovações nos países periféricos é rápida, então os mesmos são
capazes de reter os ganhos desse processo por mais tempo, sem incorrerem, por
sua vez, nos custos vinculados à criação dessas inovações. Reduz-se assim o hiato
econômico entre o centro e a periferia. No entanto, para que esse processo
ocorra, é preciso desenvolver uma “capacitação social” que permita essa
incorporação, sobretudo em termos educacionais e de criação de uma infraestrutura científica mínima, mas também vinculada à formação de um aparato
regulatório e institucional que ampare e incentive esse processo.
Buscando criar parâmetros para esta classificação, Albuquerque (1999)
desenvolveu o que chamou de Indicador de Aproveitamento de Oportunidades
(IAO), que é a razão entre a participação do país no total de patentes concedidas
pelo USPTO em relação à participação no total mundial de artigos científicos
indexados pelo ISI. O numerador representa uma proxy para a produção
tecnológica, e o denominador uma proxy para a produção científica. Assim,
indicadores próximos, ou acima, da unidade indicariam que o país analisado possui
características mais próximas a um SI maduro, ao passo que indicadores baixos
estariam relacionados a países com características mais semelhantes a um SI
imaturo.
No entanto, ainda que os Sistemas Nacionais de Inovação maduros
possuam uma estrutura institucional que ampare e favoreça o desenvolvimento
científico e tecnológico, é importante ressaltar que não se verifica uma forma fixa
de SI maduro, mas antes, um conjunto de aparatos institucionais moldados pelo
contexto histórico, social e econômico no qual estavam inseridos estes países.
Freeman (1995) corrobora tal argumentação com os exemplos históricos de Japão,
URSS, América Latina e Ásia, e enfatiza a importância de fatores relacionados à
“capacitação social” para a formação de um eficiente SI.
Ao avaliar a eficácia do uso destes indicadores como síntese das
características relevantes dos SI, em geral considera-se que tanto o IAO de
Albuquerque (1999) como o número de patentes per capita registradas em relação
ao total ou à média mundial podem ser bons indicadores do grau maturidade do
SI. Embora outras formas de medida sejam possível, indicadores alternativos
também apresentam problemas. Indicadores como o nível de gastos em P&D
podem apresentar medidas distorcidas, uma vez que não levam em conta os
efetivos resultados desse esforço - como demonstra o exemplo da URSS discutido
por Freeman (1995). O nível de educação, por sua vez, apesar de ser
extremamente importante, é de difícil medida e pode apresentar distorções,
principalmente quanto à qualidade e à porcentagem de atendimento em alguns
países subdesenvolvidos. Indicadores que envolvam o número de patentes
registradas, por seu turno, podem ser criticados pela dificuldade e custo de
patenteamento de uma inovação tecnológica, o que pode gerar a subestimação da
atividade inovativa, sobretudo em países subdesenvolvidos. Entretanto, ao indicar
claramente a capacidade de gerar inovações valiosas o bastante para serem
patenteadas, índices envolvendo o número de patentes fornecem um bom retrato
do grau de desenvolvimento do SI de cada país.
Em resumo, de acordo com a síntese neo-schumpeteriana e
estruturalista/keynesiana conduzida, pode-se concluir que o desenvolvimento do SI
é fundamental para a consistente superação da restrição externa. A geração de
inovações favorece a diferenciação da produção e os ganhos de qualidade, os
quais, por sua vez, incentivam maiores investimentos e então maior nível de
produto. Com efeito, uma vez que setores produtores de bens de médio/alto teor
tecnológico são mais suscetíveis a tais ganhos de qualidade e diferenciação, é
possível supor que o maior processo inovativo tenderia a aumentar participação
desses setores na economia. Essa mudança estrutural eleva, por conseqüência, a
participação das exportações desses bens na pauta, o que promove a elevação da
elasticidade-renda das exportações, ao passo que reduz as importações desses
bens (reduzindo a elasticidade-renda das importações). Como resultado, verifica-se
o relaxamento da restrição externa segundo a Lei de Thirlwall Multissetorial,
possibilitando assim a obtenção de uma taxa de crescimento mais elevada para
uma dada taxa de crescimento da economia mundial.
3. Metodologia da Análise Empírica
A literatura kaldoriana, representada pela abordagem da restrição externa
estabelece que, em última instância, o nível de crescimento nacional é
determinado pelas elasticidades-renda das demandas de importações e
exportações. Maiores taxas de crescimento, portanto, estão relacionadas a uma
baixa elasticidade-renda das importações e elevada elasticidade-renda das
exportações. Tais variáveis, contudo, são usualmente tomadas de forma exógena
pela literatura. Entretanto, ao incorporar o referencial neo-schumpeteriano à
análise, tornam-se endógenas as elasticidades, que passam a ser diretamente
determinadas pelo nível de desenvolvimento tecnológico da produção nacional.
Este, por sua vez, é determinado pelo maior ou menor desenvolvimento do
Sistema Nacional de Inovação. Para corroborar tal suposição, no presente trabalho
é desenvolvido uma série de testes.
Esta seção discute a metodologia empregada na estimação das elasticidades
das exportações e importações brasileiras, além de apresentar o modelo ampliado
pelo efeito do SI. Os testes conduzidos nos próximos tópicos partem do modelo
teórico apresentado na seção 2.1 e utilizam dados desagregados a dois e três
dígitos – segundo classificação SITC 2 – entre 1976 e 2007 para as importações e
exportações brasileiras fornecidas pelo UNcomtrade. Os dados de PIB foram
retirados do Ipeadata - valores em US$ - e o câmbio real foi calculado a partir da
taxa de câmbio nominal fornecida pelo Ipeadata, dividida pela paridade do poder
de compra (Penn World Table) no período analisado. Essa forma de cálculo
mostrou-se mais condizente com a análise histórica do câmbio real brasileiro, uma
vez que entre 1976 e 1990, em função da elevada inflação, o cálculo usual (Epf/pd)
atinge valores extremos que somente diminuem o poder explicativo da variável. As
contas da classificação SITC foram agregadas conforme o Anexo.
3.1. Cálculo das Elasticidades
A partir da classificação conduzida, foram estimados modelos distintos para
cada uma das categorias de importações e exportações assim designadas: (i)
manufaturas de média/alta tecnologia, doravante Mht e Xht, respectivamente para
importações e exportações; (ii) manufaturas de baixa tecnologia ou baseadas em
recursos naturais, Mlt e Xlt; (iii) commodities internacionais, Mpp e Xpp; (iv) total de
importações (M) e exportações (X). As equações básicas a serem estimadas são,
portanto, as seguintes funções de demanda por importações e exportações
(originais da Lei de Thirlwall):
(13)
lnM(i) = β mi0 + β mi1 lnR + β mi2 lnY + e mi
com i ∈ (0,3)
(14)
lnX(i) = β xi0 + β xi1lnR + β xi2 lnZ + e xi
com i ∈ (0,3)
Onde, i ∈ (0,3) representa as diferentes categorias tecnológicas, sendo 0 o
total, 1 o setor de alta tecnologia, 2 o setor baixa tecnologia e 3 o setor produtos
primários, M as importações, X as exportações, R a taxa de câmbio real, Y a renda
interna e Z a renda externa (as letras em minúsculo representam logaritmo natural).
A estimação das elasticidades-renda das importações e exportações setoriais
(por categoria tecnológica) permitirá testar algumas hipóteses acerca da relação
entre o nível tecnológico da produção e a elasticidade renda e preço da demanda
pelos bens destes setores. Particularmente, pretende-se mostrar que as
elasticidades renda da demanda estão diretamente relacionadas com o conteúdo
tecnológico da produção, que é determinada pelo grau de desenvolvimento do SI.
3.1.1. As elasticidades hipotéticas
Uma forma alternativa de estimação das elasticidades renda é a utilização de
elasticidades “hipotéticas”, que funcionam como uma proxy para as elasticidades
reais e podem ser calculadas ano a ano. A primeira forma de cálculo é apresentada
por McCombie (1997), que define a elasticidade renda hipotética como aquela
que iguala as taxas de crescimento observada e teórica: π ' ≡ x / y . “Então, se π ' e a
estimativa de π não forem estatisticamente diferentes, não se pode refutar a
hipótese de que o crescimento do país é restrito pelo BP” (Santos et al., 2005, p.
6). A estimação de π , por seu turno, é feita por cointegração. A segunda forma de
cálculo segue as especificações do modelo apresentado por Moreno-Brid (2003).
Jayme Jr. (2003), por sua vez, estima uma elasticidade implícita π ' ' , obtida através
do coeficiente de cointegração estimado a partir da relação lnYt = (1/ π ' ' )ln Xt.
As elasticidades hipotéticas, portanto, são calculadas a partir das seguintes
equações:
(i)
π 1 = x / y (modelo original)
θ 1xt − θ 2r
(ii)
π 2 = (1 − θ 1 + θ 2) +
(modelo Moreno-Brid)
y
(iii)
π 3 = 1/ β obtido na cointegração de lnYt = β ln Xt
Onde x, y e r são expressos em taxa média de crescimento do período
analisado, e θ 1 e θ 2 são calculadas para o período inicial.
3.2. Elasticidades e Sistema Nacional de Inovações: Testando as Conexões
A análise conduzida na seção 2 defende um importante papel da tecnologia
na determinação das elasticidades. De fato, afirma-se que as elasticidades renda da
demanda estão diretamente relacionadas ao grau de tecnologia abarcada nos bens
de cada setor. Não obstante, ainda não está clara a relação entre o sistema
nacional de inovação e tais elasticidades. Hipoteticamente, um país com um SI
maduro seria capaz de produzir a contento uma série de bens em cadeias
produtivas conexas que um país sem tal nível de desenvolvimento do SI
certamente seria incapaz. Mas qual o respaldo empírico dessa construção? Da
mesma forma, pouco se sabe ainda da relação entre o SI e a produção de bens
tecnológicos. Podemos afirmar, como supomos, que a maturidade do SI tem
impacto diferenciado no quociente tecnológico da produção nacional?
Nesse sentido, a presente subseção discute um modelo de teste empírico
para a relação entre as elasticidades e o sistema nacional de inovação. Utilizandose da proporção das patentes nacionais pelas patentes mundiais per capita como
proxy para o SI, propõe-se a estimação de três modelos distintos16:
(i) O primeiro acrescenta às funções de demanda por
exportações/importações o indicador de maturidade do SI;
(15)
(16)
lnM(i) t = β mi0 + β mi1 lnR t + β mi2 lnYt − β mi3 ln SI t + e mi
lnX(i) t = β xi0
com i ∈ (0,3)
+ β xi1lnR t + β xi2 lnZ t + β xi3 ln SI t + e xi com i ∈ (0,3)
(ii) O segundo substitui a renda nacional (no caso das
importações) e a renda internacional (no caso das exportações) pelo
indicador de maturidade do SI;
(17)
(18)
16
lnM(i) t = β mi0 + β mi1lnR t − β mi2 ln SI t + e mi
lnX(i) t = β xi0 + β xi1 lnR t + β xi2 ln SI t + e xi
com i ∈ (0,3)
com i ∈ (0,3)
Uma vez que os modelos propostos serão estimados a partir do uso de técnicas de séries
temporais, não há problema teórico na omissão de variáveis relevantes na explicação da variável
endógena.
(iii) O terceiro estima apenas a relação objetiva entre o SI e as
exportações e importações.
(19)
lnM(i) t = β mi0 − β mi1 ln SI t + e mi
com i ∈ (0,3)
(20)
lnX(i) t = β xi0 + β xi1 ln SI t + e mi
com i ∈ (0,3)
Tais equações representam as funções de demanda por exportações e
importações setoriais. O parâmetro relacionado à proxy SI expressa a influência do
nível de desenvolvimento do sistema de inovação nacional nas importações e
exportações de cada um dos i setores.
A introdução da proxy para o SI nessa equação tem como fundamento a
suposição de que o maior grau de maturidade do SI incentiva maior produção em
setores mais intensivos em tecnologia e, com o maior investimento17 decorrente,
maiores ganhos de produtividade em todos os setores, embora esse impacto seja
diferenciado entre eles. Além disso, assumindo que o aumento da competitividade
não-preço influencia diretamente a elasticidade-renda da demanda da produção de
todos os setores (embora em diferentes níveis), é possível assumir que a
conformação de um SI eficiente eleva também as elasticidades-renda. Com esse
aumento seriam impulsionadas as exportação, ao passo que as importações
poderiam ser desincentivadas em todos os setores. Isso justificaria o sinal negativo
da variável SI nas equações de importações.
Entretanto, tal efeito é desconsiderado ao se estimar a elasticidade-renda
diretamente como nas equações (15) e (16). Espera-se, portanto, que a
comparação entre os coeficientes estimados possa introduzir novas evidências a
respeito dessas relações.
Nesse caso, o efeito negativo da variável SI passa a ser atribuído integralmente à
mudança estrutal, assumindo que a maior participação dos setores de média/alta
tecnologia na produção total levaria à ampliação das exportações desses bens e à
diminuição das suas importações (por isso o sinal negativo nas equações de
importações).18 Entretanto, para os setores de menor intensidade tecnológica
verificar-se-ia o oposto: com o aumento da produção de alta tecnologia e a
redução da produção de baixa tecnologia e produção primária espera-se que haja
um aumento da importação desses produtos, e redução de suas exportações.
17
Uma especificação mais adequada seria testar a relação das patentes com o investimento no
setor de alta tecnologia e a equação dos determinantes das importações e exportações
separadamente. Entretanto, a indisponibilidade de dados de investimento classificado segundo a
intensidade tecnológica dos bens a serem produzidos inviabiliza tal especificação. Os testes aqui
desenvolvidos, portanto, procuram apresentar algumas evidências iniciais das relações teóricas
descritas ao longo do artigo, que devem ser mais desenvolvidas em estudos futuros.
18
Como demonstrado na equação (10), todos os i setores sofreriam um impacto positivo com o
aumento das inovações – ganhos de qualidade. Contudo, esse impacto seria maior no setor
produtor de bens de média/alta tecnologia, seguido do setor de bens de baixa tecnologia, e em
último o setor produtor de commodities. A mesma análise é válida para a equação (9), referente às
importações. Por outro lado, é importante relembrar que o impacto das inovações sobre as
importações seria menor em função da preferência dos consumidores por variedade.
3.3. Método de Estimação
Um conjunto de séries é dito co-integrado de ordem p-q – CI(p, q) – se (i)
todas as séries são integradas de ordem p – I(p) – e (ii) uma combinação linear
entre elas é integrada de ordem p-q, com q > 0. Dessa forma, inicialmente, foram
conduzidos testes para identificar a estacionariedade das séries em estudo. Embora
usualmente adotada, a estatística ampliada de Dickey-Fuller (ADF) é muito sensível
ao número de defasagens (lags) incluídas no modelo. Ademais, o teste assume
como pressuposto a não-autocorrelação e homocedasticidade dos resíduos da sua
equação. Portanto, na ausência de normalidade dos resíduos da equação do teste
ADF, o teste de Phillips-Perron (PP), baseado em um processo estocástico MA(1),
apresenta melhores resultados. A Tabela A.2 em anexo resume as estatísticas dos
testes ADF e PP para uma e três lags das séries em nível e em primeira diferença. A
escolha do número de lags baseou-se no critério de normalidade dos resíduos da
equação ADF. Portanto, para uma lag, os melhores resultados são aqueles
apresentados pela estatística PP, enquanto que para três lags a estatística ADF já
apresenta maior poder. Como se pode observar, para todas as variáveis em
estudo, é aceita a hipótese nula de não estacionariedade em nível. Por sua vez, a
mesma hipótese é rejeitada para as primeiras diferença, confirmando que as séries
em estudo são I(1), i.e; integradas de ordem um, o que permite que testemos a
existência de relações de longo prazo entre elas.
Por ser um método de mais fácil aplicação (em um único estágio), optou-se
por conduzir o chamado procedimento de Johansen (ENDERS, 1995) para verificar
a co-integração das séries e estimar o seu vetor de longo-prazo. Este procedimento
evita regressões espúrias, permitindo a estimação de parâmetros consistentes para
o modelo. A escolha da especificação dos modelos a serem testados passou pela
minimização dos critérios de informação mais utilizados pela literatura: Schwartz
(SC), Akaike (AIC), Hannan-Quinn (HQ) e o erro de previsão (FPE). Tais critérios
foram estimados com trucagem na 6ª lag - dado o número reduzido de graus de
liberdade dos modelos - e seus resultados estão resumidos nas tabelas A.3 e A.4
do . Ademais, são reportados para cada modelo os resultados para as estatísticas
do traço (que apontam o número de vetores de co-integração entre as séries) tabelas A.7 e A.8 do anexo - e testes de normalidade (autocorrelação e
heterocedasticidade) dos resíduos de cada especificação candidata (tabelas A.5 e
A.6 do anexo).
Os resultados para os vetores de cointegração são apresentados na próxima
seção. Para todos os modelos foram estimadas especificações: (i) sem constante,
(ii) com tendência e (iii) com constante no vetor de co-integração. Não obstante,
são reportados apenas os resultados para o modelo com constante no vetor de cointegração, o qual apresentou resultados mais robustos nos testes.
A fim de identificar as relações de curto-prazo e causalidade entre as
variáveis, optou-se por desenvolver um vetor de correção de erros (VEC). Dada a
estrutura do vetor de correção de erros a ser estimado, vale dizer que,
diferentemente do VAR do qual ele deriva, a estimação por MQO não é mais
adequada já que é necessário impor restrições cruzadas sobre o sistema de
equações. Embora seus resultados não sejam apresentados, eles serão
fundamentais para a análise do impacto de inovações no sistema.
Dois instrumentos de análise das inovações no modelo serão empregados:
as funções de impulso-resposta e a decomposição dos erros de previsão. O
primeiro instrumento permite simular o comportamento ao longo do tempo das n
variáveis do modelo quando forçamos um choque de um desvio-padrão nos
resíduos de cada uma das variáveis. Tal análise só é possível devido à correlação
parcial entre os resíduos de cada uma das séries pertencentes ao modelo, não
obstante seja assumido que qualquer variação nestes resíduos seja proveniente de
choques exógenos. Dado o curto intervalo de convergência das séries, os gráficos
da função de impulso-resposta abrangem um período de apenas 10 anos. O
segundo instrumento, a decomposição dos erros de previsão do modelo, é
complementar ao primeiro na medida em que permite analisar dinamicamente o
comportamento das variáveis sujeitas a choques, mostrando a cada período o
peso de cada resíduo no erro de previsão dos modelos. Dado o intervalo anual
dos dados e sua relativamente rápida convergência, serão ilustrados resultados
selecionados para os primeiros 20 períodos.
4. Resultados
A presente seção discute os resultados para as estimações propostas na
seção 3. Inicialmente são apresentados os resultados para as elasticidades
hipotéticas nacionais, que serão utilizadas como benchmarking para as estimações
econométricas das elasticidades. A subseção seguinte se dedica à discussão em
torno dos resultados para as elasticidades setoriais, assim como analisa a matriz de
decomposição dos erros e as funções de impulso resposta do VEC gerado. A
utilização dessas elasticidades em um exercício de previsão do PIB brasileiro é
conduzida na sequência, antes de passarmos aos resultados dos modelos que
consideram o SI entre as variáveis explicativas das exportações setoriais.
4.1. Elasticidades Hipotéticas
A TABELA1 resume os resultados da avaliação das elasticidades hipotéticas
para dados de duas bases distintas: Ipeadata e UNcomtrade.
TABELA 1
Elasticidades Hipotéticas
Tipo
Dados Ipeadata Dados UNcomtrade
Modelo Original
1.112641455
1.029140941
Modelo Moreno-Brid
1.157374802
1.185313709
Elasticidade Implícita
1.225173393
1.185973163
Fonte: Elaboração própria.
Obs: as especificações do modelo regredido para o cálculo da
elasticidade Implícita são as mesmas dos modelos que serão
apresentados a seguir, e as estatísticas dos testes foram robustas.
Observa-se que os resultados se encontram em patamares semelhantes e
modelo Moreno-Brid apresenta valores ligeiramente superiores aos do modelo
original. Tal diferença seria atribuída à não incorporação dos fluxos de capitais no
modelo original, o que resulta na subestimação da elasticidade. Essas estimativas
foram usadas como referência inicial para a magnitude esperada das elasticidades
obtidas pelos processos econométricos.
4.2. Elasticidades Setoriais
4.2.1. Importações
Impomos inicialmente a seguinte relação de longo prazo m(i) = r + y. Uma
vez que os critérios de informação tenham divergido quanto à especificação ideal
para os modelos de cada uma das categorias de importação, foram estimados
todos os modelos sugeridos por estes critérios. A tabela A.3 do anexo mostra o
número de lags (denotadas por “p”) ideal para o VAR segundo cada critério.
Conforme se observa, para o modelo mais genérico, das importações brasileiras
como um todo (M), o modelo ideal variou entre 1 e 5 lags. Assim, foram
conduzidos testes de normalidade, autocorrelação e heterocedasticidade para os
resíduos destas estimações (Tabela A.5 do anexo). A especificação final do VEC foi
escolhida tendo em vista todos os testes relatados para cada uma das categorias
de importações. Para garantir a padronização e permitir a comparação das
elasticidades para cada categoria de importações, adotou-se o modelo com 3 lags
(p=3). Embora a análise dos testes anteriores possa, em alguns casos, indicar o
melhor ajuste de outras especificações, o vetor de co-integração estimado não
apresentou grande sensibilidade às diferentes especificações, o que justifica a
opção pela padronização dos vetores de cointegração relatados. Conforme se
nota na tabela A.7 do anexo, para todas as categorias de importação, as estatísticas
do traço apontam a existência de pelo menos uma relação de co-integração entre
as variáveis. Os vetores normalizados de co-integração são apresentados na Tabela
2.
TABELA 2
Vetor de cointegração
Elasticidade-renda de M0
Vetor
m
y
beta
1
-1.39057
dp
0.104241
alpha
-0.05863 0.176316
Elasticidade-renda de M1
beta
1
-1.45359
dp
0.101666
alpha
-0.06075 0.074304
Elasticidade-renda de M2
beta
1
-1.47117
dp
0.097724
alpha
-0.05752 -0.2162
Elasticidade-renda de M3
beta
1
-0.84967
dp
0.116154
alpha
-1.31621 -0.18706
r
const
1.255712 12.09121
0.10314
-0.2299
2.394258 13.35274
0.097003
-0.12344
1.681609 15.40699
0.009242
0.093195
-1.79363 1.421589
0.012731
-0.0016
Fonte: Elaboração própria
Obs: 3 lags
Embora a interpretação dos coeficientes em vetores de cointegração
sempre seja arriscada, as variáveis foram significativas em todos os modelos e os
coeficientes indicam que a elasticidade-renda dos bens importados de alta/média e
baixa tecnologia (M1 e M2) possuem elasticidade-renda semelhantes. Apenas para
o caso das commodities (M3), nota-se uma diferença significativa de patamar, o
que é compatível com o referencial teórico, que indica maior inelasticidade-renda
da demanda de bens primários. Tais resultados podem sugerir uma relativa
debilidade da indústria nacional, mesmo de bens de baixa tecnologia, já que
elevações na renda promovem acréscimos mais que proporcionais da demanda
destes bens externos. Nota-se, ademais que as elasticidades estimadas são
plenamente compatíveis com aquelas hipotéticas.
A fim de garantir a robutez dos parâmetros, novos vetores autoregressivos
foram estimados para cada categoria tecnológica, impondo, no entanto, restrições
sobre o valor das elasticidades-renda que foram tomadas como iguais a cada uma
das outras categorias. Dessa forma, foi possível conduzir testes da razão de
verossimilhança19 para cada um dos vetores estimados com o intuito de verificar a
sua “singularidade" estatística, i.e; garantir a diferença estatística das elasticidades
estimadas para cada categoria tecnológica. Os resultados para estes testes são
apresentados na tabela A.9 em anexo. Cabe ressaltar, todavia, que apenas ao
comparar as elasticidades-renda das importações de manufaturados de alta
tecnológia (M1) e de baixa tecnologia (M2) não foi rejeitada a hipótese nula de
igualdade estatística dos parâmetros, conforme indica o p-valor da estatística. Nos
demais casos, rejeita-se a 5% de significância a igualdade dos parâmetros,
confirmando que as elasticidades-renda são diferentes para cada nível de
intensidade tecnológica.
Uma vez que o objetivo deste trabalho é o de analisar a elasticidades-renda,
serão relevados os coeficientes encontrados para as elasticidades-preço (efeitos do
câmbio real). Contudo, cabe notar a relação decrescente destas com o grau
tecnológico dos bens comercializados (atenção para o fato de que o sinal dos
coeficientes é invertido). Um resultado que chama atenção é o fato de o sinal
desta elasticidade ser contrário ao esperado apenas para o vetor das commodities.
Embora estranho, tal resultado é amplamente consistente com os dados e com
todos os modelos alternativos estimados (VAR(0), VAR(1), MQO(1)). A busca de
uma explicação para esse quadro pode representar uma interessante agenda de
pesquisa futura, contudo, pode-se pensar que uma desvalorização cambial pode
levar ao incremento das importações de commodities em virtude da necessidade
destas para a produção de bens comerciáveis.
As Figuras 1 a 3 ilustram as funções de impulso-resposta para o modelo de
importações agregado, “M0”20. A análise destas inovações permite a visualização
das relações de curto-prazo entre as variáveis e, portanto, o estabelecimento das
relações de causalidade entre elas, além de permitir, conjuntamente com a
decomposição da variância do erro, uma análise dos mecanismos dinâmicos de
propagação dos efeitos de choques exógenos sobre as variáveis de cada modelo.
Da Figura 1 depreende-se que um choque exógeno de um desvio-padrão
nas importações tem pouco impacto sobre as demais variáveis do modelo, sendo a
relação positiva com a renda e negativa com a taxa de câmbio real. Tal choque é
praticamente consumido nos dois primeiro períodos. Já um choque na taxa de
câmbio real (Figura 2) tem um efeito defasado em um período, mas de grande
19
O teste da razão de verossimilhança é obtido a partir da comparação entre modelos com e sem
as restrições sendo testadas. A hipótese nula estabelece então que cada um dos parâmetros em
teste seja igual ao valor pré-definido. A estatística do teste compara então o valor obtido com o de
uma distribuição qui-quadrado com (p-r)r1 graus de liberdade, onde r é o número total de relações
de cointegração verificadas, p igual ao número de linhas da matriz de restrição sobre os betas (igual
a 1), e r1 o número de colunas dessa mesma matriz (igual ao número de parâmetros do modelo, 4).
20
A linhas em vermelho nos gráficos de impulso-resposta representam o intervalo de confiança de
95% gerado a partir de um bootstrap com 100 repetições.
impacto (negativo) nas importações e relativamente menor impacto (positivo) na
renda. O encadeamento das relações entre as variáveis torna a propagação dos
efeitos do choque amortecida que se extirpa completamente somente no oitavo
período. Um choque exógeno na renda (Figura 3), por sua vez, não tem efeito
contemporâneo sobre as importações, que respondem (positivamente) somente
no período seguinte. Já o câmbio real é imediatamente apreciado. Tais efeitos se
extinguem no terceiro período numa convergência direta.
FIGURA 1
FIGURA 2
FIGURA 3
A Tabela 3 apresenta os resultados para a análise da decomposição dos
erros de previsão do modelo. Embora a maior parte do erro de previsão de m se
deva a suas próprias inovações, estas perdem peso relativo tanto para r (uma
defasagem) quanto para y (duas defasagens) ao longo do tempo. No que tange a
y, enquanto no período vigente 71% de sua variância decorra da variação de r e
apenas 25% de suas próprias inovações, com 10 períodos tal proporção passa a
58% e 31%, respectivamente, restando apenas uma parte residual para m. Já os
erros de previsão de r decorrem majoritariamente das inovações do próprio
câmbio real. Contudo, já a partir do período seguinte nota-se um significativo
aumento do peso relativo de m que mantém 12% de participação nos erros da
taxa de câmbio ao longo do tempo enquanto y continuamente passa ser
importante.
TABELA 3
Decomposição da variância - elasticidade
Inovações
Modelo
Período
m
r
1
1.00
0.00
2
0.88
0.12
3
0.82
0.11
m
4
0.81
0.12
5
0.80
0.12
10
0.79
0.12
20
0.79
0.12
1
0.05
0.95
2
0.12
0.87
3
0.13
0.86
r
4
0.12
0.83
5
0.12
0.83
10
0.12
0.81
20
0.12
0.80
1
0.04
0.71
2
0.08
0.60
3
0.09
0.60
y
4
0.10
0.59
5
0.10
0.59
10
0.11
0.58
20
0.11
0.58
das importações
y
0.00
0.00
0.07
0.07
0.09
0.09
0.10
0.00
0.01
0.01
0.05
0.06
0.07
0.08
0.25
0.32
0.31
0.31
0.31
0.31
0.31
Fonte: elaboração Própria
4.2.1. Exportações
Propõe-se agora a seguinte relação de longo prazo x(i) = r + z. Da mesma
forma das importações, foram conduzidos testes para a seleção do modelo (tabela
A.4 em anexo), testes de normalidade, heterocedasticidade e autocorrelação dos
resíduos dos modelos estimados (tabela A. 6 em anexo) e testes de co-integração
(Tabela A. 8 em anexo). Tomando por base todas as informações oriundas destes
testes, o modelo escolhido para todos os casos ficaria entre as especificações com
2 e 3 lags. Tendo em vista a semelhança dos betas estimados em ambos os
modelos e a fim de compatibilizar as análises entre as elasticidades das
importações e exportações, optou-se pela especificação com 3 lags. Os vetores
normalizados de co-integração para cada categoria de exportação são
apresentados na tabela 4.
TABELA 4
Vetor de cointegração
Elasticidade-renda de X0
Vetor
x
r
beta
1
-0.68115
dp
0.084565
alpha
-0.02912 0.672952
Elasticidade-renda de X1
beta
1
-2.01321
dp
0.084257
alpha
0.047675 0.213471
Elasticidade-renda de X2
beta
1
-0.96508
dp
0.0869
alpha
0.002171 0.297678
Elasticidade-renda de X3
beta
1
-0.80188
dp
0.082212
alpha
0.062179 0.599276
z
const
-1.14414 18.33868
0.035604
0.047245
-1.9767 46.47997
0.036008
0.020072
-1.28721 23.97728
0.00141
0.045457
-0.74934 7.619842
0.033953
0.020581
Fonte: Elaboração própria
Obs: 3 lags
Levando-se em conta a ressalva já destacada na interpretação de
coeficientes em vetores de cointegração, verifica-se que a elasticidade-renda das
exportações estimada é função crescente da tecnologia embutida nos bens
exportados. Mais do que isso, nota-se que a demanda por bens de média/alta
tecnologia brasileiros são significativamente elásticos às variações na renda
mundial enquanto as commodities são renda-inelásticas. Embora tais coeficientes
devem ser ressalvados, em função do fato de que a construção teórica do vetor de
cointegração não estabelece uma relação de causalidade entre as variáveis, tal
resultado suscita grandes questões, sobretudo pelas grandes diferenças
encontradas entre as elasticidades de cada categoria de bem. A tabela A. 10 em
anexo apresenta os resultados dos testes da razão de verossimilhança para as
elasticidades-renda das exportações. Os testes indicam que as elasticidades-renda
de cada setor são estatisticamente diferentes – rejeita-se a hipótese nula de que os
coeficientes são iguais (ressalta-se o caso da elasticidade-renda dos bens
manufaurados de baixa tecnologia (X2) que só é diferente dos demais a 8% de
significância).
Portanto, sendo válida e restrição externa estabelecida pela Lei de Thirlwall,
em qualquer de suas versões, uma pauta de exportações mais favorável aos bens
de maior conteúdo tecnológico promoveria uma taxa de crescimento do produto
superior a uma pauta exportadora amplamente baseada em commodities, como
de fato é o caso brasileiro. Dessa forma, a próxima seção busca estabelecer uma
relação entre o Sistema Nacional de Inovação e a diversificação da pauta
exportadora, i.e; incentivo relativo à produção de bens tecnológicos.
Com relação às elasticidades-preço da demanda por exportações, nota-se o
mesmo padrão encontrado para o caso das importações: estas são diretamente
proporcionais ao grau de tecnologia embutida. Contrasta com esse resultado, o
padrão distinto das elasticidades-renda das importações e exportações. As funções
de impulso-resposta para a exportação agregada (X0) é ilustradas nas figuras 4, 5 e
6.
FIGURA 4
FIGURA 5
FIGURA 6
Conforme se nota a partir da Figura 4, um choque exógeno nas exportações
tem impacto imediato mas pouco significativo tanto sobre a renda externa
(positivo) quanto sobre a taxa de câmbio real (negativo). Vale notar o
comportamento contrário e defasado entre x e r. Variações na taxa de câmbio real
(segunda coluna), por sua vez, não têm impacto significativo sobre as demais
variáveis. Este resultado difere sobremaneira daquele verificado para importações,
indicando um comportamento assimétrico da taxa de câmbio, que afeta mais as
importações que as exportações. Já um choque exógeno na renda externa (terceira
coluna) tende gradativamente a aumentar as exportações, com o ápice, numa
proporção de 1:1, no segundo período, quando tal efeito começa a se esvair. A
resposta da taxa de câmbio é inversa à das exportações, se valorizando com o
aumento das exportações e desvalorizando-se com sua queda.
A Tabela 5 ilustra a decomposição de erros de previsão para alguns
períodos selecionados do modelo. Dentre os resultados, cabe ressaltar o grande
peso de z na variação de x já a partir do terceiro período, após um choque em x.
Da mesma forma, conforme já ressaltado, é praticamente nulo o efeito da variação
do câmbio real sobre a variação das exportações. A variação da taxa de câmbio,
por sua vez, embora seja predominantemente afetada por sua própria inovação,
com o tempo responde às pequenas variações em x que ela causou. No que tange
aos erros de previsão de z, ressalta-se o gradual aumento de peso da variância das
exportações na sua explicação
TABELA 5
Decomposição da variância - elasticidade
Inovações
Modelo
Período
x
r
1
1.00
0.00
2
0.89
0.00
3
0.76
0.00
x
4
0.76
0.01
5
0.73
0.02
10
0.73
0.02
20
0.73
0.02
1
0.00
1.00
2
0.07
0.90
3
0.12
0.82
r
4
0.11
0.82
5
0.12
0.81
10
0.13
0.79
20
0.13
0.78
1
0.12
0.00
2
0.14
0.00
3
0.16
0.00
z
4
0.24
0.02
5
0.25
0.04
10
0.24
0.05
20
0.24
0.05
das exportações
z
0.00
0.11
0.24
0.23
0.25
0.25
0.25
0.00
0.03
0.06
0.06
0.07
0.09
0.09
0.88
0.86
0.83
0.74
0.71
0.71
0.71
Fonte: elaboração Própria
4.2.3. Evolução das Elasticidades-Renda das Exportações e Importações no
Brasil
Os resultados encontrados até aqui demonstram o impacto do SI sobre as
elasticidades. Tomando a Lei de Thirlwall original ( y = εz / π ), quanto maior a
elasticidade-renda da demanda pelas exportações nacionais e menor a
elasticidade-renda das importações nacionais, maior a taxa de crescimento
compatível com o equilíbrio de longo prazo no balanço de pagamentos. Através
dos testes aqui conduzidos, demonstra-se que quanto maior o teor tecnológico da
produção nacional, maior a elasticidade-renda das exportações desses bens e, por
outro lado, menor se torna a elasticidade renda da importação desses bens.
A conclusão que emerge desse estudo é que quanto maior o conteúdo
tecnológico da produção nacional, maiores serão as taxas de crescimento
compatíveis com equilíbrio no balanço de pagamentos, ou seja, menor a restrição
externa ao crescimento.
Um exercício simples que ilustra bem este ponto consiste em simular a
evolução das taxas de crescimento do produto brasileiro compatíveis com o
equilíbrio externo a partir das elasticidades estimadas anteriormente. Utilizando as
elasticidades estimadas, aplicando-se então a Lei de Thirlwall, verificam-se as taxas
de crescimento hipotéticas do produto, supondo pautas de comércio exterior
distintas para o Brasil: (i) país especializado em exportações de alta tecnologia e
importações de bens de baixa tecnologia e commodities; (ii) país especializado em
exportações de manufaturados de baixa tecnologia, e importação todos os tipos
de bens; (iii) país especializado em exportações de commodities e importações de
manufaturados de toda espécie. No primeiro caso a taxa média de crescimento do
produto ano a ano seria da ordem de 6,75%, no segundo 3,67%, e no último
2,03%. O padrão brasileiro efetivo, em contraste, apresenta um crescimento anual
médio de 3,26%, que demonstra que o país estaria mais próximo ao segundo
padrão proposto.
É marcante a semelhança do último caso com as taxas médias de
crescimento efetivo do produto brasileiro no período recente, o que seria
esperado, dado a forma de inserção do país no comércio internacional. Chama
também atenção as diferenças de nível das taxas de crescimento compatíveis com
o equilíbrio no BP, de acordo com a estrutura de comércio adotada. Claramente,
com a especialização na exportação de bens de alta tecnologia, é drasticamente
reduzida a restrição externa ao crescimento do produto.
Com base nas elasticidades estimadas para os diferentes níveis
tecnológicos, conforme propõe Gouvêa & Lima (2009), é possível então analisar
como as elasticidades do comércio brasileiro foram se alterando ao longo do
tempo.
Observando o Gráfico 2 percebe-se que o nível da elasticidade-renda das
importações permanece praticamente no mesmo nível de 1960 ao final do
período – passando de 1,24 em 1962 para 1,32 em 2007. Observando a
tendência das importações, percebe-se que há uma tendência à elevação da
elasticidade-renda no início do período, compatível com maior necessidade de
importação de bens de capital, a qual se reverte no momento seguinte, com o
avanço do modelo de industrialização por substituição de importações. A forte
queda da década de 1980 se deve aos problemas de balanço de pagamentos
enfrentados pelo Brasil. A partir de 1990 o quadro se reverte, com uma nova
elevação da elasticidade renda, retornando ao nível inicial.
GRÁFICO 2
Evolução das elasticidades ponderadas brasileiras
1.5
1.4
1.3
1.2
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
importações
exportações
Razão das elasticidades
Fonte: elaboração própria.
Avaliando a evolução da elasticidade-renda das exportações, o quadro é
bem mais claro. De 1962 até o início da década de 1990, o que se verifica é uma
constante elevação da elasticidade, indicando contínua mudança estrutural rumo a
setores de maior intensidade tecnológica – sobretudo passando da exportação de
bens primários para as manufaturas de baixa tecnologia. A partir da década de
1990 é interrompido o aumento da elasticidade-renda das exportações, que se
mantém estagnada – passa de 1,34 em 1990 para 1,36 em 2007.
No Gráfico 3 essas elasticidades ponderadas são utilizadas para o cálculo
do crescimento do PIB compatível com a estabilidade do balanço de pagamentos
(Lei de Thirlwall). Como contraponto ao crescimento do PIB estimado, foi
incorporado o crescimento efetivo do PIB brasileiro, calculado pelo IBGE.
GRÁFICO 3
Crescimento do PIB estimado e efetivo do Brasil21
20
15
10
5
0
-5
19
62
19
64
19
66
19
68
19
70
19
72
19
74
19
76
19
78
19
80
19
82
19
84
19
86
19
88
19
90
19
92
19
94
19
96
19
98
20
00
20
02
20
04
20
06
-10
pib est
pib ibge
Tendência (pib est)
Tendência (pib ibge)
Fonte: elaboração própria.
O Gráfico 3 ilustra que o crescimento anual do PIB calculado segundo a Lei
de Thirlwall – com base nas elasticidades ponderadas – é bastante semelhante ao
movimento do PIB real. Percebe-se, contudo, que o crescimento do PIB estimado
se encontra em um nível mais elevado do que o crescimento efetivamente
verificado. Entretanto, ao analisar as linhas de tendência, verifica-se uma grande
semelhança. Tal quadro corrobora não somente a validade da Lei de Thirlwall,
como também das elasticidades setoriais estimadas no presente trabalho.
Demonstra-se ainda que o cálculo das elasticidades ponderadas é adequado para
analisar a evolução das elasticidades-renda das importações e exportações.
4.3. Elasticidades e Sistema Nacional de Inovações
4.3.1. Exportações
As Tabelas 6, 7 e 8 apresentam os resultados para as três especificações da
função de demanda por exportações (equações 16, 18 e 20) considerando
modelos com intercepto no vetor de cointegração e três lags22. Percebe-se que as
patentes influenciam as exportações de produtos de baixa e média/alta tecnologia
em todos as especificações estimadas. Uma maior proporção de patentes
nacionais em relação às mundiais (representando maior desenvolvimento do SI),
gera maior exportação de bens de maior teor tecnológico. Para os produtos
21
Vale ressaltar que as disparidades observadas podem ser atribuídas à não inclusão dos
movimentos de fluxos de capitáis, dado que se utiliza a Lei de Thirlwall simples.
22
A opção por tal modelo, apenas com intercepto e três lags se deu pela necessidade de manter a
comparabilidade de todos os testes conduzidos no trabalho. Não obstante, os testes para escolha
do modelo e de validade da especificação (a partir dos resíduos) indicam bom ajuste do modelo
apresentado.
primários (X3), a correlação é positiva, mas consideravelmente menor, o que indica
um efeito desigual do maior desenvolvimento do SI sobre a composição setorial da
economia. Nota-se claramente um ordenamento no “tamanho” do efeito do SI
sobre as exportações, sendo que aquelas de maior conteúdo tecnológico sofrem
maior impacto do desenvolvimento do SI.
Comparando-se as diferentes especificações, é possível notar que as
observações anteriores se mantêm. Não obstante, para a especificação mais
completa (Tabela 6), é possível verificar que o efeito do SI é negativo sobre as
exportações de produtos primários. Tal aspecto era de se esperar na medida em
que o desenvolvimento do SI tende a aumentar a participação dos bens de maior
tecnologia na estrutura produtiva e na pauta exportadora.
TABELA 6
TABELA 7
Vetor de cointegração normalizado
Vetor
R
Z
P
C
1.000000
-0,547621
3.086547
-6,691998
-162,1683
(1.02693)
(1.01338)
(1.62837)
(42.0856)
(0.01293)
Vetor
(0.01847)
(0.00630)
R
Z
P
C
1.791026
-3,976946
-102,6524
(0.76764)
(0.69534)
(1.17795)
(29.1924)
Alpha
(0.02524)
(0.00903)
R
Z
P
C
-0,981679
-5,293201
6.789233
199.2921
(0.99856)
(0.98198)
(1.64932)
(41.2489)
0.031722
0.020597
-0,034991
(0.01755)
(0.00593)
(0.02128)
C
1.000000
-0,542944
-2,423866
-34,12009
(0.31074)
(0.21789)
(1.60822)
(0.06558)
Vetor
(2.11812)
0.179298
P
C
-30,53842
(0.34512)
(0.24883)
(1.85654)
Vetor
X2
P
C
1.000000
-1,97019
-31,67691
(0.30665)
(2.25963)
0.164961
Alpha -0,169377
0.143832
(0.07328)
(0.03539)
(0.05911)
X3
R
P
C
1.000000
0.825514
-1,5558
-28,571
(0.34849)
(0.25860)
(2.01517)
Fonte: Elaboração própria
(0.28896)
(0.05740)
-1,826982
(0.06182)
C
-35,84576
(0.03695)
R
(0.05562)
P
-2,588452
Alpha -0,179762
0.069903
Alpha -0,118402 -0,156586
X1
1.000000
0.188740
X2
(0.06458)
Vetor
(0.07267)
1.000000
(0.04655)
X3
0.031917
P
Alpha -0,185495 -0,056005
0.042101
1.000000
Fonte: Elaboração própria
Vetor
(0.03126)
(0.01483)
R
(0.04421)
0.369558
Vetor de cointegração normalizado
X1
Alpha -0,220426 -0,009287
0.036245
X2
(0.01893)
Vetor
(0.02244)
1.000000
Alpha -0,057785 -0,039537 -0,036817
Vetor
Vetor de cointegração normalizado
X1
Alpha -0,062565 -0,006858 -0,022946
TABELA 8
Vetor
X3
P
C
1.000000
-1,841032
-30,10285
(0.25780)
(1.92681)
0.135180
Alpha -0,173261
0.215283
(0.07724)
(0.05876)
(0.08395)
Fonte: Elaboração própria
Em vista da redundância dos resultados, optou-se por se deter (e apresentar
os resultados de testes23) apenas para a especificação mais parcimoniosa do
modelo. Acredita-se, assim como os testes conduzidos (disponíveis sob demanda)
comprovam, que tal especificação seja suficiente para a demonstração do impacto
do SI sobre a especialização produtiva do país.
23
Os testes de especificação e para os resíduos do modelo mais parcimonioso estão ilustrados nos
Anexos 11, 12 e 13.
FIGURA 7
FIGURA 8
Orthogonal Impulse Response from x0
-0.05
0.00
0.00
-0.10
p0
p0
0.10
-0.10
0.05 0.10 -0.05
x0
x0
0.10
0.05 0.10
Orthogonal Impulse Response from p0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
95 % Bootstrap CI, 100 runs
9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
95 % Bootstrap CI, 100 runs
As Figuras 7 e 8 ilustram a função de impulso-resposta da relação entre
patentes-exportações, equação (20). O que se observa é que uma elevação das
exportações tem um impacto imediato e negativo sobre a proporção patentes
nacionais/internacionais. À medida que as exportações caem, eleva-se novamente
a proporção de patentes. Tal resultado corrobora estudos empíricos citados que
sugerem que o aumento das exportações (via desvalorização cambial, por
exemplo), pode desincentivar a busca de ganhos de competitividade não-preço.
Tal quadro se deve ao fato de aumentar a canalização de recursos para as
atividades exportadoras em detrimento de gastos em P&D em momentos de
elevação das exportações. Já na Figura 8, percebe-se que uma elevação das
patentes tem um impacto defasado em 1 período sobre o nível de exportações,
conforme o esperado.
Analisando a decomposição da variância (Tabela 9), percebe-se, contudo,
que as exportações explicam somente 3% da variação das patentes, indicando que
o impacto negativo observado no impulso resposta (Figura 8) é pouco significativo.
Por outro lado, as patentes explicam 20% da variação das exportações,
corroborando a argumentação conduzida ao longo desse trabalho, de que maior
desenvolvimento do SI eleva as exportações de produtos de média/alta tecnologia,
e assim aumenta a elasticidade renda das exportações, gerando com isso maior
crescimento.
TABELA 9
Decomposição da variância - patentes x exportações
Inovações
Modelo
Período
x
p
1
1.00
0.00
2
0.80
0.20
3
0.79
0.21
x
4
0.79
0.21
5
0.80
0.20
10
0.79
0.21
20
0.79
0.21
1
0.03
0.97
2
0.03
0.97
3
0.04
0.96
p
4
0.04
0.96
5
0.05
0.95
10
0.05
0.95
20
0.04
0.96
Fonte: elaboração Própria
4.3.2. Importações
As Tabelas 10, 11 e 12 ilustram os vetores de cointegração para as
importações estimados a partir das equações 15, 17 e 19. No que tange a
magnitude dos coeficientes, os bens de baixo e médio/alto teor tecnológico
apreentam coeficiente consideravelmente maior que as importações de produtos
primários. Embora os coeficientes das importações de média/alta tecnologia e
baixa tecnologia não sejam estatisticamente diferentes, os mesmos diferem do
coeficiente das importações de bens primários. Tal quadro, por um lado, corrobora
o diferente impacto que o desenvolvimento do SI tem sobre a pauta de
importações. Por outro, indica que esse impacto é idêntido para os bens de baixo
e médio/alto teor tecnológico, o que pode refletir a preferência por variedade dos
agentes, como já argumentado em outros trabalhos. Esse resultado confirma ainda
o impacto desigual do SI sobre exportações e importações, impactando mais o
primeiro grupo do que o segundo.
TABELA 10
TABELA 11
Vetor de cointegração normalizado
Vetor
M1
R
Y
P
C
1.000000
1.717556
-0,476668
-1,657507
-24,57682
(0.39096)
(0.35471)
(0.57384)
(13.4171)
Alpha -0,123852 -0,076824
(0.06616)
Vetor
Alpha
Vetor
(0.05744)
-0,00445
0.014757
(0.06258)
(0.07210)
R
Y
P
C
11.65589
3.876621
-2,923941
-159,5531
(2.83360)
(2.65893)
(4.29213)
(100.528)
0.008466
-0,012111
-0,005263
-0,0111
(0.01186)
(0.00801)
(0.00880)
(0.00989)
M1
R
P
C
0.976416
-3,284003
-48,36801
(0.41478)
(0.30779)
(2.38927)
(0.05551)
M3
R
Y
P
C
2.427191
1.605263
-3,420022
-93,8747
(0.89101)
(0.84176)
(1.35805)
(31.7377)
-0,01898
-0,023171
0.008581
(0.02275)
(0.02427)
(0.02799)
Vetor
C
-46,92542
(0.48968)
(0.37267)
(2.88746)
Vetor
M2
P
C
1.000000
-3,476762
-48,55298
(0.40279)
(3.00646)
0.144958
Alpha -0,140803
0.132023
(0.05055)
(0.04972)
(0.04073)
M3
R
P
C
1.000000
-0,245068
-1,68647
-35,21571
(0.48121)
(0.38196)
(2.94700)
Fonte: Elaboração própria
(2.41049)
0.191958
P
(0.05009)
(0.32327)
(0.04865)
-3,19939
(0.09506)
C
-48,26336
(0.05536)
R
Alpha -0,371381 -0,056487
P
-3,356874
Alpha -0,097119
0.735072
(0.04810)
M1
1.000000
0.201085
M2
(0.06543)
Vetor
(0.05479)
1.000000
Alpha -0,097401 -0,049252
1.000000
Fonte: Elaboração própria
Vetor
Vetor de cointegração normalizado
1.000000
(0.06395)
M2
(0.04963)
Vetor
Alpha -0,033713 -0,043606
1.000000
Alpha -0,099332
TABELA 12
Vetor de cointegração normalizado
Vetor
M3
P
C
1.000000
-2,064273
-38,23608
(0.42713)
(3.18733)
0.061651
Alpha -0,318962
0.080679
(0.05946)
(0.08268)
(0.05167)
Fonte: Elaboração própria
Ao contrário do que se supunha, contudo, os vetores indicam uma relação
positiva entre as importações (em geral) e as patentes. Todavia, ao observar os
coeficientes reportados na Tabela 10 observa-se uma relação invertida para a
magnitude dos coeficientes relacionados à proxy do SI. Ou seja, o impacto
positivo do SI é maior para as importações de prodtudos primários, seguido dos
produtos de baixa tecnologia, e por último os produtos de alta tecnologia. A
análise passa então a ser diferente nesse modelo. Isso indica que embora o
desenvolvimento do SI resulte em um aumento nas importações, esse impacto é
maior nos produtos mais básicos em função da mudança estrutural que se
processa com o desenvolvimento do mesmo. Um SI mais eficiente estimula o
crescimento da produção de bens da alta tecnologia, reduzindo a participação das
importações desses no total (crescimento relativamente menor que os demais
setores), embora haja crescimento das importações em todos os setores.
Entretanto, para corroborar o sentido da causalidade da relação é preciso
analisar as funções de impulso-resposta e a decomposição da variância dos erros
de previsão. A análise destas inovações permite a visualização das relações de
curto-prazo entre as variáveis e, portanto, o estabelecimento das relações de
causalidade entre as variáveis, além de permitir, conjuntamente com a
decomposição da variância do erro, uma análise dos mecanismos dinâmicos de
propagação dos efeitos de choques exógenos sobre as variáveis de cada modelo.
Embora esses testes tenham sido realizados apenas para as importações e
exportações de média/alta tecnologia, testes não reportados no presente trabalho
demonstraram que as demais séries analisadas apresentam o mesmo padrão de
comportamento.
FIGURA 9
FIGURA 10
Orthogonal Impulse Response from m0
-0.10
0.10
-0.10
0.00
p0
0.10
0.00
-0.10
p0
0.00
m0
0.00
0.20
-0.10
m0
0.10
0.10
0.20
Orthogonal Impulse Response from p0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
95 % Bootstrap CI, 100 runs
9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
95 % Bootstrap CI, 100 runs
As Figuras 9 e 10 trazem os impulsos-resposta de patentes e importações
de produtos de média/alta tecnologia estimadas pela equação 19. A Figura 3
demonstra que uma variação positiva nas importações de bens de média/alta
tecnologia tem um impacto imediato na geração de patentes, e que à medida que
caem as importações, também o fazem as patentes. Uma vez que boa parte das
importações de média/alta tecnologia se refere a bens de capital, verifica-se assim
a importância da assimilação tecnológica na periferia24. Essa elevação das patentes
resultante de maiores importações tecnológicas provavelmente está relacionada às
chamadas inovações incrementais. Por outro lado, embora o aumento das
patentes nacionais tenha um impacto negativo sobre as importações de bens de
média/alta tecnologia – como esperado –, esse impacto ocorre com uma
defasagem de dois períodos, e em uma magnitude baixa. Isso, por um lado,
demonstra que o SI brasileiro ainda é extremamente débil, de modo que não é
capaz de substituir a importação desse tipo de bem25, e por outro, confirma a
hipótese previamente apresentada de que a competitividade não-preço se foca na
preferência por variedade e diferenciação. A análise da decomposição da variância
(Tabela 13) confirma que as patentes têm baixa capacidade de explicar variações
nas importações, enquanto as importações cheguem a explicar 27% da variação
das patentes.
24
Vale ressaltar que a PINTEC considera a aquisição de bens de capital como inovação.
Esse quadro é verificado através da analise dos dados referentes às importações e exportações
segundo nível tecnológico. Tal análise é conduzida em Jayme Jr. & Resende (2009).
25
TABELA 13
Decomposição da variância - patentes x importações
Inovações
Modelo
Período
m
p
1
1.00
0.00
2
1.00
0.00
3
0.97
0.03
m
4
0.97
0.03
5
0.96
0.04
10
0.96
0.04
20
0.96
0.04
1
0.05
0.95
2
0.17
0.83
3
0.24
0.76
p
4
0.23
0.77
5
0.24
0.76
10
0.27
0.73
20
0.27
0.73
Fonte: elaboração Própria
Essa análise explica a relação positiva encontrada nos vetores de cointegração. Essa relação é verificada, pois a importação desses bens impacta
positivamente as inovações no país. Entretanto, o impacto do aumento das
patentes sobre as importações desses bens é negativo, como demonstraram as
funções de impulso-resposta, e como suposto inicialmente.
Tais resultados são condizentes com a abordagem da competitividade nãopreço. Segundo se argumentou, o impacto da inovação tecnológica seria
assimétrico, sendo maior sobre as exportações do que sobre as importações. A
manutenção de elevadas importações intra-indústria reflete a preferência por
variedade e a competição não-preço – o que também é ilustrado pela pauta de
importações dos países da OCDE (Jayme Jr. & Resende, 2009).
A análise desses resultados demonstra claramente o impacto duplo do SI
sobre as elasticidades. Tomando a Lei de Thirlwall original ( y = εz / π ), quanto
maior a elasticidade-renda da demanda pelas exportações nacionais, e quanto
menor a elasticidade-renda das importações nacionais, maior o crescimento.
Através dos testes aqui conduzidos, demonstra-se que quanto maior o teor
tecnológico da produção nacional, maior a elasticidade-renda das exportações e,
por outro lado, menor se torna a elasticidade renda da importação. Entretanto, o
que se verifica é que o impacto das patentes sobre as exportações é maior do que
sobre as importações, o que reflete não só a debilidade do SI brasileiro, como
também a característica fundamental da diversificação da demanda à medida que
a renda cresce.
A conclusão clara que emerge desse estudo, portanto, é que quanto maior
o conteúdo tecnológico da produção nacional, maiores serão as taxas de
crescimento compatíveis com equilíbrio no balanço de pagamentos, ou seja,
menor a restrição externa ao crescimento. Ainda, quanto maior o desenvolvimento
do Sistema Nacional de Inovações, maior a capacidade do país na produção de
bens de alta tecnologia, sendo esse o ponto fundamental para se alcançar
crescimento mais acentuado.
5. Conclusões
Ao longo deste trabalho buscou-se demonstrar que o desenvolvimento do
Sistema Nacional de Inovação promove o relaxamento da restrição externa via
modificações nas elasticidades-renda da demanda por importações e exportações.
Através da Lei de Thirlwall Multissetorial verifica-se que o nível de
crescimento nacional é determinado pela composição setorial da economia, a qual
impacta diretamente nas elasticidades-renda das demandas por importações e
exportações ( π e ε respectivamente). Maiores taxas de crescimento, portanto,
estão relacionadas a uma elevada participação do setor produtor de bens de alta
tecnologia, o qual estaria sujeito a maior elasticidade-renda da demanda. Tais
variáveis, contudo, são usualmente tomadas como exógenas pela literatura.
Entretanto, para a produção desses bens é indispensável o avanço tecnológico.
Segundo o referencial neo-schumpeteriano, por sua vez, o nível de
desenvolvimento tecnológico da produção nacional é determinado em função do
maior ou menor desenvolvimento do Sistema Nacional de Inovação.
A conformação de um SI eficiente promoveria o processo inovativo,
proporcionando ganhos de qualidade para a produção nacional e incentivando o
investimento no setor de média/alta intensidade tecnológica. Como resultado, a
decorrente mudança estrutural eleva a participação dos setores mais intensivos em
tecnologia nas exportações e reduz a sua participação nas importações, o que
possibilita um maior crescimento compatível com a LTMS.
Para corroborar tal análise, no presente trabalho foi desenvolvido uma série
de testes empíricos, onde foram estimadas as elasticidades-renda para categorias
tecnológicas distintas dos bens comerciáveis (tradables) brasileiros a partir de uma
adaptação da classificação proposta por Lall (2001), com a reclassificação dos
dados em três grupos: (i) commodities; (ii) bens de baixo teor tecnológico e
manufaturas baseadas em recursos naturais; (iii) bens de média/alta tecnologia.
Além disso, foi introduzida uma proxy para o desenvolvimento do SI (patentes)
para analisar seu impacto sobre as importações e exportações dos bens de cada
um dos setores analisados.
Ao estimar por cointegração as elasticidades-renda e preço das importações
e exportações segundo as diferentes categorias tecnológicas, foi possível verificar
as diferenças nas taxas de crescimento compatíveis com o equilíbrio externo para
cada tipo de padrão de inserção no comércio internacional.
Os resultados dos testes corroboraram o referencial teórico apresentado, de
forma que se confirmou que quanto maior o nível tecnológico das exportações,
maior sua elasticidade-renda, sendo o mesmo observado para as importações.
Desse modo, evidencia-se que maiores níveis de crescimento são obtidos ao se
inserir no comércio internacional como exportador de bens de média/alta
tecnologia (elevada elasticidade renda) e importador de bens de baixa tecnologia
(commodities – baixa elasticidade renda), que é exatamente o padrão verificado
por Jayme Jr. & Resende (2009) para os países da OCDE.
O passo final do trabalho foi analisar a relação entre o desenvolvimento do
Sistema Nacional de Inovação - captado através da proporção de patentes
nacionais sobre as patentes mundiais - e o padrão de comércio. O que se verificou
foi que maior desenvolvimento do SI impulsiona o crescimento das exportações de
média/alta tecnologia, ao mesmo tempo em que proporciona a redução das
importações desses bens. Constatou-se ainda que a magnitude desses efeitos são
desproporcionais, sendo o impacto sobre as exportações mais relevante do que
aquele sobre as importações, fato que pode ser atribuído à incapacidade da
produção nacional de substituir a importação desse tipo de bem, o que está
diretamente relacionado ao ainda baixo desenvolvimento do SI (outra explicação é
a preferência por variedade que impede grande redução das importações mesmo
em vista da existência de produtos similares de produção nacional).
O presente artigo apresenta contribuição ao entendimento da dinâmica do
crescimento econômico, uma vez que ressalta a relevância no SI como forma de
influenciar as elasticidades e assim relaxar a restrição externa. Tendo como
referência fundamental a importância de manter o crescimento da demanda para
motivar crescimento mais acelerado, demonstrou-se aqui que a incorporação de
tecnologia na produção é fundamental para manter esse processo e escapar aos
problemas no balanço de pagamentos. E para tanto, é imprescindível a
conformação de um aparato institucional adequado, ou seja, um eficiente Sistema
Nacional de Inovação.
5. Referências bibliográficas
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6. Anexos
Tabela A.1 – AGREGAÇÃO DOS DADOS DO COMTRADE
Classificação
em uso
Classificação
original
(Lall(2001))
PP
LT
HT
PP
PPBM
LTM
MTM
1
268
12
628
688
611
692
781
721
11
271
14
633
689
612
693
782
722
22
273
23
634
613
694
783
723
25
274
24
635
651
695
784
724
34
277
35
641
652
696
785
725
36
278
37
281
654
697
266
726
41
291
46
282
655
699
267
727
42
292
47
286
656
821
512
728
43
322
48
287
657
893
513
736
44
333
56
288
658
894
533
737
45
341
58
289
659
895
553
741
54
681
61
323
831
897
554
742
57
682
62
334
842
898
562
743
71
683
73
335
843
899
572
744
72
684
98
411
844
582
745
74
685
111
511
845
583
749
75
686
112
514
846
584
762
81
687
122
515
847
585
763
91
233
516
848
591
772
121
247
522
851
598
773
211
248
523
642
653
775
212
251
531
665
671
793
222
264
532
666
672
812
223
265
551
673
678
872
232
269
592
674
786
873
244
423
661
675
791
884
245
424
662
676
882
885
246
431
663
677
711
951
261
621
664
679
713
263
625
667
691
714
Fonte: Elaboração própria
Obs: Commodities classificadas primariamente se acordo com a SITC 2.
Baseado em Lall (2001), Competitiveness, Technology and Skills. Cheltenham, United Kingdom:
Edward Elgar.
Obs: PP=Produtos primários; PPBM=Manufaturas baseadas em commodities primárias,
LTM=Manufaturas de baixa tecnologia; MTM=Manufaturas de média tecnologia;
HTM=Manufaturas de alta tecnologia.
HTM
716
718
751
752
759
761
764
771
774
776
778
524
541
712
792
871
874
881
Tabela A.2
Testes de Raiz Unitária
Variável
Termos determinísticos
constante
constante, tendência
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln exportações (∆x)
constante
ln exportações media e alta
constante, tendência
tecnologia (x1)
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln exportações (∆x1)
constante
ln exportações baixa
constante, tendência
tecnologia e MBPP (x2)
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln exportações (∆x2)
constante
ln exportações commodities
constante, tendência
(x3)
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln exportações (∆x3)
constante
ln importações (m)
constante, tendência
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln importações (∆m)
constante
ln importações media e alta
constante, tendência
tecnologia (m1)
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln importações (∆m1)
constante
ln importações baixa
constante, tendência
tecnologia e MBPP (m2)
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln importações (∆m2)
constante
ln importações commodities
constante, tendência
(m3)
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln importações (∆m3)
constante
ln renda (y)
constante, tendência
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln renda (∆y)
constante
ln câmbio real (r)
constante, tendência
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln câmbio real (∆r)
constante
ln patentes (p)
constante, tendência
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln patentes (∆ p)
constante
ln renda mundial (z)
constante, tendência
sem constante ou tendência
p-valor ∆ ln renda mundial (∆z)
ln exportações (x)
ADF
p=1
p=3
-1.0073 -1.0856
-1.702 -1.9001
3.1482 2.2059
-4.5247 -1.9133
-3.3928 -1.6306
-1.7285 -1.3239
3.4086 1.4461
-4.0831 -2.1703
-1.5463 -1.4435
-1.9023 -1.5597
2.4001 2.1264
-4.552 -2.508
-0.1897 -0.388
-1.5201 -1.8119
3.4335 2.3967
-4.7922 -1.6117
-0.8408 -1.6391
-2.3734 -2.2357
2.8086 3.0893
-5.4268 -3.4345
-1.0652 -1.9014
-2.2985 -3.1387
2.8889 2.6019
-4.5227 -2.7473
-0.6095 -1.448
-2.6197 -3.0147
2.3578 2.4985
-5.0339 -3.2973
-0.9294 -1.2343
-2.1366 -1.4751
1.9646 2.641
-5.8363 -3.7605
-1.2455 -1.6134
-2.3293 -2.5615
-2.5966 2.1484
-3.4504 -3.3783
-1.8862 -2.2197
-2.1321 -2.528
-1.073 -1.1633
-3.5253 -3.348
-2.7668 -1.8799
-4.388 -3.1122
-2.1557 -1.575
-7.8001 -2.6205
-1.2938 -1.5925
-1.7455 -1.396
2.8775 2.5457
-3.4193 -2.0366
PP
p=1
p=3
-0.9815 -0.9713
-1.4098 -1.4612
-4.7894 -4.6535
-2.4835 -2.4958
-1.0913 -1.0937
-7.5037 -6.4918
-1.7223 -1.7207
-1.4776 -1.4891
-4.1562 -3.9967
-0.1508 -0.1512
-1.507 -1.5691
-6.2379 -6.1631
-0.7095 -0.68
-2.3846 -2.3635
-6.5959 -6.5873
-0.5777 -0.5922
-1.9597 -2.1476
-5.3069 -5.2477
-0.6711 -0.6522
-2.4366 -2.4935
-5.9736 -5.8637
-0.9105 -0.8048
-2.2766 -2.1473
-7.0592 -7.2128
-1.1976 -1.1781
-1.6692 -1.8223
-4.2903 -4.2895
-1.7124 -1.8856
-1.5413 -1.813
-4.7811 -4.901
-3.463 -3.4584
-5.594 -5.5785
-10.076 -10.81
-1.9428 -1.7883
-0.9759 -1.0934
-3.3719 -3.4036
Obs1: Os valores críticos dos testes ADF são aqueles reportados em Dickey and Fuller (1981) e Hamilton (1994).
Obs2: H0 dos testes: existência de raiz unitária.
Obs3: Os valores relatados referen-se à estatística tal.
Obs4: A série de patentes se inicia no ano ano de 1971. Os resultados dos testes para as demais variáveis nesse
período não se alteram.
Valores críticos
1% 5% 10%
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
-3.6 -2.9 -2.6
-4.2 -3.5 -3.2
-2.6 -2
-1.6
-3.6 -2.9 -2.6
Tabela A.3
Seleção da ordem do VAR
Elasticidade-renda de M0
Lag
AIC(p)
Tendência
5
Intercepto
5
Tendência e intercepto
5
Nenhum
5
Escolha
Elasticidade-renda de M1
Tendência
5
Intercepto
4
Tendência e intercepto
6
Nenhum
4
Escolha
Elasticidade-renda de M2
Tendência
5
Intercepto
5
Tendência e intercepto
5
Nenhum
5
Escolha
Elasticidade-renda de M3
Tendência
5
Intercepto
5
Tendência e intercepto
5
Nenhum
2
Escolha
Tabela A. 4
HQ(p)
SC(p)
1
1
2
1
2
1
1
1
3 lags
2
2
4
2
FPE(p)
2
2
2
2
1
1
1
1
5
4
4
4
1
1
1
1
5
5
5
5
1
1
1
1
2
2
2
2
3 lags
1
5
5
1
3 lags
1
2
2
2
3 lags
Obs: lag max = 6
Seleção da ordem do VAR
Elasticidade-renda de X0
Lag
AIC(p)
Tendência
2
Intercepto
4
Tendência e intercepto
2
Nenhum
2
Escolha
Elasticidade-renda de X1
Tendência
2
Intercepto
2
Tendência e intercepto
3
Nenhum
2
Escolha
Elasticidade-renda de X2
Tendência
2
Intercepto
2
Tendência e intercepto
2
Nenhum
2
Escolha
Elasticidade-renda de X3
Tendência
6
Intercepto
6
Tendência e intercepto
6
Nenhum
6
Escolha
Obs: lag max = 6
HQ(p)
SC(p)
2
2
2
2
2
2
2
2
3 lags
2
2
2
2
FPE(p)
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
6
6
5
6
3 lags
2
2
2
2
3 lags
6
6
5
2
3 lags
Tabela A. 5
Tabela A.6
Diagnóstico dos resíduos
Diagnóstico dos resíduos - Elasticidade-renda de M
Modelo
JB
p-valor
Q
p-valor
ARCH
p-valor
82.0855
0.1951
p = 3 24.2956 0.0004607 101.818 0.7221
0.9096
95.4263 0.03381
p = 2 19.1771 2.51E-04 99.842
0.915
100.0163 0.01617
p = 1 38.7853 7.89E-07 107.595
Elasticidade-renda de M1
62.7236
0.7742
p = 3 14.1097 0.02843 91.0622 0.9166
0.8638
69.9512
0.5464
p = 2 18.8462 4.43E-03 103.18
0.779
73.3348
0.4341
p = 1 25.1554 3.20E-04 116.412
Elasticidade-renda de M2
6.0231
0.4206
103.307 0.6857
89.8549
0.0757
p=3
95.6307 0.03276
p = 2 12.7499 0.04718 101.144 0.8932
0.8854 106.9891 0.004691
p = 1 21.5636 0.001452 110.03
Elasticidade-renda de M3
86.4326
0.1179
p = 3 24.9692 0.000346 111.948 0.4569
29.839 4.22E-05 109.363 0.7469 120.7874 0.000281
p=2
p = 1 58.9255 7.44E-11 104.191 0.9468 118.1968 0.000493
Diagnóstico dos resíduos
Elasticidade-renda de X
Modelo
JB
p-valor
6.2999
0.3904
p=3
10.8343 0.09364
p=2
9.5393 1.45E-01
p=1
Elasticidade-renda de X1
1.7535
0.941
p=3
3.8717
0.694
p=2
9.4118 1.52E-01
p=1
Elasticidade-renda de X2
5.3618
0.4983
p=3
11.212 0.08204
p=2
8.7636
0.1873
p=1
Elasticidade-renda de X3
3.0402
0.8038
p=6
2.4965
0.8689
p=3
7.6678
0.2635
p=2
Jarque-Bera (JB): teste de normalidade dos resíduos (H0: resíduos normais)
Portmanteau (Q): teste para autocorrelação nos resíduos (H0: não-autocorrelação)
ARCH: teste de heterocedasticidade nos resíduos (H0: homocedasticidade)
Obs: Resultados referentes ao melhor modelo: com intercepto no vetor de cointegração
Jarque-Bera (JB): teste de normalidade dos resíduos (H0: resíduos normais)
Portmanteau (Q): teste para autocorrelação nos resíduos (H0: não-autocorrelação)
ARCH: teste de heterocedasticidade nos resíduos (H0: homocedasticidade)
Obs: Resultados referentes ao melhor modelo: com intercepto no vetor de cointegração
Tabela A.7
Tabela A.8
Teste de cointegração
Elasticidade-renda de M0
Estatísticas do teste
H0
p=1 p=2 p=3
39.07 34.12 36.75
r=0
16.86 17.67 17.73
r=1
6.52 4.14 6.12
r=2
Elasticidade-renda De M1
35.81 36.47 46.42
r=0
15.37 17.59 20.99
r=1
4.79 2.35 6.07
r=2
Elasticidade-renda de M2
39.83 40.01 42.37
r=0
17.59 21.14 20.41
r=1
7.72 4.45 7.51
r=2
Elasticidade-renda de M3
44.47 39.56 35.67
r=0
18.55 19.34 15.69
r=1
5.05 8.44 6.87
r=2
Teste de cointegração
Elasticidade-renda de X0
Estatísticas do teste
H0
p=1 p=2 p=3
36.44 40.27 48.21
r=0
9.7 11.87 16.46
r=1
2.98 2.17 4.79
r=2
Elasticidade-renda de X1
45.69 61.08 51.54
r=0
20.41 29.3 20.8
r=1
6.53 7.21 4.47
r=2
Elasticidade-renda de X2
40.84 41.87 40.64
r=0
12.19 13.65 15.28
r=1
5.28 5.33 5.31
r=2
Elasticidade-renda de X3
34.02 49.86 80.43
r=0
9.59 14.75 36.36
r=1
1.55 2.33 17.59
r=2
Valores críticos
90%
95%
99%
32
34.91
41.07
17.85
19.96
24.6
7.52
9.24
12.97
32
17.85
7.52
34.91
19.96
9.24
41.07
24.6
12.97
32
17.85
7.52
34.91
19.96
9.24
41.07
24.6
12.97
32
17.85
7.52
34.91
19.96
9.24
41.07
24.6
12.97
Q
105.107
98.5533
104.955
p-valor
0.6397
0.924
0.9406
ARCH
76.529
59.0846
82.9702
p-valor
0.3354
0.8626
0.1771
90.9865
96.6295
83.0726
0.9175
0.9424
0.9994
59.843
51.5521
78.4628
0.8461
0.9672
0.2815
109.938
90.9576
90.6287
0.5107
0.9777
0.9958
72.3643
68.3158
86.4695
0.4658
0.6012
0.1174
99.9439
101.418
99.2726
0.113
0.7316
0.9162
65.6792
67.873
82.3719
0.6869
0.616
0.1892
Valores críticos
90%
95%
99%
32
34.91
41.07
17.85
19.96
24.6
7.52
9.24
12.97
32
17.85
7.52
34.91
19.96
9.24
41.07
24.6
12.97
32
17.85
7.52
34.91
19.96
9.24
41.07
24.6
12.97
32
17.85
7.52
34.91
19.96
9.24
41.07
24.6
12.97
Obs1: resultados referentes ao modelo com intercepto no vetor de cointegração.
Obs1: resultados referentes ao modelo com intercepto no vetor de cointegração.
Obs2: resultados referentes ao teste do traço.
Obs2: resultados referentes ao teste do traço.
Obs3: Os valores críticos do teste do traço referem àqueles em encontrados
Obs3: Os valores críticos do teste do traço referem àqueles em encontrados
em Johansen (1995).
em Johansen (1995).
Tabela A. 9
Teste da razão de verossimilhança
Setor
m0
m1
m2
m3
m0
teste
10,98
8,52
6,63
m1
p-valor
0
0,01
0,04
teste
7,7
6,35
6,63
m2
p-valor
0,02
0,04
0,04
teste
7,77
3,36
6,63
m3
p-valor
0,02
0,19
0,04
teste
7,92
11,14
8,55
-
p-valor
0,02
0
0,01
-
Obs: A hipótese nula do teste estabelece que os coeficientes sob restrição (elasticidade-renda das importações) são
iguais nos modelos representados em cada linha e coluna
Fonte: Elaboração própria
Tabela A. 10
Teste da razão de verossimilhança
Setor
x0
x1
x2
x3
x0
teste
8,09
5
6,28
x1
p-valor
0,02
0,08
0,04
teste
5,72
5,07
6,28
x2
p-valor
0,06
0,08
0,04
teste
5,73
8,08
6,28
x3
p-valor
0,06
0,02
0,04
teste
5,71
8,1
5,05
-
p-valor
0,06
0,02
0,08
-
Obs: A hipótese nula do teste estabelece que os coeficientes sob restrição (elasticidade-renda das exportações) são
iguais nos modelos representados em cada linha e coluna
Fonte: Elaboração própria
Tabela A.11
Seleção da ordem do VAR
Cointegração X1 - Patentes
Lag
AIC(n)
Tendência
4
Intercepto
3
Tendência e intercepto
3
Nenhum
4
Escolha
Cointegração M1 - Patentes
Tendência
2
Intercepto
2
Tendência e intercepto
2
Nenhum
3
Escolha
HQ(n)
SC(n)
4
3
3
1
1
1
4
4
3 lags
2
2
2
2
1
2
1
2
FPE(n)
4
3
3
4
2
2
2
3
3 lags
Obs: lag max = 6
Tabela A.12
Teste de cointegração
Cointegração X1 - Patentes
Estatísticas do teste
H0
p=1
p=2
p=3
28.1
19.17
15.27
r=0
11.24
3.84
3.87
r=1
Cointegração M1 - Patentes
36
24.63
28.08
r=0
4.65
3.55
7.01
r=1
Valores críticos
90%
95%
99%
17.85
19.96
24.6
7.52
9.24
12.97
17.85
7.52
19.96
9.24
24.6
12.97
Obs1: resultados referentes ao melhor modelo estimado: com constante no vetor de cointegração.
Obs2: resultados referentes ao teste do traço.
Tabela A.13
Diagnóstico dos resíduos
Cointegração X1 - Patentes
Modelo
JB
p=3
1.08
p=2
3.9073
p=1
3.0735
Cointegração M1 - Patentes
p=3
1.8207
p=2
2.8228
p=1
2.1818
p-valor
0.8974
0.4187
0.5456
Q
36.4332
38.3255
50.4765
p-valor
0.9244
0.9473
0.7481
LM
1.96
0.02
2.5
p-valor
0.16
0.88
0.11
ARCH
14.4443
4.4453
11.2545
p-valor
0.6997
0.9995
0.8832
0.4024
0.5879
0.7024
35.1853
35.8017
43.1879
0.9442
0.9734
0.9265
6.77
3.3
4.2
0.01
0.07
0.04
26.9746
11.8251
11.6085
0.07947
0.8561
0.8668
Jarque-Bera (JB): teste de normalidade dos resíduos (H0: resíduos normais)
Portmanteau (Q): teste para autocorrelação nos resíduos (H0: não-autocorrelação)
Breusch-Godfrey (LM): teste para autocorrelação nos resíduos (H0: não-autocorrelação)
ARCH: teste de heterocedasticidade nos resíduos (H0: homocedasticidade)
Obs: Resultados referentes ao melhor modelo: modelo com intercepto no vetor de cointegração