São Paulo | 29 de outubro de 2015 | ISSN 2358-2138
DETERMINANTES DO INVESTIMENTO ESTRANGEIRO DIRETO
NO BRASIL
Paula Alves Gonella 1
ESPM-SP
Raphael Almeida Videira 2
1 – RESUMO
ESPM-SP
Visto que o Investimento Externo Direto se tornou importante para a economia
brasileira especialmente após o Plano Real em diversos âmbitos, como o balanço de
pagamentos e a inserção brasileira no comércio internacional, este trabalho
pretendeu propor quais determinantes que mais influenciam o fluxo de IED no
Brasil. Após revisão bibliográfica e testes econométricos detalhados, a aplicação do
modelo VAR permitiu verificar a resposta da variável principal (IED) à impulsos das
secundárias: risco-país, PIB, taxa de câmbio, IPCA e abertura comercial. Os
determinantes foram estatisticamente significativos e apresentaram os sinais
esperados quanto aos choques, tal como encontrado pela literatura em Alexandre,
Cario e Voidila (2002), Cassuce, Campos e Mattos (2007), entre outros.
Palavras-chave: Investimento Estrangeiro Direto; IED; determinantes; Brasil; VAR.
2 – INTRODUÇÃO
A década de 1990 foi um período de profundas transformações na
economia brasileira. Algumas dessas transformações foram derivadas do chamado
Consenso de Washington. Este encontro
3
propunha uma série de reformas
econômicas que os países em desenvolvimento deveriam adotar para alcançar o
crescimento sustentado. Dentre tais medidas, destacavam-se a disciplina fiscal, a
redução da participação do Estado na economia e a liberalização dos fluxos
comerciais e financeiros. O investimento externo direto (IED) tornou-se um
1
Estudante do curso de graduação em Relações Internacionais da
[email protected].
2
Professor do curso de graduação em Relações Internacionais da
[email protected].
3
O economista John Williamson criou este nome.
ESPM-SP.
E-mail:
ESPM-SP.
E-mail:
2
elemento crucial de expressão da globalização da economia por conectar questões
econômicas referentes ao macro e micro ambientes de diferentes países. A partir
de 1995, iniciou-se uma nova etapa do fluxo de IED para a economia brasileira,
especialmente pela estabilização da economia com o Plano Real.
Gráfico 1 - Participação do Recebimento de IED com relação ao Mundo – Brasil e Economias em
Desenvolvimento (1995/2012)
Fonte: Dados UNCTAD – Elaboração própria
O estudo de IED têm sido relevante desde 1995, no Brasil, porque seus
números estiveram, desde então, em ascensão e atingiram, em 1999, cerca de 31,3
bilhões de dólares, de acordo com o Bacen. Esse aumento da participação de IED
na economia brasileira se deu por inúmeros fatores: criação do Plano Real, taxa de
juros alta (para valorizar o câmbio), inflação controlada e aumento de
privatizações, como pode ser visto no gráfico 1.
O total do investimento estrangeiro direto apresentou uma fase de
crescimento importante no primeiro governo Fernando Henrique Cardoso, porém o
aumento substancial nesta variável ocorreu no segundo governo Lula, com a
obtenção de grau de investimento para a economia brasileira por parte das
agências de classificação de risco. Mesmo com a crise americana fazendo com que
tais investimentos cessassem, esta variável se manteve em patamares muito
elevados nos últimos três anos.
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3
3 – OBJETIVOS
Este trabalho tem como objetivo principal analisar, de acordo com a
literatura disponível sobre Investimento Estrangeiro Direto, como tais fluxos de
capitais são determinados na Economia Brasileira, ou seja, quais são os fatores que
influenciam na entrada e saída de IED no Brasil e qual a intensidade da influência.
O trabalho será direcionado mais para a importância da macroeconomia, porém
sem deixar de lado os fatores relativos ao mercado interno nas suas mais diversas
dimensões. Com o objetivo de tentar evidenciar empiricamente tais evidências,
será realizado um teste estatístico para a economia brasileira no período entre
1995 e 2014. Este período foi escolhido por ser um período sem graves crises
institucionais (sem a deposição de um presidente, por exemplo) e com estabilidade
econômica, ou seja, sem um viés inflacionário flagrante o que denotaria uma
distorção muito grande dos dados coletados. É importante relacionar se a atração
por investimentos estrangeiros diretos acabou por ocasionar um crescimento mais
intenso do país no período analisado. Para tal consideração, é importante realizar
uma análise de determinação por um teste de causalidade entre o PIB e os
recebimentos líquidos de IED.
4 – METODOLOGIA
A metodologia utilizada neste trabalho é composta por duas técnicas de
pesquisa: pesquisa bibliográfica de artigos acadêmicos e livros relacionados ao
investimento estrangeiro direto - importante para embasar a análise empírica com
a formalização e justificativa de variáveis econômicas que serão utilizadas no
trabalho -, e análise de dados do investimento estrangeiro direto e seus principais
determinantes. As fontes utilizadas na elaboração dos gráficos e tabelas são: IBGE,
Banco Central do Brasil e Ipeadata.
5 – DESENVOLVIMENTO
A análise empírica desse trabalho está de acordo com o trabalho de
Cassuce, Campos e Mattos (2007). Neste trabalho, os autores analisam
empiricamente os determinantes do IED no Brasil para o período compreendido
entre 1980 e 2004, e referenciam outros autores importantes, tais como: Laplane e
Sarti (1997), Laplane e Sarti (2002) e Gregory e Oliveira (2005). Os autores
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4
determinam que as variáveis que mais influenciam o IED são: Grau de Abertura
Comercial, definido por soma das exportações e das importações, divididas pelo
PIB; Risco-País, uma variável definida pelo montante da dívida externa de curto
prazo em proporção do PIB; Taxa de crescimento do PIB real brasileiro; Inflação
brasileira (IGP-DI)
; e Taxa de câmbio (R$/US$). A questão econométrica deste
trabalho está centrada em estabelecer relações da variável chave (Investimento
Estrangeiro Direto no Brasil) com os seus principais determinantes (Taxa de
Câmbio, Taxa de inflação, PIB brasileiro, Risco-país e Abertura Econômica). O
referencial teórico que será apresentado no trabalho será o de Econometria de
Séries Temporais, pois a iniciação científica pretende avaliar o impacto e as
relações entre o Investimento Estrangeiro Direto e seus determinantes ao longo dos
últimos anos (1995 à 2013) no Brasil. A análise será realizada segundo a
metodologia VAR (Vetores Autoregressivos), que parte da hipótese que as variáveis
são endógenas, ou seja, são determinadas dentro do próprio sistema a ser
estimado. Neste caso, parte-se da ideia que o Investimento Estrangeiro Direto
influencia o comportamento da taxa de câmbio, porém o mesmo ocorre em sentido
inverso.
5.1. Testes de Raíz Unitária
O teste de raiz unitária que será utilizado para identificar o
comportamento estacionário das séries neste trabalho é o ADF (Dickey-Fuller
Aumentado). Segundo Enders (1995), no primeiro procedimento – ADF – a hipótese
nula do teste é de que H 0 : β = 0. Isto implica que a primeira diferença da série
analisada é estacionária, mas a série em nível não. A hipótese alternativa é de que
H 1 : β < 0, que implica que a variável é estacionária em nível, sem a necessidade de
diferenciação. Ou seja, caso a hipótese nula seja rejeitada, a série é estacionária
em diferenças. O teste utiliza a estatística de MacKinnon (1994) como base para o
teste de hipótese.
5.2. Vetores Autoregressivos (VAR)
O modelo VAR pode ser utilizado para identificar relações entre um
conjunto de variáveis identificadas como endógenas dentro de um sistema de
equações. Segundo Vartanian e Videira (2012) “pode ser aplicado um modelo de
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vetores autorregressivos (modelo VAR), desenvolvido inicialmente por Sims (1980),
que tem, na literatura econométrica, duas formas de análise de resultados
amplamente utilizados: a função de resposta a impulsos e a análise da
decomposição da variância dos erros de previsão. A função de resposta a impulsos
permite avaliar a trajetória de uma variável, como a popularidade do presidente,
diante de um choque (impulso) de um desvio padrão em outra variável estimada no
modelo, como a taxa de juros Selic. Desse modo, é possível avaliar a relação
dinâmica existente entre as variáveis a partir de choques hipotéticos em uma das
variáveis do sistema. Já a decomposição da variância dos erros de previsão permite
avaliar a importância relativa de cada variável na determinação da variável de
interesse ao longo do tempo. Assim é possível perceber a importância relativa de
uma ou mais variáveis sobre a variável de interesse.” (Vartanian e Videira (2012),
pp. 50). Finalmente, serão apresentadas as funções de resposta ao impulso que
apresenta o comportamento da variável dependente (IED) em resposta a choques
nas mais diversas variáveis independentes. A relevância desta formulação está no
fato de que a teoria pode ser comprovada e por quanto tempo tal choque irá
perdurar na economia.
6 – RESULTADOS
Na tabela 1 são apresentadas as estatísticas descritivas com relação às
variáveis utilizadas no estudo.
Variáveis
Média
Desvio Padrão
Contagem (Observações)
IED
7.97
0.83
240
Abertura Econômica
-1.73
0.23
240
Risco
6.06
0.70
240
IPCA
0.58
0.48
240
PIB
4.52
0.56
240
Taxa de câmbio
0.62
0.35
240
Tabela 1 - Estatísticas Descritivas
Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do IBGE, Banco Central do Brasil e Ipeadata
para os anos de 1995 a 2014.
Sendo assim, os gráficos aqui apresentados servirão de base para
entender a correlação entre a variável principal (IED) e cada uma das variáveis
secundárias. Para isso, utilizou-se o teste de correlação em todas as análises. Com
exceção do IPCA (por este apresentar valores negativos), em todas as variáveis
foram feitas transformações logarítmicas com o objetivo de auferir variações
percentuais em todas as variáveis.
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6
IED
Abertura Econômica
Risco
IPCA
PIB
Taxa de câmbio
IED
1.00
0.41
-0.63
-0.37
0.68
0.32
Abertura Econômica
0.41
1.00
-0.29
-0.17
0.13
0.82
Risco
-0.63
-0.29
1.00
0.39
-0.87
-0.07
IPCA
-0.37
-0.17
0.39
1.00
-0.25
-0.09
PIB
0.68
0.13
-0.87
-0.25
1.00
-0.06
Taxa de câmbio
0.32
0.82
-0.07
-0.09
-0.06
1.00
Tabela 2 – Correlação
Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do IBGE, Banco Central do Brasil e Ipeadata
para os anos de 1995 a 2014.
A primeira correlação foi feita entre IED e o grau de abertura comercial
do Brasil. O sinal foi positivo, ou seja, quanto maior o grau de abertura do país,
maior foi a entrada de IED. A abertura comercial é medida a partir dos resultados
obtidos na balança comercial, que envolve, por sua vez, as importações e
exportações; seu grau representa em quanto o PIB do país depende do comércio
internacional. Ela pode ter influenciado esse movimento de IED porque possibilitou
que a interação entre a economia nacional e as outras economias fosse viável e
mais fácil tanto em questões produtivas quanto em questões de capital,
favorecendo os setores produtivos e de capital brasileiros. O gráfico 2 representa a
0
10
-0.5
8
-1
6
-1.5
4
-2
2
-2.5
0
-3
Logaritmo ABERTURA
12
Jan-95
Jan-96
Jan-97
Jan-98
Jan-99
Jan-00
Jan-01
Jan-02
Jan-03
Jan-04
Jan-05
Jan-06
Jan-07
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Jan-13
Jan-14
Logaritmo IED
relação.
IED
ABERTURA
Gráfico 2 - Relação entre IED e a Abertura Econômica
Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil para os anos de
1995 a 2014.
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A segunda correlação, que implica na relação entre o IED e a taxa de
câmbio é positiva. Tal como apontado em Cassuce, Campos e Mattos (2007), um
motivo plausível para tal é a maior participação do Banco Central do Brasil no
mercado de câmbio, e a característica do IED em ser um investimento a longo
prazo. Portanto, as decisões do investidor não são influenciadas diretamente pelas
oscilações na taxa. Independente de quanto vale o real perante às outras moedas
do mercado, o que atrai IED para o Brasil são outros aspectos econômicos que
oferecem aos investidores os retornos desejados, como àqueles que referem-se à
estabilidade e segurança do país. O gráfico 3 representa a relação.
12
1.6
Logaritmo IED
1.2
1
8
0.8
6
0.6
0.4
4
0.2
0
2
Logaritmo CÂMBIO
1.4
10
-0.2
0
Jan-95
Jan-96
Jan-97
Jan-98
Jan-99
Jan-00
Jan-01
Jan-02
Jan-03
Jan-04
Jan-05
Jan-06
Jan-07
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Jan-13
Jan-14
-0.4
IED
CÂMBIO
Gráfico 3 - Relação entre IED e a Taxa de Câmbio
Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil para os anos de
1995 a 2014.
A terceira correlação é entre o IED e o Risco-País. Tal se apresentou
negativa, ou seja, à medida em que o índice EMBI cai, o IED aumenta (e viceversa). Isso pode ter ocorrido visto o Brasil ainda ser um país em desenvolvimento e
que, portanto, está mais exposto aos efeitos de crises internacionais. Chamado
também de risco financeiro, o risco país leva em conta indicadores como o
tamanho da dívida pública, sua capacidade de pagamento, o tamanho do déficit,
taxa de juros, taxa de cambio, entre outros. Visto isso, os investidores estrangeiros
que pouco conhecem sobre o Brasil consideram o risco país como um fator que
pode mostrar a garantia de adimplência ou a inadimplência do país em honrar seus
compromissos. Como pode ser visto, assim que Lula assume o governo em 2003,
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8
houve uma ascensão brusca do risco país devido ao medo gerado pelo
posicionamento esquerdista do presidente – que depois foi amenizado por conta de
medidas econômicas ortodoxas voltadas para o ajuste das contas públicas. O
gráfico 4 representa a relação.
8
11
Logaritmo IED
7
9
6.5
8
6
5.5
7
5
6
Logaritmo EMBI
7.5
10
4.5
4
Jan-95
Jan-96
Jan-97
Jan-98
Jan-99
Jan-00
Jan-01
Jan-02
Jan-03
Jan-04
Jan-05
Jan-06
Jan-07
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Jan-13
Jan-14
5
IED
EMBI
Gráfico 4 - Relação entre IED e a Risco-país
Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil e Ipeadata para os
anos de 1995 a 2014.
A quarta correlação envolveu o IED e o índice de inflação, que mostrouse negativa. Quanto maior o valor do IPCA, menor a entrada de IED, visto que um
índice de inflação alto desestimula o ambiente macroeconômico, tornando-o mais
instável por conta das oscilações nos níveis de preço, permitindo a perda de poder
de compra dos investidores. Pode-se ressaltar aqui a importância do Plano Real, em
meados da década de 1990, que favoreceu os fluxos de IED para o Brasil, devido ao
seu aspecto de trazer equilíbrio à economia brasileira, após anos de hiperinflação –
média mensal de 1993 era, de acordo com dados do IBGE, de 32%, o que gerava
insegurança não só para os brasileiros como também para qualquer pessoa que
fosse fazer investimentos no Brasil. O gráfico 5 representa a relação.
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9
11
4
3.5
3
2.5
9
IPCA %a.m.
Logaritmo IED
10
2
8
1.5
1
7
0.5
0
6
-0.5
-1
Jan-95
Jan-96
Jan-97
Jan-98
Jan-99
Jan-00
Jan-01
Jan-02
Jan-03
Jan-04
Jan-05
Jan-06
Jan-07
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Jan-13
Jan-14
5
IED
IPCA
Gráfico 5 - Relação entre IED e o Índice de Inflação
Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil e IBGE para os
anos de 1995 a 2014.
A quinta e última correlação foi entre o IED e o PIB brasileiro. Esta
correlação obteve o sinal positivo, inferindo que quanto maior o IED, maior é o PIB
brasileiro. Isso se dá, primeiramente, porque o IED faz parte de uma pequena
parcela contribuinte para o crescimento do produto nacional. Além disso, é
importante citar também que, quando uma economia está em crescimento, é
possível inferir que a tendência é atrair mais IED ao país, visto seu desempenho e
sua
maior
probabilidade
em
trazer
retornos
esperados
aos
investidores
estrangeiros. Ou seja, as variáveis são alimentadas uma pela outra. O gráfico 6
6
10
5.5
9
5
8
4.5
7
4
6
3.5
5
3
Logaritmo PIB
11
Jan-95
Jan-96
Jan-97
Jan-98
Jan-99
Jan-00
Jan-01
Jan-02
Jan-03
Jan-04
Jan-05
Jan-06
Jan-07
Jan-08
Jan-09
Jan-10
Jan-11
Jan-12
Jan-13
Jan-14
Logaritmo IED
representa a relação.
IED
PIB
Gráfico 6 - Relação entre IED e o PIB
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Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do Banco Central do Brasil para os anos de
1995 a 2014.
Os dados aqui utilizados referem-se a um escopo delimitado - o país
Brasil, e a uma amostra que compreende o período de 1995 a 2013 - abrangendo os
governos FHC, Lula e Dilma. Foram escolhidas cinco variáveis secundárias (abertura
comercial, taxa de câmbio, taxa de inflação, risco-país e PIB), além da variável
principal (IED). Os seus valores foram coletados da base de dados do Departamento
Econômico (Depec) do Banco Central do Brasil e, quanto ao Risco-país, foi o índice
EMBI da plataforma do JP Morgan. O motivo da escolha das tais variáveis é o fato
de elas terem sido incorporadas, analisadas e avaliadas em muitos trabalhos usados
como referência para a elaboração dessa iniciação científica, como o de Laplane e
Sarti (2002); Alexandre, Cario e Voidilla (2002); Gregory e Oliveira (2005); Castro,
Fernandes e Campos (2013); e Carminatti e Fernandes (2013). Principalmente no de
Cassuce, Campos e Mattos (2007), no qual os autores realizam sua análise empírica
baseados nas cinco variáveis, porém em outro período (1980 - 2004).
Pela tabela 3, pode-se inferir que as séries de investimento estrangeiro
direto, abertura econômica e inflação são estacionárias em nível, desta forma, não
é preciso realizar nenhum processo de diferenciação em nenhuma destas séries. Já
para as séries de taxa de câmbio, PIB e risco (aqui representada pelo EMBI), tais
séries não são estacionárias em nível. Cada uma destas séries precisou passar por
um processo chamado de primeira diferença, cujos valores críticos estão indicados
na tabela.
Variáveis
IED
Abertura Econômica
IPCA
Taxa de Câmbio
D(Taxa de Câmbio)
PIB
D(PIB)
Risco
D(Risco)
Defasagens
4
1
1
2
1
12
12
1
1
Constante
Sim
Sim
Sim
Sim
Sim
Sim
Sim
Sim
Sim
Tendência
Sim
Não
Sim
Não
Sim
Sim
Não
Sim
Não
ADF
-3.54**
-2.99**
-6.48***
-1.91
-9.83***
-2.08
-2.66*
-2.77
-11.44***
Valor Crítico - 10% Valor Crítico - 5% Valor Crítico - 1%
-4.00
-3.43
-3.14
-2.57
-2.87
-3.45
-3.13
-3.42
-3.99
-2.57
-2.87
-3.45
-3.13
-3.42
-3.99
-3.13
-3.42
-3.99
-2.57
-2.87
-3.45
-3.13
-3.42
-3.99
-2.57
-2.87
-3.45
Tabela 3 – Testes de Raiz Unitária 4
Fonte: Elaboração própria a partir das bases de dados do IBGE, Banco Central do Brasil e Ipeadata
para os anos de 1995 a 2014.
4
* Significativo em nível de 1%; ** significativo em nível de 5%; *** significativo em nível de 10%; ****
aceitação da hipótese nula de presença de raiz unitária. Valores críticos gerados pelo pacote
econométrico citado.
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Com tais resultados, fica inviável a estimação da cointegração pelo
simples fato das séries selecionadas não possuírem a mesma ordem de integração.
As séries de investimento estrangeiro direto, abertura econômica e inflação são
I(0), ou seja, estacionárias em nível, enquanto que as demais são I(1), ou seja,
estacionárias em primeira diferença. Como as séries do trabalho que serão
utilizadas no trabalho são integrados de ordem 1 e 0, a literatura econométrica não
é consensual sobre a estimação de modelos VAR ou VEC. Logo, para fins deste
trabalho, será estimado um modelo VAR pois não se justifica a estimação do vetor
de correção de erros. A estratégia que será aplicada será a estimação do modelo
VAR, com foco em especial nas funções de resposta a impulso, onde será verificada
como a variável de investimento estrangeiro direto se comporta à medida que
ocorrem choques nas demais variáveis. Pelo fato do modelo VAR ser estimado para
a variável investimento estrangeiro direto e esta não ser uma decisão de curto
prazo, será adotado o número de defasagens definido como 5, pelos critérios de
Akaike e Erro de Predição Final, mesmo que os critérios de Schwartz e HannanQuinn apontem para uma defasagem apenas. Logo, o modelo estimado será um VAR
(5). A estabilidade do modelo em questão pode ser estabelecida pelo critério das
raízes inversas do polinômio. Caso tais raízes pertençam ao círculo, o modelo será
estável. Conforme observado no gráfico 7 abaixo, todas as raízes estão dentro do
círculo unitário, conferindo estabilidade ao modelo estimado.
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
Gráfico 7 - Teste de estabilidade do modelo: raízes inversas do polinômio autorregressivo
Fonte: Elaboração Própria a partir dos resultados estimados pelo software Eviews – Dados retirados
do Ipeadata, Banco Central do Brasil e IBGE.
Após a estimação do modelo VAR, serão analisadas as funções de
resposta do investimento estrangeiro direto aos mais diversos choques nas demais
variáveis. Destacam-se seis tipos de choques: um choque (elevação) na abertura
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econômica; um choque (elevação) na taxa de câmbio; um choque (elevação) na
taxa de inflação; um choque (elevação) no risco medido pelo EMBI; um choque
(elevação) no PIB e, um choque (elevação) no próprio investimento estrangeiro
direto. As funções de resposta a impulsos, apresentadas no Gráfico 8, mostram
como o investimento estrangeiro direto reage, de forma dinâmica, a cada um
desses choques. Nesse sentido, as funções demonstram o comportamento do
investimento estrangeiro direto em cada um dos períodos subsequentes ao choque.
Assim, optou-se por visualizar os efeitos dos choques vinte e quatro períodos à
frente (vinte e quatro meses) conforme demonstra o eixo horizontal. A linha azul
representa a trajetória provável da variável, enquanto as linhas vermelhas
constituem bandas de erro da estimativa. Como panorama geral, encontrou-se a
mesma relação do investimento estrangeiro direto com as variáveis de inflação,
PIB, abertura econômica, risco que o trabalho de Cassuce, Campos e Mattos (2007).
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Response of L_IED to D(L_CAMBIO)
Response of L_IED to L_ABERTURA
.100
.075
.2
.050
.1
.025
.000
.0
-.025
-.050
-.1
-.075
-.100
-.2
2
4
6
8
10
12
2
24
22
20
18
16
14
6
4
Response of L_IED to IPCA
10
8
12
14
16
18
20
22
24
20
22
24
Response of L_IED to D(L_EMBI)
.100
.100
.075
.075
.050
.050
.025
.025
.000
.000
-.025
-.025
-.050
-.050
-.075
-.075
-.100
2
4
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-.100
10
8
6
4
2
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14
16
18
Response of L_IED to D(L_PIB)
.5
.4
.3
.2
.1
.0
-.1
-.2
2
4
6
8
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Gráfico 8 - Resposta do investimento estrangeiro direto aos choques
Fonte: Elaboração Própria a partir dos resultados estimados pelo software Eviews – Dados retirados
do Ipeadata, Banco Central do Brasil e IBGE.
Um choque positivo de abertura econômica, ou seja, quanto mais aberto
e integrado ao mundo ele é, maior o fluxo de investimentos estrangeiros diretos
para aquele país. Analisando o gráfico, percebe-se que o choque ele é mais intenso
nos primeiros quatro meses, sendo que após este período ele começa a ser
dissipado. No caso da taxa de câmbio, o efeito desta variável sobre o
comportamento do investimento estrangeiro direto é incerto, pois existe uma
oscilação intermitente nos dez primeiros meses após o choque, sendo que é muito
difícil afirmar algo a esse respeito. Para a taxa de inflação mais elevada causa um
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impacto negativo nos fluxos de investimento estrangeiro direto para o país. Por
mais que o impacto seja reduzido e isso é possível de ser analisado pela magnitude
do gráfico (eixo vertical), o efeito atinge o seu máximo no quinto mês, sendo
dissipado a partir deste momento. Já para a variável risco causa um impacto
negativo para o fluxo de investimento estrangeiro direto que o país recebe.
Existem duas pequenas oscilações positivas (no segundo e no sexto mês), porém nos
demais meses o efeito é negativo sobre o investimento. Este choque se comporta
de acordo com o esperado pela teoria econômica, pois quanto maior o risco de um
país percebido pelo seu investidor, menor será o aporte de investimentos neste
país. O crescimento econômico impacta positivamente no fluxo de investimento
estrangeiro direto. A justificativa para este fato é que o crescimento econômico
pode ser aproximado como o tamanho do mercado consumidor daquele país que irá
receber o aporte de investimentos. Logo, quanto maior o mercado consumidor,
mais investimentos aquele país irá receber.
Complementando a análise efetuada com a utilização das funções de
reposta a impulsos, vale destacar a decomposição da variância dos erros de
previsão do investimento estrangeiro direto. A decomposição dos erros de previsão
permite classificar a importância relativa de cada variável na determinação do
fluxo de investimentos estrangeiros diretos ao longo do tempo. Desta forma é
possível verificar que após dois anos (vinte e quatro meses) o fluxo de
investimentos estrangeiros diretos responde por cerca de 78% da determinação de
sua flutuação. Por ordem de importância, destaca-se que o PIB determina cerca de
12% da variação do investimento estrangeiro direto e o risco responde por apenas
4%.
7 – CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente trabalho teve como objetivo investigar os determinantes do
investimento estrangeiro direto no Brasil ao longo dos últimos vinte anos, por meio
da análise da literatura disponível de trabalhos empíricos e de métodos
econométricos/base de dados. Notou-se, ao longo da pesquisa às literaturas, os
cinco principais determinantes que influenciam da entrada e saída de IED: abertura
comercial, IPCA, taxa de câmbio, risco-país e PIB. Utilizados para a análise
econométrica, os determinantes estimados foram estatisticamente significativos e
apresentaram os sinais esperados quanto aos choques. Quanto à influência de cada
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variável no fluxo de IED, apenas o risco-país (EMBI) e a inflação (IPCA) atuam de
forma negativa, ou seja, caso haja uma elevação em seu número, o fluxo de IED
cai, e vice-versa. Foi possível perceber que as variáveis mais influência para o
comportamento do IED foram o PIB e o risco-país. Isso vai ao encontro do teste da
decomposição da variância, no qual constatou-se que após dois anos a variação no
fluxo de IED é determinado cerca 78% por ele mesmo, 12% pelo PIB e 4% pelo risco
país, enquanto as outras variáveis (câmbio, inflação e abertura) juntas
correspondem a quase 5%. Os resultados aqui encontrados estão em linha com a
maioria dos estudos analisados na revisão da bibliografia, quando estes consideram
que haja determinantes para a variação no fluxo de IED. Sendo assim, em Laplane
e Sarti (2002) e em Alexandre, Cario e Voidila (2002) notou-se a importância das
variáveis câmbio e inflação quando relacionada às reformas monetárias e cambiais.
Já em Castro, Fernandes e Campos (2013) e em Carminatti e Fernandes (2013) as
variáveis PIB e abertura são os grandes determinantes, sendo a longevidade do
resultado, para os autores do segundo trabalho, de longo prazo. Em Cintra (2005),
fica subentendido a variável risco-país, quando o autor cita a importância do
cenário internacional favorável para a entrada de IED no país. Por fim, em
congruência com este trabalho, os resultados de Cassuce, Campos e Mattos (2007)
estiveram relacionados a quatro das cinco variáveis aqui utilizadas para análise:
risco-país – quanto maior o risco, menor a entrada de IED; abertura – quanto maior
a abertura, maior a entrada de IED, inflação – quanto maior a inflação menor a
entrada de IED; e câmbio – sendo o fluxo de IED pouco sensível às mudanças na
taxa. Além disso, também notou-se que o IED responde positivamente aos seus
próprios impulsos nos primeiros períodos, dissipando-se até atingir relativa
estabilidade, e, quanto à decomposição da variância, o IED é responsável pela
quase totalidade da influência sobre a ele mesmo. Por outro lado, diferentemente
de Cassuce, Campos e Mattos (2007), as considerações finais quanto ao PIB neste
trabalho foram positivas quanto ao papel do determinante nos fluxos de IED,
enquanto para os autores a taxa de crescimento do país não atua de forma
influente no ingresso e saída de IED no Brasil. Sendo assim, os resultados aqui
obtidos indicam que o IED é como qualquer outro tipo de investimento, que sofre
influências positivas e negativas quando há variações nas taxas de certos
determinantes.
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8 – FONTES CONSULTADAS
ALEXANDRE, A.; CARIO, S. A. F; VOIDILA, T. M. Investimento Direto Externo na
Economia Brasileira nos anos 1990: Significado, Alcance e Consequências ao
Desenvolvimento. Textos de Economia, v. 7, n. 1, p. 103- 136, 2002.
CARMINATI, João Guilherme de Oliveira; FERNANDES, Elaine Aparecida. O Impacto
Do Investimento Direto Estrangeiro No Crescimento Da Economia Brasileira.
Planejamento e Políticas Públicas, Rio de Janeiro, n. 41, p.141-172, 2013.
Disponível
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<http://www.ipea.gov.br/ppp/index.php/PPP/article/viewFile/249/311>. Acesso
em: 29 maio 2014.
CASTRO, Priscila Gomes de; FERNANDES, Elaine Aparecida Fernandes CAMPOS,
Antônio Carvalho. The determinants of foreign direct investment in Brazil and
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crescimento sustentado nos anos 90. Economia e Sociedade, Campinas (8): 14381, jun. 1997
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