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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHÉON SORBONNE
LYGIA NUNES ROTONDI DE AZEVEDO
DESINDUSTRIALIZAÇÃO PREMATURA NA AMÉRICA LATINA
MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA DA MUNDIALIZAÇÃO E
DO DESENVOLVIMENTO
SÃO PAULO
2015
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHÉON SORBONNE
LYGIA NUNES ROTONDI DE AZEVEDO
DESINDUSTRIALIZAÇÃO PREMATURA NA AMÉRICA LATINA
MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA DA MUNDIALIZAÇÃO E
DO DESENVOLVIMENTO
Trabalho final apresentado à Banca
Examinadora da Pontifícia Universidade
Católica de São Paulo, como exigência
parcial para obtenção do título de MESTRE
PROFISSIONAL em Economia da
Mundialização e do Desenvolvimento, sob a
orientação do Prof. Dr. Celso Ribeiro
Campos.
SÃO PAULO
2015
Autorizo a disponibilização desta dissertação na Biblioteca da
Pontifícia Universidade Católica de São Paulo para consulta pública e
referência bibliográfica, mas sua reprodução total ou parcial somente
pode ser feita mediante autorização expressa do autor, nos termos da
legislação vigente sobre direitos autorais.
São Paulo, 26 de janeiro de 2015.
Assinatura:
___________________________________________________
A994d AZEVEDO, Lygia Nunes Rotondi de.
Desindustrialização prematura na América Latina. –
2015.
64 p. : il.
Dissertação (Mestrado Profissional) – Université Paris
1 Panthéon Sorbonne / Pontifícia Universidade Católica de
São Paulo, Departamento de Economia, São Paulo, 2015.
Orientação: Prof. Dr. Celso Ribeiro Campos,
Departamento de Economia, Pontifícia Universidade
Católica de São Paulo.
1. Desindustrialização. Desenvolvimento econômico.
3. Econometria. I. Título.
CDU 330.3
AZEVEDO, Lygia Nunes Rotondi de. Desindustrialização precoce
na América Latina. Trabalho final apresentado ao Departamento de
Economia da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo e da
Université Paris 1 Panthéon Sorbonne, como exigência parcial para
obtenção do título de MESTRE PROFISSIONAL em Economia da
Mundialização e do Desenvolvimento.
Aprovado em: ___________________________________
Banca Examinadora
_________________________________
_________________________________
_________________________________
AGRADECIMENTOS
Agradeço aos meus pais e familiares pela paciência e apoio constante no período em
que elaborava esta Dissertação.
Os meus agradecimentos ao Professor Dr. Celso Ribeiro Campos pela orientação
prestada e pelo incentivo permanente na realização deste trabalho. Agradeço ao professor Dr.
José Nicolau Pompeo e ao professor Dr. Marcel Guedes Leite, uma vez que suas sugestões
ajudaram a melhorar diversos elementos desta dissertação.
Os meus agradecimentos também aos demais professores e funcionários do programa
pelo apoio no decorrer do curso. Por fim, agradeço aos meus colegas e a Gilberto Gergull, que
contribuíram com material bibliográfico, ideias e sugestões.
“If I have seen further it is by standing on the shoulders of giants”.
Isaac Newton
RESUMO
A indústria sempre ocupou um papel de destaque no debate sobre o desenvolvimento
econômico dos países latino-americanos. Entretanto, a partir da década de 1980, a indústria
começa a dar sinais de que pode estar perdendo espaço como agente indutor desse processo,
indicando um possível movimento no sentido oposto. Este trabalho verifica a hipótese de
desindustrialização precoce na América Latina, tendo como ponto de partida o trabalho de
Rowthorn & Coutts, que analisou o mesmo fenômeno nos países desenvolvidos. O estudo
começa fazendo uma revisão da literatura econômica sobre o tema apontando os principais
trabalhos já realizados acerca do assunto, bem como aspectos teóricos que serão
desenvolvidos no decorrer da pesquisa. Foi utilizado um modelo econométrico de dados em
painel de 8 países latino-americanos selecionados, cobrindo o período entre 1986 e 2005.
Além de verificar a possível existência desse fenômeno, esse, em se confirmando, buscar-se-á
apontar suas causas e condicionantes. Para tanto, no modelo serão testadas outras variáveis,
diferentes das usadas no trabalho-referência, de modo a captar as peculiaridades da região
estudada, sem com isso perder a robustez e capacidade explicativa do estudo original. Com
isso, pretende-se contribuir para o debate que busca apontar saídas no sentido de superar os
obstáculos que ainda os impedem os países da América Latina de avançar no caminho do
desenvolvimento econômico.
Palavras-chave: Indústria. Desindustrialização. Mudança estrutural. Doença holandesa.
América Latina. Desenvolvimento Econômico.
ABSTRACT
The industry has always played a prominent role in the economic development debate of
Latin American countries. However, since the 1980s, the industry has been demonstrating
signs that it may be losing space as inducer of this process, indicating a possible movement in
the opposite direction. This research verifies the hypothesis of premature deindustrialization
in Latin America, considering as a starting point the Coutts & Rowthorn article, which
analyzed the same phenomenon in developed countries. This study begins by reviewing the
economic literature on the subject, pointing out the major discussions on the theme, along
with theoretical aspects related to this topic. An econometric model using panel data of 8
selected Latin American countries was considered, covering the period between 1986 and
2005, to verify the possible existence of this phenomenon. If it is confirmed, we will analyze
their causes and conditions. To do so, in the model we will test variables different from those
used in the reference work, to capture the peculiarities of the studied region, without losing
the robustness and explanatory power of the original study. With this analysis, we intend to
contribute in identifying alternatives to overcome the obstacles that still disrupts the Latin
American countries from moving forward on the economic development path.
Keywords: Industry. Deindustrialization. Structural change. Dutch disease. Latin America.
Economic development.
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 – A mudança na estrutura do emprego ..................................................................... 16
Gráfico 2 – Decomposição do crescimento da produtividade por grupo de países, 1990-2005
.................................................................................................................................................. 24
Gráfico 3 – Efeito de commodities primárias e serviços, 1998 ................................................ 25
Gráfico 4 – Participação da manufatura no emprego Argentina, Brasil e México, 1950 a 2005
.................................................................................................................................................. 33
Gráfico 5 – Participação da manufatura no valor adicionado Argentina, Brasil e México, 1950
a 2005 ....................................................................................................................................... 33
Gráfico 6 – PIB per capita (US$) e participação da manufatura no emprego (%) América
Latina e OCDE, 1960 a 2005.................................................................................................... 34
Gráfico 7 – Participação da manufatura no emprego (%), 1986 a 2005 .................................. 38
Gráfico 8 – Formação bruta de capital fixo (% PIB), 1986 a 2005 .......................................... 39
Gráfico 9 – log PIB per capita, 1986 a 2005 ........................................................................... 39
Gráfico 10 – Abertura comercial (% PIB), 1986 a 2005 .......................................................... 40
Gráfico 11 – Importação de manufaturas da China (% PIB), 1986 a 2005 .............................. 41
Gráfico 12 – Balança comercial de manufaturas (% PIB), 1986 a 2005 .................................. 41
Gráfico 13 – Exportação de commodities (% PIB), 1986 a 2005 ............................................. 42
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Explicando a desindustrialização, 1962-2002 ........................................................ 31
Tabela 2 – Participação da Indústria no Emprego (% do total) ................................................ 36
Tabela 3 – Resultado regressões ............................................................................................... 43
Tabela 4 – Resultado regressões (sem Venezuela) ................................................................... 48
SIGLAS
CEPAL Comissão Econômica para América Latina e Caribe
FMI Fundo Monetário Internacional
OCDE Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico
OMC Organização Mundial do Comércio
ONU Organização das Nações Unidas
UNCTAD United Nations Conference on Trade and Development
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................... 11
2 REVISÃO DA LITERATURA E ASPECTOS TEÓRICOS ........................................... 13
2.1 Aspectos teóricos ........................................................................................................... 13
2.2 Revisão da literatura ..................................................................................................... 23
3 MODELO DE DESINDUSTRIALIZAÇÃO .................................................................... 27
3.1 O modelo ........................................................................................................................ 27
3.2 Desenvolvimento do modelo ......................................................................................... 28
3.3 Conclusões do modelo ................................................................................................... 30
4 O MODELO ......................................................................................................................... 32
4.1 As variáveis .................................................................................................................... 37
4.2 O modelo ........................................................................................................................ 38
5 CONCLUSÃO ...................................................................................................................... 50
REFERÊNCIAS ..................................................................................................................... 52
APÊNDICE A ......................................................................................................................... 56
APÊNDICE B .......................................................................................................................... 58
APÊNDICE C ......................................................................................................................... 59
APÊNDICE D ......................................................................................................................... 60
APÊNDICE E .......................................................................................................................... 61
APÊNDICE F .......................................................................................................................... 62
APÊNDICE G ......................................................................................................................... 63
APÊNDICE H ......................................................................................................................... 64
11
1 INTRODUÇÃO
A industrialização ocupa um papel central no debate em torno dos processos de
desenvolvimento econômico. Entretanto, atingido um determinado patamar de
industrialização, a participação da indústria, tanto em valor adicionado do PIB, como em
participação do emprego industrial em relação ao emprego total, passa a decrescer ao longo
do tempo. Vale dizer, nos estágios iniciais do desenvolvimento econômico a indústria em
geral, e a manufatura em particular, tem um papel determinante, apresentando uma
participação crescente no PIB. Entretanto, atingido um determinado nível, as alterações
estruturais – tanto do ponto de vista econômico, quanto do ponto de vista social –
proporcionadas pelo avanço tecnológico, pelos ganhos de produtividade e pelo aumento da
renda per capita, fazem com que o setor industrial passe a ceder espaço para outros setores da
economia, em especial o setor de serviços. Contudo, em que pesem as divergências em
relação à mensuração e à metodologia usada para aferição da participação da indústria na
economia – distorções estatísticas e polêmicas em torno da tendência de longo prazo da
participação industrial no PIB – a indústria continua sendo, em função de sua própria
natureza, o motor do desenvolvimento econômico, estimulando a pesquisa e o
desenvolvimento tecnológico que mais tarde serão absorvidos pelo restante da economia.
Nesse sentido, no atual estágio de desenvolvimento econômico, principalmente das
economias avançadas, o foco do estudo passa a ser não mais a industrialização, mas sim seu
oposto: a desindustrialização. Mais que isso, cumpre buscar entender não só a gênese do
processo, mas seus desdobramentos e suas implicações para o restante da economia.
Podemos pensar em desindustrialização como uma redução da participação da
indústria no emprego total ao longo dos anos. Espera-se que esse fenômeno ocorra de acordo
com o curso normal de desenvolvimento e, por esse ponto de vista, o mesmo não é prejudicial
ao país. No entanto, se a desindustrialização ocorrer antes do tempo ela pode ser danosa e
prejudicar o processo de desenvolvimento econômico. Neste trabalho, analisaremos as raízes
da desindustrialização na América Latina e investigaremos se ela ocorreu de forma prematura
em comparação com o processo observado nos países desenvolvidos.
Nossa análise é baseada no trabalho de Rowthorn e Coutts (2004), que analisaram as
raízes da desindustrialização nas economias classificadas como desenvolvidas pela
Organização das Nações Unidas, utilizando dados em painel de 23 países, no período entre
1963 e 2002. Nesse trabalho, a conclusão dos autores indica que os principais fatores que
12
explicam a desindustrialização são de ordem interna, relacionadas com o investimento e com
o que eles chamam de crescimento normal, que foi medido pela renda per capita. Os efeitos
externos, incluindo a balança comercial de bens manufaturados, o comércio norte-sul (medido
por importações de produtos manufaturados dos países em desenvolvimento) e abertura
comercial do país (medido pela soma de importações com exportações de manufaturas),
tiveram menor impacto sobre o processo de desindustrialização nesses países.
O objetivo deste trabalho é usar o mesmo modelo para analisar a desindustrialização
na América Latina no período de 1986 a 2005. A questão central é se o modelo também se
aplica aos países da América Latina e, em caso afirmativo, qual é o turning point da
participação da indústria no emprego em função do nível de renda per capita. A hipótese é
que o nível do PIB per capita no ponto de inflexão da curva na América Latina está abaixo do
nível ocorrido nos países desenvolvidos e, portanto, a desindustrialização na América Latina
seria prematura. Isso seria uma consequência de uma grande importância das exportações de
commodities para as economias desses países, o que distorce a taxa de câmbio e resulta em
uma indústria local menos competitiva.
Para fazer essa análise as fontes de dados de exportações e importações de bens
manufaturados foram a Organização Mundial do Comércio e Nações Unidas; a fonte de dados
para PIB e investimento foi o World Economic Outlook publicado pelo FMI; a fonte de dados
do PIB per capita foi o Banco Mundial e para a participação da indústria no emprego
utilizamos a 10-sector database desenvolvida pela Universidade de Groningen. Com esses
dados, aplicamos um modelo econométrico com o objetivo de responder às perguntas
anteriores e atingir os objetivos propostos.
Esta análise é relevante, pois considera o comportamento de desindustrialização na
América Latina em perspectiva com o processo observado em países desenvolvidos. Essa
discussão pode trazer luz para a dificuldade de convergência, em termos de PIB per capita
apresentada pelos países da América Latina. Em última análise, compreender o processo de
desenvolvimento das economias que hoje se encontram em um estágio avançado contribui
para que os demais [países] que ainda não atingiram esse mesmo estágio possam, por meio da
compreensão desse processo, superar as barreiras que ainda impedem o seu desenvolvimento.
Na primeira seção deste trabalho faremos uma breve revisão da literatura, bem como
abordaremos aspectos teóricos relacionados aos conceitos e causas da desindustrialização. Na
segunda seção iremos expor o trabalho de referência e suas principais conclusões. Na terceira
seção apresentaremos o modelo proposto e os resultados empíricos, que será seguido por uma
análise cuidadosa. Finalmente, resumiremos os resultados alcançados.
13
2 REVISÃO DA LITERATURA E ASPECTOS TEÓRICOS
A indústria desempenha um papel central no desenvolvimento econômico dos países e,
em larga medida, estudar seu processo de industrialização (e desindustrialização) significa
entender também de que forma seu desenvolvimento se deu.
Primeiramente, desenvolvimento econômico pode ser entendido como um longo
processo de crescimento econômico, acompanhado de aumento da produtividade e da renda
per capita, que por seu turno impulsionam uma demanda crescente por mais bens e serviços
(infraestrutura, transporte, energia, educação, saúde etc.). Esse processo, nos estágios iniciais,
absorve cada vez menos mão-de-obra do setor agrícola, que passa então a ser incorporado
pelas indústrias nascentes que demandam cada vez mais trabalhadores para atender ao
aumento da produção de manufaturas, resultado de um processo crescente de ampliação do
setor industrial.
Assim, esta seção foi dividida em duas partes: na primeira parte, apresentamos
resumidamente os principais aspectos teóricos acerca da importância da indústria e do
posterior processo de desindustrialização e na segunda parte fazemos uma breve revisão da
literatura a respeito da desindustrialização.
2.1 Aspectos teóricos
Kaldor foi um dos primeiros a analisar o papel da indústria no processo de
desenvolvimento econômico. Ao estudar as causas da baixa taxa de crescimento do PIB do
Reino Unido em comparação com outras economias desenvolvidas, verificou uma relação
positiva entre a taxa de crescimento do PIB e a taxa de crescimento do setor manufatureiro,
desde que esta seja maior do que o crescimento do restante da economia; isso ficou conhecido
como primeira lei de Kaldor. De acordo com a segunda lei de Kaldor, também conhecida
como “lei de Kaldor-Verdoon”, a produtividade industrial é uma função crescente da
produção industrial. Isso ocorre pois a indústria possui economias estáticas e dinâmicas de
escala. Nas economias de escala estáticas o aumento da produção diminui o custo médio dos
produtos, enquanto nas economias dinâmicas de escala o aumento do tamanho do mercado
resulta em especialização. Já a terceira lei postula que há uma relação causal entre o
crescimento do setor manufatureiro e da produtividade da economia como um todo, uma vez
que, segundo o autor, a industrialização acelera a mudança tecnológica de toda a economia.
14
Por fim, Kaldor também argumenta que as atividades manufatureiras estão sujeitas às leis dos
retornos crescentes (THIRWALL, 1983; KALDOR, 1966; MORCEIRO, 2012).
Hirschman (1958) analisou os efeitos da indústria sob a ótica da interdependência das
atividades econômicas. Para ele, cada atividade econômica (desde que não-primária) induziria
tentativas para suprir, via produção interna, os insumos e elementos indispensáveis para essas
atividades: era o chamado “efeito em cadeia retrospectiva”. Por outro lado, toda atividade
econômica, que em função de sua natureza, ao não atender às demandas finais, induziria a
tentativa de utilizar a produção desses setores como insumos em novas atividades
econômicas: era o chamado “efeito em cadeia prospectiva”. Desse modo, as indústrias e
setores trabalham de modo integrado e se complementam. O autor argumenta que os efeitos
de encadeamento para frente e para trás em uma cadeia produtiva industrial são maiores do
que para os demais setores da economia.
Na abordagem de Dosi, Pavitt & Soete (1990), as atividades de inovação e difusão da
tecnologia ocorrem principalmente no setor industrial e são essenciais para o crescimento
econômico de longo prazo. Ou seja, a maior parte da mudança tecnológica ocorre na indústria
e, além disso, a indústria possui efeitos de aprendizado que se difundem aos demais setores da
economia.
A busca pelo aumento da produtividade, via inovação tecnológica, é um caminho
adotado tipicamente pelo setor industrial. Esse ganho de produtividade, juntamente com os
respectivos avanços tecnológicos que o geraram, acaba se difundindo e transbordando para os
demais setores da economia. Dessa maneira, é importante não queimar etapas no processo de
desenvolvimento econômico, com o setor de serviços assumindo um peso maior que o setor
industrial antes mesmo que este atinja seu estágio de maturidade. A esse respeito, Chang
(2009) argumenta que os países em desenvolvimento devem buscar investir na indústria de
transformação como forma de trilharem um caminho ao desenvolvimento. Para o autor, há
uma importante diferença entre países pobres e ricos no tocante às habilidades nas
manufaturas. Os países (em desenvolvimento) não deveriam pular a fase de industrialização e
se concentrar no setor de serviços, pois poucas categorias de serviços possuem produtividade
necessária para um crescimento adicional. Ademais, a principal fonte de demanda dos
serviços mais produtivos são justamente as empresas de bens manufaturados (CHANG,
2009).
Para Rodrik (2007), a indústria de bens manufaturados é a rota mais importante para a
prosperidade. Segundo ele, os países que promovem exportações de bens mais sofisticados
tendem a crescer mais rápido. Além disso, o autor constatou que desenvolvimento econômico
15
requer diversificação produtiva e não especialização em poucos setores. Ele argumenta que a
estrutura produtiva de um país não precisa se limitar a dotação de fatores dos países, a política
industrial pode conseguir desenvolver novas vantagens comparativas em outras atividades.
Com isso, países que possuem taxas de crescimento elevadas são aqueles que possuem
importantes setores de manufaturas e, quando há um crescimento muito acelerado, ele está
relacionado à mudança estrutural em direção à manufatura (RODRIK, 2007).
Assim, muitos estudos já foram feitos a respeito do tema industrialização e de sua
importância para o processo de desenvolvimento econômico. Entretanto, cabe ressaltar que na
literatura econômica o assunto desindustrialização – desde a sua definição até as suas causas –
não forma propriamente um consenso. Diversos autores já se debruçaram sobre o assunto e
apontaram diferentes causas que explicam o processo de desindustrialização.
Primeiramente, de forma geral, é possível entender desindustrialização como o
processo no qual ora se reduz a participação da indústria no valor adicionado, ora o setor
industrial reduz a sua participação no emprego total. Em outras palavras, à medida que a
economia de um país avança e se desenvolve, a tendência natural é que o setor de manufaturas
diminua sua participação no PIB, quer pela redução do valor adicionado no setor industrial,
quer pela redução da participação do emprego industrial no total de empregos. Rowthorn e
Coutts (2004) caracterizam a desindustrialização pela redução da participação relativa do
emprego na indústria de transformação ao longo do tempo, que ocorre simultaneamente a um
aumento na participação relativa do setor de serviços no emprego. A desindustrialização,
portanto, faz parte do processo de desenvolvimento econômico dos países; e nesse curso de
desenvolvimento, a estrutura do emprego entre os setores muda substancialmente.
Resumindo, em um primeiro estágio ocorre o processo de industrialização, em que a
participação do emprego na agricultura cai e há um aumento na participação do emprego na
indústria de transformação. Em um segundo momento, há uma queda na participação da
indústria de transformação no emprego concomitantemente com um aumento da participação
no emprego do setor de serviços, o que ficou conhecido como desindustrialização. Na maioria
das economias desenvolvidas esse ponto de inflexão se deu durante os anos 1960 e início dos
anos 1970 (ROWTHORN, 1999; ROWTHORN e RAMASWAMY, 1997).
O Gráfico 1 ilustra a evolução da estrutura do emprego por setor ao longo do tempo e
do desenvolvimento econômico (representado por PIB per capita), demonstrando que a
participação da indústria de transformação no emprego em um primeiro momento sobe e por
fim cai. Já a participação da agricultura no emprego está sempre caindo, em decorrência dos
16
ganhos de produtividade no setor, enquanto que a participação do setor de serviços no
emprego está sempre subindo.
Gráfico 1 – A mudança na estrutura do emprego
Fonte: Rowthorn e Ramaswamy, 1997, p. 27.
A desindustrialização se caracteriza por uma queda da participação do emprego na
indústria de transformação quando a economia atinge determinado nível de renda per capita.
Ou seja, a participação da indústria de transformação no emprego se comporta como uma
curva em U invertida em função do tempo e do PIB per capita, que funciona como uma proxy
de desenvolvimento econômico. Desse modo, a desindustrialização é um processo que ocorre
naturalmente ao longo do ciclo de desenvolvimento de um país.
Tregenna (2009) definiu desindustrialização de forma mais ampla, refletindo tanto a
queda do emprego industrial no emprego total quanto o valor adicionado na indústria no PIB.
Ou seja, uma economia passa por um processo de desindustrialização quando o setor
industrial perde importância como fonte geradora de empregos e de valor adicionado a uma
determinada economia.
Desse modo, entre outros autores, Rowthorn e Wells (1987), Rowthorn e Ramaswamy
(1999), Rowthorn e Coutts (2004) e Palma (2005), Rowthorn e Wells argumentam que a
participação do valor adicionado normalmente não diminui quando medida em preços
constantes; conforme os autores, isso ocorre a preços correntes. Outros autores como Singh
(1987), Tregenna (2009) e Chang (2009) consideram tanto a participação da indústria de
transformação no PIB quanto no emprego. Tregenna (2009) argumenta que algumas causas da
industrialização afetam mais o emprego enquanto outras afetam mais a produção. Assim,
ganhos de produtividade reduzem o nível de emprego e não altera a produção, já o comércio
Participação emprego
Tempo, Renda per capita →
Indústria
Serviços Agricultura
1
17
internacional pode impactar mais o emprego caso as atividades afetadas sejam mais intensivas
em trabalho. Porém, o consumo, expresso pela mudança no comportamento da demanda, e o
investimento podem afetar a produção mais do que o emprego.
Dessa forma, após discutir os principais trabalhos sobre o tema desindustrialização, é
possível detalhar as principais causas apontadas pela literatura econômica acerca do assunto:
a) Especialização
Trata-se da absorção pelo setor de serviços de atividades anteriormente
desempenhadas pela indústria, tais como design, limpeza, segurança, marketing, etc. Ou seja,
é uma consequência da terceirização de alguns serviços anteriormente desempenhados pelos
próprios funcionários de uma empresa. Esse aspecto representa apenas uma mudança na
classificação e não uma verdadeira queda no emprego da indústria de transformação, ou seja,
trata-se de uma ilusão estatística. No entanto, de acordo com Rowthorn (1999), é implausível
que esse fator represente mais do que uma fração modesta da queda do emprego.1
(ROWTHORN, 1999; ROWTHORN e COUTTS, 2004).
b) Demanda
Colin Clark (1957) expõe que a mudança da estrutura do emprego ao longo do
desenvolvimento econômico é explicada por uma sequência de mudanças na composição da
demanda. Trata-se de uma extrapolação da lei de Engel para o caso das manufaturas. A Lei de
Engel expõe que a proporção da renda gasta em alimentos cai com o aumento da renda per
capita, o que resulta em uma mudança do padrão da demanda de bens agrícolas para bens
industrializados. Assim, Clark argumenta que, quando o desenvolvimento do país avança, a
demanda se desloca em direção aos serviços, de modo que os gastos com manufaturas devem
se estabilizar e eventualmente cair. Haveria então uma queda na elasticidade-renda da
demanda por bens manufaturados com o desenvolvimento econômico. Ou seja, o aumento no
progresso econômico, medido pelo PIB per capita, resulta em uma queda na demanda relativa
1 Rowthorn (1999) divide os serviços em duas categorias distintas: autônomo e relacionado a bens, esse último é
aquele cuja utilidade está ligada à oferta e alocação de bens materiais. Com isso, o autor realiza uma estimativa
desse impacto da ilusão estatística, somando à participação da indústria de transformação no emprego à
participação dos serviços relacionados a bens no emprego. A conclusão é que o impacto dessa ilusão estatística
não é expressivo.
18
por bens manufaturados (ROWTHORN, 1999; ROWTHORN e RAMASWAMY, 1999;
ROWTHORN e COUTTS, 2004).
No entanto, Rowthorn e Ramaswamy (1999) criticam uma explicação da
desindustrialização puramente baseada na demanda, pois ela negligencia a influência da
produtividade e dos preços na estrutura da demanda, o que será abordado nos próximos
tópicos.
c) Produtividade
O crescimento do emprego é igual ao crescimento do produto menos o crescimento da
produtividade. Nos países da OCDE2, entre 1960 e 1995, o produto dos setores da indústria de
transformação e do setor de serviços cresceu a uma taxa semelhante, enquanto a participação
do setor de serviços no emprego aumentou. Assim, podemos entender que há um crescimento
mais lento na produtividade do setor de serviços (ROWTHORN, 1999).
O setor da indústria de transformação é tecnologicamente progressivo, uma vez que a
produção pode ser padronizada com mais facilidade, podendo assim ser replicada. No setor de
serviços, as enormes diferenças entre as atividades dificultam o ganho de produtividade.
Alguns serviços mais impessoais, como telecomunicações, podem ser tecnicamente
progressivos. Entretanto, serviços mais pessoais, como por exemplo, serviços médicos, são
tecnologicamente estagnados, pois não podem ser facilmente padronizados e submetidos a
métodos de produção em massa como os utilizados pela indústria de transformação
(ROWTHORN e RAMASWAMY, 1997).
Visto que a produtividade no setor da indústria de transformação cresce mais
rapidamente do que a produtividade no setor de serviços, o preço relativo dos bens
manufaturados cai com o desenvolvimento econômico. Esse efeito tem duas consequências
opostas. Em primeiro lugar, a queda do preço relativo aumenta a demanda por produtos
manufaturados, o que provoca um aumento na produção nesse setor. Em segundo lugar, com
o aumento na produtividade, para se gerar um mesmo nível de produto, o setor da indústria de
transformação precisa progressivamente de menos emprego. De acordo com Rowthorn e
Ramaswamy (1999), o efeito de redução de empregos supera o efeito de criação de demanda,
de modo que o aumento progressivo da produtividade no setor da indústria de transformação
possui um efeito líquido de reduzir a participação de emprego nesse setor. Assim, o setor de
2 A OCDE (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico) é uma organização de cooperação
internacional composta por 34 países.
19
serviços, por possuir menor produtividade, acaba absorvendo empregos do setor da indústria
de transformação (ROWTHORN e COUTTS, 2004; ROWTHORN e RAMASWAMY, 1999).
Historicamente, a manufatura apresenta maior crescimento de produtividade do que o
setor de serviços. Assim, o diferencial de produtividade entre esses setores acaba gerando uma
desindustrialização pelo lado do emprego.
d) Preços relativos
Rowthorn e Wells (1987) argumentam que a desindustrialização, em termos de
produto, ocorre principalmente quando ele é medido em preços correntes. Ou seja, a
proporção do valor adicionado na indústria de transformação em relação ao valor adicionado
total não apresentaria a mesma tendência de queda caso essas variáveis fossem medidas a
preços constantes. Isso ocorre em decorrência da mudança nos preços relativos ao longo do
tempo, uma vez que os preços da indústria têm caído em relação ao preço dos serviços. Isso
ocorre por duas razões: primeiro o aumento da produtividade no setor da indústria de
transformação é maior do que o aumento da produtividade no setor de serviços, segundo
porque o setor industrial produz bens comercializáveis, ou seja, sofre concorrência externa,
enquanto os serviços são, em sua grande maioria, não comercializáveis.
Outra questão que agrava essa diferença de preços relativos na indústria e no setor de
serviços é a doença dos custos apresentada por Baumol (1965) e Baumol, Blackman & Wolff
(1985). Desse ponto de vista, por um lado há um crescimento desigual de produtividade entre
os setores da indústria e de serviços, resultando em mais alta participação no emprego por
setores mais intensivos em trabalho, como o de serviços. Por outro lado, os aumentos de
salário ocorrem de forma uniforme entre os setores, pois ambos buscam mão-de-obra no
mesmo mercado de trabalho. Dessa forma, apesar de a produtividade do setor de serviços
aumentar menos do que nos demais setores, os salários pagos a seus funcionários aumentam
juntamente com o aumento geral de salários da economia.
e) Comércio internacional
O comércio internacional afeta o setor da indústria de transformação de duas formas.
Primeiro, por meio de aumento na produtividade do setor como resposta ao aumento da
competitividade. Segundo, pela alteração da divisão internacional do trabalho, em que países
em desenvolvimento se especializam na indústria de transformação intensiva em trabalho,
20
utilizando mão-de-obra barata, pouco qualificada, enquanto os países desenvolvidos se
especializam na indústria de transformação intensiva em capital, utilizando mão-de-obra
qualificada.
Assim, há importação de bens manufaturados intensivos em trabalho de países em
desenvolvimento e exportação de bens intensivos em capital pelos países desenvolvidos, o
que resulta em uma queda de empregos na indústria de transformação nos países
desenvolvidos, sobretudo para a mão-de-obra menos qualificada. Dessa forma, um grande
número de empregos de trabalhadores não qualificados é substituído por um número menor de
empregos para trabalhadores mais qualificados (ROWTHORN, 1999; ROWTHORN e
RAMASWAMY, 1999; ROWTHORN e COUTTS, 2004).
Entretanto, entendemos que não faz sentido considerar que para a América Latina esse
seja um elemento importante para explicar a desindustrialização, pois esses países não são
desenvolvidos e estão mais próximos de uma situação em que a indústria seria mais
estimulada pelos baixos salários do que o contrário.
Porém, podemos pensar na China como desafio à indústria de transformação da
América Latina, provocando impactos que podem se dar de duas formas diferentes. De um
lado, as importações de manufaturas da China aumentam a competição junto aos produtores
locais, que constantemente acusam-na de dumping e competição desleal. De outro, há ameaça
ao setor de exportação de manufaturas da América Latina por meio da absorção de parte de
seu mercado externo. Nesse sentido, há um grande debate sobre o impacto da China na
competição com a América Latina por mercados externos. Alguns estudos, como os de Lall,
Sanjaya e John Weiss (2004), Schott (2006) e Blazquez-Lidoy, Rodriguez e Santiso (2006),
concluem que os países da América Latina, com exceção do México, estariam menos
vulneráveis à competição chinesa do que outras economias, uma vez que sua estrutura de
comércio seria complementar à estrutura chinesa. Entretanto, estudos mais recentes, entre
outros Gallagher e Porzecanski (2010), Freund e Ozden (2009), apontam que existe impacto
negativo da competição chinesa para a América Latina (JENKINS e BARBOSA, 2012)
Há ainda um terceiro efeito negativo do crescimento chinês para a indústria de
transformação da América Latina, embora mais indireto. Por representar uma demanda em
expansão por commodities, o crescimento da China foi um importante componente do
aumento de seu preço no mercado internacional. O impacto desse aumento nos países da
América Latina, que possui vantagem comparativa na produção desses bens, se traduziria em
um deslocamento de recursos empregados em outros setores para o setor de produção de
commodities. Esse aumento de preço, que veremos mais detalhadamente adiante ao tratarmos
21
de doença holandesa, resulta em apreciação cambial e prejudica a competitividade da
indústria local.
f) Investimento
Os gastos com investimentos são direcionados a bens da indústria de transformação e,
assim sendo, quanto maior a taxa de investimento, maior a demanda por esses bens. Desse
modo, podemos pensar em uma relação positiva entre investimento e desempenho da
indústria, de tal modo que baixas taxas de investimento podem contribuir para explicar a
desindustrialização (ROWTHORN, 1999; ROWTHORN e RAMASWAMY, 1999;
ROWTHORN e COUTTS, 2004).
g) Liberalização do comércio
Uma maior abertura ao comércio internacional resultaria em um aumento na
produtividade do trabalho no setor da indústria de transformação, em decorrência da maior
competitividade, o que reduziria o emprego no setor de manufatura (ROWTHORN e
COUTTS, 2004).
Outra argumentação seria que a maior liberalização do comércio adotada por países
em desenvolvimento a partir da década de 1980 teria resultado em uma desindustrialização
precoce. Essa mudança na política econômica, embora tenha ocorrido de modo similar à
ocorrida nos países desenvolvidos, atingiu países em desenvolvimento de modo mais danoso,
pois a liberalização do comércio incentiva a produção de bens em que se tem maior vantagem
comparativa estática, que, no caso dos países da América Latina, seriam commodities
primárias. Desse modo, ocorreria uma mudança na estrutura produtiva em direção aos
produtos primários, em detrimento dos produtos industrializados. Disso resulta que indústrias
perto da maturidade se beneficiam da abertura comercial, enquanto a indústria infante não
sobrevive (SHAFAEDDIN, 2005; PALMA, 2005).
h) Doença holandesa
O termo doença holandesa foi originalmente utilizado pela revista The Economist em
um artigo em 1977 ao discorrer sobre efeitos-colaterais do descobrimento de gás natural pela
Holanda nos anos 1960. A entrada de divisas resultante da exportação do gás natural teria
22
resultado em apreciação no câmbio, reduzindo a competitividade da indústria nesse país
(SQUEFF, 2012).
O primeiro artigo a modelar a doença holandesa foi elaborado por Corden e Nearly
(1982) e aprimorado por Corden (1984). Nesse modelo são considerados três setores: o setor
de produtos não comercializáveis, o setor de produtos comercializáveis que cresce
rapidamente (recursos naturais), dada a existência de vantagens comparativas; e, por fim, o
setor de produtos comercializáveis que cresce lentamente. Os preços dos produtos
comercializáveis são fixados no comércio internacional e os preços dos produtos não
comercializáveis são determinados na economia doméstica. Há mobilidade de trabalho entre
os três setores de modo a equalizar os salários em todos. A expansão do setor de recursos
naturais pode ocorrer de três formas: (1) devido à descoberta de novos recursos; (2) devido a
uma mudança positiva na função de produção, decorrente de uma melhoria técnica exógena e
(3) em função de um aumento dos preços desses bens no mercado internacional. Essa
expansão resulta em aumento de receitas de exportação e causa apreciação cambial devido ao
aumento do volume de entrada de dólares no país. Além disso, há uma elevação da renda e da
demanda interna, resultando em um aumento de preços no setor de bens não comercializáveis.
Isso resultaria em uma transferência de recursos e fatores de produção do setor
comercializável de mais lento crescimento, tal como a indústria de transformação, para
setores não comercializáveis e produtores de recursos naturais (BRESSER-PEREIRA, 2008;
BRESSER-PEREIRA & MARCONI, 2010).
Desse modo, a expansão do setor de commodities, seja em decorrência de um aumento
nos preços ou do descobrimento de novos recursos naturais, tende a resultar em (1) apreciação
cambial; (2) aumento do gasto do governo em função do aumento da receita com royalties e
impostos, (3) aumento do preço dos bens não comercializáveis em relação aos bens
comercializáveis (excluindo commodities), (4) um deslocamento de recursos produtivos do
setor bens comercializáveis para os setores de commodities e bens não comercializáveis
(FRANKEL, 2010).
Krugman (1987) apresenta um modelo para analisar a especialização internacional, no
qual a vantagem comparativa não é determinada somente pela dotação inicial de recursos de
um país, mas pode ser criada ao longo do tempo por dinâmicas de aprendizado. Além disso,
defende que o país que descobre recursos naturais terá uma contração no setor de
manufaturas, o qual poderá não se recuperar quando a fonte de recursos naturais se esgotar,
visto que a produtividade dessas indústrias declina ao longo do tempo. O que faz com que
esse fenômeno seja considerado uma doença é o fato de que tanto a mudança do preço de um
23
recurso existente quanto o descobrimento de um novo recurso são temporários, enquanto que
o impacto na estrutura produtiva pode ser definitivo.
Sachs e Warner (1997) realizaram uma análise empírica do período de 1971-1989 e
concluíram que países ricos em recursos naturais apresentam taxas de crescimento baixas em
relação aos demais. Esse resultado está relacionado às seguintes hipóteses: a doença
holandesa; um menor efeito de encadeamento na estrutura produtiva e de aprendizado no
setor de commodities primárias e, por fim, o fato de que economias ricas em recursos naturais
estão mais sujeitas a um comportamento rent seeking, uma vez que a política nacional se
orienta a capturar renda dos setores de recursos naturais.
No entanto, a desindustrialização não está necessariamente atrelada à reprimarização
da pauta de exportação. Ela pode ser decorrência de transferência de atividades
manufatureiras mais intensivas em trabalho e de menor valor adicionado para o exterior.
Nesse caso, a desindustrialização pode ocorrer simultaneamente a um aumento da
participação de produtos com mais alto conteúdo tecnológico e ainda ao maior valor
adicionado na pauta de exportações. Porém, se a redução da participação do setor industrial
no emprego e no PIB estiver acompanhada de uma reprimarização na pauta de exportação,
ou seja, um redirecionamento da pauta de exportações para produtos primários, isto pode ser
sintoma de doença holandesa. Nesse caso, ao contrário do primeiro caso, a
desindustrialização é negativa, pois é resultado de uma falha de mercado em que a existência
ou descoberta de recursos naturais gera uma apreciação na taxa de câmbio real, produzindo
uma externalidade negativa sobre o setor da indústria de transformação. Assim, a
desindustrialização causada pela doença holandesa está associada a déficits comerciais na
indústria e superávits comerciais no setor não industrial (OREIRO & FEIJÓ, 2010).
2.2 Revisão da literatura
Nesta seção, apresentamos os principais estudos feitos sobre o tema, bem como as
conclusões a que chegaram os autores desses trabalhos.
McMillan e Rodrik (2011) realizaram uma análise dos determinantes de mudanças
estruturais em 38 países no período de 1990 a 2005, incluindo países da América Latina, Ásia,
África e países desenvolvidos, conforme apresentado no Gráfico 2. A variação da
produtividade do trabalho é segregada entre variação de produtividade dentro de cada setor
(interno) e alteração da alocação do emprego entre setores com produtividades distintas, esse
24
segundo elemento é definido como mudança estrutural. Assim, a mudança estrutural seria um
dos determinantes da alteração de produtividade de trabalho de cada país.
Gráfico 2 – Decomposição do crescimento da produtividade por grupo de países
1990-2005
Fonte: McMillan e Rodrik, 2011, p.45
Podemos notar no Gráfico 2 que há na América Latina um impacto negativo de
mudança estrutural de 1990 a 2005. Dessa maneira, embora esse estudo não trate
especificamente de desindustrialização, mostra que há um direcionamento do emprego de
setores mais produtivos para setores menos produtivos, o que possui um efeito negativo na
produtividade do trabalho como um todo.
Palma (2005) realizou uma análise da trajetória do emprego na indústria de
transformação para 105 países, entre 1970 e 1998. O autor acompanha, sobretudo, a dinâmica
da curva em formato de U invertido que traduz a relação da participação do emprego na
indústria de transformação e o PIB per capita. Um ponto importante abordado pelo autor é a
doença holandesa como mais um fator que resulta em desindustrialização, como podemos
notar no Gráfico 3.
-2% -1% 0% 1% 2% 3% 4% 5%
Alta renda
América Latina
Asia
Africa
Interno
Mudança estrutural
25
Gráfico 3 – Efeito de commodities primárias e serviços, 1998
Fonte: Palma, 2005, p. 83
98 mf – Regressão 1998 correspondente a países que geram um superávit comercial de
indústria de transformação.
98 pc – 1998 regressão de países que têm um superávit comercial em produtos primários
(ou serviços, tais como o turismo ou financeiro).
De acordo com Palma (op. cit.), na América Latina, a doença holandesa não ocorreu
em função de descobrimento de recursos naturais ou de desenvolvimento de um setor de
exportação de serviços, mas em decorrência de uma mudança de sua política econômica. Essa
mudança, embora tenha sido similar à ocorrida na maior parte dos países desenvolvidos nos
anos 1980, resultou para a América Latina, já conhecida por sua abundância de recursos
naturais, em um retorno a uma posição ricardiana de vantagens comparativas de acordo com
as dotações originais de recursos desses países.
Dasgupta e Singh (2006) utilizaram uma abordagem kaldoriana para analisar a
desindustrialização nos países em desenvolvimento, que ocorreu a um menor nível de renda
per capita. A conclusão dos autores é que existem dois tipos de desindustrialização, o
primeiro, que seria o caso indiano, seria uma consequência do aumento do setor informal na
manufatura, de modo que considerados juntos, setor informal e setor formal, não haveria
redução na participação do emprego na manufatura. Já o segundo caso, que englobaria
América Latina e África, seria de uma desindustrialização precoce, em que os países teriam se
especializado em sua vantagem comparativa de curto prazo em detrimento de sua vantagem
comparativa dinâmica de longo prazo.
26
Rowthorn e Ramaswamy (1997) utilizaram dados de 21 países industrializados entre
os anos de 1963 a 1994 para estimar os determinantes da desindustrialização. Os autores
argumentam que a desindustrialização é consequência natural do dinamismo industrial de uma
economia desenvolvida. Outra conclusão é que o comércio entre norte e sul não é a principal
causa da desindustrialização, embora o padrão de especialização de comércio entre as
economias desenvolvidas explique as diferenças na estrutura de emprego entre elas. Para os
autores, a principal causa da desindustrialização é a tendência que a produtividade da
indústria de transformação tem de crescer mais rapidamente do que a produtividade no setor
de serviços.
Em outro trabalho, Rowthorn e Ramaswamy (1999) analisaram as origens da
desindustrialização em economias avançadas utilizando dados em painel de 18 países
classificados como desenvolvidos pela ONU, entre 1963 e 1994. A conclusão é que os fatores
que levam à desindustrialização são internos, ou seja, definidos pelo investimento e pelo
processo de desenvolvimento econômico, medido pelo PIB per capita. Nesse trabalho, as
variáveis testadas para os efeitos externos incluíam o comércio norte-sul, medido por
importações de bens manufaturados de países em desenvolvimento, e balança comercial de
bens manufaturados. Ambos apresentam menor participação na explicação da
desindustrialização nesses países.
Rowthorn e Coutts (2004) continuaram nessa investigação utilizando dados em painel
para 23 países de 1962 a 2002. Os autores incluíram duas novas variáveis: a abertura do país,
medida pela soma das importações com as exportações de bens manufaturados, e a
importação de bens manufaturados da China. A conclusão é similar à conclusão do trabalho
anterior, uma vez que a principal causa da desindustrialização está relacionada a fatores
internos. No entanto, vale destacar que nesse trabalho, os impactos de fatores externos sobre a
desindustrialização se mostraram mais relevantes. O artigo desses autores será adotado como
referência para este trabalho e seus detalhes serão tratados na próxima seção.
27
3 MODELO DE DESINDUSTRIALIZAÇÃO
Nesta seção apresentamos o trabalho de referência que norteia esta pesquisa e os testes
econométricos realizados na seção 4. Escolhemos o trabalho de Robert Rowthorn e Ken
Coutts de 2004, intitulado ”Deindustrialization and the balance of payments in advanced
economies” e foi originalmente publicado em Maio de 2004 pela UNCTAD3.
Como dito anteriormente, a literatura econômica define desindustrialização como uma
redução no valor adicionado pela manufatura em proporção ao PIB ou uma redução da
participação do emprego industrial no emprego total. Desse modo, cabe esclarecer que no
trabalho de Rowthorn e Coutts, a desindustrialização é definida apenas pela queda da
participação do emprego na manufatura em relação ao emprego total e o presente trabalho se
desenvolve seguindo esse critério.
Em seu artigo, Rowthorn e Coutts partem do trabalho de Rowthorn e Ramaswamy
(1999), que já discutia a desindustrialização nas economias avançadas. Entretanto,
diferentemente da publicação anterior, eles adotam um maior número de observações e um
período de tempo maior; enquanto no trabalho anterior foram estudados 18 países
classificados pela ONU como avançados no período de 1963 a 1994, na pesquisa de 2004 são
estudados 23 países industrializados entre 1962 a 2002.
A seguir, apresentamos uma análise pormenorizada do estudo de Rowthorn e Coutts
(2004) adotado como texto de referência nesta pesquisa.
3.1 O modelo
Para explicar o fenômeno da desindustrialização, os autores constroem um modelo
econométrico – utilizando dados em painel – usando a amostra do trabalho de Rowthorn e
Ramaswamy (1999), acrescentando cinco países industrializados e ampliando o intervalo de
tempo. Além disso, algumas variáveis foram adicionadas e outras variáveis foram estimadas
usando uma metodologia diferente.
Na regressão também foram adotadas variáveis dummies para cada um dos países
como forma de corrigir diferenças internacionais de mensuração e outros efeitos fixos não
explicados pelo modelo. Também são utilizadas variáveis dummies para controlar o impacto
da reunificação alemã em 1990.
3 Órgão da ONU que trata de comércio e desenvolvimento econômico (United Nations Conference on Trade and
Development).
28
Entretanto, muito embora os trabalhos adotem metodologias e abordagens diferentes
para explicar o mesmo fenômeno, vale ressaltar que ambos os artigos apontam que os fatores
internos tiveram um maior peso na desindustrialização dos países desenvolvidos.
Para a construção do modelo foram escolhidas as seguintes variáveis:
EMPSHARE é a variável dependente da regressão e representa a participação da indústria
de transformação no emprego total;
Y é o PIB per capita em dólares de 1995 em paridade de poder de compra;
TRADEBAL é o saldo da balança comercial de bens manufaturados (exportações menos
importações);
LDCIMP representa importações de manufaturas dos países em desenvolvimento;
FIXCAP é formação bruta de capital fixo;
IMPCHINA representa a importação de manufaturas da China; e
OPEN expressa a abertura comercial dos países. É medida pela soma de exportações de
bens manufaturados com a importação de bens manufaturados.
As variáveis TRADEBAL, OPEN, LDCIMP, IMPCHINA e FIXCAP estão expressas em
percentual do PIB a preços correntes.
3.2 Desenvolvimento do modelo
Como já citado, Rowthorn e Coutts partiram do trabalho de Rowthorn e Ramaswamy
(1999), no qual a seguinte regressão foi utilizada como base para determinar as principais
causas da desindustrialização:
𝐸𝑀𝑃𝑆𝐻𝐴𝑅𝐸 = 𝛼0 + 𝛼1 log𝑒 𝑌 + 𝛼2(log𝑒 𝑌)2 + 𝛼3𝑇𝑅𝐴𝐷𝐸𝐵𝐴𝐿 + 𝛼4𝐿𝐷𝐶𝐼𝑀𝑃
+ 𝛼5𝐹𝐼𝑋𝐶𝐴𝑃 + 𝑒𝑟𝑟𝑜
(1)
Em (1), a variável TRADEBAL busca capturar o efeito do comércio internacional de
manufaturas na estrutura do emprego. A variável FIXCAP está relacionada à demanda por
manufaturas, uma vez que investimentos são intensivos em produtos manufaturados e,
portanto, é um componente da demanda por bens manufaturados. A variável LDCIMP
procura capturar o impacto na desindustrialização resultante da importação de manufaturas de
29
países de mão-de-obra barata e menos qualificada, ou seja, LDCIMP representa o impacto que
a concorrência de países menos desenvolvidos tem no emprego da indústria de transformação
nos países industrializados.
A análise de Rowthorn e Coutts (2004) se inicia com a regressão acima (1), sem
dummies para países e, em seguida, considera as variáveis dummies, resultando em um 𝑅2
significativamente maior. Posteriormente, os autores partem da Equação 1, incluem as
variáveis dummies e acrescentam as variáveis IMPCHINA e OPEN, conforme apresentado na
Equação 2 abaixo:
𝐸𝑀𝑃𝑆𝐻𝐴𝑅𝐸 = 𝛼0 + 𝛼1 log𝑒 𝑌 + 𝛼2(log𝑒 𝑌)2 + 𝛼3𝑇𝑅𝐴𝐷𝐸𝐵𝐴𝐿 + 𝛼4𝐿𝐷𝐶𝐼𝑀𝑃
+ 𝛼5𝐹𝐼𝑋𝐶𝐴𝑃 + 𝛼6𝐼𝑀𝑃𝐶𝐻𝐼𝑁𝐴 + 𝛼7𝑂𝑃𝐸𝑁 + 𝑒𝑟𝑟𝑜
(2)
O objetivo de incluir a variável IMPCHINA é tentar demonstrar o impacto dos baixos
salários da China no emprego dos países analisados, ou seja, o quanto esses países perdem de
empregos na manufatura por consequência da concorrência com a China. A variável OPEN
foi incluída para verificar o impacto da abertura comercial na participação do emprego na
manufatura, para desse modo medir se uma maior abertura ao comércio internacional resulta
em aumento de produtividade e, portanto, redução de emprego no setor de manufatura.
Entretanto, como o coeficiente de IMPCHINA apresenta um valor muito alto e sinal
invertido em relação ao previsto, essa variável foi removida da equação final. Conforme
apresentado na Equação 3:
𝐸𝑀𝑃𝑆𝐻𝐴𝑅𝐸 = 𝛼0 + 𝛼1 log𝑒 𝑌 + 𝛼2(log𝑒 𝑌)2 + 𝛼3𝑇𝑅𝐴𝐷𝐸𝐵𝐴𝐿 + 𝛼4𝐿𝐷𝐶𝐼𝑀𝑃
+ 𝛼5𝐹𝐼𝑋𝐶𝐴𝑃 + 𝛼6𝑂𝑃𝐸𝑁 + 𝑒𝑟𝑟𝑜 (3)
Desse modo, com base na equação final é possível estabelecer algumas distinções
claras entre o trabalho de Robert Rowthorn e Ken Coutts (2004) e o trabalho de Rowthorn e
Ramaswamy (1999), sendo talvez a principal delas a maior importância do comercio
internacional e da abertura comercial no processo de desindustrialização dos países
desenvolvidos.
30
3.3 Conclusões do modelo
No teste empírico todas as variáveis foram estatisticamente significativas e os
coeficientes apresentaram o sinal esperado, exceto IMPCHINA, que foi removida da equação
final. Os autores utilizaram os coeficientes da regressão que se mostrou mais adequada (3)
para estimar os impactos da desindustrialização de 1962 a 2002.
Com base nessa versão final do modelo podemos chegar a algumas conclusões. Em
primeiro lugar, os autores encontram evidências de que a relação entre emprego na
manufatura e nível de renda per capita exibe concavidade negativa, ou seja, a participação do
emprego na manufatura aumenta nos primeiros estágios de desenvolvimento econômico,
atinge um ápice e decresce nos níveis mais altos de renda per capita. Com isso, também é
possível estimar o patamar de renda per capita nos países desenvolvidos, quando se inicia o
processo de desindustrialização. No estudo em questão, o ponto de inflexão dessa curva para
os países industrializados é de aproximadamente US$ 9,5004.
Em segundo lugar, os autores concluem que o impacto do comércio norte-sul, medido
pela variável LDCIMP, é um fator relevante para a desindustrialização das economias
avançadas. Além disso, eles denominam de fatores externos a combinação do comércio norte-
sul juntamente com o saldo da balança comercial (medida pela variável TRADEBAL) e o
grau de abertura comercial (medida por OPEN). Estes fatores externos estão relacionados ao
impacto da integração comercial e produtiva das economias no processo de
desindustrialização dos países.
Ainda em relação aos fatores externos, no contexto da globalização, alguns países se
especializam na produção de bens manufaturados intensivos em trabalho qualificado,
enquanto outros se especializam na produção de manufaturados intensivos em trabalho não
qualificado, o que resultaria em uma redução relativa de emprego industrial no primeiro grupo
e um aumento no segundo grupo. Ainda assim, esse efeito seria menor do que o impacto dos
fatores internos, tais como investimento e, sobretudo, o crescimento normal. A Tabela 1
mostra o peso da participação de cada um dos componentes do processo de
desindustrialização, ou seja, a participação de cada componente no total da variação do
emprego na manufatura.
4 Valor em dólares de 1995 em paridade de poder de compra (PPP).
31
Tabela 1 – Explicando a desindustrialização, 1962-2002
Mudança na
participação
da manufatura
no emprego
Mudanças devido a:
Crescimento
normal Investimento
Reestruturação
alemã
Total
Intern
o
Comércio
Note-Sul
Outros
(Comércio)
Resíduo
não
explicado
Países OECD -4.0 -2.4 -0.2 -0.4 -3.0 -1.2 -0.2 0.5
Estados Unidos
União Europeia
Japão
-3.7
-3.9
-5.1
-4.1
-1.6
-1.0
0.6
-0.3
-1.8
0.0
-0.9
0.0
-3.4
-2.8
-2.9
-1.6
-0.9
-1.1
-0.2
-0.1
-0.2
1.5
0.0
-0.9
República da Coréia -6.5 -1.3 -2.9 0.0 -4.2 -1.6 0.2 -0.8
Taiwan -3.2 -2.7 -1.0 0.0 -3.7 -2.4 -0.9 3.7
Fonte: Rowthorn e Coutts 2004, p. 8.
O crescimento normal mencionado na tabela é medido com base nos coeficientes do
PIB per capita e explica os efeitos que são normalmente associados com o aumento da renda
per capita em uma economia e, portanto, considera tanto a elasticidade da demanda por
manufaturas, quanto a influência da produtividade e a mudança nos preços. Dessa maneira, o
processo de desenvolvimento econômico leva as economias a se desindustrializarem a partir
de um determinado nível de PIB per capita.
Por exemplo, no período de 1962 a 2002 nos países da OCDE o emprego na
manufatura reduziu em 4%; destes, -2,4% foram em decorrência de crescimento normal, -
0,2% são resultantes de menor investimento, -0,4% são resultado da unificação alemã, os
quais são definidos como fatores internos. Assim, aproximadamente 75% da queda do
emprego na manufatura se deve a fatores internos como aumento de produtividade e mudança
no padrão da demanda, ou seja, estão relacionados ao desenvolvimento econômico.
Em terceiro lugar, os autores estimaram que nos países desenvolvidos, para cada 5,7
empregos perdidos devido à competição de importações de manufaturas de regiões de salários
mais baixos, haveria em média a criação de 1 novo emprego na manufatura por meio da
exportação de bens manufaturados mais sofisticados.
Essa análise realizada por Rowthorn e Coutts (2004) explica adequadamente os
componentes que interferem na mudança da estrutura de emprego na manufatura nos países
desenvolvidos. Na seção seguinte iremos aplicar esse modelo a países da América Latina, de
modo a verificar se os resultados se mantêm.
32
4 O MODELO
Assim como a desindustrialização foi objeto de estudo nas economias mais avançadas,
na América Latina o tema também vem sendo estudado, por se tratar de uma região que
apresenta indícios de estar atravessando esse mesmo processo nos últimos anos. Embora nos
países mais desenvolvidos esse processo já tenha se passado há algumas décadas, os dados
sugerem que na América Latina ele ainda está em curso. Isso faz com que o estudo dessa
questão ganhe relevância: sendo o processo de desindustrialização uma tendência natural de
longo prazo à medida que as economias capitalistas avançam, até que ponto é possível afirmar
que a América Latina passa por um processo de desindustrialização precoce, ou trata-se
apenas de um movimento natural e, portanto, esperado.
Ademais, há que se levar em consideração que o processo de industrialização adotado
por boa parte da América Latina apresenta peculiaridades que não são observadas em outras
regiões. Em primeiro lugar, a industrialização latino-americana se deu de forma retardatária,
iniciando-se na maioria dos seus países apenas a partir de meados do século XX. Em segundo
lugar, esse processo se deu em grande medida influenciado pelas teorias da CEPAL5, sendo,
portanto, realizado por meio da adoção do modelo de substituição de importações. Em
terceiro lugar, nas fases iniciais de industrialização, houve a implantação de um parque
industrial produtor de bens de consumo, financiado em grande parte pelo capital estrangeiro.
Somente nas etapas posteriores foram adotadas medidas ativas de intervenção estatal, quando
o Estado passa a atuar principalmente em projetos de infraestrutura e em setores ligados a
indústria de bens de capital e insumos básicos para o setor industrial (petróleo e petroquímica,
energia, aço, cimento, fertilizantes, etc.).
De modo geral, nos estágios iniciais de industrialização, tanto o emprego quanto o
valor adicionado do setor de manufatura mostram um comportamento crescente. Entretanto, a
partir de determinado patamar, a tendência se inverte e ambos assumem um comportamento
decrescente. Os Gráficos 4 e 5 mostram o comportamento da manufatura no emprego e no
valor adicionado respectivamente, entre 1950 e 2005, para Argentina, Brasil e México.
5 A Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) é uma das comissões regionais da
ONU.
33
Gráfico 4 – Participação da manufatura no emprego
Argentina, Brasil e México, 1950 a 2005
Fonte: Groningen Growth and Development Centre (CGDC), 10 sector database, Jun 2007.
Disponível em: http://www.rug.nl/research/ggdc/data/10-sector-database/
Conference Board Total Economy Database, Jan 2014. Disponível em:
http://www.conference-board.org/data/economydatabase/
Gráfico 5 – Participação da manufatura no valor adicionado
Argentina, Brasil e México, 1950 a 2005
Fonte: Groningen Growth and Development Centre (CGDC), 10 sector database, Jun 2007.
Disponível em: http://www.rug.nl/research/ggdc/data/10-sector-database/
Conference Board Total Economy Database, Jan 2014. Disponível em:
http://www.conference-board.org/data/economydatabase/
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%1
95
0
19
53
19
56
19
59
19
62
19
65
19
68
19
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19
74
19
77
19
80
19
83
19
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19
89
19
92
19
95
19
98
20
01
20
04
Argentina Brazil México
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
19
50
19
53
19
56
19
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62
19
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19
71
19
74
19
77
19
80
19
83
19
86
19
89
19
92
19
95
19
98
20
01
20
04
Argentina Brazil México
34
Brasil, Argentina e México juntos representam cerca de 70% do PIB dos países da
América Latina. Podemos observar pelos gráficos que tanto a participação do valor
adicionado na indústria em relação ao PIB, quanto a participação do emprego da indústria em
relação ao emprego total apresentam, no período analisado, uma queda para esses países. No
Gráfico 5, podemos notar de forma mais evidente um formato de U invertido; já no Gráfico 4
essa tendência é mais sutil. Para Brasil e Argentina, é possível observar que a queda da
participação da manufatura no valor adicionado ocorre na década de 1970, enquanto no
México essa queda só ocorre a partir de 2000. Em relação à participação da manufatura no
emprego, podemos notar que na Argentina a queda é bastante acentuada, enquanto no México
esse fenômeno começa a se manifestar timidamente a partir dos anos 2000 e, por fim, no
Brasil a curva se mostra menos acentuada.
Gráfico 6 – PIB per capita (US$) e participação da manufatura no emprego (%)
América Latina e OCDE, 1960 a 2005
Fonte: Elaboração própria, com dados obtidos em Groningen Growth and Development Centre
(CGDC), 10 sector database, Jun 2007 e Conference Board Total Economy Database, Jan 2014.
0%
5%
10%
15%
20%
0
2000
4000
6000
8000
19
60
19
62
19
64
19
66
19
68
19
70
19
72
19
74
19
76
19
78
19
80
19
82
19
84
19
86
19
88
19
90
19
92
19
94
19
96
19
98
20
00
20
02
20
04
América Latina
Média PIB per capita Participação (%) da manufatura no emprego
00%
05%
10%
15%
20%
25%
30%
0
5000
10000
15000
20000
25000
19
60
19
62
19
64
19
66
19
68
19
70
19
72
19
74
19
76
19
78
19
80
19
82
19
84
19
86
19
88
19
90
19
92
19
94
19
96
19
98
20
00
20
02
20
04
OCDE
Média PIB per capita Participação (%) da manufatura no emprego
35
O Gráfico 6 mostra a evolução do PIB per capita e a participação da manufatura no
emprego dos países da América Latina e da OCDE6. Para os dados da participação da
manufatura no emprego, consideramos a somatória por região de pessoas empregadas na
manufatura em relação ao do total de pessoas empregadas. Já o PIB per capita7 é calculado
em dólares constantes de 1990, de acordo com o método Geary-Khamis.
Nos países da OCDE considerados, observamos que, de modo geral, a participação do
emprego na manufatura em relação ao emprego total começa a cair na década de 1970 para o
patamar de renda per capita entre US$ 10 mil e US$ 12 mil8. Já na América Latina, a queda
ocorreu de modo geral na década de 1990, para o patamar de PIB per capita entre US$ 5mil e
US$ 6 mil. Ou seja, de acordo com esses dados, a desindustrialização na América Latina
ocorreu a um nível de renda per capita bastante inferior em relação ao nível verificado nos
países desenvolvidos. Além disso, podemos notar que os países da América Latina, ao
contrário dos países da OCDE, não atingem um nível de 25% de participação do emprego da
indústria de transformação antes desse valor começar a cair. Ou seja, no ponto de inflexão da
curva, tanto o nível de PIB per capita, quanto o patamar de participação da manufatura no
emprego estão bastante abaixo do nível verificado nos países desenvolvidos. Desse modo, a
desindustrialização parece ser prematura, visto que ocorre a um menor nível de renda per
capita e em um momento em que a estrutura industrial desses países ainda não está madura.
Palma (2005) compara a participação do emprego da indústria em relação ao emprego
total para diversas regiões do mundo. Assim, analisando a Tabela 2, observamos que mesmo
incluindo um número maior de países da América Latina no seu levantamento, permanece a
tendência de queda na participação do emprego na manufatura, o que sugere tratar-se de um
movimento regional. Isso talvez possa ser explicado pelas características comuns no processo
de industrialização desses países. Em outras palavras, como se trata de países com processos
de industrialização muito semelhantes, é razoável supor que o seu avesso
(desindustrialização) também ocorra quase simultaneamente.
6 Consideramos tanto para América Latina quanto para OCDE os países em que há dados disponíveis na base de
dados do CGDC, 10 sector database, de Vries e Timmer (2007). Para América Latina os países são Argentina,
Brasil, Chile, Colômbia, Costa Rica, México, Peru e Venezuela. Já para a OCDE, os países são Dinamarca,
Espanha, França, Itália, Holanda, Suécia, Estados Unidos e Reino Unido. 7 Essa variável foi calculada pela média por região.
8 Dólares constantes de 1990.
36
Tabela 2 – Participação da Indústria no Emprego (% do total)
Região 1960 1970 1980 1990 1998
África Subsaariana 4,4 4,8 6,2 5,5 5,5
América Latina e Caribe 15,4 16,3 16,5 16,8 14,2
Cone Sul e Brasil 17,4 17,2 16,2 16,6 11,8
Ásia Ocidental e Norte da África 7,9 10,7 12,9 15,1 15,3
Sul da Ásia 8,7 9,2 10,7 13,0 13,9
Leste da Ásia (exceto China e Japão) 10,0 10,4 15,8 16,6 14,9
China 10,9 11,5 10,3 13,5 12,3
Terceiro Mundo 10,2 10,8 11,5 13,6 12,5
Primeiro Mundo 26,5 26,8 24,1 20,1 17,3
Fonte: Palma (2005, p. 5)9
A fim de tentar comprovar se há ou não um processo de desindustrialização em
andamento na região, e se há, tentar determinar se está ocorrendo de forma precoce (quando
comparado ao processo das economias avançadas), nas seções seguintes testaremos se o
modelo econométrico de Rowthorn e Coutts (2004) também pode ser aplicado a países
selecionados da América Latina. Para tanto, tivemos que fazer alguns ajustes, principalmente
no que diz respeito ao período e às variáveis utilizadas. Dessa forma, realizamos uma análise
de dados em painel balanceados referente a oito países, no período de 1986 a 2005,
totalizando 160 observações. As regressões foram realizadas utilizando o software Stata
versão 12.0.
9 Economias incluídas sob o título “Terceiro Mundo”: África Subsaariana: Benin, Botsuana, Burkina Faso,
Camarões, República Central Africana, Chade, República Democrática do Congo, Costa do Marfim, Gabão,
Gana, Quênia, Lesotho, Malawi, Mali, Mauritânia, Maurício, Nigéria, República do Congo, Ruanda, Senegal,
África do Sul, Togo, Zâmbia e Zimbábue.
América Latina e Caribe: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, Costa Rica, República Dominicana, Equador, El
Salvador, Guatemala, Honduras, Jamaica, México, Nicarágua, Panamá, Paraguai, Peru e Uruguai (dentro dessa
categoria, a subcategoria “Cone Sul” inclui Argentina, Chile e Uruguai).
Ásia Ocidental e Norte da África: Argélia, Egito, Marrocos, Oman, Arábia Saudita, Tunísia e Turquia.
Sul da Ásia: Bangladesh, Índia, Paquistão e Sri Lanka.
Leste Asiático: Hong Kong SAR, Indonésia, Malásia, Filipinas, República da Coréia, Cingapura, Tailândia e
Taiwan Província da China (dentro dessa categoria, a subcategoria NIEs 1 inclui: Hong Kong SAR, República
da Coréia, Cingapura e Taiwan (Província da China).
Economias incluídas sob o título “Primeiro Mundo”: Austrália, Áustria, Bélgica, Canadá, Dinamarca, Finlândia,
França, Grécia, Itália, Japão, Luxemburgo, Holanda, Nova Zelândia, Noruega, Portugal, Espanha, Suécia, Reino
Unido e Estados Unidos.
37
4.1 As variáveis
Para a construção do modelo utilizando os países da América Latina, julgamos ser
necessário fazer algumas alterações em relação ao modelo original. Além das variáveis10
utilizadas no modelo do trabalho de referência (Y, TRADEBAL, OPEN, FIXCAP, LDCIMP
e IMPCHINA), acrescentamos a variável RAWMGDP (que mede a exportação de
commodities em percentual do PIB) e excluímos a variável LDCIMP, uma vez que os países
da América Latina também possuem mão-de-obra mais barata e menos qualificada do que os
países desenvolvidos, de modo que o impacto do comércio norte-sul perderia o sentido no
modelo a ser construído. A variável RAWMGDP foi incluída com o intuito de verificarmos se
há indícios de um processo de doença holandesa em curso nesses países, ou seja, verificar se
os recursos produtivos estão sendo deslocados para o setor de commodities.
A variável Y (PIB per capita) está expressa na forma logarítmica em paridade de
poder de compra a preços constantes de 200511
. As demais variáveis estão expressas em
percentuais do PIB, desse modo, controlamos o efeito de preço na evolução das séries.
Selecionamos o período de 1986 a 2005 em função da disponibilidade dos dados para
as variáveis utilizadas no modelo. Além disso, conforme verificamos anteriormente, os dados
referentes a emprego sugerem que a desindustrialização teria se iniciado em fins da década de
1980 e inicio da década de 1990.
A escolha dos países se justifica em função da impossibilidade de obter séries
históricas confiáveis para os demais países da América Latina. Assim, os países considerados
são: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, Costa Rica, México, Peru e Venezuela. Contudo,
embora a amostra seja composta por 8 países, juntos eles correspondem a aproximadamente
85% do total da população da América Latina e Caribe e aproximadamente 90% do PIB da
América Latina12
. Logo, trata-se de uma amostra representativa tanto do ponto de vista da
população quanto da importância de suas economias.
10
Para mais detalhes sobre as variáveis do modelo, consultar o apêndice A. 11
O turning point foi convertido a dólares de 1995 para que a comparação com o modelo de Rowthorn e Coutts
(2004) se tornasse possível. 12
O percentual da população apresentado foi exposto por TIMMER e VRIES (2007).
38
4.2 O modelo
Iniciamos o estudo realizando uma análise gráfica das variáveis utilizadas no modelo a
ser desenvolvido nesta dissertação. No Gráfico 7 observamos a participação do emprego no
setor de manufaturas em relação ao emprego total da economia desses países.
Gráfico 7 – Participação da manufatura no emprego (%), 1986 a 2005
Fonte: elaboração própria
Com base nos gráficos acima, podemos perceber que o comportamento da variável
dependente do modelo, EMPSHARE (participação da indústria de transformação no emprego
total), é distinto entre os países da amostra. Entretanto, embora o comportamento da curva
seja diferente entre os países, todos apresentam tendência de queda no período estudado.
O Gráfico 8 mostra o comportamento do investimento no período analisado, sendo
adotada como sua medida a formação bruta de capital fixo (FBKF). Adotamos essa
convenção em função da recomendação da OCDE de que a variável investimento seja sempre
utilizada em termos de FBKF, posto que isso reduz distorções estatísticas. Neste estudo,
representaremos essa variável pela denominação FIXCAP.
.1.1
5.2
.1.1
5.2
.1.1
5.2
1985 1990 1995 2000 2005
1985 1990 1995 2000 20051985 1990 1995 2000 2005
Argentina Brasil Chile
Colômbia Costa Rica México
Peru Venezuela
Pa
rtic
ipaçã
o m
anu
fatu
ra n
o e
mp
reg
o
AnoGráficos por país
39
Gráfico 8 – Formação bruta de capital fixo (% PIB), 1986 a 2005
Fonte: elaboração própria
Podemos notar no Gráfico 8 que a FBKF apresenta um comportamento heterogêneo
entre os países e irregular ao longo do tempo. A Venezuela apresenta o comportamento mais
instável entre os países selecionados.
O Gráfico 9 mostra o comportamento do PIB per capita (medido em logaritmo) no
período entre 1986 e 2005.
Gráfico 9 – log PIB per capita, 1986 a 2005
Fonte: elaboração própria
.1.1
5.2
.25
.3.1
.15
.2.2
5.3
.1.1
5.2
.25
.3
1985 1990 1995 2000 2005
1985 1990 1995 2000 20051985 1990 1995 2000 2005
Argentina Brasil Chile
Colômbia Costa Rica México
Peru Venezuela
Form
ação
bru
ta d
e c
ap
ital fixo
AnoGráficos por país
8.5
99
.58
.59
9.5
8.5
99
.5
1985 1990 1995 2000 2005
1985 1990 1995 2000 20051985 1990 1995 2000 2005
Argentina Brasil Chile
Colômbia Costa Rica México
Peru Venezuela
log
PIB
AnoGráficos por país
40
A variável PIB per capita (Y) apresenta, como seria de se esperar, um comportamento
crescente no longo prazo, exceto para a Venezuela.
O Gráfico 10 apresenta o grau de abertura comercial da economia dos países
estudados, representado pela variável OPEN. Essa variável foi obtida somando-se o total de
exportações de manufaturas com o total de importação de manufaturas.
Gráfico 10 – Abertura comercial (% PIB), 1986 a 2005
Fonte: elaboração própria
No Gráfico 10 verificamos que a variável OPEN apresenta crescimento no período
observado, porém de forma distinta entre os países.
No Gráfico 11 apresentamos as importações de bens manufaturados da China, em
proporção do PIB no período entre 1986 e 2005, representada pela variável IMPCHINA.
0.2
.4.6
0.2
.4.6
0.2
.4.6
1985 1990 1995 2000 2005
1985 1990 1995 2000 20051985 1990 1995 2000 2005
Argentina Brasil Chile
Colômbia Costa Rica México
Peru Venezuela
Ab
ert
ura
co
merc
ial
AnoGráficos por país
41
Gráfico 11 – Importação de manufaturas da China (% PIB), 1986 a 2005
Fonte: elaboração própria
A variável IMPCHINA apresenta tendência de crescimento em todos os países, tendo
esse processo se acentuado a partir de meados da década de 1990.
O Gráfico 12 mostra o resultado da balança comercial de manufaturas dos países
estudados, entre 1986 e 2005. A balança comercial de manufaturas é representada no modelo
pela variável TRADEBAL.
Gráfico 12 – Balança comercial de manufaturas (% PIB), 1986 a 2005
Fonte: elaboração própria
0
.01
.02
.03
0
.01
.02
.03
0
.01
.02
.03
1985 1990 1995 2000 2005
1985 1990 1995 2000 20051985 1990 1995 2000 2005
Argentina Brasil Chile
Colômbia Costa Rica México
Peru Venezuela
Impo
rta
ção
de m
anu
fatu
ras d
a C
hin
a
AnoGráficos por país
-.2
-.1
0-.
2-.
10
-.2
-.1
0
1985 1990 1995 2000 2005
1985 1990 1995 2000 20051985 1990 1995 2000 2005
Argentina Brasil Chile
Colômbia Costa Rica México
Peru Venezuela
Ba
lança
co
merc
ial de
ma
nu
fatu
ras
AnoGráficos por país
42
Não é possível notar, com base no Gráfico 12, uma tendência clara de comportamento
da variável TRADEBAL ao longo do tempo e entre os países.
O Gráfico 13 mostra o volume de exportações de commodities, em proporção do PIB,
entre 1986 e 2005. Essa variável será representada no modelo como RAWMGDP.
Gráfico 13 – Exportação de commodities (% PIB), 1986 a 2005
Fonte: elaboração própria
Por fim, a variável RAWMGDP apresenta um comportamento distinto tanto entre
países, quanto ao longo do tempo, com destaque para o comportamento irregular (volátil) da
Venezuela.
Após essa breve análise gráfica das variáveis, realizamos algumas regressões a fim de
analisar as principais causas de uma possível desindustrialização precoce na América Latina,
bem como determinar o turning point13
da renda per capita desses países. Os resultados são
apresentados na Tabela 3.
Vale lembrar que, conforme exposto na seção 3, as equações 1, 2 e 3 referem-se ao
modelo estimado por Rowthorn e Coutts (2004). Já as equações 4, 5 e 6, detalhadas na Tabela
3 a seguir, referem-se às equações que estimamos nesta dissertação.
13
Ponto de inflexão da curva de participação da indústria no emprego em função da renda per capita. Neste
ponto de inflexão podemos analisar a que nível de renda per capita a participação do emprego na indústria em
relação ao emprego total começa a cair.
0.1
.2.3
0.1
.2.3
0.1
.2.3
1985 1990 1995 2000 2005
1985 1990 1995 2000 20051985 1990 1995 2000 2005
Argentina Brasil Chile
Colômbia Costa Rica México
Peru Venezuela
Exp
ort
açã
o d
e c
om
mo
ditie
s
AnoGráficos por país
43
Tabela 3 – Resultado das regressões
1986-2005
Número da equação (4) (5) (6)
Log Y -0.102 0.550 0.670
(0.43) (0.14)*** (0.16)***
(Log Y)² 0.006 -0.029 -0.036
(0.02) (0.01)*** (0.01)***
TRADEBAL -0.020 0.046 0.037
(0.06) (0.01)*** (0.02)**
OPEN -0.015 -0.028 -0.031
(0.02) (0.01)** (0.01)**
IMPCHINA -2.789 -0.755 -0.727
(0.41)*** (0.24)** (0.28)**
FIXCAP 0.030 -0.052 -0.061
(0.04) (0.01)*** (0.01)***
RAWMGDP - - -0.042
- - (0.02)**
Constante 0.549 -2.399 -2.906
(1.92) (0.65)*** (0.74)***
Efeitos fixos para países Sim Sim Sim
Efeitos fixos para anos Não Sim Sim
Método de estimação MQO MQGF MQGF
Turning point (em dólares de 1995)
2,304.46 9,750.30 8,326.05
Número de grupos (países) 8 8 8
Observações por grupos (anos)
20 16 16
Número de observações 160 128 128 Notas: 1) '***', '**' e '*' indicam o nível de significância de 1%, 5% e 10%, respectivamente.
2) O turning point é o valor do PIB per capita em que a variável dependente (EMPSHARE) começa a cair com o
aumento do PIB per capita.
3) O desvio padrão das variáveis está demonstrado entre parêntesis.
Fonte: elaboração própria
44
Com base no modelo adotado a partir do trabalho-referência de Rowthorn e Coutts
(2004), inicialmente construímos o nosso modelo, conforme Equação 4 abaixo14
:
𝐸𝑀𝑃𝑆𝐻𝐴𝑅𝐸 = 𝛼0 + 𝛼1 log𝑒 𝑌 + 𝛼2(log𝑒 𝑌)2 + 𝛼3𝑇𝑅𝐴𝐷𝐸𝐵𝐴𝐿 + 𝛼4𝐹𝐼𝑋𝐶𝐴𝑃
+ 𝛼5𝐼𝑀𝑃𝐶𝐻𝐼𝑁𝐴 + 𝛼6𝑂𝑃𝐸𝑁 + 𝑒𝑟𝑟𝑜 (4)
Nessa equação utilizamos o método de mínimos quadrados ordinários (MQO)
considerando efeitos fixos para os países. Apenas a variável IMPCHINA se mostrou
estatisticamente significativa a um nível de significância de 5%. A variável (log𝑒 𝑌)2
apresenta um sinal oposto ao esperado, de modo que essa parábola possui concavidade
voltada para cima. O turning point (ponto de inflexão da curva) ficou no patamar de US$ 2,3
mil (a dólares de 1995).
Seguindo procedimentos econométricos, realizamos o teste de especificação de
Hausman para verificar qual método de estimação seria mais adequado para o painel
analisado: estimador de efeitos fixos ou o estimador de efeitos aleatórios15
. A forma
simplificada de especificação de um modelo de dados em painel é:
𝑦𝑖𝑡 = 𝛽𝑋𝑖𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝜀𝑖𝑡 , onde (𝑖 = 1, 𝑁; 𝑡 = 1, 𝑇) e 𝜇𝑖 é o efeito individual.
Greene (2003) aponta que há poucas justificativas para se considerar que os efeitos
individuais (𝜇𝑖) não estão correlacionados com o termo de erro ou com as variáveis
explicativas. Desse modo, é importante avaliar se o método mais indicado é o de efeitos fixos
ou o método de estimação de efeitos aleatórios.
De acordo com Hausman (1978), o modelo de efeitos fixos trata o 𝜇𝑖 como fixo,
variando entre indivíduos, enquanto a especificação alternativa, o modelo de efeitos
aleatórios, assume que 𝜇𝑖 não está correlacionado com o termo de erro e com as variáveis
explicativas. Porém, dentro da especificação de efeitos aleatórios, o estimador de efeitos
aleatórios é o estimador assintoticamente eficiente enquanto o estimador de efeitos fixos é
consistente e não enviesado, mas não é eficiente. Caso a média condicional de 𝜇𝑖 não seja
independente das variáveis explicativas, o estimador de efeitos aleatórios é inconsistente e
enviesado, enquanto o estimador de efeitos fixos não é afetado. Entretanto, ambos os
14
A Equação 4 parte da Equação 2 apresentada na seção 3, que foi testada originalmente por Rowthorn e Coutts
(2004). Diferentemente da equação estimada pelos autores, eliminamos a variável LDCIMP, uma vez que para
os países selecionados não faz sentido medir o impacto do comércio norte-sul. 15
Ver apêndice C.
45
estimadores de efeitos fixos e aleatórios são consistentes caso não haja correlação entre 𝜇𝑖 e
as variáveis explicativas, e, portanto, eles deveriam convergir para o parâmetro real no caso
de grandes amostras.
Com isso, Hausman (1978) propõe um teste baseado na diferença entre os dois
estimadores: se a especificação de efeitos aleatórios está correta, o valor dos dois estimadores
deve ser semelhante. Desse modo, a hipótese nula desse teste é de que os estimadores do
modelo de efeitos fixos e do modelo de efeitos aleatórios não diferem de modo significativo.
No caso deste trabalho, com um nível de significância de 5%, rejeitamos a hipótese nula e
concluímos que o modelo mais adequado é o modelo de efeitos fixos. Ou seja, nesta regressão
μi está correlacionado com as variáveis explicativas (HAUSMAN, 1978; HILL, GRIFFITHS
& LIM, 2011).
Wooldridge (2010) aponta que a população pode ter distribuições diferentes em
períodos de tempo diferentes. Para contornar esse fato, geralmente se insere uma variável
dummy para cada período considerado menos um, em que geralmente o primeiro período é
escolhido como período-base. Com a inclusão dessas dummies, permitimos que o intercepto
varie ao longo dos anos. Assim, realizamos um teste F para verificar se a inclusão de variáveis
dummy anuais se mostraria necessária16
. No teste realizado também rejeitamos H0 (todos os
coeficientes são juntamente iguais a zero). Ou seja, a inclusão de dummies anuais se fez
necessária.
O método de painel é uma combinação de dados de corte transversal com séries
temporais fazendo com que os dados em painel tenham uma dimensão temporal e outra
espacial. De acordo com Gujarati (2006), o método de dados em painel possibilita mais
variabilidade, menos colinearidade entre as variáveis, um número maior graus de liberdade e,
por fim, maior eficiência. No entanto, nesse modelo pode haver heterocedasticidade do termo
de erro, problema comum aos modelos de corte transversal, e autocorrelação, problema
comum aos modelos de series temporais. A heterocedasticidade ocorre quando a variância do
termo de erro não é constante entre as observações de corte transversal. Portanto, realizamos o
teste de Wald modificado17
como forma de verificar se há heterocedasticidade no modelo. A
hipótese nula desse teste é de que a variância do termo de erro é homocedástica. Neste caso,
verificamos que havia heterocedasticidade na regressão 4.
16
Ver apêndice D. 17
Ver apêndice E.
46
De acordo com Baltagi (2008) a correlação entre painéis é um problema comum em
painéis longos, ou seja, painéis em que N < T18
. Portanto, realizamos o teste de Breusch-
Pagan19
para constatar se havia correlação entre painéis na regressão. O resultado indicou que
a correlação entre painéis também está presente na regressão 4.
A autocorrelação também é um problema comum a painéis longos, uma vez que sua
dimensão temporal é maior do que sua dimensão espacial. A autocorrelação ocorre quando o
termo de erro de um período está correlacionado com um período anterior. Logo, realizamos
um teste de autocorrelação20
, e concluímos que também há na regressão 4 autocorrelação. Por
fim, realizamos o teste de normalidade dos resíduos21
e verificamos que não podemos rejeitar
a hipótese de normalidade dos resíduos em um nível de significância de 5%.
A fim de corrigir os problemas de heterocedasticidade, autocorrelação e correlação
entre painéis, encontrados nos testes realizados para a regressão 4, utilizamos o método de
estimação de mínimos quadrados generalizados factíveis (MQGF), uma vez que o termo de
erro não é i.i.d. (independente e identicamente distribuído). Davidson e MacKinnon (1993)
argumentam que o método de estimação por mínimos quadrados generalizados factíveis é
uma alternativa quando os dados apresentam autocorrelação e heterocedasticidade. No
software Stata, o comando que realiza esse procedimento é o xtgls, adequado para efetuar
essas correções, uma vez que permite a estimação na presença de autocorrelação, correlação
entre painéis e heterocedasticidade. Assim, as Equações 5 e 6 foram estimadas por esse
método. Para essas equações, com o intuito de corrigir os problemas de autocorrelação
consideramos as variáveis FIXCAP, OPEN, TRADEBAL e IMPCHINA de forma defasada22
.
Além disso, incluímos variáveis dummies para os anos, conforme aponta teste realizado no
apêndice D. Uma vez que o teste de Hausman realizado no apêndice C aponta que o melhor
modelo para os dados utilizados é o modelo de efeitos fixos, também incluímos variáveis
dummies de intercepto para os países, para conciliar o método de mínimos quadrados
generalizados factíveis juntamente com o modelo de efeitos fixos.
Portanto, na Equação 5, diferentemente da Equação 4, incluímos dummies para tempo
e utilizamos o comando xtgls do Stata. Todas as variáveis consideradas se mostraram
estatisticamente significativas a um nível de significância de 5%. Além disso, nessa regressão
18
N representa o número de países na amostra e T representa o número de anos da amostra. 19
Ver apêndice F. 20
Ver apêndice G. 21
Ver apêndice H. 22
Utilizamos 1 defasagem para a variável IMPCHINA, 2 defasagens para a variável TRADEBAL, 3 defasagens
para a variável FIXCAP e 4 defasagens para a variável OPEN. Portanto, reduzimos em 4 as observações de
tempo, passando de 20 observações na equação 4 para 16 observações nas equações 5 e 6.
47
a variável Y² apresentou o sinal esperado (negativo), ou seja, a função que representa a
relação entre participação do emprego na indústria e nível de PIB per capita apresenta
concavidade negativa. Nessa regressão o turning point aumentou para o patamar de US$9,7
mil, a dólares de 1995. Por fim, apenas a variável FIXCAP apresenta um sinal diferente do
esperado.
Na Equação 6 incluímos a variável de interesse RAWMGDP:
𝐸𝑀𝑃𝑆𝐻𝐴𝑅𝐸 = 𝛼0 + 𝛼1 log𝑒 𝑌 + 𝛼2(log𝑒 𝑌)2 + 𝛼3𝑇𝑅𝐴𝐷𝐸𝐵𝐴𝐿 + 𝛼4𝐹𝐼𝑋𝐶𝐴𝑃+ 𝛼5𝐼𝑀𝑃𝐶𝐻𝐼𝑁𝐴 + 𝛼6𝑂𝑃𝐸𝑁 + 𝛼7𝑅𝐴𝑊𝑀𝐺𝐷𝑃 + 𝑒𝑟𝑟𝑜
(6)
Novamente todas as variáveis se mostraram estatisticamente significativas. O sinal da
variável FIXCAP está diferente do que seria esperado e o turning point ficou um pouco
reduzido, indo para o patamar de US$ 8,3 mil , a dólares de 1995.
Podemos observar que nos Gráficos 7 a 13 há um comportamento atípico da
Venezuela em relação às variáveis consideradas nos modelos. Portanto, realizamos as mesmas
regressões listadas na Tabela 3 excluindo esse país. Esses resultados são apresentados na
Tabela 4.
Em todas as equações abaixo, a função de EMPSHARE em relação ao PIB per capita
é uma parábola com concavidade voltada para baixo, visto que Y² < 0. O turning point –
ponto de inflexão destas curvas – oscilou entre US$ 5mil e US$ 8 mil, a dólares de 1995. A
variável de interesse RAWMGDP é significativa em todas as regressões em que é
considerada, a um nível de significância de 5%, e apresentou o comportamento esperado
(negativo).
48
Tabela 4 – Resultado regressões (sem Venezuela)
(Variável dependente= EMPSHARE)
1986-2005
Número da equação (7) (8) (9) (10)
Log Y 0.544 0.427 0.399 0.714
(0.37) (0.12)*** (0.15)** (0.15)***
(Log Y)² -0.031 -0.023 -0.022 -0.041
(0.02) (0.01)*** (0.01)** (0.01)***
TRADEBAL 0.159 0.032 0.024 0.038
(0.06)** (0.01)** (0.02) (0.02)*
OPEN -0.040 -0.023 -0.026 -0.033
(0.02)** (0.01)** (0.01)** (0.01)**
IMPCHINA -1.565 -1.365 -1.327 0.000
(0.38)*** (0.23)*** (0.27)***
FIXCAP 0.094 -0.040 -0.045 -0.054
(0.04)** (0.01)*** (0.01)*** (0.01)***
RAWMGDP 0.000 0.000 -0.049 -0.074
(0.02)** (0.02)***
Constante -2.216 -1.790 -1.616 -2.951
(1.66) (0.56)*** (0.67)** (0.69)***
Efeitos fixos para países Sim Sim Sim Sim
Efeitos fixos para anos Não Sim Sim Sim
Método de estimação MQO MQGF MQGF MQGF
Turning point (em dólares de 1995)
5,047.85 8,086.83 6,470.33 5,363.07
Número de grupos (países) 7 7 7 7
Observações por grupos (anos)
20 16 16 16
Número de observações 140 112 112 112 Notas: 1) '***', '**' e '*' indicam o nível de significância de 1%, 5% e 10%, respectivamente.
2) O turning point é o valor do PIB per capita em que a variável dependente começa a cair com o aumento do
PIB per capita.
3) O desvio padrão das variáveis está demonstrado entre parêntesis
Fonte: elaboração própria
Ao comparar as regressões 5 a 6 com as regressões 7 a 9, podemos notar que a
remoção dos dados da Venezuela alteraram de forma significativa os resultados das
regressões, resultando principalmente em uma redução no turning point23
, indicando que
23
Comparamos apenas as regressões 5 a 7 com as regressões 9 a 11, pois as mesmas foram corrigidas para os
problemas de correlação entre painéis, auto-correlação e heterocedasticidade, presentes nas regressões 4 e 8.
49
presença da Venezuela estava distorcendo os resultados. Todas as variáveis se mantiveram
significativas, exceto TRADEBAL, que não se mostra significativo na regressão 9.
Na Equação 10 removemos a variável IMPCHINA, uma vez que essa apresentava,
assim como no trabalho de referência, um coeficiente extremamente alto, o que poderia estar
distorcendo os resultados da regressão:
𝐸𝑀𝑃𝑆𝐻𝐴𝑅𝐸 = 𝛼0 + 𝛼1 log𝑒 𝑌 + 𝛼2(log𝑒 𝑌)2 + 𝛼3𝑇𝑅𝐴𝐷𝐸𝐵𝐴𝐿 + 𝛼4𝐹𝐼𝑋𝐶𝐴𝑃 + 𝛼5𝑂𝑃𝐸𝑁 + 𝛼6𝑅𝐴𝑊𝑀𝐺𝐷𝑃 + 𝑒𝑟𝑟𝑜
(10)
Os resultados indicam que a remoção da variável IMPCHINA foi relevante, uma vez
que a variável TRADEBAL passou a ser significativa a um nível de significância de 10%.
Além disso, o turning point foi reduzido ficando no patamar de US$ 5,3 mil a dólares de
1995. A variável de interesse RAWMGDP permaneceu significativa e com o sinal esperado.
A curva de EMPSHARE em relação ao PIB per capita também continuou apresentando
formato de U invertido. O sinal da variável FIXCAP permaneceu diferente do que seria
esperado.
50
5 CONCLUSÃO
O objetivo deste trabalho foi analisar, através de um estudo de dados em painel, se há
um processo de desindustrialização precoce em países selecionados da América Latina
(Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, Costa Rica, México, Peru e Venezuela) no período entre
1986 e 2005. A análise foi baseada em um modelo de referência construído por Rowthorn e
Coutts (2004), no qual os autores estudaram o processo de desindustrialização de 23 países
,classificados pela ONU como economias avançadas, no período de 1963 a 2002.
Este trabalho contribui com o debate acerca da questão da desindustrialização precoce
na América Latina. Não esperamos com isso encerrar o assunto de forma definitiva, mas sim
lançar luz sobre o tema, buscando, através da reflexão das questões levantadas por este
estudo, estimular o desenvolvimento de alternativas aos países que porventura estejam
enfrentando esse processo. Além disso, estudar as economias mais avançadas, que de certa
forma já atravessaram esse processo no passado, contribui para que no presente os países que
se deparam com as mesmas questões consigam superá-las, buscando, levando em conta as
características de cada país, trilhar os caminhos que a experiência consagrou como bem
sucedidos.
A análise gráfica da variável dependente (EMPSHARE) do modelo revelou que,
embora se tratasse de uma amostra heterogênea de países, havia uma tendência de redução da
participação do emprego no setor de manufatura em relação ao emprego total, movimento
esse que se inicia a partir da década de 1980. Nesse sentido, os resultados obtidos através do
modelo sugerem que, no período em questão, os países escolhidos para o estudo apresentam
um movimento compatível com desindustrialização. Além disso, levando em conta a hipótese
central deste estudo (há ou não desindustrialização precoce), o modelo estimado também
aponta que os países da América Latina estudados apresentaram no turning point no patamar
de renda per capita de US$ 6.000, a dólares de 1995 (Considerando-se as regressões 9 e 10).
Já o trabalho-referência de Rowthorn e Coutts apresenta no turning point renda per capita de
US$ 9.500, também a dólares de 1995.
A variável RAWMGDP, medida em proporção do PIB, mostrou-se significativa em
todas as regressões realizadas ao longo deste trabalho. Esse resultado sugere que quanto maior
o peso das exportações de matérias-primas no PIB desses países, menor a participação da
indústria de manufatura no emprego. Isso mostra que ao longo do tempo esses países não
51
foram sofisticando sua pauta de exportações. Longe disso, no período em questão, o setor de
matérias primas, passa a ocupar um espaço cada vez maior na economia dos países
analisados. Os resultados obtidos com o modelo sugerem que esses países estão enfrentando
um caso de doença holandesa, no entanto, o aprofundamento deste tópico está além dos
propósitos desta dissertação e será necessário que pesquisas futuras aprofundem essa análise
para afirmar de modo categórico que tal fenômeno esteja em curso nesses países.
A formação bruta de capital fixo (variável FIXCAP) se mostrou significativa na maior
parte das regressões, porém apresentou um sinal invertido ao esperado, apontando que, para
os países analisados, o investimento como componente da demanda por bens manufaturados
não é causa relevante para a desindustrialização.
Das variáveis relacionadas ao comércio internacional, a variável OPEN se mostrou, de
acordo com o modelo proposto, a mais relevante para explicar a desindustrialização, uma vez
que a variável TRADEBAL não foi significativa a 5% nas Regressões 9 e 10. Já a variável
IMPCHINA, embora significativa a 5%, apresentou um coeficiente extremamente alto, o que
poderia estar distorcendo os resultados, algo que já havia ocorrido no trabalho-referência.
Diante de tudo, concluímos que a desindustrialização, como curso natural das
economias à medida que essas avançam, é o resultado esperado do processo de
amadurecimento econômico. No entanto, quando esse processo se dá de forma precoce,
ocorrendo quando o nível de renda per capita é inferior ao observado nas economias
avançadas, acaba por criar barreiras ao processo de desenvolvimento econômico.
Embora o resultado deste trabalho tenha sugerido que os países estudados da América
Latina enfrentam um processo de desindustrialização precoce, eles não estão condenados a
isso. A literatura econômica fornece exemplos de países que, através de políticas econômicas
adequadas, foram capazes de interferir no processo de modo a estabilizá-lo e até mesmo a
revertê-lo. Foge ao escopo deste trabalho apontar saídas para esse problema, uma vez que
cada país tem a sua própria história e carrega características peculiares, distintas uns dos
outros. Contudo, acreditamos que o estudo ora apresentado possa ser um primeiro passo,
embasando e possibilitando que pesquisas futuras possam indicar caminhos no sentido de
viabilizar o desenvolvimento econômico desses países de modo sustentável no longo prazo e
equilibrado entre os diversos setores da economia.
52
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56
APÊNDICE A – Variáveis
Abaixo estão listados o cálculo e fonte das variáveis utilizadas no modelo
econométrico:
EMPSHARE
Trata-se do percentual de participação do emprego da manufatura no emprego total. A fonte
de dados é 10-Sector Database24
, elaborada por Timmer e Vries (2007) no Groningen Growth
and Development Centre (GGDC). Para os países selecionados no modelo elaborado nesta
dissertação, há disponibilidade de dados de 1950 a 2005.
Y
Representa o log do PIB per capita em paridade de poder de compra em dólares a preços de
2005 e é extraído da base de dados disponibilizada pelo Banco Mundial. Para os países
selecionados nesta dissertação, há disponibilidade de dados de 1980 a 2006.
TRADEBAL
Trata-se da balança comercial de manufaturas em proporção ao PIB. Os dados de comércio
foram extraídos da Organização Mundial do Comércio (OMC) e o PIB foi extraído da base de
dados World Economic Outlook publicada pelo FMI. Os dados disponíveis para os países
selecionados vão de 1980 a 2012.
OPEN
Trata-se da soma das exportações de manufaturados com as importações de manufaturados,
em proporção do PIB. Os dados de comércio foram extraídos da Organização Mundial do
Comércio (OMC) e PIB extraído da base de dados World Economic Outlook do FMI. Os
dados estão disponíveis para os países selecionados de 1980 a 2012.
FIXCAP
Formação bruta de capital fixo em proporção do PIB, expresso como uma relação do
investimento total em moeda corrente nacional e do PIB em moeda corrente nacional. Dados
24
Disponível em http://www.rug.nl/research/ggdc/data/10-sector-database
57
extraídos da base de dados World Economic Outlook do FMI. Para os países selecionados
nesta dissertação, há disponibilidade de dados de 1981 a 2012.
IMPCHINA
Mede a importação de manufaturas da China em proporção ao PIB. Dados de comércio
extraídos da base de dados COMTRADE das Nações Unidas e PIB extraído da base de dados
World Economic Outlook do FMI. Os dados estão disponíveis para os países selecionados de
19806 a 2011.
RAWMGDP
Mede as exportações de commodities em percentual do PIB. Dados de comércio extraídos da
OMC e PIB extraído da base de dados World Economic Outlook do FMI. Para os países
selecionados nesta dissertação estão disponíveis dados de 1980 a 2012.
58
APÊNDICE B - Equações
Número Equação Método Fonte
1
EMPSHARE = α0 + α1 loge Y + α2(loge Y)2
+ α3TRADEBAL + α4LDCIMP
+ α5FIXCAP + erro
MQO com
Efeitos fixos
para países
Rowthorn &
Ramaswamy
(1999)
2
EMPSHARE = α0 + α1 loge Y + α2(loge Y)2
+ α3TRADEBAL + α4LDCIMP
+ α5FIXCAP + α6IMPCHINA
+ α7OPEN + erro
MQO com
Efeitos fixos
para países
Rowthorn &
Coutts (2004)
3
EMPSHARE = α0 + α1 loge Y + α2(loge Y)2
+ α3TRADEBAL + α4LDCIMP
+ α5FIXCAP + α6OPEN + erro
MQO com
Efeitos fixos
para países
Rowthorn &
Coutts (2004)
4
EMPSHARE = α0 + α1 loge Y + α2(loge Y)2
+ α3TRADEBAL + α4FIXCAP
+ α5IMPCHINA + α6OPEN + erro
MQO com
Efeitos fixos
para países
Estimados neste
trabalho
5
EMPSHARE = α0 + α1 loge Y + α2(loge Y)2
+ α3TRADEBAL + α4FIXCAP
+ α5IMPCHINA + α6OPEN + erro
MQOF com
dummies para
países e anos
Estimados neste
trabalho
6
EMPSHARE = α0 + α1 loge Y + α2(loge Y)2
+ α3TRADEBAL + α4FIXCAP
+ α5IMPCHINA + α6OPEN
+ α7RAWMGDP + erro
MQOF com
dummies para
países e anos
Estimados neste
trabalho
10
EMPSHARE = α0 + α1 loge Y + α2(loge Y)2
+ α3TRADEBAL + α4FIXCAP
+ α5OPEN + α6RAWMGDP + erro
MQOF com
dummies para
países e anos
Estimados neste
trabalho
As equações de 7 até 9 correspondem às equações 4 até 6, porém sem considerar os
dados da Venezuela. A equação 10 foi realizada apenas para os dados sem a Venezuela.
59
APÊNDICE C – Teste de Hausman
Realizamos o teste de Hausman no software Stata para escolher entre o modelo de
efeitos fixos e o modelo de efeitos aleatórios, conforme apresentado:
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
| FE RE Difference S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
gdp | -.1017074 -.3351746 .2334672 .
gdp2 | .0064039 .0212202 -.0148163 .
open | -.0150095 .0958896 -.1108992 .0152664
fixcap | .0303512 .0592706 -.0289194 .
tradebal | -.0202967 -.0309052 .0106085 .0462053
impchina | -2.789074 -3.891371 1.102297 .0667279
------------------------------------------------------------------------------
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 89.39
Prob>chi2 = 0.0000
(V_b-V_B is not positive definite)
Para realizar esse teste no software Stata 12.0 seguimos os seguintes passos:
1) Estimamos o modelo de efeitos fixos utilizando o comando 𝑥𝑡𝑟𝑒𝑔 𝑦 𝑥1, … , 𝑥𝑛, 𝑓𝑒 e
salvamos o resultado;
2) Estimamos o modelo de efeitos aleatórios utilizando o comando
𝑥𝑡𝑟𝑒𝑔 𝑦 𝑥1, … , 𝑥𝑛, 𝑟𝑒 e salvamos o resultado;
3) Por fim, utilizamos o comando hausman que compara os coeficientes de efeitos
fixos com os de efeitos aleatórios.
Assim, no teste de Hausman:
H0: Ambos os estimadores são consistentes, mas o estimador de efeitos aleatórios é
mais eficiente.
H1: Somente o estimador de efeitos fixos é consistente.
Assim, estabelecendo-se um nível de significância de 5% deve-se rejeitar a hipótese
nula, ou seja, o modelo mais adequado é o modelo de efeitos fixos.
60
APÊNDICE D – Teste F para dummies de tempo
A inclusão de dummies para cada um dos anos da amostra ocorre, sob a hipótese de
que os coeficientes angulares são constantes, mas o intercepto varia ao longo do tempo. Para
validar essa hipótese utilizamos o comando do Stata testparm, que realiza um teste para
verificar se as dummies de todos os anos são juntamente iguais à zero.
testparm _Iyear*
( 1) _Iyear_1987 = 0
( 2) _Iyear_1988 = 0
( 3) _Iyear_1989 = 0
( 4) _Iyear_1990 = 0
( 5) _Iyear_1991 = 0
( 6) _Iyear_1992 = 0
( 7) _Iyear_1993 = 0
( 8) _Iyear_1994 = 0
( 9) _Iyear_1995 = 0
(10) _Iyear_1996 = 0
(11) _Iyear_1997 = 0
(12) _Iyear_1998 = 0
(13) _Iyear_1999 = 0
(14) _Iyear_2000 = 0
(15) _Iyear_2001 = 0
(16) _Iyear_2002 = 0
(17) _Iyear_2003 = 0
(18) _Iyear_2004 = 0
(19) _Iyear_2005 = 0
F( 19, 126) = 5.76
Prob > F = 0.0000
H0: Todos os coeficientes das variáveis dummies de tempo são juntamente iguais à zero, de
modo que efeitos fixos para os anos não são necessários. Assim, com o alto valor da
estatística F, além de Prob. igual a zero, rejeitamos H0, de modo que a inclusão dessas
dummies de tempo se faz necessária.
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APÊNDICE E – Teste de Heterocedasticidade
Baum (2001) desenvolveu um teste para verificar a existência de heterocedasticidade
dos resíduos de um modelo de efeitos fixos. Para realizarmos esse teste no Stata estimamos o
modelo de efeitos fixos pelo comando 𝑥𝑡𝑟𝑒𝑔 𝑦 𝑥1, … , 𝑥𝑛, 𝑓𝑒 e posteriormente utilizamos o
comando xttest3:
xttest3
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity
in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i
chi2 (8) = 295.87
Prob>chi2 = 0.0000
A hipótese nula é que há homocedasticidade. Como o p-valor é igual a zero, rejeitamos H0,
logo os dados têm heterocedasticidade.
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APÊNDICE F – Teste de Breuch-Pagan
O comando xttest2 do software Stata realiza o teste de Breusch-Pagan de dependência
entre painéis. Para realizarmos esse teste no Stata estimamos o modelo de efeitos fixos pelo
comando 𝑥𝑡𝑟𝑒𝑔 𝑦 𝑥1, … , 𝑥𝑛, 𝑓𝑒 e posteriormente utilizamos o comando xttest2:
xttest2
Correlation matrix of residuals:
__e1 __e2 __e3 __e4 __e5 __e6 __e7 __e8
__e1 1.0000
__e2 0.8315 1.0000
__e3 0.2400 0.1903 1.0000
__e4 0.0512 -0.0624 0.7799 1.0000
__e5 0.0553 -0.3475 0.2695 0.4105 1.0000
__e6 -0.2835 0.0644 0.1690 0.0884 -0.2935 1.0000
__e7 0.3601 0.3335 0.7966 0.5976 0.2497 -0.0523 1.0000
__e8 0.4405 0.1209 -0.0341 0.0594 0.5458 -0.1556 -0.0575 1.0000
Breusch-Pagan LM test of independence: chi2(28) = 76.171, Pr = 0.0000
Based on 20 complete observations over panel units
A hipótese nula deste teste é de que os resíduos entre os indivíduos não são correlacionados.
Neste caso, visto que o p-valor é igual a zero, rejeitamos H0 e concluímos que há correlação
entre painéis.
63
APÊNDICE G – Teste de autocorrelação
Para realizar o teste de auto-correlação no Stata utilizamos o comando xtserial. O
comando xtserial realiza um teste de Wald no qual a hipótese nula é de que não há auto-
correlação de primeira ordem.
. xtserial empshare gdp gdp2 open fixcap tradebal rawmgdp year2 year3
year4 year5 year6 year7 year8 year9 year10 year11 year12 year13 year14
year15 year16 year1
> 7 year18 year19 year20
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 7) = 39.387
Prob > F = 0.0004
Desse modo, dado o baixo valor do Prob, devemos rejeitar H0, de modo que há auto-
correlação de primeira ordem.
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APÊNDICE H – Teste de normalidade dos resíduos
Para realizar um teste de normalidade dos resíduos, primeiro estimamos o resíduo da
regressão de efeitos fixos, utilizando o comando predict residuals1, e. Posteriormente,
utilizamos o comando do Stata sktest, que realiza um teste de normalidade que combina
assimetria e curtose em uma única estatística, com distribuição chi-quadrado.
. sktest residuals1
Skewness/Kurtosis tests for Normality
------- joint -----
-
Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2)
Prob>chi2
-------------+--------------------------------------------------------------
-
residuals1 | 160 0.2537 0.3313 2.28 0.3199
Neste teste, a hipótese nula é que há normalidade. Desse modo, não podemos rejeitar a
hipótese nula a um nível de significância de 5% e concluímos que há normalidade nos
resíduos.