Crescimento Econômico e a Entropia de Transferência

Antes de apresentar os resultados empíricos para o conjunto de países, convém ressaltar qual é a relevância de se usar uma medida, tal como a apresentada na seção anterior, em uma avaliação sobre crescimento econômico. Ou, de outro modo, quais os motivos de se avaliar a relação entre comércio internacional e crescimento econômico, por meio de uma medida de complexidade?

Podem ser enunciados diversos motivos em termos da eficácia e proveito desta técnica, muito bem observadas na literatura sobre teoria da informação (Darbellay e Wuertz, 2000; Brida e

Punzo, 2003; Hlavácková-Schindler et al, 2007; Barnett, 2009). Por sua vez, do ponto de vista econômico, vale pena salientar ao menos três principais motivos.

Em primeiro lugar, quando o conceito de complexidade é aplicado em economia pode transparecer equivocamente a idéia de que suas relações são assumidas “complicadas” no sentido literal do termo, a ponto de não serem compreendidas ou mesmo reduzidas a algum modelo padrão, seja ele microeconômico ou em um nível de análise de maior agregação. Este último aspecto, por conseguinte, acaba remetendo à falsa concepção da necessidade de se relaxar as hipóteses convencionalmente aceitas no core metodológico, o que, inevitavelmente, irá propiciar modelos com expressões e cálculos matemáticos de difícil resolução. Neste caso, o uso da base computacional se torna de grande valia, pois, dificilmente o sistema, a que se quer analisar, resultará em número pequeno de soluções.

Complexidade, do ponto de vista científico, não corresponde a nenhuma dessas percepções, pelo contrário, nas ciências que fazem o maior uso dessa abordagem, como a física, este conceito está fortemente associado à idéia do grau de aleatoridade ou incerteza sobre um processo. Vale, portanto, a compreensão de que quanto maior a complexidade do sistema, pior é a sua capacidade de previsão. Como salienta Hlavácková-Schindler et al (2007), máxima complexidade não é nada mais do que aleatoriedade e não tem nada haver com funções formais ou habilidades computacionais. Logo, há uma grande distinção entre “complexidade” e um “fenômeno complexo”.

Em termos da dinâmica do crescimento econômico, as teorias tradicionais não assumem que o seu processo é exclusivamente aleatório, mas dependentes de fatores, tais como o capital físico e humano, comércio internacional, como já destacado aqui, dentre outros. Entretanto, tal aspecto não significa que este sistema não possua algum grau de incerteza associado. Além do que, na literatura empírica, as abordagens econométricas tradicionais levam em conta esse aspecto, por meio da suposição de que os processos podem ser especificados através de dois componentes, um determinístico e outro aleatório, sendo este último tratado como choques gaussianos inerentes ao sistema econômico e de baixa previsibilidade. Sendo assim, no que tange a suposição de que o sistema possa ter algum grau de complexidade e que os processos podem ter componentes determinísticos associados a outros fatores, a entropia de transferência não apresenta nenhuma inovação em relação à abordagem tradicional. A única diferença que torna essa metodologia uma medida de complexidade e, portanto, distinta das

tradicionais, é o fato de que existe mensuração, em termos do fluxo de informação, da quantidade eliminada de incerteza preditiva sobre a dinâmica do crescimento econômico decorrente de outros processos.

Em segundo lugar, a vantagem de se avaliar a hipótese proposta neste capítulo, usando a entropia de transferência, reside no fato de que não se assume qualquer tipo de especificação paramétrica, seja ela linear ou não linear. Como salienta Marschinski e Matassini (2001), a grande vantagem dessa metodologia é que não se faz qualquer suposição a respeito da dinâmica do sistema considerado, exceto estacionaridade. A única condição exógena que é imposta à análise ocorre quando se realiza a transformação das séries em seqüências simbólicas, onde se assume, a priori, um padrão de codificação. A ausência de obrigatoriedade em assumir um padrão determinístico nas análises sobre crescimento econômico contribui para eliminar a demarcação entre o que é estocástico e o que é determinístico, em especial, nos casos em que há padrões lineares. Tratar o sistema econômico como linear é uma imposição bastante conveniente e simplificadora, entretanto, pode encobrir aspectos recorrentemente caracterizados como incerteza, mas que na verdade são não linearidades. Mesmo ao escolher especificação para capturar dinâmicas não lineares, não é garantia de redução de incertezas.

O terceiro e último bom motivo para se utilizar entropia de transferência se concentra na literatura empírica de séries de tempo, que vislumbram identificar relações de longo e curto prazo entre crescimento e comércio internacional. Como já destacado, as metodologias mais utilizadas para esse fim são os testes de cointegração de Johansen e de causalidade de Granger. Ou seja, para se avaliar, por exemplo, se comércio internacional, via exportações, importa para explicar crescimento do produto, verifica-se a existência de alguma relação de longo prazo entre as séries, dado pelo vetor de cointegração. Como esta relação linear não indica sentido de causalidade, avalia-se o coeficiente de ajustamento do vetor de correção de erros. Sendo assim, o primeiro, apenas avalia qual variável realiza o ajuste de curto prazo quando ocorrem desvios em relação ao equilíbrio, e o segundo avalia se uma variável específica do sistema promove ganhos preditivos nas demais. Entretanto, estas metodologias, independente do tipo de especificação utilizada, não permitem avaliar, nem mesmo mensurar, a quantidade de informação transferida entre os processos. Ou seja, pode-se averiguar, por exemplo, se nos diversos países em análise, as exportações Granger-causam o produto e vice- e-versa, e em qual deles há maior magnitude da velocidade de ajuste, mas não é possível

mensurar onde o fluxo de informação é maior. Por meio do cálculo do NDI e do REA (relative explanation added), expresso pela razão entre a entropia de transferência efetiva e a entropia condicional, tal avaliação torna-se factível.

2.4 Avaliação Empírica