Extensões, simulando parques tecnológicos

Como dito na última seção, o modelo MMM reproduz uma série de fatos estilizados baseados em evidências e possui embasamento teórico que validam a sua consistência para a simulação de políticas. Entretanto, há algumas dificuldades em simular a utilização de parques tecnológicos, na forma de uma política industrial, dentro do modelo. Em parte, porque a discussão feita aqui é bastante embasada pela literatura de sistemas de inovação. Uma hipótese que tangenciou boa parte da discussão feita neste estudo é que os indivíduos, trabalhadores, pesquisadores e burocratas, de diferentes níveis, carreguem informação e ajudem a construir essa informação dentro da organização, à la Penrose 163. Contudo, a construção e a aplicação de um modelo de simulação não são triviais e, apesar da sensação de que tudo pode ser simulado, existe uma restrição do que pode ser analisado de forma metódica. Com isso, essa dificuldade foi superada de duas formas. A primeira é a utilização de um modelo já verificado, como o MMM. A segunda foi a redução das expectativas das conclusões a serem obtidas aqui. Assim, esse é um exercício preliminar que serve mais como uma extensão da proposta metodológica da pesquisa pelo uso da simulação ex-ante, do que uma verificação consistente dos impactos da política.

As alterações no modelo foram pensadas de maneira que pudessem inserir uma aproximação do comportamento identificado como o de parques tecnológicos. Com base na literatura, sabe-se que os parques proporcionam maiores interações entre universidades e empresas (e.g. FERGUSON; OLOFSSON, 2004), possivelmente, maiores interações entre empresas também. Essas evidências foram apresentadas nos capítulos dois e três, em especial no quadro de fatos estilizados (Quadro 4). Alguns estudos, presentes no mesmo quadro, identificaram que as empresas em parques tecnológicos possuíam maior capacidade inovadora (e.g. LAMPERTI et al., 2017). Além disso, na análise empírica apresentada no quarto capítulo, foi identificado que os parques tecnológicos brasileiros, embora em um grupo restrito e em um período específico do tempo, impactaram positivamente no sistema local de inovações. Esses elementos serviram de base para pensar as alterações feitas.

Dessa forma, para inserir a presença de um parque tecnológico na economia simulada pelo modelo, foi considerado que 10% de empresas dos três setores (bens de capital, intermediário e de consumo) fizessem parte desse parque tecnológico. É importante ressaltar que esse percentual é elevado, pois os exercícios foram simulados com 200 empresas. A 163 _{Particularmente, um modelo que influenciou muito essa ideia é o apresentado por Pyka (2002).}

proporção das empresas instaladas em parques e fora deles, em uma cidade, dificilmente deve chegar a 1%. Contudo, há limitações computacionais para um exercício de tal magnitude, além do que, como já foi dito, a proposta de um modelo é proporcionar algum entendimento sobre a realidade, sem ter que se tornar ela. É importante que se diga que não foram consideradas questões espaciais, de proximidade, pois isso poderia alterar demais a estrutura do modelo. Assim, o grupo de empresas selecionadas aleatoriamente poderia possuir três alterações em relação as outras empresas da simulação:

1. Maior esforço de P&D, o percentual investido em inovação e imitação; 2. Incremento nas oportunidades tecnológicas;

3. Subsídio de impostos, uma redução no valor pago em impostos indiretos.

Esses três elementos foram simulados de maneira independente e em conjunto, formando um total de oito simulações, somado o modelo base (sem alterações). Essas extensões propõem identificar os efeitos agregados de um grupo de empresas recebendo esses diferenciais. O primeiro, de maior esforço de P&D, está em linha com a discussão da literatura que identifica, ou busca identificar, se as empresas dentro de parques tecnológicos são mais produtivas, ou mais inovadoras. A extensão relacionada às oportunidades tecnológicas tem relação com o fato de que os parques tecnológicos proporcionam maior interação entre universidades e empresas, o que deve, por suposição, ampliar suas oportunidades tecnológicas. Já a questão do subsídio é ponto comum a maioria das experiências mundo afora e regra nas experiências brasileiras. Sua investigação se dá pela discussão, também feita na literatura, acerca da taxa de sobrevivência das firmas de que isso seria por causa dos subsídios dados às empresas (MACDONALD; DENG, 2004).

Detalhando um pouco mais como se deram essas alterações, o mecanismo de competição no modelo se dá pela equação replicadora de dinâmica (replicator dynamic

equation), sugerida por Fischer (1930 apud DWECK, 2006) para representar a seleção

natural. Essa função determina o market-share das empresas como uma relação do market-

share passado, um parâmetro de intensidade da seleção e uma razão entre um índice de

competitividade da firma e a média do setor. Esse índice de competitividade carrega as estratégias competitivas das firmas e é a parte de interesse das alterações. O índice de competitividade da firma, Ei, é calculado em reação a qualidade, q, ao preço, p, ou ao atraso

produção, não é a mesma coisa que a produção efetiva. Nesse sentido, o índice de competitividade pode ser definido como:

𝑬_𝒊,𝒕= 𝒒𝒊,𝒕 𝜺𝒒

𝒑_𝒊,𝒕𝜺𝒑 𝒅𝒅_𝒊,𝒕𝜺𝒅𝒅 (11)

Em que i e t correspondem a firma i no período t e os termos εq, εp e εdd, correspondem

às elasticidades qualidade, preço e atraso de entrega. Os elementos que compõem o índice de competitividade são afetados pelo sucesso ou fracasso das empresas em seus esforços de P&D, seja em produto ou processo que, ainda, podem se dar na forma de esforço de inovação ou de imitação. O resultado se dá de forma aleatória, mas é sensível à proporção das receitas investidas em P&D e às oportunidades tecnológicas, da seguinte forma:

𝒑(𝒅∗ _{= 𝟏) = 𝟏 − 𝒆}(−𝝆_𝒊∗𝑹𝒊,𝒕𝒂𝒋∗) ₍₁₂₎

Em que a probabilidade de sucesso, p(d* _{= 1), é condicionada a proporção de}

investimentos, ρi*, de P&D das receitas, Ri, e as oportunidades tecnológicas , aj*, do setor j. Os

elementos estão sobrescritos por um asterisco que pode simbolizar tanto a equação de esforço de inovação, quanto a de imitação – que são análogas, mas ocorrem em separado. O que muda é o segundo estágio. Caso bem sucedido, o esforço de imitação consegue atingir a maior produtividade ou qualidade do setor. Enquanto, no caso da inovação, será obtido um valor aleatório em uma distribuição normal com média e desvio-padrão exogenamente estabelecidos.

Ao que diz respeito às alterações para emular parques tecnológicos dentro do modelo, elas se deram tanto no parâmetro ρi*, quanto no aj*. Em relação a proporção destinada a

investimentos de P&D, ela é fixa para todas as empresas, ρ*, variando conforme o volume das suas receitas. Para caracterizar o maior esforço de P&D, foi considerado que as empresas instaladas em parques tecnológicos teriam um incremento de 50% nessa proporção dos investimentos em P&D. De forma bastante simplificada:

𝝆_𝒌∗ = 𝝆∗ +𝟏

𝟐𝝆

Em que k correspondem as empresas identificadas como pertencentes aos parques tecnológicos. A mesma lógica se aplicou para alterar o acesso a oportunidades tecnológicas, de maneira que:

𝒂_𝒌∗ = 𝒂∗ +𝟏

𝟐𝒂

∗ ₍₁₄₎

Já a alteração em relação ao subsídio tem impacto em diferentes equações do modelo e requer um maior entendimento de quais as suas implicações. O modelo possui uma tributação indireta dada por um parâmetro fixo, τ. Esse parâmetro foi mantido para evitar descaracterizar as implicações dele na simulação, mas foi adicionado um elemento identificador nas equações em que ele é usado para introduzir um subsídio de 50% no valor tributado, tal que:

𝝉_𝒊= (𝝉 − 𝒅_𝒊𝟏

𝟐𝝉) , 𝒔𝒆 {

𝒊 = 𝒌 → 𝒅 = 𝟏

𝒊 ≠ 𝒌 → 𝒅 = 𝟎} (14)

Em que dk = i é uma dummy, identificando se a empresa i corresponde a uma empresa

em um parque tecnológico, identificada como k.

Em complemento, o modelo está ajustado para realizar uma simulação com 600 períodos, de maneira que os primeiros 100 servem para estabilizar a estrutura das interações que é descartada na parte da análise. Ciente da sensibilidade às condições iniciais, a identificação das empresas em parques tecnológicos só é feita no centésimo período da simulação.

Os resultados preliminares serão discutidos na próxima seção.