Fluxos de IED nas Economias Desenvolvidas e nas Economias em

Segundo Lacerda (2004), a partir da década de noventa, o fluxo de IED no mundo tem crescido de forma acelerada, principalmente entre as nações desenvolvidas. Para se ter uma idéia do tamanho desses fluxos, no ano de 2000 o fluxo de IED mundial atingiu o patamar de US$ 1,271 trilhão, o que representa mais de seis vezes o valor de US$ 200 bilhões do início da década de noventa. Os Estados Unidos têm sido o país qualificado como maior receptor de investimentos estrangeiros diretos. Em 2001, com os atentados terroristas nos EUA, escândalos contábeis naas grandes corporações e baixo crescimento da economia mundial, esses fluxos diminuíram sensivelmente. De acordo com Lacerda (2004), levando-se em consideração o estoque de IED até o ano de 2000, os Estados Unidos se destacam por ocupar a primeira posição, com um montante de aproximadamente mais de US$ 1 trilhão,

(10.000,00) (5.000,00) - 5.000,00 10.000,00 15.000,00 20.000,00 25.000,00 30.000,00 35.000,00 V al or es e m m ilh õe d e U S $ 19 86 19 87 19 88 19 89 19 90 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04

seguido pelo Reino Unido, com US$ 394 bilhões e logo depois pela a China, com US$ 306 bilhões. O Brasil é o nono, com US$ 164 bilhões.

Para as economias receptoras de IED, a vantagem desse tipo de fluxo em relação às demais formas de investimentos é de que, na forma de investimentos diretos, diferentemente de investimentos em portfólios, não há uma geração de dívida, ou seja, não gera compromissos fixos como amortizações ou juros e também não há pressões com a volatilidade cambial inerente às demais formas de investimento. A saída de recursos do país receptor, ocorrida por ocasião de IED, ocorre na forma de dividendos, quando a empresas passam a gerar lucros ou por ocasião da reversão dos investimentos, mas nunca gera compromissos fixos como os empréstimos.

Apesar dos fluxos de IED terem se concentrado nas economias desenvolvidas, os países emergentes também receberam grande parte desse tipo de investimento. Segundo Lacerda (2004), em 2000 os países em desenvolvimento receberam aproximadamente US$ 224 bilhões de investimentos diretos, equivalente a cinco vezes mais do que o recebido em 1992. Com relação ao montante recebido de IED, com posição em 1999, dentre os países em desenvolvimento, a China é o primeiro país do ranking, seguido pelo Brasil e em terceiro Hong Kong.

A América Latina também recebeu grande parte de investimentos diretos; o recorde de ingresso aconteceu em 1999, com quase US$ 110 bilhões. Até o ano de 2001, o Brasil era o líder no ranking de recebimento de IED. Em 2001 o México tomou sua liderança. Na América do Sul, o Brasil e a Argentina são os líderes receptores seguido pelo Chile.

3. REVISÃO EMPÍRICA SOBRE INVESTIMENTOS ESTRENGEIROS DIRETOS

Uma das conseqüências do movimento de capital no mundo via investimentos estrangeiros diretos é o surgimento das chamadas empresas multinacionais. Então surge a pergunta; porque as empresas procuram produzir em outros países? A moderna teoria do empreendimento multinacional procura explicar as razões que levam as empresas a produzirem um mesmo bem em vários países diferentes em vez de produzirem em um só país, bem como tenta explicar os motivos que levam uma mesma empresa em vez de empresas separadas produzir bens em países diferentes. O primeiro caso é conhecido como a questão da localização e o segundo como a questão da internalização.

De acordo com Krugman (1999), as razões da teoria da localização são as mesmas que levam à existência do comércio internacional, ou seja, a produção é direcionada para onde existem em maior abundâncias os fatores intensivos de produção de determinado produto4.

Com relação à teoria da internalização, as razões que levam a produção ser feita em locais diferentes por uma mesma empresa, em vez de empresas separadas, na concepção Krugman (1999), são principalmente: a) razões tecnológicas (a mesma tecnologia desenvolvida por uma empresa em um país pode ser utilizada em outro país através de sua subsidiária) e, b) razões de gerenciamento (as técnicas de gerenciamento podem coordenar de maneira útil as atividades das subsidiárias da empresa em diversos países).

3.1 Revisão de Estudos Empíricos Sobre Investimento Estrangeiro Direto

Vários autores se dedicaram à execução de trabalhos inerentes a investimentos estrangeiros diretos no Brasil, seja enfatizando os determinantes dos IED, seja mostrando os impactos desse tipo de investimento na economia brasileira. Procurando enfatizar o impacto

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Se determinado produto tem a mão-de-obra barata como fator intensivo e este fator localiza-se no continente africano, a produção desse produto será direcionada para essa região e o e mesmo acontece com outros produtos. Mais raramente outros motivos levam à mudança de localização de determinada produção, como: custos de transportes, barreiras impostas pelos países hospedeiros etc.

das empresas estrangeiras na economia doméstica, a maioria dos trabalhos encontrados trata da relação entre investimentos estrangeiros diretos e o comércio internacional.

Laplane e Negri (2003), utilizando dados do censo de capitais estrangeiros do Banco Central do Brasil, estimaram dois modelos: um para exportações e outro para importações. Os autores buscaram detectar qual grupo de empresas têm maior peso no comércio exterior, se empresas estrangeiras ou empresas nacionais, ou seja, o trabalho trata do papel das empresas multinacionais na economia brasileira.

Os autores utilizaram dados de painéis, sendo contempladas informações de 7.606 empresas exportadoras, das quais 1.534 empresas estrangeiras, e com 9.054 empresas importadoras, dentre as quais 1.659 empresas estrangeiras. Os autores chegaram à conclusão de que as empresas estrangeiras importam em média 26% a mais que as empresas nacionais, enquanto que, em termos de exportações, não há diferenças entre o grupo de empresas, ou seja, o resultado do estudo mostrou que a origem do capital da empresa tem impacto maior sobre as importações do que sobre as exportações. A conclusão que se chega, após analisar o resultado do estudo, é de que, em termos de otimização do saldo da Balança comercial, não é tão significante a presença de empresas estrangeiras no país.

L. Júnior (2005), em sua dissertação de mestrado, estimou um modelo para identificar e avaliar a relevância das principais variáveis que determinaram a entrada de investimentos diretos estrangeiros para a economia brasileira no período entre 1996 e 2003 através da metodologia de dados de painel.

O autor usou as seguintes variáveis no modelo como potenciais determinantes à entrada de investimentos diretos estrangeiros para a economia brasileira: a) nível do PIB; b) taxa média de crescimento real do PIB nos últimos 5 anos; c) coeficiente de abertura comercial; d) taxa de inflação; e) risco país; f) índice Dow Jones; g) quantidade consumida de energia elétrica; h) taxa de crescimento real do PIB dos países industrializados; i) diferencial entre a taxa de juros nacional e internacional; e j) estoque de investimento estrangeiro no período anterior.

Como resultados, o estudo mostrou que as variáveis apresentaram-se com o sinal esperado e mostraram-se significativas. A exceção foi a taxa de inflação que, apesar de se mostrar significativa, apresentou um sinal positivo, ou seja, contrário ao esperado anteriormente pelo autor. A justificativa do autor para o sinal positiva da taxa de inflação é de que pode existir algum setor da economia brasileira que seja beneficiado pela inflação, mas para comprovar isso serão necessários estudos empíricos.

Nonnenberg e Mendonça (2004) estimaram, através de dados de painel, os principais determinantes dos IED em 33 países em desenvolvimento da América Latina, África, Ásia e Europa, no período de 1975 a 2000. As variáveis selecionadas para explicar o ingresso de IED foram: a) PIB; b) taxa média de crescimento real do PIB nos últimos 5 anos; c) qualificação da força de trabalho; d) grau de abertura comercial; e) taxa de inflação; f) taxa de risco; g) consumo percapita de energia; e h) índice Dow Jones. Os autores chegaram como resultados que variáveis como: tamanho e ritmo de crescimento do PIB, qualificação de mão- de-obra, desempenho do mercado de capitais e grau de abertura da economia estão entre os principais determinantes de IED.

Barrell e Pain (1991)5 construíram um modelo, para explicar o nível de saída de investimentos diretos das empresas americanas nas décadas de 1970 e 1980. As variáveis usadas no modelo foram o nível do PIB das 7 maiores economias mundiais, custo de capital, custo de trabalho, variação da taxa de câmbio, volume de bens exportados pelos EUA e o nível de lucros das corporações americanas. Como resultado, os autores obtiveram que o nível do PIB, os custos de capital e trabalho são variáveis extremamente importantes para a decisão do investimento estrangeiro.

Froot e Stein6 (1991) examinaram a relação entre os fluxos de entrada de investimentos diretos externos e a taxa de câmbio nos EUA no período de 1973 e 1987, buscando mostrar a importância da taxa de câmbio na determinação desses investimentos nos Estados Unidos. O resultado foi uma relação negativa entre a taxa de câmbio e os

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Barrell. R., Pain, N. An econometric analysis of U.S. foreign direct investment.

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investimentos diretos estrangeiros no país nesse período. Ou seja, uma depreciação do dólar pode levar à aquisição de ativos americanos por parte de investidores estrangeiros.

Rajneesh Narula, Katharine Wakelin desenvolveram um trabalho onde autores estimam três equações: uma para comércio, outra para investimentos externos e outra para investimentos internos. Nesses modelos, os autores demonstram que potencialidades tecnológicas, nível de desenvolvimento, disponibilidade de recursos naturais, tamanho de mercado, intensidade do comércio (importações mais exportações), consumo e estoque de investimentos interno, são determinantes-chaves para o investimento interno, investimento externo e exportações.

4. MODELO ECONOMÉTRICO E DADOS AMOSTRAIS

As variáveis do modelo foram selecionadas baseadas, principalmente, no nível de significância e no sinal esperado para as variáveis das regressões de estudos empíricos pesquisados. O que será feito diferente desses outros estudos é que será utilizado no presente trabalho dado de séries temporais. Já que os trabalhos pesquisados utilizam dados de painel. A inclusão do Plano Real, que aparentemente terá efeito positivo no ingresso dos investimentos estrangeiros para o Brasil, não foi considerado em nenhum dos trabalhos pesquisados.

A especificação básica que será utilizada no presente trabalho terá a seguinte modelagem teórica: IED = f(DAM ,ABERT, CAM, IPCA, PIB, PIBAMER, SEL, IBOV). O modelo econométrico utilizado será:

LnIEDt = β1 + DAM+ β2LnABERTt + β3LnCAMt + β4LnIPCAt +

β5LnPIBt + β6 LnPIBAMERt + β7 LnSELt+ β7 LnIBOVt + ut

Em que Ln = Logaritmo natural;

IED = Fluxo trimestral de investimentos estrangeiros diretos, em dólares, injetado na economia brasileira dividido pelo PIB brasileiro. É a variável dependente do modelo e foi coletada do balanço de pagamentos disponível no site do Banco Central do Brasil.

DAM = É uma variável dummy para representar o Plano Real implantado em 1994. A inclusão dessa variável no modelo tem o objetivo de capturar o efeito desse plano nos fluxos de IED para o Brasil.

ABERT = Nível de abertura comercial do Brasil – soma das exportações com as importações em cada trimestre (fluxo no trimestre) divido pelo PIB brasileiro, ambos em dólares.

O nível de abertura comercial (ABERT) foi coletado do balanço de pagamentos disponível no site do Banco Central do Brasil, e é representado pela soma, em termos absolutos, das exportações com as importações em cada trimestre, dividido pelo PIB do Brasil do respectivo trimestre de ingressos/saídas dos recursos. Essa variável representa, assim, o tamanho do comércio de uma nação em relação ao tamanho de suas riquezas. Para esta variável, espera-se que tenha uma correlação positiva com o fluxo de investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. Uma elevação, juntamente com uma maior flexibilização do comércio internacional em um país deve favorecer a tomada de decisão por parte do investidor no momento da alocação do investimento. Tal condição implicará na minimização do risco do investimento, visto que o investidor pode desmobilizar seu capital e retornar para seu país de origem ou realocá-lo em outro país com condições maiores de obter retornos, bem como não terá grandes dificuldades de remeter seus lucros e dividendos para suas matrizes.

CAM = Variação trimestral da taxa de câmbio (R$/US$) real do Brasil, acumulada mensalmente em cada trimestre. Para calcular a taxa de câmbio real, deflacionou-se a taxa nominal pelo IPCA do IBGE.

A taxa de câmbio (R$/US$) também foi coletada junto ao software Economática. Para encontrar a variação da taxa de câmbio de um trimestre, considerou-se a taxa de câmbio do último dia útil do trimestre dividido pela taxa de câmbio do último dia útil do trimestre anterior, deixando o resultados dessa divisão na forma de fator. Para esta variável espera-se que tenha uma correlação positiva com os fluxos de investimentos estrangeiros diretos para o Brasil.

IPCA = Variação trimestral da inflação do Brasil em forma de fator, capitalizada mensalmente em cada trimestre.

A taxa de inflação medida pelo IPCA do IBGE, foi coletada do software Economática. Para se encontrar a inflação de um trimestre, capitalizou-se a taxa de inflação mensal dos três meses de cada trimestre, encontrando, assim, a taxa de inflação trimestral em forma de fator

Para esta variável espera-se que tenha uma correlação negativa com fluxo de investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. Isso porque uma economia com índices inflacionários elevados ou instáveis deverá dar lugar à outras economias estabilizadas no momento da tomada de decisão de investir por parte do investidor estrangeiro. A inflação gera incerteza no investidor, principalmente no investidor de longo prazo, porque, basicamente, dificulta a mensuração de resultados das companhias sediadas no país e também coroem parte da renda das pessoas ali residentes.

PIB = PIB trimestral do Brasil convertido em dólares americanos da época, ou seja, convertido pela cotação do último dia útil de cada trimestre do dólar americano7. O PIB foi coletado junto ao site do IBGE.

Para a variável PIB, espera-se que tenha uma correlação positiva com os fluxos de investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. Quanto maior for o crescimento de uma economia, bem como seu porte, mais condições ela terá de atrair recursos externos para si.

PIBAMER = PIB dos Estados Unidos – variação trimestral do PIB americano na forma de fator. Esta variável foi coletada de relatórios da consultoria Lopes Filho & Associados. A variável PIB americano é utilizada na regressão do presente trabalho para medir o crescimento, em termos percentuais, do PIB mundial8. Conforme já visto anteriormente, os Estados Unidos têm representação bem superior aos outros países no que diz respeito ao envio de recursos na forma de investimentos estrangeiros diretos destinados ao Brasil. Conforme o censo do Banco Central, em 1995 os Estados Unidos eram responsáveis por aproximadamente 26% de todos os recursos de IED enviado para o Brasil e, segundo o censo de 2000, esse percentual pouco se reduziu, ficando próximo de 24%. O segundo país situa-se consideravelmente abaixo desses percentuais, (algo em torno de 11%).

Para esta variável espera-se que tenha uma correlação positiva com os fluxos de investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. À proporção que a economia mundial cresce, eleva-se a necessidade de investimentos por parte dos agentes produtivos. E países que

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Não foi feito teste de exogeneidade para a variável PIB

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A idéia inicial seria trabalhar com o PIB Mundial, mas devido a dificuldades de encontrar dados relativos a variação do PIB mundial trimestralmente, optou-se pelo PIB dos Estados Unidos.

oferecerem condições propícias para absorver recursos externos, receberão parcelas cada vez maiores desses recursos na forma de IED.

SEL = Taxa trimestral de juros do Brasil em forma de fator, deflacionada pelo IPCA do IBGE, capitalizada mensalmente em cada trimestre.

A taxa de juros da economia brasileira é representada nesse trabalho pela taxa SELIC, coletada junto ao software Economática. Para se encontrar a SELIC de um trimestre, capitalizou-se a taxa de juros SELIC mensal dos três meses de cada trimestre, encontrando, assim, a taxa SELIC trimestral.Visando uma melhor padronização, ou seja, de forma a fornecer uma leitura mais direta dos resultados, uma vez que nas variáveis descritas acima trabalhamos com números e não percentual, transformou-se a SELIC trimestral encontrada em forma de fator.

Para esta variável espera-se que tenha uma correlação negativa com os fluxos de investimentos estrangeiros diretos para o Brasil. Uma economia com altas taxas de juros tende a reduzir o consumo da população e essa redução é prejudicial para as empresas estrangeiras que se instalam no Brasil à procura de mercados consumidores atraentes. As altas taxas de juros propiciam redução de consumo, porque as pessoas direcionam partes de suas rendas, que poderiam ser usadas para consumir, para aplicarem nos mercados financeiros que se mostram, num cenário de juros altos, ideais para obterem rendimentos significativos.

IBOV = É o Índice da Bolsa de Valores de São Paulo convertido em dólares americanos. A inclusão dessa variável na regressão tem o intuito de capturar incertezas. Para essa variável espera-se que tenha uma correlação positiva com o fluxo de IED para o Brasil. Ou seja, um país com um mercado de capitais sólido e em crescimento, terá condições de atrair parcelas cada vez maiores de recursos na forma de IED. Esta variável foi coletada junto ao software Economática.

A escolha do modelo Log-Linear ao invés do modelo Linear foi feita através do uso do teste de MWD (teste proposto por Mackinnon, White e Davidson), o qual tem por função indicar a melhor escolha entre um modelo linear ou um modelo log-linear. O teste de MWD consiste em estimar a regressão nas duas formas (linear e a log-linear), para se obter os valores estimados das variáveis dependentes nos dois modelos. Em seguida gera-se duas variáveis que podem ser chamadas de Z1 e Z2. A variável Z1 é formada pela diferença entre o logaritmo do valor estimado para a variável dependente do modelo linear e logaritmo do valor estimado para a variável dependente do modelo log-linear e a variável Z2 é formada pela diferença do valor estimado da variável dependente do modelo linear e do antilog do valor estimado da variável dependente do modelo log-linear. Note-se que nessas duas diferenças descritas acima, para acharmos os valores das variáveis Z1 e Z2, estamos usando séries com a mesma unidade.

Em seguida estima-se a regressão duas vezes. Em uma, usando o modelo linear, e incluindo a variável Z1 como sendo mais uma variável explicativa, e considerando as seguintes hipóteses:

H0: Modelo Linear

H1: Modelo Log-Linear

Se o coeficiente de Z1 for estatisticamente significante, pelo teste t, com base em um dado nível de significância, decide-se pela rejeição da hipótese nula, ou seja, rejeita-se a hipótese de que o verdadeiro modelo seja o modelo linear. Na equação usada no presente trabalho, o coeficiente de Z1 não foi estatisticamente significante (Z1 apresentou uma estatística t de 1,699) onde decidiu-se pela não rejeição da hipótese nula de que o verdadeiro modelo seja o linear.

Este resultado não nos permite afirmar que o modelo linear seja o preferível. Deve- se, portanto, realizar outro teste com base nas seguintes hipóteses:

H0: Modelo Log-Linear

Estima-se a regressão pela segunda vez, agora usando o modelo log-linear e incluindo a variável log de Z2 como sendo mais uma variável explicativa. Nesse segundo caso o coeficiente de logZ2 não é também estatisticamente significante, (apresentou uma estatística teste de 0,347). Assim, não rejeitamos também a hipótese nula de que o verdadeiro modelo seja o modelo log-linear.

Conforme percebemos acima, o teste MWD não rejeitou nenhum dos dois modelos (linear ou log-linear). O motivo que levou à escolha pelo modelo log-linear é que essa modelagem mostra a elasticidade de cada variável explicativa em relação à variável dependente, tornando mais fácil a sua análise.

5. ESTIMAÇÃO DO MODELO E APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS