INFRAESTRUTURA PÚBLICA E CAPITAL HUMANO
O segundo estudo deste trabalho investiga a relação existente entre a produtividade total dos fatores, o estoque de capital utilizado em pesquisa e desenvolvimento dos institutos públicos de pesquisa, o estoque de capital público e o estoque de capital humano nas regiões brasileiras que possuem institutos públicos de pesquisa.
Este estudo foi baseado no trabalho de Bronzini e Piselli (2009), porém a contribuição está na construção dos dados de difícil acesso no caso do Brasil, em especial quando consideramos as regiões de nosso país. A grande desigualdade entre as regiões brasileiras acabou por motivar este trabalho na busca de soluções para a produtividade regional. Há décadas o governo tem criado políticas públicas que busquem a redução das desigualdades entre as regiões, porém os resultados não são alcançados.
3.1 PRODUTIVIDADE
No Brasil a produtividade total dos fatores (PTF) tem caído nos últimos anos, influenciando o nível de renda e crescimento dos países. Segundo Solow (1956), como o estoque de capital possui rendimentos marginais decrescentes, no longo prazo a taxa de crescimento per capita é determinada pela taxa de crescimento da produtividade que é exógena.
Mais recentemente na década de 90, com o aparecimento de novas teorias sobre o crescimento, buscaram-se novas explicações para a produtividade através de modelos endógenos.
Segundo Mussolini e Teles (2010), o nível de produtividade de uma economia pode ser entendido como a maneira com que os insumos (capital e trabalho em geral) são combinados na produção. Assim sendo, para uma dada quantidade de insumos, um aumento de produtividade gera um aumento no produto. Basicamente, este aumento de produtividade pode dar‑ se de duas maneiras: (i) progresso técnico, o que em termos de uma função de
produção seria o deslocamento da fronteira tecnológica, ou (ii) aumento da eficiência econômica, o que analogamente, seria a aproximação dessa fronteira — supostamente dada pela economia mais eficiente.
3.2 PESQUISA E DESENVOLVIMENTO
As atividades de pesquisa e desenvolvimento (P&D) através da geração de conhecimento tecnológico, criado e acumulado melhora a produção de inovações, gerando o aumento da produtividade. Para Romer (1990); Grossman e Helpman (1995) há um papel fundamental dos esforços de pesquisa e desenvolvimento na condução do progresso técnico e da produtividade.
No Brasil, o Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) foi criado em 1985 tendo como competência, entre outras, as políticas nacionais de pesquisa científica e tecnológica e de incentivo à inovação; o planejamento, coordenação, supervisão e controle das atividades de ciência, tecnologia e inovação e articulação com os governos dos estados, do Distrito Federal e dos municípios, com a sociedade civil e com órgãos do governo federal para estabelecimento de diretrizes para as políticas nacionais de ciência, tecnologia e inovação.
Os catorze Institutos públicos de pesquisa analisados neste trabalho fazem parte das unidades de pesquisa do Ministério e recebem recursos públicos para a produção de pesquisa e desenvolvimento, estando presentes em quatro das cinco regiões do país, atuando em diversas áreas da pesquisa desde a astrofísica até a nanotecnologia.
Em 2016 os Institutos receberam mais de R$ 235 milhões de orçamento de um total de R$ 28 bilhões gastos em pesquisa e desenvolvimento pelo Governo Federal, o que representa apenas 0,83% do dispêndio total em pesquisa do Governo Federal. Analisando o total de dispêndio gasto em pesquisa e desenvolvimento (P&D) no país, que inclui dispêndios públicos (federais e estaduais) e dispêndios empresariais no ano de 2016 a participação dos Institutos cai para 0,29% do total gasto em pesquisa no Brasil segundo dados do Ministério da ciência, tecnologia, inovações e comunicações (MCTIC), conforme o Gráfico 2 (página 51).
Gráfico 2: Relação entre o orçamento dos Institutos e o dispêndio total em pesquisa e desenvolvimento no Brasil (percentual)
Fonte: Ministério da ciência, tecnologia, inovações e comunicações (MCTIC), 2018.
Quando comparado a evolução percentual anual do Produto Interno Bruto (PIB) com a Receita dos Institutos públicos de pesquisa, deflacionados ao ano de 2002, verificou-se que não há um acompanhamento dos investimentos nos Institutos Públicos em relação ao produto, o que pode caracterizar decisões políticas nos orçamentos destas unidades. De acordo com Gráfico 3 (página 52), dos quinze anos analisados (2002 a 2016), sete anos foram de aumento do produto, porém com redução nos orçamentos dos Institutos.
0,00% 0,10% 0,20% 0,30% 0,40% 0,50% 0,60% 0,70% 0,80% 0,90% 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Gráfico 3: Taxa de crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) x Taxa de crescimento da receita dos Institutos Públicos
Fonte: Ministério da ciência, tecnologia, inovações e comunicações (MCTIC), 2018.
Neste artigo utilizou-se uma abordagem regional, para testar se os estoques de capital em pesquisa e desenvolvimento dos institutos públicos de pesquisa são relevantes para explicar a produtividade dos fatores em cada uma das regiões analisadas.
Vários estudos demonstram também que a proximidade geográfica entre as regiões incentiva a circulação de ideias e a transmissão de conhecimentos (Audretsch e Feldman, 2005). Diante disso, na concepção de políticas de desenvolvimento regional, a localização dos institutos de pesquisa pública ou privada poderá afetar o desenvolvimento local.
3.3 CAPITAL HUMANO
O capital humano através do nível de educação dos trabalhadores impulsiona a produtividade, pois consegue aumentar a eficiência da tecnologia atual ou mesmo criar novas tecnologias. Estudos consideram o capital humano como uma fonte primária de crescimento econômico (Stokey, 1991).
Diversos estudos que comparam a relação entre educação e crescimento econômico demonstram que o impacto do capital humano no produto é análogo ao resultado da educação nos salários (Topel, 1999; Krueger e Lindahl, 2001 e Lange e Topel, 2006), o que demonstra a importância do capital humano no estudo do crescimento.
0,6000 0,4000 0,2000 0,0000 0,2000 0,4000 0,6000 0,8000 1,0000 1,2000 1,4000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
(Norte, Nordeste, Sudeste e Centro-Oeste)
Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), no Brasil cerca de 51% da população adulta concluiu apenas o ensino fundamental e menos de 15% havia concluído o ensino superior em 2016. Esta diferença se reflete também entre as regiões: no Sudeste apenas 51% tinha o ensino médio completo, enquanto no Nordeste 52% sequer tinham concluído o ensino fundamental.
No período de 2002 a 2016 houve uma melhora na média da educação do trabalhador brasileiro nas regiões consideradas. Destaque para as regiões Nordeste e Centro-Oeste que obtiveram um aumento de 50% e 34% respectivamente, conforme Tabela 11.
Tabela 11: Média dos anos de educação do trabalhador brasileiro por região
Região
Anos de educação do trabalhador (média) 2002 2016 SUDESTE 8,36 10,37 NORDESTE 5,63 8,49 NORTE 7,37 8,88 CENTRO-OESTE 7,62 10,25
Fonte: Elaboração própria – dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), 2018.
Na literatura há trabalhos que explicam a produtividade através do capital humano e da pesquisa e desenvolvimento (Crispolti e Marconi, 2005 e Xu e Wang, 1999). Redding (1996) cria um modelo em que o investimento em capital humano dos trabalhadores e os esforços em pesquisa das empresas são complementares e interdependentes, determinando o equilíbrio do crescimento. Neste trabalho considerou-se o capital humano como uma variável adicional que pode afetar a produtividade regional.
3.4 INFRAESTRUTURA PÚBLICA
A infraestrutura fornecida pelo setor público ao setor privado como novas rodovias, sistemas modernos de distribuição de água e energia elétrica são considerados elementos fundamentais para aplicação de políticas de desenvolvimento regional. Todo este investimento público pode elevar a taxa de retorno do capital privado, estimulando a despesa de investimento privado, aumentando de forma indireta o crescimento. Para Munnell (1992),
toda esta infraestrutura aumenta a disponibilidade de recursos e melhora a produtividade dos existentes.
O capital de infraestrutura pública desempenha um papel importante na produção de um país, seja no insumo do processo produtivo ou na produtividade total dos fatores. Este capital diverge do capital tradicional, pois possui menor mobilidade, altos custos irrecuperáveis, reduzida relação entre produto e capital e alta escala de produção.
Regiões com maior urbanização tem um Produto Interno Bruto (PIB) per capita maior, devido, em parte, à maior infraestrutura de bens e serviços intermediários ligados à produção do setor privado. Uma rodovia gera um serviço intermediário para uma transportadora, permitindo a viagem de férias de uma família, sendo também um bem final para os consumidores. Difícil é imaginar uma economia produtiva sem energia abundante, ou sem um sistema de telefonia amplo. A subprovisão ou má qualidade dos serviços de infraestrutura podem gerar custos de produção elevados (Mussolini e Teles, 2010).
Segundo Frischtak (2008), o Brasil tem investido cerca de 2% do produto interno bruto em infraestrutura, um percentual pequeno quando comparado com outros países da América Latina como Colômbia e Chile com cerca de 6% do produto interno bruto em investimentos de infraestrutura. Quando considerado os investimentos da União em infraestrutura obtêm-se uma média abaixo de 1% na última década, ocasionado principalmente pela restrição fiscal, o endividamento externo, a expansão dos gastos e transferências e a restrição dos gastos discricionários. Já as empresas privadas responderam pelos outros 1% de investimentos.
Neste sentido, a ideia de atrair mais investimentos das empresas privadas é imprescindível, além de ampliar também os investimentos públicos. Países da América Latina como Chile e Colômbia tem conseguido atrair investimentos consideráveis do setor privado em infraestrutura, principalmente pela previsibilidade dos investimentos públicos e estabilidade regulatória.
O capital público em uma região pode afetar a produtividade de forma positiva de regiões próximas, como uma rodovia utilizada por ambas (Schwartz, 1995) ou de forma negativa quando há um aumento de vantagem comparativa de uma região sobre outras, atraindo fatores de produção de outras regiões onde a produtividade pode diminuir (Boarnet, 1998).
3.5 MODELO TEÓRICO
Adotou-se neste trabalho um modelo de função de produção Cobb-Douglas com rendimentos constantes de escala que utiliza capital e mão de obra. Foi assumido um modelo de Solow de inovação tecnológica e produtividade de fatores propõe que:
𝒀 = 𝑨𝑳𝜶𝑲𝟏−𝜶 (𝟖)
Em que:
Y= Produção da economia L= Mão de obra
α= Parcela da riqueza correspondente à remuneração do trabalho A= Produtividade total dos fatores (PTF)
K = Estoque de capital
A modelagem para a produtividade total dos fatores (PTF) é a seguinte:
𝑨 = 𝑪 𝑮𝜽𝟏𝑬𝜽𝟐𝑷𝜽𝟑 (𝟗)
Em que:
G= Gasto do governo em infraestrutura
E= Nível médio de educação dos trabalhadores
P= Estoque de capital utilizado em pesquisa e desenvolvimento (P&D) dos Institutos públicos de pesquisa
Para o ajuste procede-se da seguinte forma:
Seja i o Estado e t o ano. Primeiramente calculou-se a produtividade total dos fatores utilizando os dados de valor adicionado, mão de obra e estoque de capital conforme a equação (1):
𝑨
𝒊,𝒕=
𝒀𝒊,𝒕Depois, foi log-linearizado (2) e estimado os parâmetros:
𝐥𝐧 𝑨𝒊,𝒕= 𝜷𝟎+ 𝜽𝟏𝐥𝐧 𝑮𝒊,𝒕+ 𝜽𝟐𝐥𝐧 𝑬𝒊,𝒕+ 𝜽𝟑𝐥𝐧 𝑷𝒊,𝒕+ 𝝐̃𝒊,𝒕 (11)
Em que 𝛽0 = ln 𝐶 e 𝜃𝑘 é a elasticidade do fator 𝐺, 𝐸 ou 𝑃.
3.5.1 REGRESSÃO COM DADOS EM PAINEL
Os modelos de regressão com dados em painel são uma combinação de séries de tempo com cortes seccionais (cross-sections), permitindo explorar mudanças no tempo e com unidades diferentes, melhorando a estimação dos modelos econométricos. Contudo, este modelo de estimação acaba se tornando mais complexo por causa da heterogeneidade das unidades. Os resultados são mais confiáveis e robustos quando utilizamos a regressão com dados em painel em relação ao corte transversal ou séries temporais (Baltagi, 2001).
Utilizou-se neste trabalho a técnica de dados em painel, através das estimações por Mínimos Quadrados Ordinários (POLS), Efeito Fixo e Efeito Aleatório. Nos modelos agrupados por Mínimos Quadrados Ordinários a estimação considera que os parâmetros são comuns para todos os indivíduos, já no efeito fixo a heterogeneidade dos indivíduos é capturada na parte constante e no efeito aleatório a heterogeneidade dos indivíduos é inserida no erro.
Para a escolha de qual modelo econométrico seria o mais apropriado, utilizou-se o teste de robustez de Hausman. Porém, podem ocorrer problemas de viés de seleção, ou seja, erros na seleção de dados que não formem uma amostra aleatória, como amostras truncadas ou ausência de amostras ou atrito, considerados como efeitos não observados. Os efeitos fixos e aleatórios são utilizados para modelar os efeitos não observados (Montenegro, Diniz e Simões, 2014).
A análise dos determinantes da produtividade regional será realizada por um modelo econométrico concebido pela equação:
em que: 𝜷𝟎é uma constante; 𝐥𝐧 𝑷𝒓𝒐𝒅𝒖𝒕𝒊𝒗𝒊𝒅𝒂𝒅𝒆(𝑨)𝒊,𝒕representa variável dependente da região i no ano t; 𝜽𝟏 a 𝜽𝟑 são os parâmetros a serem estimados; 𝐥𝐧(𝒌𝒑ú𝒃𝒍𝒊𝒄𝒐)𝒊,𝒕 , 𝐥𝐧(𝑬𝑫𝑼𝑪𝑨𝑪𝑨𝑶)𝒊,𝒕 e
𝐥𝐧(𝒌𝑷&𝑫𝑰𝒏𝒔𝒕𝒊𝒕𝒖𝒕𝒐𝒔)𝒊,𝒕são as variáveis explicativas e 𝝐̃𝒊,𝒕representa o termo de erro.
3.5.2 DADOS
Para o cálculo da produtividade total dos fatores utilizou-se para a variável “Y” (produção da economia) o produto interno bruto real deflacionado pelo índice de preços ao consumidor amplo (IPCA) a preços de 2002; para a variável mão-de-obra “L” o número de horas trabalhadas no ano; para a variável “K” o estoque de capital público e privado de cada região e o parâmetro “α” é calculado pelo salário real deflacionado pelo índice nacional de preços ao consumidor (INPC) a preços de 2002 dividido pelo produto interno bruto real deflacionado pelo índice de preços ao consumidor amplo (IPCA) a preços de 2002. As variáveis utilizadas no modelo econométrico estão descritas na Tabela 12 e a estatística descritiva dos dados encontra-se no Anexo-C.
Tabela 12: Variáveis utilizadas no modelo econométrico (2002 a 2016)
Variável Descrição Período Fonte
PIB Produto Interno Bruto 2002 a 2016 IBGE
PTF Produtividade Total dos Fatores 2002 a 2016 Calculado
pelo autor
K Público Estoque de capital público (infraestrutura
pública) 2002 a 2016 IBGE
Educação Capital humano (anos de educação do
trabalhador) 2002 a 2016 IBGE
P&D Estoque de capital em P&D dos Institutos
Públicos de Pesquisa 2002 a 2016 MCTIC
Fonte: Elaboração própria.
No cálculo do estoque de capital em pesquisa e desenvolvimento dos Institutos públicos de pesquisa (a variável P), foi utilizado o estoque de máquinas e equipamentos para o período
de 2002 a 2016. Como somente temos os dados dos estoques do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA), utilizou-se uma relação de proporcionalidade de estoques de capital com os investimentos em capital de cada um deles para achar os estoques de capital dos demais Institutos:
Temos i=1,2,⋯,N institutos de pesquisa e os investimentos em capital de cada um deles em T anos:
I(i,t)= Investimento em capital do instituto i no ano t K(i,t)= Estoque de capital do instituto i no início do ano t
Hipótese: A razão entre os estoques de capital dos institutos i e j entre o início e o fim do ano t é constante, ou seja:
𝑲(𝒊,𝒕)𝑲(𝒋,𝒕)=𝑲(𝒊,𝒕+𝟏)𝑲(𝒋,𝒕+𝟏) = 𝒄𝒊𝒋 (𝟏𝟑)
Da hipótese acima resulta que:
𝒄𝒊𝒋= 𝑰(𝒊,𝒕)
𝑰(𝒋,𝒕) (𝟏𝟒)
Suponha que j=1 seja o Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA).
Defina c_i=c_i1; então utilizando (1) teríamos para todos os outros institutos i-2,⋯,N: 𝑲(𝒊, 𝒕) = 𝒄𝒊𝑲(𝟏, 𝒕) (𝟏𝟓)
Assim, com os estoques do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA) e K (1, t) para todos os anos, calculou-se os estoques de todos os institutos para todos os anos utilizando a equação anterior.
Já no cálculo do estoque de capital humano (a variável E), utilizou-se a educação, que é medida pelos anos de escolaridade dos trabalhadores como em Frantzen (2000).
O estoque de capital público pode ser quantificado pelo método de inventário perpétuo. Morandi e Reis (2003) utilizaram este método no cálculo do estoque de capital público
agregando as informações de estruturas (construções) e máquinas e equipamentos. Seguindo este mesmo método, calculou-se os estoques de capital público para o período 2002 a 2016.
O lapso temporal da pesquisa foi de quinze anos (2002 a 2016), pois somente a partir de 2002 foi criado pelo Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) os indicadores de pesquisa e desenvolvimento das unidades de pesquisa. Das cinco regiões brasileiras não se considerou a região Sul, pois a mesma não possui Instituto público de pesquisa, além disso, no período de 2002 a 2006 a região Nordeste não foi considerada, pois ainda não possuía Instituto. As variáveis foram construídas pela média das regiões consideradas e a correlação dos dados encontra-se no Anexo-D.
Tabela 13: Dados da Produtividade, Capital Público, Educação e Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) dos Institutos
Região Produtividade K Público
(Bilhões-R$) Educação (anos) Pesquisa e Desenvolviment o dos Institutos (Milhões-R$) 2002 2016 2002 2016 2002 2016 2002 2016 SUDESTE 1,33 1,16 2,40 2,52 1,07 1,09 2,28 3,01 NORDESTE - 0,92 - 0,71 - 0,89 - 0,16 NORTE 0,59 0,72 0,21 0,27 0,95 0,93 0,56 0,74 CENTRO- OESTE 1,09 1,20 0,39 0,50 0,98 1,08 0,17 0,09
Fonte: Elaboração própria.
Os dados da Tabela 13 mostram a diferença de produtividade entre a região Sudeste e Norte. Em 2002 a produtividade da região Sudeste era cerca de 1,33 da média das regiões consideradas, enquanto a região Norte era 0,59. No ano de 2016, após quinze anos, esta diferença de produtividade diminuiu de 1,16 na região Sudeste para 0,72 na região Norte. Nos estoques de pesquisa e desenvolvimento dos Institutos públicos de pesquisa há uma concentração de esforços por parte de governo na região Sudeste por ser a região mais industrializada do país e a que se localiza a maior parte dos Institutos. Na educação, anos de estudo dos trabalhadores, na região Sudeste houve uma pequena melhora no período considerado (passou de 1,07 para 1,09), enquanto na região Norte houve uma pequena piora (passou de 0,95 para 0,93). Em relação aos estoques de capital público também há uma
concentração maior na região Sudeste, assim como os estoques de pesquisa dos institutos públicos, pois é a região mais industrializada do país, demandando maior estrutura, máquinas e equipamentos. Os gráficos dos dados encontram-se no Anexo-E.
3.6 RESULTADOS
Os resultados das estimações em painel a partir de nosso modelo econométrico em que foram estimadas sequencialmente as combinações dos modelos Mínimos Quadrados Ordinários (POLS), Efeito Aleatório e Efeito Fixo estão descritos na Tabela-4 (página 42). Foi realizado o teste de heteroscedasticidade (White) para o modelo Mínimos Quadrados Ordinários (POLS), o mesmo rejeitou a hipótese nula de homocedasticidade, apresentando heteroscedasticidade e indicando a possibilidade de efeito idiossincrático (fixo ou aleatório).
Já para a normalidade dos resíduos, utilizou-se o teste Jarque-Bera que não rejeitou a hipótese de que os resíduos se distribuem de forma normal, pois as probabilidades são maiores que 0,05, apresentando normalidade.
Para o teste de autocorrelação dos resíduos Breusch-Pagan LM, não se rejeitou a hipótese nula de ausência de autocorrelação dos resíduos, ou seja, os resíduos não possuem autocorrelação, pois a probabilidade é maior que 0,05.
O teste de robustez de Hausman rejeitou a hipótese nula em que os efeitos aleatórios são consistentes, indicando a melhor opção para o modelo fixo. O teste de Chow indicou também o modelo de efeito fixo como a melhor opção. Desta forma será analisado os resultados do modelo de efeito fixo disposto na Tabela 14 (página 61).
Tabela 14: Resultados das estimações para os modelos Mínimos Quadrados Ordinários (POLS), Aleatório e Fixo
VARIÁVEIS Mínimos Quadrados Ordinários (POLS) Efeito Aleatório Efeito Fixo Coeficientes Constante -2,0649*** -2,0649*** -1,4112*** (-19,42) (-39,04) (-4,58)
Pesquisa e Desenvolvimento dos Institutos -0,0941*** -0,0941*** 0,0076
(-15,15) (-30,46) (0,74) K Público 0,1208*** 0,1208*** 0,0503 (11,04) (22,19) (0,38) Educação 1,9949*** 1,9949*** 1,4162*** (19,67) (39,54) (5,02) R2 0.95 0.95 0.99
Teste de robustez (Hausman) 112,45***
Teste de robustez (Chow) 37,48***
Teste de robustez (Breusch-Pagan) 0,1771
Teste de Normalidade dos resíduos Jarque- Bera (p-valor)
1,33 (0,51) Teste de autocorrelação dos resíduos
Breusch-Pagan LM (p-valor)
8,59 (0,19) Teste de Heterocedasticidade White (p-
valor)
4,08 (0,00)
Fonte: Elaboração própria com base no E-views.
Nota: 1) entre parênteses encontram-se as estatísticas t. 2) Níveis de significância: ***(Significativo a 1%); **(Significativo a 5%) e *(Significativo a 10%).
A variável que representa o estoque de pesquisa e desenvolvimento (P&D) dos Institutos públicos de pesquisa obteve um coeficiente positivo, porém não significante. Neste caso, um aumento de 1% no estoque de pesquisa dos institutos públicos de pesquisa elevaria a produtividade total dos fatores em 0,008%. Assim, segundo este modelo, o estoque de pesquisa e desenvolvimento dos institutos pode não ter o mesmo efeito na produtividade que as demais variáveis.
O estoque de capital em pesquisa e desenvolvimento dos institutos públicos de pesquisa quando confrontado com a literatura encontrou-se coeficientes para países industrializados entre 0,06 a 0,1 (Griliches, 1988). Apesar de nosso coeficiente ter ficado com um valor positivo baixo (0,008) e não significativo, este resultado revela que as produtividades das regiões podem envolver outras variáveis além do estoque de capital em pesquisa dos institutos públicos. O trabalho de Furman et al. (2002) confirma o coeficiente baixo quando conclui que o produto interno bruto (PIB) per capita dos países perdeu importância relativa na explicação
do aumento das atividades inovativas e no Brasil com Gonçalves et al. (2012) em que suas estimações utilizando patentes e valor de transformação industrial (variáveis dependentes) não obtiveram significância para a variável produto interno bruto per capita (variável independente). Aliado ao baixo valor investido nos institutos públicos de pesquisa, 0,29% no ano de 2016, quando comparado ao total gasto em pesquisa no país, conforme gráfico 1(página 46). Incorporado também ao baixo investimento em pesquisa e desenvolvimento quando comparado ao produto interno bruto, cerca de 1%, abaixo de outros países da América Latina como Chile e Colômbia, e a não similaridade dos gastos dos investimentos nos Institutos Públicos em relação ao produto, demonstrado no gráfico 2 (página 51).
Já o estoque de K público obteve sinal positivo, porém não significante. Assim, um aumento de 1% no estoque de K público elevaria a produtividade total dos fatores em 0,05%, influenciando de forma positiva a produtividade total dos fatores. O valor encontrado para o estoque de K público está menor que a literatura anterior (Munnell, 1992 com 0,15 e Destefanis e Sena, 2015 com 0,17). A diferença é provavelmente devido aos diversos métodos de estimativa empregados (o modelo de Bonaglia et al., também difere porque se baseia apenas no setor industrial).
A variável educação alcançou sinal positivo com significância de 1%. Um aumento de 1% na variável educação aumentaria a produtividade em 1,42%. Quando comparado os resultados com a literatura empírica, entre países, o coeficiente do capital humano (educação) utilizando dados em painel, Engelbrech (1997), Frantzen (2000) e Xu e Wang (1999) encontraram variações entre 0,10 e 0,16. Porém estes dados foram coletados em países com diferenças no sistema educacional, que pode afetar suas variáveis por erro de medição, reduzindo o coeficiente relativo. Vale ressaltar também que a média de educação do