Neste capítulo, estão apresentados os resultados dos modelos desenvolvidos na Seção de Metodologia (Capítulo 4). A Tabela 8 apresenta uma análise do modelo gravitacional padrão que será utilizado como base na análise de viés de seleção e de heterogeneidade das firmas no decorrer deste capítulo. Todos os erros são robustos, pois foram utilizados clusters no nível HS4. O controle de efeitos fixos (Disdier, Fontagné e Mimouni, 2008) foi feito utilizando os setores no nível HS2.
O modelo (1) é um modelo gravitacional padrão contendo apenas as variáveis de controles. Os resultados estão em linha com a literatura (Disdier, Fontagné e Mimouni, 2008), exceto pela variável de idioma comum que, apesar do sinal ser correto, é estatisticamente não significativa.
O modelo (2) mostra o modelo com as variáveis explicativas de medidas SPS e TBT simultaneamente. Não há problema de colinearidade, pois essas variáveis não são mutuamente exclusivas e em alguns casos, um mesmo produto apresenta notificação de ambos os tipos de medidas. Ambas as variáveis não são estatisticamente significativas, porém a variável TBT é positiva, enquanto a variável SPS é negativa.
Tabela 8 - Análise do modelo gravitacional, 2013
Modelo ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ln PIB (importador) 0,71 *** 0,70 *** 0,70 *** 0,71 *** 0,69 *** (0,03) (0,03) (0,03) (0,03) (0,03) ln distância -1,91 *** -1,91 *** -1,91 *** -1,91 *** -1,90 *** (0,10) (0,10) (0,10) (0,10) (0,10) Fronteira Comum 0,96 *** 0,97 *** 0,97 *** 0,95 *** 0,99 *** (0,08) (0,09) (0,09) (0,08) (0,09) Idioma Comum 0,14 0,16 0,17 0,14 0,18 (0,12) (0,12) (0,12) (0,12) (0,12)
Sem saída para o mar (importador) -0,53 *** -0,54 *** -0,54 *** -0,53 *** -0,54 ***
(0,08) (0,08) (0,08) (0,08) (0,08)
Membro da OMC (importador) 0,40 *** 0,38 *** 0,37 *** 0,41 *** 0,36 ***
(0,11) (0,11) (0,11) (0,11) (0,11) Tarifa de importação -1,14 *** -1,13 *** -1,14 *** -1,13 *** -1,13 *** (0,39) (0,39) (0,39) (0,39) (0,39) Medida de TBT 0,10 0,10 (0,06) (0,06) Medida de SPS -0,11 -0,10 (0,14) (0,14) Medida de BNT 0,14 ** (0,06)
Efeito Fixo: HS2 Sim Sim Sim Sim Sim
Efeito Fixo: País Não Não Não Não Não
Número de Observações 37,375 37,375 37,375 37,375 37,375
Fonte: Elaboração própria
Nota 1: Significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10% representadas por ***, ** e *, respectivamente Nota 2: Erros com clusters no nível HS4
O modelo (3) mostra o modelo com apenas a variável de TBT. A variável continua não sendo estatisticamente significativa e a ordem de grandeza do impacto da variável permanece a mesma. O modelo (4) mostra o modelo com apenas a variável de SPS. A variável continua não sendo estatisticamente significativa e a ordem de grandeza do impacto da variável permanece a mesma, porém um pouco menor que no modelo (2). Assim, os modelos (3) e (4) sugerem que há alguma sobreposição de efeitos entre as variáveis TBT e SPS, ou seja, o efeito combinado é maior que os efeitos individuais.
O modelo (5) mostra o modelo com a variável explicativa BNT, que inclui as medidas de SPS e TBT. O resultado é positivo e estatisticamente significativo, o que comprova que, de fato, não é possível excluir a possibilidade de que, em conjunto, uma TBT e uma SPS causem impactos significativos em um dado setor.
Supondo que o resultado positivo é correto, isso implica que o choque positivo de demanda externa, proporcionado pela harmonização do exportador com a medida imposta pelo importador, supera o choque negativo de oferta (custos de produção adicionais para a adequação à medida exigida no país importador). Dito de outro modo, como este modelo gravitacional considera apenas as firmas que já exportam, custos fixos adicionais não devem causar impactos na margem intensiva (volume exportado), uma vez que apenas a margem extensiva (decisão de exportar ou não) poderia ser afetada por esse tipo de custo, assumindo a hipótese que a decisão de exportar e a quantidade a ser exportada são independentes. Se essa hipótese de independência estiver incorreta, então há problema de viés de seleção como argumentado por Helpman, Melitz e Rubinstein (2008).
Como apresentado na Seção de Metodologia (Capítulo 4), podemos ter problemas de viés na amostra de naturezas distintas: viés de seleção e de heterogeneidade das firmas. Pelo fato de serem distintas, podem ocorrer isoladamente ou simultaneamente e cada uma exige um controle próprio. Na amostra considerada nesse trabalho, pelo fato de considerar apenas os fluxos de exportações não nulos, é possível que haja ambos os vieses. Assim, para verificar ambos os problemas será primeiro verificado o viés de seleção da amostra e em seguida a heterogeneidade das firmas.
A Tabela 9 mostra os resultados da análise de viés de seleção utilizando-se o modelo Tobit I (Probit). Dessa forma, é possível verificar se as variáveis que explicam a decisão do volume de exportações também explicam a decisão ou não de exportar.
O modelo (1) da Tabela 9 mostra que, com exceção de tarifa de importação e do fato de o importador ser membro da OMC, as mesmas variáveis que explicam o modelo OLS básico (modelo (1) da Tabela 8), também explicam o modelo de seleção com o mesmo sinal. Portanto, é plausível que as decisões sobre exportar ou não (explicadas no modelo (1) da Tabela 9) não sejam independentes das decisões sobre o quanto exportar (modelo (1) da Tabela 8), como foi assumido inicialmente. Neste caso, há duas possíveis alternativas.
A 1ª alternativa é testar um modelo Tobit. Neste caso, estaríamos assumindo que as observações com exportações nulas são censuradas (soluções de canto) e que as mesmas variáveis que explicam a decisão de exportar, também explicam a decisão sobre o quanto exportar. Dito de outra forma, o resíduo das duas equações apresentam correlação igual a 1.
A 2ª alternativa é relaxar a hipótese de correlação 1 entre os resíduos da equação gravitacional e de seleção, testando um modelo de Heckman em 2 estágios (também conhecido como Tobit II). Neste caso, consideraríamos a possibilidade de que a decisão de exportar, ainda que não independente da decisão sobre o quanto exportar, fosse explicada por um conjunto distinto de variáveis explicativas ou regressores.
Observando as variáveis do modelo (1) da Tabela 9, vê-se que a variável tarifa não influencia a decisão de exportar, o que era esperado, uma vez que ela influencia apenas o volume exportado (margem intensiva) por ser um valor proporcional. A variável que
Tabela 9 - Análise do viés de seleção (Tobit I), 2013
Modelo ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ln PIB (importador) 0,24 *** 0,24 *** 0,25 *** (0,01) (0,01) (0,01) ln distância -0,85 *** -0,85 *** -0,85 *** (0,02) (0,02) (0,02) Fronteira Comum 0,36 *** 0,36 *** 0,35 *** (0,02) (0,02) (0,02) Idioma Comum 0,49 *** 0,48 *** 0,48 *** (0,02) (0,02) (0,02)
Sem saída para o mar (importador) -0,30 *** -0,30 *** -0,30 ***
(0,02) (0,02) (0,02)
Membro da OMC (importador) 0,03 0,04 0,05 **
(0,02) (0,02) (0,02) Tarifa de importação -0,04 -0,04 -0,03 (0,11) (0,11) (0,10) Medida de BNT -0,02 (0,01) Medida de TBT -0,004 (0,01) Medida de SPS -0,16 *** (0,03)
Efeito Fixo: HS2 Sim Sim Sim
Efeito Fixo: País Não Não Não
Número de Observações 95,204 95,204 95,204
Fonte: Elaboração própria
Nota 1: Significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10% representadas por ***, ** e *, respectivamente Nota 2: Erros com clusters no nível HS4
representa o fato de importador ser membro da OMC não ser significativa evidencia que esse fato não é considerado na decisão deexportar, mas contribui para o fluxo comercial se houver a decisão de exportar. Por fim, a variável de idioma comum é significativa para a decisão de exportar, mas é não significativa para a quantidade exportada. Este fato é interessante, pois sugere que no caso do Brasil, pelo fato de idiomas estrangeiros não serem falados com fluência por ampla parte da sociedade, as firmas brasileiras consideram o idioma do país de destino para exportar.
O modelo (2) da Tabela 9 mostra que há pouca variação entre os coeficientes e que a variável BNT é negativa e não significativa estatisticamente, enquanto no modelo gravitacional é positiva e significativa.
O modelo (3) com as variáveis de medidas separadas em SPS e TBT, a variável TBT é negativa e não significativa, enquanto no modelo gravitacional é positiva e também não significativa. A variável SPS é negativa e significativa, enquanto no modelo gravitacional é negativa e não significativa. Desta forma, segundo o modelo de seleção, a existência de uma SPS influencia negativamente a probabilidade de uma firma brasileira tornar-se exportadora.
No seu conjunto, as regressões da Tabela 9 sugerem que, ainda que exista evidência de que a decisão sobre exportar seja endógena (ou seja, as decisões sobre exportar e sobre o quanto exportar não são totalmente independentes), a correlação entre os resíduos das equações de seleção e do modelo gravitacional é diferente de 1. Desta forma, a utilização do modelo Tobit II (modelo em 2 estágios, como sugerido em Heckman (1979)) parece ser uma alternativa mais adequada ao caso à análise em questão.
Na Tabela 10, como sugerido em Helpman et al (2008), utilizou-se a variável “língua” como variável excluída no modelo de seleção, uma vez que esta variável é não significativa no modelo gravitacional (não afeta a margem intensiva), porém é significativa no modelo Probit visto (afeta a margem extensiva).
O modelo (1) da Tabela 10 aponta que há viés de seleção na amostra (lambda de Heckman é significativo). O impacto da variável BNT é não significativo tanto na equação de seleção, quanto na equação do modelo gravitacional. Contudo, no primeiro caso, o sinal é negativo (significativo ao nível de 10%) (conforme modelo (2) da Tabela 9) e no segundo caso o sinal é positivo (conforme modelo (5) da Tabela 8).
Cabe ressaltar que, conforme apontado em Helpman et al (2008), o viés de seleção da amostra tende a causar um viés de baixa nos parâmetros estimados no modelo gravitacional convencional. Neste sentido, a correção deste viés tende a aumentar o impacto das barreiras comerciais, conforme pode ser notado acima (comparar modelo (1) da Tabela 10 com modelo
(5) da Tabela 8). A diferença significativa entre os coeficientes estimados aponta para a importância da análise de viés de seleção na amostra utilizada.
A separação das medidas revela que, em média, as SPS tendem a impactar negativamente (de forma significativa) tanto na decisão de exportar, quanto no volume final a ser exportado. Já a variável
Tabela 10 - Análise do viés de seleção (Tobit II), 2013
Modelo ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ln PIB (importador) 0,95 *** 0,97 *** 0,96 *** 0,97 *** (0,04) (0,04) (0,04) (0,04) ln distância -2,89 *** -2,91 *** -2,90 *** -2,92 *** (0,15) (0,15) (0,15) (0,15) Fronteira Comum 1,14 *** 1,11 *** 1,13 *** 1,11 *** (0,10) (0,10) (0,10) (0,10)
Sem saída para o mar (importador) -0,91 *** -0,91 *** -0,91 *** -0,91 ***
(0,10) (0,10) (0,10) (0,10)
Membro da OMC (importador) 0,45 *** 0,49 *** 0,46 *** 0,50 ***
(0,11) (0,12) (0,11) (0,11) Tarifa de importação -0,95 *** -0,93 *** -0,95 *** -0,93 *** (0,31) (0,31) (0,31) (0,31) Medida de BNT 0,06 (0,06) Medida de TBT 0,04 0,03 (0,06) (0,06) Medida de SPS -0,32 *** -0,32 *** (0,10) (0,10) Modelo de Seleção ln PIB (importador) 0,23 *** 0,24 *** 0,23 *** 0,24 *** (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) ln distância -0,84 *** -0,84 *** -0,83 *** -0,84 *** (0,01) (0,01) (0,01) (0,01) Fronteira Comum 0,33 *** 0,32 *** 0,34 *** 0,33 *** (0,02) (0,02) (0,02) (0,02) Idioma Comum 0,55 *** 0,55 *** 0,56 *** 0,55 *** (0,02) (0,02) (0,02) (0,02)
Sem saída para o mar (importador) -0,30 *** -0,30 *** -0,30 *** -0,30 ***
(0,01) (0,01) (0,01) (0,01)
Membro da OMC (importador) 0,001 0,01 -0,003 0,01
(0,02) (0,02) (0,02) (0,02) Tarifa de importação 0,07 0,08 0,07 0,08 (0,06) (0,06) (0,06) (0,06) Medida de BNT -0,02 * (0,01) Medida de TBT -0,004 -0,009 (0,01) (0,01) Medida de SPS -0,15 *** -0,15 *** (0,02) (0,02) mills lambda 1,87 *** 1,89 *** 1,88 *** (0,25) (0,25) (0,25)
Efeito Fixo: HS2 Sim Sim Sim Sim
Efeito Fixo: País Não Não Não Não
Número de Observações 95204 95204 95204 95204
Número de Observações Positivas 37375 37375 37375 37375
Número de Observações Nulas 57,829 57,829 57,829 57,829
Fonte: Elaboração própria
Nota 1: Significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10% representadas por ***, ** e *, respectivamente Nota 2: Erros com clusters no nível HS4
de TBT agregada (sem diferenciação por setor) parece não influenciar nem a decisão de exportar, nem no volume a ser exportado.
Os modelos (3) e (4) da Tabela 10 analisam as variáveis TBT e SPS isoladamente, avaliando o efeito isolado de cada uma das medidas, a fim de comprovar a robustez dos resultados obtidos nos modelos (1) e (2). Assim, isolando as variáveis, percebe-se que não há mudanças nos resultados.
Os resultados apresentados nas Tabelas 9 e 10 trataram do problema de viés de seleção. Os resultados do tratamento da heterogeneidade das firmas são apresentados nas Tabelas 11 e 12.
Como argumentado por Helpman et al (2008), o viés oriundo da heterogeneidade das firmas resulta da variação da fração de firmas que exportam de um dado país para destinos diferentes. Assim, é esperado que haja mais firmas exportando para destinos mais próximos do país exportador que para países mais distantes, pois como foi mostrado no desenvolvimento teórico no Capítulo 4, a variável de custo de transporte, que é proporcional à distância entre o exportador e o importador, é um dos parâmetros na equação de lucro das firmas.
Para fazer o controle do viés de seleção no modelo gravitacional, foi utilizada a variável inversa da Razão de Mills, enquanto o controle do viés de heterogeneidade das firmas foi feito através da variável Z, que é oriunda do modelo de Melitz (2003).
O modelo (1) da Tabela 11 é o mesmo modelo (3) da Tabela 9. A inclusão deste modelo tem por fim evidenciar a metodologia que foi utilizado para estimar as variáveis Z e a inversa da Razão de Mills, conforme descrito em Helpman et al (2008).
O modelo (2) é base dos modelos (3) e (4), em que a diferença está no fato de não haver controle de nenhum viés. Pode-se perceber que os coeficientes estimados no modelo (2) estão mais próximos do modelo (3), que controla o viés de heterogeneidade, do que do modelo (4), que controla o viés de seleção da amostra, sugerindo que o viés de seleção para o caso brasileiro é mais relevante que o viés de firmas heterogêneas.
Além disso, os coeficientes estimados do modelo (4) estão, de um modo geral, com coeficientes (em módulo) maiores que os coeficientes estimados no modelo (2), o que mostra que não controlar pelo viés de seleção da amostra acarreta em subestimação do impacto das barreiras de comércio, conforme sugerido por Helpman, Melitz e Rubinstein (2008).
A Tabela 12 mostra o efeito isolado das medidas SPS e TBT, controlando pelo viés de seleção da amostra e pelo viés de heterogeneidade das firmas.
Tabela 11 - Viés de seleção e da heterogeneidade das firmas exportadoras, 2013
Modelo ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ln PIB (importador) 0,25 *** 0,70 *** 0,62 *** 0,89 *** (0,01) (0,01) (0,06) (0,04) ln distância -0,85 *** -1,91 *** -1,62 *** -2,60 *** (0,02) (0,06) (0,20) (0,15) Fronteira Comum 0,35 *** 0,95 *** 0,85 *** 1,09 *** (0,02) (0,09) (0,11) (0,09) Idioma Comum 0,48 *** (0,02)
Sem saída para o mar (importador) -0,30 *** -0,55 *** -0,44 *** -0,79 ***
(0,02) (0,08) (0,11) (0,09)
Membro da OMC (importador) 0,05 ** 0,40 *** 0,37 *** 0,49 ***
(0,02) (0,12) (0,12) (0,12) Tarifa de importação -0,03 -1,12 *** -1,12 *** -1,10 *** (0,10) (0,32) (0,32) (0,32) Medida de TBT -0,004 0,09 * 0,10 * 0,06 (0,01) (0,05) (0,05) (0,05) Medida de SPS -0,16 *** -0,11 -0,05 -0,26 *** (0,03) (0,09) (0,10) (0,10) z 0,34 (0,22) Razão de Mills 1,20 *** (0,25)
Efeito Fixo: HS2 Sim Sim Sim Sim
Efeito Fixo: País Não Não Não Não
Número de Observações 95,204 37,375 37,375 37,375
Fonte: Elaboração própria
Nota 1: Significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10% representadas por ***, ** e *, respectivamente Nota 2: Erros robustos
A variável TBT é positiva em ambos os casos, mas só é significativa (ao nível de 10%) quando controlada pelo viés de heterogeneidade de firmas. Embora o resultado não seja forte, sugere que a padronização de produtos ou processos contribui para o aumento do fluxo comercial, uma vez controlada a heterogeneidade entre as firmas.
A variável SPS é negativa em ambos os casos, mas só é significativa (ao nível de 1%) quando controlada pelo viés de seleção da amostra. Esse reforça o resultado obtido no modelo (4) da Tabela 11, que o coeficiente de SPS pode estar subestimado.
As tabelas 13 e 14 mostram os impactos individuais de TBT e SPS sobre os setores exportados em 2013, respectivamente, controlados pelo viés de seleção. Nos dois casos, os erros são robustos à heterocedasticidade e só foram reportados os coeficientes com no mínimo 5% de significância. Foi utilizado o estimador proposto por Kennedy (1981) para transformação dos coeficientes das variáveis binárias de setor para percentual. Assumindo que os erros têm distribuição normal, o estimador é consistente (e quase não viesado) sendo dado por pj’ = [exp(cj’) / exp(0.5V’(cj’))] – 1, em que cj’ é o estimador de mínimos quadrados
ordinários de cj e V’(cj’) é sua variância estimada.
Observando a tabela 13, vê-se que no Setor de Ag & Ag Neg & Extr, o impacto de TBT predominantemente negativo, enquanto no Setor de Manufaturados é equilibrado entre
Tabela 12 - Viés de seleção e da heterogeneidade das firmas exportadoras, 2013
Modelo ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ln PIB (importador) 0,85 *** 0,61 *** 0,90 *** 0,64 *** (0,04) (0,05) (0,04) (0,05) ln distância -2,48 *** -1,58 *** -2,62 *** -1,67 *** (0,15) (0,19) (0,15) (0,20) Fronteira Comum 1,08 *** 0,84 *** 1,09 *** 0,85 *** (0,09) (0,11) (0,09) (0,11)
Sem saída para o mar (importador) -0,75 *** -0,42 *** -0,79 *** -0,45 ***
(0,09) (0,11) (0,09) (0,11)
Membro da OMC (importador) 0,46 *** 0,36 *** 0,51 *** 0,40 ***
(0,12) (0,12) (0,12) (0,12) Tarifa de importação -1,12 *** -1,12 *** -1,10 *** -1,12 *** (0,32) (0,32) (0,32) (0,32) Medida de TBT 0,06 0,10 * (0,05) (0,05) Medida de SPS -0,26 *** -0,05 (0,10) (0,10) Razão de Mills 0,99 *** 1,24 *** (0,24) (0,25) z 0,38 * 0,28 (0,20) (0,22)
Efeito Fixo: HS2 Sim Sim Sim Sim
Efeito Fixo: País Não Não Não Não
Número de Observações 37,375 37,375 37,375 37,375
Fonte: Elaboração própria
Nota 1: Significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10% representadas por ***, ** e *, respectivamente Nota 2: Erros robustos
positivo e negativo. Observando os produtos que compõem o Setor de Ag & Ag Neg & Extr, apenas um segmento apresenta impacto positivo (HS 09, que compreende café, chá e especiarias) e os demais impactos negativos. Enquanto o HS 09 foi o décimo terceiro segmento mais exportado pelo Brasil em 2013 (correspondendo a 2,08% do total), o segmento mais exportado no Setor de Ag & Ag Neg & Extr que têm impacto negativo de TBT (HS 17) e que está na lista dos dez segmentos mais exportados corresponde a 5% do total exportado em 2013. Esses resultados são interessantes, pois intuitivamente espera-se que o efeito de uma medida TBT sobre um produto extrativista (agropecuário, agronegócio ou de mineração) seja nulo ou pouco significativo. Deste modo, esses resultados sugerem que dentro do Setor de Ag & Ag Neg & Extr, os segmentos que possuem algum tipo de processamento manufatureiro podem sofrer impactos significativos desse tipo de medida. Além disso, não é possível distinguir se as medidas TBTs têm caráter protecionista ou não, uma vez que os produtos que compõem este setor têm impacto direto na saúde e bem-estar humano.
Analisando o Setor de Manufaturados, os setores que apresentaram apenas impactos positivos são: plásticos (HS 39 e 40), madeireiro (HS 46), pedras e metais preciosos (HS 71), metais de base (HS 72 e 74), equipamentos (HS 84 e 85), produtos ópticos (HS 90) e de
Tabela 13 - Análise do viés de seleção de TBT por setor, 2013 Modelo
ln PIB (importador) 0,88 *** (0,04)
ln distância -2,52 *** (0,15)
Fronteira Comum 1,10 *** (0,09)
Sem saída para o mar (importador) -0,78 *** (0,09) Membro da OMC (importador) 0,49 *** (0,12) Tarifa de importação -0,97 *** (0,31)
Razão de Mills 1,12 *** (0,24)
Interação com TBT
HS2 Setor
01 Ag & Ag Neg & Extr -4,39 *** (0,54) -98.93% 09 Ag & Ag Neg & Extr 1,28 ** (0,55) 209.18% 11 Ag & Ag Neg & Extr -2,23 *** (0,60) -91.02% 15 Ag & Ag Neg & Extr -1,54 *** (0,52) -81.27% 16 Ag & Ag Neg & Extr -1,65 *** (0,63) -84.25% 17 Ag & Ag Neg & Extr -2,27 *** (0,50) -90.88% 18 Ag & Ag Neg & Extr -1,31 ** (0,57) -77.06% 19 Ag & Ag Neg & Extr -2,85 *** (0,46) -94.80% 22 Ag & Ag Neg & Extr -1,32 *** (0,47) -76.08% 32 Manufaturados -0,96 ** (0,40) -64.65% 39 Manufaturados 0,64 *** (0,25) 83.81% 40 Manufaturados 0,81 ** (0,36) 110.69% 46 Manufaturados 4,29 *** (0,80) 5198.45% 52 Manufaturados -1,54 ** (0,64) -82.53% 55 Manufaturados -2,59 *** (0,84) -94.73% 57 Manufaturados -2,89 *** (1,09) -96.93% 58 Manufaturados -2,11 *** (0,81) -91.27% 61 Manufaturados -1,14 *** (0,30) -69.43% 62 Manufaturados -1,62 *** (0,36) -81.45% 63 Manufaturados -1,07 ** (0,51) -69.88% 65 Manufaturados 2,53 ** (1,03) 638.57% 67 Manufaturados -4,00 *** (0,81) -98.68% 71 Manufaturados 1,66 *** (0,58) 344.51% 72 Manufaturados 0,86 ** (0,37) 120.68% 74 Manufaturados 1,15 ** (0,50) 178.71% 84 Manufaturados 0,33 *** (0,12) 38.10% 85 Manufaturados 0,42 ** (0,17) 50.01% 90 Manufaturados 0,88 *** (0,21) 135.83% 93 Manufaturados 3,41 *** (0,77) 2150.08%
Efeito Fixo: HS2 Sim
Efeito Fixo: País Não
Número de Observações 37,375
Fonte: Elaboração própria
Nota 1: Significância estatística nos níveis de 1% e 5% representadas por *** e **, respectivamente Nota 2: Erros robustos
armamento (HS 93). É possível que estes segmentos sejam bastante competitivos em custo e a criação de TBTs, ao invés de se tornarem um ônus, tornam-se instrumentos que permitem a ampliação desses mercados, expandindo o fluxo comercial via efeito do aumento da demanda resultante da uniformização do padrão técnico.
O segmento que apresenta impactos tanto positivos quanto negativos é o de calçados (HS 65 e 67). Esses resultados sugerem que as TBTs criadas para os produtos que não afetam diretamente a saúde humana contribui para o aumento do comércio deste produto. Já para os produtos que possam afetar diretamente a saúde humana, os impactos são negativos. Isso pode sugerir tanto que há substâncias utilizadas na confecção de calçados que são prejudiciais à saúde humana quanto por medidas protecionistas, uma vez que o Brasil produz praticamente para seu mercado interno.
Os segmentos que apresentam apenas impactos negativos são: produtos químicos (HS 32), têxtil (HS 52, 55, 57, 58, 61, 62, 63), flores artificiais (HS 67). No setor têxtil, a imposição de TBTs impactam negativamente o comércio das exportações desse tipo de produto. Uma possível explicação para este resultado está no fato de essa indústria no Brasil ser pouco competitiva. Já para os produtos químicos do segmento HS 32 (corantes e pigmentos de tinta), uma possível explicação é que o uso de TBTs pode ter um impacto significativo no custo dos insumos deste tipo de produto e consequemente no seu preço final.
A tabela 14 mostra o impacto de SPS por produto. Observando os segmentos que compõem o Setor de Ag & Ag Neg & Extr, todos apresentam impactos negativos. Os dois segmentos HS2 mais exportados e que têm impacto negativo de SPS (HS 02 e 17) e que estão na lista dos dez produtos mais exportados correspondem a 11% do total exportado em 2013. Esses resultados chamam atenção, pois o Brasil é competitivo neste setor e no conjunto de produtos listados na Tabela 14, há tantos produtos sem qualquer processo industrial como o HS 04 (peixes e crustáceos) quanto produtos com algum processamento como o HS 24 (tabaco e manufaturados de tabaco). No caso de SPS, não é possível distinguir se as medidas SPS têm caráter protecionista ou não, uma vez que os produtos que compõem este setor têm impacto direto na saúde e bem-estar humano.
Analisando o Setor de Manufaturados, assim como observado com as TBTs, há variações entre os segmentos que compõem esse setor. É interessante observar que
Tabela 14 - Análise do viés de seleção de SPS por setor, 2013 Modelo
ln PIB (importador) 0,90 *** (0,04)
ln distância -2,62 *** (0,15)
Fronteira Comum 1,10 *** (0,09)
Sem saída para o mar (importador) -0,78 *** (0,10) Membro da OMC (importador) 0,56 *** (0,12) Tarifa de importação -0,98 *** (0,32)
Razão de Mills 1,24 *** (0,25)
Interação com SPS
HS2 Setor
02 Ag & Ag Neg & Extr -0,74 ** (0,35) -55.12% 04 Ag & Ag Neg & Extr -2,28 *** (0,70) -91.99% 05 Ag & Ag Neg & Extr -2,20 *** (0,69) -91.27% 11 Ag & Ag Neg & Extr -2,18 *** (0,66) -90.91% 15 Ag & Ag Neg & Extr -1,49 *** (0,51) -80.21% 17 Ag & Ag Neg & Extr -2,23 *** (0,48) -90.42% 18 Ag & Ag Neg & Extr -1,17 ** (0,58) -73.77% 19 Ag & Ag Neg & Extr -2,46 *** (0,47) -92.35% 24 Ag & Ag Neg & Extr -1,48 ** (0,64) -81.45% 29 Manufaturados 0,76 ** (0,36) 100.41% 30 Manufaturados 1,14 ** (0,51) 174.55% 31 Manufaturados -2,94 ** (1,19) -97.40% 38 Manufaturados 1,69 *** (0,56) 363.30% 41 Manufaturados -2,32 *** (0,73) -92.47% 42 Manufaturados 1,97 *** (0,61) 495.33% 45 Manufaturados -2,50 *** (0,61) -93.19% 48 Manufaturados 1,84 *** (0,50) 455.67% 50 Manufaturados -3,73 ** (1,81) -99.53% 52 Manufaturados 2,57 *** (0,87) 794.91% 53 Manufaturados -4,41 ** (2,15) -99.88% 60 Manufaturados 2,76 *** (0,60) 1219.71% 61 Manufaturados 2,34 *** (0,37) 869.44% 63 Manufaturados 2,26 *** (0,71) 644.80% 68 Manufaturados 2,85 *** (0,19) 1597.85% 69 Manufaturados -1,56 ** (0,75) -84.14% 76 Manufaturados 3,08 *** (0,47) 1848.32% 79 Manufaturados 2,13 *** (0,75) 535.19% 80 Manufaturados -11,33 *** (0,76) -100.00% 85 Manufaturados 1,77 *** (0,12) 482.87% 89 Manufaturados -8,93 *** (0,66) -99.99%
Efeito Fixo: HS2 Sim
Efeito Fixo: País Não
Número de Observações 37,375
Fonte: Elaboração própria
Nota 1: Significância estatística nos níveis de 1% e 5% representadas por *** e **, respectivamente Nota 2: Erros robustos
intuitivamente não é esperado que medidas do tipo SPS tenham impacto ou tenham impacto relevante nos produtos que compõem esse setor, porém vê-se que isso não ocorre. O segmento que apresenta apenas impacto positivo é o de celulose (HS 48). No caso da celulose, é possível inferir que algumas características do produto final podem ser consideradas pelas autoridades como importantes para a saúde humana e o atendimento dessas normas aumenta o comércio.
Os segmentos que apresentam impactos tanto positivos quanto negativos são: produtos químicos (HS 29, 30, 31 e 38), couro e pele (HS 41 e 42), têxtil (HS 50, 52, 53, 60, 61, 62 e 63), cerâmica (HS 68 e 69), metais de base (HS 76, 79 e 80) e equipamentos (HS 85 e 89). No caso dos produtos químicos, têxtil e metais de base, a maioria dos coeficientes é positivo, sugerindo que os produtos com baixo custo (químicos orgânicos, algodão e zinco, por exemplo) e que não requerem tratamento especial para a saúde humana, podem ter sua comercialização aumentada com o uso de medidas SPS. Já no caso de couro e peles, temos apenas dois grupos em que cada um sofre impactos opostos. No impacto positivo, o HS 42 (artigos de couro e viagem) contempla produtos manufaturados de couro e pele, sugerindo que uma vez que o produto seja proveniente de animal saudável e com os cuidados adequados