A s eguir, o m odelo c ujos r esultados mais importantes foram de monstrados e comentados para os cinco setores:
Setores Amostra geral e setorial Modelo com variância Robusta
Estático Dinâmico
Amostra ajustada extraída da PIA (1) Sim M1 e M2 (sim)
34 Fabricação e Mont.de Veículos Aut. Reb. e Carrocerias (2) Sim M1 a M4 (sim)
36 Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas Sim M1 e M2 (sim)
19 Preparação de couros e fabricação de artefatos de couro,
artigos de viagem e calçados Sim não
17 Fabricação de Produtos Têxteis Sim não
29 Fabricação de Máquinas e Equipamentos Sim M1
Quadro 12 Resultados do Modelo ROA4 = f( VAIC, Dummy de ano)
Fonte: o autor com base nas saídas dos modelos reportados no apêndice 9 Nota
(1) Resutlados reportados no apêndice 9
(2) Fabricação e Montagem de Veículos Automotivos, Reboques e Carrocerias
De acordo com o quadro visto pode-se inferir que:
a) Os os cinco setores pesquisados revelaram-se significativos nos modelos estáticos e explicam de forma significativa a criação de valor pela variável Coeficiente Intelectual
do Valor A dicionado ( , segundo P ullic ( 2000, 2002 e 2002 b), modelo esse brevemente discutido em 3.14.1;
b) Dentre o s ci nco s etores es tudados em t rês de les modelos explicam de forma significativa a cr iação de v alor pe la va riável VAIC, n o 34 , 36 e 29, i nclusive; o mesmo foi vá lido p ara a a mostra da PIA a nível de modelos Estáticos e D inâmicos aqui analisados.
As tabelas a seguir resumem os resultados para os cinco setores estudados segundo os modelos e státicos e d inâmicos, ini ciando po r um a breve a nálise do modelo es tático pa ra o setor 34,de Fabricação e Montagem de Veículos Automotivos, Reboques e Carrocerias
Tabela 46 Resultados do Modelo Estático para o Setor 34: ROA4 = f( VAIC;Dummy 2001 a 2006).
Variáveis e dados Modelos
OLS Pooled Efeito
Aleatório Efeito Fixo Wt. c/ 1 diferença
Efeito Fixo
Within Efeito Fixo Wt.c/ varianc. Robusta Var. Dependente ROA 4 (1)
Var. Independentes
VAIC .0475195* .0809999 .0864967* .0969198* .0969198*
Dummy 2001-2006 sim sim Sim sim Sim
Constante .4120017* .3213432 .0181669 .2682812* .2682812* Estatísticas/ Testes Fator FIV 2,48 Heterocedasticidade(2) chi2(1)= 80.62 * (0,0000) Autocorrelaçãoserial(2) F( 1,156) = 16.584 (0,0001) Observações 863 865 611 865 865
R2 Overall n/a 0,0744 n/a 0,0732 0,0732
R2 Between n/a 0,0379 n/a 0,0361 0,0361
R2 ajustado/Within 0.0693 0.2658 0.2662 0.2668 0.2668 Teste F regressão.(3) 10,19* 204.87* 37.88* 32,12* 10,10* Graus de Liberdade F(7, 857) Waldchi2(7) F(6,604) F(7,618) F(7,618)
Seleção do modelo Estático Significância
* p ** p *** p
Estatística p-valor Resultado
Teste F( 239,618)(4) 8,24* 0.0000 Efeito Fixo
Br-Pag. Ch (1) (5) 448.65* 0.0000 Efeito Aleatório
Hausman (6) 29,51* 0.0001 Efeito Fixo
Fonte: preparado pelo autor com base nas saídas do Stata. SE/10 e PIA (IBGE). (1) ROA4 = Retorno (Lucro Bruto) sobre Ativo total
(2) A estatística vem reportada em primeiro lugar e o p-valor entre parênteses
(3Teste F de significância conjunta dos coeficientes da regressão, o mesmo para o teste Wald do Efeito Aleatório (4)Teste F segundo da decisão entre os Modelos de Efeitos Fixos e Pooled OLS: se significativo prevalece o Ef.Fixo (5)Teste Breush-Pagan comparando Efeitos Aleatórios com Efeito Pooled OLS, se significativo vence o M.Aleatório (6)Teste Hausmann comparando Efeitos Aleatórios com Efeitos Fixos, se significativo prevalece o Efeitos Fixo.
Os testes estatísticos com modelos estáticos apontaram:
a) O Fator Inflacionário da Variância (FIV) foi de 1,84 revelando haver alguma multicolineariedade no modelo;
b) O teste de heterocedasticidade (Breusch-Pagan/Cook-Weisberg) rejeitou a hipótese nula de que as variâncias dos resíduos são constantes a 1% de significância;
c) O teste de autocorrelação de resíduos de Wooldridge para dados em painel rejeitou a hipótese nula de ausência de autocorrelação a 1% de significância;
d) O Teste Hausman indicou a presença de Efeitos Fixos a 1% de significância; e
e) O teste F rejeitou a hipótese nula de não existência da regressão de variância robusta a 1% de significância e o teste t rejeitou a hipótese nula a 1% de significância validando o coeficiente do VAIC na opção robusta de White e Newey-West (trata efeitos da autocorrelação e heterocedasticidade). O sinal da variável é positivo é positivo para a criação de valor das empresas.
A seguir realizou-se uma regressão com variáveis defasadas para avaliar o efeito dinâmico no modelo.
Tabela 47 Resultados do Modelo Dinâmico para o Setor 34: ROA4 = f( VAIC;Dummy 2001 a 2006). Variável Dependente ROA4 Modelos Dinâmicos alternativos, com variância robusta para defasagens de 1 a 2 ordens Variáveis Independentes Modelo 1 nre Modelo 2 nre Modelo 3 nre Modelo 4 nre
ROA4_1 .4836162* .5033483* .5189705* .4775194*
ROA4_2 .1108668 .1228375*** n/a n/a
VAIC .1145809* .1142042* .0864468* .1035599*
VAIC _1 -.0325236** -.0341797** -.0457506* n/a
VAIC_2 .0045261 n/a n/a n/a
Var. Dummy 2001-2006 Sim Sim Sim Sim
Intercepto -.0036244 -.0020987 .1424105 ** -.0249801
Testes do Modelo Dinâmico,
Observações 210 210 367 367
Wald 2 / chi2 com g.l. =... 93,63*(9) 87.94*(8) 59,10*(8) 70,20*(7) Estatítstica Sargan: Est/P-val (1) 8.97546 (0.7050) 8.71324 (0.7272) 7.023769 (0.9338) 9.016134 (0.8300) Arelano-Bond (2) m1 (z) p.valor ( Prob > z) -2.6204 -2.4836 -3.772 -3.7607 0.0088 0.0130 0.0002 0.0002 m2 (z) p.valor ( Prob > z) -.60762 -.64115 1.0099 1.1159 0.5434 0.5214 0.3126 0,2644 Teste Wald: (3) (3) (3)
Estatistica de longo prazo +0,1675 +0,2141 +0,0846 +0,1981
Fonte: preparado pelo autor com base nas saídas do Stata. SE/10 e PIA (IBGE). * p ; ** p ; ** p
n/a: não aplicável, ou seja, a variável não foi considerada no modelo.
(1) A estatística vem reportada em primeiro lugar e o seu respetivo p-valor entre parênteses. (2)Testes de Arelano Bond para autocorrelação nula nos erros das primeira diferença.
(3) Foram rejeitadas as possbilidades de soma zero do VAIC e defasadas com significância de 1 a 10%, o sinal Poe ser determinado
Os testes confirmam a validade de todos os modelos dinâmicos com variância robusta neste setor nos modelos acima pois:
a) O teste de Sargan validou as restrições sobreidentificadas ( as variáveis instrumentais são válidas) ao não rejeitar a hipótese nula nos quatro modelos acima reportados; b) A defasagens de primeira ordem da variável dependente foram significativas;
c) Os testes de Arelano e Bond confirmaram a “não autocorrelação de resíduos” com a introdução das variáveis instrumentais, não rejeição da hipótese nula ( ver Figura17). O sentido do efeito da variável e das suas defasadas é avaliado a partir da análise da estatística de longo prazo do VAIC . Neste setor esta estatística tem sentido positivo e foi estimada em 0,1589 ( modelo M1), 0,214 (M2), 0,084 (M3) e 0,2168 (M4), indicando a sua intensidade, positiva, ao “dar impulso” à criação de valor no setor. A fórmula da derivada parcial para estimativa do efeito de longo prazo foi explicitada no item 2.19.
A seguir uma breve análise do modelo estático para o setor 36, de Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas.
Tabela 48 Resultados do Modelo Estático para o Setor 36: ROA4 = f( VAIC;Dummy 2001 a 2006).
Variáveis e dados Modelos
OLS Pooled Efeito
Aleatório Efeito Fixo Wt. c/ 1 diferença
Efeito Fixo
Within Efeito Fixo Wt.c/ variância Robusta Var. Dependente ROA 4 (1)
Var. Independentes
VAIC .055566* .081627* .087928* .096009* .096009*
Dummy 2001-2006 sim Sim Sim Sim Sim
Constante .3894377* .3080859* -.0019185 .2560492* .2560492* Estatísticas/ Testes Fator FIV 1,80 Heterocedasticidade(2) chi2(1) = 38.63 (0,0000) Autocorrelação (2) F( 1, 159) = 9.053 (0,0031) Observações 966 966 677 966 966
R2 Overall n/a 0,1280 n/a 0,1272 0,1272
R2 Between n/a 0,0738 n/a 0,0739 0,0739
R2 ajustado .3894377 0.3114 0.2656 0.3122 0.3122
Teste F regressão(3) 20,22* 308.16* 41.74* 45.58* 25.87* Graus de Liberdade F(7,958 Wald chi(7) F(6,670) F(7,703) F(7,703)
Seleção do modelo Estático Significância
* p ** p *** p Estatística p-valor Resultado
Teste F( 255,703)(4) F(255, 703) = 6.78 0.0000 Efeito Fixo Breush-Pagan (5) Chi2(1)= 469.68 0.0000 Efeito Aleatório
Hausman (6) Chi2(7)=15,44 0.0308 Efeito Fixo
Fonte: preparado pelo autor com base nas saídas do Stata. SE/10 e PIA (IBGE). (1) ROA4 = Retorno (Lucro Bruto) sobre Ativo total
(2) A estatística vem reportada em primeiro lugar e o p-valor entre parênteses
(3)Teste F de significância conjunta dos coeficientes da regressão, o mesmo para o teste Wald do Efeito Aleatório (4)Teste F segundo da decisão entre os Modelos de Efeitos Fixos e Pooled OLS: se significativo prevalece o Ef.Fixo (5)Teste Breush-Pagan comparando Efeitos Aleatórios com Efeito Pooled OLS, se significativo vence o M.Aleatório (6)Teste Hausmann comparando Efeitos Aleatórios com Efeitos Fixos, se significativo prevalece o Efeitos Fixo.
Os testes estatísticos com modelos estáticos apontaram:
a) O Fator Inflacionário da Variância (FIV) foi de 1,80, revelando haver alguma multicolineariedade no modelo;
b) O teste de heterocedasticidade (Breusch-Pagan/Cook-Weisberg) rejeitou a hipótese nula de que as variâncias dos resíduos são constantes a 1% de significância;
c) O teste de autocorrelação de resíduos de Wooldridge, para dados em painel, rejeitou a hipótese nula de ausência de autocorrelação a 1% de significância;
d) O Teste Hausman indicou a presença de Efeitos Fixos a 5% de significância; e
e) O teste F rejeitou a hipótese nula de não existência da regressão de variância robusta a 1% de significância e
f) O teste t rejeitou a hipótese nula a 1% de significância, validando o coeficiente do VAIC na opção robusta de White e Newey-West (trata efeitos da autocorrelação e heterocedasticidade). O sinal da variável é positivo, para a criação de valor das empresas.
Tabela 49 Resultados do Modelo Dinâmico para o Setor 36: ROA4 = f( VAIC;Dummy 2001 a 2006). Variável Dependente ROA4 Modelos Dinâmicos alternativos, com variância robusta para defasagens de 1 a 2 ordens Variáveis Independentes Modelo 1 nre Modelo 2 nre Modelo 3 re Modelo 4 re
ROA4_1 .5479976* .5486768* .4138827** .2978678**
ROA4_2 -.0614274 -.0387403 n/a n/a
VAIC .0899364* .0893665* .0745908* .0858113*
VAIC _1 -.0419851*** -.0456416** -.036509 n/a
VAIC_2 .0078079 n/a n/a n/a
Var. Dummy 2001-2006 Sim Sim Sim Sim
Intercepto .0585356 .0848707 .205845* .1193989
Testes do Modelo Dinâmico,
Observações 236 236 402
Wald 2 / chi2 com g.l. =... 102,33*(9) 85,15*(8) 86,12*(8)
Estatítstica Sargan: Est/P-val (1) 7.57078 (0.8177) 7.168118 (0,8463) 17.30685 (0,2402) 19.71023 (0,1395) Arelano-Bond (2) m1 (z) p.valor ( Prob > z) -2.9738 -2.9332 -2.4996 .205845 0.0029 0.0034 0.0124 0.0013 m2 (z) p.valor ( Prob > z) -1.2785 -1.2067 -1.8659 -2.1211 0.2011 0.2276 0.0621 0.0339
Teste Wald: (3) (3) n/a n/a
Estatatística de longo prazo +0,1234 +0,09690 n/a n/a
Fonte: preparado pelo autor com base nas saídas do Stata. SE/10 e PIA (IBGE). * p ; ** p ; ** p
n/a: não aplicável, ou seja, a variável não foi considerada no modelo.
(1) A estatística vem reportada em primeiro lugar e o seu respectivos p-valor entre parênteses. (2)Testes de Arelano Bond para autocorrelação nula nos erros das primeira diferença.
(3) Os testes rejeitaram a possibilidade de soma zero do VAIC e suas defasadas, de forma combinada; o sinal é determinável.
Os testes confirmam a validade de todos os modelos dinâmicos com variância robusta neste setor, pois:
a) O teste de Sargan validou as restrições sobre identificadas ( as variáveis instrumentais são válidas) ao não rejeitar a hipótese nula nos quatro modelos acima reportados; b) A defasagens de primeira ordem da variável dependente foram significativas a 1% nos
modelos 1 e 2 e a 5% nos modelos 3 e 4;
c) Apenas nos modelos 1 e 2 os testes de Arelano e Bond confirmaram a “não autocorrelação de resíduos” com a introdução das variáveis instrumentais, hipótese nula não rejeitada ( Figura 17); e
O efeito de longo prazo (ver fórmula em 2.19), resultante da derivada parcial de ROA 4 em relação a VAIC, é da ordem de 00875 (modelo M1) e 0,0969 (M2), com sinal positivo para a criação de valor.
Segue uma breve análise do modelo estático para o setor 19, Preparação de couros e fabricação de artefatos de couro, artigos de viagem e calçados.