CAPÍTULO 5 INVESTIGANDO AS CARACTERÍSTICAS E O DESEMPENHO EXPORTADOR DAS PMEs NO BRASIL: UMA ANÁLISE
3.2 Escolha e Construção das Variáveis
3.2.2 Variáveis Independentes
O conjunto de variáveis selecionado para a investigação de compreender as principais características das empresas exportadoras e quais os elementos que afetam o desempenho exportador das PMEs é estruturado, fundamentando-se nos estudos prévios, na Figura 1 e na Figura 2. Assim, as variáveis importantes pela revisão bibliográfica estão ilustradas no Quadro 4, possibilitando a verificação em quais trabalhos pesquisados essas variáveis foram investigadas.
A partir dos estudos prévios (nacionais e internacionais) e dos microdados disponíveis, são identificadas as variáveis relevantes para comporem os modelos, tais como: tamanho da empresa, idade da empresa, produtividade, origem do capital, relação capital/trabalho, Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) e qualificação da mão de obra.
Variáveis
Independentes Descrição da Variável Trabalho que Engloba a Variável Metodologia Utilizada no Trabalho
Tamanho da empresa
Logaritmo do ativo contábil; Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012) Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear. Número de pessoal ocupado e faturamento; Carvalho, Gomes e Lima (2012) Modelo Logit Binário.
Número de pessoal ocupado e vendas; Dhanaraj e Beamish (2003) Modelagem de estrutura de covariância.
Logaritmo do número de pessoal ocupado; Valeri (2006) Modelo discreto dinâmico e Modelo Logit Multinomial.
Número de pessoal ocupado;
Aggrey, Eliab e Joseph (2010) Modelo Probit.
Dueñas-Caparas (2006) Modelo Papke-Wooldridge Filatotchev et al. (2009) Modelo Probit.
Gashi, Hashi e Pugh (2014) Modelo Tobit e Modelo Probit.
Idade da empresa
Logaritmo dos anos de atividade da empresa (desde a sua
fundação); Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012)
Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear.
Anos de atividade da empresa (desde a sua fundação);
Aggrey, Eliab e Joseph (2010) Modelo Probit
Dueñas-Caparas (2006) Modelo Papke-Wooldridge Gashi, Hashi e Pugh (2014) Modelo Tobit e Modelo Probit. Carvalho, Gomes e Lima (2012) Modelo Logit Binário.
Alvarez (2013) Dados em Painel Estático e Dinâmico; Modelo Tobit.
Origem do capital
Percentual do capital detido por investidores estrangeiros; Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012) Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear. Porcentagem de propriedade de uma empresa por um capital
estrangeiro;
Aggrey, Eliab e Joseph (2010) Modelo Probit
Gashi, Hashi e Pugh (2014) Modelo Tobit e Modelo Probit.
Dummy se a empresa é estrangeira; Aggrey, Eliab e Joseph (2010) Modelo Probit
Dummy para empresa com participação de capital estrangeiro; Valeri (2006) Modelo discreto dinâmico e Modelo Logit Multinomial.
Mão de obra qualificada
Proporção do pessoal ocupado qualificado pelo total de pessoal ocupado;
Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012) Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear. Gashi, Hashi e Pugh (2014) Modelo Tobit e Modelo Probit.
Variáveis
Independentes Descrição da Variável Trabalho que Engloba a Variável Metodologia Utilizada no Trabalho
Produtividade
Logaritmo do percentual do valor adicionado pelo total de pessoal
ocupado; Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012)
Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear. Valor adicionado pelo total de pessoal ocupado e Produtividade
Total dos Fatores (PTF); Bernard e Jensen (1999)
Valor adicionado pelo total de pessoal ocupado; Jongwanich e Kohpaiboon (2008) Modelos: Probit e Logit. Relação entre o Valor da Transformação Industrial pelo pessoal
ocupado; Valeri (2006)
Modelo discreto dinâmico e Modelo Logit Multinomial.
Localização da empresa
Dummy para a localização da firma (urbana ou rural); Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012) Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear.
Dummy empresa localizada na capital Gashi, Hashi e Pugh (2014) Modelo Tobit e Modelo Probit. Apoio
governamental
Dummy se a empresa recebeu apoio governamental de Board of
Investment (BOI); Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012)
Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear. Capital/Trabalho
Logaritmo da relação dos ativos fixos pelo total de pessoal
ocupado; Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012)
Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear. Relação capital por pessoal ocupado; Bernard e Jensen (1999)
Relação do custo do capital pelo trabalho; Dueñas-Caparas (2006) Modelo Papke-Wooldridge.
Participação no mercado
Soma das cinco maiores vendas das firmas para um total de vendas
industriais; Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012)
Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear.
Market Share; Dhanaraj e Beamish (2003) Modelagem de estrutura de covariância.
Participação dos quatro maiores nas vendas de todas as grandes
empresas; Jongwanich e Kohpaiboon (2008) Modelos: Probit e Logit. Intensidade
tecnológica
Intensidade de P&D; Dhanaraj e Beamish (2003) Modelagem de estrutura de covariância.
Dummy por intensidade tecnológica (alta, média-alta, média-baixa,
baixa); Alvarez (2013)
Dados em Painel Estático e Dinâmico;
Modelo Tobit. Pesquisa e
Desenvolvimento (P&D)
Custo de pesquisa e de desenvolvimento pelas despesas
administrativas da empresa; Amornkitvikai, Harvie e Charoenrat (2012)
Modelos: Probit, Logit, Tobit e Modelo de Probabilidade Linear. Gastos em P&D; Dueñas-Caparas (2006) Modelo Papke-Wooldridge. Investimento em P&D de cada empresa; Gashi, Hashi e Pugh (2014) Modelo Tobit e Modelo Probit. Despesa de P&D por pessoal ocupado; Filatotchev et al. (2009) Modelo Probit.
Câmbio Taxa de câmbio; Carvalho, Gomes e Lima (2012) Modelo Logit Binário. Fonte: Elaboração própria, com base nos trabalhos citados neste quadro.
Diante das pesquisas prévias e do acesso às bases de microdados na SAR/IBGE, foi necessário realizar o cruzamento (por meio do CNPJ criptografado) dos dados das diversas fontes supracitadas para todos os anos. Construiu-se uma amostra completa de dados em painel, contendo todos os dados para as empresas de todos os portes. As variáveis construídas, utilizadas nos modelos econométricos, estão expostas no Quadro 5. Antes da geração das variáveis, os dados monetários foram atualizados para dezembro de 2013, utilizando o IPCA.
Quadro 5 - Síntese das variáveis independentes
Códigos Descrição Fonte
tam_df Logaritmo do Pessoal Ocupado (PO) na firma i na indústria j no ano t-1; representando a variável tamanho da empresa;
PIA/ CEMPRE/ IBGE
tam2_df Variável tam_df elevada ao quadrado; PIA/ CEMPRE/ IBGE
lnprod_df Produtividade da empresa i na indústria j no ano t-1, representada pelo logaritmo da razão entre Valor da Transformação Industrial (VTI) e Pessoal Ocupado (PO).
PIA/ CEMPRE/ IBGE
lnprod2_df Variável lnprod_df elevada ao quadrado; PIA/ CEMPRE/ IBGE
gov ummy para apoio governamental
{
1 se a firma i na indústria no ano t utilizou algum dos seguintes instrumentos de promoção às exportações: BNDES pré e pós embarque; Proex Equalização e Financiamento;
0 c.c.;
BNDES MF
idad Anos da firma i na indústria j no ano t; PIA/ CEMPRE/ IBGE
idad2 Variável idad elevada ao quadrado; PIA/ CEMPRE/ IBGE
mks Market share da empresa representada pelo percentual de participação do VTI
da firma i no total do VTI da indústria j no ano t;
PIA/ CEMPRE/ IBGE
local ummy para a localização na firma i na indústria j no ano t
{1 se a empresa localiza se em uma região metropolitana;0 c.c.;
PIA/ CEMPRE/ IBGE
ktrab Logaritmo da relação da variável capital pela variável PO da firma i na indústria
j no ano t;
PIA/ CEMPRE/ IBGE
mdoq Proporção de trabalhadores com ensino médio/superior pelo total de trabalhadores da firma i na indústria j no ano t. Essa variável será a proxy para Pesquisa & Desenvolvimento e só existe a partir de 2009;
PIA/ CEMPRE/ IBGE
(conclusão)
Códigos Descrição Fonte
multi ummy de empresa multinacional, existindo só ano de 2010
{
1 se a firma i na indústria j no ano t apresentar uma estrutura de capital maior do que 50 de capital internacional;
0 c.c.;
CEB/ BACEN
custo Logaritmo da variável custo (medida pelo somatório do custo de operações industriais mais os salários pagos pela empresa i na indústria j no ano t);
PIA/ CEMPRE/ IBGE
int1 Dummy para as empresas classificadas no grupo 1, representada pelas firmas
nas atividades Baixa intensidade tecnológica.
PIA/ CEMPRE/ IBGE
int2 Dummy para as empresas classificadas no grupo 2, representada pelas firmas
nas atividades Média-Baixa intensidade tecnológica.
PIA/ CEMPRE/ IBGE
int3 Dummy para as empresas classificadas no grupo 3, representada pelas firmas
nas atividades Média-Alta intensidade tecnológica
PIA/ CEMPRE/ IBGE
int4 dummy para as empresas classificadas no grupo 4, representada pelas firmas nas
atividades Alta intensidade tecnológica.
PIA/ CEMPRE/ IBGE
reg_n Dummy para as empresas localizadas na Região Norte do Brasil; PIA/ CEMPRE/ IBGE
reg_ne Dummy para as empresas localizadas na Região Nordeste do Brasil; PIA/ CEMPRE/ IBGE
reg_s Dummy para as empresas localizadas na Região Sul do Brasil; PIA/ CEMPRE/ IBGE
reg_se Dummy para as empresas localizadas na Região Sudeste do Brasil; PIA/ CEMPRE/ IBGE
reg_co Dummy para as empresas localizadas na Região Centro-Oeste do Brasil; PIA/ CEMPRE/ IBGE
cambio Taxa de câmbio comercial para venda – real (R$) / dólar americano (US$) –
média – no ano t. IPEA
Fonte: Elaboração própria.
As variáveis construídas são para o período de 2001 a 2013, com exceção das variáveis multi (proxy para a origem do capital, disponível para o ano de 2010) e mdoq (mão de obra qualificada, disponível para o período entre 2009 e 2013), pois os dados que possibilitam a construção dessas variáveis não estão disponíveis para todo o período da pesquisa. Diante dessa situação, foi necessário realizar algumas adaptações com estimação de modelos econométricos com dimensão temporal distinta do período selecionado desta tese, para que fosse possível conseguir captar o efeito dessas variáveis.
A variável mão de obra qualificada (mdoq) é utilizada como proxy para a variável Pesquisa & Desenvolvimento (P&D), justificada porque, primeiramente, não foi possível
conseguir dados de pessoal ocupado em atividades de P&D, devido à dificuldade30 para se obterem informações da RAIS Identificada no período em questão. Além disso, dados de gastos em P&D também não estão disponibilizados na PIA/IBGE e o uso da Pesquisa de Inovação (PINTEC) reduziria bastante o tamanho da amostra e a série temporal, o que impossibilitaria a construção de dados em painel.
Concluída a construção das variáveis, a amostra completa (que inclui firmas de todos os portes) foi subdividida em uma contendo apenas as PMEs, mantendo-se as
informações para as empresas com menos de 200 empregados31, e outra de grandes empresas
(GEs), contendo firmas com mais de 200 funcionários, resultando em três amostras: 1. Amostra completa (com PMEs e GEs); 2. Amostra de PMEs; 3. Amostra de GEs.
Entretanto, mesmo com as estatísticas descritivas e os modelos econométricos para as três amostras realizados, serão analisados apenas os resultados da amostra de PMEs, por serem o objetivo deste trabalho: os resultados principais para a amostra completa estão no Apêndice A.
30
No início do ano de 2016, foram realizadas diversas tentativas para conseguir acesso aos dados da Rais Identificada. Destaca-se que foi feita uma solicitação formal ao Ministério do Trabalho, para que o órgão disponibilizasse a Rais Identificada do Brasil nos anos de 2001 a 2013, contudo nenhuma resposta foi obtida.
31 A maioria dos trabalhos nacionais adota a classificação de porte do SEBRAE, sendo PMEs as empresas com
até 499 pessoal ocupado. Assim, houve a estimações dos modelos para esse corte de porte de empresas. Esses resultados não serão relatados neste estudo, pois não houve diferenças importantes nas especificações e nos resultados dos modelos com o corte de empresas com até 499 empregados.