Crédito e Crescimento Econômico: Evidências para os Municípios Brasileiros

(1)

Crédito e Crescimento Econômico: Evidências para os Municípios Brasileiros

Manoel Carlos de Castro Pires

Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada - IPEA SBS, Edício BNDES - Brasília - DF CEP: 70275-040

manoel.pires@ipea.gov.br

Abstract

Economic growth theory has emphasized technological factors and pref- erences to explain the development process. However, one of the most inuential empirical results is that nancial development promotes growth as showed by King & Levine's (1993) paper. On the other side, Stiglitz & Weiss (1981) indicated how banks can aect the economy by rationing credit. This paper presents these two features in a model of growth and empirical evidences for the municipality level in Brazil.

Resumo

A teoria do crescimento econômico destaca fatores tecnológicos e as preferências dos agentes como variáveis relevantes no processo de desenvolvimento econômico. Uma das contribuições de King e Levine (1993) foi resgatar o papel do sistema nanceiro no crescimento econômico por meio de evidências empíricas. Aliado a esta contribuição, está a análise de Stiglitz (2004) que mostra o papel que bancos possuem no crescimento com a teoria do racionamento de crédito. Este artigo tenta integrar estas análises além de apresentar evidências para o caso dos municípios brasileiros.

Key words: crescimento econômico, mercado nanceiro,crédito JEL codes: E44, E51, O11

1 Introdução

A teoria do crescimento econômico tem mostrado como a economia pode exibir taxas de crescimento endógeno, isto é, que dependem fundamental- mente de parâmetros ligados à tecnologia e às preferências dos agentes. Estes modelos, em geral, possuem duas características: (i) ênfase nos fatores ligados a oferta e; (ii) uma relevância reduzida dos fatores nanceiros como geradores do crescimento econômico.

(2)

Sobre a primeira característica, Solow (2000) admite que como os ciclos econômicos de curto prazo afetam o investimento, a ênfase nos fatores ligados a oferta podem induzir a perdas importantes. Deste ponto de vista, a teoria econômica ainda não conseguiu integrar a análise de curto prazo ao longo prazo (Solow, 1997).

A segunda característica pode ser representada pela idéia de que a im- portância dos fatores nanceiros é "excessivamente enfatizada"pela literatura conforme apontou Lucas (1988). Esta armação reete o estado atual da literatura sob a perspectiva da nova teoria do crescimento econômico.

Muito embora estes fatores venham sendo desconsiderados pela teoria cor- rente, o papel do sistema nanceiro tem sido exaustivamente ressaltado. O primeiro que entendeu sua importância foi Schumpeter (1928) que ao estudar a dinâmica das economias capitalistas percebeu que o nanciamento é um fator importante no processo de desenvolvimento, pois é capaz de nanciar o processo de inovação.

Após Schumpeter, Keynes (1982) reconheceu a importância do setor - nanceiro ao entender como se dá a fragilidade do sistema capitalista. Esta interpretação se justica porque os agentes tendem a tomar seus recursos por períodos curtos a uma taxa de juros menor. Como o investimento é uma atividade que oferece retornos de longo prazo, os agentes têm que bus- car formas de renanciamento ou de rolar suas dívidas. O problema é que no momento de renegociar estes contratos, as condições econômicas podem ter se deteriorado, inviabilizando o processo de alongamento destes emprés- timos por meio de taxas elevadas. Quando não existem mecanismos que garantam este processo, apenas o animal spirits poderia justicar o ato de investir. Por outro lado, ao utilizar tais mecanismos, os agentes podem con- struir expectativas otimistas e investir diante de um ambiente de estabilidade macroeconômica. Assim, confome o grau de desenvolvimento do setor nanceiro ou de acordo com a regulação existente pode-se ter impactos positivos sobre o crescimento da economia.

Stiglitz & Weiss (1981) inverteram este raciocínio ao analisar os efeitos pelo lado da oferta de crédito. Segundo os autores, o problema que economias capitalistas enfrentam é que bancos possuem uma política própria e se comportam racionando crédito, pois não conseguem distinguir bons clientes dos clientes ruins¹.

Nesta situação quando as taxas de juros se elevam, os agentes apresen- tam projetos mais arriscados com retorno esperado maior para compensar seus custos nanceiros mais elevados. Esperando um risco maior, os bancos racionam o crédito para que seus passivos não quem descobertos com a falência, neste caso, mais provável de seus clientes (Stiglitz & Greenwald (2004)).

1Para uma apresentação didática do modelo de racionamento de crédito, ver Walsh (2003)

(3)

Mesmo com diferentes óticas no que tange ao papel do setor nanceiro, a teoria do racionamento de crédito pode ser compatibilizada com a teoria do crescimento econômico dado a ênfase na oferta de recursos. O principal objetivo deste artigo é avaliar se o mercado nanceiro tem contribuido para o crescimento econômico dos municípios brasileiros. Para tanto, o artigo se encontra dividido da seguinte forma: a próxima seção expõe um modelo que mostra como o mercado nanceiro pode alavancar o crescimento econômico². Ao se incorporar o racionamento de crédito na análise mostra-se como o setor nanceiro pode se tornar um limitador ao processo de desenvolvimento. A terceira seção mostra evidências empíricas em favor do papel do setor nanceiro na alocação de recursos para os municípios brasileiros. Entretanto, a análise regional mostra que os efeitos não independem da região. Testou-se, então, se o nível de renda inicial é importante para caracterizar o impacto do setor nanceiro sobre o crescimento econômico. Por último, seguem as con- clusões indicando que as regiões mais desenvolvidas se beneciam do mercado nanceiro para atingir maior crescimento econômico. Daí, argumenta-se que os municípios menos favorecidos podem não possuir uma curva de demanda por crédito.

2 O Modelo básico

O modelo apresentado nesta seção tem como características básicas: (i) famílias caracterizadas por um agente representativo que maximizam um uxo de utilidade para obter uma trajetória suave de consumo, (ii) um setor produtivo oligopolista onde admite-se que os preços são formados pela aplicação de uma taxa de mark-up sobre os custos variáveis e tais custos são uma função do volume de empréstimos obtidos junto ao mercado nanceiro e, (iii) um setor nanceiro que faz a alocação entre a demanda e a oferta de empréstimos.

Neste modelo, o papel do mercado nanceiro é alocar a poupança obtida das famílias de acordo com a demanda por empréstimos do setor produtivo.

Desta forma, não serão investigadas as causas do racionamento de crédito ou em que forma de estrutura de mercado este pode emergir. Isto, em geral, não alterará os resultados obtidos.

2.1 O Comportamento das Famílias

As famílias maximizam o uxo intertemporal de consumo derivado de uma função de utilidade CRRA (constant relative risk aversion). Estes agentes são restringidos por uma equação de acumulação de ativos que depende: (i) do retorno sobre o estoque de riqueza inicial, (ii) dos lucros obtidos

2Esta tradição começou com Tobin (1965) e continuou com Sidrausky (1967) e com os modelos Cash in Advance. Uma apresentação destes modelos pode ser encontrada em Andrade e Faria (1994)

(4)

no setor produtivo dado que as famílias são proprietárias das rmas e; (iii) do consumo de cada período determinado pela sua trajetória ótima. Assim, as famílias maximizam:

Z ∞

0

u(c)e^ρtdt

s.a.

a⁰ =π+ra−c onde,

u(c) = c^1−θ−1 1−θ

e ra refere-se aos retornos (r) sobre os ativos das famílias (a), ρ a taxa de desconto e π ao volume de lucros obtidos pelas empresas. Por simplici- dade, omitimos a renda de salários e o crescimento populacional que podem facilmente ser incorporados pela restriçao orçamentária. Os resultados não se alteram com essas simplicações.

2.2 As Firmas

As rmas, por estarem em um mercado oligopolista tomam como dado seus custos e para a formação de preços aplicam uma taxa de mark-up (τ) sobre os seus custos, ponderados por um fator de produtividade (b). No processo de produção as rmas tomam recursos emprestados (E) junto ao setor nanceiro para nanciar seus insumos necessários à produção pagando uma taxa de juros.

O mark-up das rmas depende de fatores estruturais tais como barreiras à entrada e à saída, o grau de abertura da economia ao comércio internacional, do sistema tributário e das instituições. Sob certas circunstâncias pode ser assumido que o mark-up é constante pelo menos no médio prazo. Admite-se que o único custo de produção é dado pelo volume de empréstimos. Isto não é uma hipótese restritiva já que esses recursos são utilizados para comprar os insumos necessários para a produção. Tais custos são dados por C_i = (1 +r)Ei Assim, as rmas adotam como regra de formação de preços:

P_i= (1 +τ)(1 +r)E_ib_i

As rmam possuem uma tecnologia de produção AK de forma que o fator de produtividadeb pode ser escrito como:

bi= Ei

Ki

(5)

e a equação de lucros para a rma é obtida por:

π_i = (1 +τ)(1 +r)E_i²AK_i/K_i−(1 +r)E_i

Para obter a demanda por empréstimos deriva-se a equação de lucros igualando-a a zero. Isto dá:

E_i^d= 1

2A(1 +τ)⁻¹

O resultado obtido mostra que o mark-up se relaciona negativamente com a demanda por crédito. Isto se deve pelo fato de que o mark-up eleva os lucros da rma fazendo com que ela seja menos dependente do crédito disponível no mercado nanceiro. Em outras palavras, ela consegue produzir com recursos próprios. Assim, esta economia pode ser caracterizada como prot-led.

2.3 O Mercado Financeiro

O mercado nanceiro representa o setor onde é realizado a intermediação entre a poupança e o investimento para o setor produtivo de acordo com a sua demanda. Para os devidos ns, não é necessário adotar nenhuma forma especíca de estrutura de mercado. Como intermediário, o setor nanceiro possui a seguinte função objetivo³:

maxn

min[a;E_i^d]o

Neste caso, o mercado nanceiro obtém lucro zero, pois a taxa que ele cobra pelos empréstimos iguala o retorno das aplicações das famílias. Esta hipótese pode ser modicada diferenciando a taxa de juros de retorno dos ativos para r^∗ onde r^∗ < r. Assim, o lucro do mercado nanceiro iguala (r−r^∗)a.

De acordo com a teoria de racionamento de crédito, os bancos possuem um papel ativo na determinação de seus empréstimos, pois possuem infor- mação imperfeita sobre a qualidade dos empréstimos que farão. Este racionamento depende da taxa de juros na medida em que maiores taxas de juros signicam a execução de projetos mais arriscados com retornos mais elevados. Assim, o racionamento de crédito pode ser incorporado através do parâmetroδ(r) onde ^dδ_dr <0 e0< δ <1.

3Uma outra forma de modelar o comportamento do mercado nanceiro seria utilizar o modelo de dois setores em que o mercado nanceiro representa um setor especíco com uma função de produção denida. Neste caso, o agente representativo teria uma outra variável de escolha que seria a fração da sua riqueza destinada ao consumo e a fração destinada ao próprio mercado nanceiro que seria o setor produtor de crédito, conforme Lucas (1988). Deve-se ressaltar que o objetivo do modelo é mostrar como o crédito pode ser importante na determinação do crescimento econômico.

(6)

2.4 Equilíbrio

Em equilíbrio, o mercado nanceiro faz a= ¹₂A(1 +τ)⁻¹ para igualar a demanda e a oferta de empréstimos. Esta condição pode ser utilizada para obter-se o lucro das rmas. Daí, substituindoE_i^d na equação de lucros:

π_i = (1 +τ)(1 +r)a²A−(1 +r)a

As famílias, em equilíbrio, são restringidas por: a⁰ = (1 +τ)(1 +r)a²A− (1 +r)a+ra−c. Aqui se aplicam as condições usuais de primeira ordem.

O Hamiltoniano é dado por:

H =u(c)e^ρt+λ((1 +τ)(1 +r)a²A−(1 +r)a+ra−c) e as condições de primeira ordem são dadas por:

dH dc = 0

e dH

da = 0 a condição de transversalidade é:

limt→∞(a(t)λ(t)) = 0

A solução deste problema é padrão e gera a equação conhecida como de Euler:

c⁰ c = 1

θ(2A(1 +τ)(1 +r)a−(1 +r) +r+ρ))

Como a tecnologia de produção é da forma AK, a taxa de crescimento da economia equivale à taxa de crescimento do capital. Além disto, um resultado padrão desta classe de modelos é que com a condição de transversalidade, a taxa de crescimento do consumo iguala a do capital e, portanto, da economia. Pode-se perceber que na medida em que a taxa de juros é elevada, o crescimento da economia aumenta, pois eleva-se o retorno sobre os ativos e as rmas, por estarem em um ambiente oligopolizado conseguem repassar todos os seus custos. As famílias, então, têm incentivos para con- sumir no futuro já que obtêm retornos mais elevados no presente.

2.5 Algumas Extensões

Para incorporar o racionamento de crédito explicitamente o mercado - nanceiro, como já considerado, agora faz:

min[δ(r)a; 1

2A(1 +τ)⁻¹]

Daí, pode-se obter a taxa de crescimento da economia que será dada por:

(7)

c⁰ c = 1

θ[2A(1 +τ)(1 +r)δ(r)²a−(1 +r)δ(r)a+r+ρ]

Diferentemente do caso anterior, o aumento da taxa de juros traz resultados ambíguos para o crescimento da economia, pois mesmo com o efeito riqueza se manifestando (já que o agente obtém o retorno sobre sua riqueza inicial), o aumento da taxa de juros reduz os empréstimos obtidos pela rma fazendo com que ela opere em uma escala reduzida. Isto se manifesta na re- dução dos lucros, reduzindo a acumulação de riqueza por parte das famílias.

Além do racionamento de crédito, este modelo pode ser utilizado para estudar várias outras características de uma economia. Por exemplo, o markup pode ser endogeneizado para mudanças na tributação. Pode-se estudar o processo de abertura da economia ao comércio internacional por meio da taxa de mark-up ao aumentar a competição com a entrada de produtos importados ou com a importação de máquinas e equipamentos afetando a produtividade. Pode-se, ainda, estudar os impactos da liberalização nanceira elevando a oferta de riqueza pelo setor nanceiro através da entrada líquida de capitais (a^∗).

3 Análise Empírica

Para a análise empírica deve-se trabalhar com o conceito de áreas míni- mas de comparação (amc) dos municípios brasileiros com o ano base de 1970.

A necessidade de se utilizar este expediente se dá pelo fato de que no período recente muitos municípios foram criados o que acarretaria em relevante perda de informação. Tendo homogeneizado as unidades de cross section construiu- se uma variável de crescimento econômico que será a variável dependente na análise. Ela se refere ao crescimento da renda percapita no período de 1991 a 2000. Assim, estudaremos os determinantes do crescimento dos municípios brasileiros no médio prazo.

Como o racionamento de crédito não pode ser observado, a análise em- pírica se limitará a explorar o impacto de algumas variáveis nanceiras (como proxy para crédito) sobre o crescimento econômico. O modelo predizia que o nível de riqueza nanceira inicial dos agentes era uma variável chave no crescimento econômico, pois era canalizada por meio do setor nanceiro para o setor produtivo como insumo necessário para a produção. Para testar o modelo será adotada a estratégia de King & Levine (1993) com o intuito de identicar qual o impacto do crédito sobre o crescimento econômico⁴. A base de dados se constitui de quatro variáveis nanceiras que serão tratadas na forma log: (i) poupança (poup), (ii) depósitos a vista (depvista), (iii) depósitos a prazo do setor privado (deprazo) e; (iv) aplicações nanceiras

4Como o crédito é de difícil observação, estes autores utilizaram algumas proxies que pudessem captar diferentes dimensões da variável de interesse.

(8)

(aplic). Com estas variáveis pode-se capturar várias dimensões do mercado nanceiro.

Para estimar a relação entre crédito e crescimento econômico estabeleceram- se alguns controles utilizados usualmente na literatura. Estes controles en- volvem a renda do período inicial (renda) para mensurar o efeito da con- vergência⁵, o número de anos de estudo da população acima de 25 anos (educ) como medida para capital humano, índice de gini (gini) conforme utilizado por Persson & Tabellini (1994), a taxa de fecundidade (fec) e a taxa de mortalidade infantil (mort)⁶. Estas variáveis serão utilizadas no ano base de 1991 com o objetivo de detectar a causalidade entre estas e o crescimento no período imediatamente posterior. Além disto, utilizou-se dummies para cada estado para se obter os efeitos especícos de cada unidade e, para ns de simplicação, não serão reportadas⁷.

Os resultados (tabela 1) mostram que o crédito é importante para explicar o crescimento dos municípios brasileiros. Além disto, é signicativo a renda inicial mostrando que existe convergência. As demais variáveis não se mostram importantes para explicar o crescimento da renda percapita no período da análise. Apesar destes resultados não se enquadrarem na literatura internacional eles se equivalem, em grande parte, às conclusões de Tabellini (2004).

O que acontece com estas conclusões se as variáveis do modelo forem modicadas? Será que os resultados são sensíveis a esta especicação? Para responder a pergunta alterou-se algumas das variáveis. A primeira alteração foi incluir a taxa de urbanização em 1991. Os resultados não se alteraram signicativamente. Ademais, substituiu-se a variável n^o médio de anos da população acima de 25 anos pela taxa de analfabetismo e também, a taxa de mortalidade pela esperança de vida. Os resultados não foram alterados com todas as modicações efetuadas.

A análise com o estimador de dois estágios (tabela 2) mostra, da mesma forma, que os resultados não são sensíveis a mudanças no estimador. O instrumento utilizado para o crédito foi o número de agências por amc's.

Nesta alteração, os resultados sobre as demais variáveis foram mantidos com a variável que mede a convergência sendo a única signicativa além das variáveis de crédito. A mudança nas variáveis de escolaridade, desigualdade ou mortalidade não alteraram os resultados.

5A análise empírica tem apontado a convergência como um fato estilizado na literatura sobre crescimento econômico. Ver a este respeito, Barro & Sala-i-Martin (1992).

6Estas variáveis são padrão na literatura internacional. Ver Barro & Sala-i-Martin (1995).

7Uma das variáveis que poderiam ser utilizadas, e que são peculiares para o caso brasileiro, refere-se aos recursos dos fundos constitucionais das regiões norte, nordeste e centro-oeste. Contudo, a análise qualitativa dos dados mostra que estes recursos são importantes apenas a partir de 1997 e mais notadamente a partir de 2000. Como o objetivo é avaliar o crescimento destes municípios durante a década de 1990, a utilização deste expediente não se justica.

(9)

Variável Dependente: Crescimento Econômico

Constante 2,1035*** 1,8537*** 2,1207*** 1,9873*** 2,0152***

renda -0,3189*** -0,3513*** -0,3860*** -0,3316*** -0,3336***

educ 0,0283 0,0143 0,0048 0,0088 0,0060

gini 0,0581 0,0612 0,1095 0,1098 0,0890

fec 0,0167* 0,0118 0,0113 0,0125 0,0120

mort 0,0002 -0,0003 -0,0004 -0,0005 -0,0004

poup - 0,0340*** - - -

depvista - - 0,0328*** - -

deprazo - - - 0,0150*** -

aplic - - - - 0,0132***

R² 0,23 0,22 0,23 0,22 0,22

n 3.659 2.489 2.838 2.719 2.839

Tabela 1: Crédito e Crescimento Econômico: OLS

Alterar a forma com a qual o crédito é construído não mudou as con- clusões. Uma alteração realizada foi estimar o crescimento do crédito para correlacionar seu impacto contemporâneo sobre o crescimento. A única alter- ação foi que os coecientes se reduziram, porém continuaram signicativos.

Como esta análise não capta causalidade, mas apenas correlação, empregou- se novamente o estimador em dois estágios com todas as variáveis nanceiras além do número de agências bancárias como instrumentos⁸. Mais uma vez, os resultados foram mantidos.

Variável Dependente: Crescimento Econômico Constante 1,8129*** 2,1475*** 2,0830*** 2,529***

renda -0,3484*** -0,3970*** -0,3788*** -0,3846***

educ 0,0340 -0,0007 -0,0008 0,0193

gini 0,0411 0,1091 0,1181 0,0835

fec 0,0152 0,0145 0,0150 0,0146

mort -0,0002 -0,0003 -0,0004 -0,0004

poup 0,0330*** - - -

depvista - 0,0364*** - -

deprazo - - 0,0285*** -

aplic - - - 0,0270***

R² 0,22 0,23 0,22 0,21

n 2.489 2.838 2.719 2.839

Tabela 2: Crédito e Crescimento Econômico: 2SLS

8Deve-se ressaltar que quando as variáveis eram signicativas, a aderência aos dados foi reduzida consideravelmente.

(10)

3.1 Análise para Regiões

Uma análise separando as amostras de acordo com as regiões brasileiras pode mostrar se os resultados obtidos anteriormente são dependentes de al- guma região em especial, ou se existem diferenças de regiões mais desenvolvidas com as de menor grau de desenvolvimento. Os resultados (tabelas 3 a 7) indicam que os efeitos dependem do grau de desenvolvimento da região. Nas regiões sul e centro oeste, as variáveis de crédito não são signicativas quando relacionadas ao crescimento econômico. Para as regiões norte e nordeste, os resultados mostram que algumas das variáveis são signicativas para explicar o crescimento. Contudo, isto não ocorre com todas as variáveis o que mostra que os resultados não são robustos à forma como o crédito está sendo me- dido. Por outro lado, a região sudeste possui resultados mais satisfatórios do ponto de vista do impacto do crédito sobre o crescimento econômico. Para a região sudeste todas as variáveis de crédito possuem impactos signicativos sobre o crescimento da região.

A análise com o estimador de dois estágios (não reportada) apresenta os seguintes resultados⁹:

• as regiões sul e centro-oeste permanecem com os mesmos resultados indicando que o crédito não explica crescimento nestas regiões;

• os resultados para as regiões norte e nordeste mostraram que o mercado nanceiro pode ter contribuido para o crescimento econômico, porém o resultado depende dos instrumentos utilizados¹⁰;

• para a região sudeste os resultados são mantidos.

As evidências indicam que apenas a região sudeste está se beneciando da intermediação nanceira. Como a região sudeste é a região mais desenvolvida, este resultado sugere que possa existir um nível de desenvolvimento mínimo no qual o sistema nanceiro começa a contribuir para o processo de desenvolvimento.

Para testar esta hipótese, fez-se um ranking dos municípios brasileiros e dividiu-se estes municípios em quatro grupos de forma que pudessem ser constituídos grupos mais homogêneos. A partir daí, pode-se apreciar as possíveis diferenças na relação entre crédito e crescimento para os municípios brasileiros quanto ao nível de desenvolvimento de cada grupo.

Com esta divisão, pode-se estimar os efeitos por faixas de grupos di- vididos por nível de renda. Com os resultados anteriores, espera-se que a correlação seja obtida pelos grupos com renda inicial mais elevada. Para averiguar esta hipótese, estimou-se os quatro gurpos de forma conjunta por

9Os instrumentos utilizados foram o número de agências bancárias e as demais variáveis nanceiras quando não utilizada como variável independente.

10Deve-se ressaltar que quando as variáveis eram signicativas, a aderência aos dados foi reduzida consideravelmente.

(11)

meio de um sistema de equações aparentemente não relacionadas (SUR - seemingly unrelated regressions).

A justicativa para a aplicação desta metodologia deve-se ao fato de que os municípios mais desenvolvidos podem estar se beneciando dos recursos nanceiros dos municípios menos desenvolvidos. Neste caso, os municípios menos favorecidos podem funcionar simplesmente como uma fonte de cap- tação de recursos¹¹. A opção pela metodologia SUR se dá porque ela con- trolaria este potencial viés.

Um sistema em SUR é um sistema de equações que relacionam-se por um termo de erro. Desta forma, o erro estimado pela regressão dos grupos com renda inferior podem estar relacionados com os erros dos grupos com nível de renda mais elevada¹².

Os resultados (tabelas 8 a 11) indicam que os dois primeiros grupos (com nível de renda inferior) não se beneciam do mercado nanceiro para obter maior crescimento econômico. Por outro lado, a idéia de que acima de um nível inicial de desenvolvimento, o setor nanceiro tem contribuido para o crescimento foi conrmada pelo fato de que os demais grupos obtiveram resultados estatisticamente signicativos.

Estes resultados sugerem que o mercado nanceiro não tem sido efetivo no processo de desenvolvimento dos municípios menos favorecidos. Este resultado sugere que os municípios com nível de renda baixa podem não exibir curva de demanda por crédito o que inviabiliza por parte do mercado nanceiro a alocação entre demanda e oferta de crédito.

Um aspecto que deve ser considerado é o fato de que a região sudeste pode estar se beneciando dos recursos nanceiros das outras regiões. As- sim, existe a possibilidade de que a região sudeste esteja drenando recursos de outras regiões o que contribuiria para o seu crescimento em detrimento das demais. Desta forma, o crédito pode contribuir para distanciar o desenvolvimento das regiões brasileiras. Contudo, esta é apenas uma especulação e o presente artigo não tem como objetivo explorar este aspecto.

4 Conclusões

Este artigo teve como principal objetivo mostrar como o mercado nanceiro pode contribuir no processo de desenvolvimento econômico por meio da intermediação entre poupança e investimento. O modelo apresentado mostra

11Dentro da lógica do modelo apresentado anteriormente, a ausência de relação se daria pela ausência de uma curva de demanda por crédito.

12Em termos mais intuitivos isto quer dizer que a falha da relação entre crédito e crescimento nos níveis iniciais de renda pode contaminar o termo de erro deste grupo e ele estaria relacionado com a relação entre crédito e crescimento para os níveis mais elevados de renda dado que este termo poderia equilibrar o excesso de demanda dos municípios com elevado nível de desenvolvimento

(12)

que ao facilitar esta alocação, o mercado nanceiro pode contribuir para o desenvolvimento econômico.

As evidências empíricas mostraram que o mercado nanceiro possui um papel importante no processo de desenvolvimento dos municípios brasileiros.

Contudo, a análise regional mostrou que esses resultados são obtidos devido à região sudeste. Esta região sim tem se beneciado do mercado nanceiro.

Com respeito às demais regiões, os resultados não indicam a existência desta relação. Esta evidência mostra que pode existir um nível de desenvolvimento mínimo na qual a partir deste o mercado nanceiro pode contribuir para o crescimento econômico.

Este argumento foi testado a partir de um modelo SUR na qual foram constituídos grupos de municípios a partir da renda inicial. Os resultados conrmaram a idéia de que municípios mais pobres não exibem esta relação entre crédito e crescimento o que sugere ausência de demanda por crédito nestes municípios.

Por último, não pode-se descartar a possibilidade de interação entre as regiões. Assim, uma fonte de pesquisa em potencial consiste em avaliar se existe um nível de desenvolvimento mínimo no qual a região mais desenvolvida começa a drenar os recursos nanceiros das demais contribuindo assim para o distanciamento econômico entre as regiões brasileiras.

Referências

[1] Alesina, A.& Rodrik, D. (1994). Distributive Politics and Economic Growth.The Quarterly Journal of Economics. V. 109, n^o2, 465-490.

[2] Andrade, J. P. & Faria, J. C. (1994). Money and Growth: From a Quasi Neoclassical Staindpoint. Revista Brasileira de Economia. V. 48, n^o4, 529-550.

[3] Barro, R. & Sala-i-Martin, X. (1992). Convergence. Journal of Political Economy. V. 100, no2, 223-251.

[4] Barro, R. & Sala-i-Martin, X. (1995). Economic Growth. Mc Graw Hill.

1^o Edition.

[5] Keynes, J. M. (1982). A expectativa como Elemento Determinante do Produto e do Emprego. In: A Teoria Geral do Emprego, do Juro e do Dinheiro. Ed. Atlas: São Paulo. [Originalmente publicado em 1936 pela Macmillian Press].

[6] King, R. & Levine, R. (1993). Finance and Growth: Schumpeter Might be Right. The Quarterly Journal of Economics. V. 108, n^o3, 717-737.

[7] Lucas, R. (1988). On the Mechanics of Economic Development. Journal of Monetary Economics. V. 22, 3-42.

(13)

[8] Mankiw, N. Romer, D. & Weil, D.(1992). A Contribution to the Empir- ics of Economic Growth. Quarterly Journal of Economics. V. 107, n^o2, 407-437.

[9] Persson,T. & Tabellini, G. (1994). Is Inequality Harmful for Growth?

The American Economic Review. V. 84, n^o3, 600-621.

[10] Sidrausky, M. (1967). Rational Choice and Patterns of Growth in a Monetary Economy. American Economic Review. V. 57, n^o2, 534-544.

[11] Schumpeter, J. (1928). A Instabilidade do Capitalismo. In: Os Clássicos da Economia. Ricardo Carneiro (Org.). Publicado Originalmente em:

The Economic Journal V. 38, no 151.

[12] Solow, R. (2000). The Neoclassical Theory of Growth and Distribution.

BNL Quarterly Review. No 215, December, 349-381. 11

[13] Solow, R. (1997). Is There a Core of Practical Macroeconomics that We Should All Believe In? The American Economic Review. Papers and Proceedings. May, 230-232.

[14] Stiglitz, J. & Greenwald, B.(2004). Rumo a um Novo Paradigma em Economia Monetária. Ed. Francis, São Paulo.

[15] Stiglitz, J. & Weiss, A. (1981). Credit Rationing in Markets with Im- perfect Information. American Economic Review. V. 71, n^o 3, 333-421.

[16] Tabellini, G. (2004). The Role of State in Economic Development. Work- ing Paper Series n^o 265. Universitá Bocconi, CEPR & NBER.

[17] Tobin, J. (1965). Money and Economic Growth. Econometrica. V. 33, n^o 4, 671-684.

[18] Walsh,C. (2003). Monetary Theory and Policy. The MIT Press, Cam- bridge, Massachussets. 2^o Edition.

(14)

Constante 0,7376*** 0,8020** 0,6747* 0,7444* 0,7547**

renda -0,0026*** -0,0020*** -0,0022*** -0,0023*** -0,0026***

educ 0,0653 0,0715 0,0595 0,0883 0,0654

gini 0,2973 0,0767 0,3081 0,3299 0,3023

fec -0,0274 -0,0276 -0,0291 -0,0309 -0,0292

mort 0,001 0,0000 0,0010 0,0005 0,001

poup - 0,0026 - - -

depvista - - 0,0136 - -

deprazo - - - -0,0067 -

aplic - - - - -0,0020

R² 0,22 0,17 0,22 0,22 0,22

n 593 433 592 523 592

Tabela 3: Crédito e Crescimento Econômico: OLS -Região Sul

Constante 0,5812 -0,2731 0,2396 0,3251 0,3096 renda -0,0025*** -0,0028*** -0,0028 -0,0027*** -0,0031***

educ 0,1167 0,3268 0,2067 0,1843 0,2050

gini 0,0961 -0,0235 0,0432 0,1105 0,0138

fec 0,1777 0,2146 0,2302 0,2214 0,0042

mort 0,0059 0,0106 0,0043 0,0047 0,0042

poup - 0,0310 - - -

depvista - - 0,0200 - -

deprazo - - - 0,0102 -

aplic - - - - 0,0198**

R² 0,14 0,17 0,15 0,15 0,16

n 223 126 177 170 177

Tabela 4: Crédito e Crescimento Econômico: OLS -Região Centro Oeste

(15)

Constante 0,7465*** 0,5665*** 0,6375*** 0,6457*** 0,7006***

renda -0,0014*** -0,0015*** -0,0016*** -0,0015** -0,0014***

educ 0,0450 -0,0052 -0,0010 -0,0153 -0,0082

gini -0,1031 -0,1074 0,0911 0,1476 0,0785

fec 0,0109 0,0091 0,0119 0,0132 0,0110

mort -0,0003 -0,0018** -0,0021** -0,0022** -0,0020**

poup - 0,0249** - - -

depvista - - 0,0230*** - -

deprazo - - - 0,0180*** -

aplic - - - - 0,0115**

R² 0,23 0,24 0,24 0,25 0,23

n 1.401 1.082 1.163 1.130 1.163

Tabela 5: Crédito e Crescimento Econômico: OLS -Região Sudeste

Constante 0,6488** 0,8932 0,8986** 1,1086** 0,9992**

renda -0,0011** -0,0023*** -0,0031*** -0,0023*** -0,0019***

educ -0,0708 -0,0827 -0,0824 -0,0488 -0,0782 gini -0,1349 -0,6638 -0,7183 -0,8272 -0,7019 fec -0,0120 -0,0187 -0,0291 -0,0214 -0,0298

mort 0,0005 -0,0011 0,0000 -0,0007 -0,0003

poup - 0,0481*** - - -

depvista - - 0,0583*** - -

deprazo - - - 0,0282 -

aplic - - - - 0,0205

R² 0,29 0,34 0,36 0,28 0,32

n 143 76 94 88 94

Tabela 6: Crédito e Crescimento Econômico: OLS -Região Norte

(16)

Constante 0,2938*** 0,1315 0,2248* 0,3682*** 0,3947***

renda -0,0024*** -0,0036*** -0,0034*** -0,0023*** -0,0021***

educ 0,0202 0,0124 0,0122 0,0118 0,0136

gini 0,1078 -0,111 -0,0126 -0,0623 -0,0819

fec 0,0118 0,0048 0,0018 0,000 -0,0020

mort 0,0003 0,000 -0,0001 -0,0002 -0,0002

poup - 0,0522*** - - -

depvista - - 0,0514*** - -

deprazo - - - 0,0203* -

aplic - - - - 0,0116

R² 0,14 0,13 0,12 0,10 0,09

n 1.298 771 811 807 801

Tabela 7: Crédito e Crescimento Econômico: OLS -Região Nordeste Variável Dependente: Crescimento Econômico

Grupo depvista depprazo poup aplic 1 0,048*** 0,010 0,037** 0,007

R² 0,16 0,15 0,14 0,14

Tabela 8: Crédito e Crescimento Econômico: SUR - Grupo 1 Variável Dependente: Crescimento Econômico

Grupo depvista depprazo poup aplic 2 0,039*** 0,012* 0,022** 0,008

R² 0,32 0,30 0,26 0,31

Grupo depvista depprazo poup aplic 3 0,022** 0,015** 0,042*** 0,013**

R² 0,16 0,17 0,14 0,16

Grupo depvista depprazo poup aplic 4 0,034*** 0,021*** 0,034*** 0,016***

R² 0,21 0,20 0,22 0,19

Tabela 11: Crédito e Crescimento Econômico: SUR - Grupo 4