Ensaios em economia aplicada

Fundação Getulio Vargas

Escola de Pós-Graduação em Economia - EPGE

ENSAIOS EM ECONOMIA APLICADA

Tese submetida à Escola de Pós-Graduação em Economia da Fundação Getulio Vargas como requisito de obtenção do

título de Doutor em Economia

Aluno:

Luiz Felipe Pires

Maciel

Orientadora: Maria

Cristina Trind

ade Terra

Rio de Janeiro

2012

Fundação Getulio Vargas

Escola

de Pós-Graduação em

Econom

ia

- EPGE

ENSAIOS EM ECONOMIA

APLICADA

Tese submetida à Escola de Pós-Graduação em Economia da Fundação Getulio Vargas como requisito de obtenção do

título de Doutor em Economia

Aluno: Luiz Felipe Pires

Maciel

Banca Examinadora:

Maria

Cristina Terra

(orientadora,

Cergy-Pontoise)

Afonso Arinos de

Mello

Franco Neto (EPGE/FGV)

João Victor lssler (EPGE/FGV)

João Alberto de Negri

(FINEP)

Silvia

Maria Matos (IBRE/FGV)

Ficha catalográfica elaborada pela Biblioteca Mario Henrique Simonsen!FGV

Maciel, Luiz Felipe Pires

Ensaios em economia aplicada I Luiz Felipe Pires Maciel.- 2012. li I f.

Tese (doutorado)- Fundação Getulio Vargas, Escola de Pós-Graduação em Economia.

Orientadora: Maria Cristina Trindade Terra.

Inclui bibliografia.

I. Economia. 2. Produ ti v idade. 3. Trabalhadores-Efeito de inovações tecnológicas. 4. Taxa cambial. 5. Política monetária. l. Terra, Maria Cristina T. (Maria Cristina Trindade). II. Fundação Getulio Vargas. Escola de Pós-Graduação em Economia. III. Título.

LUIZ FELIPE PIRES MACIEL

ENSAIOS EM ECONOMIA APLICADA

FUNDAÇÃO

GETULIO VARGAS

Tese apresentada ao Curso

de Doutorado

em Economia

da

Escola

de

Pós-Graduação em

Economia

para

obtenção

do

grau

de Doutor

em Economia.

Data

da defesa: 13

/

09/2012

Aprovada em:

ASSINATURA DOS MEMBROS DA BANCA EXAMINADORA

Maria Cristina Trindade Terra

Orientador (a)

Resumo

A presente tese estuda o comportamento da dinâmica da economia doméstica a choques externos. Nos dois primeiros capítulos, é abordado o efeito de choques internacionais sobre duas métricas importantes em uma economia. No primeiro capítulo, é testado o efeito da entrada de firmas multinacionais sobre a produtividade das firmas. Além da estimação dessa externalidade, o estudo aborda o efeito da mobilidade dos trabalhadores e dos gastos em P&D sobre a capacidade de absorção das firmas e o quanto elas podem se beneficiar da entrada de firmas estrangeiras. No segundo capítulo, o objeto de análise é o pass through cambial. O objetivo é estimar o quanto a sensibilidade dos preços domésticos às variações cambiais vem mudando recentemente. Além disso, são testadas variáveis macroeconômicas como explicação dessa trajetória declinante do pass through brasileiro. Por último, no terceiro capítulo, a demanda por energia elétrica brasileira é estimada. Dentro dessa estimação, testa-se se o apagão elétrico, acontecido em 2001, alterou o comportamento dos consumidores residenciais e industriais no Brasil.

Palavras chaves: Produtividade, Spillovers de investimento estrangeiro direto, Microdados de firmas e trabalhadores, Filtro de Kalman, Inflação, Repasse cambial, Modelo de demanda de energia elétrica, Modelo de Correção de erros.

Abstract

This thesis studies the behavior of the domestic economy to externai shocks. The first two chapters discuss the effects of international shocks on productivity and prices, respectively. In the first chapter, we test the effect of the entry of multinational firms on the productivity. Besides the estimation of this externality, the study addresses the effect of the workers mobility and R&D spending on firms absorption capacity and how they can benefit from the entry of foreign firms. In the second chapter, the object of analysis is the exchange rate pass through. The purpose is to test how the sensitivity of domestic prices to exchange rate changes has been changing recently. Moreover, macroeconomic variables are tested as candidates to explain the declining trend of pass through in Brazil. Finally, in the third chapter, the Brazilian electricity demand is estimated. Within this estimation, we test whether the 2001 electric blackout changed the behavior of residential and industrial consumers in Brazil.

Keywords: Productivity, lnnovation, FOI spillovers, Firm-level data, Matched employer-employee data, Kalman filter, lnflation, Exchange rale pass through, Monetary policy, Electric Energy Demand Modeling, VECM, TVP-ECM.

Dedico essa tese a minha querida e saudosa avó Iara (in memoriam).

Agradecimentos Agradeço,

A minha orientadora, Cristina Terra, pela oportunidade de realização deste trabalho, pelo apoio e contribuições;

Aos membros da Banca Examinadora pelas excelentes críticas e sugestões; A Rebecca Barros, pelo apoio e compreensão;

Ao corpo docente da EPGE, pela excelência técnica e pela contribuição à minha formação acadêmica;

A DISET/IPEA e ao IBGE pela disponibilização dos dados e condições de trabalho na sala de sigilo, em especial João de Negri e Eric Jardim; A maior fábrica de talentos, amigos e loucos que já conheci: a EPGE;

Aos meus colegas da EPGE pela amizade e companheirismo, em especial aos amigos Pedro Bretan, Rafael de Souza, Amanda Carlos, Thiago Pereira, Hui Lok Sin, Hilton Notini, Gustavo Araújo e tantos outros não menos importantes; Aos meus pais e meu irmão, pelo amor incondicional e apoio irrestrito;

Aos meus avós por toda a paciência, fé e compreensão;

Ao meu amor, Mariana, por todo seu companheirismo e cumplicidade durante essa difícil jornada;

Índice

Chapter 1 -Spillovers de Produtividade e Capacidade de Absorção: Evidências com Microdados Brasileiros ... 1

Chapter 2- On The Exchange Rate Pass-Through Determinants: a State Space Approach for Brazil ... .... ... ... .. ... 38

Chapter 3 - Brazilian Electricity Demand Estimation: What has changed after the Rationing in 2001? An Application of the Time Varying Parameter Errar Correction Model . . . 70

Spillovers de Produtividade e Capacidade de Absorção:

E

vi

dênc

i

as com Microdados Bras

il

eiros

Abstract

This paper studies the relationship between multinationals presence and productivity at the firm levei on a panel of manufacturing firms in Brazil. Using detailed firm-level surveys on innovation activities and labor market, we investigate the channels of the productivity spillovers generated by multinationals presence. First, we estimate a Heckman model to predict research and development efforts for each firm in brazilian market. We then use several techniques to estimate productivity at the firm levei and study the role of worker mobility and research and development on the relative efficiency of firms. When we estimate productivity controlling for the input choice, the productivity spillovers form multinationals presence is positive. Regarding the transmission channels of spillovers, we find evidence of a strong association between the estimated R+O intensity and the absorptive capacity, in line with the "two faces of R+O" hypothesis developed by Cohen and Levinthal (1989). We also provide direct evidence of a particular channel of spillovers from multinational firms, the "worker mobility" channel. Using matched employer -employee data, we show that domestic firms that hire former MNE workers are more likely to absorb new technologies and to display better measures of productivity. This effect is stronger for inter-sectoral mobility of workers, consistently with the presence of inter-sectoral spillovers from FOI.

Keywords: productivity, innovation, FOI spillovers, firm-level data, matched employer-employee data. JEL: L25, L60, 030.

Resumo

O objetivo do trabalho é investigar o efeito da presença de multinacionais sobre a produtividade das firmas no período de 1999 até 2006. Esse efeito é decomposto na transferência de tecnologia e na transmissão de conhecimento de firmas multinacionais para firmas domésticas. Para captarmos essa decomposição foi necessário construir uma variável de mobilidade dos trabalhadores e uma variável que capte propensão a investir em Pesquisa e Desenvolvimento para cada firma da amostra. Quando a estimação da produtividade leva em consideração a escolha de insumos da firma, encontramos evidência de spillovers positivos gerados pela presença de multinacionais. Ao se analisar os canais de transmissão dos spillovers, nós encontramos evidências de uma associação positiva entre a intensidade de investimento em Pesquisa e Desenvolvimento e a capacidade de se beneficiar da presença de multinacionais no setor. Outra evidência encontrada é o canal de mobilidade dos trabalhadores provenientes de multinacionais. Usando dados da RAIS-empregado e RAIS-Empresa, nós mostramos que firmas domésticas que contratam trabalhadores de multinacionais apresentam maior capacidade de absorção de tecnologia, de maneira a se beneficiar mais dos spillovers de produtividade. Esse efeito é mais intenso para a mobilidade intersetorial de trabalhadores, o que é consistente com a evidência empírica de maiores spillovers verticais provenientes da presença de multinacionais.

1. Introdução

Com a mudança do rating soberano do Brasil para grau de investimento, existe uma expectativa de crescimento do influxo de capitais estrangeiros para o país, em especial os investimentos estrangeiros diretos (IED). O ponto a ser testado é a existência de externalidades positivas com a maior presença de empresas externas, que possuem diferentes tecnologias de produção. O efeito dessa entrada de empresas externas sobre a produtividade das empresas existentes no mercado doméstico são os chamados spillovers.

A entrada de empresas multinacionais (MNC) em uma economia tem como efeito direto o aumento no grau de competição daquele setor. Isto posto, se as empresas domésticas possuírem um grau de produtividade muito abaixo da MNC, elas podem acabar sendo eliminadas do mercado. Entretanto, esse grau de tecnologia das firmas entrantes pode ser transferido para as firmas que já estavam no mercado, provocando um aumento de produtividade do setor. Ao realizar um estudo sobre a presença de multinacionais, o primeiro ponto é analisar se esse impacto sobre a produtividade das firmas no mercado doméstico é positivo ou negativo. Segundo Griffith, Redding, e Van Reenen (2003), deve-se considerar possíveis variáveis relevantes no comportamento dessa transferência de tecnologia, ou seja, variáveis que expliquem o porquê dessa ambiguidade nos spillovers de produtividade.

Analisando a capacidade de absorção de tecnologia, pode-se inferir quando o efeito da entrada de multinacionais no Brasil será positivo sobre a produtividade das firmas. Assim, o objetivo central do artigo é verificar não só a existência de spillovers de produtividade pela presença de multinacionais, mas também testar sob quais condições essas externalidades apresentam maior probabilidade de ocorrência para o caso brasileiro.

Isso é realizado testando o efeito dos gastos em Pesquisa e Desenvolvimento e da mobilidade dos trabalhadores sobre a capacidade de absorção de novas tecnologias por parte de uma firma. Além disso, particularidades dos setores de atividade econômica e das regiões geográficas nos quais as firmas pertencem

também serão consideradas, de forma a identificar fatores característicos (efeitos fixos) que possam afetar o processo de transferência de tecnologia. Uma vez conhecidas as características dos setores que se beneficiariam com a presença de multinacionais, é possível identificar quais deles devem ser incentivados pelo maior influxo de capitais. Além disso, se os principais determinantes da capacidade de absorção de tecnologia forem encontrados, uma boa política pública pode ser um desenho de mecanismo de incentivos para melhorar a transferência de tecnologia da economia brasileira, como exemplo, investimentos em treinamento de pessoal e em pesquisa e desenvolvimento.

A metodologia econométrica tem o objetivo de identificar as características principais que separam as firmas que sofrem spíllovers de produtividade, daquelas que são impactadas negativamente pela entrada de multinacionais na economia.

O processo de estimação divide-se então em três etapas. Primeiramente, os gastos em Pesquisa e Desenvolvimento de cada firma são modelados de acordo com características dos seus trabalhadores, dos setores e da região geográfica que elas se encontram.

Com os dados da Pesquisa Industrial Anual, são estimadas diversas medidas de produtividade para as firmas, de modo a controlar pelos problemas de simultaneidade presentes na estimação de funções de produção.

Por último, testa-se se essas medidas de produtividade são associadas com a presença de multinacionais em cada setor, e como essa associação depende das variáveis indicadoras da capacidade de absorção das firmas (intensidade em P&D e mobilidade dos trabalhadores advindos de empresas multinacionais) obtidas na primeira etapa.

O artigo está estruturado da seguinte forma. Primeiramente é realizada uma revisão da literatura sobre os spillovers de produtividade. A seguir, a metodologia de análise é apresentada, de maneira a descrever os modelos econométricos utilizados. A terceira seção descreve a base de dados da pesquisa e os resultados gerados, para que a quarta seção conclua o trabalho.

2. Literatura

A entrada de novas firmas aumenta a competição no mercado, obrigando as firmas locais a operarem de maneira mais eficiente para não perderem mercado. Caso elas não introduzam novas tecnologias antes do previsto e aumentem sua produtividade, elas serão expulsas do mercado pelas empresas estrangeiras mais produtivas. (Kokko 1994 ).

A contribuição do modelo de Wang e Blomstrom (1992) foi destacar o papel principal do grau de competição no mercado doméstico sobre a taxa de transferência de tecnologia por parte das multinacionais. Tanto a filial da multinacional como a firma local podem influenciar a mobilidade de tecnologia através de suas decisões de investimento. Assim sendo, a tendência na literatura é dar maior peso para características específicas do mercado o qual as multinacionais são entrantes, como por exemplo, seu grau de concorrência. Esse fato vai ao encontro do objetivo da pesquisa proposta que é dar maior relevância para a heterogeneidade do mercado e das firmas.

Findlay (1978) sugere que quanto maior a distância tecnológica entre o país doméstico (menos avançado) e país externo (mais avançado), maior o potencial de exploração no primeiro e mais rápida a absorção de novas tecnologias. Portanto, o potencial de spillovers positivos aumenta quanto maior for o diferencial tecnológico entre o país doméstico e o de origem da multinacional. Raciocínio análogo vale para relação entre firmas.

Entretanto essa visão vem sendo alterada recentemente. Glass e Saggi (1998) observam que quanto maior o hiato tecnológico, menos provável que as firmas do país doméstico possuam capital humano e know-how tecnológico para se beneficiar da transferência de tecnologia realizada pelas multinacionais,

reduzindo assim sua possibilidade de ganho com os spillovers de

produtividade.

Para tal, podem-se classificar empresas domésticas de acordo com níveis variados de capacidade de absorção, e empresas multinacionais de acordo com seus tipos e estratégias (considerando que elas inovam localmente e quais tipos e estratégias de inovação foram adotados). Para estudar esse

comportamento, é possível testar quais variáveis são mais importantes para explicar as transferências de tecnologia, capturando quais são os principais determinantes da capacidade de absorção.

Relacionada à noção de capacidade de absorção, tem-se a idéia das "duas faces de P&D", desenvolvida por Cohen e Levinthal (1989). De acordo com os autores, P&D tem "duas faces": uma é voltada para o desenvolvimento de novas tecnologias enquanto a outra se volta para desenvolver a habilidade de aproveitar conhecimento externo (desenvolvido por outros) e aplicá-lo em melhorias para a empresa (através da imitação, adaptação das idéias a novos contextos, etc). É de se esperar que, no contexto de spillovers, seja a segunda face que interesse.

Ao incorporar o efeito de inovações sobre a capacidade de absorção de tecnologia de cada setor, pode-se verificar como os spillovers de produtividade variam entre setores e por características das firmas. Para incorporar esse efeito, os microdados coletados pela PINTEC e RAIS podem ser combinados de maneira a prover boas medidas de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) e intensidade de capital humano no interior da empresa.

Um dos propósitos dessa pesquisa é contribuir para o debate sobre spillovers de produtividade de IED, desenvolvendo evidências para o caso do Brasil. A estratégia na literatura é regredir o nível de produtividade da empresa em algumas medidas de IED no setor (spillovers horizontais) ou entre setores (spillovers verticais). A medida normalmente é a proporção de empregados em multinacionais com relação ao total. A contribuição da presente pesquisa será incorporar o efeito de particularidades das firmas, via o efeito dos gastos em P&D e da mobilidade dos trabalhadores sobre a capacidade de absorção, e de particularidades dos setores de atividade econômica e das regiões geográficas nos quais as firmas pertencem, identificando fatores característicos (efeitos fixos) que possam afetar o processo de transferência de tecnologia.

Um procedimento alternativo para modelar a capacidade de absorção é através da divisão da amostra de firmas nacionais entre grupos, baseada em suas localizações ao longo da distribuição da PTF. Esta abordagem foi utilizada para

o caso do Reino Unido, por Haskel et ai (2004), que concluiu que o IED gera um impacto nos níveis mais baixos de distribuição em firmas nacionais.

Girma and Horg (2005) rodam regressões quantílicas para chegar a um resultado mais genérico. Os spillovers e a capacidade de absorção exibem uma relação com formato de uma parábola convexa, significando que empresas com produtividades extremas são mais afetadas pelos IED do que empresas medianas. Seus resultados indicam que empresas pouco produtivas sofrem spillovers negativos, enquanto as firmas pertencentes aos maiores quantis de produtividade conseguem absorver tecnologia com maior facilidade. Griffith et ai (2002) regridem o crescimento da produtividade das firmas em uma medida da distância em relação à fronteira de produção (medida como a maior PTF na indústria). Eles incluem um termo da presença do IED no nível setorial, e um termo de interação entre os IED e a distância à fronteira de produção (os coeficientes que representam os spillovers são endógenos a variável de distância da fronteira). Se esse termo é positivo e significativo (que é o que eles encontram), significa que a presença de firmas estrangeiras acelera a convergência de firmas domésticas. Eles atribuem isso à

transferência de tecnologia (firmas nacionais imitando firmas estrangeiras) ou ao aumento de competitividade, resultando em firmas nacionais sendo forçadas a aumentar a produtividade para não perder mercado.

Outro trabalho, aplicando um approach semelhante, foi realizado para os casos da República Tcheca e Rússia por Sabirianova, Svejnar and Terrell (2005). Eles utilizaram a regressão de produtividade usual e descobriram que a distribuição de firmas estrangeiras situa-se mais perto de sua fronteira de produção do que as firmas nacionais. Outro resultado prevê que a correlação do termo de interação de IED no nível setorial com a variável de distância em relação à fronteira é negativa para empresas nacionais. Isso indica que quanto maior a presença estrangeira, maior é o hiato de eficiência de empresas nacionais (o que indicaria spillovers negativos), causando, entretanto, uma redução no hiato de outras empresas estrangeiras (por exemplo, empresas estrangeiras são complementares estratégicos). O efeito é maior no caso da Rússia, que possui um setor de manufaturas mais atrasado.

Os resultados contrastantes dos dois estudos (Reino Unido versus República Tcheca e Rússia) vão ao encontro do raciocínio que os IED afetam positivamente empresas com alta capacidade de absorção, e essas empresas pertencem a um mercado cujos efeitos de competição são menores. Com base nesses estudos fica claro que a análise da capacidade de absorção, e como ela varia com as características das firmas, é primordial para o bom entendimento dos efeitos das MNC sobre a produtividade das firmas.

Um estudo de Griffith, Redding and Ven Reenen (2004) estima o papel de P&D e capital humano (variáveis que determinam a capacidade de absorção) em um painel de indústrias de países da OECD. Eles concluíram que quanto maior o hiato na produtividade, maior a taxa de convergência entre os países. Os autores afirmam que quanto maior a diferença de tecnologia, maior é o espaço para que a transferência de tecnologia se realize. Ademais, gastos em P&D afetam positivamente essa taxa de transferência de tecnologia.

3. Metodologia

O objetivo principal é identificar se uma firma que pertence a um setor com alta participação de multinacionais apresenta uma maior medida de produtividade. Além da mensuração dessa externalidade, é interessante testar como se dá esse canal de transmissão. Assim o coeficiente que representa os spillovers de produtividade pode ser reescrito em função da mobilidade dos trabalhadores provenientes de multinacionais e da intensidade de gastos com Pesquisa e Desenvolvimento.

Para que isto possa ser realizado são necessárias duas etapas anteriores. A estimação da produtividad·e de cada firma, via estimação de funções de produção setoriais, e a modelagem dos gastos em P&D por trabalhador de cada firma.

3.1 Spillovers de Produtividade

Para analisarmos o efeito da presença de multinacionais sobre a produtividade das firmas, iremos testar os possíveis canais de transmissão dessa externalidade. Primeiramente, incluiremos uma variável para a mobilidade dos trabalhadores, de forma a testar a associação entre a contratação de trabalhadores que trabalhavam em multinacionais e o quanto as firmas que os contrataram conseguem absorver os spillovers de produtividade.

A entrada de multinacionais aumenta a demanda de mão de obra qualificada no mercado doméstico, dado que o grau de escolaridade de trabalhadores de multinacionais é maior do que os trabalhadores de firmas domésticas. Além disso, as multinacionais podem treinar sua mão de obra e oferecer conhecimento das tecnologias adotadas. A transferência de trabalhadores de multinacionais para firmas domésticas pode gerar um fluxo de trabalhadores qualificados na economia doméstica, indicando uma transferência de conhecimento para as firmas domésticas, de maneira a aumentar a capacidade de absorção de novas tecnologias.

Com o intuito de analisar os canais de transmissão dos spillovers de produtividade, é necessário construir boas medidas para descrever esse processo de transferência de tecnologia e de conhecimento. Assim, o foco será na mobilidade dos trabalhadores provenientes de multinacionais como o maior indutor de transferência de conhecimento, além de uma medida de capacidade inovativa para representar a capacidade de absorção de novas tecnologias. Esta última será representada pelo gastos em P&D, com a correção pelos problemas de seleção e endogeneidade na escolha desse tipo de investimento. Dessa forma a equação que tenta capturar as externalidades da presença de multinacionais e seus possíveis canais de transmissão é apresentada a seguir. TFP,1

=

/3

0

+

fJ

1IEDit

+

fJ

2IED _ setit

+

fJ3

Exportaçõesit

+

/3

4 Importações ;1

+

/3

5HHIP

+

dummies _setor+ dummies _ano+ dum mies_ região+ &it ( 1)

Para cada firma i em um ano t, a TFP é a medida de produtividade gerada pelo resíduo das estimações das funções de produção setoriais. A variável

IED indica se uma firma é multinacional ou não, IED_set é a participação de multinacionais no setor, Exportações é o valor exportado pela firma dividido pelo seu valor da transformação industrial. Já Importações é a proporção dos insumos que são importados e HHI é o índice de Herfindahl, que mede a concentração para cada setor de atividade econômica. Além disso, são incluídas dummies para controlar fatores setoriais, temporais e geográficos. A intuição é que firmas multinacionais sejam mais produtivas do que as firmas nacionais. Por isso, espera-se que o coeficiente

131

seja positivo. Os coeficientes l33 e

13

4 indicam a associação entre comércio internacional e produtividade. A expectativa é a de que firmas que exportam tendem a ser mais produtivas, uma vez que enfrentam concorrência internacional. Já firmas importadoras tem acesso a mais insumos, além dos produzidos domesticamente, podendo comprar máquinas e equipamentos mais eficientes. Assim, o acesso a mercados internacionais propicia as empresas conhecerem máquinas e processos produtivos melhores do que os existentes no mercado doméstico.

O coeficiente l32 é a externalidade gerada pela presença de multinacionais. Para que esse efeito seja positivo, a maior presença de firmas multinacionais deve acarretar que as firmas operantes no mercado domestico absorvam tecnologia das firmas mais produtivas e possam observar seu processo produtivo, de maneira a elevar seu grau de produtividade. Assim, a segunda face do P&D, descrita por Cohen & Levinthal (1989), seria corroborada.

Para que esses canais de transmissão dos spillovers de produtividade possam ser capturados, é natural pensar que firmas com trabalhadores mais capacitados e com maior capacidade de absorção de novas tecnologias apresentem maior propensão a se beneficiar da presença de firmas mais produtivas (multinacionais). Nesse caso pode-se decompor o coeficiente de spillover da regressão (1) da seguinte forma:

fJ

fJ

k

fJ

RDPA'D

fJ

\1'/IJMT

2

=

2

+

2 il-1

+

2 il-1 (2)

No caso,

PD

é a intensidade dos gastos em P&D preditos pelo modelo corrigido pelos vieses de seleção e endogeneidade; e MT é a variável que

indica a mobilidade dos trabalhadores da firma

i

provenientes de empresas multinacionais. Essas proxies tem o objetivo de identificar os canais de transmissão de conhecimento e de absorção de novas tecnologias, de forma a testar se estas estão diretamente associadas com os spillovers de produtividade.

Substituindo (2) em (1 ):

TFP,., = (J0 + (J11ED;, + fJ/ IED _sei;,+ (J2 RD PD;,_1

*

IED _set;, + fJ/"'M'f;t-1

*

IED _set;, +

fJ3Exportações;, + fJ4 Importações;,+ fJ5HHij, + (3)

+dum mies_ setor+ dummies _ano+ dummies _região+&;,

Assim, a associação entre a externalidade da presença de multinacionais com outras variáveis pode ser testada pela estimação da equação (3). Nesse caso tenta-se validar se possuir uma habilidade de aproveitar conhecimento externo e aplicá-lo em melhorias para a empresa está correlacionado com maiores externalidades pela presença de multinacionais na produtividade das firmas.

3.2 Estimação da Produtividade das firmas

A estimação da produtividade das firmas é representada pelo erro da regressão da função de produção média da indústria. A equação (4) ilustra a metodologia de estimação, onde todas as variáveis estão em logaritmo neperiano.

Onde

r;,

é o valor produzido pela firma i no ano

t

,

L;, é o número de trabalhadores da firma

i,

tanto os ligados a produção como os de atividades não produtivas das firmas, K;, é a variável de estoque de capital e M;, é o valor gasto com outros insumos (materiais).

Quando parte da produtividade é observada pelas firmas, mas é não observável para o econometrista, ocorre o problema de simultaneidade. Se o componente de erro não observável é conhecido pela firma e permite que ela altere sua decisão de demanda por fatores, então o erro dessa regressão é

correlacionado com as variáveis explicativas o que gera viés e inconsistência nas estimativas por OLS.

Uma maneira de se abordar o problema é decompondo o erro conforme equação (5).

(5)

Onde W;₁ é o termo de produtividade observado pela firma, mas não observável pelo econometrista. Já o &;₁ é o choque de produtividade inesperado, que possui média nula. As estratégias de estimação para as funções de produção se baseiam em identificar o termo não observável W;

1•

Se o componente não observável da produtividade, que afeta o comportamento da firma, apresentar um padrão invariante no tempo e depender de atributos específicos de cada firma, então um painel com efeitos fixos podem corrigir o problema de simultaneidade e fornecer estimativas consistentes. Por exemplo, se a reação das firmas a um eventual choque na economia não variar ao longo

do tempo e ser determinada por características intrínsecas a cada firma, há evidências que esse problema de simultaneidade possa ser corrigido por efeitos fixos.

Entretanto, caso a reação das firmas não seja constante no tempo, modelos dinâmicos tendem a apresentar melhores correções para esse problema na

estimação de produtividade ao nível de firmas. Vale salientar que todos esses procedimentos visando minimizar o viés assintótico das estimativas de produtividade se tornam possíveis com a utilização de dados desagregados, ao nível de firmas.

Para o caso em que o comportamento da firma em relação a choques na economia varie com o período de tempo e o painel com efeitos fixos não resolva o problema, Olley e Pakes (1996) propuseram um estimador consistente. Esse estimador resolve o problema de simultaneidade usando a decisão de investimento da firma como proxy para choques de produtividade

não observáveis. A idéia principal é que firmas mais produtivas tendem a investir mais e, observando o consumo de máquinas e equipamentos das

firmas, pode-se identificar melhor o componente não observável da produtividade.

A metodologia proposta por Olley e Pakes (1996) gera estimadores consistentes na estimação de funções de produção, caso algumas hipóteses sejam satisfeitas. A principal delas é que exista uma relação estritamente monótona entre investimento e a produtividade. Como nessa metodologia estima-se a decisão de investimento da firma (que depende da produtividade não observável), caso essa relação seja inversível, pode-se escrever a produtividade em função do investimento, e assim, identificar o componente não observável da produtividade.

Além da escolha de investimento, outro ponto importante dessa especificação é a modelagem da probabilidade entrada e saída de uma firma do mercado. Isso é importante, pois corrige pelo viés de seleção, uma vez que firmas maiores têm maior probabilidade de permanecerem na amostra durante um período de tempo. Assim se as firmas que não sobrevivem a choques adversos forem excluídas da amostra, um viés nos coeficiente da função de produção pode ser gerado.

Levinsohn e Petrin (2003) apresentam uma metodologia similar a de Olley e Pakes (1996). Todavia, ao invés da variável de investimento das firmas, eles sugerem o uso de insumos intermediários como proxy para poder estimar a produtividade.

Primeiramente, os autores adotam que a demanda por insumos depende estritamente da produtividade e do capital demandado.

(6)

Nesse caso, o termo não observável é identificado pela demanda por insumos, como gastos com energia, se a demanda por esses insumos (equação (6)) for inversível.

Assim, os autores mostram que é possível substituir (7) e (5) em (4) e reescrever a equação a ser estimada em dois estágios. No primeiro é estimada a função de produção (equação (8)) sem levar em consideração o termo de capital, gerando coeficientes para trabalho. No segundo estágio é estimada uma função rjJ(M;"Kil) que identifica o termo não observável (equação (9)) condicional a estimativa do estágio anterior. Esse procedimento permite identificar e estimar o coeficiente para o capital.

(8)

(9)

A principal hipótese do modelo é que exista uma relação estritamente monótona entre demanda por insumos e a produtividade. Como nessa metodologia estima-se a decisão de consumo de insumos da firma (que depende da produtividade não observável), caso essa relação seja inversível, pode-se escrever a produtividade em função da demanda por insumos, e assim, identificar o componente não observável da produtividade. Essa hipótese de monotonicidade estrita é restrita no sentido que demanda valores não nulos para a função insumos e materiais da firma. Assim quaisquer valores nulos de gastos com energia devem ser retirados da amostra.

Normalmente, as bases de microdados ao nível de firmas contem menos observações nulas para variáveis como materiais e gastos com energia do que para investimentos, o que gera um ponto positivo para a metodologia de Levinsohn e Petrin comparada a de Olley e Pakes. Assim, para fins comparativos, nesse trabalho ambas as metodologias foram estimadas para o caso brasileiro. Entretanto, como será mostrado posteriormente, as estimativas de produtividade segundo metodologia de Levinsohn & Petrin (2003) serão utilizadas para análise de spillovers.

Correção para simultaneidade

e

a presença de Mu/tinacionais

Um efeito importante da entrada de firmas internacionais no mercado doméstico é o ganho de mercado de firmas pouco produtivas já presentes no

mercado doméstico. Dessa forma, a competição de firmas externas causaria uma redução na produtividade de firmas pouco produtivas. Se a maioria das firmas de um país apresentar essa característica, o spillover da presença de multinacionais pode ser negativo sobre a produtividade das firmas.

Segundo Aitken e Harrison(1999), a perda de mercado acarreta num aumento do custo médio e reduz a produtividade. Assim, firmas domésticas seriam afetadas negativamente pela presença de multinacionais, tanto pelo mercado de produtos como pelo canal do mercado de fatores. A maior competição no mercado de fatores significa um aumento na demanda por esses insumos e uma maior oferta do produto em questão. Dessa forma, ocorre uma pressão altista sobre o custo dos fatores e uma tendência de queda nos preços do mercado do produto final. Ambos os canais acabam acarretando numa redução da medida de produtividade observada, pois o valor adicionado produzido pelas firmas que operam no mercado doméstico cai. Então, se existe economias de escala então vendas menores estão associadas a uma menor produtividade. É importante salientar que esse efeito negativo de competição pela presença de multinacionais acontece sobre as empresas menos produtivas, que acabam sendo forçadas a deixar o mercado.

Se uma função de produção for estimada sem controlar pela mudança nos preços dos fatores, os estimadores obtidos serão viesados. Como a competição das multinacionais pode afetar a produtividade das firmas operantes no mercado doméstico, via mercado de fatores, a estratégia de estimar a produtividade, corrigindo pela decisão de escolha de insumos de uma firma, é importante para identificar a associação entre investimento estrangeiro e produtividade.

O método sugerido por Levinsohn e Petrin (2003) visa solucionar o problema de simultaneidade, de maneira a utilizar a decisão de gastos em insumos da firma para identificar choques de produtividade não observáveis. Assim, é possível identificar choques nos preços dos fatores, de forma a estimar funções de produção, sem a hipótese dos preços relativos de fatores constantes. Dessa forma é possível comparar melhor diferentes medidas de produtividade com a presença de multinacionais.

Como exemplo, pode-se citar o choque de oferta de energia elétrica no Brasil em 2001, onde os preços se elevaram. Os gastos com energia subiram muito e a produção permaneceu, na melhor das hipóteses, estável. Assim, se considerarmos os preços dos fatores constantes, identificaremos uma redução na produtividade uma vez que as firmas usam mais eletricidade para produzir o mesmo output. Se considerarmos que uma parcela da produtividade é não observável e pode ser identificada pela relação entre demanda por fatores e produtividade, estaremos controlando pela mudança no preço relativo da energia, via seu respectivo ajuste na quantidade demandada por esse insumo.

Assim a produtividade gerada pela metodologia de Levinsohn e Petrin (2003), fornece o quanto a firma produziu com os mesmos insumos, condicionado à

mudança na sua demanda por insumos intermediários.

Assim, a metodologia de Levinsohn e Petrin (2003) foi escolhida para a estimação das funções de produção setoriais e para, consequente, cálculo das produtividades por firma. Para fins de robustez, foram estimadas funções de produção para vários setores de atividade econômica, pelos outros métodos citados, com o objetivo de estimar medidas de produtividade ao nível das firmas da melhor forma possível. Devido

à

abertura de microdados ao nível de firmas, foi possível estimar diferentes funções de produção para as diversas

indústrias. Levando a heterogeneidade das firmas em consideração, foi possível incluir variáveis intrínsecas a cada firma, como o consumo de energia elétrica, combustíveis e materiais para cada uma delas.

3.3 A decisão de investimento em P&D

O processo de capacidade de absorção de novas tecnologias é construído utilizando a decisão de investir em Pesquisa e Desenvolvimento com o montante gasto com esse insumo de inovação. Dessa forma, se uma firma

investe mais em P&D, ela tem maiores condições de inovar e de reproduzir tecnologias mais eficientes.

Nessa seção será apresentado o modelo de decisão de investimento em P&D para cada firma. Dessa forma, iremos construir uma medida de capacidade de

absorção, de maneira que a escolha dos inputs de inovação seja modelada (gastos com P&D), via modelo Heckman.

Essa estratégia visa corrigir o problema de seleção e de endogeneidade na escolha dos gastos com pesquisa e desenvolvimento. O primeiro viés ocorre, pois apenas firmas inovadoras e com mais de 500 empregados respondem a pergunta de gastos em P&D. Já o problema de endogeneidade está presente, pois a escolha de quantos insumos de inovação uma empresa precisa para realizar uma inovação pode depender de uma série de variáveis não observáveis. A metodologia econométrica que visa corrigir esses problemas será apresentada a seguir.

São estimadas duas equações de forma a modelar a decisão de investimento em P&D utillizando um Heckit. A primeira equação representa a equação de seleção, na qual a variável dependente é uma dummy para a participação de P&D. Nesse caso, a decisão de investir ou não em pesquisa e desenvolvimento é descrita como:

(1 O)

onde PD* é uma variável latente descrevendo se uma firma investiu em P&D

ou não. Observamos um investimento em P&D positivo para uma firma

i

quando o gasto em P&D (PD) é superior a um determinado valor (c), uma vez

que firmas que investem quantias muito pequenas não reportam esse gasto.

Assim, se PD>c temos que PD*=1. Caso contrário, temos PD*=O. X1 é um vetor

de variáveis explicativas e &1 é um termo de erro. Como variáveis explicativas

utilizamos o tamanho da firma, seu coeficiente de exportação, insumos importados, uma dummy se é multinacional, e o nível médio de capital humano de seus trabalhadores.

Concomitante á equação de seleção, o modelo estima, por máxima verossimilhança, uma equação para a intensidade de P&D. Nesse caso a variável dependente é gastos observados em P&D sobre número de trabalhadores. Essa variável é de nosso interesse, pois representa o insumo para a atividade inovativa. Assim, ela será predita no modelo e incorporada na

( 11)

onde PDIL é a intensidade de P&D, latente ou não. Nós observamos uma intensidade de P&D positiva quando PO>c. Entretanto, se PO<c para a firma

i

então nós observamos PDIL=O. X2 é um vetor de variáveis explicativas e s₂ um termo de erro.

Como variáveis explicativas foram utilizadas características de trabalhadores da firma, assim como atributos específicos das empresas. As variáveis indicadoras do capital humano da firma inclusas foram: anos médios de estudo, experiência dos trabalhadores e idade média da mão de obra da firma. Como características das firmas foram consideradas seu tamanho (número de

trabalhadores), o fato de ser multinacional ou não, suas exportações e as

importações por empresa.

A primeira questão a ser considerada é que firmas com trabalhadores mais qualificados tendem a investir em P&D (equação (1 O)) e gastar mais no insumo de inovação (equação (11 )). Se os trabalhadores são mais educados, é

possível que o retorno do investimento em pesquisa e desenvolvimento seja

maior para a empresa.

Outro ponto a ser testado é o viés do tamanho da empresa. Como existem

vários setores e firmas que recebem incentivos para inovar, faz-se importante

entender como se dá o processo de decisão do investimento em P&D

controlando por esse viés de seleção. Além disso, é de se esperar que firmas

maiores, com abertura ao comércio internacional e que sofram maior

concorrência, apresentem maior retorno aos gastos em P&D.

4. Dados Utilizados

Os dados utilizados são provenientes do estrato certo (composição da amostra

cuja pesquisa é censitária) da Pesquisa Industrial de Inovação Tecnológica

(PINTEC - IBGE), do Registro Anual de Informações Sociais (RAIS - Ministério do Trabalho) e da Pesquisa Industrial Anual (PIA- IBGE). Para a inclusão de dados de exportação, foi utilizada a base de dados da Secretaria de Comércio

Exterior (SECEX). Para os dados de inovação foram estimados três cross -sections para 2000, 2003 e 2005. Já na análise de produtividade, foi construído um painel não balanceado de 1999 até 2006.

Para a construção das variáveis de capital e de produtividade, o período analisado foi de 1996 a 2006 abrangendo um total de 236.221 firmas utilizando dados da PIA. Dada a restrição do período coberto pela RAIS (1998 até 2006) e que o estrato certo da PINTEC contem menos empresas, a base final (para análise dos spillovers de produtividade) analisada foi restringida compreendendo 128.242 firmas para o período de 1999 até 2006.

É importante destacar a construção das variáveis que visam captar as externalidades da presença de multinacionais sobre as firmas operantes no mercado brasileiro (equações 1 e 3), durante o período de 1999 até 2006. Investimento Estrangeiro Direto

A variável IED representa se uma firma é multinacional ou não, a qual é respondida no questionário da PINTEC (existente nos anos de 2000, 2003 e 2005). Entretanto, a disponibilidade dessa variável para o período de 1999 até 2006 é necessária. Assim, uma hipótese é adotada. Se uma firma era doméstica em 2003 e multinacional em 2005, a mudança de propriedade foi exatamente no ano em que a firma reportou a mudança, no caso em 2005. Essa variável será importante para construir a variável de mobilidade dos trabalhadores provenientes de multinacionais.

Já a variável IED _set representa a participação de multinacionais sobre cada classe de atividade econômica. De acordo com a CNAE 2.0 a 2 digitas, foi criada a participação de empresas multinacionais em cada setor. Assim, essa variável é dada pela razão do total de empregados de multinacionais no setor j sobre o total de empregados do setor. Para que essa variável capte da melhor forma possível as externalidades da presença de multinacionais, o número de empregados de cada firma é subtraído da razão anterior, para que essa variável varie entre as firmas.

A variável de mobilidade dos trabalhadores (MT) é uma dummy que assume valor unitário quando a firma contratou no instante t algum trabalhador que trabalhava em uma multinacional em t-1. Nesse caso foi utilizada a base de dados por trabalhador da RAIS, de maneira a acompanhar todos os trabalhadores que saíram de firmas multinacionais e foram para uma firma doméstica. Como a RAIS fornece ligação entre trabalhadores e firmas, a

variável foi agregada para o nível das firmas.

Essa variável foi construída mapeando em qual firma cada trabalhador estava para cada ano da amostra. Assim foi possível identificar quais firmas domésticas contrataram trabalhadores oriundos de firmas multinacionais. Como essa observação era por trabalhador, por ano e por firma, foi possível identificar se essa mobilidade dos trabalhadores era entre firmas de diferentes setores (intersetorial) ou entre firmas do mesmo setor (intrasetorial).

Estoque de Capital

Para gerar as medidas de produtividade, as funções de produção são estimadas. Todavia, para especificar as funções de produção, precisamos encontrar medidas para o estoque de capital, uma vez que não existem medidas para esta variável na PIA.

No presente trabalho, construímos o estoque de capital utilizando o método de

inventário perpétuo. Entretanto esse método demanda uma medida de estoque

inicial, que não existe para nenhuma pesquisa no Brasil.

Como os dados de gastos com depreciação, aluguel, leasing e investimentos

existentes na PIA desde 1996, pode-se usar os três primeiros para compor o estoque inicial de capital para cada firma. Com a hipótese de uma taxa de depreciação de 5%, e um taxa de aluguel e leasing de 10%, pode-se selecionar o valor dessas três variáveis em 1996 e multiplicar por 20 e 1 O respectivamente. Assim, adotando a hipótese de proporcionalidade, conseguimos compor um estoque inicial de capital pela soma de depreciação, aluguel e leasing.

O método utilizado se baseia na equação abaixo, onde o estoque de capital de amanhã depende do capital de ontem descontado pela taxa de depreciação

mais a variação de estoques em máquinas e equipamentos (representada pela diferença entre aquisições e baixas de ativos).

K₁ = (1- o)K₁_

1

+

InvestimentoLiquido 1_1 , (12)

onde InvestimentoLiquido 1_1

=

JnvestimentoBruto 1_1 +(Aquisições -Baixas) 1_1

Para que o método do inventário perpétuo seja completado é necessário então

ter os investimentos das firmas. Assim, foi gerado também o investimento bruto

que é dado pela soma das aquisições de máquinas, equipamentos, meios de

transporte e edificações. Já o investimento líquido é dado pelo investimento

bruto menos as baixas de máquinas, equipamentos, meios de transporte e

edificações ocorridos no ano anterior. Todos esses dados são provenientes da

PIA.

5. Resultados

5.1 Estimação das Funções de Produção e Medidas de Produtividade

As funções de produção foram estimadas para cada setor da economia

brasileira para o período de 1996 a 2006, pelo método sugerido por Levinsohn

e Petrin (2003), como descrito na metodologia. Os resultados dessas

estimativas estão na Tabela 1 com seus coeficientes e respectivos p-valores,

em parênteses. Em cada linha é apresentada o setor de atividade econômica

cuja função de produção foi estimada. Já as variáveis explicativas são

Tabela 1 - Estimação das Funções de Produção Setoriais

r· ...

F~nc;ões "de ·pr{,duç.êo por s·e\Or ··~

Trabalho Capital Materiais Gastos com Eletricidade Obsef\-ac:Oes

Setores de Ali\-idade EconOmica Elasticidade' o-valor Elasticidade : o-wtor Elasticidade o-valor Elasticidade _' p-valor FABRICAÇAO DE PRODUTOS

10,001 ' (0,00\

I

AUf-IENTICIOS E BEBIDAS o 4032 o 2916 0,2745 0,00 0,1014 0,00 26.600 FABRICAÇAO DE PRODUTOS DO FU/>10

0,2459 10,001 0,2861 ! 0.00 22.900

FABRICAÇAO DE PRODUTOS TEXTEJS 0,4057 0.00 0,1236 0,00 0,1249 l 0,00 0,2526 0.00 9.469

CONFECÇAO DE ARTIGOS DO VESTUARIO

' ' (0,00)

!

(0.00) (0,00)

E ACESSORIOS 0,5055 0.00 0,2193 0,0917 0,2433 21.400

PREPARAÇAO DE COUROS E FABRICAÇAO

I

(0.00)

' DE ARTEFATOS DE COURO, ARTIGOS DE _j

(0,00) ' (0,00) (0,00)

VIAGEM E CALrADOS 0,538 o 4537 0,0842 0,0245 12.400

FABRICAÇAO DE PRODUTOS DE />lADEIRA

10,00\ [ (0,00\

i

ro.ool

0.4656 0.2440 0.1629 0.1185 0.00 10.900

FABRICAÇAO DE CELULOSE, PAPEL E

1 10,00\ . (0,00)

I

co.oo1 10,00\

PRODUTOS DE PAPEL 0,4618 0,2938 0,2745 0,067 5.480

EOIÇAO, IMPRESSAD E REPRDDUÇAO DE _:

(0,00) ! (0,00) I co.oo> (1,00\

GRAVAÇ-DES 0,5187 o 0538 0,2861 o 66.530

FABRICAÇAO DE PRODUTOS QUif.1ICOS 0,27 0.00 o 4136 0,00 0,1249 i 0.00 0,0874 0,00 12.100

FABRICAÇAO DE ARTIGOS DE BORRACHA

' 10,00) i (0,00} I co.oo> (1,00)

E DE f.1ATERIAL PlASTICO 0,4221 0,3674 0,0917 o 14.500

FABRICAÇAO DE PRODUTOS DE MINERAIS _I

NAO-f.1ETALICOS 0,4938 0,00 0,4022 0.00 0,0842 0,00 0,0045 0,69 14.400

HETALURGIA BASICA 0.3198 o.oo 0.3425 0.00 0.1629 0.00 0.1095 0.04 40.110

FABRICAÇAO DE PRODUTOS DE

METAL-(0,00) : (0,00)

EXCLUSIVE ~IAOUJNAS E EOUIPAHENTOS 0,5595 0,3112 0,083

I

0,00 0,0684 0,00 14.300

:~~RICAÇAO DE MAQUINAS E

E UIPA,_1ENTOS 0,5795 0.00 o 2925 0,00) 0,0782

I

ro.oo1 0,097 10,00\ 14.600

FABRICAÇAO DE ,_1AQUINAS PARA i

ESCRJTORIO E EQUIPAr-lENTOS DE

INFORMATICA 0,5381 0,00 0,3444 0.13 0,1807 I 10.oo1 0,1443 10,34\ 5.490

FABRICAÇAO J?E HAQUINAS, APARELHOS E

; (0.00)

i

(0.00) (0,00\

HATERIAJS ELETRICOS 0,5194 0,00 0,2481 0,112 0,1581 51.860

FABRICAÇAO DE MATERIAL ELETRONICO E _'

DE APARELHOS E EQUIPAMENTOS DE I

0,00)

COHUNICACOES 0,5278 0,00 0,1263 16.870

FABRICAÇAO DE EQUIPAMENTOS DE

'

I

'

INSTRU~1ENTAÇAO MÉDICO -HOSPITAlARES, INSTRU~1ENTOS DE

'

PRECISAO E OPTICOS, EQUIPAf.1ENTOS i

PARA AUTOMAÇAO INDUSTRIAL,

10,00\ ; (0,00) ' 10,00\

CRON0~1ETROS E RELOGJOS 0.4902 0.3469 0.1278 0,00 0.0479 24.930

FABRICAÇAO E f.IONTAGEM DE VEICULO$ i

I

AUT0~10TORES, REBOQUES E

10,00\ ; (0.00) 10,00\

CARROCERIAS 0,6225 0,2451 0,0757 0,00 0,1414 62.530

FABRICAÇAO DE OUTROS EQUIPAMENTOS

DE TRANSPORTE 0,5316

' 10,00) 0,329 0,00 0,0589 I 0,00 0,1071 _' 10,02\ 14.630

FADRICAÇAO DE t<10VEIS E INDUSTRIAS

(0,00\ 0,00\ I co.oo) i (0,00)

OIVERSAS 0,5707 _' 0,221 0,1545 0,151 14.200

Fonte: IBGE

A respeito da função de produção, observa-se que os coeficientes estimados para capital e trabalho são estatisticamente significantes para todos os setores. Os valores dos coeficientes representam as elasticidades, respectivamente dos

insumos trabalho, capital e materiais. Deste modo, tem-se que, tudo o mais constante, o aumento de 1% na participação do insumo trabalho eleva em

0,403% o valor adicionado do setor de produtos alimentícios e bebidas. Por sua

vez, um aumento de 1% na participação do insumo capital, com tudo o mais constante, eleva em 0,292% a participação do valor adicionado do setor.

A variável gastos com eletricidade foi usada como proxy de insumos para a implementação do modelo de Levinsohn e Petrin e, assim, visar corrigir o problema de simultaneidade na estimação da função de produção. Como pode ser observada na penúltima coluna da tabela 1, essa variável foi estatisticamente significativa, com exceção de três setores. Esse resultado é

favorável no sentido de identificar o componente não observável da produtividade.

Para maior robustez dos resultados, as funções de produção foram estimadas também por outras metodologias. As estimativas das intensidades de capital e trabalho na função de produção setorial das outras metodologias foram

similares.

Após estimar funções de produção por setor de atividade econômica, foram construídas as medidas de produtividade individuais para cada firma. Na Figura 1, é apresentada a produtividade média agregada para todas as indústrias de 1996 a 2006. Essa agregação foi realizada de maneira uniforme, onde todas as indústrias tiveram peso igual.

Figura 1 -Evolução da Produtividade Média Estimada

- - - · · - - - - -.. --···-··-· .. ·-·-.. -... ______ ,. _____ .. _______ .. ____ , __________ ,._,, ___________ .. ____________ 1 110 108 106 104 102 -100 -98 -96 94

Produtividade

Média

do

Brasil

-Estimativa por

levinsohn e Petrin

(2003)

I

92 I '

I

1996 1997 1993 1999 2000 2001 2002 2003 2004

200

~

Fonte: IBGE

Nota-se que, pelas estimativas, a produtividade média brasileira mantém-se estagnada no período analisado. Os anos de 1999 e 2002 chamam a atenção como anos de queda na produtividade. Já de 2003 a 2006, tem-se uma leve

5.2 Modelo de Decisão de Investimento em P&D

O modelo de Heckman foi utilizado visando corrigir o problema de viés de

seleção vigente na amostra da PINTEC, uma vez que só as firmas que

executaram algum tipo de inovação respondem a pergunta sobre gastos em

Pesquisa e Desenvolvimento. O modelo Heckit permite também modelar a

intensidade dos gastos em P&D de acordo com características dos trabalhadores, que são observáveis para todas as firmas. Assim, é possível identificar os fatores inerentes às firmas que caracterizam o processo decisório de investimentos em P&D.

Devido a peridiocidade da Pesquisa de Inovação Tecnológica (2000, 2003 e

2005) foram estimados três Heckits, uma vez da impossibilidade de se rodar

um painel.

Na tabela 2 são apresentadas as estimativas da regressão, onde, por coluna, são exibidas as equações (10) e (11) para cada um dos anos 2000, 2003 e 2005, nessa ordem.

Nas linhas são apresentadas as variáveis explicativas para a equação de seleção (equação (1 O)) e para a decisão de gastos com P&D (equação (11 )),

com seus respectivos coeficientes e p-valores, em parênteses.

2000 2003 2005

Seleção Intensidade de P&D Seleção Intensidade de P&D Seleção Intensidade de P&D

Anos de Estudo 0,9785 2,0555 1,65 3,4735 4,1578 1,75

(0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00)

Tamanho da Firma 0,2980 -0,0850 0,41 -0,0422 -0,0979 0,35

(0,00) (0,03) (0,00) (0,35) (0,08) (0,00)

Experiência dos Trabalhadores O, 1974 0,0919 0,35 0,4030 0,2671 0,29

(0,42) (0,28) (0,00) (0,00) (0,01) (0,00)

Idade dos Trabalhadores -0,0176 0,2891 -0,01 0,0136 1,4151 -0,01

(0,00) (0,48) (0,33) 0,98 (0,00) (0,23) Exportação 0,8741 0,5967 0,31 0,2433 0,4156 0,32 (0,00) (0,04) (0,23) 0,31 (O, 13) (0,19) Importação 0,4077 0,5945 0,59 0,6212 0,4723 0,46 0,00 (0,01) (0,00) 0,03 0,08 (0,00) Multinacional 0,0725 o, 1543 -0,07 o, 1665 0,2482 0,04 0,19 (0,12) (0,31) (0,14) (0,02) (0,55) Razão de Mills 0,3308 0,7705 0,66 (0,00) (0,00) (0,05)

Dummv reoiões ves no yes no ves no

Dummv Setorial no ves no ves no ves

N 1996 1996 1374 1374 1538 1538

Os p-valores _encontram-se entreparentêses _i l 1

Fonte: IBGE

Será que firmas com trabalhadores mais qualificados tendem a investir em P&D (equação (1 O)) e gastar mais no insumo de inovação (equação (11 ))? Nossos resultados sugerem que sim. Se os trabalhadores são mais educados, a empresa espera um maior retorno do investimento em pesquisa e desenvolvimento, o que acarreta em mais e maiores gastos em P&D.

Analisando a primeira linha da tabela 2, observa-se que os anos médios de estudo é a variável mais importante tanto na explicação da decisão de investir em P&D (equação de seleção), como na modelagem de quanto investir em P&D (equação de intensidade de P&D). Assim o nível de educação dos trabalhadores afeta positivamente a decisão de investimento e de quanto deve ser o montante gasto com P&D.

Na terceira linha da tabela 2, observam-se os resultados para o outro atributo dos trabalhadores das empresas: a experiência. O tempo médio dos trabalhadores na empresa também parece estar positivamente associado com a decisão de investimento e do quanto deve ser investido em Pesquisa e Desenvolvimento. O fato dos trabalhadores conhecerem os procedimentos internos da empresa e saberem lidar com possíveis burocracias do mercado associado parece ser relevante para a firma decidir seus gastos com o principal

Nossas evidências são ambíguas para a importância do tamanho da empresa, como mostrado na segunda linha da tabela 2. Um fato a se destacar é que a amostra da PINTEC inclui empresas com mais de 500 empregados. Assim, a variável tamanho da empresa pode estar representando o efeito de ter um trabalhador adicional em um rol de empresas já muito grandes.

Por fim, a proporção de insumos importados é significativa para ambas as equações na modelagem de investimentos em P&D. O fato que nossos produtos manufaturados, como máquinas e equipamentos, são menos competitivos que os produzidos no exterior, parece indicar que as firmas devem importar insumos mais eficientes para uma melhor decisão de gastos em inovação. Antecipando outro resultado do presente estudo, essa variável parece ser relevante na modelagem de produtividade das firmas no mercado doméstico, o que corrobora o argumento acima.

Nossos resultados indicam ainda que as exportações não parecem estar associadas com maiores investimentos em P&D.

Outro resultado robusto aos diferentes períodos do tempo é a correlação positiva entre os erros da equação de seleção com o da equação de intensidade em P&D, a chamada razão de Mills. Este fato é intuitivo, uma vez que firmas mais inclinadas a realizar investimentos em P&D também tendem a efetuar gastos superiores no principal insumo para inovação tecnológica.

5.3 Estimativa dos Spil/overs

5.3.1 Spi/lovers de Produtividade

Umas vez com as funções de produção estimadas, são geradas as produtividades correspondentes para cada firma. Assim, a estimativa da regressão (1) permite testar a existência de potenciais spillovers de produtividades nas firmas domésticas.

Na tabela 1 são apresentados os resultados, coeficientes e p-valores (em parênteses) para a regressão da equação (1 ). A idéia é testar a associação da

presença de multinacionais (IED por setor) com a produtividade das firmas. É

incluído ainda o quanto uma firma exporta de produtos (exportação), o quanto

ela importa de insumos (importação) e o índice de concentração do setor o qual

ela está inserida (Índice de Herfindahl). Por questões de robustez, os resultados, por coluna, são apresentados para as diversas medidas de produtividade estimadas.

Tabela 3- Estimação de Spillovers Regressão com as diversas medidas de produtividade

I PTF Levinsohn & Petrin PTF MQO

IED Exportação ! o, 1265 0.2213 : l ro.oo) ro.oo1 T Importação

l

0,0040 0,0039 ' . (0,00) . . (0,00) . .; Índice de Hertindahl -0,4995 . . (0,27)

Dummv Tamanho da Firma ves yes

Dummy Ano ves ves T

Dummv Setor ves ves •

R2 0,86 0,69

N 16951 16916

Os P:valores encontram-se entre parentêses.

Fonte: IBGE PTF Efeito Fixo i 0,5100 (0,00) 0,0073 . (0,00) .0,8407 · io.14i ves ves ves 0,60 16916

As análises da tabela 3 serão realizadas para a medida de produtividade estimada por Levinsohn e Petrin (2003), que está na segunda coluna da tabela. As outras medidas de produtividade são apresentadas nas outras colunas. Os coeficientes relativos a primeira linha da tabela 3 representam o quanto firmas multinacionais são, em média, mais produtivas. Portanto o fato de uma firma ser de origem estrangeira indica que ela é 15.7% mais produtiva. Assim, a firma ser multinacional (IED) tem um efeito positivo e significante sobre todas as medidas de produtividade, o que significa que os resultados sugerem que firmas estrangeiras são mais produtivas que as firmas domésticas.

A externalidade pela presença de firmas multinacionais em um setor é

nossos resultados sugerem que quanto maior a presença de multinacionais no setor, maior a produtividade das firmas. Tanto para a segunda como para a terceira coluna, as medidas de produtividade que corrigem pelo problema de simultaneidade na função de produção, os coeficientes de spillovers são positivos e estatisticamente significativos.

A variável que representa a externalidade gerada pela presença de firmas multinacionais para cada setor da economia brasileira (IED por setor) não é significativa para as outras medidas.

Quando passamos a considerar as metodologias de Levinsohn & Petrin e Olley

& Pakes - que assumem que a parte não observável da produtividade das firmas podem ser instrumentalizada pelos gastos com insumos intermediários e investimentos, respectivamente - os spillovers de produtividade das firmas multinacionais passam a ser positivos e significantes. O fato que essas metodologias controlam pela escolha dos insumos por parte das firmas parece isolar melhor o efeito negativo da entrada de multinacionais sobre o mercado de fatores (insumos). A entrada de multinacionais tende a aumentar a competição no mercado interno e aumentar o preço no mercado de fatores e reduzir o preço no mercado de produtos.

Uma vez que vários choques ocorreram no mercado de fatores brasileiro no período recente - como a maior entrada de insumos importados via abertura comercial e o apagão elétrico que reduziu o consumo desse insumo, de forma a aumentar seu preço relativo -o controle pela dinâmica desses choques se faz necessário para uma melhor identificação do efeito da presença de multinacionais sobre a produtividade das firmas domésticas.

Outro ponto relevante parece ser o grau de abertura comercial de cada firma. Na terceira coluna da tabela, é apresentado o coeficiente que representa a associação entre exportação e produtividade. Observa-se que temos evidências que um aumento de 1% na proporção de exportações sobre produção acompanha uma elevação de 0.13% na produtividade das firmas. Essa é uma evidência do "learning by exporting", onde firmas exportadoras enfrentam maior concorrência e, assim, desenvolvem tecnologias e processos