2000-dis-sadesouza

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o IMPACTO DE POLÍTICAS PÚBLICAS SOBRE A PRODUTIVIDADE
DA INDÚSTRIA DE TRANSFORMAÇÃO DO NORDESTE:
UMA EVIDÊNCIA EMPÍRICA
SERGIO AQUINO DE SOUZA
ORIENTADOR: FLÁVIO ATALIBA FLEXA DALTRO BARRETO
FORTALEZA-CE
2000
Sergio Aquino de Souza
o IMPACTO DE POLÍTICAS PÚBLICAS SOBRE A PRODUTIVIDADE
DA INDÚSTRIA DE TRANSFORMAÇÃO DO NORDESTE:
UMA EVIDÊNCIA EMPÍRICA
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado
em Economia da Universidade Federal do Ceará
como requisito parcial para a obtenção do título
de Mestre em Economia.
Área de Concentração: Teoria Econômica
Orientado r: Prof. Dr. Flávio Ataliba F.D. Barreto
Fortaleza
Universidade Federal do Ceará
Curso de Mestrado em Economia
2000
Sergio Aquino de Souza
o IMPACTO DE POLÍTICAS PÚBLICAS SOBRE A PRODUTIVIDADE
DA INDÚSTRIA DE TRANSFORMAÇÃO DO NORDESTE:
UMA EVIDÊNCIA EMPÍRICA
Fortaleza
Universidade Federal do Ceará
Curso de Mestrado em Economia
2000
Esta dissertação foi submetida como parte dos requisitos necessários à obtenção
do grau de Mestre em Economia, outorgado pela Universidade Federal do Ceará, e
encontra-se à disposição dos interessados na Biblioteca do curso de Mestrado em Economia
da referida Universidade.
~1\4~k(~~
Sergio Aquino de Souza
Dissertação aprovada em 30 de junho de 2000
jfo:vÚJ ilitJi1,,- ~QX~]Jt.,B~
Flávio Ataliba Flexa Daltro Barreto
Orientador
Luiz Ivan de Melo Castelar
\
José Meneleu Neto
AGRADECIMENTOS
Ao Professor e orientado r Flávio Ataliba pela dedicação na realização deste trabalho,
que sem sua importante ajuda não teria sido concretizado.
Aos meus pais, José Vitorino de Souza e Givanilda Aquino de Souza que são
responsáveis pela minha educação formal e informal desde o meu nascimento.
À minha noiva, Cristiane Madeiro Araújo pelo incentivo que me deu durante todo o
curso de mestrado.
E aos professores Luís Ivan de Melo Castelar, José Meneleu Neto e Antônio Lisboa
Teles da Rosa pelas sugestões dadas para a realização da dissertação.
RESUMO
Este trabalho busca investigar o impacto de políticas industriais sobre a taxa de
crescimento da produtividade do trabalho e da produtividade total dos fatores na indústria
de transformação nordestina, utilizando metodologia de contabilidade do crescimento
econômico desenvolvida por Solow. Tais políticas industriais se subdividem em
protecionismo, através da adoção de elevadas tarifas de importação, incentivos fiscais,
medido pela quantidade de recursos liberados pelo Fundo de Investimento do Nordeste
(Finor), e incentivos creditícios, determinados pela quantia dos empréstimos contratados
com recursos do Fundo Constitucional do Nordeste(FNE). São realizados dois conjuntos de
regressões. a primeiro toma a média das variáveis de incentivo fiscal e de protecionismo
no período de 1985 a 1995 em cada setor da indústria de transformação e mostra que o
FINaR não explica a taxa de crescimento de nenhuma das duas medidas de produtividade.
No entanto, a tarifa média de importação se mostrou significativa e negativamente
correlacionada com ambas as taxas. a segundo conjunto de regressões utiliza dados de
1995 dos incentivos creditícios e do número de anos de estudo completados pelos
funcionários em cada setor da indústria de transformação nordestina, mostrando que
nenhuma das duas medidas de produtividade são influenciadas pelo FNE. Dos dados de
escolaridade, apenas a série que consistia da proporção de funcionários ligados à produção
que possuíam segundo grau completo apresentou coeficiente significante e positivamente
correlacionado com a produtividade total dos fatores.
SUMÁRIO
1. Introdução
2. Uma Breve Discussão das Políticas Industriais no Brasil
2.1 Comércio exterior
2.2 Incentivos à Industrialização no Nordeste
2.2.1 FINaR
2.2.2FNE
3. Modelo
4 . Produtividade
4.1 Produtividade do Trabalho
4.1.1 Aspectos conceituais
4.1.2 Evolução da produtividade do trabalho
4.1.3 a impacto de políticas públicas sobre a produtividade do trabalho
4.2 Produtividade Total dos Fatores.
4.2.1 Cálculo da PTF
4.2.2 Aspectos conceituais.
4.2.3 Evolução da PTF na Indústria de Transformação do Nordeste
4.2.4 a impacto de políticas públicas sobre a variação da PTF
5. FNE e Capital Humano
6. Considerações [mais
Bibliografia
Anexos
Apêndice
1
3
3
5
5
6
8
10
11
11
14
16
18
18
21
22
24
25
30
32
34
40
RELAÇÃO DE TABELAS
Tabela 1: Tarifa Nominal Média de Importação 4
Tabela 2: FINOR- Recursos Liberados na indústria de transformação nordestina 6
Tabela 3 : Valor Contratado no Sistema FNE 7
Tabela 4: Variação da produtividade do trabalho -VPL 15
Tabela 5: Variação da produtividade do trabalho -VPH 16
Tabela 6: Regressão para a Variação da Produtividade do Trabalho - VPL 17
Tabela 7: Regressão para a Variação da Produtividade do Trabalho - VPH 17
Tabela 8: Regressão para o Valor Agregado 20
Tabela 8.1: Variação da Produtividade Total dos Fatores-VPTFL 23
Tabela 9: Regressão para a Variação da PTF - VPTFI 24
Tabela 9.1: Regressão para a Variação da Produtividade Total dos fatores - VPTFh 24
Tabela 10: Níveis de Escolaridade por Gênero da Industria de Transformação
Nordestina. 26
Tabela 11: Regressão para a Variação da Produtividade Total dos Fatores - VPTFI 27
Tabela 11.1: Regressão para a Variação da Produtividade Total dos Fatores - VPTFh 28
Tabela 12: Regressão para a Variação da Produtividade do Trabalho - VPL 29
Tabela 12.1.Regressão vara a Variação da Produtividade do Trabalho(vpH). 29
1. Introdução
Desde o pós-guerra até o final da década de 80, o dirigismo econômico foi um traço
marcante em várias economias. Por muito tempo, vigorou o argumento de que o
desenvolvimento econômico de regiões ou países menos favorecidos só seria alcançado
através de uma forte intervenção estatal na forma de políticas de substituição de importações,
de proteção da indústria nascente e através de incentivos fiscais e financeiros. Entretanto,
aspectos teóricos, como a possibilidade de ineficiência econômica gerada por políticas
protecionistas e a dificuldade do agente público realizar a escolha certa da empresa a ser
incentivada, colocaram em dúvida o argumento vigente, motivando o aprofundamento de
pesquisas sobre a relevância da forma de intervenção pública.
Nishimizu e Robinson (1984) concluem, por exemplo, a partir de uma comparação
entre países, que a substituição de importação diminui a taxa de crescimento da produtividade
total dos fatores. Young (1992), por sua vez, em uma pesquisa realizada em 207 empresas
coreanas, mostra que a maioria daquelas empresas que competiam com produtos importados,
aumentaram significativamente seus esforços na melhoria da qualidade e produtividade
depois da liberação das importações.
Young (1995) ressalta ainda que acumulação de fatores de produção (capital humano e
capital fisico) e o aumento percentual da população economicamente ativa desempenharam
um papel muito mais importante no desenvolvimento recente da Coréia do Sul que o
crescimento da produtividade total dos fatores. Ele deixa em aberta, entretanto, a questão de
se saber qual a extensão da influência de políticas públicas sobre a produtividade na indústria
coreana.
Um estudo mais completo sobre este tema, que analisa o impacto de um série de
políticas públicas sobre a produtividade do trabalho, foi realizado por Lee (1996). Ele usou
dados da indústria coreana e concluiu que há evidências empíricas de que políticas
protecionistas, como barreiras tarifárias e não tarifárias, tiveram forte efeito negativo sobre a
evolução da produtividade da indústria coreana e que políticas de incentivos fiscais e
creditícias não têm relação com o crescimento do produtividade total dos fatores.
Em relação ao Brasil, Ferreira e Rossi (1999), utilizando dados em painel para 16
gêneros da indústria para os anos de 1985 até 1997, período que compreende a abertura
comercial, concluíram que a redução das tarifas de importação teve forte influência na
produtividade da indústria brasileira
Seguindo a metodologia da literatura acima mencionada, este trabalhotem como
objetivo testar se o impacto das políticas públicas sobre a produtividade da indústria de
transformação nordestina foi relevante. Selecionaram-se 21 gêneros da industriais de acordo
com a classificação do IBGE. Utilizaram-se dados do FINOR (Fundo de Investimento do
Nordeste), como medida de incentivo fiscal; do FNE (Fundo Constitucional de Financiamento
do Nordeste), como medida de incentivo creditício; da tarifa nominal média de importação,
como política de proteção; do nível escolaridade, como política educacional e duas medidas
de produtividade, quais sejam: produtividade do trabalho e produtividade total dos fatores.
A literatura econômica recente tem levado em conta, além da acumulação dos fatores de
produção e da aquisição de tecnologia, fatores institucionais para explicar o crescimento
econômico ou aumento de produtividade em regiões e países. North (1990) por exemplo,
ressalta a importância das instituições e das mudanças institucionais como o principal fator
explicativo do crescimento econômico. Hall e Jones (1998) reforçam empiricamente essa tese
mostrando que um índice qualitativo de "infraestrutura institucional", composto por medidas
de eficiência burocrática, grau de respeito a contratos e às leis, explica grande parte da
diferença da produtividade do trabalho entre países.
Apesar da importância dos fatores institucionais, não se dispõe deste tipo de dados ao
nível industrial para o Nordeste. No entanto, o uso de dados em cross-section, como é o caso
no presente trabalho, permite um melhor controle sobre fatores institucionais, dado que é
razoável a suposição de que "ambiente institucional" é o mesmo para cada gênero da
indústria.
Este trabalho é dividido em seis partes. Na seção seguinte é realizada uma breve
discussão sobre algumas políticas industriais adotas no Brasil, especificamente no Nordeste.
2
Um modelo de contabilidade de variáveis de crescimento econômico é apresentado na seção
três. Na seção quatro o comportamento da produtividade do trabalho e da produtividade total
dos fatores é analisado para o período de 1985 a 1995. São realizadas algumas regressões
tendo como variáveis independentes duas variáveis de política industrial, uma de barreira ao
comércio internacional e outra de incentivo fiscal e como variáveis dependentes, a
produtividade do trabalho e a produtividade total dos fatores. A Seção 5 exibe regressões das
duas medidas de produtividade, em um período mais restrito, sobre outro conjunto de
variáveis, uma de incentivo creditício e outra de capital humano. A última seção ressalta os
aspectos importantes do trabalho e apresenta as conclusões.
2. Uma Breve Discussão das Políticas Industriais no Brasil
2.1 Comércio exterior
A política de barreiras ao comércio exterior no Brasil pode ser subdividida em três
períodos: antes 1988, de 1988 a 1990, e de 1990 até o presente. Em 1998 a política tarifária
brasileira era caracterizada pela existência de diversas tarifas redundantes, ou seja, aquelas
tarifas que excediam a diferença entre o preço mundial e o nacional de produtos pertencentes
aos diversos segmentos da indústria. A exceção era encontrada nos gêneros farmacêutico,
vestuário e diversas. Algumas taxas adicionais como IOF (imposto sobre transações
fmanceiras internacionais) adicionavam em média, segundo Kume (1996), 28% ao custo de
importação e, tomadas juntas com as tarifas, implicavam em redundância em cada gênero da
indústria de transformação.
Neste período ainda vigorava a chamada "Lei do Similar nacional". Criada em 1957,
esta lei introduziu como critério para permitir ou sobretaxar a importação de um determinado
produto a existência de um similar produzido no país. O caso do setor de máquinas e
equipamentos evidencia o caráter excessivamente protecionista desta lei, pois os próprios
produtores nacionais eram consultados para determinar a existência de um similar nacional
concorrente.
3
No segundo período, foram eliminadas duas taxas de importação, além de ocorrerem
reduções significativas nas barreiras não-tarifárias. o entanto, a soma das tarifas e das taxas
de importação ainda promoviam tarifas redundantes em praticamente todos os setores.
Os avanços tímidos no segundo período contrastaram com mudanças agressivas
ocorridas no início dos anos 90. Quase todas as barreiras quantitativas foram abolidas e um
programa de redução gradual de tarifas foi implementado, representando assim um ponto de
inflexão na política de abertura comercial.
Tabela 1
Tarifa Nominal Média de Importação(%)
Gêneros 1985-1989 1890-1993 1994-1995
Minerais não metálicos 87.7 18.97 7.18
Metalúrzíca 65.15 21.33 12.41
Mecânica 58.88 31.59 16.76
Material Elétrico e de Comunicações 91.73 34.69 18.31
Material de transportes 105.53 40.65 24.69
Madeira - - -
Mobiliário - - -
Papel e papelão 75.8 17.34 10.48
Borracha 95.58 37.12 12.63
Couros e peles - - -
Ouimica 32.48 16.7 6.63
Farmacêutica 43.28 11.92 8.58
Perfumaria. sabões e velas 158.83 44.4 8.58
Produtos de matérias plásticas 142.93 34.79 16.3
Têxtil 142.03 39.54 15.18
Vestuários. calçados e artefatos de tecidos 166.55 45.31 19.55
Produtos alimentares 77.5 23.51 12.53
Bebidas 159.5 54.66 13.93
Fumo 176.1 60.55 10.16
Editorial e I!ráfica - - -
Diversas - - -
Média 104.97 34.00 13.37
Fonte. Pinheiro e Almelda (1994), Kume (1996).
A tabela 1 mostra a tarifa nominal média para 16 dos 21 gêneros da indústria de
transformação no Brasil. Verifica-se que os gêneros de bens de consumo, em especial os
duráveis, têm as maiores tarifas, enquanto que aqueles que produzem bens de capital e bens
intermediários são menos protegidos.
Uma característica comum a todos os gêneros é que eles apresentam tarifas
decrescentes, o que evidencia a política de abertura comercial implementada a partir de 1990.
Vale ressaltar também que o grau de dispersão das tarifas, medido pelo coeficiente de
4
•
variação, razão entre desvio padrão e a média, também foi reduzido de 0,44 para 0,37. O que
mostra uma diminuição dos privilégios dos quais usufruíam alguns gêneros da indústria
brasileira.
2.2 Incentivos à Industrialização no ordeste
Com o objetivo de reduzir as desigualdades regionais, foram implementadas medidas de
incentivo à industrialização das regiões menos desenvolvidas, especialmente do Nordeste. No
início da década de 60 foi criado o artigo 34/18 que permitia a dedução de até 50% do
imposto de renda de pessoas jurídicas para serem aplicados em projetos industriais do
Nordeste. Os recursos eram depositados no Banco do Nordeste. No entanto, o sistema
apresentou várias distorções dentre elas o elevado custo de captação dos recursos devido às
elevadas comissões pagas aos agenciadores (corretores e escritórios de projetos) que
intermediavam o processo.
Na tentativa de eliminar tais problemas e de promover a abertura de capitais das
empresas nordestinas foi criado um fundo de investimento, que passou a ser denominado
Fundo de Investimento do ordeste - FINaR.
2.2.1 FINaR
Os recursos do FINaR provêm da opção de qualquer empresa localizada no Brasil em
aplicar até 18% do imposto de renda devido no Nordeste. Ao tomar esta decisão, a empresa
recebe do Banco do Nordeste um título conhecido como Certificado de Investimento - CI,
tornando o investidor cotista do FINaR. De posse do CI, a empresa cotista pode optar entre
convertê-lo em ações, através dos leilões especiais do FINaR, negociá-lo em bolsas de
valores com pessoas fisicas ou jurídicas, ou mantê-lo em seu poder, em busca dos beneficios
provenientes de sua eventual valorização.
Os empresários beneficiários dos recursos do FINaR têm a possibilidade de comprar os
CI's e trocá-los por ações de sua própria empresas nos leilões especiais do FINaR. Como o
5
valor de mercado dos CI' s é, em média, bem abaixo do seu valor nominal, esta operação
fmanceira acaba se tomando extremamente vantajosa para as empresas incentivadas,
constituindo-se na verdade em um subsídio implícito I.
Tabela 2
FINOR- Recursos Liberadosna indústria
de transfonnação nordestina(1985-95)
Gêneros Valor em milhõesde USS Participação (%)
Minp.rllijl niío mp.tálic-rw 295.198 15.55
Metalúrmca 236,313 12,45
Mecânica 45,581 2,40
Material Elétrico e de Comunicaciies 321,070 1,69
Material de transnortes 48,909 2,58
Madeira 19,414 1,02
Mohiliário 47,865 2,52
Panel e nanelão 22,808 1,20
Borracha 7,533 0,40
Couros e neles 9,031 0,48
Ouímica 168,230 8,86
Farmacêutica - NA
Perfumaria. sabões e velas 12,089 0,64
Produtos de matérias nlástieas 51,404 2,71
Têxtil 381,389 20,08
Vestuários. calcados e artefatos de 150,363 7,92
Produtos alimentares 304,200 16,02
Bebidas 38,345 2,02
Fumo - NA
Editorial e Irráfica 5,541 0,29
Diversas 22,558 1,19
M,l; •• i", 1898860
Fonte:SUDENE
Os valores distribuídos pelo FINOR no Nordeste , durante o período de 1986 a 1995
estão dispostos na tabela 2 . Percebe-se que os gêneros produtos alimentares, têxtil,
transformação de minerais não metálicos e metalúrgica, receberam mais de 10% do total
cada. Enquanto que editorial e gráfica, couros e peles, perfumaria e borracha tiveram uma
participação abaixo de 1% do total.
2.2.2 FNE
Criado pela Constituição Federal de 1988, e regulamentado em 1989, o Fundo
Constitucional de Financiamento do Nordeste (FNE) tem como fonte de recursos 1,8% do
resultado da arrecadação do imposto sobre a renda e proventos de qualquer natureza e sobre
produtos industrializados, contando também com recursos provenientes de suas aplicações.
1 Para maiores detalhes de como surge este subsídio implícito ver Barreto (l ~
6
o principal objetivo deste fundo, segundo regulamentação de 1989, é promover
assistência financeira em condições adequadas aos empreendimentos regionais prioritários,
propiciando o incremento da produção e da produtividade das atividades econômicas,
especialmente na região Nordeste. Em troca da concessão do empréstimo, em condições
melhores que as do mercado, as empresas beneficiadas tem que oferecer como contrapartida
garantias reais como imóveis, terrenos e equipamentos a serem adquiridos.
Tabela 3
Valor Contratado no Sistema FNE-1995
Gêneros Industriais Valor contratado Participação setorial (%)
(em milhões de R~)
Minprai!ll niio mptálirO!ll 372.242 7.03
Metalúrl!ica 25,043 4,73
Mecânica 3,336 0,63
Material Elétrico e de 10,421 1,97
Material de transnortes 0,515 0,10
Madeira 5,972 1,13
Mobiliário 10,819 2,04
Panel e nanelão 7,881 1,49
Borracha 5,838 1,10
Couros e neles 2,149 0,41
Ouímica 34,551 6,53
Farmacêutica 8,313 1,57
Perfumaria. sabões e velas 4,035 0,76
Produtos de matéria.'! 30,636 5,79
Têxtil 94,513 17,86
Vestuários. calcados e 102,550 19,38
Produtos alimentares 106,732 20,17
Bebidas 10,232 1,93
Fumo 0,312 0,06
Editorial e I!ráfica 22,750 4,30
Diversas - NA
!Mpdi<ll 529204
Fonte: Banco do Nordeste
A tabela 3 mostra os valores contratados com o FNE por gênero na indústria de
transformação do Nordeste em 1995. Verifica-se que os setores que mais receberam recursos
foram têxtil (17,86% do total), vestuário, calçados e artefatos de tecido (19,38%) e produtos
alimentares (20,17%). Por outro lado, setores menos beneficiados foram mecânica, material
de transporte, couros e peles, sabões e velas, perfumaria efumo
7
3. Modelo
Nesta seção é apresentado um modelo teórico de contabilidade do crescimento
econômico desenvolvido por Solow (1957), Kendrick (1961) e Denison (1962) e um modelo
eco nométrico para testar o impacto de políticas públicas sobre a produtividade da indústria de
transformação.
Seja Y uma função de produção do valor agregado no gênero i:
Y = F(A,K,L) (1)
Y: quantidade de valor agregado ;
K: quantidade de capital físico utilizado na produção;
L: força de trabalho utilizada na produção;
A: nível de tecnologia ;
Após a diferenciação da equação (1) em relação ao tempo e dividindo-a por Y, obtém-se
a seguinte igualdade:
.
y/Y = g + (FKK /Y).(K/ K ) + (FLL/Y) .(LI L) (2)
Onde FK e FL são os produtos marginais dos fatores capital e trabalho e g o crescimento
do valor agregado devido à mudança tecnológíca, sendo dado por
g = (FAA/Y).(A / A ) (2.1)
8
•
Assumindo que a tecnologia afeta os fatores de produção na mesma intensidade, ou seja
a tecnologia é hicks-neutral, então F(A,K,L) = A f (K,L) e
.
g=AlA (3)
o termo g é conhecido na literatura como resíduo de Solow ou variação da
produtividade total dos fatores e representa uma mudança no nível da função de produção
definida pela equação(1).
Assim, pela equação anterior e definindo a e p como as elasticidades do valor agregado
em relação ao capital e ao trabalho respectivamente, a equação (2) pode ser reescrita como:
PTF/PTF = Y/Y -a K)-P(UL) (4)
.
Onde, PTF é a produtividade total dos fatores e PT F/ PT F é a sua variação ou taxa de
crescimento .
Apesar do resíduo de olow ter sido um importante contribuição na área de pesquisa do
crescimento econômico, ela possui algumas limitações em termos empíricos na medida em
que exige-se que os dados estejam em tempo contínuo. Desta forma utiliza-se a aproximação
de Tornqvist, definida pela equação (5) para adaptar o uso de dados discretos em modelos de
tempo contínuo.
(5)
Onde VPTFt,t-1representa a taxa de crescimento em tempo discreto ou variação da PTF.
9
•
o objetivo deste trabalho é avaliar a influência das chamadas variáveis de controle
sobre a taxa de crescimento da produtividade do trabalho ,defmida pela razão entre o valor
agregado (Y) e a força de trabalho (Li), e sobre a taxa de crescimento da PTF definida pela
equação (4).
Desta maneira, baseado no modelo neoclássico simples, estima-se a equação seguinte:
(6)
.
A variável dependente W.I W; pode representar crescimento da produtividade do
.
trabalhoí y, /yJ, onde Yi = Y, / L, ou da produtividade total dos fatores (PTF/ PTFJ em cada
gênero da indústria de transformação do Nordeste.
o vetor Z, , por sua vez, denota um conjunto de variáveis de controle (políticas
públicas), incluindo os seguintes instrumentos:
TARj: tarifa média. Ela é definida pelo imposto nominal ad valorem de importação.
FINj: incentivo fiscal dado ao gênero industrial i representado pelo FINOR;
FNE i : incentivo creditício concedido ao gênero i, representado pelo FNE
KHUM i :é uma medida do capital humano em cada gênero i.2
o vetor Z, pode, então, ser resumido da seguinte forma:
z, = [TARj, FINj, FNEj, KHUMd
4 • Produtividade
Nesta seção são apresentadas duas medidas para avaliar a produtividade da indústria de
transformação do Nordeste: produtividade do trabalho e produtividade total dos fatores. São
analisados aspectos conceituais, evolução temporal e a relevância de políticas públicas como
2 Por não dispor de dados de capital humano em quantidade suficiente para incluir esta variável na função de
produção, optou-se por tomá-Ia como uma variável de política pública.
10
•
o FINaR e a política de tarifas sobre importações para explicar a variação de ambas as
medidas de produtividade.
4.1 Produtividade do Trabalho
4.1.2 Aspectos conceituais
Os dados utilizados nesta seção (valor real da produção, horas trabalhadas e número de
empregados ligados à produção) provêm da Pesquisa Industrial Mensal - dados gerais
(pIM- DG) do IBGE e estão dispostos na forma de índice conforme anexos 1,2 e 3.
Segundo seção anterior a produtividade do trabalho deveria ser calculada pela simples
divisão do valor agregado por uma medida da força de trabalho. No entanto, por não dispor de
dados sobre o valor agregado (va) em cada gênero da indústria de transformação nordestina
optou-se por utilizar o valor da produção real como proxy. Para isto, é necessário supor que a
relação entre valor da produção real (vpr) e valor do consumo intermediário (vci) seja
constante ao longo tempo '. Tal hipótese se sustenta no pressuposto de que os preços relativos,
a organização industrial e a qualidade dos produtos se mantenham inalterados. A seguir são
discutidas violações destes pressupostos e seus eventuais efeitos sobre o índice de
produtividade.
No que diz respeito aos preços relativos,estes podem afetar o grau de adequação da
proxy a partir do momento em que mudam a relação vci / vpr. Se houver diminuição do preço
dos insumos, por exemplo, reduz-se a relação vci / vpr e aumenta a relação va / vp , também
suposta constante. Por outro lado, se houver redução de salários a razão vci / vpr aumenta,
enquanto que a razão va / vp, suposta constante, diminui.
Outros fatores que podem distorcer o índice são novas formas de organização industrial.
Dentre elas, a que mais afeta a credibilidade do índice é a terceirização da produção, pois
superestima a produtividade do trabalho na medida em que a produção de um dado valor
agregado é creditado a um número de trabalhadores ligados à produção menor do que o que
deveria ser computado caso fosse adicionada a força de trabalho terceirizada .
3 Vale lembrar que valor agregado é igual ao valor da produção real menos o valor do consumo intermediário.
11
•
Finalmente, a influência da qualidade dos produtos na composição do índice é
justificada nas palavras de Salm, Sabóia e Carvalho (1997) da seguinte forma:
"Um produto mais sofisticado e de melhor qualidade tende a
incorporar maior valor agregado e isto escapa ao índice de
produtividade. este caso, portanto, o efeito é uma
subestimação do valor agregado e, conseqüentemente, da
produtividade
Através dos dados provenientes da PIM-DG foram construídas duas medidas para a
produtividade do trabalho definidas da seguinte forma :
PHit = VPRit / HT it (6.1)
(6.2)
(6.3)
(6.4)
Onde:
PHit =Produtividade do trabalho medida pelo número de horas trabalhadas dedicadas à
produção no gênero i no tempo t;
VPRit = Valor da produção real no gênero i no tempo t;
HTit = Horas trabalhadas empregadas na produção no gênero i no tempo t;
PLit = Produtividade do trabalho medida pelo número de trabalhadores ligados à
produção no gênero i no tempo t;
N, = Número de trabalhadores ligados à produção no gênero i no tempo t;
VPHit = Variação ou taxa de crescimento de PH
VPLit = Variação ou taxa de crescimento de PL
A avaliação da produtividade do trabalho pelo número de trabalhadores ligados à
produção, PL, pode apresentar distorções, uma vez que a produtividade pode aumentar sem
que PL capte esta mudança. A título de exemplo , suponha que o valor da produção real e
número de trabalhadores ligados à produção se mantenham constantes de um período para
12
outro e que novas tecnologias sejam adotadas em um certo gênero industrial de maneira que
o número de horas trabalhadas diminua no mesmo período, já que os indivíduos se tomaram
mais produtivos. Assim, a produtividade do trabalho, medida por PL, conservaria o seu valor
inicial pois VPR e N manteriam os mesmos valores. Enquanto que medida por PH, a
produtividade do trabalho aumentaria dado que VPR não se altera e H diminui.
Por captar melhor as mudanças tecnológicas ocorridas na produção, PH representa mais
fielmente o conceito de produtividade do trabalho.
Os dados do IBGE, no entanto não calculam diretamente as horas trabalhadas e sim
uma proxy que são as horas pagas. ia de regra as duas medidas são iguais. As exceções
ocorrem quando se pagam horas não trabalhadas como é o caso de férias, licença
maternidade e licença por moti o de doença, o que subestimaria o índice de produtividade do
trabalho.
Para contornar este problema são apresentadas ao longo do presente trabalho as duas
medidas, PH e PL, com o objeti o de avaliar se há uma variação significativa nos valores
calculados.
Dadas as observações sobre a adequação da base dados provenientes da PIM-DG ao
conceito de produtividade do trabalho é impossível determinar o sentido do viés causado pelo
uso das variáveis descritas acima Uma elevação no preço dos insumos superestimaria o
índice enquanto que um aumento na qualidade dos produtos o subestimaria. O resultado
líquido, porém, é desconhecido.
Outro aspecto importante é a escolha do período em análise. De 1985 a 1995 é possível
captar os efeitos sobre a produtividade da indústria de transformação do Nordeste da transição
de uma política de barreiras à importação para uma política de abertura comercial que teve
seu início nos anos 90 .
13
•
4.1.2 Evolução da produtividade do trabalho
A figura 1 a segurr mostra o comportamento das duas medidas da produtividade do
trabalho na indústria de transformação nordestina, PH e PL. Observa-se que o período em
análise, 1985 a 1995, pode ser decomposto em três sub-períodos: 1985-1989, 1990-1993 e
1994-1995. No primeiro as medidas agregadas de produtividade do trabalho na indústria de
transformação nordestina, PL e PH, decresceram em média 3,07% e 2,9% ao ano
respectivamente. No segundo período que coincide com o início da abertura econômica, a
produtividade do trabalho decresceu em média 1,4 % ao ano, no caso de PL, e 1,1%, no caso
de PH. O último período apresenta taxa de crescimento anual média de 3,0% em ambas as
medidas."
Figura 1
120.00
100.00 +---1="'~=---------------------------n---~--o.......- --o-- .-.
80.00 t---------=~.....~~:::::::~-~--A~:::::::~===~~c..---~::;..,,=::::::~-
60.00 -+-----------~-~:;;c ..•.~------------
40.00 +---------------------------
20.00 +---------------------------
0.00 +-------,-------,.-------,-----.---------,---.--------,-------,---,------,
85' 86' 87' 88' 89' 90' 91' 92' 93' 94' 95'
I-+-PL ---PH I
Produtividade do trabalho (média da indústria de transformação do Nordeste, 1985-1995)'
Um rápida inspeção na figura 1 sugere ainda a equivalência entre PH e PL. Sugestão
esta que é confirmada pelo alto coeficiente de correlação (0,98) entre as duas medidas.
Os gêneros, por sua vez, acompanham a tendência dos dados agregados da indústria de
transformação nordestina, como pode ser verificado na tabela 4.
4 Valores obtidos a partir das tabelas 4 e 5.
5 O dados a partir dos quais foi construída a figura 1 foram gerados pela média da produtividade do trabalho dos
21 gêneros da indústria de transformação do nordeste a cada ano.
14
•
No primeiro sub-período, a produtividade do trabalho, PL, diminui em quase todos os
segmentos, com o gênero transformação de produtos minerais não metálicos registrando o
pior desempenho (11,38% de decréscimo médio ao ano). No segundo período, na metade dos
gêneros a produtividade aumenta, com destaque positivo para o gênero têxtil (3,0% de
crescimento médio ao ano) e negati o para madeira (15,6% de decréscimo médio ao ano).
Finalmente, no terceiro sub-período a maior parte dos gêneros apresenta aumento de
produtividade, destacando-se os gêneros editorial e gráfica e madeira que mostraram um
crescimento anual médio de 1431 % e 10 35% na produtividade, respectivamente.
Tabela 4
Variação da Produti idade do Trabalho - VPL(%)
Gêneros ...
86-89 90-93 94-95
Minerais não metálicos -11.38 0.56 7.00
Metalúr2Íca 2.03 -2.64 -4.15
Mecânica -5.54 0.38 3.33
Material Elétrico e deCoro. 0.35 -1.73 8.89
Material de transportes -4.43 -2.84 3.91
Madeira -6.94 -15.60 10.45
Mobiliário -8.38 6.32 2.44
Papel e papelão -1.97 0.32 6.94
Borracha 9.25 -6.30 -6.82
Couros e peles -6.77 1.66 1.67
Química -0.52 -0.17 6.38
Farmacêutica 0.10 -7.61 0.69
Perfumaria, sabões e velas -6.85 -9.33 -4.09
Produtos de matérias plásticas -0.05 0.07 1.42
Têxtil -3.88 3.10 -0.52
Vestuários, calçados e artefatos de 0.39 1.43 -0.63
Produtos alimentares -4.57 1.46 2.74
Bebidas -8.14 -4.21 6.74
Fumo -4.31 6.66 7.04
Editorial e 2I"áfica -0.60 -1.77 14.31
Diversas -0.16 3.56 -2.08
Média da indústria de -307 -IA 300
Fonte: mGE - Pesquisa Industrial Mensal - Dados Gerais
Obs: Os dados da tabela foram obtidos através da medida PL.
Os valores da produtividade do trabalho medidos por PH apresentados na tabela 5
mostram que não há uma variação relevante tanto no aspecto qualitativo quanto quantitativo
em relação a produtividade medida por PL.
15
Tabela 5
Variação da Produtividade do Trabalho - VPH(%)
Gêneros
&6-&9 90-91 94-95
Minerais não met.álicos -9.85 1.06 7.57
Metalúrtrica 2.70 -2.58 -3.08
Mecânica -5.10 2.01 3.76
MaterialElétrico e deColO. 0.54 -1.40 8.91
Material de transnortes -4.45 -2.94 4.16
Madeira -7.58 -15.03 10.48
Mohiliário -8.41 6.27 1.87
Panel e nanelão -1.22 0.49 7.05
Borracha 8.67 -6.05 -6.85
Couros e neles -7.61 1.05 1.84
Ouímica -0.33 0.69 4.56
Farmacêutica 0.81 -6.37 -0.69
Perfumaria. sabões e velas -6.77 -8.19 -4.25
Produtos de matérias olásti 0.61 -0.54 2.38
Têxtil -3.20 3.31 -0.69
Vestuários. calcados e artefat de 0.68 1.66 -0.05
Produtos alimentares -4.21 1.66 2.10
Bebidas -8.33 -4.31 7.77
Fumo -4.62 5.51 7.48
Editorial e !!ráfica -1.33 -0.32 14.59
Diversas 0.09 3.08 -2.43
Média da indústria de transformado -2.9 -1.1 3.0
Fonte:mGE - P isa Industrial Mensal - Dados Geraisesqu
Obs: Os dados da tabela foram obtidos através da medida PH.
4.1.3 O impacto de políticas públicas sobre a produtividade do trabalho
Para avaliar o impacto das ariáveis de políticas públicas, FINOR (FIN) e tarifa de
importação (TAR), sobre a ariação da produtividade do trabalho realizou-se a regressão
•
descrita pela equação (6) onde a ariável dependente W;/W; = yJ Yi e o vetor Z; é composto
das variáveis independentes FIN e TAR.
A tabela 6 a seguir mostra os resultados da regressão. Pode-se verificar que a
significância do coeficiente de TAR (tarifa nominal média) corrobora o resultado esperado, ou
seja, uma relação inversamente proporcional entre a variação da produtividade do trabalho e
barreiras tarifárias ao comércio internacional. A elasticidade tarifa-produtividade se revelou
elevada. Para 1% de redução na tarifa nominal média a taxa anual de crescimento da
produtividade do trabalho aumenta em 3,5%.
O coeficiente estimado de FIN, no entanto, se mostrou insignificante. O que permite
concluir que os incentivos creditícios do FINOR não tiveram influência sobre a taxa de
crescimento da produtividade do trabalho durante o período analisado .
16
•
Tabela 6
Regressão para a Variação da Produtividade do Trabalho - VPL
VARIÁVEL INDEPENDENTE COEFICIENTE ERRO PADRÃo P-VALUE
FIN -3,29E-08
(- 07317)
4.49E-08 0.4811
TAR -0,084
(- 2.557)
0.032 0.0285
R2
R2ajust
Erro padrão da regressão
SQR
Log Likehood
DW
0.485
0.331
1.887
35.636
-26.405
2.502
Média da varodependente
D.P da variável dependente
Akaike info criterion
Obs*R2
Estatística F
Probo(Estatística F)
-1.214
2.308
4.343
6.361
3.147
0.073
Nota: Estatística t entre parênteses. étodo utilizado: OLS
Com o objetivo de analisar a sensibilidade dos valores da regressão acima à uma
mudança na contabilidade da produti idade do trabalho, realiza-se uma nova regressão onde a
medida da variável dependente toma valores de VPH no lugar de VPL, obtendo assim os
resultados constantes da tabela 7 abaixo.
Tabela 7
Regressão para a ariação da Produtividade do Trabalho - VPH
Variável independente Coeficiente Erro padrão P-Value
FIN -2,74E-08
(- 0,660)
4. 15E-08 0.5243
TAR -0,087
(- 2,86)
0.030430 0.0169
R2 0.536 Média da varodependente -0.896
R2ajust 0.396 D.P da variável dependente 2.244
Erro padrão da regressão 1.743 Akaike info criterion 4.184
SQR 30.392 Obs*R2 6.132
Log Likehood -25.291 Estatística F 3.851
D W 2.744 Prob. (Estatística F) 0.045
Nota: Estatística t entre parênteses. Método utilizado: OLS
A significância e os valores dos coeficientes não se mostraram sensíveis à mudança da
contabilidade da produtividade do trabalho para PH. O coeficiente de TAR, por exemplo,
variou de -0.084 para -0.087 . A elasticidade tarifa-produtividade, por sua vez, também se
17
•
revelou elevada. Para 1% de redução na tarifa nominal média a taxa anual de crescimento da
produtividade do trabalho aumenta em 4,8%.
Em ambas as regressões os dados da variável dependente, taxa de crescimento da
produtividade do trabalho, e das duas ariá eis independentes, FIN e TAR, consistem de uma
média do período de 1985 a 1995 em cada gênero conforme anexo 4. Foram realizados ainda
testes de White com termos cruzados para as regressões. A estatística de White, Obs*R2, se
mostrou insignificante em ambas as regressões, não indicando, assim, a presença de
heterocedasticidade 6•
4.2 Produtividade Total dos Fatores
4.2.1 Cálculo da variação da PTF
Existem dois métodos de calcular a variação da PTF. O primeiro parte da suposição de
competitividade no mercado de fatores representada pelas seguintes equações:
8F
-=FK =R
8K
(6.3)
8F
-=FL =w
8L
(6.4)
Onde R representa o preço do aluguel do capital e W a taxa de salário. Dito de outra
forma, os fatores capital e trabalho são remunerados pelos respectivos produtos marginais.
Como a= (FKK / Y), P =(FtL / Y) , deduz-se que:
a= RK / Y (participação do capital na renda total da indústria, SK) e
P =WL / Y (participação do trabalho na renda total da indústria, SL).
6 Para maiores detalhes sobre o teste de White, ver apêndice A2.
18
Substituindo estes valores na equação 4 a variação da PTF pode ser determinada da
seguinte forma:
PTF Y K L A--=--s --s =
PTF Y KK LL A
(7)
Assim, a hipótese de competição perfeita permite transformar elasticidades não
observáveis (u e /3) em participações na renda observáveis. É interessante notar que para
deduzir a equação (7) não foi necessário explicitar nenhuma a forma funcional para a função
de produção descrita pela equação 1). Por este motivo esta maneira de determinar as
elasticidades do produto em relação aos fatores de produção, e consequentemente, o resíduo
de Solow, é conhecida na literatura como método não-paramétrico.
No entanto, Hulten (1973) mostra que para que a equação diferencial (7) tenha solução
única para A(t), é necessário supor a existência de uma função de produção cujas derivadas
parciais em relação aos fatores de produção capital e trabalho sejam iguais às remunerações
destes fatores, R e W respecti amente usadas para calcular Sk e SL •
A conclusão de Hulten enfraquece o método não-paramétrico pois se existe uma função
de produção subtendida é mais interessante recorrer ao segundo método de determinação da
variação da PTF. Este método consiste em impor uma função de produção como aproximação
da função potencial real, que é desconhecida, e estimar a e fJ econometricamente para então
determinar a variação da PTF atra és da equação (4). Isto evita a necessidade da suposição de
retornos constantes de escala, assim como de competição perfeita no mercado de fatores, o
que poderia gerar estimativas viesadas do parâmetro hicksiano A(t) (Hall 1988).
Assim, seja uma função de produção do tipo Cobb-Douglas:
(8)
19
•
Aplicando logaritmo na equação (8 o ém-se a seguinte equação a ser estimada:
LogY, = C + a logKt + P logl., (9)
Para esta estimação, cujos apresentados na tabela 8, foram utilizados
dados agregados da indústria de transformação do Nordeste, em séries temporais, para o
período de 1976 a 1995. A série de ital foi construída a partir de dados de investimento a
preços constantes de 1993 . O mét otado foi o perpetual inventory method 8 com uma
taxa de depreciação de 6% ao ano.
Tabela 8
R~ -o para o Valor Agregado
Variável independente Coefi iente Erro padrão
Capital fisico 0.223 0.039
C. 1)
Trabalho o. 4 0.038
P-Value
0.0000
0.0000
0.15)
R2 0.573 Média da varodependente 4.557
R2 ajust 0.523 D.P da variável dependente 0.134
Erro padrão da regressão 0.093 Akaike info criterion -1.772
SQR 0.147 CritériodeSchwartz -1.622
Log Likehood 20.720 D W 1.561
Obs: Estatística t entre parenteses. Todas as variáveis independentes estão em logo
Método utilizado: OLS
Como pode se ver pela tabela 8 acima os coeficientes, ou elasticidades,a= 0.223 e
/3=0.774, para o capital fisico e trabalho respectivamente, se mostraram significantes e com
sinal esperado. Apesar de não ser necessária para o desenvolvimento do modelo descrito neste
trabalho, a função de produção é homogênea de grau 1, ou seja, a soma de a e /3 é
estatisticamente igual a 1.
7 " Agregados Econômicos Regionais,Nordeste do Brasil" ,SUDENE (1999)
8 Para maiores detalhes sobre este método ver apêndice AI.
20
4.2.2 Aspectos conceituais
No modelo teórico e no desen olvimnto do item (4.2.1) foi mostrado que a taxa de
crescimento da PTF para dados contínuo de e ser calculada através da equação (4) e que
para dados discretos, como é o caso ll! e trabalho, deve-se usar a aproximação de Tornquvist
explicitada na equação (5) com a e P calculados econometricamente segundo regressão
apresentada na tabela 8.
Analogamente à produtividade do trabalho, foram criadas duas medidas para avaliar a
variação da produtividade total do fatores determinadas pelas seguintes equações:
VPTFhil = ln (yYn )-aln (~)-~ln (;~I)
1,1-1 1,1-1 1,1-1
(10)
VPTFln =ln (yYn )-aln ( ~. )-~ln (:;il )
1,1-1 1,1-1 1,1-1
(11)
Onde:
VPTFhit = Variação ou taxa de crescimento da produtividade total dos fatores tendo a
força de trabalho medida pelo número de horas trabalhadas no gênero i no tempo t;
VPRt = Valor da produção real no gênero i no tempo t;
Yit = Valor agregado tendo como proxy o VPRit ;
Kit = Nível de capital no gênero i no tempo t;
HTit = Horas trabalhadas, empregadas na produção, no gênero i no tempo t;
VPTFlit = Variação ou taxa de crescimento da produtividade do trabalho com a força de
trabalho medida pelo número de trabalhadores ligados à produção no gênero i no tempo
t·,
Nit = Número de trabalhadores ligados à produção no gênero i no tempo t;
21
•
As mesmas observações sobre os possíveis VIeses do índice de produtividade do
trabalho continuam válidas para a variação da produtividade total dos fatores. Da mesma
forma, uma elevação no preço dos insumos superestimaria o índice da VPTF enquanto que
um aumento na qualidade dos produtos o subestimaria.
A discussão sobre o grau de adequabilidade da variável HT também remete aos mesmos
problemas no cálculo do índice da produti idade do trabalho. Neste sentido, para contornar
parte destes problemas são realizadas comparações entre VPTFI e VPTFh com o objetivo de
avaliar a robustez dos valores encontrados para a produtividade total dos fatores.
o período em análise, por sua ez, é o mesmo para o caso da produtividade do trabalho
e também se justifica por coincidir com o início do processo de abertura econômica no país.
4.2.3 Evolução da PTF na Indústria de Transformação do Nordeste
Figura 2
I--+-PTFI I
70 ~I--~--~--.---'--'---'--,,--'---'--'---'
85' 86' 87' 88' 89' 90' 91' 92' 93' 94' 95'
Produtividade Total dos Fatores( Média da Indústria de Transformação Nordestina, 1985-1995)
A Figura 2 acunar mostra a evolução da PTFI da indústria de transformação do
Nordeste de 1985 a 19959• Como pode ser visto, a PTFI apresenta comportamento semelhante
a produtividade do trabalho, decrescendo até 1990 e se recuperando desde então. Para a
9A PTFl consiste no nível de produtividade total dos fatores obtida a partir da VPTFL, estando disposta em
número-índice de base fixa. Os dados anuais da PTFl constantes da figura 2 foram obtidos tomando-se a média
da PTFl dos 21 gêneros a cada ano.
22
•
maioria dos gêneros esta análise dos dados agregados para a indústria de transformação do
Nordeste continua válida em geral ( er tabela 8.1 ). A PTFI declinou em quase todos os
gêneros no período 1986-1989, destacando-se materiais não metálicos e mobiliário, com
8,95% e 6,68% ao ano de decréscimo médio anual na PTFI respectivamente. 10
No segundo período, quase a metade dos gêneros registrou aumento na PTFI, com
destaque para mobiliário e fumo que tiveram a PTFI aumentada em mais de 4% ao ano, em
média. O destaque negativo fica por conta de madeira, sabões e velas, farmacêutica e
perfumaria, gêneros em que a PTFl decresceu mais de 5% ao ano em média.
Tabela 8.1
Variação da Produti idade Total dos Fatores-VPTFL(%)
Gêneros
86-89 90-93 Q4_Q<;
Minerais não metálicos -8.95 0.27 6.24
Metalúnrica 1.42 -2.22 -2.46
Mecânica -4.43 0.14 3.38
Material Elétrico e Com. 0.11 -1.47 7.68
Material de transoortes -3.56 -2.37 3.80
Madeira -5.49 -11.82 8.86
Mohiliário -6.68 4.73 2.73
Panel e naoelão -1.61 0.08 6.13
Borracha 7.00 -5.02 -4.54
Couros e neles -5.33 1.14 2.07
Ouímica -0.57 -0.29 5.71
Farmacêutica -0.05 -5.98 1.44
Perfumaria. sabões e velas -5.49 -7.31 -2.40
Produtos de matérias elásticas -0.19 -0.12 1.90
Têxtil -3.19 2.25 0.38
Vestuários. calcados e artefatos 0.14 0.95 0.27
Produtos alimentares -3.66 0.97 2.93
Bebidas -6.34 -3.43 6.01
Fumo -3.44 5.02 6.22
Editorial e trráfica -0.58 -1.48 11.87
Diversa.'! -0.28 2.68 -0.84
Média -2,5 -1,19 3,13. . .. . .Nota: Podutividade total dos fatores calculada a partir da produtividade do trabalho medida uttltzando os dados pessoas
ocupadas ligadas à produção.
No terceiro período todos os gêneros, exceto quatro, apresentaram queda na PTFI.
Como pode ser visto, material elétrico e comunicações e editorial e gráfica se distanciam da
média, apresentando taxas de crescimento anuais médias superiores a 7%.
10 A PTFh agregada da indústria de transformação do nordeste segue a mesma tendência da PTFI (ver anexo 7).
O coeficiente de correlação de 0,98 entre as duas séries PTFI e PTFh, corroboram esta afirmação.
23
•
o gênero borracha, no entanto não acompanhou a tendência e teve a PTFl reduzida em
4,54% ao ano em média. 11
4.2.4 O impacto de políticas públicas sobre a ariação da produtividade total dos fatores
O efeito de intervenções públicas como o programa FINOR e a política de tarifas de
importação na evolução da PTF no período 85-95 pode ser medida através da estimação da
equação (6), tomando como variá el dependente a variação da produtividade total dos fatores.
Tabela 9
Regressão para a ariação da PTF - VPTFl
Variável independente Coeficiente Erro padrão P-Value
FIN - . 6E-08
-0.737)
3.47E-08 0.4779
TAR -0.065
( -2.-53)
0.025437 0.0287
R2 0.484 Média da varodependente -0.893
R2ajust 0.329 D.P da variável dependente 1.779
Erro padrão da regressão 1.457 Akaike info criterion 3.826
SQR 1.231 Obs*R2 6.49
LogLikehood -22.782 EstatísticaF 3.126
D W 2.485 Prob. (Estatística F) 0.074
Nota: Estatística t entre parênteses. Método utilizado: OLS
Os resultados da tabela 9 acima, confirmam o sinal e a significância esperada para o
coeficiente de TAR. Quanto menor as barreiras ao comércio exterior (TAR) maior a taxa de
crescimento da PTF. Pode ser mostrado que 1% de redução na tarifa causa uma aumento de
3,7% na taxa anual de crescimento da PTF. Como no caso da regressão para a produtividade
do trabalho, o coeficiente de FIN não tem correlação com a variação da PTF.
Analogamente ao caso da produtividade do trabalho, é realizada uma nova regressão
(tabela 9.1) com as mesmas variáveis independentes, FIN e TAR, e com a variável
dependente VPTFh no lugar de VPTFl.
11 Os dados referentes a VPTFh por setor estão dispostos no anexo 5 e não apresentam variação significativa
em relação aos valores de VPTFl da tabela 8.1.
24
Tabela 9.1
Regressão para a ariação da PTF - VPTFh
Variável independente Coeficiente Erro padrão P-Value
FIN -2.16E-08
(-0.6 1)
3.2lE-08 0.517
TAR 0.067
(-2.851)
0.023 0.017
R2 O. 33 Média da varo dependente -0.648
R2 ajust 0.393 D.P da variável dependente 1.733
Erro padrão da regressão 1350 Akaike info criterion 3.673
SQR 18.229 Obs*R2 6.255
Log Likehood -21. 12 Estatística F 3.812
D W 2.722 Prob. (Estatística F) 0.046
Nota: Estatística t entre parênteses. Método utilizado: OLS
A análise de sensibilidade mostra que a significância dos coeficientes, os coeficientes e
o R2 são robustos em relação a mudança na variável força de trabalho. O coeficiente de TAR
pouco se modificou, passando de -O 065 para 0,067. Enquanto que elasticidade tarifa -
produtividade apresentou uma ariação maior, tendo seu valor alterado de 3,7 para 5,3.
Os dados utilizados para realizar as duas regressões anteriores representam uma média
do período de 1985 a 1995 em cada gênero tanto da variável dependente, variação ou taxa de
crescimento da PTF, como das duas ariáveis independentes, FIN e TAR, conforme anexo 6.
Ambas as regressões foram submetidas a testes de White com termos cruzados, mas a
estatística de White, Obs*R2, não permite aceitação da hipótese de presença deheterocedasticidade.
5. FNE e Capital Humano
Os dados do FNE consistem dos valores contratados pelo gerenciador do fundo no ano
de 1995 conforme tabela 3. Por sua vez, o capital humano é representado por seis categorias
diferentes segundo a tabela seguir, onde Ej representa os diferentes níveis de escolaridade dos
empregados em cada gênero industrial no ano de 1995.
25
•
Tabela 10
Níveis de Escolaridade por Gênero da Industria de Transformação Nordestina(%)
Gêneros E1 E2 E3 E4 E5 E6
Minerais não metálicos 13 22 25 17 18 5
Metalürziea 2 7 20 30 34 7
Mecânica 2 22 24 21 24 7
Material Elétrico e deCom. 8 I 17 20 23 25 7
Material de transnortes 5 22 16 40 13 4
Madeira 10 27 31 20 11 1
Mobiliário 3 13 35 25 23 1
Papel e naoetão NA NA NA NA NA NA
Borracha NA NA NA NA NA NA
Couros e peles NA NA NA NA NA NA
Ouímica 2 9 10 20 46 13
Farmacêutica NA NA NA NA NA NA
Perfumaria sabões e velas 23 14 18 28 14 3
Produtos de matérias nlástícas 3 12 29 25 26 5
Têxtil 2 17 29 30 19 3
Vestuários calcados e artefatos 4 27 19 32 16 2
Produtos alimentares 21 20 17 24 16 2
Bebidas 2 8 17 27 40 6
Fumo NA NA NA NA NA NA
Editorial e zráfica O 9 22 38 28 3
Diversas NA NA NA NA NA NA
Fonte: Banco do Nordeste
Obs: Os dados se referem ao ano de 1995.
El: Porcentagem dos empregados de cada gênero que possui menos de um ano de
estudo.
E2: Porcentagem dos empregados em cada gênero que possui de 1 a 3 anos de estudo.
E3: Porcentagem dos empregados em cada gênero que possui de 4 a 7 anos de estudo.
E4: Porcentagem dos empregados em cada gênero que possui 10 grau completo.
E5: Porcentagem dos empregados em cada gênero que possui 20 grau completo.
E5: Porcentagem dos empregados de cada gênero que possui 30 grau completo.
Pela soma das duas pnmerras colunas da tabela acima verifica-se que os gêneros
transformação de produto minerais não-metálicos, calçados e artefatos de tecidos, sabões e
velas, produtos alimentares e Vestuários, madeira e perfumaria se destacam negativamente,
apresentando mais de 30% dos empregados com menos de três anos de instrução.
Os gêneros metalúrgica, editorial e gráfica, química e bebidas se sobressaem no que
diz respeito ao nível educacional intermediário (entre 4 e 7 anos de estudo, E3, ou 10 grau
completo,E4), possuindo mais de 60% dos seus respectivos funcionários com tal nível
educacional.
26
Vale ainda ressaltar os gêneros química e bebidas com 46% e 40% de seus respectivos
empregados com 2 grau completo em contraste com 13% e 11% nos gêneros madeira e
material de transporte respectivamente.
Observa-se que apenas o gênero química apresenta mais de 10 % de seus empregados
com nível superior completo contra meno de 3% nos gêneros madeira, calçados e artefatos
de tecidos, mobiliário, vestuários e produtos alimentares.
Um série de regressões são realizadas nesta seção com objetivo de analisar a relação
econométrica entre as variáveis independentes FNE, descrita na seção 2, e nível educacional,
representada pela variável 12 e a ariável dependente produtividade do trabalho ou
produtividade total dos fatores conforme a equaçãotô)':' .
Na tabela 11 abaixo na qual a produtividade total dos fatores é a variável dependente, o
coeficiente estimado do FNE é insignificante em todos os modelos e, dos indicadores de
capital humano, apenas o coeficiente de E5, que corresponde a segundo grau completo, se
mostrou significante e com inal esperado.
Tabela 11
ariação da Produtividade Total dos Fatores - VPTFIRegressão para a
Variável MODELO
independente
1 2 3 4 5 6
FNE -3.15E-08 -5.72E-08 -4.48E-08 . -4.83E-08 -5.32E-08 -4.38E-08
(-0.681) (-1.32) (-1.07) (-1.17) (-1.45) (-1.208)
E1 0.0967
(0.507)
E2 0.173
(1.554)
E3 0.L06
(1.304)
E4 0.105
(1.46)
E5 0.136
(2.19)
E6 0.538
(1.97)
R2 0,16 0,29 0,25 0,28 0,39 0,36
R2 ajust. 0,02 0,17 0,13 0,16 0,29 0,24
Obs* R2 4,05 6,75 9,22 6,64 6,19 5,68
Obs: Estatítica t entre parênteses. Método utilizado: OLS.
12 A variável que mede o nível educacional KHUM pode assumir qualquer um dos Ej descritos na tabela 10 o
que gera o seis modelos diferentes nas tabelas 11, 11.1, 12 e 12.1.
13 As variáveis dependentes, variação da produtividade do trabalho e da PTF se referem nesta seção apenas a
1995.
27
A troca da variável dependente de VPTFI por VPTFh, conforme tabela 11.1, não
ocasiona mudanças relevantes nos resultados. O coeficiente de FNE continua insignificante
em todas as regressões e a variá el de educação E5 é a única cujo coeficiente é
estatisticamente diferente de zero. Este último coeficiente tem uma pequena variação entre as
duas últimas regressões, passando de 0.136 para 1.143, assim como R2 que tem seu valor
alterado de 0,39 para 0,46.
Tabela 11.1
Regressão para a Variação da Produtividade Total dos Fatores(VPTFb)
Variável MODELO
independente
I 2 3 4 5 6
FNE -4.45E-08 -7.03E-08 -5.64E-08 -5.94E-08 -6.30E-08 -5.30E-08
(-0.959) (-1.638) (-1.36) (-1.443) (-1.726) (-1.462)
EI 0.1336
(0.699)
E2 0.195
(1.776)
E3 0.120
(1.494)
E4 0.1l6
(1.615)
E5 0.143
(2.305)
E6 0.564
(2.006)
R2 0,25 0,38 0,34 0,36 0,46 0,43
R2 ajusto 0,13 0,28 0,23 0,25 0,37 0,33
Obs* R2 4,58 6,84 8,90 6,24 6,46 6,44
Obs: Estatítica t entre parênteses. Método utilizado: OLS.
Pela substituição da variação da produtividade total dos fatores pela variação da
produtividade do trabalho como variável dependente, medida por VPL observa-se na tabela
12 que o FNE não contribuiu para a taxa de crescimento da produtividade do trabalho assim
como nenhuma das variáveis de capital humano.
28
Tabela 12
Regressão para a Variação da Produtividade do Trabalho - VPL
Variável MODELO
independente
1 2 3 4 5 6
FNE -4.69E-08 -7.47E-08 -6.09E-08 -6.48E-08 -7.402E-08 -6.49E-08
(-0.82) (-1.36) (-1.16) (-1.24) (-1.56) (-1.403)
EI 0.052
(0.22)
E2 0.155
(1.102)
E3 0.085
(0.827)
E4 0.087
(0.96)
E5 0.133
(1.662)
E6 0.533
(1.52)
R2 0,25 031 0,25 0,30 0,38 0,37
R2 ajust. 0,12 0,20 0,17 0,18 0,29 0,26
Obs* R2 4,39 7,16 8,77 7,04 6,54 6,54
Obs: Estatítica t entre parênteses. Método utilizado: OLS.
Os resultados referentes a estimação anterior, se mantêm os mesmos quando se toma a
variável dependente VPH no lugar de VPL, ou seja, todos os coeficientes em todos os modelos
descritos na tabela (12.1) abaixo apresentam coeficientes insignificantes. 14
Tabela 12.1
Regressão para a Variação da Produtividade do Trabalho(VPH)
Variável indo MODELO
1 2 3 4 5
FNE -6.37E-08 -9. 16E-08 -7.60E-08 -7.91E-08 -8.66E-08
(-0.123) (-1.686) (-1.456) (-1.517) (-1.84)
El 0.099
(0.426)
6
-7.69E-08
(-1.669)
E2 0.184
(1.324)
E3 0.104
(1.019)
E4 0.101
(\.l17)
E5
E6
0.142
(1.782)
0.567
(1.634)
0,38 0,45 0,44
0,27 0,37 0,35
7,65 6,65 7,46
R2 0,33 0,40 0,37
R2ajust. 0,21 0,30 0,26
Obs* R2 4,95 6,92 8,59
Obs: Estatística t entre parênteses. Método utilizado: OLS.
14 Nesta seção todas as regressões foram submetidas a teste de White. Nenhuma, no entanto, detectou a presença
de beterocedasticidade, o que pode ser constatado pela estatítica de White, Obs*R2.
29
•
6. Considerações finais
No período de 1985 a 1995 o país experimentou uma mudança na política de comércio
internacional. Tarifas foram reduzidas, barreira quantitativas e reservas de mercado
praticamente abolidas, o que, obviamente, reduziu a proteção ao produtor nacional. No
mesmo período, não por coincidência, a produtividade do trabalho e produtividade total dos
fatores na indústria de transformação do ordeste tiveram uma queda gradual até 1990, ano
em que a abertura comercial foi mais intensa, e desde então aumentaram significativamente.
A relação entre política de abertura comercial e produtividade pôde ser confirmada
pelas regressões apresentadas nas tabelas 5 e 9, onde a tarifa média de importação nominal se
destaca por apresentar uma forte correlação negativa com as duas medidas de produtividade
adotadas no trabalho (produtividade do trabalho e produtividade total dos fatores). Este
resultado encontra amplo respaldo na literatura econômica vigente. Ferreira e Rossi(l999),
por exemplo, realizaram estudocom dados painel em 16 setores da indústria de
transformação brasileira no período de 1985 a 1997 e concluíram que 20% de redução na
tarifa nominal média aumenta em tomo de 1% o crescimento da produtividade do trabalho.
No que diz respeito aos mecanismos criados para incentivar à industrialização no
Nordeste, FINOR e FNE, não há evidência empírica que suporte a afirmação de que a
existência dos Fundos influenciem a taxa de crescimento da produtividade do trabalho, ou da
produtividade total dos fatores na indústria de transformação do Nordeste.
Outra conclusão importante é a equivalência entre o uso das duas medidas de força de
trabalho (HT, número de horas trabalhadas empregadas na produção, e N, número de
trabalhadores ligados à produção). Esta equivalência pôde ser verificada pela pouca
sensibilidade dos coeficientes e suas respectivas significâncias à mudança na variável
dependente de VPL para VPH e de VPTFI para VPTFh nas regressões cujo propósito
principal consistia em analisar o impacto de políticas públicas sobre a produtividade.
O capital humano, por sua vez, apesar de não estar incluído com fator de produção,
pode ser entendido neste trabalho como uma variável de política pública, influenciando a taxa
30
de crescimento do nível de conhecimento CÂ/A)15. OS resultados corroboram a expectativa de
que capital humano influencia positivamente a produtividade, sendo o coeficiente da variável
que mede a porcentagem dos empregados em cada gênero que possui 2° grau completo (E5)
significante, explicando parte do crescimento da produtividade total dos fatores.
Em suma, este trabalho conclui que:
programas de incentivos à industrialização (FNE e FINOR) não afetam a variação
da produtividade da indústria de transformação nordestina
a política protecionista através de barreiras tarifárias à importação tem forte efeito
negativo sobre a taxa de crescimento das duas medidas de produtividade.
a acumulação de capital humano explica positivamente a variação da produtividade
total dos fatores.
Há uma equivalência na utilização das duas medidas de força de trabalho, horas
trabalhadas (HT) e número de traballhadore ligados à produção (N).
Algumas limitações, no entanto, merecem destaque. O grau de confiabilidade da base de
dados e de adequabilidade das proxies adotadas é desconhecido. Apesar de parte deste
problema ter sido contornado satisfatoriamente através de comparações entre VPH e VPL e
entre VPTFh e VPTFl.
Além disto, as conclusões que se referem ao FNE e ao nível de capital humano devem
ser interpretadas com cautela, já que a quantidade de dados disponíveis é pequena, referindo-
se- apenas ao ano de 1995.
-; -15 Lembrando que A A é equivalente ao crescimento da PTF (PT F / PT F)
31
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33
•
ANEXOS
ANt:.A.Ul
Valor da produção real
(Número índice)
Região Nordeste
Indice base fixa (Base: média de1985 = 100)
Gêneros da indústria de 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
transformação
Transformação de produtos de minerais 100 86.1 64.68 54.46 48.15 42.49 42.64 43.6 33.5 38.69 39.27
Metalúrglca 100 125.66 117.11 108.36 129.53 107.92 113.12 83.83 70.34 65.33 57.6
Mecânica 100 128.09 104.64 64.55 54.73 51.04 54.05 54.37 42.91 46.47 44.4
Material elétrico e de comunicação 100 111.D7 118.66 120.22 122.97 90.14 113.84 78.57 91.07 107.02 161.95
Material de transporte 100 180.27 143.02 112.91 106.72 80.46 68.89 58.93 59.18 64.96 65.92
Madeira 100 114.06 106.97 77.54 46.43 42.46 33.35 10.73 7.72 7.16 8.49
Mobiliário 100 117.71 72.39 52.21 41.97 44.51 63.22 46.77 53.2 64.35 54.11
Papel e papelão 100 142.31 157.67 117.22 132.99 113.44 109.73 108.6 110.98 95.99 97.59
Borracha 100 135.29 141.28 144.44 188.37 161.49 146.9 97.31 106.86 82.5 67.69
Couros e peles 100 156.77 140.54 150.43 93.05 83.62 83.35 76.73 96.06 104.6 82.13
Quimlca 100 101.83 94.88 97.53 92.68 72.63 85.97 80.59 69.45 70.24 79.55
Farmacêutica 100 121.48 152.16 119.76 108.91 111.69 90.39 103.71 72.67 52.5 75.64
Perfumaria, sabões e 100 99.34 98.05 79.76 66.92 35.01 35.15 31.15 29.12 28.42 22.9
Produtos de matérias plásticas 100 145.98 163.02 111.27 119 89.33 91.44 92.1 86.07 100.65 110.57
Têxtil 100 113.28 120.77 106.16 101.47 86.08 107.71 112.47 128.83 113.3 121.27
Vestuários, calçados e artefatos de tecidos 100 114.69 125.43 102.46 110.57 83.51 72.58 57.06 72.42 64.39 63.26
Produtos alimentares 100 82.21 86.94 73.03 73.16 64.35 66.36 64.44 65.02 64.64 69.36
Bebidas 100 89.14 57.95 56.76 56.41 40.64 41.88 32.37 28.98 27.77 39.77
Fumo 100 105.75 73.13 67.32 54.16 50.14 61.33 65.79 54.56 43.65 61.05
Editorial e gráfica 100 160.06 142.46 115.36 117.46 128.39131.74 96.93 104.57 139.07 169.17
Diversas 100 91.98 94.48 68.47 84.93 77.54 67.96 83.78 78.7 70.24 74.08
Fonte: IBGE - Pesquisa Industrial Mensal - Dados Gerais
ANEXO 2
Número de horas pagas na
produção (Número índice)
Região Nordeste
Indice base fixa (Base: média de1985 = 100)
Gêneros da indústria de 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
transformação
Transformação de produtos de minerais 100 86.1 64.68 54.46 48.15 42.49 42.64 43.6 33.5 38.69 39.27
Metalúrglca 100 125.66 117.11 108.36 129.53 107.92 113.12 83.83 70.34 65.33 57.6
Mecânica 100 128.09 104.64 64.55 54.73 51.04 54.05 54.37 42.91 46.47 44.4
Material elétrico e de comunicação 100 111.Q7 118.66 120.22 122.97 90.14 113.84 78.57 91.07 107.02 161.95
Material de transporte 100 180.27 143.02 112.91 106.72 80.46 68.89 58.93 59.18 64.96 65.92
Madeira 100 114.06 106.97 77.54 46.43 42.46 33.35 10.73 7.72 7.16 8.49
Mobiliário 100 117.71 72.39 52.21 41.97 44.51 63.22 46.77 53.2 64.35 54.11
Papel e papelão 100 142.31 157.67 117.22 132.99 113.44 109.73 108.6 110.98 95.99 97.59
Borracha 100 135.29 141.28 144.44 188.37 161.49 146.9 97.31 106.86 82.5 67.69
Couros e peles 100 156.77 140.54 15Q.43 93.05 83.62 83.35 76.73 96.06 104.6 82.13
Quimlca 100 101.83 94.88 97.53 92.68 72.63 85.97 80.59 69.45 70.24 79.55
Farmacêutica 100 121.48 152.16 119.76 108.91 111.69 90.39 103.71 72.67 52.5 75.64
Perfumaria, sabões e 100 99.34 98.05 79.76 66.92 35.01 35.15 31.15 29.12 28.42 22.9
Produtos de matérias plásticas 100 145.98 163.02 111.27 119 89.33 91.44 92.1 86.07 100.65 110.57
Têxtil 100 113.28 120.77 106.16 101.47 86.08 107.71 112.47 128.83 113.3 121.27
Vestuários, calçados e artefatos de tecidos 100 114.69 125.43 102.46 110.57 83.51 72.58 57.06 72.42 64.39 63.26
Produtos alimentares 100 82.21 86.94 73.03 73.16 64.35 66.36 64.44 65.02 64.64 69.36
Bebidas 100 89.14 57.95 56.76 56.41 40.64 41.88 32.37 28.98 27.77 39.77
Fumo 100 105.75 73.13 67.32 54.16 50.14 61.33 65.79 54.56 43.65 61.05
Editorial e gráfica 100 160.06 142.46 115.36 117.46 128.39 131.74 96.93 104.57 139.07 169.17
Diversas 100 91.98 94.48 68.47 84.93 77.54 67.96 83.78 78.7 70.24 74.08
Fonte: IBGE - Pesquisa Industrial Mensal - Dados Gerais
ANEXO 3
Pessoal ocupado na
produção (Número índice)
Região Nordeste
Indice base fixa (Base: média de1985 = 100)
Gêneros da indústria de 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
transformação
Transformação de produtos de minerais 100 137.5 125.21 127.53 135.23 119.1 104.02 110.99 88.95 73.81 74.73
Metalúrglca 100 120.54 125.34 108.96 106.33 100.72 86.68 78.79 72.22 72.91 71.58
MecAnlca 100 106.44 107.53 103.4 86.57 82.84 73.9 72.41 64.9 57.48 57.25
Material elétrico e de comunicação 100 115.1 122.3 115.68 118.96 120.95 109.71 97 96.83 101 114
Material de transporte 100 143.62 164.46 147.66 154.23 137.57 117.86 111.63 110.51 108.62 102.78
Madeira 100 94.71 91.02 91.56 83.42 81.02 55.31 48.54 47.06 36.87 31.92
Mobiliário 100 118.36 99.04 89.51 89.74 99.39 98.63 63.13 62.54 58.39 55.94
Papel e papeUio 100 108.59 113.93 135.37 148.73 142.69 122.65 123.89 119.66 85.21 76.41
Borracha 100 98.54 93 84.29 79.66 73.73 74.44 68.69 79.8 76.28 69.11
Couros e peles 100 110.61 121.11 179.13 161.66 177.11 152.88 146.96 139.23 133 109.82
Quimlca 100 90.44 91.22 93.91 96.65 100.58 88.52 85.38 70.88 65.62 60.43
Farmacêutica 100 99.31 104.69 92.14 104.8 119.98 129.12 145.58 138.6 133.13 133.65
Perfumaria, sabões e 100 118.75 125.89 121.26 125.51 129.85 135.12 127.79 118.44 117.97 112.16
Produtos de matérias plásticas 100 111.49 120.2 109.29 115.53 99.85 87.19 86.78 82.23 84.38 98.55
Têxtil 100 120.56 139.52 141.24 144.99 146.38 128.72 120.56 134.28 137.17 128.3
Vestuários, calçados e artefatos de tecidos 100 112.21 108.01 102.17 105.74 94.95 77.59 61.47 59.43 56.78 53.36
Produtos alimentares 100 106.01 93.57 96.87 108.65 104.3 96.86 98.96 83.55 67.91 77.98
Bebidas 100 105.21 123.8 109.42 111.37 101.46 91.44 91.1 82.35 75.31 82.44
Fumo 100 90.07 92.72 77.88 76.86 56.73 55.04 56.4 41.71 30.7 33.66
Editorial e aráflca 100 106.39 112.91 119.3 117.34 120.18 117.09 119.25 119.76 115.9 100.21
Diversas 100 99.47 94.4 83 84.52 88.07 72.43 54.62 53.89 55.79 55.56
Fonte: IBGE - Pesquisa Industrial Mensal- Dados Gerais
ANEXO 4
Variação da Produtividade do Trabalho, Tarifa Nominal Média, Recursos do Finor
(%)
Gêneros Industriais VPLMEDIA VPHMEDIA Tarifa nominal média Média de recursos do
85-95 85-95 85-95
FINOR (85-95)
Minp.raili:nlin mp.tálif>Oli: -3.20 -2.24 37.95 29,5198
Metalúraica -1.11 -0.60 32.9 23,6313
Mecânica -1.46 -0.56 35.74 4,5581
Material Elétrico e de 1.15 1.37 48.24 32,1070
Material de transnortes -2.17 -2.17 56.96 4,8909
Madeira -7.39 -7.39 NA 1,9414
Mobiliário -0.57 -0.71 NA 4,7865
Panel e nanelão 0.68 1.07 34.54 2,2808
Borracha -0.48 -0.59 48.44 0,7533
Couros e neles -1.80 -2.36 NA 0,9031
Ouímica 0.97 1.04 18.60 16,8230
Farmacêutica -2.94 -2.42 21.60 -
Perfumaria. sabões e -7.31 -6.84 70.60 1,2089
Produtos de matérias 0.29 0.50 64.70 5,1404
Têxtil -0.47 -0.14 65.58 38,1389
Vestuários. calcados e 0.60 0.92 77.14 15,0363
Produtos alimentares -0.75 -0.64 37.85 30,4200
Bebidas -3.74 -3.68 76.03 3,8345
Fumo 2.20 1.71 82.270 -
Editorial e zráflca 1.74 2.08 NA 0,5541'~. 0.92 0.76 NA 2,2558
ANEXOS
Variação da Produtividade Total dos Fatores-VPTFh(%)
Gêneros
S!(;_S!0 O(L01 O,.LO,
Minerais nlin metiíli~Oli: -9.85 1.06 7.57
Metalúrvica 2.70 -2.58 -3.08
Mecânica -5.10 2.01 3.76
Material Elétrico e deCom. 0.54 -1.40 8.91
Material de transnortes -4.45 -2.94 4.16
Madeira -7.58 -15.03 10.48
Mobiliário -8.41 6.27 1.87
Panel e nanelão -1.22 0.49 7.05
Borracha 8.67 -6.05 -6.85
Couros e neles -7.61 1.05 1.84
Ouímica -0.33 0.69 4.56
Farmacêutica 0.81 -6.37 -0.69
Perfumaria. sabões e velas -6.77 -8.19 -4.25
Produtos de matérias nlástieas 0.61 -0.54 2.38
Têxtil -3.20 3.31 -0.69
Vestuários. calcados e artefatos 0.68 1.66 -0.05
Produtos alimentares -4.21 1.66 2.10
Bebidas -8.33 -4.31 7.77
Fumo -4.62 5.51 7.48
Editorial e !!Táfica -1.33 -0.32 14.59
Diversas 0.09 3.08 -2.43
Média -0.029 -0.011 0.030.. .. . .Nota: Podutividade total dos fatores calculada a partir da produtividade do trabalho medida utilizando os
dados horas trabalhadas dedicadas à produção.
ANEXO 6
Variação da PTF, Tarifa Nominal Média e Recursos do Finor
(%)
Gêneros Industriais VPTFlMEDlA VPTFhMEDlA Tarifa nominal média Média de recursos do
85-95 85-95 85-95
FINO R (85-95)
Minpr~i" ní'iompt~li,,~ -2.40 -1.68 37.95 29,5198
Metalúreíca -0.83 -0.43 32.9 23,6313
Mecânica -1.09 -0.38 35.74 4,5581
Material Elétrico e de 0.93 1.11 48.24 32,1070
Material de transnortes -1.65 -1.65 56.96 4,8909
Madeira -5.44 -5.46 NA 1,9414
Mohiliário -0.38 -0.49 NA 4,7865
Panel e nanelão 0.58 0.88 34.54 2,2808
Borracha -0.28 -0.37 48.44 0,7533
Couros e neles -1.32 -1.75 NA 0,9031
Ouímica 0.77 0.82 18.60 16,8230
Farmacêutica -2.18 -1.77 21.60 -
Perfumaria. sahões e -5.61 -5.26 70.60 1,2089
Produtos de matérias 0.25 0.42 64.70 5,1404
Têxtil -0.33 -0.08 65.58 38,1389
Vestuários. calcados e 0.49 0.74 77.14 15,0363
Produtos alimentares -0.53 -0.45 37.85 30,4200
Bebidas -2.81 -2.76 76.03 3,8345
Fumo 1.78 1.39 82.270 -
Editorial e ~áfica 1.43 1.68 NA 0,5541
0.78 0.66 NA 2,2558
ANEXO 7
110~------------------------------------~--~
100+-.-~~----------------------------------~
90+-----------~~--~----~~--~--_.~------~
80+---------------------~--------------------~
70+---.---.---.---.----r---r---r---r--~--~--~
85' 86' 87' 88' 89' 90' 91' 92' 93' 94' 95'
I-+-PTFh I
Produtividade Total dos Fatores( Média da Indústria de Transformação Nordestina, 1985-1995)
'"APENDICE
."'"
AI. Cálculo da série temporal de estoque de capital ( Perpetual inventory method)
Pela lei de movimento de capital:
(1)
onde K, é o estoque de capital no ano t, It o investimento no ano t eo a taxa de depreciação
do capital.
Logo, de posse de Ko e da série de investimentos, obtêm-se toda a série de capital a partir
da equação AI.
Ko é dado por
Ko = I -1 + 1_2 (1 - a) + I -3 (1 - ai + 1-4 (1 - a)3+ (2)
o investimento por sua vezsegue a seguinte igualdade:
I t = I t - 1 (1+g) (3)
Onde g é a taxa média de crescimento do investimento no período 1976-1995.
Tomando todos os valores da série I -t (t = 1,2,3,4, .....) em função de 10 a partir da
equação (A3) e substituindo em A2, deduz-se que
Ko=Io/(a+g) (4)
Al. Teste de heterocedasticidade de White
Seja, por exemplo, a seguinte regressão a ser estimada:
(5)
No método dos mínimos quadrados supõe-se que a variância do erro aleatório (ei) é
constante, ou seja :
V(ej) = a 2 para i = 1,2,3 N
Onde N é tamanho da amostra utilizada para realizar a regressão e a um valor
constante.
Esta propriedade é também chamada homocedasticidade do erro aleatório. A violação
desta hipótese, conhecida como heterocedasticidade, gera propriedades indesejadas dos
estimadores.
Neste trabalho foi usado o teste de White (White, 1980) para detectar a eventual
presença de heterocedasticidade.
Neste teste, a hipótese nula consiste na presença de homocedasticidade contra a
hipótese alternativa da presença de heterocedasticidade. A estatística teste é computada
através de uma regressão auxiliar, tendo como variável dependente o quadrado dos resíduos
das estimação original e, como variáveis independentes, todos os possíveis termos
cruzados dos regressores da regressão original.
Tomando a regressão (AS) como exemplo a regressão auxiliar seria:
(6)
Obs*R2 é a estatística teste de White , computada pelo número de observações da
amostra vezes o R2 da regressão auxiliar. A estatística teste de White é distribuída
assintoticamente como uma X: com o número de graus de liberdade igual ao número de
coeficientes menos a constante na regressão auxiliar.