METODOLOGIAS DE CÁLCULO DA PRODUTIVIDADE TOTAL DOS FATORES E DA PRODUTIVIDADE DA MÃO DE OBRA (Alexandre Messa) - Resumo

Prévia do material em texto

CAPÍTULO 3 
 
METODOLOGIAS DE CÁLCULO DA PRODUTIVIDADE TOTAL DOS FATORES E DA 
PRODUTIVIDADE DA MÃO DE OBRA 
 Alexandre Messa 
 
INTRODUÇÃO 
A produtividade mede o grau de eficiência com que determinada economia utiliza seus recursos para 
produzir bens e serviços de consumo. A medida mais elementar de produtividade é a produtividade 
do trabalho, que expressa o produto gerado por cada hora de trabalho. 
Outro indicador, que tem a pretensão de indicar a eficiência com que a economia combina a 
totalidade de seus recursos para gerar produto é a produtividade total dos fatores (PTF). Trazendo a 
PTF grande complexidade em sua interpretação e cálculo. 
 
O cálculo da PTF é bastante sensível à determinação de suas variáveis, uma vez que elencar todos os 
recursos da economia e mensurá-los não é uma tarefa fácil. 
 
O artigo tem como objetivo digre esses dois indicadores de produtividade. 
 
PRODUTIVIDADE TOTAL DOS FATORES (PTF) NO NÍVEL MACROECONÔMICO 
 
Para o cálculo da PTF devem ser considerados aspectos como a distinção entre fatores de produção 
(exógenos ao sistema produtivo) e insumos intermediários (endógenos ao sistema produtivo); e que 
os fatores de produção são remunerados de acordo com seus produtos marginais (de acordo com a 
Teoria da Firma). Inclusive, a derivação da PTF que gera resíduos se qualquer variável ficar omitida, 
ou contiver erros em sua medida. O que é um problema. A produtividade depende de n fatores que 
devem sempre ser considerados. 
 
 
A equação permite o cálculo do crescimento da produtividade apenas com as informações de produto 
e insumos em dois instantes no tempo, além das respectivas participações dos fatores no valor do 
produto. 
 
Pode-se estimar, de maneira aproximada, o progresso técnico entre os dois instantes, observando 
apenas o produto, os fatores de produção empregados e a fração de cada um destes na renda, em dois 
instantes no tempo. Contudo, com base nos mesmos dados, dependendo de qual método de 
aproximação se utilize, pode-se chegar a diferentes resultados quanto ao crescimento da PTF. 
 
O método econométrico é uma das alternativas para o cálculo da PTF. A partir de dados referentes ao 
produto e aos fatores de produção, pode-se assumir uma especificação para a função de produção e 
estimar seus parâmetros. Contudo, a pouca disponibilidade de dados limita a estimação deste 
modelo. Uma amostra com maior volume de informações garante maior eficiência e grau de 
confiança no modelo econométrico. Além ainda de haver a possibilidade de problemas de 
especificação como: variáveis omitidas, erros de medida e simultaneidade. 
 
PRODUTIVIDADE DO TRABALHO E SUA RELAÇÃO COM A PTF 
O crescimento da produtividade reflete no crescimento da relação capital por trabalhador. Não 
refletindo apenas o progresso técnico (como a PTF), mas também o aprofundamento do capital. 
Pode-se estabelecer uma relação entre as variações da produtividade do trabalho e da PTF, através de 
equação derivada no artigo e, dependendo da magnitude da variação na relação capital por 
trabalhador e do progresso técnico, estas medidas podem apresentar sinais opostos. Sendo a 
produtividade do trabalho mais próxima à PTF quanto sendo proporcionais os aumentos dos fatores 
capital e trabalho. 
 
ESTIMAÇÃO DA PTF NO NÍVEL DA FIRMA 
Para estimar a PTF no nível da firma, esta medida é trazida para cálculo utilizando uma função 
Cobb-Douglas. Esta estimação é tão complexa que foram propostos três métodos: o modelo de 
efeitos fixos, a utilização de variáveis instrumentais, e o método da função de controle. 
Eixos fixos: é sujeito à critica de que quanto maior for o período analisado, mais frágil é a suposição 
de produtividade constante das firmas ao longo deste período; 
Variáveis instrumentais: é a solução imetiata para os problemas de endogeneidade de um modelo. 
Contudo, nesse caso, esbarra na dificuldade de encontrar instrumentos para as variáveis utilizadas. É 
necessário adicionar mais estrutura ao modelo de produção da firma, nesse caso. 
Função de controle: método proposto por Olley e Pakes (1996) para contornar o problema da 
endogeneidade, utilizando-se da lógica inversa da envolvida na utilização de variáveis instrumentais. 
Nessa função faz-se necessária uma variável que não seja correlacionada com a produtividade da 
firma (a variável, no presente caso, omitida), o outro método requer um indicador que seja o mais 
correlacionado possível com a produtividade. 
CONSIDERAÇÕES FINAIS 
O artigo discutiu alguns dos diferentes métodos de cálculo da PTF e sua relação com a produtividade do 
trabalho. 
 
 
 
 
CAPÍTULO 2 
P&D, INOVAÇÃO E PRODUTIVIDADE NA INDÚSTRIA BRASILEIRA 
Luiz Ricardo Cavalcante 
Paulo de Andrade Jacinto 
Fernanda De Negri 
 
INTRODUÇÃO 
O objetivo deste trabalho é analisar a relação entre investimentos em P&D, inovação e produtividade 
do trabalho na indústria brasileira entre 2000 e 2008. 
 
A análise da relação entre investimentos em P&D, inovação e produtividade na economia brasileira 
pode contribuir para maior foco de políticas em segmentos em que a produtividade é mais sensível 
aos esforços de inovação nas empresas. Isso envolve não apenas pesquisa, mas também aquisição de 
máquinas e equipamentos. 
 
Mesmo que a relação entre inovação e produtividade seja de certa forma evidente, existe uma 
dificuldade de mensuração destas variáveis afim de precisamente relacioná-las. Para os governos, 
que geralmente não tem muitas possibilidades de manejo da inovação, acaba restando a posição de 
incentivador dos esforços nas atividades de P&D e aquisição de máquinas e equipamentos por parte 
das empresas. Acredito que um exemplo disso tenha sido o PSI, criado em 2009 (período 
subsequente ao trabalhado aqui), que foi um programa do Governo Federal criado na tentativa de 
levantar a economia após o travamento de crédito após à crise de 2008, justamente para financiar os 
investimentos em máquinas, equipamentos, caminhões, ônibus e máquinas agrícolas. 
 
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 
Griliches (1979, p. 17) elucida dois métodos adotados para explorar essa relação entre inovação e 
produtividade como sendo: ​Estudos de caso e estimativas econométricas de funções de produção. 
Os estudos de caso requerem um tempo maior para sua elaboração e são sujeitos a questionamentos 
quanto às conclusões gerais que se podem extrair deles. 
Já os modelos econométricos possibilitam conclusões de caráter mais geral, mas são bem mais 
complexos, até porque a maioria das variáveis de interesse tende a mover-se conjuntamente no 
tempo e no espaço, tornando mais difícil o desembaraço de seus efeitos individuais. Além disso, não 
é fácil estabelecer relações de causalidade. Os próprios investimentos em pesquisa e 
desenvolvimento são afetados pelo nível de resultado e pelos lucros e produtividade passados. Isso 
exige que se formulem modelos de equações simultâneas e leva a técnicas de estimação muito mais 
complexas. 
 
Foram estimados diferentes modelos econométricos, uns com mais limitações e outros mais 
completos, cada um considerando diferentes variáveis. Chegando assim a também diferentes 
conclusões. 
 
Foi estimada uma equação com as 532 empresas europeias que mais investemem P&D durante seis 
anos, tendo como foco da equação a produtividade do trabalho; os estoques de capital e de 
conhecimento são divididos pelo pessoal ocupado visando à padronização dos dados e a eliminação 
dos efeitos relativos ao tamanho da empresa; e o pessoal ocupado é usado como variável de 
controle. O modelo foi estimado usando dummies setoriais a dois dígitos e dummies de tempo e os 
estoques de capital e de conhecimento foram calculados usando o método do inventário perpétuo. 
 
*Dummies: variáveis categegóricas que foram transformadas em numéricas – Vamos aprender isso 
em Econometria. 
 
Não vou me aprofundar muito na estimação do modelo e na equação, pois entraria bastante na parte 
econométrica que eu não domino. 
 
No modelo CDM foram relacionadas as atividades de P&D e seus determinantes, os indicadores de 
resultado da inovação e as atividades de P&D e a produtividade e os indicadores de resultado 
da inovação. O resultado obtido por Ortega-Argilés, Potters e Vivarelli (2009; 2011) nesse modelo 
foi que o estoque de conhecimento tem um impacto positivo e significante na produtividade das 
empresas e demonstram que o coeficiente de elasticidade cresce monotonamente à medida que se 
passa dos setores de menor para os de maior intensidade tecnológica. Eles argumentam então que 
“esse resultado sugere que as firmas em setores de alta intensidade tecnológica estão muito à frente 
em termos do impacto de seus investimentos em P&D na produtividade, pelo menos no que diz 
respeito aos maiores investidores em P&D europeus” 
 
PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 
A metodologia do trabalho foi amparada basicamente nos modelos econométricos, apoiando-se em 
regressões cross-section, com dados relativos a 2008, e em painel, com dados relativos às quatro 
edições da Pesquisa de Inovação (Pintec) na década de 2000. 
 
Em ambos os casos, as regressões foram feitas usando dados do conjunto da indústria de 
transformação e grupos formados pela agregação de setores de atividades de acordo com a 
classificação de intensidade tecnológica. 
 
Para a estimação dos modelos foram utilizadas informações da Pintec e da Pesquisa Industrial Anual 
(PIA) para os anos de 2000, 2003, 2005 e 2008, ambas as pesquisas realizadas pelo IBGE. Também 
foi utiliza a base de dados da Relação Anual de Informação Social (Rais), do Ministério do Trabalho 
e Emprego (MTE), além das informações pública s oriundas da Secretaria de Comércio Exterior 
(Secex), do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior (MDIC). 
 
RESULTADOS OBTIDOS 
Analisando as estatísticas extraídas da Pintec conclui-se que há uma relação positiva entre inovação e 
produtividade do trabalho. Em se tratando da indústria de transformação no período 2006-2008, as 
empresas que implementaram algum tipo de inovação têm uma produtividade do trabalho superior à 
média, enquanto as empresas que não inovaram têm uma produtividade inferior à média. 
 
As empresas que implementaram apenas inovações de produto têm níveis de produtividade do 
trabalho cerca de 30% maiores do que a média da indústria de transformação. À medida que as 
empresas inovam para o mercado nacional e para o mercado mundial, os níveis de produtividade são 
crescentes. A produtividade das empresas que inovam para o mercado mundial corresponde a mais 
do que o dobro da produtividade média do setor. Mesmo as empresas que inovam para o mercado 
nacional já têm níveis de produtividade bastante superiores à média da indústria de transformação. 
 
Separando as empresas de acordo com sua intensidade tecnológica pode-se observar que os níveis de 
produtividade são crescentes conforme se passa dos setores de baixa para os setores de alta 
tecnologia. 
 
Os resultados gerados considerando as regressões cross-section permitiram identificar a relação entre 
os fluxos de investimento em P&D e de gastos na aquisição de máquinas e equipamentos e a 
produtividade do trabalho. 
 
Em síntese, os resultados gerados pelas análises de regressão cross-section e em painel indicam a 
existência de uma relação positiva entre investimentos em P&D, inovação e produtividade do 
trabalho na indústria de transformação no Brasil. 
 
CONCLUSÕES 
Os resultados indicam que quanto mais intensivo em produtividade é o setor, maior será a relação 
entre P&D e produtividade. Assim, em setores nos quais a competição é mais dependente de 
tecnologia, que são os setores que mais investem em P&D, os efeitos da P&D sobre a produtividade 
das empresas são maiores do que em setores tradicionais. 
 
Além disso, resultados mostram também que o inverso ocorre com o estoque de capital, cujos efeitos 
sobre a produtividade são maiores nos setores de menor intensidade tecnológica. Essas conclusões 
têm evidentes implicações de política, uma vez que podem orientar uma melhor alocação dos 
recursos destinados a promover ganhos de produtividade na indústria brasileira.