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DETERMINANTES DE GASTOS EM P&D NO ÂMBITO DA OCDE: UMA ABORDAGEM
NEO-SCHUMPETERIANA
Marcelo dos Santos da Silva1
Evaldo Henrique da Silva2
Priscila de Queiroz Leal3
RESUMO
O objetivo deste artigo é inferir acerca do impacto percentual sobre os gastos em P&D de seis de
seus determinantes em 20 países da OCDE, para o período de 1990-2006. São eles: renda per
capita, transações comerciais externas, pesquisadores, investimentos em tecnologias da informação
e comunicação, investimentos em máquinas e equipamentos e taxa de juros de longo prazo. Os
dados foram obtidos no portal de estatísticas da OCDE, objetivando estruturar e estimar modelo de
dados em painel não balanceado. A estimação, alicerçada sob a abordagem de efeitos fixos com
orientação temporal, gerou resultados interessantes do ponto de vista empírico, sendo
estatisticamente significativas as variáveis pesquisadores, investimentos em tecnologias da
informação e comunicação e taxa de juros de longo prazo. Entretanto, renda per capita, transações
comerciais externas e investimentos em máquinas e equipamentos não são estatisticamente
significativas, apesar de apresentarem sinais positivos. Entre os seis determinantes, somente a
variável taxa de juros de longo prazo apresentou sinal negativo, revelando-se um elemento
importante a ser considerado nas decisões de investimentos em projetos de P&D.
Palavras-chave: Determinantes de P&D; dados em painel, OCDE.
Classificação JEL: C51, O31, O57.
ABSTRACT
The aim of this article is to infer about percentage impact on R&D expenditure from six of its
determinants in 20 OECD countries, for the period 1990-2006. The determinants are: income per
capita, foreign trade, researches, information and communication technology investments,
machinery and equipment investments and long term interest rate. The data was got on the OECD
statistics website to organize and estimate unbalanced panel data model. The estimation, under
fixed effects with temporal orientation approach, produced empirically interesting results: three
variables, researches, information and communication technology investments and long term
interest rate are statistically significant. However, income per capita, foreign trade and investments
machinery and equipment investments aren’t statistically significant, even showing positive signs.
Among the determinants, only the variable long term interest rate showed negative sign, featuring
itself as an important element to regard on R&D investment decisions.
Keywords: R&D determinants; panel data; OECD.
JEL classification: C51, O31, O57.
Área 7 – Microeconomia e Economia Industrial.
1 Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC). E-mail: [email protected]
2 Universidade Federal de Viçosa (UFV). E-mail: [email protected]
3 Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB). E-mail: [email protected].
2
1 Introdução
O processo de inovação, considerado em sua essência e evolução como um projeto
sistêmico, necessita de estruturas institucionais que viabilizem um ambiente propício à minimização
das influências causadas pela incerteza (MELO, 1996). A inovação como elemento do progresso
tecnológico envolve várias relações econômicas e, portanto, sociais, durante sua concepção e
desenvolvimento. Essas relações são observadas a partir das interações, na maioria das vezes não
lineares ou definidas, entre indivíduos, pesquisadores, firmas, universidades, escritórios de patentes
ou de propriedade intelectual, centros de pesquisa, agências de fomento, bancos de investimento e
outras instituições de suporte ao desenvolvimento tecnológico, as quais estão relacionadas à
redução da incerteza não probabilística inerente à racionalidade limitada dos agentes econômicos.
Todavia, as bases teóricas da escola neo-schumpeteriana4 priorizam a firma como agente
central do progresso técnico, a qual passou a ser compartilhada com a abordagem sistêmica, pois
enfatiza a importância da ação coordenada de diferentes atores, como universidades, firmas,
instituições de pesquisa e financeiras, órgãos governamentais de políticas públicas, dentre outros,
no desempenho tecnológico dos países (SBICCA; PELAEZ, 2006). O conceito de Sistema Nacional
de Inovação (FREEMAN, 1987; NELSON, 1993; LUNDVALL, 2010), por exemplo, é comumente
utilizado para investigar as razões do desenvolvimento tecnológico dos países e as diferenças
encontradas em seus desempenhos no uso das tecnologias disponíveis, aliados a seus níveis
distintos de produto e renda e, ainda, no que tange ao desenvolvimento econômico.
Grande parte das pesquisas orientadas ao processo inovativo, na atual conjuntura de
ambiente econômico mundial globalizado, realiza-se com intensidade em laboratórios de pesquisa
de firmas e do Estado, seja em seus países de origem ou no exterior. As pesquisas empregadas na
busca por novos produtos e melhoramento de processos, e seu eventual desenvolvimento ou
aperfeiçoamento também é conhecido como processo de pesquisa e desenvolvimento (P&D), um
dos mais importantes insumos dentro do processo inovativo.
Segundo o Manual de Frascati, documento elaborado sob coordenação de OCDE (2008),
conceitua-se P&D como um trabalho sistemático e complexo, o qual tem como objetivo elevar o
nível de conhecimento existente no estabelecimento na qual é realizado5, particularmente o
científico e tecnológico. Com o incremento e acúmulo de novos conhecimentos, consegue-se
direcioná-los para novas aplicações (JENSEN; MENEZES-FILHO; SBRAGIA, 2004). Nelson
(2006), por sua vez, define P&D [industrial] como os esforços de engenheiros e cientistas com
formação educacional universitária, realizados em departamentos específicos de firmas, visando à
promoção do avanço tecnológico da produção.
Para Jensen, Menezes-Filho e Sbragia (2004), o processo de P&D abrange três
procedimentos: pesquisa básica, a qual se resume a um estudo teórico detalhado de fenômenos
observáveis e não possui aplicação definida; pesquisa aplicada, quando o objetivo de alcançar
novos conhecimentos práticos dirigidos à execução de um projeto é evidente; e desenvolvimento
experimental, estágio onde se aplica os conhecimentos adquiridos na etapa anterior com a finalidade
de se conceber novos produtos ou processos ou ainda aperfeiçoar os já existentes.
Segundo Nelson (1982), existe uma concordância entre os economistas quanto ao fato de o
processo de P&D e o avanço tecnológico proporcionado afetarem o padrão de produção de
produtos, insumos e ainda os preços praticados nos mercados. Ele argumenta que essas variáveis
deveriam ser, mesmo que parcialmente, entendidas como endógenas ao sistema econômico,
interagindo com as condições de mercado por meio de respostas mútuas.
4 Os economistas neo-schumpeterianos são influenciados pela teoria desenvolvida por Joseph Schumpeter, responsável
por destacar o papel das inovações – principalmente aquelas empreendidas ao nível da firma – sobre o crescimento
econômico. 5 Todavia, esse conhecimento pode certamente ser aproveitado por outras corporações, quando da ocorrência de
spillover por parte das empresas engajadas em processos de P&D. Para um exemplo, ver o modelo desenvolvido por
Cohen e Levinthal (1989).
3
Portanto, haja vista a importância dos gastos e desenvolvimento de projetos de P&D para a
concepção e aperfeiçoamento de novas tecnologias e o crescimento econômico, torna-se bastante
interessante aos pesquisadores que trabalham com desenvolvimento tecnológico e inovação
estruturar modelos que versem sobre os efeitos do processo de P&D sobre o mercado a partir de
seus determinantes. De acordo com Mowery e Rosenberg (2005), investimentos em mudança
tecnológica, a qual inclui dispêndios em atividades de P&D, são um dos fatores responsáveis pelo
incremento na produtividade de longo prazo dos setores produtores de bens e serviços. Entretanto, o
estudo realizado centrará sua análise em inferir acerca dos efeitos de determinantes de gastos em
P&D.
A partir de pesquisas focando a relação mencionada, pode-se inferir sobre a magnitude com
que variáveis correlacionadas com gastos em P&D provocam uma elevação ou redução dos
investimentos visando inovação e incremento tecnológico, favorecendo a adoção de políticas
industriais e de comércio exterior em consonância com a elevação do conteúdo tecnológico de bens
e serviços. Para Lach e Schankerman (1989), o investimento em P&D, ou atividade inventiva,
desempenha uma função importante na medida em que estimula o investimento a nível micro e
macro e o crescimento do produto da economia.
Neste sentido, este artigo se propõe a analisar por meio de tabelas e metodologia de dados
em painel os efeitos de seis determinantes6 dos gastos em P&D em sua variação, no âmbito de 20
países da OCDE7, sendo o período compreendido situado entre os anos de 1990 a 2006. O
ferramental estatístico de análise tabular será a correlação de Spearman, obtida por meio de técnica
não paramétrica. A partir dos dados em painel, propõe-se a construção de um modelo econométrico
que relacionará gastos em P&D (regressando) e os seis determinantes (regressores). O artigo
contém, além desta introdução, mais quatro seções: referencial teórico, onde são discutidos alguns
apontamentos sobre o papel dos investimentos em P&D e sua importância econômica; metodologia,
apresentando o modo de calcular a correlação por postos ou de Spearman e breve abordagem de
dados em painel e variáveis utilizadas na análise, assim como sua modelagem econométrica;
resultados, onde constam estatísticas descritivas dos dados e a estimação do modelo de regressão
proposto; e, por último, as considerações finais.
2 Investimentos em pesquisa e desenvolvimento sob abordagem neo-schumpeteriana
Durante muito tempo, estudiosos da economia da inovação entenderam o termo pesquisa e
desenvolvimento (P&D) como gerador apenas do elemento informação. Dada a importância teórica
da informação como uma das etapas definidoras do sucesso das operações organizacionais de uma
firma, Cohen e Levinthal (1989) sugerem que o processo de P&D não proporciona somente a
aquisição de novas informações, mas auxilia no incremento da capacidade da firma em assimilar e
explorar a informação existente.
Desse modo, Cohen e Levinthal (1989) apresentam um papel dual advindo do investimento
em P&D, onde o segundo estaria relacionado ao incentivo e à característica do aprendizado
verificado numa indústria, a partir do qual tanto os dispêndios em P&D quanto as condições de
oportunidade tecnológica originadas desse processo seriam afetados.
Apesar da geração de inovações em produtos e processos por meio de P&D, este mesmo
processo, envolto em incerteza e eventualmente em possíveis situações de cooperação interfirmas,
capacita a instituição que o realiza a captar, absorver e explorar o conhecimento do ambiente ao
6 Os determinantes são: renda per capita, transações comerciais externas, contingente de pesquisadores, investimento
em tecnologias da informação e comunicação, investimento em máquinas e equipamentos e taxa de juros de longo
prazo. 7 Os países são: Alemanha, Austrália, Áustria, Canadá, Coreia do Sul, Dinamarca, Espanha, Estados Unidos, Finlândia,
França, Grécia, Irlanda, Itália, Japão, Nova Zelândia, Países Baixos, Portugal, Reino Unido, Suécia e Suíça. Os demais
países não foram incluídos por não possuírem os dados das sete variáveis utilizadas nesta pesquisa para o período
considerado.
4
qual pertence. Essa habilidade adquirida pela firma é conhecida como capacidade de aprendizado
ou absortiva, capaz de proporcionar à organização um conjunto considerável de habilidades em
criação e gerenciamento de novos conhecimentos, ou seja, permite à mesma produzir algo novo,
diferente8 (COHEN; LEVINTHAL, 1989).
Cassiolato (1999), indo além, mas complementando os argumentos de Cohen e Levinthal
(1989), considera a própria o processo de P&D não apenas como gerador de informações, mas
também como forte indutor da produção de conhecimento. Assim, a atividade inventiva,
representada pela P&D, seria mutuamente reforçada pela produção de conhecimento. Este gera
informações e que, por sua vez, irão gerar novos conhecimentos que poderão vir a ser apropriados
por outras firmas no mesmo setor produtivo ou em outros que podem se beneficiar da difusão desse
conhecimento. A apropriação desse conhecimento depende, segundo Katz (2006), do esforço
empreendido pela própria firma para adquiri-lo e processá-lo por meio da informação. Para tanto, é
preciso: a realização de qualificação de pessoal; visão de longo prazo no tocante à maturação do
investimento em P&D; apoio institucional interno e externo; e condições macroeconômicas
propícias.
Por outro lado, à luz da discussão acerca da incerteza em processos inovativos e de P&D,
cabe mencionar que as instituições, ao apresentar conexões importantes e definidoras, permitem a
construção de mecanismos que incentivam as atividades inovativas da firma, laboratório ou
organização de pesquisa, moldando também a relação entre elas (EDQUIST; JOHNSON, 1997;
MARCH; OLSEN, 1998). Essas instituições, por sua vez, ainda se encontram alicerçadas em
práticas organizacionais, as quais são imprescindíveis ao desenvolvimento das atividades da firma.
Desse modo, para Edquist e Johnson (1997), a interdependência entre ambos, instituições e práticas
organizacionais, constitui um dos fatores-chave da formação da capacidade inovativa.
Corroborando a análise, Melo (1996) afirma que uma característica-chave das instituições é sua
estabilidade ao longo do tempo, emanando essa vantagem às firmas e configurando-se como um
alicerce imprescindível ao processo inovativo.
Melo (1996) destaca o estabelecimento de laboratórios de P&D como uma das mais
importantes inovações institucionais das grandes firmas9. Com efeito, a inovação e seus
determinantes estão bastante envolvidos com setor de P&D das firmas, assim como seus recursos
financeiros, atribuições e arranjo institucional, sendo crucial, portanto, para garantir
competitividade às corporações industriais.
A realização da P&D industrial requer conhecimentos específicos sobre os ramos em que
uma firma que a põe em prática atua, assim como proximidade e interações frequentes entre o setor
de P&D da firma e sua cliente. Desse modo, a produção e os esforços em inovação necessitam de
contato mais amplo, priorizando-se dessa maneira o sucesso do empreendimento ao nível da
organização, ao gerar novos conhecimentos, e do mercado, ao proporcionar o retorno financeiro
esperado (NELSON, 2006).
Segundo Lach e Schankerman (1989), Schumpeter (1939) foi o pioneiro na construção de
uma teoria que relacionasse o investimento em atividades de P&D e os ciclos econômicos.
Schumpeter (1939) trata a inovação de sucesso e demais investimentos necessários em seu processo
como exógenos. No entanto, Schmookler (1962a) baseou-se na endogeneidade da atividade
inventiva para obter conclusões acerca dos investimentos em P&D, tidos como predominantemente
dependentes das flutuações nas expectativas das condições de demanda do mercado10
.
8 O papel do P&D em proporcionar conhecimento novo recebeu pouco mérito dos economistas até pouco tempo atrás
devido aos trabalhos pioneiros de Nelson (1959) e Arrow (1962), os quais concluíram que a tecnologia em domínio
público era de fato um bem público, acessível e facilmente codificável. Atualmente, percebe-se grande presença e
importância dos conhecimentos tácitos nos processos que desencadeiam inovações. 9 Ressalte-se, a título de complemento, que algumas indústrias com paradigmas tecnológicos nascentes ainda possuem
firmas pequenas ou médias realizando P&D formal, como a indústria de biotecnologia. Para maiores detalhes acerca de
paradigma tecnológico e suas implicações, ver Dosi (2006), especialmente o capítulo 2. 10
Porém, não é somente a demanda de mercado o principal propulsor da atividade inovativas nas firmas, como pode ser
observado na discussão empreendida por Dosi (2006) sobre os modelos de incentivos à inovação por indução pela
demanda e por impulso tecnológico.
5
Por outro lado, outros estudos acerca de investimento em P&D contemplaram uma regra de
decisão para inversões na atividade inventiva, pela qual os gastos contábeis nestas inversões devem
ser uma razão relativamente constante ao longo do tempo de suas vendas. Contudo, há conteúdos
teóricos específicos que necessitam de maior atenção e pesquisa, como a busca pela explicação de
como funcionam e quais são os efeitos de variáveis econômicas influenciadoras do nível de
dificuldade em obter sucesso empresarial por meio de processos inventivos, concernentes a espaços
específicos de produção e comercialização e, ainda, qual o esforço em P&D que deveria ser tomado
como referência para eles. Assim, uma regra de decisão de esforço em atividades inventivas deve
atender a fatores existentes tanto do lado da demanda, ou do tamanho do mercado e suas
preferências, quanto daqueles que representam os custos contábeis e de oportunidade relativos à
obtenção da inovação (NELSON; WINTER, 2005).
Outras teorias que procuram relacionar P&D e investimentos se baseiam no incentivo
proveniente das oportunidades tecnológicas. Assim, investimentos em P&D não dependeriam
apenas de fatores exclusivamente contábeis ou econômicos, mas também de avanços e descobertas
na ciência básica e nas técnicas e métodos de produção. Portanto, melhorias nos campos da ciência
e tecnologia seriam responsáveis por afetar o nível de gastos em P&D nacional, quando vários
mecanismos da firma e do mercado se encarregariam de transmitir essas mudanças ao investimento
(LACH; SCHANKERMAN, 1989).
Uma visão acerca da relação P&D e investimento em capital por parte da firma sugere que
se faz necessário um montante ex-ante de recursos para implementação de novos conhecimentos
oriundos do processo de P&D (LACH, 1988). Desse modo, se a firma estiver em uma situação de
crescimento de sua produtividade não-observada, o investimento em P&D propiciará uma elevação
do nível de produtividade, deixando a firma que emprega recursos nesta atividade em vantagem em
relação àquelas que não empreendem esforços do gênero (NELSON; WINTER, 2005).
No tocante à incerteza e suas consequências ao processo inovativo, quando a distribuição
probabilística do esforço em P&D é conhecida, os gastos em pesquisa e desenvolvimento não são
afetados, ao passo que o investimento bruto em capital da firma se altera. Entretanto, se a
distribuição é desconhecida e o aprendizado ocorre, resultados satisfatórios em P&D proporcionam
investimentos em capital e realimentam o processo de P&D11
(LACH; SCHANKERMAN, 1989).
Porém, segundo Nelson (2006), resultados de P&D não podem ser precocemente definidos, sendo
que o projeto pelo qual se norteiam as decisões de investimentos poderá ser remodelado de acordo
com as mudanças que ocorrerem no âmbito da firma e do mercado ao longo do tempo.
No entendimento de Nelson e Winter (2005), é de suma importância considerar que existem
P&D diferentes para firmas localizadas em indústrias distintas. Sendo assim, um modelo que seja
construído objetivando captar os determinantes de P&D em um setor produtivo específico deve
considerar que as firmas diferem em seus conjuntos produtivos12
.
Entretanto, é necessário salientar que nem todas as pesquisas e desenvolvimentos de novos
produtos e processos das firmas são computados como P&D formal ou efetiva. Algumas atividades
não são consideradas como P&D industrial em determinadas indústrias, sendo condicionadas na
maioria das vezes ao tamanho das firmas e do teor da inovação em produto ou processo que
almejam alcançar (MELO, 1996). Assim, muitas vezes a produção de conhecimento é subestimada
pela falta de registro de algumas atividades em inovação, como patentes ou gastos direcionados à
atividade inventiva.
3 Metodologia
11
Estatísticas citadas pelos autores atribuem grande importância ao trabalho de cientistas e engenheiros na atividade em
P&D, sendo um tipo de ativo investido mais flexível do que aquele destinado à compra de máquinas, equipamentos e
outros artefatos de produção. 12
Frise-se que os objetivos de um laboratório de P&D localizado em uma universidade podem e geralmente são
distintos daqueles de uma instituição de pesquisa governamental aplicada, e ainda de uma firma que tem por definição
conseguir lucratividade em seus negócios, seguindo a lógica capitalista.
6
Para tratamento econométrico dos dados disponíveis, será utilizado o ferramental de dados
em painel ou dinâmica longitudinal com orientação centrada no período temporal, na sua versão
não balanceada.
Wooldridge (2006) define dados em painel como sendo um conjunto de dados organizado de
forma a contemplar dados em corte transversal (cross section) ao longo de um período observável
de tempo.
Gujarati (2006) aponta que os modelos baseados em dados em painel oferecem vantagens
importantes aos pesquisadores, tais como: tratamento da heterogeneidade; maior disponibilidade
amostral, proporcionando maior informação e variabilidade; adequação ao estudo da dinâmica da
mudança; métodos acurados de detecção e mensuração de efeitos específicos à amostra; capacidade
de estudo de modelos econométricos mais complexos do que os de corte transversal; entre outras.
As estimações por dados em painel permitem a utilização de dois métodos de regressão
praticamente excludentes13
: o modelo de regressão com efeitos fixos; e o modelo de regressão de
efeitos aleatórios. A escolha entre os dois tipos de efeito será realizada por meio do teste de
Hausman (1978), o qual se baseia na variância dos parâmetros da regressão para determinar se a
diferença estatística entre eles é significativa. Considerando-se os dois tipos de efeito, a hipótese
nula do teste permite concluir que o modelo de efeitos aleatórios é preferível à análise, baseando-se
na estatística de teste qui-quadrado.
A amostra organizada em painel pode apresentar heterocedasticidade e autocorrelação dos
erros aleatórios. Para diagnosticá-las, serão empreendidos: o teste de Wald modificado para
heterocedasticidade em grupo, conforme discutido em Greene (2000), a fim de se verificar a
existência de heterocedasticidade grupal para as observações em corte transversal; e o teste de
autocorrelação proposto por Wooldridge (2002) para comprovação da existência de autocorrelação
de primeira ordem, específico para as observações do conjunto temporal. O primeiro se baseia na
estatística qui-quadrado, enquanto o segundo na estatística F.
No entanto, há mecanismos específicos desenvolvidos na literatura econométrica para
correção de ambas as violações do modelo de regressão linear clássico: para correção apenas da
heterocedasticidade, utiliza-se a correção por erros-padrão robustos provenientes do método
matricial desenvolvido por White (1980); e para heterocedasticidade e autocorrelação, os
procedimentos desenvolvidos por Driscoll e Kraay (1998)14
.
3.1 Determinantes dos gastos em P&D: modelagem e importância
Geralmente, os estudos de gastos em P&D se concentram nas variáveis ao nível empresarial
ou microeconômico.
Um exemplo é o estudo de Jensen, Menezes-Filho e Sbragia (2004). No que concerne aos
determinantes dos gastos em P&D, esses autores consideram como variáveis relevantes os
investimentos em capital, o faturamento bruto, o lucro líquido e o patrimônio líquido das firmas.
Por outro lado, De Negri, Salerno e Castro (2005) evidenciam a correlação positiva entre
inovação e exportação para as firmas brasileiras, considerando um nível econômico mais amplo: o
macroeconômico. Segundo os autores, dispêndios em P&D formal e outras atividades ligadas ao
desenvolvimento de produtos e processos permitem às firmas: elevar a qualidade dos produtos;
manter ou expandir seu patamar de vendas junto a mercados cada vez mais exigentes; conquistar
13
O modelo pooled, na maioria das vezes de uso apenas teórico, considera que todas as observações apresentam o
mesmo comportamento dentro da amostra, tanto nos dados para corte transversal quanto para os dados temporais. Neste
estudo, a abordagem pooled somente será utilizada como parte dos procedimentos de escolha do método de estimação
de dados em painel. 14
Saliente-se que a correção pode ser empreendida para dados em painel balanceados e não balanceados. Devido à
característica assintótica do estimador de erro-padrão, deve-se aplicar com grande cautela a correção a uma amostra
com elevado número de grupos compostos por poucas observações.
7
novos mercados com fabricação de produtos e serviços de maior conteúdo tecnológico; reduzir
custos, entre outros.
Contudo, a abordagem empírica proposta nesta pesquisa conta com variáveis de natureza
sistêmica e macroeconômica, indo de encontro à abordagem de De Negri, Salerno e Castro (2005).
Neste sentido, é importante salientar que os autores pesquisados sobre o tema não possuem
um modelo econométrico que traduza exatamente o mesmo número de países desta pesquisa e
tampouco as variáveis selecionadas15
, apesar de alguns direcionarem suas pesquisas aos países da
OCDE, como Engelbrecht (1997) e Wang (2010). Além disso, não se observa o uso das mesmas
variáveis em mais de uma referência, havendo, portanto, variabilidade de estimações e resultados.
Entre os autores, Wang e Huang (2007) utilizam variáveis sob a metodologia de Análise Envoltória
de Dados (DEA)16
, notadamente intensidade em P&D e pesquisadores17
. Já Wang (2010) apresenta
variáveis como taxa de crescimento da renda, taxa de juros, pesquisadores, intensidade em P&D e
investimentos em educação, tratadas com ferramental econométrico. Seu objetivo é correlacionar
grupos de variáveis que possuam relação com o desenvolvimento tecnológico, o desempenho
macroeconômico e o setor externo da economia de 26 países da OCDE.
A concepção do modelo econométrico dos determinantes de gastos em P&D no âmbito deste
estudo apresenta um conjunto de sete variáveis envolvidas com o desempenho tecnológico e o
ambiente macroeconômico dos países da OCDE: renda per capita, transações comerciais com
outros países; contingente de pesquisadores; investimentos em tecnologias da informação e
comunicação (TIC); investimento em máquinas e equipamentos; taxa de juros de longo prazo; e
intensidade em P&D, esta última representando gastos em P&D. As variáveis mencionadas foram
coletadas para o período, em anos, de 1990 a 2006.
Apesar de bem organizados e delineados por subárea econômica no banco de dados da
OCDE, os dados desta amostragem de dados em painel não deixaram de apresentar problemas
quanto à falta de valores para alguns anos, particularmente os anos iniciais do período considerado
nesta pesquisa. Desse modo, será empreendida a estimação por painel não balanceado, dentro das
premissas teóricas definidas para esse tipo de abordagem, as quais são as mesmas usadas na
estimação de um painel balanceado.
Em relação a este ponto, Greene (2000) define um painel não balanceado como aquele em
que as observações em corte transversal podem ser observadas a partir de um número diferente de
períodos. Portanto, no caso desta pesquisa, cada país não apresenta necessariamente todos os 17
anos considerados18
, tampouco reúne exatamente o mesmo número de anos.
Por outro lado, a organização dos dados em um painel não balanceado implicará a
estimação do modelo desta subseção para somente vinte países da OCDE, devido à falta de
variáveis importantes para alguns países, representadas pelo investimento em tecnologias da
informação e comunicação e investimento em máquinas e equipamentos. Apesar da restrição na
amostra de seção cruzada, os estudos realizados sobre o assunto associam quase que diretamente o
impulso ao investimento em P&D proveniente da infraestrutura existente e em constante expansão
das tecnologias da informação e comunicação e ainda à aquisição de máquinas e equipamentos
como aplicação de recursos disponíveis à promoção daquele investimento19
.
O modelo proposto a seguir tem como objetivo principal relacionar os seis determinantes
dos investimentos em P&D da OCDE, no âmbito desta pesquisa, à variável gastos em P&D,
representada na amostra pela intensidade em P&D.
15
Alguns autores são, além dos citados no parágrafo, são Griliches (1994) e Huang, Chung e Lin (2009). Os demais
foram citados na seção anterior. 16
A Análise Envoltória de Dados se destina a mensurar a eficiência de unidades observadas em uma amostra, cada uma
denominada DMU, Decision Making Unit, na sigla em inglês, ou unidade tomadora de decisão, a partir da dualidade
microeconômica. Há a construção de uma fronteira de eficiência, onde podem ser encontradas DMU’s 100% eficientes,
devendo as demais, necessariamente não eficientes, remanejarem sua organização produtiva a fim de alcançar a
fronteira. 17
Intensidade em P&D é o percentual de P&D de um país em relação ao seu PIB. 18
Salvo as exceções de Espanha, França, Irlanda e Japão, países com observações temporais para todo o período. 19
Como pode ser encontrado em Cassiolato (1999).
8
(1)
Ressalte-se que não se observou nas referências consultadas um modelo similar, apesar de
alguns autores utilizarem variáveis semelhantes em suas análises. A grande razão pelo modelo
linearizado apresentar transformação logarítmica das variáveis é permitir que a renda per capita,
mensurada em níveis amostrais bastante superiores aos das outras variáveis, ou seja, em dólares
estadunidenses, não contribua ou seja uma fonte autônoma correlacionada à ocorrência de
heterocedasticidade. Além disso, conforme Gujarati (2006), o modelo em termos logarítmicos
permite a obtenção de elasticidades dos determinantes dos gastos em P&D, sendo a interpretação
dos coeficientes estimados realizada em termos percentuais.
Quanto aos sinais esperados dos coeficientes das variáveis, espera-se que todos, excetuando-
se , possuam sinal positivo em suas estimativas, pois as variáveis representadas pelos parâmetros
a são, teoricamente, portadoras de efeitos não negativos em relação ao incentivo aos gastos
em P&D. Assim, pressupõe-se que uma elevação nos logaritmos de renda per capita, transações
comerciais externas, contingente de pesquisadores, investimento em tecnologias da informação e
comunicação e em máquinas e equipamentos tenha um efeito positivo e estatisticamente
significativo sobre os dispêndios em P&D. Portanto, a expectativa quanto à variável que responde
pelo efeito dos juros é de que a mesma apresente sinal negativo, sendo um elemento econômico que
desestimula os esforços em atividade inventiva, principalmente devido ao custo de oportunidade de
se investir em ativos de produção quando a taxa de juro não está em patamar atrativo para a tomada
de financiamento20
.
Quanto à mensuração e importância das variáveis, a variável intensidade em P&D, cuja
identificação será denominada apenas P&D, corresponde ao total de gastos correntes e de capital
em pesquisa e desenvolvimento de todas as firmas nacionais, institutos de pesquisa públicos e
privados, entre outros, dentro do país. A variável é mensurada em termos de razão entre dos gastos
monetários e o Produto Interno Bruto (PIB), ambos em dólares estadunidenses e valores correntes.
Além do exposto na seção específica sobre P&D, é importante mencionar que a atividade
inventiva das firmas, representada pelo esforço em P&D, tende a melhorar o aproveitamento de
sistemas autônomos de aprendizado tecnológico e organizacional que a firma possa vir a
desenvolver. Representa uma grande fonte de economias internas, na medida que é realizada com
vistas a promover incrementos na produtividade de longo prazo. Para Archibugi e Michie (1997), o
papel da P&D é extremamente relevante para as firmas enfrentarem níveis elevados de competição
nos mercados nacionais.
A renda per capita, por sua vez, denominada renda, é mensurada em dólares estadunidenses
a preços constantes de 2005. Traduz-se na razão entre PIB acrescido de salários líquidos de
indivíduos e renda de propriedade e a população residente em determinado ano21
. A renda per
capita mede o nível de riqueza bruta da população de um país, permitindo inferir acerca da
capacidade produtiva de seus habitantes nos setores público e privado. Como o investimento em
novas tecnologias e invenções, ou seja, o cerne da P&D, possui estreita relação com o setor
produtivo e a geração de maior valor agregado nos bens e serviços, a variável renda per capita é
capaz de captar, em determinada magnitude, a influência da demanda nacional de mercado por
novos esforços em P&D.
20
A firma que desenvolve P&D ainda pode recorrer a reinvestimentos de lucros de seu exercício financeiro para aplicar
em projetos de inovação ou emitir títulos e ações de sua responsabilidade para captar recursos a custos relativamente
menos onerosos. 21
Esses indivíduos, cujos salários líquidos são acrescidos ao PIB, são considerados residentes, mas não trabalham em
sua nação. Porém, gastam rendimentos em produtos domésticos. Os rendimentos de propriedade incluem juros,
dividendos e lucros parciais ou totais de empresas estrangeiras em poder de residentes.
9
A variável de transações externas de bens e serviços, doravante comercio, refere-se à
intensidade de transações de cada país da OCDE com o resto do mundo, correspondentes à razão do
somatório de exportações e importações a preços correntes e o PIB corrente, ambos em dólares
estadunidenses. Ressalte-se que muitos autores, dentre eles De Negri, Salerno e Castro (2005) e De
Negri (2005) relacionam o impacto das transações comerciais na atividade de P&D das firmas e sua
capacidade de lançar inovações em ambientes competitivos com usuários cada vez mais exigentes
precisamente em termos de fatores extrapreço tanto por produtos importados quanto exportados. A
questão da competitividade, intensificada em grande escala em relação ao aumento das transações
comerciais em ritmo acelerado desde 1994, sobretudo de produtos de alto conteúdo tecnológico
(NONNENBERG, 2011), é naturalmente evocada nesses casos. Nelson (2006) chega a afirmar que
se uma firma não experimentou a competição em mercado internacional, então esta não sabe o que
é competir.
O contingente de pesquisadores ou pesq está mensurado em percentual de número
pesquisadores22
do país por mil trabalhadores residentes. Segundo OCDE (2009), o pessoal
envolvido com pesquisa é engajado na geração de novas tecnologias, produtos, processos, sistemas
e métodos, além do manejo de projetos de pesquisa. Os pesquisadores são considerados os
elementos centrais no processo de P&D. Nelson (2006) define as atividades de pesquisa como um
importante componente do capitalismo, fornecendo meios para a interação do meio acadêmico com
o produtivo, principalmente no campo das ciências aplicadas.
O investimento em tecnologias da informação (TIC) e comunicação ou tic reúne
investimentos realizados em equipamentos de informação e comunicação e softwares para uso
continuado. Alguns desses equipamentos, segundo OCDE (2009), são computadores e materiais de
escritório, componentes eletrônicos, equipamentos de televisão e rádio, dispositivos de mensuração,
checagem, testes e navegação e telecomunicações, como telefonia móvel e internet. É medido
como porcentagem da formação bruta de capital fixo do país, excluindo-se desta última a
construção residencial. De acordo com Cassiolato (1999), as TIC’s revolucionaram e transformaram
o setor produtivo e o financeiro da economia, proporcionando maior velocidade na transmissão de
dados e informações, favorecendo, portanto, o crescimento do acesso ao conhecimento codificado.
Dentre os principais representantes dessa tecnologia estão computadores pessoais, serviços de
telefonia móvel e a internet.
As inversões em aquisição de máquinas e equipamentos23
, também conhecidos como bens
de capital, são mensuradas como percentual do PIB em dólares estadunidenses, a valores correntes.
Tigre (2006) afirma que bens de capital aumentam a produtividade do trabalho, elevam a escala de
produção, ajudam a diminuir custos e aumentar a eficiência da utilização de insumos e ainda podem
ser de muita valia no lançamento de novos produtos, cujo objetivo do processo de P&D de uma
firma faz parte diretamente. Além disso, o próprio autor enfatiza que máquinas e equipamentos
podem promover, desde que a firma possua capacitação tecnológica adequada, o aproveitamento de
tecnologias “cristalizadas” nesses bens para uso em alguns subprocessos da própria P&D.
Neste estudo, as taxas de juros de longo prazo se traduzem em taxas de títulos dos governos
nacionais com um prazo de maturidade24
de dez anos, sendo distinta daquela praticada por bancos
comerciais. Como comumente apresentadas na maioria dos estudos econômicos, essas taxas de
juros são mensuradas em percentual. Da macroeconomia apreende-se que há uma relação inversa
entre taxas de juros e investimento produtivo. Dessa forma, a elevação dos juros significa um
desestímulo ao investimento no setor real da economia e, partindo-se do pressuposto que gastos em
P&D são contabilizados como investimento em uma firma que a realiza, é patente que o impacto
dos juros sobre incorrer ou não em P&D não é negligenciado nas decisões da firma.
22
Inclui pesquisadores alocados no setor financeiro. 23
A classificação de OCDE (2009) não deixa claro quais são os tipos de máquinas e equipamentos relacionados nesse
investimento. As informações disponíveis relacionam esses investimentos a material de transporte e demais máquinas e
equipamentos, exceto aqueles de consumo final das famílias. 24
Maturidade de um título público é sinônimo de seu vencimento. Portanto, os títulos indexados às taxas de juros deste
estudo possuem vencimento de dez anos.
10
Em relação à apresentação tabular das estatísticas por país, também serão calculadas as
correlações por postos. Essas correlações são um meio não paramétrico de se avaliar se uma
variável não é independente ou possui correlação com a outra. As correlações por postos, calculadas
entre cada determinante dos gastos em P&D e a própria variável P&D, serão obtidas a partir da
fórmula descrita em Barbetta (2001):
∑
( )
(2)
onde é a correlação por postos ou de Spearman, a diferença ou subtração dos postos entre duas
variáveis25
, calculado para cada elemento, ∑
a soma dos quadrados da diferença entre os
postos de duas variáveis para cada observação, e n o número de elementos observados na amostra
de países desta pesquisa, ou seja, 20 elementos. A correlação por postos pode variar entre -1 e +1,
sendo sua interpretação idêntica à da correlação paramétrica simples entre duas variáveis ou de
Pearson. É importante mencionar que tal correlação será utilizada neste estudo aproveitando-se o
fato de a tabela pela qual são organizadas as estatísticas descritivas por país estar ranqueada de
acordo com a variável P&D. As estatísticas descritivas foram calculadas por meio do software
Excel 2007. As correlações por postos, assim como a estimação do modelo, testes econométricos e
correções necessárias, foram realizadas por meio do pacote estatístico Stata 10.1 SE.
4 Resultados e discussão
4.1 Estatísticas descritivas
Sabendo-se a relevância específica dos gastos formais em P&D para o desenvolvimento de
inovações e produção de novas tecnologias na economia de um país, a tabela a seguir enfatiza dados
descritivos das variáveis do modelo de regressão apresentado, no intuito de proporcionar um
panorama geral do comportamento dos dados amostrais para os 20 países da OCDE.
Tabela 1 – Estatísticas descritivas dos dados, países selecionados da OCDE, 1990-2006
Variável Média Coef. de
variação Valor máximo Valor mínimo
P&D 1,91 42,41 4,17 0,54
renda 26.806,83 19,20 42.271,73 17.039,45
comercio 33,02 50,03 92,16 8,05
pesq 6,54 43,43 17,72 2,27
tic 16,57 32,23 31,70 6,38
capital 7,57 18,76 12,19 4,96
juros 6,05 41,49 14,68 1,00
Fonte: Elaborada pelos autores com dados de OCDE (2009).
Com base na tabela anterior, observa-se a significância da taxa média em P&D, representada
pela intensidade em P&D, que apresenta valor pouco superior a 1,9%. No entanto, seu coeficiente
25
Para cálculo da diferença, os postos ou posições de cada variável estão organizados de acordo com seus maiores
valores no ranking, sendo a tabela de estatística descritiva por país organizada de acordo com os maiores patamares
para a variável gastos em P&D. Assim, para realização da correlação por postos entre P&D e renda, por exemplo, os 20
países da OCDE foram organizados em postos de acordo com a ordem decrescente de seus valores para as duas
variáveis.
11
de variação26
, superior a 40% e, portanto, expressivo, indica que não há uniformidade no
investimento em P&D entre os países. Os valores mínimo e máximo da variável são confirmatórios
da afirmativa. Em relação à distribuição dos investimentos em P&D, países tecnologicamente
avançados, como Estados Unidos, Alemanha, Japão, Reino Unido apresentam taxas médias de P&D
inferiores a de países como Suécia e Finlândia, e bastante próximas de países como Coreia do Sul e
Suíça. Países com pequeno contingente populacional, como os quatro últimos, são geralmente
tecnologicamente especializados, investindo recursos em pesquisas voltadas à produção de
conhecimento para realização de melhorias sensíveis em tecnologias por meio da exploração de
novas possibilidades de aplicação de produtos no mercado (FABERGERG; SRHOLEC, 2008).
A variável renda conta com média elevada, sendo seu valor máximo bastante representativo,
ultrapassando o patamar de US$ 40 mil. Seu coeficiente de variação, ao contrário do cenário
verificado para P&D, apresenta maior uniformidade relativa entre os países, sugerindo que uma
parte representativa dos membros da organização são nações de renda per capita elevadas.
Contudo, alguns países apresentam rendas muito elevadas ou muito baixas, favorecendo o
aparecimento da diferença entre os valores mínimo e máximo, conforme demonstra a Tabela 1.
A variável comercio, por sua vez, apresenta o maior coeficiente de variação entre todas as
variáveis, podendo ser considerado bastante elevado. Os valores mínimo e máximo para essa
variável confirmam o comportamento do coeficiente. Alguns países como Irlanda, Áustria, Coreia
do Sul, Dinamarca, Países Baixos, Suécia e Suíça ajudam a explicar a diferença entre os percentuais
de comércio entre os países, pois são economias com grande abertura externa e transações
relevantes em exportação e importação de bens com o exterior. Outros países, como Alemanha,
Estados Unidos e Japão apresentam baixos a moderados graus de comércio externo ponderado pelo
PIB, contribuindo para composição da média de aproximadamente 33% desta variável.
Pesq apresenta coeficiente de variação em concordância ou praticamente no mesmo nível de
variação da intensidade em P&D. Esse fato permite inferir que a distribuição de pesquisadores nos
20 países da OCDE influencia em termos espaciais a distribuição dos gastos em pesquisa e
desenvolvimento. Portanto, evidencia-se uma tendência que caminha no sentido de que regiões
dotadas de maior número de pesquisadores, em média, também apresentarão maiores gastos médios
em projetos de P&D. Os valores mínimo e máximo da variável pesq auxiliam na comprovação da
hipótese levantada, ao passo que revelam parte da discrepância entre a participação do contingente
de pesquisadores entre os países.
O investimento médio em tecnologias da informação e comunicação, a variável tic,
apresenta patamar mais próximo ao valor máximo dos 20 países da OCDE. Porém, é possível
verificar que há uma dispersão considerável dessa infraestrutura entre as nações, refletida no
coeficiente de variação de aproximadamente 32%. Assim, é provável que alguns países ainda
estejam completando a construção de seu aparato tecnológico ou catching up no campo da referida
variável, o que está perfeitamente em consonância com a dispersão dos dados referentes à P&D e
pesq.
A variável capital apresenta baixo coeficiente de variação entre os países da OCDE,
indicando que esse tipo de investimento em capital encontra-se relativamente disseminado, a
considerar por sua média e a pouca variabilidade entre os valores percentuais mínimo e máximo.
Afinal, são países em sua maioria portadores de economias representativas no cenário mundial,
apresentando majoritária composição do PIB pelo produto industrial e destacadamente o setor de
serviços, além de consideráveis taxas de produtividade por trabalhador. A utilização de tecnologias
poupadoras de trabalho pelas firmas pode facilmente ser notada em grande parte dos 20 países caso
se consulte um estudo sobre a estrutura industrial e tecnológica da OCDE.
A variável juros, no entanto, apresenta alta amplitude devido aos valores mínimo e máximo
discrepantes observados para o período 1990-2006, confirmada pelo seu coeficiente de variação, da
26
O coeficiente de variação, uma medida de dispersão bastante conhecida, é calculado a partir da razão entre o desvio-
padrão e a média de uma variável. Dentre suas vantagens, proporciona uma análise mais palpável do comportamento
dos dados e, portanto, de mais fácil interpretação.
12
ordem de 41,49%, de representatividade considerável. A média dessa variável, aproximadamente
6% ao ano, pode ser considerada baixa, se comparada às taxas de juros de outras economias, como
as dos países latino-americanos e asiáticos. Com a taxa de juros representando o trade-off entre
investimento produtivo e títulos financeiros, espera-se que os juros possuam um efeito determinante
sobre a iniciativa das firmas em relação a direcionar recursos para desenvolvimento de novas
pesquisas e projetos inventivos.
A próxima tabela irá relacionar as médias das sete variáveis por país, de acordo com os anos
disponíveis na amostra para cada um deles. Os países foram organizados em ordem decrescente em
relação à variável P&D, com os coeficientes de correlação por postos favorecendo a compreensão
da relação estatística entre gastos em P&D e cada um dos seus determinantes.
Tabela 2 – Média e correlação por postos de cada determinante de P&D por país selecionado
da OCDE, 1990-2006
País P&D renda comercio pesq tic capital juros
Suécia 3,63 28.508,78 40,41 10,21 25,75 7,36 5,74
Finlândia 2,96 25.355,31 34,05 13,45 18,46 6,22 6,25
Japão 2,96 24.828,50 10,34 9,36 12,36 10,08 2,91
Coreia do Sul 2,72 20.569,50 38,18 6,88 14,83 9,83 5,63
Suíça 2,67 33.416,15 38,63 5,62 17,56 10,56 4,13
Estados Unidos 2,64 38.157,30 11,98 9,15 27,65 6,45 5,50
Alemanha 2,40 28.199,04 31,45 6,61 15,39 7,63 5,10
França 2,22 26.164,03 24,30 6,95 16,21 5,80 5,93
Dinamarca 2,05 29.205,12 38,88 6,92 20,22 7,69 6,62
Áustria 2,01 30.822,70 44,46 5,81 12,31 8,72 4,78
Reino Unido 1,89 26.095,95 26,88 5,25 23,33 7,34 6,83
Países Baixos 1,87 31.054,25 60,12 4,94 18,58 7,90 5,23
Canadá 1,80 28.743,71 35,35 6,66 17,41 6,56 6,65
Austrália 1,54 28.139,20 19,41 7,16 20,66 7,95 7,84
Irlanda 1,16 25.904,22 72,96 4,97 8,62 6,28 6,27
Itália 1,07 27.647,18 23,85 3,16 12,19 8,55 7,00
Nova Zelândia 1,05 20.304,37 29,30 6,55 15,44 8,64 7,74
Espanha 0,91 23.804,29 24,75 4,17 12,86 6,94 7,41
Portugal 0,69 18.736,69 32,55 3,27 12,58 8,11 6,17
Grécia 0,58 22.592,29 28,22 3,45 12,26 7,49 5,29
Correlação por postos1
1,00 0,3759 0,1113 0,7850 0,4541 0,0211 -0,5008
Probabilidade-valor2
0,0000* 0,1023 0,6405 0,0000* 0,0443* 0,9298 0,0245**
Fonte: Elaborada pelos autores com dados de OCDE (2009).
Nota: 1Correlações de Spearman entre P&D e cada determinante.
²Probabilidade oriunda do teste de independência amostral entre P&D e cada determinante. Hipótese nula ou H0: P&D e
determinante são independentes ou não há correlação.
*significativo a 1%; **significativo a 5%; ***significativo a 10%.
Iniciando-se a análise pelas estimativas médias das variáveis P&D e renda, conclui-se que
nem sempre o país com maior renda per capita apresentará a maior gasto em P&D como proporção
do PIB. Esse fato é captado pela correlação por postos de 37,59%, não significativa a 10% de
significância. Um exemplo dessa assertiva é a Coreia do Sul: possui, em média, relativamente
menor renda per capita do que a Espanha, apesar de seus gastos em P&D serem superiores ao
patamar da economia espanhola. Fato semelhante acontece quando se compara aquele país com
Grécia e Nova Zelândia.
Em relação à variável comercio, não se pode inferir sobre um padrão transacional de
produtos na balança comercial dos países em relação à P&D. A correlação apresenta coeficiente
muito baixo, com não rejeição da hipótese nula. Esse fato indica que maiores patamares de gastos
13
em P&D não implicam, linearmente, maiores graus de transações comerciais com o resto do
mundo. Países com gastos representativos em P&D, como Japão, Estados Unidos e Austrália, por
exemplo, não possuem altos percentuais na variável em questão. Esse fato, aliado a questões de
políticas macroeconômicas distintas de incentivo ou não das exportações líquidas para cada um dos
20 países da Tabela 2, inviabiliza uma alta correlação por postos com os gastos em P&D.
Considerando-se a variável pesq, confirma-se a hipótese levantada na Tabela 1 sobre a
distribuição, mensurada pelo coeficiente de variação, entre gastos em P&D e percentual de
pesquisadores na força de trabalho ocupada. Dessa maneira, verifica-se que valores elevados em
pesq estão relacionados a países que possuem expressivos investimentos em P&D, destacando-se
neste campo dois países escandinavos, Finlândia e Suécia, com médias de pesquisadores acima de
10%, e líderes do ranking proposto na Tabela 2. Ademais, a correlação por postos é significativa a
1% e a de maior magnitude entre todas as variáveis, alcançando 78,50%.
Outra comparação similar pode ser realizada com as variáveis P&D e tic. A correlação de
Spearman indica relação moderada entre as duas variáveis, da ordem de 45,41%, sendo a
interdependência das variáveis significativa a 5%. De fato, nações da OCDE desta pesquisa com
maiores índices de gastos em P&D, em média, apresentam elevados percentuais médios de
investimento em TIC. Alguns exemplos em destaque na Tabela 2 são Suécia, Finlândia, Estados
Unidos, Dinamarca e Reino Unido, todos com elevadas taxas de gastos em P&D e tic, esta última
com percentuais acima de 18%.
A variável capital parece não ter relação alguma com os investimentos ou gastos em P&D,
sobretudo, devido à correlação muito baixa registrada para as duas variáveis, de aproximadamente
2%, sendo não significativa a 10%. Assim, existe uma independência estatística não paramétrica
confirmada para as duas variáveis.
Situação contrária, em termos de correlação negativa27
, é verificada para a variável juros:
quanto mais alto é seu patamar médio na OCDE, menores são as taxas de gastos em P&D. O
fenômeno observado para a amostra de países parece confirmar empiricamente a relação inversa
entre investimentos produtivos, o que inclui inversões em projetos para invenção e inovação, e taxa
de juros, no sentido que a elevação do segundo inibe o primeiro em determinada proporção. Mesmo
não podendo ser considerada como via de regra neste estudo, países que estão na vanguarda dos
investimentos em P&D, como Estados Unidos, Alemanha, Japão, Coreia do Sul, Finlândia, Suécia e
Suíça, apresentam a relação descrita.
Decorrido o tratamento descritivo das variáveis, a subseção seguinte tratará da apresentação
dos resultados econométricos, assim como das estatísticas dos testes sugeridos.
4.2 Mensuração do impacto dos determinantes
A estimação econométrica do modelo dos determinantes em P&D, obtida por meio do
software Stata 10.1 SE, baseou-se no modelo de efeitos fixos ou de mínimos quadrados variáveis
dummy (MQVD). É importante relatar que três modelos, pooled, efeitos fixos e efeitos aleatórios,
foram testados e as estatísticas de teste analisadas ao critério de 5% de significância. Preterindo-se o
modelo pooled nos testes em relação aos outros dois modelos28
, houve a preferência pela utilização
do modelo de efeitos fixos, dado o valor bastante significativo da estatística qui-quadrado do teste
proposto por Hausman (1978), da ordem de 62,53, acusando probabilidade-valor nula, rejeitando-
se, portanto, a hipótese de que o modelo de efeitos aleatórios é preferível à análise da amostra29
.
27
É importante salientar que a correlação, apesar de ser negativa e aproximadamente 50%, é estatisticamente
significativa a 5%. 28
O teste entre modelo pooled e o de efeitos fixos é denominado teste de Chow, enquanto que o teste de escolha entre
modelo pooled e efeitos aleatórios é denominado teste dos multiplicadores de Lagrange de Breusch-Pagan. 29
Não foram realizados testes de raiz unitária específicos para painel por se tratar de uma amostra de poucos anos.
Esses testes geralmente são recomendados para amostras maiores, com dados temporais superiores a 30 anos.
14
Por outro lado, testes estatísticos que comprovassem violação de pressupostos do modelo de
regressão múltiplo foram empreendidos, sendo os mais importantes os de heterocedasticidade e
autocorrelação. Encontraram-se evidências de presença de heterocedasticidade: o teste de Wald
modificado para heterocedasticidade em grupo retornou o valor de 65,04 para a estatística qui-
quadrado, com probabilidade-valor nula e, portanto, estatisticamente significativo a 1%. O mesmo
ocorreu para a presença de autocorrelação de primeira ordem: rejeitou-se a hipótese nula pela
estatística F calculada de 21,93, com probabilidade-valor de 0,03%. Por isso, a estimação dos erros-
padrão dos parâmetros foi condicionada ao método corretivo de Driscoll e Kraay (1998).
Na Tabela 3 são apresentados os principais resultados da estimação do modelo de efeitos
fixos, incluindo valores dos coeficientes da regressão, erros-padrão de Driscoll e Kraay (1998),
denominados erros-padrão D.K., e estatísticas t para verificação da significância individual dos
parâmetros.
Tabela 3 – Regressão dos determinantes dos gastos em P&D, países selecionados da OCDE,
1990-2006
Variável Coeficiente Erro-padrão D.K. Estatística t
lnrenda 0,5509 0,2927 1,90
lncomercio 0,1138 0,0594 1,92
lnpesq 0,8108* 0,0934 8,68
lntic 0,2932** 0,1019 2,88
lncapital 0,3907 0,2707 1,44
lnjuros -0,3251** 0,1372 -2,37 obs = 233; R² = 0,8039; R² ajustado = 0,7834; F(6,210) = 143,49*.
*significativo a 1%.
**significativo a 5%.
Fonte: Elaborada pelos autores.
Os sinais dos determinantes dos gastos em P&D são condizentes com os esperados,
conforme argumentado na metodologia. Assim, todas as variáveis, à exceção de lnjuros, favorecem
o aumento de P&D a partir de sua variação positiva. O R², ou indicador de ajuste do modelo,
mostrou-se elevado, com valor de aproximadamente 80,4%. Com isso, o teste F de significância
geral também se apresenta como significativo a 1%, permitindo inferir que, conjuntamente, as seis
variáveis são relevantes para explicar os gastos em P&D ou a variável dependente.
Avaliando-se a magnitude e a significância das variáveis na Tabela 3, percebe-se como
estatisticamente significativas lnpesq, lntic e lnjuros, todas com valores percentuais absolutos
superiores a 0,29. Neste grupo, destaca-se a variável lnpesq. Neste sentido, os indivíduos engajados
com pesquisa são considerados grandes responsáveis pela elaboração de projetos de P&D que,
juntamente com a utilização da tecnologia e meios de produção já existentes, promovem, por meio
de aplicação de conhecimentos codificados e tácitos, a geração de novas tecnologias e técnicas que
certamente influenciarão o alcance não somente dos objetivos traçados em um projeto aplicado de
P&D, mas também de outros que originalmente não se encontravam delineados (MELO, 1996).
Por outro lado, não se deve subestimar o efeito dos investimentos em tecnologias da
informação e comunicação, representada no modelo por lntic. As TIC sobrepujaram a partir de
meados da década de 1970 o chamado paradigma fordista de produção. Suas qualidades marcantes
são: relevância da informação; rápidas alterações e mudanças nas características dos produtos; visão
estratégica baseada em rede de firmas; polivalência do trabalho; e distribuição da inteligência, ou
seja, possui evidente ligação com o propósito do esforço em P&D para a aquisição e produção de
novos conhecimentos, tecnologias e inovações. A significância estatística dessa variável permite
concluir que ela se torna um dos pré-requisitos em infraestrutura ao sucesso de iniciativas em
inovação.
A variável lnjuros, por sua vez, apresenta-se como significativa a 5%, possuindo sinal
negativo. Portanto, o aumento de seu nível proporciona a redução do montante investido em P&D,
15
preconizando relação inversamente proporcional entre taxa de juros e investimentos. Neste sentido,
um cenário de elevações recorrentes nos juros da economia pode levar ao arrefecimento das
atividades inovativas, propiciando a diminuição, por conseguinte, dos níveis de emprego e renda
das empresas envolvidas em projetos de criação e aperfeiçoamento de produtos e serviços e, em
uma perspectiva mais ampla, do produto e renda nacionais.
No tocante às variáveis lncomercio e lncapital, ambas são não significativas, mas com sinais
positivos. Com relação à lncomercio, esta deve ser entendida como a capacidade que a abertura da
economia ao comércio exterior30
e, portanto, a produção de produtos competitivos exportáveis,
possui no que concerne ao estímulo a investimentos para concepção e desenvolvimento de novos
produtos, a fim de fazer frente a bens cada vez mais tecnologicamente avançados e crescentemente
difundidos nas trocas internacionais. Uma das razões para a não significância estatística desta
variável parece ser a relação existente entre lncomercio e lnP&D, na medida que a geração de
maiores fluxos comerciais em exportações líquidas depende do desenvolvimento tecnológico dos
países e, por conseguinte, da maior composição percentual de bens de maior conteúdo tecnológico
na balança comercial, proporcionando saldos positivos em exportações líquidas31
. Além disso, esse
desenvolvimento tecnológico influencia consideravelmente a viabilidade de exportar e importar de
um sistema econômico, na medida em que propicia a disseminação de aparatos infraestruturais mais
eficientes no sentido de facilitar transações comerciais com outros países. Como esse
desenvolvimento tecnológico possui efeitos distintos e de longo prazo sobre o setor industrial e
outros diretamente envolvidos com progresso técnico e transações comerciais com o exterior, é
possível que a relação lncomercio e lnP&D seja melhor explicada com a inclusão de componentes
defasados de lncomercio na regressão, pois bons resultados comerciais passados em exportações
líquidas favorecem maior lucratividade das firmas com inserção externa, estimulando maiores
investimentos em P&D32
. Em suma, pode-se concluir que o nível tecnológico das indústrias de um
país possui determinada relação com seu desempenho econômico externo33
.
O regressor lncapital não é estatisticamente relevante a 5% de significância para elevar os
dispêndios em P&D, apesar de seu coeficiente ser positivo. Uma explicação para este fato seria a
importância determinante da concepção e transferência de ideias e conhecimentos para estimular os
investimentos em P&D, nos moldes da contribuição de Cohen e Levinthal (1989), em detrimento da
estrutura física em máquinas e equipamentos básicos montada para assessorar o processo inovativo.
Assim, na OCDE para o período considerado, o investimento em máquinas e equipamentos que
uma firma realiza para o processo de P&D parece ser de relevância secundária para atingir os
objetivos delineados em sua política tecnológica34
.
A renda per capita constitui bom indicador do nível de riqueza dos habitantes de um país.
Ela se torna um importante indicador ou proxy, segundo Mowery e Rosenberg (2005), da mudança
nas demandas por bens e serviços, influenciando a lucratividade oriunda de setores produtivos
30
Ressalte-se que apesar de países como Estados Unidos, Japão e Austrália apresentarem baixos percentuais médios
para a variável comercio, não se pode afirmar que os produtos exportados por esses países sejam relativamente menos
competitivos que os produzidos por outros países da OCDE. 31
A variável lncomercio não considera diretamente a proporção de bens de alto conteúdo tecnológico na composição
das exportações e importações, sendo aquela apenas a razão entre o somatório de exportação e importação e PIB
corrente em um ano. 32
Considerando-se os gastos em P&D como investimentos, é sabido que o aumento da lucratividade das firmas exerce
um efeito positivo sobre a elevação dos investimentos realizados, apesar de muitas vezes não linear. 33
Jayme Jr. e Resende (2009) relacionam um Sistema Nacional de Inovação (SNI) pouco fragmentado e operante às
exportações de bens e serviços de maior conteúdo tecnológico dos países da OCDE, em contraste com as exportações
brasileiras, intensivas em trabalho e recursos naturais. Outra referência importante entre firmas inovadoras e setor
externo pode ser encontrada em De Negri, Salerno e Castro (2005). 34
Contudo, é inegável o papel de suporte desempenhado por equipamentos tecnologicamente avançados ao processo
inovativo, como computadores, softwares e material de eletrônica, por exemplo. A variável lncapital, portanto, parece
captar apenas os efeitos positivos sobre lnP&D do aparato produtivo materializado em máquinas e equipamentos
industriais em sua maioria tradicionais, como aqueles do setor têxtil. Depreende-se, assim, que a variável lntic
concentre os efeitos advindos dos equipamentos tecnologicamente avançados mencionados, justificando sua
significância estatística.
16
distintos. Contudo, segundo a relação descrita na Tabela 3 para lnrenda, esse agregado
macroeconômico não é decisivo ou crucial para que as inversões em P&D no âmbito dos 20 países
da OCDE aconteçam, pois é não estatisticamente significativa.
Contudo, como pontua Schmookler (1962b), a renda dos indivíduos ou firmas deve ser
considerada quando se avalia o sucesso ou não de uma inovação no mercado, aliada ao estudo da
mudança tecnológica inerente ao processo. Por esse motivo, muitas vezes não se pode descartar o
efeito positivo que o aumento na renda nacional possui sobre as atividades inventivas.
5 Considerações finais
Os países que compõem a OCDE podem ser considerados os mais ricos dentre as
comunidades ou blocos de nações. Porém, não menos heterogêneos. Essa assertiva pode ser
respaldada, em uma primeira abordagem, a descritiva dos dados, pelas diferenças entre o patamar
mínimo e máximo para as variáveis renda, pesq e comercio. Apesar de a maioria dos países se
situar na Europa, a OCDE reúne nações com autoridades políticas e econômicas que conduzem de
forma distinta políticas macroeconômicas responsáveis por incentivar a P&D e estruturar seus
respectivos sistemas de ciência e tecnologia (C&T).
Um estudo que almeja contemplar os países da OCDE necessita de um ferramental
estatístico e econométrico capaz de mitigar as diferenças ou heterogeneidades existentes entre as
observações e fornecer estimativas as mais confiáveis possíveis acerca da influência exercida por
dados econômicos considerados importantes para o estudo das decisões de se incorrer em processos
de P&D. Em consonância a esse comentário, a metodologia de dados em painel e seus testes de
ajustes de modelo foram essenciais na apresentação dos resultados.
As variáveis deste artigo, selecionadas com base em algumas contribuições encontradas
sobre o tema, e ainda de acordo com sua relevância teórica para explicar os investimentos em P&D,
mostraram-se adequadas à análise, ao originar resultados interessantes do ponto de vista empírico.
No entanto, uma das dificuldades observadas foi a relativa escassez de artigos que versassem acerca
da regressão de variáveis desse tipo para dados macroeconômicos agregados e outras variáveis
sistêmicas, e não apenas ao nível microeconômico ou das firmas engajadas em assuntos de P&D.
Além disso, não foram encontrados trabalhos sobre o tema com estimação de um modelo de dados
longitudinais não balanceado, inviabilizando resultados comparáveis para se testar a robustez dos
resultados obtidos. No entanto, os resultados mostraram-se satisfatórios, sintetizados na análise dos
coeficientes da regressão de efeitos fixos com orientação temporal.
Em relação aos resultados, observa-se que a significância estatística individual de cada uma
das seis variáveis está diretamente relacionada à sua correlação por postos, exposta na Tabela 2. As
variáveis com correlação estatisticamente significativa nessa tabela foram pesq, tic e juros. A
Tabela 3 mostra que essas três variáveis, modificadas suas proporções na logaritmização efetuada
por ocasião da construção do modelo econométrico, são também estatisticamente significativas a
um nível de 5% de significância, considerado menos rigoroso. As demais variáveis são
estatisticamente não significativas nas duas tabelas, considerando-se um nível mínimo de 10% de
significância.
Ressalte-se, entretanto, que o papel do Estado na promoção de P&D foi pouco explorado no
artigo, restringindo-se explicitamente à definição da taxa de juros dos títulos públicos de cada país.
Contudo, pode-se observar claramente a influência do papel do Estado no tocante à elevação da
produtividade e da taxa de inovação da economia, principalmente fomentando o crescimento e
consolidação de estrutura necessária à ocorrência de P&D. Melo (1996) comenta a importância do
Estado para o desenvolvimento de projetos de P&D e inovação em países.
Esta análise dos dispêndios nacionais em P&D se configura apenas como um esforço
inaugural de uma metodologia e tratamento de dados que pode ser refinada, podendo incluir ainda
países não membros da OCDE na amostra, como Brasil e outros países latino-americanos. Sendo
assim, resultados mais abrangentes e específicos poderão advir de contribuições reunindo maior
17
quantidade de países, na medida em que se eleva a variabilidade dos dados e sua abrangência
amostral.
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