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Revista Econômica do Nordeste, Fortaleza, v. 31, n. Especial p. 754-776, novembro 2000754

Endogeneidade versus Exogeneidade doCrescimento Econômico:

Uma Análise Comparativa entre Nordeste,Brasil e Países Selecionados

Endogeneidade versus Exogeneidade doCrescimento Econômico:

Uma Análise Comparativa entre Nordeste,Brasil e Países Selecionados

Ronaldo A. ArraesProfessor do Curso de Pós-Graduação emEconomia (CAEN) da Universidade Federal doCeará (UFC).

Vladimir Kühl TelesBolsista do Conselho Nacional deDesenvolvimento Científico e Tecnológico(CNPq).

Resumo

Compara a trajetória de crescimento de lon-go prazo entre Nordeste do Brasil, demais paí-ses latino-americanos e países desenvolvidos. Di-rige-se a três preocupações primárias: a) deter-mina se o caminho de crescimento de economi-as em desenvolvimento, em especial a nordesti-na, é explicado pelas hipóteses das teorias decrescimento endógeno ou exógeno; b) simulauma taxa de crescimento para os países analisa-dos e para os Estados do Nordeste em cenáriosfornecidos pela eqüidade das variáveis explica-tivas (capital humano, progresso tecnológico,capital de infra-estrutura, distribuição de renda,abertura comercial, desenvolvimento do setorfinanceiro, tamanho do governo) com as obser-vadas respectivamente para os Estados Unidos epara a Bahia; c) analisa os resultados à luz das

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teorias endógenas de efeitos de escala e de ado-ção de tecnologia. Para tanto, utilizando dadosde 1950 a 1992, construíram-se modelos econo-métricos de distribuição polinomial de defasa-gens e de equações simultâneas, calculados pormínimos quadrados ordinários e dados de pai-nel, concluindo-se de forma satisfatória que: 1)a hipótese de crescimento endógeno para econo-mias em desenvolvimento não pode ser rejeita-da; 2) em todas as economias, constatou-se quecapital humano e avanços tecnológicos agemcomo a força motriz do crescimento econômico,ao invés de capital físico, como declarado porteorias tradicionais de crescimento; 3) os resul-tados obtidos das equações simultâneas, bemcomo das simulações, dão forte evidência de quediferentes economias apresentem “receitas” decrescimento de longo prazo distintas.

Palavras-Chave:

Crescimento Econômico Endógeno, Cresci-mento Econômico Exógeno, Modelos de Previsão.

Revista Econômica do Nordeste, Fortaleza, v. 31, n. Especial p. 754-776, novembro 2000 755

1 - INTRODUÇÃO

Depois de mais de quarenta anos de estudossobre crescimento econômico, destacaram-seduas classes de modelos estilizados de cresci-mento. A primeira é composta de modelos decrescimento exógeno, baseados em RAMSEY(1928), SOLOW (1956) e SWAN (1956); e asegunda é formada pelos modelos de crescimen-to endógeno, baseados em ROMER (1986) e, emoutra dimensão, LUCAS (1988), dentre outros.

A primeira classe desenvolveu um esquema decontabilização do crescimento gerando um mode-lo que continua sendo o principal esquema teóricode análise da reação entre poupança, acumulaçãodo capital e crescimento. Na versão mais simplesdo modelo de SOLOW, o produto per capita é fun-ção crescente da proporção entre capital e mão-de-obra e do estado de tecnologia, onde, no equilíbriodo estado estável, o capital, o produto e a mão-de-obra crescem todos à mesma taxa, dada pela taxaexógena de crescimento populacional.

Os modelos de crescimento desenvolvidospela segunda classe sugerem que a contribuiçãodo capital para o crescimento é subavaliada nomodelo tradicional de SOLOW, dado que exis-tem fatores externos no uso do capital. A idéiabásica dessa nova pesquisa é que os investimen-tos em capital, seja físico ou humano, criam ex-ternalidades positivas, porquanto o investimen-to aumenta não somente a capacidade produtivada empresa investidora ou do trabalhador, comotambém a capacidade produtiva de outras em-presas e trabalhadores similares dentro de ummesmo ambiente econômico. Decorre daí o sur-gimento da base teórica fundamental da teoriado crescimento endógeno sobre os rendimentoscrescentes em produção. Ao contrário das teori-as tradicionais, que estabelecem rendimentosdecrescentes e exogeneidade de vários fatores,tais como capital humano, tecnologia, investi-mentos governamentais, etc., na nova teoria osrendimentos crescentes asseguram a sustentaçãodo crescimento econômico de longo prazo.

Dessa forma, o objetivo do trabalho concen-trar-se-á em investigar, em detalhes, as formu-lações dos modelos de crescimento endógeno eexógeno, conduzindo-se, a partir de suas conclu-sões, um teste empírico a fim de confrontá-los,utilizando, para tanto, a metodologia inferidapelas proposições de JONES (1995b) e KO-CHERLAKOTA e YI (1996), tomando por baseum modelo com distribuição polinomial de de-fasagens. Além disso, os fatores causadores docrescimento no Nordeste e no Brasil serão com-parados com os observados nos países selecio-nados, de forma a avaliar o peso existente dascaracterísticas individuais exógenas sobre o cres-cimento regional. Nesse sentido, além de umaatualizada survey da literatura, serão conduzidos,a partir do arcabouço teórico, testes empíricosque possibilitem a realização de simulações como intuito de verificar como as características in-trínsecas às economias analisadas afetam os seusprocessos de crescimento.

Também serão destacadas as teorias de cres-cimento endógeno com efeitos de escala – base-adas em JONES (1995a) e ROMER (1990), en-tre outros – e com adoção de tecnologia – comoem PARENTE (1994) e LUCAS (1993) – com ofito de fomentar explicações consistentes para aexistência de diferenciais de renda entre diver-sas economias, seja entre países ou entre regi-ões. A partir dessas premissas, serão inseridosno contexto os efeitos de alterações nos patama-res de capital humano, progresso tecnológico,capital de infra-estrutura, distribuição de renda,abertura comercial, desenvolvimento do setorfinanceiro e tamanho do governo sobre o cresci-mento econômico e o processo de convergênciaentre economias distintas.

A confrontação de modelos de crescimentoendógeno e exógeno, demonstrando suas viabili-dades e possíveis limitações, torna-se de extremasignificância para a formação de estratégias de cres-cimento econômico sustentável, na medida em quefornece aos policy makers base teórica e empíricapara o direcionamento de novas políticas que am-


parem uma melhor alocação dos recursos públicose o estabelecimento de políticas específicas para ocrescimento econômico de longo prazo.

A organização deste artigo dá-se, então, deforma a discutir inicialmente a fundamentaçãoteórica que norteará o modelo empírico, na qualsão introduzidos os modelos de crescimentoexógeno e endógeno; e, num segundo momen-to, os modelos endógenos com efeitos de esca-la e com adoção de tecnologia. Os terceiro equarto tópicos são dedicados à formulação dametodologia e à análise empírica. A última se-ção reúne os comentários finais.

2 - FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Após um longo período de quietude teórica,o tema crescimento econômico veio a se tornar,desde 1986, uma área de pesquisa revitalizadacom intensa atividade, seja no campo teórico ouempírico, na qual diversas alterações metodoló-gicas, e até mesmo conceituais, foram inseridaspelos novos modelos de crescimento econômi-co. A fim de apreciar os desenvolvimentos teó-ricos recentes e entender as controvérsias a elesassociadas, é necessário inserir tais fundamen-tos no contexto. Assim, esta seção busca reveras hipóteses e conclusões básicas dos modelosneoclássicos tradicionais, para, em seguida, com-parar algumas implicações cruciais das inovaçõesfeitas sobre esses modelos, de que resultaram osmodelos de crescimento endógeno; e, a partirdestes, discriminar as diferentes correntes teóri-cas desenvolvidas atualmente, que, sem modifi-car seus principais conceitos, apontam diferen-tes alvos de política econômica.

2.1 - Modelos Endógenos versusExógenos

Os modelos neoclássicos tradicionais enfa-tizam a acumulação de capital como força mo-triz do crescimento econômico. Tendo comobase os trabalhos de SOLOW (1956) e SWAN(1956), utilizam uma função de produção quebusca satisfazer a condição de proporções fle-

xíveis no uso dos fatores, garantindo assim quea poupança privada se iguale ao investimentoex post, eliminando o desemprego keynesianoe, conseqüentemente, garantindo a inevitávelestabilidade fundamental de equilíbrio encon-trada pelas conclusões do modelo. Nesse con-texto, a função de produção do modelo exóge-no no caso mais simples é dada por:

(1) Y = F(K,L)

onde Y é o nível de produto, K o estoque de capi-tal, e L a força de trabalho. As hipóteses funda-mentais do modelo resumem-se a rendimentosconstantes de escala e rendimento marginal de-crescente dos fatores.

Assim, sendo o investimento igual à poupan-ça ex post, e sendo a taxa de poupança uma fra-ção constante do produto, tem-se que o estoquede capital físico será dado por:

(2) K = I – d K = s . F(K,L) – d K

onde d é a taxa de depreciação do estoque decapital físico..

Assumindo-se os valores per capita para to-das as variáveis e desenvolvendo-se, tem-se que:

(3) k = s . f(k) – (n + d) . k

onde k é o estoque de capital per capita, f(k) é aforma intensiva de (1) e n é a taxa de crescimen-to populacional.

O resultado final do modelo postula queno estado estacionário k = 0, conseqüentemen-te, o produto per capita g será constante, umavez que g = f(k). A constância das quantidadesper capita ocorre porque as variáveis K e Ycrescem à taxa de crescimento populacional n.Ao se repetir o raciocínio do modelo inserin-do-se o progresso técnico, dado como exóge-no, tem-se que as variáveis-chave K e Y cres-cem a uma taxa x + n, onde x seria o nível decrescimento do progresso técnico.


Assim, como resultado prático, o modeloneoclássico tradicional conclui que a propensãomarginal a poupar determina somente a relaçãocapital-trabalho e a velocidade do ajustamentoda economia ao estado estacionário, a qual é de-terminada exogenamente pelas taxas de progres-so tecnológico e de crescimento populacional.

Ao considerar insuficientes os argumentosdados pelas formulações tradicionais do modelode SOLOW, ROMER (1986) e, sob outra forma,LUCAS (1988) utilizaram-se de uma linha depesquisa traçada por ARROW (1962) eSHESHINSKI (1967) para remodelar os mode-los de crescimento econômico, dando a estes aproposição de endogeneidade na formação doestado estacionário de longo prazo. O principalargumento utilizado por esse novo grupo de pes-quisadores deu-se pela interpretação do estoquede capital físico como um índice de conhecimen-to acumulado e de experiências do tipo learningby doing, de forma a gerar externalidades quepromovem rendimentos crescentes no uso dosfatores ou spillovers.

Assim, a função de produção de cada firmadefinida por ROMER (1986) é dada por:

(4) Yi = F(c

i, C, x

i)

onde Yi é o produto da firma i, c

i é o nível de co-

nhecimento da firma i, C é o nível de conheci-mento agregado da economia e x

i é um vetor que

compreende um conjunto de demais fatores, comocapital físico e trabalho. A idéia nesta formulaçãoé que um aumento no conhecimento da firma, c

i,

gera um efeito positivo sobre o nível de conheci-mento agregado, C, que por sua vez eleva o pro-duto das demais firmas e, assim, o nível de produ-to da economia. Portanto, as hipóteses básicas domodelo são rendimentos crescentes de escala paraa função de produção e rendimentos marginaiscrescentes do conhecimento.

Após demonstrar matematicamente a ocor-rência de um ponto fixo que suporta uma situa-ção de equilíbrio competitivo sobre essas hipó-

teses, ROMER (1986) desenvolve uma relaçãosimples de dependência do nível de produto àrelação existente entre conhecimento e preço doconhecimento, em que o equilíbrio competitivodifere da situação ótima, evidenciando a neces-sidade de intervenção governamental a fim deque o nível de conhecimento agregado coincidacom o nível social ótimo. Uma conseqüência deextrema relevância advinda desse resultado é queele implica a possibilidade de ocorrerem níveisdiferentes de crescimento entre economias dis-tintas no longo prazo.

Diante desse debate, pode-se destacar qua-tro diferenças básicas entre os modelos de cres-cimento exógeno e endógeno:

i. os modelos tradicionais enfatizam o capi-tal físico como força motriz do crescimento eco-nômico, enquanto os modelos endógenos atribu-em à mudança tecnológica e ao estoque de capi-tal humano – ambos sendo encarados como men-surações do nível de conhecimento agregado domodelo de ROMER (1986) – o papel de forçamotriz do crescimento;

ii. os modelos de crescimento exógeno, aocontrário dos modelos endógenos, não levam emconsideração a possibilidade de ocorrer altera-ção no preço do processo de difusão do conheci-mento diante de alterações nos parâmetros tec-nológicos da economia;

iii. os modelos de crescimento endógeno per-mitem um melhor entendimento da dinâmica dosefeitos da política econômica em geral sobre di-ferentes patamares de crescimento, na medida emque políticas de comércio exterior, fiscal, educa-cional, de distribuição de renda, de formação deinfra-estrutura e de incentivos ao progresso tec-nológico constituem-se em externalidades aoprocesso produtivo (spillovers).

iv. os modelos de crescimento endógenoabrem a possibilidade teórica de existir divergên-cia entre os níveis de renda de economias distin-tas, uma vez que modelos como o de LUCAS


1 JONES (1995b) mostra que a proporção de pesquisadoresem relação à força de trabalho duplicou na década seguinte àII Guerra Mundial, na maioria dos países desenvolvidos.

(1988) concluem que seria tendência normal ha-ver a perpetuidade das diferenças dos níveis derenda per capita entre nações tidas como desen-volvidas e não-desenvolvidas, devido à difusãoe capacidade de absorção do conhecimento.

Ao se fazer tais considerações, torna-se, en-tão, de vital importância averiguar a veracidadedas hipóteses teóricas de ambos os modelos paraeconomias com características distintas. A seção3, adiante, trata em pormenores esta questão.

2.2- Modelos com Efeitos de Escalaversus Modelos com Adoção deTecnologia

Em vista da extrema relevância deste tópico,pode-se distinguir diferentes correntes teóricasinseridas nos modelos de crescimento endógenocujos efeitos para formação de política muitasvezes tendem a divergir. Nesse sentido, o debatesobre qual destes modelos forneceria a melhoralternativa diante da realidade constitui o estadodas artes sobre crescimento econômico. Esta se-ção destina-se a realizar uma breve discussão so-bre os pontos principais compreendidos em duasvertentes teóricas básicas: modelos com efeitosde escala e modelos com adoção de tecnologia.

Os modelos com efeitos de escala têm iníciocom ARROW (1962) e, segundo eles, a força mo-triz do crescimento surge sob a forma do processode learning by doing no setor de produção de bensde capital. Neste processo, o learning é puramenteexterno à esfera produtiva e a produtividade de-pende do nível agregado de bens de capital, não seconsiderando os custos de invenção ou os custosde adoção tecnológica. Nesse contexto, um inves-timento promove efeitos externos além de seu pro-pósito inicial, não sendo este excedente apropriadopor qualquer agente individual, o que eleva subs-tancialmente a capacidade produtiva da economia,formando uma economia de escala.

A partir de então, vários autores, como RO-MER (1990), JONES (1995a), AGHION e HO-WITT (1992, 1995) e GROSSMAN e HELP-

MAN (1991), formularam tal modelo inserindoo setor de pesquisa (P&D), de forma a conside-rar o custo de invenção. Desse modo, um com-ponente para acelerar o crescimento econômicopassa a ser representado pelo volume de pesqui-sadores e pesquisa, em lugar da população1 . Aomesmo tempo, continua-se considerando nulo ocusto de adoção tecnológica.

Nas formulações dos modelos que adotam ofator P&D, a idéia essencial sobre os efeitos de esca-la pode ser estabelecida nas equações seguintes, quedescrevem uma função de produção e a geração deconhecimento (acumulação de idéias), ou seja:

(5) Y = A(PLy)a K1–a

(6)

onde Y é produto; K é capital; P é conhecimento;Ly é a força de trabalho usada no produto; Lp é aforça de trabalho usada no desenvolvimento de

pesquisa; é uma taxa média de produção deconhecimento.

A equação (6) caracteriza P&D em modelosde crescimento endógeno. Nela, há várias hipó-teses sobre a taxa média do surgimento de novas

idéias ( ) relacionadas a efeitos de escala do co-nhecimento, cuja especificação genérica é dada

por = dPf, onde valores positivo, negativo ounulo denotam que a taxa de inovação de idéiasapresenta retornos externos crescentes, decres-centes ou nulos, respectivamente, com o esto-que de conhecimento. Além do mais, devido àduplicação e redundância na geração de pesqui-sa, a força de trabalho em pesquisa deve ser rea-

listicamente expressa por , 0 < l £ 1 ao invésde simplesmente Lp. Assim, incorporando essas


mudanças na equação (6), deriva-se a equaçãofundamental de P&D:

(7)

Esta equação difere dos modelos originalmen-te formulados pelos autores acima citados devido àarbitrariedade em tomar-se Æ = 1. ROMER (1990),por exemplo, argumenta que a existência de retor-nos crescentes (Æ > 1) ou decrescentes (Æ < 1) emP&D é até certo ponto uma questão filosófica. Emvista disso, optou-se por seguir a idéia plausível deJONES (1995), na qual é imposta a restrição Æ <1, de onde se assegura uma trajetória de crescimentoequilibrada. Ao longo desta trajetória, a taxa de cres-cimento do conhecimento é, por definição, cons-tante, desde que se introduza a aceitável hipótesede que e cresçam à mesma taxa, como pode serpercebido a partir da equação (7), ou da equação(8) abaixo, esta derivada da primeira com pequenoarranjo algébrico.

(8)

Diferenciando ambos os lados da equação(8) e usando a hipótese acima mencionada, de-duz-se que a taxa de crescimento da trajetóriaequilibrada do conhecimento é dada por:

(9)

onde n é a taxa de crescimento da força de traba-lho. Note-se, todavia, que essa taxa de crescimentoequilibrada é deveras consistente, vez que a mes-ma cresce com a força do trabalho e com o aumen-to dos retornos de escala em P&D. Esse comporta-mento resulta claramente em efeitos de escala deacordo com a dinâmica da atividade de pesquisa.

Entretanto, resta uma questão pertinente so-bre quão grande seria o efeito de escala no mo-delo baseado em pesquisa. Ao considerar talquestão, diversos estudos, entre os quais RAD-

NER e VAN ZANDT (1992), minimizam os efei-tos de escala ao assumir os efeitos relativos aoscustos de adoção de novas tecnologias. Dentrode tal linha de raciocínio, incluem-se os mode-los de adoção de tecnologia baseados, principal-mente, em STOKEY (1991), LUCAS (1993),PARENTE (1994) e YOUNG (1993), para ex-plicar a diferença nas taxas de crescimento deprodutividade entre regiões baseadas em nívelde conhecimento do trabalhador.

Considerando-se especificamente o modelomicroeconômico de PARENTE (1994), expan-dido de LUCAS (1993), tem-se que, sendo b(t) oíndice de utilização tecnológica corrente, h(t) onível de capacitação tecnológica no intervalo(0,1) e s(t) o nível de conhecimento, conclui-seque: s(t) = s[b(t), h(t)]. O produto da firma émedido por b(t)h(t). Se a(t) é o tamanho da ino-vação tecnológica da firma, então:

(10) b (t + dt) = a(t) b(t)

Se a(t) = 1, não há inovação, porém o trabalha-dor mantém capacitação e um determinado nível decapital humano; se a(t) > 1, há uma perda de capaci-tação advinda da atualização tecnológica da firma.Daí, pode-se resumir variações na capacitação por:

(11)

onde l > 0 representa a velocidade do aprendi-zado de um dado estágio tecnológico b; k > 0 é ocusto fixo de incorporação do avanço tecnológico ed é o custo variável à dimensão do avanço tecnoló-gico. De forma que fica clara a relação entre as pró-ximas inovações e o capital humano requerido portais. Como conclusão básica de tal modelo tem-seque a escolha por adoção tecnológica pode produzirelevados diferenciais de taxas de crescimento.

Dentro desse contexto, a inserção dos cus-tos de adoção de tecnologia altera substancial-mente a forma de se entender os diferentes ní-veis de crescimento alcançados pelas nações.


Enquanto os modelos com efeitos de escala apon-tam para uma dada convergência de produtivi-dade diante da hipótese de custos de adoção detecnologia serem iguais a zero, os modelos deadoção tecnológica inserem um ponto crucial, aoconsiderar que os custos de adoção tecnológicasão diferentes para economias diferentes e, damesma maneira, para períodos diferentes, con-cluindo que não há uma única receita de cresci-mento econômico, uma vez que diferentes paí-ses, ou mesmo um único país em diferentes perí-odos de tempo, apresentam custos de adoção detecnologia distintos e carências diferentes para adiminuição de tal custo.

Vale ressaltar que fortes evidências têm fa-vorecido os modelos com adoção de tecnologia.JOVANOVIC (1995), por exemplo, argumentaque os gastos com adoção de tecnologia nos Es-tados Unidos são 20 a 30 vezes superiores aosgastos com invenção, enquanto que nos paísesem desenvolvimento essa relação tende a assu-mir valores extraordinários. Nessa consideração,torna-se nítido que diferenças institucionais, edu-cacionais, de infra-estrutura e de desenvolvimen-to do setor financeiro alteram diretamente oscustos de adoção tecnológica, sendo, portanto,essenciais para a formação de diferenças dos ní-veis de produtividade entre nações e, em últimaanálise, sobre o seu crescimento econômico.

Dentre tais fatores, LUCAS (1993) identificaa acumulação de capital humano como a princi-pal força propulsora do crescimento econômico,uma vez que, na essência, a acumulação de capi-tal humano tende a reduzir consideravelmente ocusto de treinamento para uma nova tecnologia.Nesse ponto, ele alcança um resultado comple-mentar ao seu próprio modelo original (1988),embora utilize uma abordagem distinta, dado queeste último relaciona capital humano e crescimentopela ótica da relação bidirecional entre capitalhumano e capital físico, posteriormente denomi-nada de imbalance effect por BARRO e SALA-i-MARTIN (1995). Empiricamente, BENHABIB eSPIEGEL (1994) e LAU et. al. (1993), entre ou-tros, demonstram a relação positiva entre capital

humano e crescimento para países e para Estadosbrasileiros, respectivamente.

Ao considerar a endogeneidade do cresci-mento econômico, diversas vertentes apontampara fatores providenciais ao crescimento. BAR-RO (1990) adverte para a influência que políti-cas fiscais distintas podem exercer sobre o cres-cimento de longo prazo, o qual pode ser afetadode forma positiva ou negativa pelo tamanho dogoverno, dependendo basicamente da magnitu-de da carga tributária e da eficiência dos gastospúblicos. Ao considerar tal ponto, ASCHAUER(1989) buscou averiguar qual tipo de gasto pú-blico promoveria efeitos positivos sobre a ren-da, evidenciando que a elevação do capital deinfra-estrutura diminui custos de produção, pro-movendo externalidades positivas sobre a pro-dutividade e, conseqüentemente, sobre o nívelde produto. Tal relação é amplamente fortaleci-da por evidências empíricas dadas por MUNNEL(1992), EASTERLY e REBELO (1993) e HALLe JONES (1998), entre outros.

Com respeito à importância do grau de aber-tura econômica sobre o nível de crescimento daeconomia, RIVERA-BATIZ e ROMER (1991),SACHS e WARNER (1995), GROSSMAN eHELPMAN (1990) e EDWARDS (1993) atestama relevância desta relação, seja por via da maiormobilidade de idéias e pela especialização das fir-mas e países em produtos para os quais têm van-tagens comparativas na produção, seja pelo ca-tch-up tecnológico. A conclusão dominante apontapara a elevação do nível tecnológico em econo-mias com maior grau de abertura e, conseqüente-mente, taxas de crescimento mais altas.

Outra fonte importante de influência na en-dogeneização do crescimento é apontada porALESINA e RODRIK (1994), DEININGER eSQUIRE (1995), BENABOU (1996) e BARRO(1999), sobre o comportamento do crescimentoeconômico diante de alterações no nível de dis-tribuição de renda. Com efeito, em uma má dis-tribuição de renda, aliada a um sistema demo-crático e diante de uma “competição política”


natural, atender-se-ia às preferências da maioriataxando o capital e, assim, desacelerando o pro-cesso de crescimento econômico. Ao mesmotempo, de acordo com a curva de Kuznets, esseefeito tenderia a não ocorrer em economias commaior nível de renda pessoal, mesmo quandoocorrer má distribuição de renda.

Finalmente, o desenvolvimento do setor fi-nanceiro é analisado por GREENWOOD e JO-VANOVIC (1990), KING e LEVINE (1993) eLEVINE (1997) como fator estimulante do cres-cimento econômico, ao seguir uma tradiçãoschumpeteriana, na medida em que um setor fi-nanceiro mais desenvolvido promove ampliaçõesdos patamares tecnológicos existentes.

Diante desses fatores-chave ao crescimentoeconômico enunciados resumidamente acima, trêsquestões serão, então, abordadas pela análise em-pírica: até que ponto os efeitos de escala e os cus-tos de adoção tecnológica são capazes de explicaro diferencial de renda entre países ou regiões? Ocrescimento econômico de economias em desen-volvimento apresenta a mesma dependência aosfatores considerados para as economias mais de-senvolvidas? Quais deveriam ser as políticas ado-tadas para buscar a elevação do crescimento eco-nômico de países em desenvolvimento (latino-americanos, por exemplo) ou regiões em desen-volvimento (Nordeste brasileiro, por exemplo)?

2 - METODOLOGIA E BASEDE DADOS

Modelos econométricos darão suporte paraexplicar o comportamento dos níveis de cresci-mento econômico em bases comparativas entreNordeste, Brasil, países da América Latina e ospaíses desenvolvidos. A fim de apoiar a análise,e pelas exposições teóricas feitas até então, fo-ram elaborados dois modelos econométricos comfinalidades distintas. O primeiro objetiva o con-fronto entre os modelos de crescimento endóge-no e exógeno nas economias analisadas. Paratanto, uma vez que os modelos de crescimentoendógeno predizem que o comportamento do

comércio exterior, de políticas fiscais e educaci-onais, da distribuição de renda e de característi-cas-chave causadoras de externalidades na eco-nomia resultam em efeitos contínuos sobre o pro-duto per capita, enquanto os modelos de cresci-mento exógeno predizem que tais variáveis nãosão capazes de influir permanentemente no ní-vel de crescimento, utilizou-se essa distinção paratestar as duas classes de modelos. A hipótese tes-tável será, então, a existência de feedback contí-nuo nas variáveis identificadas e no nível de cres-cimento de longo prazo, particularizando-se osmodelos de características endógenas.

Baseando-se, então, nas distinções entre osdois modelos enunciadas resumidamente acima,e já exauridas teoricamente na seção 2, optou-sepor um modelo capaz de identificar a magnitudedos efeitos de mudanças no comportamento dasvariáveis indicadas sobre o nível de renda, nãoapenas no curto prazo mas, fundamentalmente,no comportamento permanente do nível de ren-da per capita. Para tanto, é requerido o uso demodelos com variáveis explicativas defasadaspara medir seu grau de influência temporal so-bre o produto per capita, a partir de alteraçõesnaquelas variáveis. Quando se assume que o efei-to de uma mudança em uma variável explicativaé perpétuo, embora seja decrescente ao longo dotempo, um modelo de defasagens infinitas é re-querido para testar aquele comportamento. Talmodelo, em sua forma simples, poderia ser es-pecificado como:

(12)

onde Y é produto per capita e X é uma variávelexplicativa.

Há várias hipóteses para reduzir os infinitosparâmetros contidos na equação (12), em ummodelo estimável com um número finito de pa-râmetros, sendo mais comum fazer-se uso dosmodelos de expectativas adaptativas ou ajusta-mento parcial, alcançando o resultado da defa-sagem com efeito geométrico decrescente, cuja


hipótese básica é bi = ali, 0 < l < 1. Substituin-do esta hipótese em (12), e usando a soma deuma progressão geométrica infinita, chega-se deimediato a:2

(13)

Por outro lado, há os modelos de defasagensespecificados quando o efeito de uma variação emum argumento explicativo sobre o fenômeno per-siste ao longo do tempo, mas tende a ser negligen-ciável após um certo período de tempo finito. Nes-te caso, a teoria econométrica remete a várias espe-cificações e hipóteses, das quais se escolheu a for-mulação de um modelo econométrico com distri-buição polinomial de defasagens3 , especificado por:

(14)

assumindo a equação polinomial de Almon:

(15)

onde Y é o produto per capita, X é a variável expli-cativa, n a defasagem máxima e k o grau polinomial.

Por sua vez, substituindo-se (15) em (14),obtém-se:

(16)

sendo, então, a equação (16) estimada pelo mé-todo dos mínimos quadrados ordinários para cadauma das variáveis em cada região analisada, deque se obtém as estimativas dos parâmetros da

equação (14). Caso (equação 14) seja sig-

nificante, pode-se inferir que a variável explica-tiva correspondente promove um efeito cumula-tivo sobre o produto per capita (PIBC), compro-vando a veracidade do modelo de crescimentoendógeno. Ressalve-se, todavia, que se espera ha-ver efeitos temporais diferenciados de cada umadas variáveis sobre o produto per capita de cadauma das regiões analisadas, devido à heteroge-neidade de fatores e crescimento entre elas. Paraefeito de análise, as variáveis explicativas, deacordo com a fundamentação teórica, são: pro-gresso tecnológico (A), capital físico per capita(K), capital humano (H), tamanho do governo(G), grau de abertura econômica (ABERT), de-senvolvimento do setor financeiro (F), infra-es-trutura de transportes (TRANSP), relação dasinfra-estruturas de eletricidade e de telecomuni-cações (ELETEL) e distribuição de renda (GINI).

O segundo modelo construído objetiva aavaliação dos impactos das variáveis explicati-vas sobre o crescimento econômico das regiõesconsideradas, de forma que, em virtude da endo-geneidade entre as variáveis produto per capita,capital físico, capital humano e tecnologia, es-pecificou-se um modelo de equações simultâne-as na forma como segue:

(18)

A variável-endógena-chave desse modelo,PIBC, é determinada pelo estado de tecnologia,estoques de capital físico e humano e tamanhodo governo, seguindo a especificação teórica domodelo de crescimento endógeno de BARRO

2 A introdução da variável t no modelo (13) é justificadapara capturar movimentos exógenos sobre o crescimentodo produto per capita.

3 Metodologia fundamentada inicialmente por ALMON[ver, por exemplo, GREENE (1997, cap.17) e JUDGE et.al. (1980, cap. 15)], em que JONES (1995b) e KOCHER-LAKOTA e Yi (1996) baseiam-se nas metodologias pro-postas por FISCHER e SEATER (1993), GEWEKE (1982,1986) e KING e WATSON (1993).


(1990). O componente tecnológico, assumindoum papel endógeno no modelo, é determinadopelos níveis de abertura econômica e de desen-volvimento do setor financeiro, bem como peloestoque de capital físico e pelo tamanho do go-verno, uma vez que se espera que economias maisintensivas em capital utilizem maiores patama-res tecnológicos e que boa parte da pesquisa tec-nológica seja dependente da atuação governa-mental nas economias em questão. O estoque decapital físico varia de acordo com o estoque deinfra-estrutura, de distribuição de renda e de ca-pital humano, fazendo-se alusão ao imbalanceeffect, que também contém um elemento impor-tante sobre a quarta equação, na qual o capitalhumano é dependente do estoque de capital físi-co, além da distribuição de renda e da infra-es-trutura de transportes, inserida aqui como umaproxy para as condições aglomerativas dadas porLUCAS (1999) e HENDERSON (2000).

Outrossim, utilizou-se a metodologia de pa-nel data, uma vez que, ao observar os determi-nantes da heterogeneidade das taxas de crescimen-to econômico entre países, grande número de tra-balhos tem chegado a um consenso sobre a utili-zação desse método, entre os quais pode-se desta-car BENHABIB e SPIEGEL (1997), CANOVA eMARCET (1995), CASELLI, et. al. (1996),EVANS (1998), ISLAM (1995), LEE et. al. (1997)e NERLOVE (1996). Como salienta DURLAUFe QUAH (1998, p.47), as estimativas em paneldata reduzem os “efeitos individuais” que repre-sentam estorvos a uma interpretação estatísticamais clara. De fato, pode-se argumentar que o viéscontido na regressão tende a diminuir à medidaque se eleva o número de observações temporais,dissipando-se quando estas tendem ao infinito.Nesse sentido, foram realizados testes comparati-vos entre séries temporais, cross-section e paneldata com os dados disponíveis, cujos resultadosconvergiram no sentido de ampla evidência esta-tística a favor do método de panel data, para to-das as regiões analisadas.

O estudo visa analisar a trajetória de crescimen-to econômico entre as seguintes regiões: 1) Países

desenvolvidos (Estados Unidos, Canadá, Japão,França, Alemanha, Itália e Reino Unido); 2) Améri-ca Central (Barbados, Costa Rica, Rep. Dominica-na, El Salvador, Guatemala, Honduras, Jamaica,Nicarágua, Panamá, Porto Rico, Trinidad Tobago);3) Grupo A, que engloba os países que possuem omaior PIB da América Latina, exceto o Brasil (Ar-gentina, México, Chile, Colômbia e Venezuela); 4)Grupo B (Bolívia, Equador, Guiana, Paraguai, Peru,Uruguai); 5) Brasil; 6) Nordeste do Brasil.

Os dados anuais básicos usados compreen-dem uma série anual de 1950 a 1992, sendo oPIB per capita, o tamanho do governo (total degastos/PIB) e o grau de abertura econômica[(Exportações+Importações)/PIB] fornecidospela Penn World Table 5.6a., o capital humano(média dos anos de estudo da população commais de 25 anos) dado por BARRO e LEE (1993),o capital físico per capita obtido de KING eLEVINE (1994), o desenvolvimento do setor fi-nanceiro (total de crédito ofertado) pelo FMI, osdados de infra-estrutura por CANNING (1998)e de distribuição de renda (coeficiente de Gini)de DEININGER e SQUIRE (1996). Após testarvárias hipóteses, verificou-se que produto porcapital humano é a variável que melhor se ade-qua ao modelo para representar o patamar tec-nológico da economia. As lacunas nas séries decapital humano e de distribuição de renda forampreenchidas por interpolação polinomial.

Os dados usados para a geração do mode-lo para os Estados do Nordeste e demais Esta-dos do Brasil (para as estimações em painel),cuja abrangência é de 1980 a 1993, seguem asmesmas especificações dos utilizados para aaplicação dos modelos nos países seleciona-dos, com exceção do desenvolvimento do se-tor financeiro, que é composto pela relação PIBdo setor financeiro/ PIB total, o que, por suavez, diante do resultado de trabalhos empíri-cos como KING e LEVINE (1993), tende aapresentar o mesmo comportamento sobre ocrescimento, possibilitando tal substituição,dada a alta correlação encontrada entre eles.As fontes dos dados são IPEA e IBGE.


4 - RESULTADOS E DISCUSSÃO

As estimativas que visam o confronto entreteorias de crescimento endógeno e exógeno foramobtidas de acordo com os modelos (13) e (16), dedefasagens infinitas e finitas, respectivamente. Nes-te último, atestou-se que os melhores ajustamentosforam obtidos através do grau polinomial de or-dem três, congeminando com as simulações feitaspor AMEMIYA e MORIMUNE (1974, p.383); edefasou-se cada uma das variáveis até vinte anos,exceto para o Nordeste, em que se estendeu apenasaté nove anos, por limitação da série temporal paraesta região. Os resultados expressos em elasticida-de encontram-se nas tabelas 1-6.

Os resultados nessas tabelas devem ser inter-pretados como o efeito temporal sistemático cor-respondente à extensão da defasagem de uma va-riável sobre o PIB per capita. Assim, as tabelas 1a 6 evidenciam, por exemplo, que incrementosanuais de 1% no capital físico no curto prazo decinco anos acarretaria um aumento de 2,96% noPIB per capita dos países desenvolvidos, 0,94%para o Brasil, 0,32% para o Nordeste, 0,76% paraos países da América Central, 0,66% para os paí-ses do grupo A e 0,76% para os países do grupoB. No entanto, ao se analisar em extensões de tem-po mais longas, 10, 15, 20 anos, observa-se quehá uma tendência para esse efeito do capital físi-co ir paulatinamente se reduzindo, chegando aefeitos negligenciáveis no longo prazo para todasas regiões investigadas, exceto para o Nordeste,onde uma possível explicação seria a limitada sé-rie de dados, aliada ao componente capital doGoverno, que se tem mostrado significante nageração de incremento do produto regional nor-destino, como atesta o efeito de longo prazo davariável G. Resultados similares foram tambémencontrados por ARRAES e SILVA (2000) eMARINHO e ATALIBA (2000). É possível quehaja uma influência transitória do capital físicosobre o produto, porém não tão curta quanto esti-mado por JONES (1995b) para alguns países de-senvolvidos quando o efeito continuado do inves-timento sobre o produto é desprezível a partir dosétimo ano. Com isto, esse autor rejeita a hipótese

do modelo AK de crescimento endógeno parapaíses desenvolvidos.

O resultado que aparenta ser mais controver-so consiste na não-significância apresentada pe-los coeficientes do capital humano para as regi-ões menos desenvolvidas, exceto o Brasil, no lon-go prazo, ao contrário do que ocorre nos paísesdesenvolvidos, onde esta variável, juntamente como progresso tecnológico, dita a endogeneidade docrescimento econômico de longo prazo. Apesardo efeito adverso desta variável no curto prazo,sua tendência no longo prazo aponta para resulta-dos de coeficientes nulos (não-significantes) oupositivos. Isso talvez seja explicado pelos baixosníveis de capital físico e capital humano nessasregiões em desenvolvimento. Por outro lado, avariável progresso tecnológico (A) produz efei-tos incisivos e significantes sobre o crescimentosustentável de longo prazo em todas as regiões epaíses, destacando-se a Região Nordeste e o Bra-sil como os que apresentam maior efeito sobrecrescimento do produto per capita. Isso pareceplausível, pois, na medida em que é possível fa-zer comparações, pode-se argumentar que os efei-tos das variáveis consideradas sobre o crescimen-to nas regiões ou países mais atrasados economi-camente tendem a diminuir, uma vez que estesdependem, em maior escala, de fatores exógenosàs suas economias e estão mais vulneráveis a cri-ses e problemas conjunturais, corroborando comresultados anteriores encontrados na literatura,como, por exemplo, SENHADJI (1999).

O comportamento dos efeitos da infra-estru-tura sobre o crescimento mostra-se de acordo como esperado, haja vista que na região compostapelos países desenvolvidos o efeito sobre o pro-duto deve ser mais forte no curto prazo do queno longo prazo, em virtude do nível de saturaçãoatingido em tais variáveis para sensibilizar mu-danças no produto. Nesse tocante, exceção é fei-ta ao Brasil e ao Nordeste, que têm apresentadocrescimento sistemático, principalmente doscomponentes eletricidade e telecomunicações, aolongo da série de tempo analisada para cada umadestas regiões.


TABELA 1EFEITOS DINÂMICOS SOBRE O PRODUTO PER CAPITA DE PAÍSES

DESENVOLVIDOS# DE UMA VARIAÇÃO CONSTANTE EM CADA VARIÁVEL NOPERÍODO DE DEFASAGEM

* simboliza significância estatística superior a 5%# Estados Unidos, Canadá, Alemanha, Itália, Japão, França e Reino Unido

VARIÁVEIS

H

A

K

G

ABERT

F

GINI

TRANSP

ELETEL

INFINITA1,0223*

0,6604*

-0,1481

-0,1839*

-0,0479

-0,0314

0,3769

-0,1970

0,0933

52,2779*

1,0622*

2,9613*

-4,2594*

1,5999*

0,2501*

-13,4851*

3,1369*

-1,7751*

102,0661*

1,0480*

2,5533*

-4,1976*

1,5167*

0,2259*

-11,9110*

3,0551*

-1,6502*

152,4294*

1,0421*

2,4476*

-3,1987*

1,5127*

0,1855*

-11,4565*

2,7773*

-1,7178*

202,0180*

1,1169*

1,8308*

-1,9190*

1,2553*

0,1482*

-9,6472*

2,0132*

-0,9914*

DEFASAGEM (ANOS)

TABELA 2EFEITOS DINÂMICOS SOBRE O PRODUTO PER CAPITA DO BRASIL DE UMA

VARIAÇÃO CONSTANTE EM CADA VARIÁVEL NO PERÍODO DE DEFASAGEM

* simboliza significância estatística superior a 5%

VARIÁVEIS

H

A

K

G

ABERT

F

GINI

TRANSP

ELETEL

INFINITA2,2568*

0,7716*

-0,0964

-0,1320*

0,0145

-0,0013

.....

0,3376*

0,0815*

5-4,3420

0,7185*

0,9439*

-2,6818*

2,0976*

0,2259*

.....

0,7916*

-0,1203

10-13,8993*

0,7378*

0,9142*

-2,3075*

2,0606*

0,2077*

.....

0,7496*

0,3321*

15-34,5970*

0,7324*

0,7450*

-1,3774*

1,6706*

0,1624*

.....

0,7555*

1,5308*

20-36,4903*

0,6493*

0,2198*

-0,6211

0,3514

0,0691*

.....

0,6337*

2,0946*

DEFASAGEM (ANOS)


TABELA 3EFEITOS DINÂMICOS SOBRE O PRODUTO PER CAPITA DO GRUPO A# DE UMAVARIAÇÃO CONSTANTE EM CADA VARIÁVEL NO PERÍODO DE DEFASAGEM

* simboliza significância estatística superior a 5%# México, Argentina, Chile, Venezuela e Colômbia

VARIÁVEIS

H

A

K

G

ABERT

F

GINI

TRANSP

ELETEL

INFINITA0,4256

0,5317*

-0,1073

-0,1828*

-0,0058

-0,0040

.....

-0,0370

0,0693*

5-1,1746*

0,6576*

0,6631*

2,1176*

1,3476*

0,0910*

.....

0,4811*

0,4850*

10-2,6871*

0,6439*

0,5890*

1,7245*

1,0477*

0,0807*

.....

0,4550*

0,4145*

15-3,5351*

0,6020*

0,5402*

1,2258*

0,4195*

0,0598*

.....

0,2808*

0,4459*

20-2,9890*

0,5941*

0,5411*

1,7484*

0,5519*

0,0450*

.....

-0,0833

0,2532*

DEFASAGEM (ANOS)

TABELA 4EFEITOS DINÂMICOS SOBRE O PRODUTO PER CAPITA DO GRUPO B# DE UMAVARIAÇÃO CONSTANTE EM CADA VARIÁVEL NO PERÍODO DE DEFASAGEM

* simboliza significância estatística superior a 5%# Peru, Paraguai, Uruguai, Guiana, Equador e Bolívia

VARIÁVEIS

H

A

K

G

ABERT

F

GINI

TRANSP

ELETEL

INFINITA0,3714

0,1557*

-0,1822

0,0803

0,1193*

-0,0091

2,8208

0,1255

-0,0051

5-1,0455*

0,7320*

0,7654*

1,1037*

1,2143*

0,1166*

.....

0,5785*

0,2229*

10-3,6338*

0,6799*

0,6709*

1,4188*

1,4092*

0,1115*

.....

0,6018*

1,3545*

15-6,4319*

0,7853*

0,5049*

1,4343*

1,1940*

0,0978*

.....

0,4798*

3,5669*

20-8,7456*

1,4474*

2,1576*

1,1329*

0,6668*

0,0816*

.....

0,3254

3,9927*

DEFASAGEM (ANOS)


TABELA 5EFEITOS DINÂMICOS SOBRE O PRODUTO PER CAPITA DA AMÉRICA CENTRAL DEUMA VARIAÇÃO CONSTANTE EM CADA VARIÁVEL NO PERÍODO DE DEFASAGEM


VARIÁVEIS

H

A

K

G

ABERT

F

GINI

TRANSP

ELETEL

INFINITA0,4846*

0,4915*

-0,1539*

-0,1968*

0,0646

-0,0485*

.....

-0,0507

-0,0054

5-1,3688*

0,9874*

0,7609*

1,1452*

3,3501*

0,1868*

.....

1,0926*

1,0553*

10-2,6689*

1,0150*

0,6660*

1,3087*

3,0561*

0,1660*

.....

0,8428*

1,2818*

15-3,6482*

1,1043*

0,5795*

1,6249*

2,5058*

0,1660*

.....

0,7144*

1,5307*

20-3,3770*

0,9968*

0,5063*

3,7871*

1,4525*

0,1311*

.....

0,5242*

0,9385*

DEFASAGEM (ANOS)

TABELA 6EFEITOS DINÂMICOS SOBRE O PRODUTO PER CAPITA DO NORDESTE DE UMAVARIAÇÃO CONSTANTE EM CADA VARIÁVEL NO PERÍODO DE DEFASAGEM


VARIÁVEIS

H

A

K

G

ABERT

F

GINI

TRANSP

ELETEL

INFINITA-0,8513

1,0856*

0,4803*

0,3400*

-0,2620*

-0,0198

-0,0764

6,3283

0,5928*

50,5448*

1,2113*

0,6680*

0,4283*

-0,2838*

0,1775

3,3284*

19,8126*

0,9400*

100,0990

1,1852*

0,3259*

0,1512*

-0,2919*

-0,0491

0,5085

14,6415*

1,0850*

150,9568

2,1545

1,2975

0,6384

0,1159

-0,7673

-0,9137

19,9415

1,0795

201,2355*

2,8424*

0,1152

0,1131*

-0,9600*

-197,9150*

-79,1729*

-6,5742

5,0903*

DEFASAGEM (ANOS)


Portanto, é inconteste que a análise empíricademonstra claramente uma forte relação entre asvariáveis explicativas e o comportamento do PIBper capita de longo prazo, o que evidencia a vera-cidade das hipóteses dos modelos de crescimentoendógeno para todas as regiões aqui analisadas.

Diante dessas comprovações, torna-se ago-ra necessário comparar os efeitos das variáveisanalisadas sobre a trajetória de crescimento eco-nômico. Para tanto, foram estimados modelos deequações simultâneas com dados em painel, con-forme a especificação dada por (13), onde taisefeitos podem ser melhor analisados à medidaque as relações entre as próprias variáveis são

consideradas e mensuradas. Os resultados de taisestimações encontram-se, então, na TABELA 7.

Os resultados das equações simultâneas iden-tificam relações distintas entre as variáveis ex-plicativas e o PIB per capita para as economiasanalisadas. Nesse sentido, os efeitos dos fatorespodem ser padronizados em três tipos de com-portamento facilmente identificados pelas esti-mações nas economias analisadas.

O primeiro, verificado nas economias desen-volvidas, demonstra um efeito superlativo dasvariáveis capital físico, tecnologia e tamanho dogoverno sobre o PIB per capita, e o imbalance

Nordeste-3,8001

-0,6977

0,7125*

0,3750*

0,8959*

0,61

23,7252*

0,3938*

0,2439*

-0,5683*

-0,6210*

0,57

-7,9406*

0,0268

-0,7635*

-5,5813*

3,2635*

0,68

0,9721*

1,4076*

0,0431*

0,3094*

0,12

TABELA 7RESULTADO DAS EQUAÇÕES SIMULTÂNEAS COM DADOS EM PAINEL

Notas: grupo A: México, Argentina, Venezuela, Colômbia e Chilegrupo B: demais países da América do Sul

(*) simboliza significância estatística a 10%

EquaçõesPIBC C

H

K

A

G

R2

A C

ABERT

F

G

K

R2

K C

TRANSP

ELETEL

GINI

H

R2

H C

GINI

TRANSP

K

R2

P. Desenvolvidos-7,2171*

0,8527*

2,2346*

0,4320*

1,9258*

0,70

2,0323

-1,7121*

0,4929*

6,1797*

4,1859*

0,88

-4,5100*

-0,3378*

-0,2837*

1,7169*

1,0633*

0,46

3,0295*

-1,3566*

0,2488*

0,5531*

0,63

Am. Central-10,6085*

-1,6344*

2,0597*

0,0512

1,2862*

0,81

30,6765*

-0,4789

0,5247*

-1,6089*

-1,2364*

0,88

6,7876*

0,0098

-0,2560*

-0,4093*

0,9158*

0,80

-8,4198*

0,5344*

0,0683*

0,8977*

0,73

Grupo A-0,1208

0,2646

1,0215*

0,0189

-0,4425*

0,76

10,0661*

-1,3298*

0,0121

-0,1521

1,3385*

0,74

5,5997*

0,0521*

0,5679*

1,3004*

0,4140*

0,48

2,6850*

-1,5627*

0,1518*

0,3638*

0,42

Grupo B3,5123*

0,6261*

0,1943*

0,1372*

-0,1124*

0,80

21,1838*

-0,4774*

0,3620*

-1,1276*

-0,1737

0,59

8,0169*

0,1577*

-0.,160*

-0,8191*

1,0695*

0,43

2,6046*

-0,7731*

-0,0731*

0,2887*

0,45

Brasil2,2089*

1,8985*

-0,0967

0,1310*

0,0407

0,78

33,4354*

-0,3970*

0,2699*

-1,7825*

1,9987*

0,74

-11,1968*

-0,2567*

0,4919*

-4,8171*

-1,6304

0,60

2,5864*

-1,3489*

-0,0572*

0,2019*

0,32


effect extremamente forte, especialmente no queconcerne aos impactos do capital humano sobre ocapital físico, como demonstrado na terceira equa-ção. Tais resultados apontam para um efeito deescala notavelmente elevado do fator tecnológi-co, bem como para a utilização de forma eficientedos recursos públicos. Complementarmente, osresultados das equações de capital físico e capitalhumano demonstram um efeito agregado relati-vamente fraco da distribuição de renda, como jápredito pela curva de Kuznets, e o efeito mais for-te da variável TRANSP sobre o estoque de capi-tal humano, o que, seguindo uma lógica traçadapor LUCAS (1999), indica que a tendência dehaver aglomeração das atividades econômicaspode incentivar a acumulação de capital humano;e, por outro lado, o resultado controverso de talvariável na equação de capital físico demonstraque economias de aglomeração, levadas a um es-tado extremo, agem como uma externalidade ne-gativa à acumulação de capital físico.

O segundo padrão de resultados é verificadopara o Brasil, para o “grupo A”, que engloba aseconomias que, depois do Brasil, possuem mai-or PIB da América Latina (México, Argentina,Chile, Colômbia e Venezuela), e para o “grupoB”, que engloba os demais países da América doSul (Uruguai, Peru, Guiana, Paraguai, Equadore Bolívia). Tal padrão é marcado pelo reduzidoefeito de escala do fator tecnologia sobre a eco-nomia e pela ineficiência da participação gover-namental, indicada pela relação negativa ou debaixa significância entre tamanho do governo ePIB per capita na primeira equação. Esse resul-tado pode se originar da má formação do siste-ma tributário de tais economias, bem como daalocação dos recursos de forma ineficiente, o quepode ser ilustrado pela relação negativa entregoverno e tecnologia na segunda equação, dife-rentemente do observado para os países desen-volvidos, onde o governo desempenha um papelimportante sobre a pesquisa tecnológica. Os efei-tos de aglomeração parecem agir de forma con-tundente, embora distinta, sobre tais economias,o mesmo ocorrendo com o imbalance effect en-tre capital humano e capital físico, corroborando

com o demonstrado por ARRAES e TELES(1999), que prevê tal heterogeneidade entre se-tores e economias distintas. Ao mesmo tempo,uma melhor distribuição de renda parece promo-ver um efeito muito mais contundente sobre taiseconomias do que nos países desenvolvidos.

O terceiro padrão é verificado no Nordeste ena América Central, que, embora se constituamem economias com características notadamentedistintas, parecem apresentar o mesmo diagnós-tico para o seu reduzido desenvolvimento dentreas economias analisadas. Os resultados conver-gem no sentido de demonstrar a elevada impor-tância do estoque de capital físico e do governono processo de crescimento de tais economias.Nesse sentido, a estrutura de tais economias émarcada pela formação de indústrias de baixonível tecnológico e de pouca necessidade de ca-pital humano qualificado. O sinal negativo entretamanho do governo e tecnologia demonstra quea relação entre o governo e a economia apresen-ta uma associação preponderante de dependên-cia, e não de estímulo à eficiência econômica,promovendo, em última análise, um efeito per-verso sobre o crescimento de longo prazo. Oimbalance effect e a relação entre distribuiçãode renda e crescimento apresentam resultadossemelhantes ao segundo padrão de resultadosapresentado anteriormente. Observa-se, também,um efeito notadamente positivo entre o fator aglo-merativo e o crescimento, demonstrando que taiseconomias não detêm uma situação crítica deaglomeração. Mais especificamente sobre o Nor-deste, observa-se ser a única economia analisa-da que apresenta efeitos positivos da integraçãoeconômica, demonstrando que, no âmbito regio-nal, tal fator é fundamental para a minoração doscustos de adoção tecnológica.

Um resultado especialmente interessanteobservado nas estimações refere-se ao efeito bi-direcional da distribuição de renda sobre os ní-veis de capital físico e humano. Seguindo umalógica traçada por ALESINA e RODRIK (1994),pode-se basear todo o raciocínio por detrás detais efeitos nas escolhas políticas por parte dos


indivíduos. Nesse contexto, assim como um con-sumidor aloca o seu consumo a fim de maximi-zar a sua utilidade, o eleitor observaria qual can-didato seria capaz de lhe ofertar um conjunto depolíticas que mais se aproximasse de sua maxi-mização de utilidade; e, ao saber disso, o políti-co buscaria ofertar um conjunto de políticas vi-sando se aproximar da otimização da utilidadedo maior número de eleitores. Sob essa ótica, emuma economia marcada pela má distribuição derenda, um conjunto de políticas que busque tri-butar o estoque de capital se aproximaria damaximização da utilidade da maioria do eleito-rado, daí a relação negativa entre desigualdadede renda e crescimento do estoque de capital fí-sico. Segundo ALESINA e RODRIK (1994), omesmo raciocínio seria aplicável ao estoque decapital humano; entretanto, os resultados obser-vados vão em direção oposta, ou seja, nas eco-nomias menos desenvolvidas, e marcadas poruma má distribuição de renda, como é o caso doNordeste e da América Central, uma piora nadistribuição de renda promoveria um efeito po-sitivo sobre o estoque de capital humano. Tal fatopode decorrer, seguindo a lógica da escolha de

políticas, da pouca participação política do elei-torado em tais economias, ao mesmo tempo emque os políticos também visam maximizar a suaprópria utilidade, de forma que se daria prefe-rência à tributação sobre o capital físico e nãosobre o capital humano.

Os efeitos do setor financeiro sobre o cresci-mento apontam uma relação positiva e significantepara a quase totalidade das economias analisadas.O resultado alcançado para a razão entre as infra-estruturas de eletricidade e de telecomunicaçõesdemonstra que todas as economias apresentam re-lação positiva com determinada infra-estrutura e queos efeitos individuais de cada tipo de infra-estrutu-ra tendem a variar de economia para economia.

Para verificar as carências produtivas de cadapaís analisado e de cada Estado do Nordeste, utili-zou-se o modelo especificado pela equação (13) afim de realizar simulações comparativas entre o paíslíder (no caso, os Estados Unidos) e os demais pa-íses; ou o Estado líder (no caso da Região Nordes-te, a Bahia) e os demais Estados, alcançando-se osresultados mostrados nas tabelas 8 e 9.

GINI

100,00

102,26

96,02

101,72

95,42

96,95

92,54

100,00

128,30

95,44

94,79

TABELA 8SIMULAÇÕES DO PIB PER CAPITA PARA OS PAÍSES SELECIONADOS – 1992

PAÍSES

EUA

Canadá

Japão

Alemanha

França

RNU

Itália

Grupo A

Brasil

Am. Central

Grupo B

G

100,00

96,93

91,11

99,18

99,18

98,06

95,41

100,00

140,29

95,64

94,42

OPEN

100,00

99,86

98,55

97,63

96,15

95,65

97,25

106,59

75,36

97,65

100,00

F

100,00

108,81

98,05

97,03

98,30

97,51

97,93

103,26

100,00

84,56

94,55

K

100,00

104,77

98,32

79,92

98,23

95,95

89,68

104,29

100,00

110,53

99,05

PIBC

100,00

99,06

98,24

97,97

97,41

96,49

96,49

100,00

97,88

97,65

91,81

A

100,00

130,58

106,10

109,63

106,83

109,71

101,56

104,75

100,00

112,05

102,45

H

100,00

96,79

94,17

97,92

102,08

100,12

109,77

104,28

119,46

100,00

95,67

ELETEL

100,00

98,50

98,63

97,78

97,30

96,50

96,45

100,00

116,60

103,34

94,27

TRANSP

100,00

78,52

88,16

99,66

39,57

74,58

84,45

123,99

100,00

140,13

99,89

Notas: grupo A: México, Argentina, Venezuela, Colômbia e Chilegrupo B: demais países da América do Sul

Estados Unidos líder em PIBC

Grupo A líder em PIBC


A segunda coluna das tabelas 8 e 9 apresentaa relação percentual existente entre o PIB per ca-pita do país ou Estado considerado e dos EstadosUnidos ou Bahia, para os países ou Estados doNordeste, respectivamente, enquanto as demaiscolunas estimam qual seria essa relação caso opaís ou Estado relacionado tivesse o estoque dofator listado igual ao do país ou Estado líder dofator correspondente (índice 100). Como exem-plo, considere o caso brasileiro, cujo log do PIBper capita, em 1992, significava 85,37% do logdo PIB per capita americano. Mantendo-se todosos estoques dos demais fatores constantes, caso oBrasil tivesse o nível tecnológico americano, talrelação passaria a ser de 91,01%. Em outras pala-vras, a defasagem tecnológica constitui importantedeterminante do atraso do sistema produtivo bra-sileiro em relação ao americano. Já em bases com-parativas dentre os países da América Latina, esendo o Brasil líder neste fator, nota-se que tam-bém haveria ganho nos outros países em adotar onível tecnológico brasileiro.

Ao repetir esse exercício para cada país relaci-onado, os resultados apontam para os fatores capi-tal humano e progresso tecnológico como princi-pais formadores de vantagens comparativas entreos países analisados. Os casos do Canadá e do Ja-pão mostram-se controvertidos neste aspecto, poisindicam a difusão tecnológica como o fator deter-minante para a promoção do crescimento.

Ao verificar tais relações para o caso dosEstados nordestinos, o componente tecnológi-co configurou-se no fator mais decisivo comopropulsor e formador das divergências estadu-ais no crescimento. Para os Estados nordesti-nos, tomando-se como base o estoque de capi-tal humano do Rio Grande do Norte, Estado lí-der neste fator, os resultados demonstram que obaixo nível e homogeneização desse fator entreos Estados praticamente anula seu efeito sobreo crescimento regional.

Duas conclusões fundamentais podem serrecolhidas dos resultados encontrados. Os efei-tos de escala parecem ser maiores para as econo-mias desenvolvidas, enquanto os custos de ado-ção de tecnologia sobrepõe-se de forma mais sig-nificante no mesmo sentido do subdesenvolvi-mento, em que economias menos desenvolvidasapresentam maiores custos de adoção de tecno-logia. Tal resultado implica diretamente sobre oprocesso de convergência entre economias nãodistantes entre si em crescimento, de forma quea velocidade de convergência tende a ser maiorem economias desenvolvidas, dotadas de menosfronteiras ou barreiras para a incorporação dedifusões tecnológicas. A segunda conclusão fun-damental origina-se da observação de compor-tamentos distintos entre as variáveis explicati-vas com relação à formação do PIB per capita, oque incorre em “receitas” de crescimento eco-

GINI100,00

96,76

101,25

98,33

99,32

96,47

94,57

94,81

91,48

TABELA 9SIMULAÇÕES DO PIB PER CAPITA PARA OS ESTADOS DO NORDESTE – 1993

ESTADOSBahia

Rio Grande do Norte

Sergipe

Ceará

Pernambuco

Alagoas

Paraíba

Maranhão

Piauí

G100,00

96,48

102,43

96,54

99,25

100,53

96,70

93,55

91,01

OPEN100.00

96,42

99,14

94,42

98,75

95,80

98,90

93,68

93,28

F100.00

101,27

97,35

96,85

99,40

95,63

99,10

93,74

91,52

K100,00

98,02

80,89

95,38

98,88

94,59

98,04

93,93

93,89

PIBC100,00

99,88

98,84

98,59

98,23

97,16

95,58

94,43

92,68

A100,00

119,87

124,24

107,45

105,29

120,34

117,82

110,04

118,28

H101,73

100,00

99,09

99,88

98,51

96,59

95,85

96,35

94,77

ELETEL100,00

100,45

98,87

98,65

98,52

95,86

95,74

94,45

93,14

TRANSP100,00

98,32

94,06

96,86

98,88

97,00

96,83

93,98

92,68


nômico distintas entre economias diferentes. Nocaso nordestino, devido à defasagem tecnológi-ca existente, sua difusão, aliada à melhoria donível de capital humano, parece ser o receituáriopara o catch up a regiões mais desenvolvidas.

5 - CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este trabalho teve por finalidade confrontarempiricamente os modelos de crescimento endó-geno versus exógeno e realizar comparações dosprocessos de crescimento das economias desen-volvidas com as economias do Nordeste e do Bra-sil. Sob o ponto de vista teórico, é inegável a con-tribuição dada pelos modelos de crescimento exó-geno, principalmente no que concerne à compre-ensão do processo de convergência entre diversaseconomias. Entretanto, grande número de limita-ções de tais modelos vêm sendo constantementevislumbradas, à medida que há uma maior evolu-ção dos modelos de crescimento endógeno.

Sob essa ótica, os modelos endógenos pare-cem ter um poder explicativo maior sobre a for-mação de diferenças de renda entre países. Faltasteóricas dos modelos exógenos de crescimento,como a consideração da tecnologia como um fa-tor exógeno à economia e o estabelecimento dataxa de preferência das famílias como constante,parecem consistir em miopias significativas dosmodelos de crescimento exógeno. Por outro lado,trabalhos recentes, como BARRO (1996) e JO-NES (1995b), contestam várias contribuições dosmodelos endógenos. Sob a consideração de BAR-RO (1996), por exemplo, a teoria de crescimentoendógeno teria fornecido uma significativa cola-boração ao entendimento do produto no mundocomo um todo, mas não em países de uma formaindividual, ou da distribuição de renda entre paí-ses, sendo esta melhor explicada por modelos exó-genos, através da inevitável convergência. JONES(1995b), corroborando com tal afirmativa, expõeque não haveria qualquer motivo para supor quemodificações em variáveis políticas da economiaamericana, notadamente no investimento agrega-do, tenham fornecido qualquer efeito de longoprazo para tal economia.

Com o objetivo de verificar o comportamen-to do crescimento em economias diferentes, es-truturou-se um modelo empírico para testar averacidade dos modelos endógeno e exógeno.Para tanto, utilizou-se um modelo com distribui-ção polinomial de defasagens, a fim de avaliaros impactos de nove variáveis – progresso tec-nológico, capital físico per capita, capital huma-no, tamanho do governo, grau de abertura eco-nômica, desenvolvimento do setor financeiro,infra-estrutura de transportes, relação das infra-estruturas de eletricidade e de telecomunicaçõese distribuição de renda – sobre o processo de cres-cimento econômico de longo prazo, de modo averificar a hipótese de que tais variáveis incidemsobre o desempenho das taxas de crescimento,como prediz o modelo de crescimento endóge-no. Os resultados apontaram para a confirmaçãodas hipóteses do modelo endógeno.

Em uma segunda etapa do trabalho, aplicou-se um modelo pooling de equações simultâneasaos países selecionados, aos Estados brasileirose aos Estados da Região Nordeste, no qual sepode verificar a veracidade da hipótese dos mo-delos endógenos de maior dependência do cres-cimento do produto aos níveis tecnológicos, sen-do estes produtores de economias de escala. Aomesmo tempo, os resultados indicaram que onível de capital humano eleva fortemente nãoapenas o nível do produto mas, fundamentalmen-te, o nível de capital físico, através do imbalan-ce effect, agindo, assim, sob dois caminhos paraa elevação da renda, seja para os países selecio-nados, seja para o Brasil e para o Nordeste.

Ao mesmo tempo, foram observados efeitosdistintos das variáveis explicativas sobre cadaeconomia, de forma a indicar que cada econo-mia apresenta uma “receita” de crescimento in-dividual. Nesse sentido, verificou-se que os efei-tos de escala de uma inovação tendem a se ex-pandir mais amplamente em economias maisdesenvolvidas, e que os custos de adoção tecno-lógica tendem a exercer um papel significativosobre o processo de crescimento de economiasmenos desenvolvidas.


Por fim, realizaram-se simulações para as re-giões analisadas, por meio das equações simultâ-neas formuladas anteriormente, onde, mais umavez, comprovou-se que os patamares de capitalhumano e de tecnologia compõe-se como princi-pal fator determinante de vantagens comparativasentre países, enquanto a defasagem tecnológicaconsolidou-se como principal fator determinantede diferenças interestaduais de renda per capita.

Dessa forma, evidenciou-se que economiascom graus de desenvolvimento distintos apresen-tam magnitudes dos efeitos de escala e do imba-lance effect e custos de adoção de tecnologia dis-tintos, o que remete a mecanismos de crescimentodiferenciados. Mesmo diante de tais diferenci-ais, pode-se, porém, reconhecer um único ingre-diente em comum em todas as economias para aelevação da produtividade e fomentação do cres-cimento sustentável: o conhecimento.

Abstract

Comparing the long run growth path amongNortheast Brazil, Brazil, Latin American countri-es and the seven most developed countries, is themain focus of this paper. Exogenous growth mo-dels and endogenous growth models provide thetheoretical background. The paper addresses totwo concerns in order to: a) Determine whetherthe growth path of developing economies is ex-plained by endogenous or exogenous growth the-ory hypotheses, and compare it with the endoge-nous growth of the developed economies; b) Si-mulate a growth rate for the developing and se-lected developed countries, in case they had thesame rate of growth of the explanatory variables(human capital, infrastructure capital, income ine-quality, trade liberation, size of financial sector,government expenditure) observed for the US. Toattain the objectives, data for the period 1950-1992were applied to suitable econometric models –polynomial distributed lag, simultaneous equati-ons – where estimates from least squares and pa-nel data and hypothesis testing showed with con-fidence and accuracy that: 1) Endogenous growth

hypothesis for Northeast can not be rejected; 2) Inall economies, accurate simulations have provedthat human capital and consequently technologi-cal improvement in the economy as an engine ofgrowth are the responsible factors to generate in-creasing returns to scale to accelerate the rate ofgrowth, contrary to physical capital as stated bytraditional theories of growth; 3) Also, there is nounique growth policy for the developing econo-mies, but improvement of productivity should bethe main concern of them.

Key-Words:

Endogenous Economic Growth; ExogenousEconomic Growth; Forecasting.

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Recebido para publicação em 29.AGO.2000.


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