( PDF ) Evolução dos investimentos no Brasil: uma análise econométrica. Por que não houve recuperação das taxas de investimento no país após a estabilização da inflação em 1994?

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FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS

ESCOLA DE ECONOMIA DE SÃO PAULO - EESP

JOÃO MARCELO GROSSI FERREIRA

EVOLUÇÃO DOS INVESTIMENTOS NO BRASIL: UMA ANÁLISE ECONOMÉTRICA

Por que não houve recuperação das taxas de investimento no país após a

estabilização da inflação em 1994?

São Paulo

2005

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JOÃO MARCELO GROSSI FERREIRA

EVOLUÇÃO DOS INVESTIMENTOS NO BRASIL: UMA ANÁLISE ECONOMÉTRICA

Por que não houve recuperação das taxas de investimento no país após a

estabilização da inflação em 1994?

Dissertação apresentada à Escola de Economia de

São Paulo da Fundação Getúlio Vargas – EESP-

FGV, como requisito para a obtenção do título de

Mestre em Economia.

Campos de Conhecimentos: Investimentos,

Crescimento Econômico, Carga Tributária,

Econometria.

Orientador: Prof. Dr. Samuel Abreu Pessôa.

Co-Orientadora: Prof

. Jolanda E. Ygosse Battisti.

São Paulo

2005

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JOÃO MARCELO GROSSI FERREIRA

EVOLUÇÃO DOS INVESTIMENTOS NO BRASIL: UMA ANÁLISE ECONOMÉTRICA

Por que não houve recuperação das taxas de investimento no país após a

estabilização da inflação em 1994?

Dissertação apresentada à Escola de Economia de

São Paulo da Fundação Getúlio Vargas – EESP-

FGV, como requisito para a obtenção do título de

Mestre em Economia

Data de aprovação:

__/__/____

Banca examinadora:

_______________________________________

Prof. Dr. Samuel Abreu Pessôa (Orientador)

FGV-RJ

_______________________________________

Prof. Dr. Edmar Lisboa Bacha

NuPE/CdG-RJ

_______________________________________

Prof

. Dr

. Julia Alice Sofia von Maltzan Pacheco

FGV-EESP

AGRADECIMENTOS

Agradeço a Deus por eu ter encontrado a força para dedicar-me e a inspiração

necessários à conclusão deste trabalho.

Agradeço à minha esposa e meus familiares (pais e irmãos) que sempre me

apoiaram e me incentivaram nessa longa e difícil jornada, mesmo quando tudo

parecia difícil, não me deixando desanimar ou desistir frente às dificuldades.

Agradeço ao meu orientador, Prof. Dr. Samuel, que primeiramente confiou na minha

capacidade e aceitou me orientar em um tema difícil como este (mesmo que à

distância, pois é professor da FGV-RJ), me ajudou a elaborar as idéias principais de

forma mais clara e sempre se mostrou disposto a ajudar na medida do possível.

Agradeço a todos os professores do MPFE, mas em especial à Prof

Jolanda, que

me co-orientou nesse trabalho, ajudando diretamente na melhoria do conteúdo do

trabalho, dando dicas e fazendo correções valiosas na obtenção do resultado final

aqui apresentado.

Agradeço também à Prof

Dra. Maria Carolina, coordenadora do MPFE, que também

me ajudou na escolha do tema e do orientador e sempre esteve disponível a ajudar,

além de ter sido a responsável por meu primeiro contato muito positivo e inspirador

com a macroeconomia.

Agradeço ao banco Itaú-BBA, por ter me incentivado e me financiado no curso e

sem o qual fazer este curso não seria possível.

Agradeço ao meu chefe no Itaú-BBA, Marcelo Battisti, que sempre me incentivou e

foi compreensivo nos momentos em que o mestrado me consumia tempo que

poderia ser dedicado ao trabalho no banco caso eu não estivesse envolvido nessa

empreitada pessoal de me tornar mestre em economia.

Agradeço também a todos os colegas do MPFE que foram companheiros e amigos

nas intermináveis horas de aulas (inclusive aos sábados!), trabalhos, estudos em

conjunto e momentos de lazer!

Por fim, agradeço a todos aqueles que me ajudaram na obtenção de dados,

fundamentais na elaboração de um trabalho empírico como este.

RESUMO

Estudos empíricos sobre os determinantes de investimentos privados em países em

desenvolvimento, incluindo vários estudos para o Brasil, mostraram o impacto

negativo de elevadas taxas de inflação sobre os investimentos privados. No entanto,

a experiência brasileira recente mostra claramente que a estabilização por si só não

é capaz de fazer com que as taxas de investimento se recuperem.

Este trabalho objetiva a busca de respostas em evidências empíricas sobre quais

teriam sido os principais fatores responsáveis pela não recuperação dos

investimentos no Brasil pós-plano Real, apesar do controle inflacionário, no período

1995-2004. Para isso, foi estimado um modelo de investimento privado em nível de

longo prazo (1970-2003) com dados anuais. Estas estimações mostram evidência

empírica de crowding-in dos investimentos públicos em infra-estrutura sobre os

investimentos privados e do efeito de crowding-out dos demais investimentos

públicos (que não são em infra-estrutura) sobre os investimentos privados. Para

obter evidências empíricas do impacto negativo da carga tributária e dos preços

relativos dos bens de capital sobre as taxas de investimento foi estimado um modelo

trimestral com dados de 1995-2004.

Uma análise mais detalhada sobre a carga tributária brasileira e sua composição

mostrou ainda que, além de sua magnitude elevada, a carga tributária brasileira tem

uma alocação desfavorável ao investimento privado, pois seu peso é muito maior

sobre o setor produtivo do que sobre renda e patrimônio. Além disso, a despeito da

arrecadação crescente nos últimos 10 anos, os gastos do governo têm se

concentrado em gastos pouco ou não produtivos e tem diminuído a participação

relativa dos investimentos públicos em infra-estrutura, que são gastos produtivos e

estimuladores de investimentos privados (efeito de crowding-in).

Palavras-Chave: Investimentos, Crowding-in, Crowding-out, Econometria, Carga

Tributária, Gastos do Governo.

ABSTRACT

Empirical studies on the determinants of private investments in development

countries, including several studies on Brazil, have shown that there is a negative

impact of high inflation on private investments. However, the recent Brazilian

experience shows clearly that stabilization by itself is not sufficient to generate higher

investments ratios.

The main goal of this thesis is to find empirical evidence that explains why private

investment and the investment ratio did not recover after the Real-plan, even though

inflation was under control in the 1995-2004 period. In order to achieve this goal

econometric estimations were done for long-term private investments in level (1970-

2003), using annual data. These estimations show empirical evidence of the

crowding-in effect of public investments in infrastructure on private investments and

also of the crowding-out effect of public investments in other areas than infrastructure

on private investments.

In order to find empirical evidence of the negative impact of both increased

government revenues as well as the increase of relative prices of capital goods on

private investments since 1995 a model using quarterly data for 1995-2004 was

estimated.

A more detailed analysis of the Brazilian tax burden and its composition has shown

that the tax burden is, not only very high but also not optimally allocated. Tax revenue

comes mainly from taxing production (goods and services) and less from taxing

income and property.

Moreover, although tax revenue has increased over the last ten years, government

spending has become more inefficient, largely in the form of low or non-productive

spending while productive government expenditure, including government spending

on infrastructure, has fallen.

Keywords: Investments, Crowding-in, Crowding-out, Econometrics, Tax Burden,

Government Expenditure.

SUMÁRIO

1 - INTRODUÇÃO...................................................................................................... 8

2 – REVISÃO DE LITERATURA...............................................................................12

3 – RESULTADOS EMPÍRICOS – MODELO COM DADOS ANUAIS 1970-2003 ...22

3.1 – Descrição dos dados anuais 1970-2003...............................................22

3.2 - Resultados das regressões com dados anuais 1970-2003 .................25

3.2.1 - Testes de estacionaridade.............................................................25

3.2.2 – Forma funcional final para dados anuais – 1970-2003 .................27

4 – RESULTADOS EMPÍRICOS – MODELO COM DADOS TRIMESTRAIS 1995(1)-

2004(3)......................................................................................................................37

4.1 – Investimentos totais: boa proxy para investimentos privados

trimestrais no período 1995 – 2004 ...............................................................37

4.2 – Descrição dos dados trimestrais 1995(1)-2004(3)...............................40

4.3 - Resultados das regressões com dados trimestrais 1995 - 2004 ........41

5 - DISCUSSÃO SOBRE CARGA TRIBUTÁRIA E GASTOS DO GOVERNO NO

BRASIL.....................................................................................................................53

5.1 – Carga tributária: elevada magnitude associada a alocação

desfavorável aos investimentos....................................................................53

5.2 – Gastos do governo: evolução recente mostra aumento de gastos

não produtivos em contrapartida de redução de gastos produtivos.........60

6 – CONCLUSÕES ...................................................................................................64

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.........................................................................67

ÍNDICE DE TABELAS...............................................................................................70

ÍNDICE DE GRÁFICOS.............................................................................................71

ANEXO A.1 ...............................................................................................................72

ANEXO A.2 ...............................................................................................................73

ANEXO B..................................................................................................................75

1 - INTRODUÇÃO

Nos últimos 10 anos o Brasil experimentou um ambiente macroeconômico estável,

com baixas taxas de inflação. Estudos empíricos sobre explicação de investimentos

privados em países em desenvolvimento, incluindo vários estudos para o Brasil,

mostraram o impacto negativo da instabilidade macroeconômica e de elevadas taxas

de inflação sobre os investimentos privados. Esses estudos enfatizam a importância

da estabilidade como uma pré-condição para que haja um ambiente propício ao

estímulo de investimentos. A estabilidade contribui com a redução de incerteza e de

risco e isso facilita a tomada de decisões de médio e longo prazo pelos investidores.

A noção de que os investimentos físicos são em sua grande maioria irreversíveis

enfatiza a importância da redução de incerteza e risco sobre o estímulo ao

investimento, já que com alta incerteza e risco os investidores tendem a postergar

seus investimentos. A inflação é freqüentemente usada como um indicador de

instabilidade macroeconômica nesses estudos. No entanto, a experiência brasileira

recente mostra claramente que a estabilização da inflação por si só não é capaz de

fazer com que as taxas de investimento se recuperem. Como pode ser visto no

gráfico 1, enquanto as taxas de inflação mantiveram-se baixas desde 1995, as taxas

de investimento não se recuperaram para os níveis dos anos 70, antes da “década

perdida” dos anos 80.

0.0

500.0

1000.0

1500.0

2000.0

2500.0

3000.0

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000

10.0%

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

20.0%

22.0%

24.0%

Taxa de inflação (IGP) Taxa de investimento privado (I_pr/Y)

Gráfico 1: Taxas de inflação (IGP-DI) e de investimentos privados em relação ao PIB

anuais (1970-2003)

Fonte: IPEAdata

IGP% a.

I_pr/Y %

Durante a década de 70, no chamado “milagre brasileiro”, a taxa de investimento foi

excepcionalmente elevada. Mas com a crise da dívida externa na década de 80 a

taxa sofreu uma queda sensível. Com o advento do plano Real houve uma ligeira

recuperação em relação às taxas muito deprimidas do final do período inflacionário.

Porém, uma análise mais detalhada no gráfico 2 abaixo revela que a recuperação

não se manteve. No gráfico 2 é possível ver que enquanto a inflação ficou entre

-1,0% a.t. e 7,7% a.t. no período 1995-2004 (com exceção do período das eleições

de 2002), as taxas de investimento têm mostrado uma ligeira tendência de queda.

-2.0

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

mar/95

ar/

mar

mar/99

ar/

mar

mar/03

ar/0

15.0%

17.0%

19.0%

21.0%

23.0%

25.0%

Taxa de inflação (IGP) Taxa de investimento total (I_tot/Y)

Gráfico 2: Taxas de inflação (IGP-DI) e de investimentos totais em relação ao PIB

trimestrais - 1995(1)-2004(3).

Fonte: IPEAdata.

A alta taxa de investimento nos anos 70 (média de 19,8% a.a. de 1970-1979)

coincidiu com uma alta taxa de crescimento médio do PIB de 8,8% (1970-1979),

muito maior que a taxa de crescimento médio do PIB de 2,1% recente (1995-2003).

Dado que investimento físico (acumulação de capital) é uma das variáveis-chaves

para o crescimento econômico, entender quais foram os principais fatores da não

retomada das taxas de investimento desde o controle da inflação pós-plano Real

pode contribuir no entendimento dos pontos chaves que ainda estão impedindo a

economia brasileira de obter melhores resultados de crescimento do PIB.

O objetivo deste trabalho é analisar quais são os principais fatores responsáveis pela

não recuperação dos investimentos no Brasil pós-plano Real. Para isso, estão

IGP% a.t.

I_tot/Y %

estimados um modelo de investimentos privados em nível de 1970-2003 com dados

anuais e um modelo de taxa de investimento (total) no período 1995(1) – 2004(3).

As seguintes variáveis foram incluídas nos modelos empíricos como fatores

principais que podem explicar a não recuperação da taxa de investimento:

a carga tributária, que no período recente (1995-2004) tem apresentado evolução

crescente associada a uma utilização dos recursos advindos desta arrecadação em

gastos governamentais pouco produtivos ou não produtivos, sendo destinada uma

parcela de gastos cada vez menor para investimentos públicos em infra-estrutura

(produtivos), que são aqueles que causam o efeito de crowding-in de investimentos

privados; o preço relativo dos bens de capital, que aumentaram o custo relativo dos

investimentos na economia. Isto pode estar associado a uma estrutura ainda

oligopolizada em setores chaves da economia permitindo a manutenção de preços

elevados; a utilização de capacidade industrial média, dado que houve a

manutenção de uma ociosidade média na economia elevada no período recente

(1995-2004), com estagnação no nível médio de utilização de capacidade industrial.

De forma a testar esta hipótese da não recuperação da taxa de investimento pós-

plano Real tendo como variáveis explicativas chaves as citadas anteriormente, os

próximos capítulos serão apresentados da seguinte forma:

O capítulo 2 apresenta uma revisão de literatura sobre o tema acerca de estimações

de equações de investimento para o Brasil e também para outros países. Dessa

forma, procurou-se observar o que já foi feito por outros pesquisadores sobre o tema

e ganhar subsídio sobre quais seriam as variáveis candidatas mais comumente

usadas para explicar investimentos.

O capítulo 3 apresenta a estimação de um modelo empírico com dados anuais de

1970-2003, para investimentos privados no Brasil. A utilização desse modelo tem

como objetivo principal testar a hipótese do efeito de crowding-in dos investimentos

públicos em infra-estrutura sobre os investimentos privados. O período anual mais

longo foi escolhido para buscar captar o efeito de crowding-in, que normalmente se

dá com alguma defasagem.

O capítulo 4 apresenta os resultados de um modelo empírico trimestral com dados

de 1995-2004 para estimar a taxa de investimento (isto é, investimento como

porcentagem do PIB), no período pós-introdução do plano Real e no qual o Brasil

apresentou estabilidade da inflação. Assim, este modelo foi fundamental para

responder a questão-chave deste trabalho, a busca por respostas à não retomada

consistente dos investimentos pós-estabilização macroeconômica.

Dada a evidência empírica obtida no capítulo 4 para o efeito negativo da carga

tributária sobre os investimentos, o capítulo 5 apresenta uma análise mais detalhada

sobre a carga tributária brasileira entre seus diversos componentes e sobre o fato de

seu peso ser muito maior sobre o setor produtivo do que sobre renda e patrimônio, o

que é mais um fator de desestímulo ao investimento privado. Além disso, o capítulo

5 discute a composição dos gastos do governo e o fato de que, a despeito da

arrecadação crescente, os gastos do governo têm se concentrado em gastos pouco

produtivos ou não produtivos e tem diminuído a participação relativa dos

investimentos públicos em infra-estrutura, que como mostra a evidência empírica do

capítulo 3, são estimuladores de investimentos privados.

No capítulo 6 estão descritas as principais conclusões do trabalho.

2 – REVISÃO DE LITERATURA

Neste capítulo são apresentados resultados econométricos obtidos em outras

pesquisas referentes ao tema de investimentos e seus determinantes no Brasil e em

outros países. São apresentados, assim, os resultados empíricos de uma seleção de

trabalhos chaves relativos ao tema em questão.

As tabelas 1 e 1.b resumem os trabalhos utilizados como base de pesquisa empírica

nesta dissertação. Em seguida, esses trabalhos e um outro que não estima

diretamente equação de investimento (Bacha e Bonelli, 2004) são individualmente

comentados em seus resultados-chaves.

Tabela 1: Resumo de resultados empíricos obtidos em outros estudos sobre equações de investimento

Características da pesquisa

Studart

(1992)

Rocha e Teixeira

(1996)

Monteiro Melo e

Rodrigues Júnior

(1998)

Serven

(1998)

Pereira

(1999)

instituição da publicação

PUC-RJ UnB IPEA The World Bank IPEA

países da amostra

Brasil Brasil Brasil 94 países (panel data) Brasil

período da amostra

1972-1989 1965-1990 1970-1995 1970-1995 1980-1998

periodicidade da amostra

Anual Anual Anual Anual Trimestral

modelo econométrico OLS OLS e ECM OLS e ECM

OLS, 2SLS, Fixed

effects, system GMM,

dif GMM, GARCH

OLS, GARCH

Variável endógena

I_pr / Y

∆

_I_pr

I_pr I_pr I_tot

Variável de demanda / efeito acelerador

UCAP (++)

∆

_Y (++)

Y (++) Y (+) Y (+)

Investimento setor público

I_pb / Y (--)

∆

_G(-2)

I_pb omitida omitida

Preço dos fatores

Prel

∆_r(-1)

r (-) Prel (-) ; r Prel (+) ; E(+)

Disponibilidade de crédito

∆_BNDES (++)

omitida omitida CR / Y (+) omitida

Instabilidade / Incerteza

IGP (--) omitida IGP (-) UNC (-) UNC (-)

Dummys (crises)

omitida omitida omitida omitida omitida

Índice determinação regressão

0,98 0,85 0,89 N/A N/A

variáveis em log

sim sim (exceto r) sim (exceto r) sim (exceto r) não

Fonte: elaboração do autor

Tabela 1.b: resumo de resultados empíricos obtidos em outros estudos sobre equações de investimento

Características da pesquisa

Lenderman, Perry, Menéndez,

Stiglitz (2000)

Serven

(2002)

Rossiter

(2002)

Aysan, Pang e

Varoudakis

(2004)

instituição da publicação

The World Bank The World Bank Ohio University

University of Maryland

(USA) e Université

d´Auvergne (France)

países da amostra

México 61 países (panel data) Estados Unidos 40 países (panel data)

período da amostra

1980-1999 1970-1995 1954.1 - 1998.4 1973/80-1999

periodicidade da amostra

Trimestral Anual Trimestral Anual

modelo econométrico

GMM system GMM, GARCH Johansen Cointegração OLS e ADF tests

Variável endógena

∆

_I_tot

I_pr / Y I_pr I_pr / Y

Variável de demanda / efeito acelerador

∆_Ytr (++) e D_Yntr (++)

omitida

UCAP, ∆

∆_Y (++)

Investimento setor público

omitida omitida I_pb_Equip(--); I_pb_struct(+) Infra

Preço dos fatores

∆_Prel (-) ; r (-) ; US_r (-)

Prel (-) ; r (-) omitida r (--)

Disponibilidade de crédito

∆

_CR_tot (+) ; D_CR_pr (+)

CR / Y (+) Cash flow SR (++)

Instabilidade / Incerteza

(E) (-)

UNC (-) omitida MS, ES (--), Vol

Dummys (crises)

presente (1982:Q3 - 1983:Q4 e

1995)

omitida omitida

presente (country specific

dummys)

Índice determinação regressão

N/A N/A N/A 0,65

variáveis em log

sim (exceto r) sim (exceto r) sim

não (exceto I_pr / Y que é

em log)

Fonte: elaboração do autor

Legendas das tabelas 1 e 1.b:

• I_pr: Investimento privado

• I_pb: Investimento público

• I_tot: Investimento total

• I_pb_Equip: Investimento público em equipamentos

• I_pb_struct: Investimento público em estruturas

• Y: Produto interno bruto (PIB)

• UCAP: Utilização de capacidade da indústria

• BNDES: Empréstimos desembolsados pelo BNDES

• Prel: Preço relativo dos bens de capital (igual ao deflator

implícito de investimento / deflator implícito do PIB)

• IGP: Variação do índice geral de preços

• r: Taxa real de juros

• E: Câmbio real

• CR: Disponibilidade total de crédito na economia

• UNC: Indicador de incerteza

• Infra: Indicador de infra-estrutura

• SR: Structural reforms

• MS: Macroeconomic stability

• ES: External stability

• Cash Flow: Corporate profits after taxes

(+) ou (-) : significativo ao nível de 5%

(++) ou (--) : significativo ao nível de 1%

Studart (1992) centrou atenções na busca pelo efeito de crowding-out do

investimento público sobre investimento privado na economia brasileira. As

regressões feitas evidenciam um forte efeito de deslocamento dos investimentos

privados pelos investimentos públicos. Studart obteve um coeficiente

estatisticamente significante de -0,71, ou seja, um aumento de 1% no investimento

público diminuiria em 0,71% o investimento privado. Ele controlou por outros fatores

tipicamente usados em equações de determinação de investimento (vide tabela 1).

Além disso, o trabalho procurou distinguir entre efeitos de investimentos públicos em

infra-estrutura e em demais áreas que não infra-estrutura e procurou obter um

possível efeito de crowding-in que poderia haver entre investimentos públicos em

infra-estrutura e os investimentos privados, efeito esse que poderia estar mascarado

ao se olhar o agregado dos investimentos públicos. Os investimentos públicos não

infra-estrutura (conforme definidos por Studart) apresentaram um coeficiente mais

negativo que o do investimento público infra-estrutura, ou seja, os investimentos

públicos em infra-estrutura deslocariam menos os investimentos privados que os

demais, mas não chegariam a constituir um efeito de crowding–in. Vale dizer que

ressalvas do ponto de vista econométrico podem ser feitas aos resultados das

regressões de Studart. O estudo está baseado em uma amostra muito pequena (18

observações) e o número de variáveis explicativas é muito grande (poucos graus de

liberdade). Além disso, nenhuma consideração sobre estacionaridade das variáveis,

cointegração e modelo de correção de erros (ECM) é feita.

Rocha e Teixeira (1996) também procuraram evidências empíricas da relação de

crowding-out do investimento público sobre o investimento privado. No modelo

econométrico os autores controlaram pelas variáveis explicativas clássicas (PIB e

juro real), além dos investimentos públicos. Os resultados obtidos por Rocha e

Teixeira sugeriram possível co-integração das variáveis (investimentos privados,

investimentos públicos, juros reais e PIB). O modelo de correção de erros estimado

sugeriu (embora com baixa significância estatística, t=1,71) um efeito de

deslocamento dos investimentos públicos (crowding-out), com 2 defasagens, sobre

investimentos privados (com coeficiente = -0,18). No entanto, na equação de longo

prazo, o efeito obtido para os investimentos públicos teve o sinal contrário (positivo),

a favor do efeito de crowding-in. Ou seja, aparentemente sem a separação de

investimentos públicos em infra-estrutura e demais investimentos públicos este

estudo acha um efeito líquido de crowding-in.

Monteiro Melo e Rodrigues Júnior (1998) estimaram uma equação de investimento

privado para o Brasil usando dados anuais de 1970 a 1995, com variáveis

explicativas padrões, mas com foco principal no efeito da inflação como variável

proxy para a incerteza. A idéia apresentada é que a inflação acelerada da década de

80 teria elevado o grau de incerteza e reduzido o apetite por investimento privado, e

que, portanto, a variável de inflação (variação anual do IGP-DI) apresentaria um

sinal negativo significativo. Os autores ajustaram a série de investimento “público”

(administração pública) divulgada pelo IBGE, incluindo nesta os investimentos das

empresas estatais, que normalmente são colocados pelo IBGE junto aos

investimentos “privados” (empresas e famílias) e excluindo esses investimentos da

série de investimentos privados. Com isso, o efeito de crowding-out pôde ser mais

bem captado. O trabalho mostrou que todas as séries usadas podiam ser

consideradas integradas de ordem um ( I(1) ) segundo os testes de Dickey-Fuller, e

que, por isso podiam ser co-integradas. Os resíduos da co-integração mostraram-se

estacionários e o ECM apresentou o sinal negativo esperado do termo de

ajustamento. Com isso, a equação OLS estimada pôde ser considerada não-espúria

e os coeficientes ali estimados puderam ser entendidos como superconsistentes. Os

resultados básicos obtidos para a estimação da variável de investimentos privados

mostraram coeficientes significativos (ao nível de 5%) e com os sinais esperados

para as seguintes variáveis explicativas: o PIB para capturar o efeito acelerador, com

um coeficiente de 1,15; a inflação para capturar o efeito “incerteza”, com um

coeficiente de - 0,072 e juro real para capturar o efeito custo de capital, com um

coeficiente de -0,004. No ECM obteve-se um coeficiente significativo para o termo de

investimentos públicos. O trabalho confirmou um efeito de crowding-out, com um

coeficiente de -0,33, o que significa um deslocamento no investimento privado

equivalente a 1/3 do capital público investido, no curto prazo.

Sérven (1998) apresentou um trabalho pioneiro no que diz respeito à análise do

efeito incerteza sobre os investimentos privados, usando um painel de 94 países

com dados anuais de 1970 a 1995. O autor fez uma distinção entre variabilidade de

certas variáveis (que comumente são usadas como proxies para incerteza de forma

ad hoc) e a incerteza por si, que neste trabalho foi calculada através da parcela não

prevista de variância de um modelo GARCH para diversas variáveis (câmbio real,

preço dos bens de capital, variação do PIB, inflação). O autor mostrou, usando

diferentes metodologias econométricas (OLS com efeito fixo no componente de

erros, método generalizado dos momentos (GMM) em primeira diferença, GMM em

sistema – esta última a mais adequada segundo ele) que a incerteza é

estatisticamente significante e se relaciona negativamente ao investimento,

principalmente a incerteza ligada a câmbio real, inflação e taxa de juros que se

mostraram individualmente significantes nas estimações.

Pereira (1999) utilizou a metodologia de Sérven para estimar uma proxy de incerteza

e a aplicou ao Brasil, usando dados trimestrais de investimento total de 1980 a 1998.

O trabalho apresentou um modelo de ajustamento quadrático de custos. A variável

de incerteza usada foi uma média entre as variâncias condicionais obtidas em

modelos GARCH para câmbio real, preço dos bens de capital e juros reais. O

trabalho concluiu que há evidência estatística no Brasil de que a incerteza está

negativamente relacionada ao investimento.

Lederman, Menéndez, Perry e Stiglitz (2000) explicaram os principais determinantes

dos investimentos privados no México, com especial atenção para o período pós-

crise de 1995. Os dados usados são trimestrais de 1980 a 1999. Eles estimaram a

equação de investimentos privados com GMM e usaram dummies para buscar

explicar efeitos de confiança (“confidence effects”) durante os períodos de crise

(1982(3) a 1983(4) e 1995). Uma característica específica da função estimada foi a

separação do PIB (efeito multiplicador) em PIB tradables e PIB non-tradables. As

conclusões principais obtidas foram as seguintes: o efeito multiplicador dos tradables

é muito superior ao dos non-tradables no caso do México; o efeito da volatilidade do

câmbio real mostrou-se negativo, mas muito próximo a zero; já o efeito dos preços

dos bens de capital mostrou-se negativo e significante a 5% (coeficiente = -0,33); a

taxa de juros real mostrou o sinal negativo esperado e estatisticamente significante

(coeficiente = -0,08). O trabalho apresentou também um modelo com amostra

reduzida (1980-1994) com o objetivo de calcular multi-steps forecasts a partir desse

modelo de amostra reduzida (que apresentou coeficientes bastante semelhantes aos

do modelo de amostra completa) e comparar as previsões do modelo ao que

efetivamente ocorreu no pós-crise de 1995. Um modelo estendido adicionou a taxa

de juros real americana para testar a hipótese de Krueger-Tornell de que o acesso

ao mercado de crédito americano é um determinante importante para os

investimentos no México. O coeficiente da taxa de juros real americana mostrou-se

negativo e significante, corroborando a hipótese de Krueger-Tornell. Uma

especificação alternativa com variável de disponibilidade de crédito foi testada e

também mostrou resultados de acordo com o esperado (sinal positivo e

estatisticamente significante para disponibilidade de crédito). Das dummies de

efeitos de confiança apenas a primeira (do período 1982(3) – 1983(4)) mostrou-se

significante, alterando o sinal da taxa de juros

. Um efeito de confiança positivo

significa que em certos períodos (como parece ser o caso de 1982(3)-1983(4) no

México) o aumento da taxa de juros real leva ao aumento do investimento privado,

pois o aumento da taxa de juros real é interpretado pelos agentes de mercado como

um compromisso das autoridades monetárias em defender o câmbio e a inflação,

protegendo assim empresas multinacionais de perdas de patrimônio em moeda

estrangeira e de efeitos de incerteza. Finalmente, um modelo de VAR foi usado para

medir efeitos de variações no câmbio real sobre o investimento, já que a volatilidade

do câmbio real não apresentou um coeficiente significativo no modelo de

investimento mais estruturado. Os resultados mostraram que o efeito renda

predomina no curto prazo, ou seja, apreciações levam a aumento dos investimentos

no curto prazo, mas o efeito substituição domina no médio/longo prazo diminuindo

os investimentos. Os autores concluíram que os investimentos no México caíram

drasticamente em 1995 em função da desvalorização cambial e seu efeito nos

preços relativos e efeito renda de curto prazo, mas se recuperaram nos anos

seguintes puxados pelo elevado efeito multiplicador do PIB de tradables e taxas de

juros reais declinantes tanto no México quanto nos EUA.

Servén (2002) investigou os efeitos de incerteza na taxa de câmbio real sobre os

investimentos privados em países em desenvolvimento. Trata-se de uma estimação

de painel, com 61 países e dados de 1970-1995. O autor construiu uma medida de

incerteza do câmbio real via variância condicional do modelo GARCH do câmbio no

período, de acordo com seu trabalho anterior de 2000. Os resultados obtidos

Trata

se de uma dummy multiplicativa do juro real no modelo

corroboram que de fato a incerteza sobre o câmbio real tem forte impacto negativo

sobre os investimentos. Além disso, extensões do modelo sugerem que esses

efeitos de incerteza são mais fortes e evidentes em países de economia mais aberta

e com mercados financeiros menos desenvolvidos.

Rossiter (2002) investigou a relação entre investimento público, desagregado em

investimentos públicos em equipamentos e investimentos públicos em estruturas, e

investimento privado usando um modelo de cointegração. Trata-se de uma

estimação com dados trimestrais da economia dos EUA de 1954 a 1998, baseada

em um modelo modificado de acelerador do PIB, que usou como variáveis

explicativas a variação do PIB, a utilização da capacidade industrial, o fluxo de caixa

de empresas (medido como lucro das empresas depois de impostos) e as variáveis

de investimento público desagregado. Seguindo o procedimento de Johansen para

testar cointegração, o autor confirma a hipótese de haver vetores de cointegração

entre as variáveis de investimento público e o investimento privado. O resultado final

do modelo de longo prazo de cointegração forneceu evidência estatística da

presença de crowding-in de investimentos públicos em infra-estrutura. No entanto, o

coeficiente negativo para a variável que captura investimentos públicos em

equipamentos sugeriu haver um efeito de crowding-out dos investimentos públicos

em equipamentos. No agregado os investimentos públicos como um todo teriam

efeito de crowding-out dado o valor em módulo muito mais elevado do coeficiente

dos investimentos públicos em equipamentos.

Aysan, Pang e Véganzonés-Varoudakis (2004) procuraram explicar o baixo

crescimento dos investimentos privados na região do sudoeste da Ásia e norte da

África (os chamados países MENA

) principalmente nas décadas de 80 e 90. O

trabalho usou um painel de 40 países em desenvolvimento – dentre os quais 5 da

MENA (Egito, Irã, Jordânia, Marrocos e Tunísia) – para estimar uma equação de

determinantes de investimento e concluiu que, além dos tradicionais efeitos

modelados nas equações de determinantes de investimento (acelerador do PIB, juro

real, etc), políticas governamentais e estabilidade macroeconômica são pontos

fundamentais para os investimentos privados. O autor usou como variáveis

Middle East & North African, MENA

explicativas (além de controlar pelas variáveis tradicionais) indicadores para:

reformas estruturais (SR), referentes principalmente ao grau de abertura do mercado

e de desenvolvimento do mercado financeiro; estabilidade macroeconômica (MS),

baseada em medidas de inflação e déficit público como porcentagem do PIB;

estabilidade externa (ES), baseada na relação dívida externa sobre PIB; volatilidade

(Vol), baseada na variância do crescimento do PIB.

Os resultados mostraram significância estatística a um nível de 5% para as variáveis

SR e ES com coeficientes positivos, conforme esperado. Com isso, concluiu-se que

reformas econômicas estruturais (em busca de maior abertura da economia,

desenvolvimento do sistema financeiro, etc) são fundamentais para estimular o

investimento privado e que a baixa taxa de acumulação de capital fixo dos países

MENA no período se deveu principalmente à falta dessas reformas.

Bacha e Bonelli (2004) procuraram obter explicações para as características de

longo prazo de crescimento e investimento na economia brasileira com dados de

1940 a 2002 e explicar o porquê da queda considerável tanto em crescimento

quanto em investimentos desde 1980 quando comparado ao período anterior

(1940—1979). Inicialmente é apresentado que de fato há uma correlação elevada

entre crescimento e investimentos. A argumentação posterior é que as taxas de

poupança não são capazes de explicar, por si só, a forte queda de crescimento e de

investimentos que se observou no Brasil pós-1980. O trabalho conclui que as

variáveis que melhor explicariam esse comportamento são: o preço relativo dos bens

de capital, que cresceram de forma acelerada no Brasil pós-1980 descolando

totalmente dos preços relativos dos bens de capital médio mundial; a evolução de

queda da taxa de PIB sobre capital em uso, interpretada como efeito da queda de

produtividade da economia brasileira desde o processo de substituição de

importações da década de 50; uma baixa utilização de capacidade instalada

(ociosidade elevada) após 1980. Bacha e Bonelli comentam que a ociosidade de

capacidade média de 1940-1979 foi de 3,4% enquanto de 1980-2002 foi de 7,6%,

quase o dobro.

3 – RESULTADOS EMPÍRICOS – MODELO COM DADOS ANUAIS 1970-2003

Neste capítulo é apresentado um modelo de investimento em nível. O objetivo

principal é testar a hipótese do efeito de crowding-in dos investimentos públicos em

infra-estrutura sobre os investimentos privados. Foi escolhido um período mais longo

(1970-2003) e com dados anuais para captar esse efeito, já que ele normalmente se

dá com defasagens e períodos muito curtos dificilmente poderiam captá-lo.

3.1 – Descrição dos dados anuais 1970-2003

Para explicar o investimento privado em nível foram escolhidas como variáveis pré-

candidatas a fazerem parte da forma funcional final: o PIB, a utilização de

capacidade industrial, os investimentos públicos em infra-estrutura, os investimentos

públicos nas demais áreas que não infra-estrutura, o juro real, o preço relativo dos

bens de capital, a inflação, uma proxy para disponibilidade de crédito e a carga

tributária. A seguir, descreve-se o porquê da escolha de cada uma dessas variáveis.

O PIB e utilização de capacidade industrial são variáveis comumente usadas em

especificações de equações para investimento privado em nível, dado que refletem

as condições de demanda da economia e que são usadas para captar o efeito

acelerador do investimento e de possíveis ciclos econômicos. Economias

tipicamente pró-cíclicas, como são em geral as economias de países em

desenvolvimento, tendem a apresentar forte correlação entre os investimentos

privados e essas variáveis de demanda.

Para medir o impacto dos investimentos públicos sobre os investimentos privados

foram utilizados os investimentos públicos de forma desagregada, separando entre

investimentos públicos que são em infra-estrutura e aqueles que não são em infra-

estrutura. Considerou-se neste trabalho como investimentos públicos em infra-

estrutura aqueles investimentos feitos em energia elétrica, telecomunicações e

transportes – rodovias, ferrovias e portos. Todos os demais investimentos públicos

foram considerados como não infra-estrutura. É fundamental procurar verificar se há

evidência empírica do teórico efeito de crowding-in dos investimentos públicos em

infra-estrutura sobre os investimentos privados no Brasil, e se, de modo contrário,

ocorre o esperado efeito de crowding-out dos investimentos públicos que não são

em infra-estrutura.

O possível efeito de crowding-in do investimento público em infra-estrutura sobre o

investimento privado é teoricamente explicado pelo fato de que tais investimentos

aumentam a produtividade do capital a ser futuramente investido e poupam aos

investidores privados investimentos adicionais que outrora eles obrigatoriamente

teriam que fazer nessas áreas, já que elas são essenciais. Já o crowding-out dos

investimentos públicos que não são em infra-estrutura sobre os investimentos

privados é teoricamente explicado pela competição entre eles por recursos escassos

disponíveis para investimentos.

A variável mais básica para teoricamente explicar investimentos privados é o juro

real, primeira proxy teórica do custo de oportunidade do capital. Isso justifica sua

escolha como variável pré-candidata a compor a forma funcional final. Apesar disso,

seu resultado em modelos empíricos em muitos casos é pouco significativo ou de

coeficientes muito baixos. Isso pode ser explicado por ser muito difícil medir a taxa

de juros real efetivamente aplicável ao setor investidor, já que há créditos a taxas

muito diferenciadas para empresas que representem bons riscos de crédito e que

tenham fácil acesso a mercados externos e a mercados de capitais, taxas essas que

podem ser bem diferentes da taxa real de juros calculada usando-se a taxa básica

de juros selic. Mesmo assim, o juro real foi incluído como uma das variáveis de

controle.

O preço relativo dos bens de capital também é uma variável fundamental nas

decisões de investimento por afetar diretamente o custo de oportunidade do capital.

Ele pode capturar efeitos de pouca concorrência na indústria de bens de capital que

resultem em um aumento dos preços desses bens acima do aumento de preços do

restante da economia, o que impactaria negativamente os investimentos. Por isso é

também uma variável freqüentemente usada em estudos sobre investimentos

privados.

A inflação é uma variável tipicamente usada como proxy de incerteza em economias

de países em desenvolvimento. Ela foi incluída no estudo de Monteiro Melo e

Rodrigues Júnior (1998) para capturar o impacto sobre os investimentos da

estabilidade macroeconômica no Brasil e também está na lista de variáveis pré-

candidatas à forma funcional final.

Uma variável proxy para disponibilidade de crédito na economia também costuma

ser utilizada em estudos sobre investimentos, especialmente em países em

desenvolvimento, em que o acesso a crédito de muitos agentes é limitado. A

obtenção ou não da concessão de crédito é, em muitos projetos, um ponto chave

para que o mesmo possa efetivamente ser levado à frente ou não. Dessa forma, o

nível de abundância ou escassez de crédito deve também estar considerado através

de alguma medida como variável pré-candidata. Neste trabalho considerou-se para

esse fim o volume de desembolsos anuais do BNDES como proxy no Brasil da

disponibilidade de crédito. Essa variável já foi usada em outros trabalhos empíricos

no Brasil, conforme comentado no capítulo 2.

A carga tributária total (em percentagem do PIB) deve ser usada como possível

variável explicativa de investimentos privados, já que teoricamente se relaciona

negativamente aos investimentos privados. Poucos trabalhos empíricos utilizam

essa variável, mas é possível que ela possa ser relevante no caso brasileiro,

principalmente nos últimos anos em que a carga tributária total cresceu de forma

significativa. Além disso, motivam a utilização dessa variável como candidata a fazer

parte da forma funcional as permanentes declarações de agentes dos setores

públicos e privados de que o peso excessivo da carga tributária brasileira seria um

dos principais motivos do desestímulo ao investimento privado.

A tabela 2 a seguir mostra de forma resumida as variáveis pré-candidatas usadas

para explicar o investimento privado no Brasil em séries anuais desde 1970 e os

sinais esperados da relação de cada uma delas com os investimentos privados.

Tabela 2: Variáveis pré-candidatas a explicarem investimento privado no Brasil no

modelo anual desde 1970 e sinais esperados teoricamente

Variável pré candidata sinal esperado

PIB real +

Utilização de capacidade industrial média +

Investimento público em infra-estrutura real +

Investimento público que não em infra-estrutura real -

Juro real -

Preço relativo dos bens de capital -

Inflação -

Desembolsos do BNDES real +

Carga tributária como % do PIB -

Fonte: elaboração do autor

Todas as séries em R$ foram utilizadas em valores R$ de 2003

Os anexos A.1 e A.2 detalham a base de dados utilizada, descrevendo para todas

as variáveis as fontes dos dados e as manipulações e cálculos feitos em cada caso

para se obter as séries finais que foram utilizadas nas regressões.

3.2 - Resultados das regressões com dados anuais 1970-2003

3.2.1 - Testes de estacionaridade

Inicialmente foram feitos testes de estacionaridade (ADF tests) para todas as

variáveis pré-candidatas, em nível e em primeira diferença. Os testes buscam exibir

evidências estatísticas da ordem de integração das variáveis e são pré-testes para a

cointegração, já que teoricamente apenas variáveis com a mesma ordem de

integração podem cointegrar. A tabela 3 a seguir resume os resultados dos testes de

estacionaridade. Todas as variáveis com exceção do juro real estão transformadas

em logaritmo natural.

Tabela 3: Resultados dos testes de estacionaridade para as variáveis pré-candidatas

no modelo de investimentos privados usando dados anuais de 1970-2003

Variável t-adf formulação

tmín para 5%

significância

tmín para 1%

significância

nível de significância

n lags escolhida

crit. AIC

LY -2.823 K+trend -3.57 -4.31 não significativo 0

LInvest_privado -3.578 K+trend -3.57 -4.31 5% 2

LInvest_público_Infra -0.743 K+trend -3.57 -4.31 não significativo 3

LInvest_público_Não-Infra -3.174 K+trend -3.57 -4.31 não significativo 0

LUCAP -2.383 K -2.97 -3.68 não significativo 0

r -2.497 K -2.97 -3.68 não significativo 1

LP_rel_bens_K -1.839 K -2.97 -3.68 não significativo 0

LIGP -1.258 K -2.97 -3.68 não significativo 4

LEmprést_BNDES -1.842 K -2.97 -3.68 não significativo 1

Lt 2.208 K -2.97 -3.68 não significativo 3

DLY -4.215 K+trend -3.57 -4.31 5% 0

DLInvest_privado -4.581 K+trend -3.57 -4.31 1% 3

DLInvest_público_Infra -7.137 K+trend -3.57 -4.31 1% 2

DLInvest_público_Não-Infra -6.652 K+trend -3.57 -4.31 1% 0

DLUCAP -5.02 K -2.97 -3.68 1% 0

Dr -7.475 K -2.97 -3.68 1% 0

DLP_rel_bens_K -4.657 K -2.97 -3.68 1% 2

DLIGP -3.982 K -2.97 -3.68 1% 1

DLEmprést_BNDES -4.2 K -2.97 -3.68 1% 0

DLt -5.137 K -2.97 -3.68 1% 2

Variáveis em nível

Variáveis em primeira diferença

Fonte: Veja para as fontes específicas e as siglas de cada variável os anexos A.1 e A.2

Nota: elaboração do autor

Pode-se perceber que os testes de raízes unitárias para as variáveis selecionadas

em nível não rejeitaram a possibilidade de haver raiz unitária em todos os casos a

um nível de 1%, e a 5% apenas para o juro real (r) houve rejeição. Ou seja, não há

evidências estatísticas de que as variáveis sejam I(0). Os testes em primeira

diferença das variáveis confirmam as expectativas de rejeição da presença de raiz

unitária a um nível de 1% de significância (exceto para o PIB, em que isso ocorreu a

um nível de 5% de significância). Baseado nisso, pode-se afirmar que há evidências

estatísticas de que as variáveis em questão possam ser tratadas todas como I(1) e

que regressões em seu nível (log do nível, no caso da especificação usada aqui) são

possíveis e não mostrarão resultados espúrios, desde que se verifiquem as

condições de cointegração (a serem detalhadas nas regressões).

A teoria sugere a possibilidade de uma tendência, além da constante, para as

formulações dos testes de raiz unitária para o PIB e o investimento e isso foi

devidamente considerado.

3.2.2 – Forma funcional final para dados anuais – 1970-2003

Foi usado o método de seleção de modelo do geral ao específico na busca da

melhor forma funcional do modelo de investimento privado em nível. Ou seja, iniciou-

se com uma forma funcional com todas as variáveis pré-candidatas a explicarem os

investimentos privados, passando a eliminações das variáveis que apresentaram

baixa significância.

O modelo inicial apresentou resultados de baixa significância para as variáveis de

desembolsos anuais do BNDES (LEmprést_BNDES), preços relativos dos bens de

capital (LP_rel_bens_K) e carga tributária (Lt), o que sugeriu a eliminação dessas

variáveis na formulação do modelo final. Testes F de variáveis omitidas do modelo

foram feitos para verificar que de fato sua exclusão do modelo não traria prejuízos à

sua explicabilidade

Além disso, foi especificado um modelo dinâmico – incluindo defasagens de algumas

variáveis - pois com a utilização apenas de variáveis contemporâneas o modelo

apresentaria problemas de auto-correlação dos resíduos. Uma variável defasada

comumente usada em outros trabalhos empíricos é a 1ª defasagem do investimento

privado, dada a característica de alguns investimentos que não podem ser

completados em apenas um ano, o que explica o uso dessa variável para captar

esse efeito de “inércia” dos investimentos. Nesse sentido foi feito um teste de

variável omitida para o log do investimento privado com uma defasagem, com

resultado bastante significativo

Adicionalmente, faz sentido do ponto de vista teórico imaginar que haja uma

defasagem entre a realização do investimento público em infra-estrutura e seu

impacto de incentivo sobre o setor privado para seus novos investimentos, até

mesmo maior que um ano. Ao contrário dos investimentos públicos que não são em

infra-estrutura, que pelo argumento de competirem por recursos com o setor privado

podem causar o deslocamento contemporâneo de investimentos privados. Assim, foi

Os resultados dos testes F para a omissão das variáveis do modelo final anual foram os seguintes:

omissão do índice_privatização: F(1,26) = 0.851475 [0.3646]

omissão dos desembolsos anuais do BNDES: F(1,26) = 0.221642 [0.6417]

omissão da carga tributária como percentual do PIB: F(1,26) = 3.40955 [0.0762]

omissão dos preços relativos dos bens de capital: F(1,26) = 0.423406 [0.5210]

omissão de investimentos privados defasados de 1 lag: F(1,25) = 9.30881 [0.0053] **

procurada uma formulação incluindo também defasagens da variável de

investimentos públicos em infra-estrutura.

Foi obtido, dessa forma, um modelo final conciso, com todos os coeficientes

significativos e de sinais esperados pela teoria. Além disso, o modelo final obtido não

rejeitou as hipóteses de normalidade, homocedasticidade e de ausência de auto-

correlação nos resíduos. O seu grau geral de explicabilidade (R

=0,95) também foi

satisfatório. A tabela 4 a seguir mostra os resultados obtidos no modelo final para

dados anuais desde 1970 (comentários sobre os resultados estão na pág. 35):

Tabela 4: Estimação do modelo para equação de investimento privado em nível com

dados anuais de 1970-2003 para o Brasil

variável explic. Xi coef. p-value

sinal esperado

pela teoria

sinal obtido

Constante -7.398 ** 0.003

(3.35)

Investimento público Infra real (2 defasagens)

0.138 ** 0.000 + +

(4.34)

Investimento público Não-Infra real

-0.178 ** 0.000 - -

(4.69)

Inflação - IGP

-0.0232 * 0.021 - -

(2.47)

Juro real -0.00253 * 0.011 - -

(2.76)

PIB real

0.724 ** 0.000 + +

(7.86)

Utilização de capacidade industrial

1.532 ** 0.000 + +

(5.49)

Investimento privado real (1defasagem)

0.291 ** 0.003 + +

(3.26)

número de observações 32

R^2 0.952

DW 2.23

F(7,24) 68.45 [0.000]**

AR 1-2 test: F(2,22) = 0.40543 [0.6716]

ARCH 1-1 test: F(1,22) = 0.0094558 [0.9234]

Normality test: Chi^2(2) = 1.1075 [0.5748]

hetero test: F(14,9) = 1.9193 [0.1637]

RESET test F(1,23) = 2.5732 [0.1223]

Modelo anual final - 1970-2003

variável dependente = Investimento privado real

Fonte: elaboração do autor

Notas: Uma estrela (*) denota significância estatística a um nível de 5% e duas estrelas (**) denota

significância estatística a um nível de 1%. Estatísticas t mostradas abaixo dos coeficientes entre

parênteses

a. dados expressos em logs.

O gráfico 3 a seguir mostra o bom ajustamento desse modelo às observações

efetivamente realizadas de investimentos privados no período de 1970-2003:

1975 1980 1985 1990 1995 2000

2005

18.5

18.6

18.7

18.8

18.9

19.0

19.1

19.2

19.3

19.4

LI_pr Fitted

Gráfico 3: Valores do modelo anual final 1970-2003 x valores realizados para log

Investimentos Privados

Fonte: elaboração do autor

Foram feitos os testes de estacionaridade dos resíduos do modelo anual final 1970-

2003 obtendo-se os resultados resumidos na tabela 5 abaixo:

Tabela 5: Teste de estacionaridade dos resíduos do modelo anual 1970-2003 para

investimentos privados

Variável t-adf formulação

tmín para 5%

significância

tmín para 1%

significância

nível de significância

n lags escolhida

crit. AIC

Resíduo_modeloanual -5.728 K -2.97 -3.68 1% 0

Resumo do teste de estacionaridade dos resíduos do modelo anual final (ADF Tests)

Fonte: elaboração do autor

Os resultados da tabela 5 mostram que os resíduos são estacionários e que,

portanto, a cointegração entre as variáveis consideradas no modelo é possível.

O gráfico 4 a seguir mostra que os resíduos não rejeitaram a hipótese de

normalidade e os gráficos de função auto correlação (ACF) e

função auto correlação parcial (PACF) dos resíduos sugerem que a estrutura de

defasagens escolhida está adequada, não restando outros efeitos indesejados de

auto-correlações de resíduos.

1970 1980 1990 2000

-1

r:LI_pr (scaled)

-3 -2 -1 0 1 2 3

0.2

0.4

Density

r:LI_pr N(0,1)

0 1 2 3 4 5 6

-0.5

0.0

0.5

1.0

ACF-Res_modeloanual

0 1 2 3 4 5 6

-0.5

0.0

0.5

1.0

PACF-Res_modeloanual

Gráfico 4: Resíduos do modelo anual em escala normal, ACF e PACF dos resíduos

Fonte: elaboração do autor

Montou-se também o modelo de correção de erro (ou de equilíbrio) , denominado

ECM, do modelo anual final para verificar se de fato as condições de cointegração

são todas atendidas e se o modelo é estável no curto prazo. O ECM pode ser

entendido como o modelo de ajustes de curto prazo (CP) das variáveis em relação

ao equilíbrio de longo prazo (LP). Nesse caso, a relação de LP entre as variáveis é o

modelo de cointegração, que no nosso caso é a regressão entre as variáveis I(1) em

nível, já apresentada na tabela 4. Os resultados obtidos no modelo de ECM

corroboram a possibilidade de cointegração entre as variáveis em nível, dado um

ajustamento de curto prazo estável obtido. A tabela 6 a seguir apresenta os

resultados do ECM:

Tabela 6: Modelo de ECM para a formulação obtida de investimentos privados em

nível

variável explic. Xi coef. p-value

sinal esperado

pela teoria

sinal obtido

Constante -0.017 ** 0.334

(0.99)

Resíduo modelo anual final (1 defasagem) -1.06 ** 0.000 - -

(4.58)

Investimento público Infra real (2 defasagens)

a,b

0.107 0.066 + +

(1.94)

Investimento público Não-Infra real

a,b

-0.19 ** 0.000 - -

(5.80)

Inflação - IGP

a,b

-0.0337 ** 0.010 - -

(2.83)

Juro real

-0.00198 * 0.030 - -

(2.31)

PIB real

a,b

1.19 * 0.012 + +

(2.75)

Utilização de capacidade industrial

a,b

0.871 0.076 + +

(1.86)

Investimento privado real (1defasagem)

a,b

0.286 ** 0.010 + +

(2.84)

número de observações 31

R^2 0.876

DW 1.85

F(8,22) 19.47 [0.000]**

AR 1-2 test: F(2,20) = 1.4552 [0.2570]

ARCH 1-1 test: F(1,20) = 0.43749 [0.5159]

Normality test: Chi^2(2) = 0.42853 [0.8071]

hetero test: F(16,5) = 0.39499 [0.9283]

RESET test F(1,21) = 2.0859 [0.1634]

Error Correction Modelo do Modelo anual final - 1970-2003

variável dependente = Investimento privado real

a,b

Fonte: elaboração do autor

Notas: Uma estrela (*) denota significância estatística a um nível de 5% e duas estrelas (**) denota

significância estatística a um nível de 1%. Estatísticas t mostradas abaixo dos coeficientes entre

parênteses

a. dados expressos em logs.

b. dados em primeira diferença

Vê-se na tabela 6 que foi obtido o sinal negativo e significativo do termo de correção

de erros (o resíduo do modelo anual com uma defasagem), condição que é

necessária para que o ECM seja estável e convergente em direção ao equilíbrio de

LP da relação de cointegração das variáveis em nível. Além disso, todos os sinais e

magnitudes das variáveis explicativas em primeira diferença estão coerentes com os

resultados da regressão em nível e também com os sinais esperados teoricamente.

ois comentários adicionais

cerca dos resultados da tabela

estão feitos a seguir

No caso da variável de log do investimento público em infra-estrutura o sinal é o

correto (positivo) e a magnitude é ligeiramente inferior à encontrada no modelo de

LP de cointegração (coeficiente de 0,107 no modelo de CP de ECM contra 0,138 no

modelo de LP de cointegração). Isso sugere que o impacto do crowding-in de CP do

investimento público em infra-estrutura (ocorrido com 2 anos de defasagem) é

complementando por crowding-ins adicionais (de magnitudes bem menores) nos

anos seguintes.

Já quanto à variável de log dos investimentos públicos que não são em infra-

estrutura, o sinal obtido também é o correto (negativo) e a magnitude é ligeiramente

superior (em módulo) à encontrada no modelo de LP (coeficiente de -0,190 no

modelo de CP de ECM contra -0,178 no modelo de LP de cointegração). Isso sugere

que o impacto do crowding-out de CP do investimento público que não é em infra-

estrutura (ocorrido contemporaneamente) é complementando por crowding-ins

adicionais (de magnitudes bem menores) nos anos seguintes, reduzindo

ligeiramente o crowding-out mais significativo inicial. Esse fato também vai de

encontro à teoria, já que, passado o efeito inicial perverso de competição por

recursos com o investimento privado do investimento público que não é em infra-

estrutura, supõe-se que esses investimentos também possam contribuir (mesmo que

de forma mais reduzida se comparado ao investimento em infra-estrutura) com o

aumento da produtividade do capital privado futuramente investido (servem como

exemplos os investimentos públicos em educação, saúde, habitação, etc).

A seguir, mostra-se no gráfico 5 os resultados dos testes de constância dos

parâmetros (testes de Chow) dos coeficientes obtidos no modelo anual final,

destacando os coeficientes de investimentos públicos em infra-estrutura e dos

investimentos públicos que não são em infra-estrutura (comentários acerca desses

resultados estão na pág. 36).

1990 1995

-0.3

-0.2

-0.1

LI_pb_NInf × +/-2SE

1990 1995

0.0

0.1

0.2

0.3

LI_pb_Inf_2 × +/-2SE

1990 1995

-5.5

-5.0

-4.5

t: LI_pb_NInf

1990 1995

2.0

2.5

3.0

t: LI_pb_Inf_2

1990 1995

-0.1

0.0

0.1

Res1Step

1990 1995

0.5

1.0

1up CHOWs 1%

1990 1995

0.50

0.75

1.00

Ndn CHOWs 1%

1990 1995

0.50

0.75

1.00

Nup CHOWs 1%

Gráfico 5: Testes de Chow de estabilidade de parâmetros para as variáveis de

investimento público em infra-estrutura e investimentos públicos que não são em

infra-estrutura

Fonte: elaboração do autor

A seguir é apresentado o cálculo dos efeitos cumulativos do impacto de uma dada

variável explicativa sobre os investimentos privados, já que o modelo de

cointegração final obtido apresenta um termo de defasagem de investimento

privado, o que gera um efeito iterativo dada uma variação de alguma outra variável

explicativa do modelo. Serão analisados efeitos iterativos de LP para variações de

investimentos públicos em infra-estrutura e variações de investimentos públicos que

não são em infra-estrutura.

Da relação do modelo anual final (tabela 4) foram utilizados, primeiramente, apenas

os termos e coeficientes de investimento privado e investimento público em infra-

estrutura, contemporâneos e defasados:

InfIpbLIprLIprInfIpbLIpr _*)138,0*]291,01([*291,0_*138,0

212 −

−=+= (1) ,

para:

=Ipr

investimentos privados contemporâneos;

=InfIpb _

investimentos públicos em infra-estrutura;

=)(vL

operador defasagem aplicado d vezes a uma variável v qualquer.

Da teoria de equações por diferenças discretas, sabe-se que:

...1]1[

4433221

+++++=−

−

LaLaLaaLaL

(2)

Substituindo a equação 2 em 1 obteve-se:

InfIpbLLLLIpr _*...)0034,00117,00402,0138,0(

5432

++++= (3)

Os sinais obtidos são todos positivos, e de magnitude decrescente, conforme

esperado, ou seja, há crowding-ins sucessivos e de magnitudes cada vez menores.

Se for feita a hipótese de que uma dada variação no investimento público em infra-

estrutura seja de caráter permanente, ou pelo menos que esse novo nível de

investimentos se mantenha nos períodos imediatamente subseqüentes,

(

...)2(_)1(_)(_ =−=−= tInfIpbtInfIpbtInfIpb

), o efeito cumulativo iterativo de

longo prazo será:

InfIpbIpr _*...)0034,00117,00401,0138,0( ++++=

, ou seja,

InfIpbIpr _*1946,0=

(4)

Analogamente obtém-se o efeito iterativo de longo prazo para os investimentos

públicos que não são em infra-estrutura sobre os investimentos privados:

NInfIpbLLLIpr _*...)00438,00151,00518,0178,0(

−−−−−=

(5)

Novamente, se for feita a hipótese de investimentos públicos que não são em infra-

estrutura idênticos ao longo de períodos imediatamente subseqüentes

(

...)2(_)1(_)(_ =−=−= tNInfIpbtNInfIpbtNInfIpb

), o efeito cumulativo iterativo de

longo prazo será:

NInfIpbIpr _*2510,0−=

(6)

As conclusões principais da modelagem empírica com os dados anuais

corroboraram a chamada hipótese da infra-estrutura, isto é, a hipótese de crowding-

in dos investimentos públicos em infra-estrutura sobre os investimentos privados.

Destacam-se os seguintes comentários sobre o modelo final anual (tabela 4):

Verificou-se da relação de cointegração em nível (tabela 4) que ocorre o efeito de

crowding-in do investimento público em infra-estrutura com defasagens de 2 anos e

na proporção de 7,2:1 (aumento de 1% no investimento público em infra-estrutura

leva a um aumento de 0,138% no investimento privado, com defasagem de 2 anos).

Verificou-se a ocorrência de um efeito de crowding-out do investimento público que

não é em infra estrutura, contemporânea e na proporção de 5,6:1 (aumento de 1%

no investimento público que não é em infra-estrutura leva a redução de 0,178% do

investimento privado, contemporânea), ou seja, a magnitude do efeito de crowding-

out é superior à do efeito de crowding-in.

Ocorrem os já esperados efeitos fortes de demanda, com coeficiente positivo e

elevado (0,724) para a variável de log do PIB real.

Verificou-se o caráter extremamente pró-cíclico da economia brasileira, com

coeficiente positivo e elevado (1,53) para a variável de log da utilização da

capacidade industrial.

O efeito de inércia dos investimentos privados mostrou-se significativo, já que há

projetos de investimentos que levam mais que 1 ano para serem totalmente

implementados (coeficiente de 0,29 da variável de log investimentos privados

defasada).

A taxa de juros real e a inflação mostraram-se significativos e com o esperado sinal

negativo, mas de magnitudes pequenas - principalmente o juro real (coeficiente de -

0,0232 para log do IGP e de -0,00254 para log do juro real).

Os testes estatísticos realizados revelaram que não há evidências estatísticas de

auto-correlações de resíduos ou de heterocedasticidade no modelo (vide tabela 5 e

gráfico 4).

As relações de CP obtidas através do modelo de ECM mostraram estabilidade e

suportam a cointegração das variáveis do modelo em nível (vide tabela 6).

Os testes de Chow feitos revelaram que não há evidência estatística de não

constância dos parâmetros estimados (vide gráfico 5).

Os parâmetros obtidos através do efeito iterativo e cumulativo de longo prazo nos

investimentos privados reforçam a hipótese de que a magnitude do efeito de longo

prazo de crowding-out dos investimentos públicos que não são em infra-estrutura

sobre os investimentos privados (-0,25) é superior à magnitude do efeito de

crowding-in dos investimentos públicos em infra-estrutura (+0,19).

4 – RESULTADOS EMPÍRICOS – MODELO COM DADOS TRIMESTRAIS 1995(1)-

2004(3)

O modelo com dados anuais forneceu um insight interessante da importância dos

investimentos públicos em infra-estrutura como estimulador dos investimentos

privados (crowding-in), ao contrário dos investimentos públicos que não são em

infra-estrutura, que acabam por deslocar os investimentos privados (crowding-out).

Mas ainda falta uma investigação mais detalhada dos investimentos no período pós-

plano Real para procurar a resposta à questão mais fundamental que este trabalho

propôs-se a responder: por que não houve recuperação nas taxas de investimento

brasileiras com a estabilização da inflação alcançada com o plano Real? Quais são

os vilões que ainda impedem um crescimento das taxas de investimento no Brasil,

posto que o desafio de estabilização macroeconômica foi alcançado desde 1994

com o plano Real e o tripé macroeconômico básico (câmbio flutuante, superávit

fiscal coerente, e política monetária de inflation targeting) está montado desde o

início de 1999?

Usando dados trimestrais de 1995(1) a 2004(3) procurou-se obter um modelo

econométrico explicativo para a razão de investimento real sobre PIB real

para

procurar uma resposta via dados empíricos a essa questão importante.

4.1 – Investimentos totais: boa proxy para investimentos privados trimestrais

no período 1995 – 2004

Uma primeira dificuldade no uso de séries trimestrais para investimentos privados é

o fato de que o IBGE divulga trimestralmente apenas investimentos totais, não

dividindo em séries trimestrais de investimentos públicos e investimentos privados.

Por isso foi usada neste modelo a série de investimento total como proxy para

investimento privado. Em 2003 os investimentos privados representaram 82,5% dos

investimentos totais. Esta seção procura mostrar que nesse período considerado as

séries de investimentos privados e investimentos totais cointegram e que, dessa

forma, a proxy de uso de investimentos totais para investimentos privados pode ser

usada sem grandes problemas nesse período. A justificativa de que essa proxy

Foi utilizada uma transformação da taxa de investimento em logaritmo (LI/Y ). Para obter investimento real e

PIB real foram usados deflatores diferentes, conforme descrito na tabela no anexo B.

usada é adequada é importante porque se sabe que as decisões de investimento

privado têm lógica e motivação bem diferenciados da decisão de investimento

público. As tabelas 7 e 8 mostram que há cointegração entre os investimentos totais

e privados a partir de 1990:

Tabela 7: Estimação do modelo de investimentos totais tendo como variável

explicativa os investimentos privados no período de 1990-2004

variável explic. Xi coef. p-value

sinal esperado

pela teoria

sinal obtido

Constante 8.76 ** 0.000

(10.20)

Investimento privado real

0.556 ** 0.000 + +

(12.50)

número de observações 14

R^2 0.928

DW 1.95

F(1,12) 155.6 [0.000]**

AR 1-2 test: F(2,10) = 0.87835 [0.4452]

ARCH 1-1 test: F(1,10) = 0.015224 [0.9042]

Normality test: Chi^2(2) = 1.9909 [0.3696]

hetero test: F(2,9) = 7.7043 [0.0112]*

RESET test F(1,11) = 3.6327 [0.0831]

Modelo de cointegração Investimentos privados x Investimentos totais 1990-2004

variável dependente = Investimento total real

Tabela 8: Modelo de ECM para a formulação de investimentos totais

variável explic. Xi coef. p-value

sinal esperado

pela teoria

sinal obtido

Constante 0.0014 0.892

(0.14)

Resíduo modelo cointegração Invest total x Invest

privado (1 lag)

-1.065 * 0.028 - -

(2.56)

Investimento privado real

a,b

0.573 ** 0.000 + +

(5.33)

número de observações 13

R^2 0.748

DW 2

F(2,10) 14.82 [0.001]**

AR 1-2 test: F(1,9) = 2.8072 [0.1282]

ARCH 1-1 test: F(1,8) = 0.056244 [0.8185]

Normality test: Chi^2(2) = 1.5405 [0.4629]

hetero test: F(4,5) = 0.71961 [0.6139]

RESET test F(1,9) = 0.091421 [0.7692]

Error Correction Modelo do Modelo de cointegração Investimentos privados x Investimentos totais 1990-2004

variável dependente = Investimento total real

a,b

Fonte: elaboração do autor

Notas: Uma estrela (*) denota significância estatística a um nível de 5% e duas estrelas (**) denota

significância estatística a um nível de 1%. Estatísticas t mostradas abaixo dos coeficientes entre

parênteses.

a. dados expressos em logs

b. dados em primeira diferença

A tabela 9 a seguir mostra o teste de estacionaridade dos resíduos da formulação de

cointegração entre investimentos totais e investimentos privados pós-1990. Os

resíduos são estacionários de forma estatisticamente significativa, o que corrobora a

cointegração.

Tabela 9: Resíduos do modelo de cointegração entre investimentos totais e

investimentos privados no período 1990-2004

Variável t-adf formulação

tmín para 5%

significância

tmín para 1%

significância

nível de significância

n lags escolhida

crit. AIC

Res_modelo_cointegração

Invest_totais x Invest_privados

-4.894 K -2.97 -3.68 1% 1

Resumo do teste de estacionaridade dos resíduos do modelo de cointegração Investimentos totais x Investimentos privados de

1990-2004 (ADF Tests)

Fonte: elaboração do autor

As tabelas 7, 8 e 9 mostram que os investimentos privados explicam bem os

investimentos totais no modelo em nível (modelo de cointegração de LP) e que o

modelo de correção de erros (CP) é estável, dado o coeficiente negativo e

significativo do termo de correção de erros (resíduo defasado do modelo de

cointegração).

Isso justifica a utilização da série de investimentos totais trimestrais como proxy para

os investimentos privados, O gráfico 6 está ilustrando que as séries de investimentos

totais e investimentos privados “caminham juntas” desde 1990.

18.6

18.8

19.2

19.4

19.6

19.8

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

log Investimento privado (LI_pr) log Investimento total (LI_tot)

Gráfico 6: Investimentos totais e privados anuais em log

Fonte: IPEAdata (dados anuais)

4.2 – Descrição dos dados trimestrais 1995(1)-2004(3)

As variáveis pré-candidatas ao modelo com dados trimestrais a partir de 1995 são

essencialmente as mesmas usadas no modelo anual com algumas ressalvas.

Imaginou-se usar para a regressão com dados trimestrais a partir de 1995 uma

formulação em que a variável dependente é a taxa de investimento em relação ao

PIB e não o investimento em nível, já que se procura responder à pergunta de por

que essas taxas de investimento não se recuperaram mais fortemente após o plano

Real e a estabilização econômica em 1994. Dado que a variável dependente nesse

caso é por definição estacionária

procurou-se utilizar como variáveis explicativas

variáveis que possam ser consideradas também estacionárias do ponto de vista

teórico, mesmo que no período observado – que é curto – apresentem alguma

tendência. Dessa forma, supõe-se estacionaridade no modelo apresentado neste

capítulo.

Em comparação com os dados utilizados no capítulo 3, há algumas variáveis como

os investimentos públicos em infra-estrutura e não infra-estrutura e os desembolsos

do BNDES que não puderam ser utilizados na formulação trimestral, pois sua

divulgação é anual e a tentativa de se usar séries suavizadas estatisticamente de

forma trimestral não mostrou resultados satisfatórios.

A carga tributária como porcentagem do PIB (t) foi incluída novamente nas

estimações deste modelo trimestral, pois se observou nessa variável após o plano

Real um grande acréscimo. Esse acréscimo pode ter tido efeito de desestímulo ao

investimento nos últimos anos.

O preço relativo dos bens de capital, medido como a razão entre os deflatores do

investimento e do PIB, também foi incluído no modelo trimestral 1995-2004, apesar

de sua baixa significância no modelo anual desde 1970. A baixa significância no

modelo anual pode ter sido devida a comportamentos muito distintos dessa variável

nas décadas de 70 e 80. Na década de 70 esse preço relativo manteve-se

razoavelmente estável (período do “milagre brasileiro”), mas cresceu de forma

atípica na década de 80 (período de hiperinflação). No entanto, é uma variável

essencial na composição do custo de oportunidade do capital e deve ser

considerada na formulação.

Taxas de investimento em relação ao PIB não podem crescer ou decrescer indefinidamente.

A tabela 10 abaixo mostra de forma resumida as variáveis pré-candidatas usadas

para explicar a taxa de investimento em relação ao PIB no Brasil (em séries

trimestrais de 1995 a 2004) e os sinais esperados da relação de cada uma delas

com a taxa de investimento.

Tabela 10: Variáveis pré-candidatas a explicarem taxa de investimento no Brasil no

modelo trimestral de 1995-2004 e sinais esperados teoricamente

Descrição sinal esperado

Utilização de capacidade industrial média +

Juro real -

Preço relativo dos bens de capital -

Inflação -

Carga tributária como % do PIB -

Fonte: elaboração do autor

Todas as séries em R$ foram utilizadas em valores R$ de 2004

À exceção da utilização de capacidade industrial média, que em teoria tem

correlação positiva com a taxa de investimento em relação ao PIB (para economias

pró-cíclicas), as demais variáveis – juro real, inflação, preço relativo dos bens de

capital e carga tributária - teoricamente afetam negativamente as taxas de

investimento.

O anexo B mostra em detalhes a base de dados trimestral utilizada, descrevendo

para todas as variáveis as fontes dos dados e as manipulações e cálculos feitos em

cada caso para se obter as séries finais que foram utilizadas nas regressões.

4.3 - Resultados das regressões com dados trimestrais 1995 - 2004

Foi também usado o método de seleção de modelo do geral ao específico na busca

da melhor formulação do modelo para a taxa de investimento pós 1994.

A estacionaridade das variáveis foi uma imposição baseada em argumentação

teórica acerca das variáveis escolhidas, mesmo que algumas variáveis apresentem

alguma tendência no prazo das observações. Por exemplo, a carga tributária

nitidamente é uma variável teoricamente I(0), pois não pode apresentar uma

tendência de crescimento ou de decrescimento no longo prazo. No entanto, sua

observação no Brasil de 1995 a 2004 certamente apresenta uma tendência

crescente, o que faria com que os testes ADF de raiz unitária apresentassem um

resultado significativo sugerindo não estacionaridade, não condizente com a teoria.

Inicialmente montou-se um modelo “cheio”, com todas as variáveis pré-candidatas a

explicativas, efetuando-se posteriormente a exclusão das variáveis menos

significativas. Vale destacar a baixíssima significância da inflação (IGP) como

variável explicativa no período, o que mostra que o controle da inflação fez com que

essa variável deixasse de ser significativa em afetar de forma negativa os

investimentos, como ocorria anteriormente (vide Monteiro Melo e Rodrigues Júnior,

1998). Na Tabela 11 a seguir pode-se ver os coeficientes do modelo “cheio” e do

modelo final, que ilustram o efeito da baixa significância da inflação no período pós-

plano Real:

Tabela 11: Estimações iniciais de equações de taxa de investimento em relação ao

PIB para o Brasil usando dados trimestrais de 1995 a 2004

Modelos trimestrais iniciais - 1995 (1) - 2004 (3)

variável dependente = Taxa de investimento em relação ao PIB

variável explic. Xi coef. p-value coef. p-value

Constante 1.359 0.269 1.735 0.114

(1.13) (1.63)

Taxa de investimento em relação ao PIB (1 defasagem)

0.526 ** 0.000 0.479 ** 0.000

(4.07) (4.16)

Utilização de capacidade industrial (%)

0.668 * 0.019 0.677 ** 0.008

(2.50) (2.84)

carga tributária - % PIB

-0.027 0.729

(0.35)

carga tributária - % PIB (1 lead)

a,b

-0.122 0.127 -0.156 * 0.014

(1.58) (2.60)

Juro real -0.0074 0.142 -0.0033 * 0.037

(1.51) (2.18)

Juro real (1 defasagem) 0.003 0.530

(0.64)

inflação - IGP -0.0036 0.452

(0.76)

inflação - IGP (1 defasagem) 0.0007 0.886

(0.14)

Preço Relativo bens de Capital

-0.271 * 0.016 -0.324 ** 0.001

(2.59) (3.75)

Preço Relativo bens de Capital (1 defasagem)

-0.228 0.078 -0.23 * 0.040

(1.78) (2.14)

número de observações 37 37

R^2 0.912 0.902

DW 2.57 2.2

AR 1-3 test: F(3,23) = 3.5579 [0.0300]* F(3,27) = 1.1184 [0.3590]

ARCH 1-3 test: F(3,20) = 0.11793 [0.9485] F(3,24) = 0.028759 [0.9933]

Normality test: Chi^2(2) = 8.8564 [0.0119]* Chi^2(2) = 12.957 [0.0015]**

hetero test: F(20,5) = 0.36571 [0.9514] F(12,17) = 0.53821 [0.8606]

RESET test F(1,25) = 0.091825 [0.7644] F(1,29) = 0.24129 [0.6270]

excluída

modelo exclui menos

significativas

modelo "cheio"

excluída

Fonte: elaboração do autor

Notas: Uma estrela (*) denota significância estatística a um nível de 5% e duas estrelas (**) denota

significância estatística a um nível de 1%. Estatísticas t mostradas abaixo dos coeficientes entre

parênteses

a. dados expressos em logs.

b. 1 lead equivale a -1 defasagem, ou seja, a variável explicativa do próximo período afeta a variável

dependente hoje

No entanto, os resultados desses modelos iniciais (mesmo o que exclui as variáveis

menos significativas) apresentaram um problema evidente de não normalidade dos

resíduos denotado pela estatística altamente significativa do teste de chi-quadrado,

como mostrado na tabela 11. Através do gráfico dos valores fitted pelo modelo inicial

(com variáveis excluídas) x valores efetivamente realizados pode-se observar a

presença de outliers no 1

semestre de 2003:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

2.9

3.0

3.1

LI/Y Fitted

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

-2

r:LI/Y (scaled)

-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3

0.2

0.4

0.6

Density

r:LI/Y N(0,1)

Gráfico 7: Presença de outlier mo modelo trimestral inicial (dados de 1995-2004)

Fonte: elaboração do autor

A explicação que se encontrou para o evidente outlier que está causando a não

normalidade no modelo é a seguinte: no primeiro semestre de 2003 houve uma

queda abrupta da taxa de investimentos em relação ao PIB, como mostra a tabela

12 a seguir, muito superior a qualquer outra queda da taxa de um semestre contra

semestre anterior desde 2000:

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Tabela 12: Variações das taxas de investimento em relação ao PIB

data I/Y cresc vs tri anterior cres semestre

mar/00 20.3 -1.9%

jun/00 20.9 3.0% 1.0%

set/00 20.9 0.0% 3.0%

dez/00 21.6 3.3% 3.3%

mar/01 21.6 0.0% 3.3%

jun/01 20.9 -3.2% -3.2%

set/01 21 0.5% -2.8%

dez/01 20 -4.8% -4.3%

mar/02 19.6 -2.0% -6.7%

jun/02 19.3 -1.5% -3.5%

set/02 19.7 2.1% 0.5%

dez/02 20 1.5% 3.6%

mar/03 19.3

-3.5%

-2.0%

jun/03 17.5

-9.3% -12.5%

set/03 18.2 4.0% -5.7%

dez/03 19.1 4.9% 9.1%

mar/04 18.9 -1.0% 3.8%

jun/04 18.9 0.0% -1.0%

set/04 20.5 8.5% 8.5%

Fonte: IPEAdata (dados trimestrais)

Isso ocorreu em função do que chamaremos “período de ganho de credibilidade” do

governo Lula em relação à manutenção dos pilares básicos do modelo econômico

que vinha sendo praticado desde 1994, no 1

mandato de Fernando Henrique

Cardoso. Em função do histórico político de Lula, que chegou a defender posições

radicais à esquerda em campanhas eleitorais anteriores, os investidores certamente

postergaram suas decisões de investimento a fim de obter maior nível de informação

sobre qual seria a política econômica do governo Lula, de acordo com a teoria de

Dixit e Pindyck de opções reais para investimentos.

Em função disso, adotou-se nas regressões uma dummy chamada “dummy início

governo Lula” , que é igual a 1 apenas nos 2 primeiros trimestres de 2003 e igual a

zero nos demais trimestres. O resultado da regressão melhorou sensivelmente, e

obteve-se com isso o modelo final para estimação da taxa de investimentos em

relação ao PIB usando dados trimestrais de 1995(1) a 2004(3).

Esses resultados estão apresentados na tabela 13 a seguir (comentários detalhados

sobre os coeficientes obtidos estão nas págs. 51 e 52):

Tabela 13: Estimação do modelo final para equação taxa de investimento em

relação ao PIB usando dados trimestrais de 1995-2004 para o Brasil

variável explic. Xi coef. p-value

Constante 3.009 ** 0.001

(3.79)

Taxa de investimento em relação ao PIB (1 defasagem)

0.382 ** 0.000

(4.55)

Utilização de capacidade industrial (%)

0.495 ** 0.008

(2.85)

carga tributária - % PIB (1 lead)

a,b

-0.197 ** 0.000

(4.16)

Juro real (1 defasagem) -0.0036 ** 0.006

(2.93)

Preço Relativo bens de Capital

-0.331 ** 0.000

(5.20)

Preço Relativo bens de Capital (1 defasagem)

-0.231 ** 0.006

(2.95)

dummy início governo Lula -0.0962 ** 0.000

(6.08)

número de observações 37

R^2 0.95

DW 2.58

F(7,29) 78.97 [0.000]**

AR 1-3 test: F(3,26) = 2.1176 [0.1223]

ARCH 1-3 test: F(3,23) = 0.13305 [0.9394]

Normality test: Chi^2(2) = 0.64448 [0.7245]

hetero test: F(13,15) = 1.2635 [0.3292]

RESET test F(1,28) = 0.23412 [0.6322]

Modelo trimestral final - 1995 (1) - 2004 (3)

variável dependente = Taxa de investimento em relação ao PIB

Fonte: elaboração do autor

Notas: Uma estrela (*) denota significância estatística a um nível de 5% e duas estrelas (**) denota

significância estatística a um nível de 1%. Estatísticas t mostradas abaixo dos coeficientes entre

parênteses

a. dados expressos em logs.

b. 1 lead equivale a -1 defasagem, ou seja, a variável explicativa do próximo período afeta a variável

dependente hoje

Verificou-se ainda se o acréscimo de algumas variáveis - que costumam também ser

usadas em modelos para estimar investimento - ao modelo final apresentado na

tabela 13 melhoraria seu resultado. Essas variáveis são: o percentual de pessoas

acima de 10 anos sem primário completo, que é uma proxy para o nível de capital

humano, as relações dívida pública total em relação ao PIB e dívida pública externa

em relação ao PIB, indicadores ligados ao nível de estabilidade macroeconômica e

uma dummy para o período de racionamento de energia elétrica em 2001, que é um

evento não recorrente que pode ter prejudicado investimentos por conta do corte de

oferta de energia. Os resultados dos testes de omissão dessas variáveis foram todos

não significativos

O gráfico 8 abaixo mostra o bom ajuste do modelo trimestral final aos valores

efetivamente realizados:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

2.90

2.95

3.00

3.05

3.10

3.15

LI/Y Fitted

Gráfico 8: Valores do modelo trimestral final 1995-2004 x valores realizados para log

das taxas de investimento em relação ao PIB

Fonte: elaboração do autor

Foram feitos também os testes de estacionaridade dos resíduos dessa formulação

trimestral final obtendo-se os resultados apresentados na tabela 14 a seguir:

Os resultados dos testes F para variáveis omitidas do modelo final trimestral foram os seguintes:

omissão do percentual de pessoas acima de 10 anos sem primário completo: F(1,28) = 0.279634 [0.6011]

omissão da dívida pública total em relação ao PIB: F(1,28) = 0.120877 [0.7307]

omissão da dívida pública externa em relação ao PIB: F(1,28) = 0.319094 [0.5767]

omissão de

uma dummy para o período do racionamento de energia elétrica em 2001: F(1,28) = 0.1772 [0.676]

Tabela 14: Teste de estacionaridade dos resíduos do modelo trimestral final 1995-

2004 para taxas de investimento em relação ao PIB

Variável t-adf formulação

tmín para 5%

significância

tmín para 1%

significância

nível de significância

n lags escolhida

crit. AIC

Res. modelo

trimestral

-7.173 K -2.97 -3.68 1% 0

Resumo do teste de estacionaridade dos resíduos do modelo trimestral final (ADF Tests)

Fonte: elaboração do autor

Os resultados da tabela 14 mostram que os resíduos são estacionários e que,

portanto, a regressão do modelo trimestral final mostrada na tabela 13 não contém

resultados espúrios.

O gráfico 9 abaixo mostra que os resíduos não rejeitaram a hipótese de normalidade

e os gráficos de ACF e PACF dos resíduos sugerem que a estrutura de defasagens

escolhida está adequada, não restando outros efeitos indesejados de auto-

correlações de resíduos.

0 5 10

-1

r:LI/Y (scaled)

-3 -2 -1 0 1 2 3

0.2

0.4

Density

r:LI/Y N(0,1)

0 5

-0.5

0.0

0.5

1.0

ACF-Res_modelo_trimestral

0 5

-0.5

0.0

0.5

1.0

PACF-Res_modelo_trimestral

Gráfico 9: Resíduos do modelo trimestral final em escala normal, ACF e PACF dos

resíduos

Fonte: elaboração do autor

O teste de Chow para o modelo trimestral final também apresentou resultados

satisfatórios, confirmando constância dos parâmetros. No gráfico 10 a seguir

mostramos o teste para as variáveis de carga tributária e de preço relativo dos bens

de capital:

5 6 7 8 9

-0.3

-0.2

-0.1

Lt_(%)_-1 × +/-2SE

5 6 7 8 9

-0.4

-0.2

0.0

LPrel × +/-2SE

5 6 7 8 9

-4.0

-3.5

-3.0

t: Lt_(%)_-1

5 6 7 8 9

-4

-3

t: LPrel

5 6 7 8 9

-0

.02

.00

.02

Res1Step

5 6 7 8 9

0.5

1.0

1up CHOWs 1%

5 6 7 8 9

0.25

0.50

0.75

1.00

Ndn CHOWs 1%

5 6 7 8 9

0.5

1.0

Nup CHOWs 1%

Gráfico 10: Testes de Chow de estabilidade de parâmetros para as variáveis de

carga tributária (1 lead) e preços relativos dos bens de capital

Fonte: elaboração do autor

De forma análoga ao que foi feito no capítulo 3, serão analisados efeitos iterativos

de LP dado o modelo final com dados trimestrais. Serão analisados tais efeitos para

as variáveis de utilização de capacidade, carga tributária em relação ao PIB e preço

relativo dos bens de capital.

Da relação do modelo trimestral final (tabela 13) foram utilizados, primeiramente,

apenas os termos e coeficientes de taxa de investimento em relação ao PIB (i) e

utilização de capacidade industrial (UCAP):

UCAPLLLiUCAPLii *...)0276,00722,0189,0495,0(495,0382,0

++++=+=

(7)

Se for feita a hipótese de que uma dada variação na utilização de capacidade

industrial seja de caráter permanente, ou pelo menos que esse novo nível de

utilização de capacidade se mantenha nos períodos imediatamente subseqüentes,

(

...)2()1()( =−=−= tUCAPtUCAPtUCAP

), o efeito cumulativo iterativo de longo prazo

será:

UCAPi *8009,0=

(8)

Fazendo cálculos análogos para as variáveis de carga tributária em relação ao PIB

(t) e de preços relativos de bens de capital (Prel) obteve-se:

Equações iterativas de LP para o efeito da carga tributária em relação ao PIB sobre

taxa de investimento em relação ao PIB:

tLLLiLitLi *...)0109,00287,00752.0197,0(382,0197,0

211

−−−−−=+−=

−−

(9)

ti *31877,0−=

(10)

Equações iterativas de LP para o efeito do preço relativo dos bens de capital sobre

taxa de investimento em relação ao PIB:

elLLLiLielLeli Pr*...)0521,01365,03574,0331,0(382,0Pr231,0Pr331,0

−−−−−=+−−=

(11)

eli Pr*9093,0−= (12)

As conclusões principais da modelagem empírica com os dados trimestrais (modelo

trimestral final apresentado na tabela 13) são que há suporte para a hipótese de que

o crescimento da carga tributária desde 1994 foi um dos principais vilões que

impediu a retomada do crescimento das taxas de investimento em relação ao PIB,

aliado a um aumento do custo relativo dos investimentos (medido pela variável de

preços relativos dos bens de capital).

São comentados a seguir cada um dos coeficientes do modelo trimestral final (tabela

13).

O coeficiente positivo e significativo para a taxa de investimento com uma

defasagem (+0.382) mostra que de fato há um forte componente de inércia para as

taxas de investimentos, ou seja, há uma certa inércia devido ao fato de que certos

investimentos não se complementam em apenas um trimestre. Assim, um aumento

nas taxas de investimentos do trimestre anterior acaba por afetar positivamente,

devido a esse efeito de inércia as taxas de investimentos do trimestre subseqüente.

O coeficiente positivo e significativo para a variável de utilização de capacidade

industrial suporta a tese de que os investimentos na economia brasileira são

altamente pró-cíclicos, ou seja, em momentos de elevada utilização de capacidade

os investimentos são maiores e vice-versa. Pelo coeficiente obtido um aumento de

1% na utilização de capacidade leva a um aumento de 0,495% na taxa de

investimento.

O coeficiente negativo e altamente significativo para a carga tributária com uma lead

mostra que de fato a escalada da carga tributária no Brasil desde 1994 afetou

negativamente a taxa de investimentos privados em relação ao PIB. O coeficiente

sugere que um aumento de 1% na carga tributária no trimestre que está por vir faz

com que haja uma queda de 0,197% na taxa de investimento contemporânea. É

interessante notar que o resultado obtido embute a hipótese de expectativas

racionais e que os agentes têm um certo grau de antecipação do aumento da carga

tributária reagindo negativamente com um trimestre de antecedência. Isso faz

sentido, na medida em que mudanças de alíquotas, por exemplo, normalmente são

pré-anunciadas antes de sua entrada efetiva em vigor.

As variáveis de preços relativos de bens de capital (contemporânea e com uma

defasagem) mostraram-se bastante significativas e com o sinal negativo esperado, já

que medem o aumento relativo do preço dos investimentos. Esse efeito é importante

em momentos em que inflação é mais acelerada na indústria de bens de capital que

na média de preços da economia. Algumas explicações plausíveis para esse efeito

levantadas por Bacha e Bonelli (2004) para a evolução dos últimos 50 anos dos

preços relativos dos bens de capital no Brasil ainda são importantes no

entendimento do efeito negativo dos preços relativos dos bens de capital sobre as

taxas de investimentos no período 1995-2004. O poder de oligopólios em algumas

indústrias importantes que produzem tanto bens intermediários quanto bens finais,

como a indústria do cimento por exemplo, que ainda é fortemente presente na

indústria brasileira, e a ineficiência na produção interna de bens de capital. No

entanto, de fato resta buscar argumentos econômicos mais específicos ao período

de 1995-2004 que expliquem esse efeito de preços relativos de forma mais clara.

A taxa de juros real apresentou resultado significativo e de sinal negativo conforme

esperado, com coeficiente de magnitude bastante reduzida, da mesma ordem de

grandeza do coeficiente obtido para a formulação em nível de investimentos

privados do modelo anual para dados de 1970-2003, o que sugere que de fato a

magnitude obtida para juros reais deva ser pequena se comparada com outros

efeitos sobre os investimentos (o da carga tributária, por exemplo).

A dummy do início do governo Lula (1

semestre de 2003) mostrou sinal significativo

e negativo (-0,09), o que sugere ter havido um período de obtenção de credibilidade

do governo Lula durante seus 6 primeiros meses. Assim, nesse período, os

investidores postergaram investimentos por acreditarem que valia a pena esperar

por novas informações advindas do governo quanto à manutenção do modelo

econômico até então vigente, em linha com a teoria de Dixit e Pindyck sobre opções

reais de investimento.

Os testes estatísticos realizados revelam que não há evidências estatísticas de auto-

correlações de resíduos ou de heterocedasticidade no modelo.

Os testes de Chow revelam que não há evidência estatística de não constância dos

parâmetros estimados.

5 - DISCUSSÃO SOBRE CARGA TRIBUTÁRIA E GASTOS DO GOVERNO NO

BRASIL

5.1 – Carga tributária: elevada magnitude associada a alocação desfavorável

aos investimentos

O grande aumento da carga tributária no Brasil só se deu a partir de 1994, com o

início do período FHC, como vemos no gráfico abaixo. Isso se deveu aos “efeitos

colaterais” do controle da inflação, pois esse controle exigiu uma política de juros

elevados durante todo o período e não havia mais espaço para que o orçamento do

governo (incluindo juros) se financiasse via endividamento adicional sem que

houvesse descontrole inflacionário. Assim, esse financiamento passou a utilizar-se

cada vez mais de recursos arrecadados via tributação.

1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Gráfico 11: Evolução da carga tributária total no Brasil (% PIB) – dados de 1970-

2003

Fonte: IPEAdata (dados anuais)

No modelo apresentado no capítulo 4 observou-se que há evidência estatística de

um impacto negativo do aumento da carga tributária sobre as taxas de investimento

no Brasil pós-1994.

Este trabalho, no entanto, não sugere com isso que o governo deva adotar uma

política de diminuir abruptamente o valor da carga tributária para estimular

investimentos, pois isso faria com que o país voltasse a ter déficits primários e

colocaria em risco a estabilização da economia conquistada desde o plano Real e

uma perspectiva de se conquistar uma trajetória de crescimento de longo prazo. A

análise da composição e dos tipos impostos neste capítulo é feita para obter um

melhor entendimento de qual seria a raiz do impacto negativo dessa carga tributária

sobre os investimentos. Isso facilita verificar se a alocação dos impostos atual

poderia ser de alguma forma melhorada para incentivar investimentos, mesmo que a

magnitude dessa carga tributária ainda permaneça elevada por algum tempo.

Nesse sentido, levantou-se a composição da carga tributária brasileira e pode-se

observar que há uma distribuição da carga tributária desfavorável aos investimentos,

com peso excessivo sobre o setor produtivo, o que reduz a competitividade

brasileira.

A tabela 15 abaixo mostra que, além do forte aumento da carga tributária desde o

início do plano Real (1994), a alocação dos tributos brasileiros é desfavorável aos

investimentos. A alocação é bastante desigual e muito pesada em tributos sobre

bens e serviços, pesando muito pouco a tributação sobre o patrimônio e a renda.

Tabela 15: Abertura da carga tributária brasileira por natureza de receita

Natureza da Receita

% PIB % do total % PIB % do total % PIB % do total % PIB % do total % PIB % do total % PIB % do total

Tributos sobre comércio exterior 0.7 2.9% 0.41 1.7% 0.39 1.6% 0.52 1.7% 0.81 2.6% 0.52 1.4%

Tributos sobre bens e serviços 10.67 43.5% 9.04 37.1% 10.95 45.5% 15.43 51.8% 14.74 46.5% 16.96 47.2%

ICMS 4.87 19.9% 5.29 21.7% 6.41 26.6% 7.33 24.6% 6.97 22.0% 7.83 21.8%

IPI 2.19 8.9% 1.4 5.8% 2.21 9.2% 2.22 7.5% 1.67 5.3% 1.28 3.6%

IOF 0.94 3.8% 0.86 3.5% 0.16 0.7% 0.69 2.3% 0.5 1.6% 0.29 0.8%

COFINS (ex-Finsocial) 0.57 2.3% 1.1 4.6% 2.56 8.6% 3.17 10.0% 4.39 12.2%

PIS/PASEP 0.64 2.7% 1.07 3.6% 0.97 3.1% 1.1 3.1%

IPMF/CPMF 1.06 3.6% 0.82 2.6% 1.49 4.2%

ISS 0.26 1.1% 0.29 1.2% 0.33 1.4% 0.43 1.4% 0.6 1.9% 0.55 1.5%

outros 2.41 9.8% 0.63 2.6% 0.1 0.4% 0.07 0.2% 0.04 0.1% 0.03 0.1%

Tributos sobre patrimônio 0.27 1.1% 0.21 0.9% 0.12 0.5% 0.39 1.3% 0.94 3.0% 1.06 3.0%

IPTU 0.25 1.0% 0.2 0.8% 0.07 0.3% 0.21 0.7% 0.43 1.4% 0.51 1.4%

IPVA 0 0.0% 0 0.0% 0.05 0.2% 0.18 0.6% 0.46 1.4% 0.5 1.4%

outros 0.02 0.1% 0.01 0.0% 0 0.0% 0 0.0% 0.05 0.2% 0.05 0.1%

Tributos sobre a Renda 3.01 12.3% 4.76 19.6% 5.15 21.4% 4.8 16.1% 6.36 20.0% 7.35 20.5%

IR 3.01 12.3% 4.76 19.6% 4.94 20.5% 3.83 12.9% 5.67 17.9% 6.24 17.4%

CS 0.0% 0.0% 0.21 0.9% 0.97 3.3% 0.69 2.2% 1.11 3.1%

Tributos sobre a Mão-de-obra 7.44 30.3% 7.36 30.2% 6.55 27.2% 7.32 24.6% 7.83 24.7% 8.74 24.3%

Previdência 4.66 19.0% 4.91 20.2% 4.63 19.2% 4.82 16.2% 5.36 16.9% 6.15 17.1%

FGTS 2.32 9.5% 2.01 8.3% 1.41 5.9% 1.78 6.0% 1.79 5.6% 1.6 4.5%

outros 0.46 1.9% 0.44 1.8% 0.51 2.1% 0.72 2.4% 0.68 2.1% 0.99 2.8%

Demais 2.43 9.9% 2.56 10.5% 0.92 3.8% 1.31 4.4% 1.05 3.3% 1.27 3.5%

Total 24.5 100.0% 24.3 100.0% 24.1 100.0% 29.8 100.0% 31.7 100.0% 35.9 100.0%

1980 1984 1989 1994 1999 2004

Fontes: IBGE, Secretaria da Receita Federal

A participação do segmento de tributos sobre bens e serviços nitidamente aumentou

na década de 90 (vide tabela 15 acima) e encontrava-se em 2004 em um patamar

de 47,2% do total arrecadado. Dentre os principais impostos que compõem esse

grupamento, com base no total arrecadado em 2004, estão: ICMS (21,8% do total),

COFINS (12,2% do total), CPMF (4,2% do total), IPI (3,6% do total) e PIS/PASEP

(3,1% do total). A cumulatividade desses impostos e o peso que eles trazem ao setor

produtivo é prejudicial ao estímulo dos investimentos e também à eficiência da

economia como um todo, já que estimulam a verticalização de operações produtivas,

o que acaba por se transformar em menor concorrência, e também distorcem a

formação de preços relativos na economia.

O principal imposto do país em termos de arrecadação é um imposto sobre valor

adicionado e estadual, o ICMS (21,8% do total). Assim, esse imposto é regido por

leis subnacionais (estaduais), o que dificulta muito sua harmonização e acaba

gerando “guerras fiscais” entre os estados na competição por investimentos. Além

disso, os diferenciais de alíquotas entre os estados facilitam esquemas de

sonegação em diversos setores da economia.

Em contrapartida, a tributação sobre o patrimônio, apesar de ter aumentado

significativamente no período pós-plano real em função do controle inflacionário,

passando de 0,5% do total arrecadado em 1989 para 1,3% em 1994 e 3% em 1999

e em 2004, ainda é extremamente baixa em relação à arrecadação total.

A arrecadação sobre a renda também se mantém estagnada em um patamar

próximo a 20% do total arrecadado nos últimos anos, valor ainda baixo se

comparado ao de países desenvolvidos, em que a arrecadação sobre a renda chega

a atingir 50% do total de impostos.

Certamente haveria espaço para uma arrecadação melhor distribuída, pesando

menos sobre o setor produtivo e mais sobre patrimônio e renda.

O nível de sonegação fiscal em termos de IR sobre pessoas físicas no Brasil ainda é

muito elevado, principalmente entre as classes mais altas, e a tributação do

patrimônio é irrisória.

Além disso, a eliminação de cumulatividade de impostos sobre bens e serviços com

a criação de um sistema mais simples facilitaria o controle da arrecadação, reduziria

custos administrativos e permitiria diminuição de sonegação no próprio setor

produtivo, permitindo assim uma redução da carga tributária nesse segmento em

particular.

Nas tabelas 16 e 17 a seguir mostra-se que de fato há maior tributação sobre

patrimônio e renda em países mais desenvolvidos, em contrapartida de uma menor

tributação sobre bens e serviços, medida que desonera a produção:

Tabela 16: Comparativo de cargas tributárias entre países por natureza de receita –

valores em % do PIB

General Government (inclui governo central, estados e municípios)

valores em % PIB de cada país

País Ano

Carga Trib.

Total

Prev.

Social

Carga

excluída

Prev. Soc.

Imposto

sobre

propried.

Imposto

sobre

renda

Bens e

Serviços

Comércio

Internacio-

nal

Outros

EUA 2003 25.76 7.03 18.73 3.08 11.03 4.43 0.19

Canadá 2003 34.33 5.74 28.59 3.51 15.47 8.54 0.24 0.83

Austrália 2003 30.9 0.4 30.5 2.74 16.86 8.52 0.72 1.66

Áustria 2002 45.3 16.57 28.73 0.55 13.41 12.58 2.19

Bélgica 2002 47.81 16.74 31.07 2.87 16.93 11.14 0.13

Finlândia 2003 44.5 12.12 32.38 1.05 17.37 13.93 0.03

França 2003 45.27 18.45 26.82 4.34 10.27 11.11 0.01 1.09

Alemanha 2003 41.38 18.57 22.81 0.79 11.49 10.53

Itália 2000 42.54 12.72 29.82 0.91 14.2 12.79 1.92

Luxemburgo p 2003 42.56 12.9 29.66 1.59 15.05 12.97 0.05

Holanda 2003 39.78 15.52 24.26 1.79 9.83 12.31 0.24 0.09

Portugal 2001 35.99 11.92 24.07 0.51 9.54 13.26 0.76

Espanha p 2002 35.86 13.35 22.51 2.49 10.33 9.69

Dinamarca 2003 49.8 2.73 47.07 1.82 29.17 15.86 0.22

Noruega 2003 43.88 9.93 33.95 0.51 20.09 13.18 0.12 0.05

Suécia 2002 50.59 15.42 35.17 1.42 17.77 12.98 3

Suíça 2001 29.99 7.66 22.33 2.71 12.67 6.71 0.24

Inglaterra 2003 36.58 7.79 28.79 1.79 13.25 13.33 0.42

África do Sul p 2003 27.73 0.62 27.11 1.99 14.11 9.58 0.58 0.85

Hong-Kong 2002 9.32 .... 9.32 1.48 5.76 1.93 0.06 0.09

Thailândia p 2003 17.43 0.77 16.66 0.33 5.6 8.74 1.9 0.09

República Tcheca 2003 38.26 16.07 22.19 0.56 9.91 11.28 0.43 0.01

Polônia 2002 33.19 13 20.19 1.35 6.37 11.65 0.49 0.33

Rússia 2003 30.81 8.34 22.47 1.43 7.79 9.8 3.41 0.04

Irã p 2003 11.76 3.52 8.24 0.32 2.89 0.98 2.93 1.12

Israel 2002 40.38 7.74 32.64 3.1 13.68 13.85 0.28 1.73

Chile 2003 19.35 1.46 17.89 0.73 4.41 11.27 0.64 0.84

Bolívia 2003 19.33 2.37 16.96 3.03 1.81 10.77 0.94 0.41

Costa Rica 2003 21.26 7.35 13.91 0.62 3.36 8.87 1.03 0.03

El Salvador 2003 13.73 2.31 11.42 0.28 3.33 6.6 1.21

Brasil

2004

35.9

6.15

29.75

1.06

7.35

16.96

0.52

3.86

Fonte: International Monetary Fund. Government Finance Statistics Yearbook, 2004

Tabela 17: Comparativo de cargas tributárias entre países por natureza de receita –

valores em % da carga total excluída a previdência social

General Government (inclui governo central, estados e municípios)

% da carga total ex-previdência

País Ano

Carga Trib.

Total

Carga

excluída

Prev. Soc.

Imposto

sobre

propried.

Imposto

sobre

renda

Bens e

Serviços

Comércio

Internacio-

nal

Outros Total

EUA 2003 25.76 18.73 16% 59% 24% 1% 0% 100%

Canadá 2003 34.33 28.59 12% 54% 30% 1% 3% 100%

Austrália 2003 30.9 30.5 9% 55% 28% 2% 5% 100%

Áustria 2002 45.3 28.73 2% 47% 44% 0% 8% 100%

Bélgica 2002 47.81 31.07 9% 54% 36% 0% 0% 100%

Finlândia 2003 44.5 32.38 3% 54% 43% 0% 0% 100%

França 2003 45.27 26.82 16% 38% 41% 0% 4% 100%

Alemanha 2003 41.38 22.81 3% 50% 46% 0% 0% 100%

Itália 2000 42.54 29.82 3% 48% 43% 0% 6% 100%

Luxemburgo p 2003 42.56 29.66 5% 51% 44% 0% 0% 100%

Holanda 2003 39.78 24.26 7% 41% 51% 1% 0% 100%

Portugal 2001 35.99 24.07 2% 40% 55% 0% 3% 100%

Espanha p 2002 35.86 22.51 11% 46% 43% 0% 0% 100%

Dinamarca 2003 49.8 47.07 4% 62% 34% 0% 0% 100%

Noruega 2003 43.88 33.95 2% 59% 39% 0% 0% 100%

Suécia 2002 50.59 35.17 4% 51% 37% 0% 9% 100%

Suíça 2001 29.99 22.33 12% 57% 30% 1% 0% 100%

Inglaterra 2003 36.58 28.79 6% 46% 46% 0% 1% 100%

África do Sul p 2003 27.73 27.11 7% 52% 35% 2% 3% 100%

Hong-Kong 2002 9.32 9.32 16% 62% 21% 1% 1% 100%

Thailândia p 2003 17.43 16.66 2% 34% 52% 11% 1% 100%

República Tcheca 2003 38.26 22.19 3% 45% 51% 2% 0% 100%

Polônia 2002 33.19 20.19 7% 32% 58% 2% 2% 100%

Rússia 2003 30.81 22.47 6% 35% 44% 15% 0% 100%

Irã p 2003 11.76 8.24 4% 35% 12% 36% 14% 100%

Israel 2002 40.38 32.64 9% 42% 42% 1% 5% 100%

Chile 2003 19.35 17.89 4% 25% 63% 4% 5% 100%

Bolívia 2003 19.33 16.96 18% 11% 64% 6% 2% 100%

Costa Rica 2003 21.26 13.91 4% 24% 64% 7% 0% 100%

El Salvador 2003 13.73 11.42 2% 29% 58% 11% 0% 100%

Brasil

2004

35.9

29.75

25%

57%

13%

100%

Fonte: International Monetary Fund. Government Finance Statistics Yearbook, 2004

Nos Estados Unidos, por exemplo, a tributação sobre patrimônio e renda somou em

2003 14.11% do PIB, o equivalente a 75% da carga tributária total excluída a carga

previdenciária, e a carga sobre bens e serviços atingiu 4,43% do PIB, o equivalente

a 24% da carga total ex-previdência. Em contrapartida, no Brasil a carga sobre

patrimônio e renda ainda é muito limitada e somou em 2004 apenas 8,41% do PIB, o

equivalente a 28% da carga total ex-previdência, enquanto a carga sobre bens e

serviços somou 16,96% do PIB, o equivalente a 57% da carga total ex-previdência.

O gráfico abaixo ilustra o posicionamento do Brasil em termos de distribuição da

carga tributária entre (patrimônio + renda) versus bens e serviços. Criamos um

índice que mede a razão da carga tributária arrecadada da renda e patrimônio pela

carga tributária arrecadada de oneração sobre bens e serviços.

Índice de (carga trib patr + renda)/(carga trib bens e serv.)

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

4.00

Hong-Kong

Irã p

EUA

Austrália

Suíça

Canadá

Dinamarca

Bélgica

África do Sul p

Noruega

Suécia

Espanha p

Finlândia

França

Luxemburgo p

Israel

Itália

Alemanha

Inglaterra

Áustria

Holanda

Rússia

República Tcheca

Portugal

Thailândia p

Polônia

El Salvador

Brasil

Chile

Bolívia

Costa Rica

Gráfico 12: Índice que mede relação entre a participação da carga tributária sobre

produção em relação à carga tributária sobre patrimônio e renda

Fonte: elaboração do autor

O Brasil está em nível próximo a Chile, Bolívia e Costa Rica nessa distribuição, mas

tem uma alocação menos favorável se comparada à de outros países emergentes

como Israel, África do Sul e El Salvador. Isso mostra que de fato há ainda muito

espaço para avançar em termos de aumento da participação de tributação em

patrimônio e renda no Brasil em porcentagem da arrecadação total como

contrapartida de desonerar o setor produtivo.

Tudo o que foi anteriormente comentado refere-se à sempre debatida e necessária

reforma tributária no Brasil, que ainda não ocorreu nos moldes necessários à

melhoria significativa do sistema tributário. É importante destacar que esse tipo de

reforma é extremamente complexo e de difícil implementação, por exigir aprovação

legislativa que necessita de grande coalizão política. Como é muito difícil que a

unificação de impostos e exclusão da não cumulatividade mantenha, em um

momento inicial, condições de arrecadação compatíveis com gastos para todas as

unidades da federação (união, estados e municípios), alguns interesses serão

feridos a princípio nesse processo. É exatamente isso que dificulta muito a coalizão

política anteriormente citada. Assim, os projetos de reformas tributárias acabam

sendo de tal forma mutados em seu processo de aprovação legislativa que, ao final,

pouco ou nada contribuem para o objetivo maior que seria reduzir o peso tributário

sobre o setor produtivo e melhorar a progressividade da tributação (maior peso

sobre os indivíduos de maior renda e patrimônio).

Há ainda a questão do peso também elevado da tributação sobre as folhas de

pagamento (salários) – FGTS e previdência somaram 21,6% do total arrecadado em

2004. Isso cria uma grande cunha entre o custo do trabalhador para a empresa e o

salário que este recebe, incentivando a informalização das relações trabalhistas e,

com isso, desestimulando investimentos no setor formal e reduzindo a base de

arrecadação desses tributos. A solução desse problema é ainda mais complexa, pois

envolve a questão do financiamento previdenciário e seu equacionamento. Há um

trade-off claro nessa questão que deve ser analisado pela sociedade, em especial

pelo Congresso: o benefício para as atividades produtivas e conseqüentemente para

o emprego formal da redução dessa carga tributária sobre as empresas vis-à-vis o

problema de reduzir o amparo governamental aos idosos e deficientes, que são os

beneficiários da previdência. O fato é que, em médio prazo, a questão previdenciária

terá que ser equacionada, dado que hoje a previdência é crescentemente deficitária.

Nesse momento, seria interessante e apropriado já envolver na discussão a questão

tributária acima exposta.

5.2 – Gastos do governo: evolução recente mostra aumento de gastos não

produtivos em contrapartida de redução de gastos produtivos

Conforme foi discutido na seção anterior, a carga tributária brasileira vem crescendo

desde 1994 e sua alocação é desfavorável aos investimentos, com peso grande

sobre o setor produtivo, o que tem afetado negativamente os investimentos privados.

A questão a ser discutida nesta seção é como vêm evoluindo os gastos

governamentais como contrapartida dessa volumosa arrecadação.

O gráfico 13 a seguir tem exatamente esse intuito:

-5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Invest público Não_Infra Invest público Infra Gastos com Previdência

Despesas Financeiras totais Consumo Governo Gasto Total

Carga tributária total NFSP Ajustes

Gráfico 13: Evolução dos gastos do governo no Brasil por natureza de gasto – 1995-

2003

Fonte: elaboração com autor, com base em dados coletados no IPEAdata

Pode-se ver do gráfico 13 acima que os gastos do governo com despesas

financeiras de dívida (interna + externa) cresceram consideravelmente desde 1995

como porcentagem do PIB, passando de 1,82% do PIB em 1995 para 3,4% do PIB

em 2003. Tais gastos são por definição gastos não produtivos.

As despesas com previdência como porcentagem do PIB também foram crescentes,

passando de 6.3% do PIB em 1995 para 7.9% do PIB em 2003. Isso demonstra o

desequilíbrio da estrutura previdenciária brasileira, problema que também necessita

ser atacado com relativa urgência, pois as perspectivas são que esse segmento

drene cada vez mais caixa arrecadado pelo governo à medida que a população

brasileira está se tornando mais velha e a porcentagem de idosos e aposentados vai

aumentando na população total. Como já foi mencionado anteriormente, gastos

previdenciários são também gastos não produtivos.

% PIB

Já os gastos de investimentos totais do governo caíram consistentemente como

porcentagem do PIB, passando de 4.2% do PIB em 1995 para 3.09% em 2003. Mas

o ponto mais relevante é que os gastos que foram reduzidos mais drasticamente

foram os investimentos em infra-estrutura, que passaram de 1.32% do PIB em 1995

para 0.33% do PIB em 2003. Já os investimentos públicos que não são em infra-

estrutura praticamente não sofreram alteração, passando de 2.88% do PIB em 1995

para 2.76% do PIB em 2003. O gráfico 14 abaixo ilustra de forma mais clara essa

tendência:

0.00%

0.50%

1.00%

1.50%

2.00%

2.50%

3.00%

3.50%

4.00%

4.50%

5.00%

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Invest público Não_Infra Invest público Infra Invest público Não_Infra Invest público Infra

Gráfico 14: Evolução dos investimentos do governo em infra-estrutura e não infra-

estrutura no Brasil – 1995-2003

Fonte: elaboração do autor, com base em dados coletados no IPEAdata

Cabe aqui a ressalva de que o processo de privatização da década de 90 privatizou

muitas empresas estatais dos setores de energia elétrica e telecomunicações. Mas o

argumento que se coloca é que mesmo assim os investimentos em infra-estrutura no

Brasil não foram suficientemente cobertos pelo apetite do investidor privado, haja

visto o racionamento de energia ocorrido em 2001 e os gargalos atuais que o país

enfrenta do ponto de vista de escoamento de produção para exportações, sem

mencionar a possibilidade de um novo racionamento de energia para 2008/2009

% PIB

colocada pelo ONS (Operador Nacional do Sistema Elétrico) dada a paralisação de

investimentos em geração nos últimos anos.

O fato é que investimentos públicos em infra-estrutura foram os mais prejudicados

com o aumento de gastos não produtivos principalmente em despesas financeiras

de dívida pública e despesas com previdência. Vale destacar que, como foi

mostrado empiricamente no capítulo 3, seriam exatamente os investimentos públicos

em infra-estrutura que trariam maiores benefícios em termos de ganhos de

produtividade para a economia do país podendo incentivar maiores investimentos

privados, ao contrário de investimentos públicos que não são em infra-estrutura que,

de acordo com os resultados do capítulo 3, causam crowding-out dos investimentos

privados.

6 – CONCLUSÕES

Através dos modelos empíricos anual de 1970-2003 e trimestral de

1995(1) - 2004(3) foi possível obter evidências empíricas que subsidiam uma

resposta para a questão principal deste trabalho, o porquê da não recuperação das

taxas de investimento após o controle inflacionário alcançado com o plano Real.

O modelo anual de 1970-2003 permitiu obter evidências empíricas que corroboram a

chamada hipótese de infra-estrutura, ou seja, o fato de haver o crowding-in de

investimentos públicos em infra-estrutura sobre investimentos privados. Além disso,

esse modelo mostrou que os demais investimentos públicos têm efeito de crowding-

out sobre os investimentos privados, de coeficiente superior ao do efeito de

crowding-in dos investimentos públicos em infra-estrutura. Isso explica porque a

maioria dos estudos empíricos na área para o Brasil, que não desagregam os dados

de investimentos públicos entre aqueles que são em infra-estrutura e os que não

são, obtêm normalmente apenas o efeito de crowding-out total. Esse resultado é

importante na defesa do argumento de que há um impacto negativo nas taxas de

investimento devido à evolução recente dos gastos do governo no Brasil, que

mostram um aumento relativo de participação em gastos pouco ou não produtivos

em contrapartida de uma redução relativa de gastos produtivos, especialmente uma

redução relativa dos investimentos públicos em infra-estrutura.

O modelo trimestral com dados do período pós-plano Real (1995(1)-2004(3))

encontrou evidências empíricas significantes para alguns dos possíveis “candidatos”

levantados como explicadores da não recuperação das taxas de investimento.

Foram encontradas fortes evidências empíricas de um impacto negativo da carga

tributária sobre a taxa de investimentos com uma lead de um trimestre, o que traz à

tona o argumento de que os agentes teriam algum grau de antecipação do aumento

da carga tributária, reduzindo com essa antecipação seus investimentos. Isso faz

sentido, na medida em que notícias de aumento de alíquotas ou criação de novos

impostos normalmente são antecipadas ao mercado em relação à sua efetiva

entrada em vigor.

Encontrou-se também evidências de um forte impacto negativo do aumento do custo

do preço relativo dos bens de capital, medido como a razão entre deflator da

formação bruta de capital fixo e o deflator do PIB, sobre as taxas de investimento em

relação ao PIB. Isso mostra que esse preço relativo manteve um amento no período

de 1995-2004 (apesar de não tão pronunciado quando o aumento verificado na

década de 80) impactando negativamente os investimentos. O aumento do preço

relativo dos bens de capital no período 1995-2004 pode ainda estar ligado a

estruturas de oligopólios em setores relevantes da economia brasileira que levariam

a preços mais elevados e a ineficiências de produtividade.

Houve também evidência do efeito positivo da maior utilização de capacidade

industrial sobre as taxas de investimento, o que explicaria um caráter fortemente pró-

cíclico da economia brasileira em que os investimentos seriam maiores em

momentos de maior utilização da capacidade instalada existente. Sendo assim, a

manutenção de um nível de ociosidade média relativamente elevado durante o

período de 1995-2004 também seria um dos motivos da não recuperação das taxas

de investimento. Desde o início de 2005 essa ociosidade diminuiu drasticamente, o

que leva a crer que isso possa ser um impulsionador recente para as taxas de

investimento.

Um ponto importante a se destacar é que, tanto no modelo anual de longo prazo

quanto no modelo trimestral com dados recentes (pós-plano Real), foi encontrada

evidência empírica do efeito negativo da taxa de juro real sobre os investimentos

privados e totais, mas de magnitude muito pequena quando comparada aos efeitos

anteriormente descritos.

Outro ponto em comum dos resultados das duas formulações é a obtenção de

evidência para o efeito de inércia forte nos investimentos, com resultados bastante

significativos e de magnitudes relevantes para as variáveis de investimento com uma

defasagem.

Há ainda o fato de que a variável de inflação foi significativa no modelo anual mais

longo, mas perdeu significância estatística no modelo com dados trimestrais mais

recentes, no período de estabilização macroeconômica pós-plano Real.

Finalmente, dada a forte evidência empírica do efeito negativo da carga tributária

sobre os investimentos, fez-se um levantamento de caráter comparativo entre as

cargas tributárias de diversos países no que diz respeito à natureza de incidência

dos impostos arrecadados, separando entre impostos sobre bens e serviços

(produção) e impostos sobre patrimônio e renda. O levantamento mostra que o

Brasil é um dos países com maior peso de arrecadação sobre o setor produtivo

(57%) e peso muito pequeno sobre patrimônio e renda (29%), ao contrário de países

como os EUA, em que a arrecadação sobre patrimônio e renda é a parcela mais

representativa (chega a 73%). Assim, defende-se o argumento de que além da

magnitude elevada da carga tributária brasileira, sua alocação é desfavorável aos

investimentos privados, pesando muito sobre o setor produtivo e incentivando a

informalidade.

Neste trabalho foram obtidas evidências empíricas para alguns fatores que

consideramos fundamentais para explicar a não recuperação das taxas de

investimento pós-1994, mesmo com o controle inflacionário desde então e com o

tripé macroeconômico básico - câmbio flutuante, superávit primário consistente e

inflação controlada - desde 1999. Mas não é intuito desse trabalho esgotar todas as

possibilidades de explicação para essa evidência dos investimentos, até porque as

possibilidades de explicação possíveis são muitas. Novas evidências empíricas de

outras possíveis variáveis explicativas seriam tema para uma extensão deste

trabalho.

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ÍNDICE DE TABELAS

Tabela 1: Resumo de resultados empíricos obtidos em outros estudos sobre

equações de investimento.........................................................................................13

Tabela 2: Variáveis pré-candidatas a explicarem investimento privado no Brasil no

modelo anual desde 1970 e sinais esperados teoricamente.....................................25

Tabela 3: Resultados dos testes de estacionaridade para as variáveis pré-candidatas

no modelo de investimentos privados usando dados anuais de 1970-2003 .............26

Tabela 4: Estimação do modelo para equação de investimento privado em nível com

dados anuais de 1970-2003 para o Brasil.................................................................28

Tabela 5: Teste de estacionaridade dos resíduos do modelo anual 1970-2003 para

investimentos privados..............................................................................................29

Tabela 6: Modelo de ECM para a formulação obtida de investimentos privados em

nível...........................................................................................................................31

Tabela 7: Estimação do modelo de investimentos totais tendo como variável

explicativa os investimentos privados no período de 1990-2004...............................38

Tabela 8: Modelo de ECM para a formulação de investimentos totais......................38

Tabela 9: Resíduos do modelo de cointegração entre investimentos totais e

investimentos privados no período 1990-2004..........................................................39

Tabela 10: Variáveis pré-candidatas a explicarem taxa de investimento no Brasil no

modelo trimestral de 1995-2004 e sinais esperados teoricamente............................41

Tabela 11: Estimações iniciais de equações de taxa de investimento em relação ao

PIB para o Brasil usando dados trimestrais de 1995 a 2004.....................................43

Tabela 12: Variações das taxas de investimento em relação ao PIB.......................45

Tabela 13: Estimação do modelo final para equação taxa de investimento em

relação ao PIB usando dados trimestrais de 1995-2004 para o Brasil......................46

Tabela 14: Teste de estacionaridade dos resíduos do modelo trimestral final 1995-

2004 para taxas de investimento em relação ao PIB ................................................48

Tabela 15: Abertura da carga tributária brasileira por natureza de receita................55

Tabela 16: Comparativo de cargas tributárias entre países por natureza de receita –

valores em % do PIB.................................................................................................57

Tabela 17: Comparativo de cargas tributárias entre países por natureza de receita –

valores em % da carga total excluída a previdência social .......................................58

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico 1: Taxas de inflação (IGP-DI) e de investimentos privados em relação ao PIB

anuais (1970-2003) .................................................................................................... 8

Gráfico 2: Taxas de inflação (IGP-DI) e de investimentos totais em relação ao PIB

trimestrais - 1995(1)-2004(3)...................................................................................... 9

Gráfico 3: Valores do modelo anual final 1970-2003 x valores realizados para log

Investimentos Privados..............................................................................................29

Gráfico 4: Resíduos do modelo anual em escala normal, ACF e PACF dos resíduos

..................................................................................................................................30

Gráfico 5: Testes de Chow de estabilidade de parâmetros para as variáveis de

investimento público em infra-estrutura e investimentos públicos que não são em

infra-estrutura ............................................................................................................33

Gráfico 6: Investimentos totais e privados anuais em log..........................................39

Gráfico 7: Presença de outlier mo modelo trimestral inicial (dados de 1995-2004)...44

Gráfico 8: Valores do modelo trimestral final 1995-2004 x valores realizados para log

das taxas de investimento em relação ao PIB...........................................................47

Gráfico 9: Resíduos do modelo trimestral final em escala normal, ACF e PACF dos

resíduos.....................................................................................................................48

Gráfico 10: Testes de Chow de estabilidade de parâmetros para as variáveis de

carga tributária (1 lead) e preços relativos dos bens de capital.................................49

Gráfico 11: Evolução da carga tributária total no Brasil (% PIB) – dados de 1970-

2003...........................................................................................................................53

Gráfico 12: Índice que mede relação entre a participação da carga tributária sobre

produção em relação à carga tributária sobre patrimônio e renda ............................59

Gráfico 13: Evolução dos gastos do governo no Brasil por natureza de gasto – 1995-

2003...........................................................................................................................61

Gráfico 14: Evolução dos investimentos do governo em infra-estrutura e não infra-

estrutura no Brasil – 1995-2003 ................................................................................62

ANEXO A.1

Descrição das variáveis coletadas, fontes e cálculos usados nas construções das

séries finais utilizadas para dados anuais de 1970-2003

Nome na base

Sigla nas regressões

Séries Comentários

PIB nominal

PIB - Anual - R$(mil) - IBGE/SCN Anual -

Scn_PIBN

Fonte: IBGE/SCN Anual - Scn_PIBN. Obs: Para 1947-1989:

Sistema de Contas Nacionais Consolidadas. Para 2004:

resultados preliminares estimados a partir das Contas

Nacionais Trimestrais. Obs.: Produto Interno Bruto (PIB).

PIB defl

PIB - deflator implícito - var. anual - Anual -

(% a.a.) - IBGE/SCN Anual - Scn_DIPIBG

Fonte: IBGE/SCN Anual - Scn_DIPIBG. Obs: Para 1947-

1990: Sistema de Contas Nacionais Consolidadas. Para 2004:

resultados preliminares estimados a partir das Contas

Nacionais Trimestrais. Obs.: O valor para 1990 difere daquele

divulgado pelo Antigo Sistema de Contas Nacionais por ter

sido

PIB defl índ acum

PIB real Y

UCAP UCAP

Utilização da capacidade - indústria -

média - Anual - (%) - FGV/Conj.

Econômica - Ce_CUTIND

Fonte: FGV/Conj. Econômica - Ce_CUTIND

FBKF nominal

Capital fixo - formação bruta - Anual -

R$(mil) - IBGE/SCN Anual - Scn_FBKFN

Fontes: IBGE/SCN Anual - Scn_FBKFN. Obs:Para 1947-1989:

Sistema de Contas Nacionais Consolidadas. Para 2004:

resultados preliminares estimados a partir das Contas

Nacionais Trimestrais.

FBKF defl

Capital fixo - formação bruta - deflator

implícito - índice encadeado (média 1980

= 100) - Anual - IBGE/SCN Anual -

Scn_DIFBKF

Fonte: IBGE/SCN Anual - Scn_DIFBKF. Obs:Para 1970-1990:

Sistema de Contas Nacionais Consolidadas. Nesse período a

série foi construída pela evolução dos índices de base fixa

aplicada ao valor corrente de 1980. A partir de 1991: série

encadeada pela taxa de variação real anual da série a preços

do ano anterior (base móvel). Para 2004: resultados

preliminares estimados a partir das Contas Nacionais

Trimestrais.

FBKF real

FBKF AP nominal

Capital fixo - formação bruta - adm.

pública - Anual - R$(mil) - IBGE/SCN

Anual - Scn_FBKFGN

Fonte: IBGE/SCN Anual - Scn_FBKFGN. Obs:Para 1970-

1989: Sistema de Contas Nacionais Consolidadas.

FBKF AP real

FBKF EST nominal (1970 -

1989) - Cr$ mil

Capital fixo - formação bruta - empresas

estatais - Anual - Cr$ mil de 1980

Fonte: tese de Guilherme Studart - PUC-Rio - 1992

FBKF EST real 1 p1

FBKF EST real 1 p2

FBKF em R$ de 2003 deflacionado por

FBKF defl

Fonte: Ministério do Planejamento

FBKF PUB real

Capital fixo - formação bruta - setor

público - método de deflação pelo

FBKF defl

é obtido pela soma: FBKF PUB real 1 = FBKF AP real 1 +

FBKF EST real 1

FBKF PR real Invest_priv

Capital fixo - formação bruta - setor

privado - método de deflação pelo

FBKF defl

é obtido por diferença: FBKF real 1 - FBKF AP real 1 -

FBKF EST real 1

FBKF PUB real Infra Invest_púb_Infra

Capital fixo - formação bruta - setor

público - investimentos em infra-

estrutura -método de deflação pelo PIB

defl

Fonte: FGV/RJ - EPGE 1996 - paper, pós 1996 balanços

das empresas do setor elétrico e da Telebrás, ministério

dos transportes

FBKF PUB real Ninfra Invest_púb_Não-Infra

Capital fixo - formação bruta - setor

público - investimentos que não são

em infra-estrutura

é obtido por diferença: FBKF PUB real - FBKF PUB real

Infra

FBKF adm pub a preços de 2003 deflacionado por FBKF defl

FBKF em R$ de 2003 deflacionado por FBKF defl

acumula variação real do PIB defl considerando índice=100 para 1947

PIB a preços de 2003 deflacionado por PIB defl índ acum

FBKF a preços de 2003 deflacionado por FBKF defl

Fonte: elaboração do autor (continua)

Obs: para as séries de PIB, UCAP, FBKF total, FBKF AP (administração pública) estão mostrados na

tabela acima as fontes originais postadas no IPEAdata, mas os dados foram coletados diretamente do

te do IPEAdata (http://www.ipeadata.gov.br).

ANEXO A.2

Descrição das variáveis coletadas, fontes e cálculos usados nas construções das

séries finais utilizadas para dados anuais de 1970-2003

Nome na base

Sigla nas regressões

Séries Comentários

IGP-DI IGP

Inflação - IGP-DI - Anual - (% a.a.) -

FGV/Conj. Econômica - Igp_IGPDIG

Índice Geral de Preços - Disponibilidade Interna (IGP-DI).

Obs.: Compreende o período entre o primeiro e o último

dia do mês de referência. Reflete a evolução dos preços

captada pelo Índice de Preços por Atacado (IPA), Índice

de Preços ao Consumidor (IPC-FGV) e Índice Nacional de

Preços da Construção Civil (INCC).

juro nom CDB

Taxa de juros - CDB - Mensal - (% a.m.) -

BCB Boletim/M.Finan. - Bm12_TJCDBN12

- O valor anual foi obtido pela acumulação

das taxas mensais (vide apoio)

Quadro: Rendimentos nominais das principais aplicações

financeiras. Obs.: Certificado de Depósito Bancário (CDB).

Variação em final de período. Estimativa para o mês, com

base em informações coletadas pela mesa do Depto. de

Operações de Mercado Aberto (De

juro real r

desemb BNDES

R$ mil de 2001 de 1953 a 2001; R$

correntes de 2002 a 2004

Fonte: site do BNDES

desemb BNDES real Emprést_BNDES

Preço rel Bens K P_rel_bens_K Preço relativo dos bens de capital é obtido pela razão: FBKF defl / PIB defl

índice de privatizações índice_privatização

% do montante total de privatizações

realizadas (US$ MM) - índice

acumulado

Fonte: BNDES - 50 anos - Privatizações no Brasil

carga trib t carga tributária total como % do PIB Fonte: Secretaria da Receita Nacional e IBGE

Deflacionado pelo PIB defl para R$ de 2003

calculado por: 100*((1+ juro nom CDB)/(1+IGPDI)-1)

Fonte: elaboração do autor (continuação)

Obs: para as séries de IGP-DI, juro nominal de CDB e carga tributária (t) estão mostrados na tabela

acima as fontes originais postadas no IPEAdata, mas os dados foram coletados diretamente do site

do IPEAdata (http://www.ipeadata.gov.br).

Vale destacar que nas regressões usou-se o log das variáveis na forma funcional,

prática econométrica costumeira e que permite melhor interpretação econômica dos

resultados em termos do impacto da variação percentual de uma variável explicativa

sobre a variável explicada (elasticidades), além de melhor ajuste nas regressões

nesse caso. A notação LX

indicará o log de uma variável X

qualquer.

Merecem maiores detalhes as coletas dos dados para montar as séries de

Invest_público_total, Invest_público_Infra e Invest_público_Não-Infra.

Para formar a série de Invest_público_total era necessário obter as séries dos

investimentos públicos em empresas estatais, que não são divulgadas pelo IBGE (o

IBGE divulga apenas o investimento público em administração pública). Melo e

Júnior (1998) relatam essa mesma dificuldade na montagem da série, mas não

explicitam sua obtenção de tais dados ou como construíram sua série de

investimentos públicos em empresas estatais. Em pesquisa em busca desses dados,

conseguimos obter duas fontes para tais dados que se complementaram (em termos

de períodos): a primeira cobriu o período de 1970-1989 (tese de Studart, PUC-RJ

1992), e a segunda foi o próprio Ministério do Planejamento, que atualmente tem

uma base de dados para esses valores de 1990-2004, que nos foi passada. Com

isso, montamos nossa série de investimento público total.

O segundo passo era buscar quebrar essa série de investimentos públicos em uma

parcela de investimentos públicos em infra-estrutura e uma parcela que não é em

infra-estrutura. Nesse sentido, utilizamos 3 fontes na construção da série: a primeira,

paper da FGV-RJ de Ferreira, P.C. e Malliagros, T.G., “Investimentos, Fontes de

Financiamento e Evolução do Setor de Infra-estrutura no Brasil: 1950-1996”, 1999.,

continha dados de investimentos nos setores de energia elétrica, telecomunicações

e transportes (rodovias, ferrovias e portos) para o período de 1950-1995 a R$ de

1995; a segunda fonte foi coleta em balanços das principais empresas do setor

elétrico e no balanço da Telebrás dos valores de capex (capital expenditures),

levando em conta a data de privatização de cada uma delas (vide anexos), cobrindo

o período de 1995-2003; a terceira fonte foi obtida junto ao ministério dos

transportes para os dados de investimentos em rodovias, ferrovias e portos de 1995-

2003. Todas os dados foram devidamente transformados em R$ MM de 2003 pelo

deflator do PIB nesse caso.

ANEXO B

Descrição das variáveis coletadas, fontes e cálculos usados nas construções das

séries finais utilizadas para dados trimestrais de 1995(1)-2004(3)

Nome na base

Sigla nas regressões

Séries Comentários

PIB PM nominal

PIB - preços de mercado - Trimestral -

R$(milhões) - IBGE/SCN Trimestral -

Scn4_PIBPMV4

Fonte: IBGE/SCN Trimestral - Scn4_PIBPMV4

PIB PM índice encadeado

PIB - preços de mercado - índice

encadeado (média 1990 = 100) -

Trimestral - IBGE/SCN Trimestral -

Scn4_PIBPM4

Fonte: IBGE/SCN Trimestral - Scn4_PIBPM4

PIB defl índ acum

PIB real Y

FBKF nominal

Capital fixo - formação bruta - Trimestral -

R$(milhões) - IBGE/SCN Trimestral -

Scn4_FBKFN4

Fonte: IBGE/SCN Trimestral - Scn4_FBKFN4

FBKF índice encadeado

Capital fixo - formação bruta - índice

encadeado (média 1990 = 100) -

Trimestral - IBGE/SCN Trimestral -

Scn4_FBKFI4

Fonte: IBGE/SCN Trimestral - Scn4_FBKFI4

FBKF defl índice acum

FBKF real I

Taxa de investimento em

relação ao PIB

I/Y

Utilização de capacidade

industrial

UCAP

Utilização da capacidade - indústria -

média - Trimestral - (%) - FGV/Conj.

Econômica - Ce4_CUTIND4

A Sondagem Conjuntural da Indústria de Transformação

(FGV) é uma pesquisa qualitativa, realizada

trimestralmente, nos meses de janeiro, abril, julho e

outubro. Obs.: Avaliação relativa ao mês de referência.

IGP-DI IGP

Inflação - IGP-DI - Mensal - (% a.m.) -

FGV/Conj. Econômica -

Igp12_IGPDIG12. O valor trimestral é

obtido acumulando-se os valores

mensais (vide apoio).

Índice Geral de Preços - Disponibilidade Interna (IGP-DI).

Obs.: Compreende o período entre o primeiro e o último

dia do mês de referência. Reflete a evolução dos preços

captada pelo Índice de Preços por Atacado (IPA), Índice

de Preços ao Consumidor (IPC-FGV) e Índice Nacional de

Preços da Construção Civil (INCC).

juro nom CDB

Taxa de juros - Over / Selic - Mensal - (%

a.m.) - BCB Boletim/M.Finan. -

Bm12_TJOVER12

Fonte: BCB Boletim/M.Finan. - Bm12_TJOVER12. Obs.: A

taxa Overnight / Selic é a média dos juros que o Governo

paga aos bancos que lhe emprestaram dinheiro. Refere-se à

média do mês. Serve de referência para outras taxas de juros

do país. A taxa Selic é a taxa básica de juros da economia.

juro real r

Preço rel Bens K P_rel_bens_K Preço relativo dos bens de capital

é obtido pela razão: FBKF defl índici acum / PIB defl

índice acum

carga trib t carga tributária total como % do PIB Fontes: Secretaria da Receita Nacional, IBGE e IPEAData

calculado por (PIB PM nominal)/(PIB PM índice encadeado)

PIB a preços de 2004 deflacionado por PIB defl índ acum

FBKF a preços de 2004 deflacionado por FBKF defl

calculado por: 100*((1+ juro nom CDB)/(1+IGPDI)-1)

calculado por (FBKF nominal)/(FBKF índice encadeado)

calculado por I/Y

Fonte: elaboração do

Obs: para as séries de IGP-DI, juro nominal de CDB e carga tributária (t) estão mostrados na tabela

acima as fontes originais postadas no IPEAdata, mas os dados foram coletados diretamente do site

do IPEAdata (http://www.ipeadata.gov.br).

Não há dados divulgados em base trimestral para a carga tributária global como

percentual do PIB (apenas anualmente). O que fizemos para obter uma série

trimestral de números comparáveis de carga tributária foi levantar séries mensais

dos principais impostos que compõem a carga tributária brasileira e somá-las, para

obter séries trimestrais. Essas séries disponíveis de impostos individuais são as

seguintes: impostos sobre importação, impostos sobre exportação, IOF, IPI, CPMF,

COFINS, PIS/PASEP, Cide, ICMS, IR, CS, IPVA, FGTS e recebimentos da

previdência. Todas essas séries foram coletadas em base mensal no site do

IPEAdata (http://www.ipeadata.gov.br).

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