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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL
FACULDADE DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS
PROGRAMA DE PÓS
-
GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
Mauricio Nakahodo
Composição dos Gastos e Tributação
versus
Crescimento
Econômico no Brasil
Uma análise linear e não
-
linear atra
vés
de dados em painel e séries temporais
Porto Alegre
2007
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2
Mauricio Nakahodo
Composição d
os Gastos e Tributação
versus
Crescimento
Econômico no Brasil
Uma a
nálise
linear e não
-linear
através
de dados em painel e sér
ies temporais
Dissertação submetida ao programa de Pós-
Graduação em Economia da Faculdade de
Ciências Econômicas da UFGRS, como quesito
parcial para a obtenção do grau de Mestre em
Economia.
(
Ênfase em Economia Aplicada
).
Orientador
: Prof. Dr. Sa
bino Porto Jr.
Porto Alegre
2007
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3
DADOS INTERNACIONAIS DE CATALOGAÇÃO NA PUBLICAÇÃO (CIP)
Responsável: Biblioteca Gládis W. do Amaral, Faculdade de Ciências Econômicas da
UFRGS
N163c
Nakahodo, Mauricio
Composição dos gastos e tributação versus crescimento econômico no
Brasil : uma análise linear e não
-
linear através de dados em painel e séries
tempo
rais / Mauricio Nakahodo.
–
Porto Alegre, 2007.
12
4
f
. : il.
Orientador: Sabino Porto Jr.
Dissertação (Mestrado em Economia)
-
Universidade Federal do Rio
Grande do Sul, Faculdade de Ciências Econômicas, Programa de Pós
-
Graduação em Economia, Port
o Alegre, 2007.
1. Gastos públicos : Brasil. 2. Tributação : Brasil. 3. Carga tributária :
Brasil. 4. Crescimento econômico : Brasil. 5. Política fiscal : Brasil. 6.
Finanças públicas : Brasil. I. Porto Jr., Sabino. II. Universidade Federal do
Rio Gran
de do Sul. Faculdade de Ciências Econômicas. Programa de Pós
-
Graduação em Economia. III. Título.
CDU
336
338.1
4
M
AURICIO NAKAHODO
Composição dos Gastos e Tributação
versus
Crescimento Econômico no
Brasil
Uma análise linear e não
-
linear através de dados em painel e séries temporais
Dissertação submetida ao programa de Pós-
Graduação em Economia da Faculdade de
Ciências Econômicas da UFGRS, como quesito
parcial para a obtenção do grau de Mestre em
Economia. (Ênfase em Economia Aplicada).
Aprovada em: Porto Alegre, 07 de outubro de 2007
Prof. Dr. Sabino Porto Jr.
–
Orientador
UFRGS
Prof. Dr. Eduardo Pontual Ribeiro
UFRJ
Profa. Dra. Fabiana Fontes Rocha
USP
Profa. Dra. Vera Lúcia Fava
USP
5
Aos meus pais Tsuzi e Aico
Aos meus irmãos Patrícia
e Alexandre
6
Agradecimentos
Este trabalho de dissertação encerra o fim de mais uma etapa de minha vida, mas não
representa o fim do ciclo de aprendizado, pois este continua e nunca deve terminar. O
aprendi
zado na vida acadêmica é, sem dúvida, fruto do convívio com pessoas que, de algum
modo, foram e continuam sendo importantes para a minha formação social, moral e
intelectual.
Primeiramente agradeço à minha família (pai, mãe, irmã e irmão) pelos ensinamentos e
exemplo de vida. Sinto muito orgulho de fazer parte desta família que é meu porto seguro, e
que me proporciona a liberdade e segurança necessária para pe
rseguir meus objetivos.
Ao Professor Sabino Porto Jr. agradeço pelos conselhos pertinentes e úteis para a elaboração
desta dissertação, e pelos incentivos para seguir a linha de pesquisa de meu interesse.
Ao Professor Marcelo Portugal, agradeço pelos conselhos também pertinentes e úteis na
banca de meu projeto de dissertação, e que, certamente serão aproveitados em futuros
trabalhos. Agradeço também a todos os outros professores do PPGE, dos quais não citarei os
nomes para não cometer a injustiça de esquecer algum, mas que também foram muito
importantes nesta etapa do mestrado.
Às secretarias do PPGE (Iara, Raquel, Lourdes, Cláudia e Aline) agradeço pelo atendimento
sempre eficiente.
Aos professores da USP, pelos ensinamentos na época da faculdade, e que de alguma forma,
me incentivaram a continuar os estudos no mestrado.
Agradeço à Andreza Palma pelos conselhos econométricos, sem dúvida, essenciais para a
elaboração deste trabalho de dissertação. Não poderia também deixar de agradecer à Nina
Yano pelos comentários acerca da revisão de literatura, e pelo acesso a referências
bibliográficas indispensáveis à elaboração deste trabalho.
O agradecimento estende-se aos demais
amigos
do
PPGE
– Aline, Mariana Hauer, Marianne
Stampe, Gustavo, Felipe, Luís, Vítor, Gí
lson,
Danielle, Anchieta, Jaime, Volnei, Silvia,
Márcia, Kellen, Catarina, Gaby, Lorena e Zé Paulo. Além disso, para que a lista não fique
ainda mais longa, aqui vai também um agradecimento geral aos colegas calouros (rs) do
mestrado (turma que ingressou e
m 2006).
À Adne Righi, minha “futura cunhada” (rs) agradeço pelos comentários dispendidos na
revisão de literatura, do mesmo modo agradeço à sua amiga Márcia Franceschini.
7
A James Habe e Chau, amigos da época da faculdade, agradeço pela ajuda no levantam
ento
de alguns dados. Pelos mesmos motivos agradeço ao meu primo Sidney Nakahodo.
Ao economista Mário Mesquita, meu ex-chefe de trabalho, cuja bagagem de conhecimentos
como economista, foi o exemplo que me incentivou a retomar os estudos acadêmicos. Ao
ta
mbém economista Márcio Garcia agradeço pelos comentários quanto a uma parte de minha
dissertação.
E todos os outros (amigos, parentes, professores) que, por ventura, eu tenha esquecido de
mencionar, mas que possuem um papel relevante em minha vida !
Por f
im, mas não menos importante, agradeço a Capes, pelo suporte financeiro durante todo o
período do mestrado.
8
A pessimist sees the difficulty in every opportunity.
An optimist
sees the opportunity in every difficulty
”
(Winston Churchill)
9
RESUMO
Na economia brasileira, a combinação de tributação e gastos correntes elevados é
apontada como um dos principais obstáculos ao maior crescimento econômico do país. Para
sair deste ciclo pernicioso, o governo precisa reduzir o seu nível de gastos para, deste modo,
abrir espaço à diminuição da carga tributária. A redução de gastos parece ser uma tarefa
difícil de ser implementada em curto prazo no país, dependendo de reformas como a da
Previdência, porém um tema que vem ganhando terreno nos últimos anos refere-se à
qualidade dos gastos públicos e da tributação, e em última instância, os impactos dos
componentes fiscais sobre o crescimento no Brasil.
O objetivo principal deste trabalho de dissertação é analisar a relação linear e não-
linear entre os componentes de gastos do governo e o crescimento econômico. Para isso,
foram utilizadas as metodologias de estimação por mínimos quadrados aplicada a dados em
pain
el e o modelo de defasagens distribuídas com termo auto-regressivo (modelo ARDL).
Neste último modelo, incluem
-
se a carga tributária e a taxa de investimento.
Na especificação linear dos modelos de dados em painel e ARDL encontra-se o
consenso de que as parcelas de gastos em educação e transportes são favoráveis ao
crescimento da economia. De acordo com o modelo de dados em painel, a atual parcela de
gastos correntes é prejudicial ao crescimento da economia. Por outro lado, a atual parcela de
gastos de capital encontra-se abaixo do ponto de máximo, implicando que o aumento dos
gastos de capital gera efeitos positivos sobre o crescimento. Esta mesma conclusão é
encontrada no modelo ARDL para a taxa de investimento. Já o patamar atual da carga
tributária encon
tra
-se substancialmente acima dos pontos de máximo calculados no modelo
ARDL, indicando a necessidade de sua redução.
Palavras
-
chave:
Gastos Públicos; Carga T
ribut
ária;
Dados em Painel; ARDL; Crescimento
Econômico.
10
ABSTRAC
T
In the
brazilian economy, the combination of high tax burden and current expenditures
is pointed out as one of the main obstacles to
the
higher
economic
growth of the country. To
get out of this pernicious cycle, the government needs to reduce his level of expenditures to
open scope for a reduction of the tax burden. The reduction of expenditures seems to be a
difficulty task to be implemented, in the short term, in Brazil, depending on structural reforms
as, for example, the Social Security Reform, however, a subject that is becoming
more
relevant in the last years refers to the quality of public expenditures and taxation, and we
could say, the impact of fiscal components on brazilian growth.
The main objective of this text is to analyze the linear and non-
linear
relationship
among the components of government expenditures and the economic growth.
In
this sense,
we use the minimum square method applied to panel data, and the Autoregressive distributed
lag model (ARDL).
In the linear specification of the panel data and ARDL models we
reach
the consensus
that expenditures on education and transport are favorable to economic growth. According to
the panel data model, the composition of current expenditures is harmful to economic growth.
On the other hand, the composition of capital expenditures is below the maximum point,
implying that the increase of capital expenditures has positive effects on economic growth.
We get to the same conclusion on the ARDL model regarding the investment rate. At last, but
not least, the current level of the tax burden is substantially above the maximum points
calculated in the ARDL model,
indicating the necessity of it
s reduction.
Keywords:
Public Expenditures; Tax Burden; Panel Data; ARDL; Economic Growth.
11
SUMÁRIO
1
.
INTRODUÇÃO
................................................................
................................
...................12
2
. REVISÃO DE LITERATURA
................................................................
..........................
15
2.
1 Condução da ec
onomia
–
Estado
versus
Mercado
................................
.........................
15
2
.2 Política Fiscal nos Modelos de Crescimento
................................................................
...21
2.3 Revisão da Literatura Internacional sobre Política Fiscal
versus
Crescimento
Econômico
................................
................................
................................................................
25
2
.4 Revisão da Literatura no Brasil
................................................................
......................
30
2
.5 Revisão Histórica da Polític
a Fiscal no Brasil
................................................................
32
3
. METODOLOGIA
................................................................
................................
...............43
3
.1 Dados em Painel
versus
Séries Temporais
–
Análise Comparativa
..............................
44
3.2 Dados em Painel – Estimação por m
ínimos
quadrados com e
feitos
fixos, incluindo
d
ummies de
t
empo
................................................................
................................
..................46
3.3 Modelos de Defasagens Distribuídas com Termo Auto-Regressivo (ARDL) sob a
a
bordagem de
c
ointegração e modelo de correção de erros.
................................
..............53
3
.4 Base de
Dados
................................
................................................................
....................
59
3
.5 Contribuição deste trabalho em relação à literatura existente
................................
.....63
4
. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
................................
..................64
4.1 Composição dos Gastos e Crescimento Econômico no âmbito dos estados –
Resultados da estimação através de dados em painel.................................
.........................
65
4.2 Composição de Gastos e Tributação versus Crescimento Econômico no âmbito da
União
–
Resultados da estimação através do modelo ARDL
................................
..............92
4
.3 Comparação dos Resultados
–
Modelo de Dados em Painel versus ARDL
..............110
5.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
................................
................................
...........................
112
REFERÊNCIAS
................................
................................................................
....................
11
5
A
PÊNDICE A.
Método de Estimação de Efeitos Fixos (e
stimador within)
....................
121
APÊNDICE
B.
Modelo ARDL
–
Abordagem do Modelo de Correção de Erros
............123
12
1.
INTRODUÇÃO
A discussão sobre o problema fiscal no Brasil e seus impactos sobre o crescim
ento
econômico não é novidade na literatura doméstica. Em 1982, o renomado economista
brasileiro Mário Henrique Simonsen já alertava sobre a necessidade de redução das despesas
para a retomada do crescimento sustentado da economia.
No Brasil, as três esferas de governo querem gastar muito mais do que
arrecadam. Não é correto afirmar, como às vezes se diz, que o Brasil seja um
dos países de mais alta carga tributária do mundo. Mas há pouco espaço para
aumentá
-la, se pretende-se conservar o incentivo à produção, ao investimento e
ao crescimento econômico. Isto posto, é claro que não há reforma tributária
capaz de conciliar o combate à inflação e a retomada do desenvolvimento com
os atuais dispêndios da União, estados e municípios. Cortar despesas, sobretudo
cu
steios, transferências e subsídios que subiram assustadoramente nos últimos
tempos, é parte imprescindível nessa conciliação. (
SIMONSEN
,
2002, p.45).
O comentário de Simonsen foi um prenúncio para a situação fiscal que se agravou
durante as décadas de 80 e 90, em que os entes federativos correntemente gastavam mais do
que arrecadavam, e deste modo, agravaram o balanço das contas públicas. A partir da
implementação da Lei de Responsabilidade Fiscal em 1999, este cenário mudou, e os gastos
passaram a ser limitados pelas receitas. Mas
um
outro problema acabou se agravando, pois os
governos passaram a elevar mais fortemente a carga tributária para financiar os gastos
crescentes.
Porém, enquanto no Brasil o debate sobre política fiscal e crescimento tem recebid
o
maior atenção apenas nas últimas décadas,
o mesmo não se verifica na
literatura int
ernacional,
uma vez que a discussão em torno deste tema é antiga, tendo início no período entre 1500 e
meados do século XVIII, a partir da transição da economia feudal par
a o mercantilismo. Nesta
época, o florescimento do comércio entre países permeou a discussão entre os que defendiam
um governo mais forte e centralizado para garantir a regulamentação dos negócios, e por
outro lado, os defensores da doutrina
laissez
-
faire
, que argumentavam a favor do comércio
livre, com uma menor participação do setor público na economia. Desde então, diversos
economistas
publicaram estudos acerca dos efeitos da política fiscal (gastos e/ou tributação)
sobre o crescimento econômico, dentre
os quais
se
destaca o trabalho de Robert Barro (1990),
que analisou os efeitos dos gastos do governo sobre o crescimento econômico no contexto do
modelo de crescimento endógeno.
13
Na literatura internacional há divergências acerca dos impactos que a presença do
governo exerce sobre o crescimento econômico. Um exemplo disso é o debate intenso na
década de 80 entre Rati Ram (1986), defensor da tese de que a maior presença do governo é
benéfica ao crescimento econômico, e Daniel Landau (1983), que argumenta contra esta
intervenção, alegando que a maior presença do governo seria prejudicial ao crescimento.
Este debate confunde
-
se, inclusive, com o próprio entendimento do papel do Estado na
economia, o que pode ser ilustrado a partir da divergência ideológica entre
as teorias de Adam
Smith e John Maynard Keynes. No contexto atual, esta mesma divergência reflete-se através
do dilema Estado
versus
mercado, sendo que algumas das questões frequentemente levantadas
na comunidade acadêmica e política são: As funções de
ste
s dois agentes (Estado e mercado)
seriam excludentes ou complementares? Seria melhor uma estratégia de crescimento liderada
pelo Estado ou pelo setor privado? E neste último caso, qual seria o papel do
Estado
na
condução dos
rumos
do país?
No Brasil, estas questões permearam as visões distintas quanto aos impactos das
reformas liberalizantes da década de 90. Como exemplo, podemos citar as opiniões contrárias
e favoráveis ao processo de privatização de diversas empresas e bancos, ocorrido
principalmente na segunda metade da década de 90. Por outro lado, nos últimos anos, tê
m
aumentado o consenso entre a comunidade acadêmica, empresários, políticos e a população
em geral a respeito dos malefícios da combinação de gastos e tributação elevados que vem
sendo adotada na economia brasileira. Entende-se, portanto, que a resolução do problema
fiscal no Brasil passa por um corte de gastos correntes que viabilize uma redução gradual da
carga tributária, sem comprometimento das finanças públicas, e que, concomitantement
e
recupere
-
se a capacidade de investimento do Estado.
Entretanto, apesar do relativo consenso em termos de benefícios econômicos
decorrente
s deste tipo de medida, voltada ao corte de despesas e ao conseqüente
redimensionamento da máquina estatal no Brasil, vale lembrar que as decisões acabam
centrando
-
se na esfera política, o que, por sua vez, fica sujeita à pressão de diversos setores da
sociedade (seja através de
lobbies
ou de acordos políticos momentâneos) e cuja atuação pode
provocar efeito contrário ao desejado, qual seja, podem acarretar a elevação dos gastos
correntes, ou no mínimo, podem impedir a redução dos mesmos.
Este
componente político
também
gera obstáculos ao avanço de reformas importantes
, tal
como a
da P
revid
ê
ncia
1
, cujos
dispêndios
correspondem a uma grande parcela dos gastos totais do governo. Além disso,
1
Para um debate aprofundado sobre a Reforma da Previdência, recomenda
-
se ler o livro de Giambiagi (2007b)
“Reforma da Previdência
-
O encontro marcado, a difícil escolha entre nossos pais
ou nossos filhos”.
14
outro fator restritivo e que sobrecarrega o Estado no Brasil, é representado pelo elevado
percentual de gastos com pessoal, cujas contratações provocam um aumento das despesas a
cada ano. Esta alocação dos gastos governamentais, com peso crescente dos gastos correntes,
acaba limitando a alocação dos recursos públicos em setores essenciais, como educação e
infra
-
estrutura.
Há um senso comum, que encontra respaldo na literatura econômica teórica e
empírica
, sobre os benefícios de investimentos em infra-
estrutura
(capital físico) e educação
(capital humano), pois estes fomentam o potencial de crescimento de longo prazo de uma
economia. A expansão dos gastos em infra-estrutura (que são considerados investimentos)
aumenta o potencial de crescimento da economia, permitindo uma expansão maior da
economia
se
m, no entanto, gerar pressões inflacionárias.
Portanto, o problema atual da economia brasileira reside no fato de termos uma
maquinaria pública que, além de dispendiosa, aloca os recursos de forma equivocada. Neste
contexto, a questão, ainda em aberto, refere-se aos limites da intervenção do Estado na
economia de um país, e em como fazer, desta atuação, um estímulo ao crescimento.
Como forma de contribuir para este debate, realizamos nesse trabalho alguns testes
empíricos para analisar a influência direta das variáveis fiscais (gastos e/ou tributação) sobre o
crescimento econômico no período recente da economia brasileira.
Assim,
através das
aná
lises obtidas, procura-se verificar os efeitos dos gastos por categoria (correntes e de
capital) e por função econômica (educação, saúde, segurança, transporte e comunicação, etc.),
e também da carga tributária
sobre o crescimento econômico.
Para o trat
a
mento econométrico foram utilizados
tanto dados em painel, como também
séries temporais. No primeiro caso, pri
orizamos
o método com efeitos fixos e
dummies
de
tempo,
uma vez que este
se
constitui no método mais adequado para as variáveis fiscais. No
caso das séries temporais, optamos pela metodologia ARDL (Autoregressive Distributed
Lag
),
na qual
se
estima uma regressão com defasagens dos regressores.
Além desta introdução, esta dissertação está organizada em
três
capítulos. O
segundo
capítulo está reservado para a Revisão de Literatura Doméstica e Internacional, em que
aborda
-se a questão do papel do Estado em comparação ao papel do mercado na economia, e
também analisa-se a relação entre p
ol
ítica f
iscal e c
rescimento
e
conômico.
O terceiro
e quarto
capítulo
s estão reservados para a parte empírica. No
terceiro
capítulo são apresentadas as
metodologias a serem empregadas. No
quarto
capítulo expõem-se os resultados obtidos, qual
seja, verifica-se a relação entre a composição de gastos do governo e o crescimento
econômico, através das metodologias de dados em painel e de séries temporais (modelo
ARDL).
15
2
.
R
EVISÃO DE LITERATURA
Este capítulo está dividido em dois blocos principais. No primeiro bloco, que trata da
Revisão da Literatura Internacional, verifica-
se
a evolução do papel do Estado na economia
ao longo dos séculos, partindo da ótica da economia política. Além disso, analisa-se o debate
acerca do grau de participação do Estado e do mercado na economia, e encerra-
se
com a
Revisão da Literatura acerca da relação entre política fiscal e crescimento econômico. No
segundo bloco, que refere-se à Revisão de Literatura doméstica, apresentam-se os estudos
acerca da relação entre política fiscal e crescimento econômico no Brasil, e também realiza-
se
a Revisão Histórica das contas públicas brasileiras ao longo das últimas décadas, com a
análise de seus impactos sobre o crescimento econômico.
2
.1 Condução da e
conomia
–
Estado
versus
Mercado
Os economistas ainda estão distantes de um consenso sobre os benefícios e custos do
maior envolvimento do governo na economia. Os pontos positivos e negativos da intervenção
governamental foram lis
tados no trabalho de Ram (1986).
De acordo com este autor, por um lado, defende-se que a maior intervenção
governament
al pode ser prejudicial à eficiência e crescimento econômico
visto
que:
(i)
A
s operações do governo são frequentemente conduzidas de forma lenta
(ii)
O
processo regulatório impõe carga e custo excessivo sobre o sistema econômico
(iii)
Os gastos públicos podem ser improdutivos devido ao fato de serem resultantes de
interesses de grupos específicos (o problema de rent
-
seeking
)
Por outro lado, pode-se identificar alguns pontos que designam ao Estado um papel
relevante no processo de desenvolvimento econômico, e que poderia
m servir como argumento
na defesa de que um governo mais intervencionista seria um motor importante do
desenvolvimento econômico. Assim sendo, a participação mais ampla da máquina estatal na
economia pode ser justificada com base no fato da ação governamen
tal ter maior aptidão para:
16
(i)
H
armonização dos conflitos entre os interesses social e privado.
(ii)
Fornecer um nível ótimo de bens públicos, que não podem ser supridos pelo setor
privado.
(iii)
Assegurar um aumento no investimento produtivo, e criar um direcionamento
para
o crescimento e desenvolvimento.
Historicamente as visões sobre o papel do Estado foram se alterando ao longo das
décadas ou séculos, em que ora se defendia a importância da participação do Estado e ora se
defendia uma maior liberdade de atuação dos mercados, com menor intervenção estatal,
conforme veremos nas próximas seções.
2.1.1.
Do capitalismo mercantil à escola clássica
No período entre 1500 e meados do século XVIII, a auto-suficiência da comunidade
feudal foi substituída gradualmente pelo novo sistema de produção, o capitalismo mercantil.
Nesta época, diversos fatores ocorreram simultaneamente, dentre os quais podemos citar, o
aumento da importância das cidades, o florescimento do comércio entre países e a expansão
do uso da moeda. O mercantilismo favorecia, assim, a existência de um governo centralizado
e forte para garantir a regulamentação dos negócios.
Em seguida, surgem as idéias dos fisiocratas, que conceberam a noção da ordem
natural, acreditando que só a agricultura gerava excedentes de produção, atividade da qual
derivaria
o poder das nações. Os fisiocratas defendem a liberdade do trabalho e o comércio
livre,
ou seja, uma menor participação do setor público na economia. Aliás, a partir da
aceitação
de
que o homem não deve interferir na ordem natural, nasce a doutrina do
laissez
-
faire
, fundada no entendimento de que cada indivíduo, desde que não transgrida as leis, saberá
encontrar, natural e livremente, o caminho que lhe é mais vantajoso. Neste contexto, o Estado
tem apenas a função de assegurar a propriedade, a liberdade e o dever de ensinar as leis
naturais.
Nesse ambiente em que prevalecia a filosofia da ordem natural e do
laissez
-
faire
,
Adam Smith (1723-1790) desenvolveu seus estudos, baseados na organização existente na
primeira fase da
Revolução Industrial e do capitalismo. O autor em questão fundamentou suas
idéias na lógica e na racionalidade do sistema capitalista, com a predominância das pequenas
17
empresas, em que a “mão invisível” que regula as forças do mercado promove a harmonia e o
equilíbrio da produção e da distribuição de renda. De acordo com Smith, o Estado não deve
interferir nas atividades econômicas, opondo-se, portanto, ao protecionismo no comércio
internacional.
Após Adam Smith, vêm os demais pensadores da escola clássica, como
Thomas Robert Malthus (1766-1840), David Ricardo (1722-1823), Jean-Baptiste Say (1768-
1832) e John Stuart Mill (1806-
1873).
John Stuart Mill era um defensor da ordem natural sem, entretanto, considerá-
la
definitiva. Em seus estudos, o autor revela sua posição liberal, demonstrando preocupação
com a justiça social, distinguindo os fenômenos da produção e da repartição. Os primeiros
seriam
subordinados às leis naturais, que os homens não podem modificar, enquanto os
segundos
se sujeitariam às leis dos homens. Mill busca, dessa forma, conciliar o liberalismo
clássico com a legitimidade do intervencionismo, o que representou sua melhor contribuição
à
economia política.
2
.1.2 De Karl Marx à Política Fiscal
De modo contrário à idéia da ordem natural e ao naturalismo da escola clássica,
surgiram as reações fundadas na realidade econômica e social, assim como as propostas que
defendiam a necessidade de intervenção do Estado na vida econômica.
Dentre estas propostas,
na segunda metade do século XIX, desta
cam
-se as idéias de Karl Marx, expostas em suas
obras “Crítica da Economia Política” e “O Capital”, que foram publicadas, respectivamente,
em 1859 e 1869. Segundo Marx, a sociedade capitalista vive em permanente estado de
desequilíbrio e caminha para a crise, em decorrência da distribuição desigual e injusta da
produção. A redistribuição de renda foi adicionada às legítimas funções do governo,
demandando alguma transferência induzida de riqueza dos mais ricos
a
os menos afortunados.
Apesar das idéias favoráveis à intervenção do Estado na economia, o pensamento da
escola clássica predominou até a década de 1930. Naquela época, a teoria econômica
mostrava que num mercado competitivo a alocação de recursos seria ótima, ou seja, chegar-
se
-ia à situação conhecida como ótimo de Pareto (definido em termos de eficiência da
produção e satisfação dos consumidores). Nesse sentido, o ótimo paretiano leva
ria
à noção de
que qualquer intervenção na economia seria nociva, por interferir no processo competitivo.
Deste modo, de
fendia
-
se
que o mais adequado para a política econômica seria a adoção do
18
sistema do
laissez
-
faire
, em que o funcionamento do mercado leva
ria
ao “melhor dos
mundos”.
Entretanto,
com
a
recessão da década de 30, a ideologia do
laissez
-
faire
foi
abandonada em decorrência das crises cíclicas de desemprego do sistema capitalista,
demonstrando
que mesmo o equilíbrio estático não era o de um ótimo paretiano, pois havia
recursos inaproveitados
.
A teoria keynesiana, por sua vez, ao modificar algumas das hipóteses d
a teoria clássica
(altera a teoria de demanda de moeda, supondo que preços e salários não são flexíveis e que o
consumo depende da renda), concluía que poderia ocorrer um equilíbrio estático da renda em
um nível inferior ao de pleno emprego. Tal teoria permitiu que se compreendesse melhor a
crise dos anos 30, destacando a importância da atuação governamental na tentativa de, senão
eliminar, ao menos diminuir a taxa de desemprego. No modelo de Keynes, o governo
desempenha função precípua como forma de suplem
entar a insuficiência de demanda do setor
privado.
A intervenção do Estado na economia era vista por Keynes como indispensável para
dar sustentação ao próprio sistema liberal político e econômico. Em seu entendimento, esta
interferência deveria ocorrer apenas no lado da demanda, e assim mesmo estimulando os
gastos públicos ou reduzindo os impostos, se e quando houvesse insuficiência de demanda
efetiva e crise de desemprego.
Com base na teoria keynesiana, surge a contribuição de Alvin Harvey Hansen, em se
u
livro “Business cycles and fiscal policy” (1941). Hansen desenvolveu seus estudos orientados
para um segmento específico das finanças governamentais, denominado “política fiscal”, que
consistiria no emprego consciente dos meios fiscais do governo - tributação, gastos e dívida
pública
- com o objetivo de neutralizar as tendências cíclicas da economia, traduzidas pelos
eventos de inflação e recessão.
Mas é a partir da publicação do livro “The Theory of Public Finance” (1959), de
autoria de Richard Abel Musgrave, que a teoria econômica passa a ter uma teoria geral do
setor público. No livro, o autor descreve e fundamenta o comportamento governamental,
tratando a questão orçamentária sob a ótica macroeconômica. Musgrave levou em
consideração as várias áreas sobre as quais incidem os efeitos da tributação e dos dispêndios,
lançando mão de uma visão múltipla que contempla os ajustes na alocação dos recursos,
distribuição da renda e riqueza, estabilização da produção e do emprego, bem como o
crescimento econômico.
19
2
.1.3 Debate Recente
Conforme visto nas seções anteriores, a questão da condução da economia pelo Estado
ou pelo mercado tem sido objeto de grande discussão nos últimos séculos. Nas últimas
décadas, a partir da implementação das políticas do Consenso de Washington por diversos
países em desenvolvimento, este debate se intensificou.
Easterly (2001) e Rodrik (2003) apontam que, a partir de 1980, vários países em
desenvolvimento, dentre os quais o Brasil, aderiram ao denominado “Consenso de
Washington” de boas políticas, dentre as quais podemos citar: disciplina fiscal, moedas
competitivas, privatização e desregulação, comércio e liberalização financeira.
Nessa época, amadureceu a percepção de que as “falhas de governo” poderiam ser tão
ou mais prejudiciais para o desenvolvimento econômico do que as “falhas de mercado”,
devido à má-alocação de recursos resultantes da distorção de preços relativos, ou devido ao
consumo de recursos escassos em atividades de
rent
-
seeking
. Logo, a prioridade passou a ser
corri
gir os preços relativos domésticos, alinhando-os aos preços internacionais, e reduzir a
intervenção do Estado na economia, deixando ao mercado a decisão de onde investir e como
produzir. Neste cenário, o Estado teria o papel de corrigir os desequilíbrios m
acroeconômicos
acumulados nas décadas anteriores, equilibrando as contas públicas e reduzindo a inflação;
além de concentrar a atenção na provisão de educação e saúde necessárias para que os
trabalhadores tenham condições de desempenhar as atividades produ
tivas no setor privado.
A partir deste pano de fundo, o Consenso de Washington
1
propunha para os países em
desenvolvimento, em especial na América Latina, um conjunto de reformas de cunho
neoliberal, consistindo em disciplina fiscal, aumento dos gastos públicos em educação e
saúde, reforma tributária, taxas de juros determinadas pelo mercado, taxas de câmbio
competitivas, política comercial liberal, abertura ao investimento direto externo, privatização,
desregulamentação, e respeito aos direitos de propried
ade.
Na década de 90, o Consenso serviu de base para uma agenda de desenvolvimento,
tendo
-se promovido neste período amplas reformas estruturais no Brasil e também em outros
países da América Latina.
1
O termo Consenso de Washington foi criado pelo economista John Williamson em 1989. Refere
-
se a uma
espécie de consenso entre os intelectuais de Washington em torno de uma lista de reformas específicas que
acreditavam serem necessárias
para contornar a crise econômica nos países da América Latina.
20
Os resultados do processo de reformas orientadas para o mercado foram, em média,
positivos, mas ficaram abaixo do esperado nos países em desenvolvimento. Além disso, o
efeito destas reformas sobre o crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) e da produtividade
foi maior nos países com melhores instituições, onde havia uma proteção maior dos direitos
de propriedade. Ainda que as discussões acerca do papel do Estado na economia tenham
permanecido intensas, a experiência da década de 90 suscitou a busca de novas interpretações
para o problema do subdesenvolvimen
to.
Neste contexto, surge o conceito do Consenso de Washington ampliado, em que o
Estado e o mercado precisam ser vistos como entes complementares, e não mais como
substitutos. Assim, o Estado tem o papel de estabelecer uma infra-estrutura institucional qu
e
permita ao mercado existir e funcionar adequadamente. Aliás, uma infra-
estrutura
institucional que se encontra presente nos países industrializados, mas é precária ou mesmo
ausente nos países em desenvolvimento. Ainda de acordo com o Consenso de Washingt
on
ampliado, a intervenção do Estado na economia, concedendo incentivos fiscais (diretos ou
indiretos, através de incentivos creditícios) para a realização de determinados investimentos
constitui
-se em um instrumento que, em geral, produz resultados inferiores aos que poderiam
ser obtidos com as reformas institucionais.
2
.1.3.1 Debate no Brasil
No Brasil, em linhas gerais, até a década de 70, o Estado brasileiro intervia
diretamente na atividade econômica, exercendo o papel de produtor. Entretanto, a
pós
esta
década, o Estado foi perdendo consideravelmente sua capacidade de investir, e finalmente na
década de 90, juntamente com o processo de abertura e estabilização da economia, iniciou-
se
um grande processo de privatização das estatais. Portanto, neste período, houve uma mudança
do papel do Estado com relação ao processo de crescimento econômico. Até a década de 70, o
Estado exercia um papel proeminente na condução do crescimento econômico, sendo que
após
as reformas da década de 90, a prioridade passou a
ser a geração de condições favoráveis
para acelerar o crescimento econômico, a ser conduzido pelo setor privado.
Contudo, a retirada do Estado das atividades tipicamente produtivas, com o avanço da
privatização, não acarretou redução no tamanho do Estado brasileiro, mas
sim,
mudança em
suas prioridades. Até a década de 70, o Estado investia fortemente em infra-estrutura e pouco
21
na área social. Já a partir da década de 90, o Estado passou a investir mais na área social e
outros gastos correntes, e pouco em infra
-
estrutura.
Deste modo, o Estado brasileiro representa uma grande parcela do PIB brasileiro, ao
considerarmos que, atualmente, a carga tributária no Brasil equivale a quase 40% do PIB.
Esta
situação de carga tributária elevada e crescente, principalmente nos últimos anos, tem
suscitado críticas de diversos setores da sociedade, seja do empresariado devido ao fato de
inibir os investimentos, seja do consumidor que possui uma proporção de sua renda subtraída
através dos impostos. Mas com o crescimento das demandas sociais e despesas obrigatórias,
esta queda da carga tributária f
ica inviabilizada, pelo menos, em
curto prazo.
No início de 2007, o governo lançou o Programa de Aceleração do C
rescimento
(PAC)
que, entre outras medidas, privilegia o aumento dos investimentos públicos em infra-
estrutura na economia, como forma de acelerar o crescimento da economia. Alguns
economistas dizem que um crescimento da taxa de investimentos para o patamar de 25% do
PIB propiciaria um crescimento da economia de 5% ao an
o.
Segundo alguns analistas, o PAC indicaria uma possível reorientação da estratégia
governamental, em que o Estado voltaria a ser o elemento indutor do crescimento econômico
no Brasil, o que tem gerado reações distintas, com críticas por parte de alguns economistas e
elogios por parte de outros economistas. As críticas quanto a este programa refere-se à
possibilidade do aumento do tamanho do Estado na economia, em que o aumento dos gas
tos
em infra-estrutura elevaria, ainda mais, os gastos totais do governo e, assim, obrigaria o
governo a elevar a carga tributária.
Este debate sobre o tamanho do Estado no Brasil ainda permanecerá em aberto por
muitos anos, ainda mais porque tem aumentado o consenso entre os economistas de que este é
um dos assuntos cruciais
para entender o crescimento econômico brasileiro.
Na próxima seção
iremos discorrer sobre os impactos das variáveis fiscais nos modelos de crescimento.
2
.2
Política Fiscal nos Modelos de Crescimento
De acordo com os modelos de crescimento neoclássico de Solow (1956), juntamente
com suas extensões subseqüentes, as medidas de impostos e gastos que influenciam as taxas
de poupança ou o incentivo para investir em capital físico ou humano afetam apenas as razões
de equilíbrio dos fatores, ao invés da taxa de crescimento no estado estacionário. Neste
22
modelo, a taxa de crescimento de longo prazo é conduzida por fatores exógenos tais como a
taxa de crescimento populacional e o progresso tecnológico, enquanto que a política fiscal
pode afetar apenas o caminho d
e transição para este estado.
Por outro lado, nos modelos de crescimento endógeno, o investimento em capital
físico e humano afeta a taxa de crescimento no estado estacionário, e consequentemente há
muito mais espaço nestes modelos para que, pelo menos, alguns elementos de impostos e
gastos do governo exerçam um papel importante no processo de crescimento. Desde as
contribuições pioneiras de Barro (1990). King e Rebelo (1990) e Lucas (1990), diversos
artigos têm estendido a análise da taxação, gastos públicos e crescimento, demonstrando
várias condições sob as quais as variáveis fiscais podem afetar a taxa de crescimento de longo
prazo (JONES; MANUELLI; ROSSI, 1993; STOKEY; REBELO, 1995; M
ENDOZA;
MILESI
-
FERRETTI; ASEA
, 1997).
2
.2.1 Modelo de Barro (199
0)
–
Gastos do Governo em Modelo de Crescimento Endógeno
No modelo desenvolvido por Barro (1990) o tamanho de governo exerce impacto
sobre a taxa de crescimento econômico até um determinado ponto. Assim, há um determinado
nível ótimo de tamanho de governo que maximiza a taxa de crescimento. Em outras palavras,
o aumento dos gastos gera externalidades positivas até um determinado nível acima do qual o
aumento dos gastos tem repercussão negativa sobre as taxas de crescimento do produto e da
poupança.
Barro
(1990) considera que a quantidade de bens e serviços públicos per capita (g)
entra como um insumo para a produção privada. Sem a presença de “g”, a função de produção
exibe retornos decrescentes de escala, mas ao incluirmos “g”, esta função de produção
apr
esenta retornos constantes de escala. Assim, temos o seguinte:
0
( ) retornos decrescentes de escala
( , ) retornos constantes de escala
y f k
y f k g
o
nde: y = produto
per capita
g = gastos públicos
per capita
23
k = estoque de capital
per capita
Esta idéia de incluir “g” como um argumento separado da função de produção se
baseia no fato dos insumos privados, representados por “k”, não serem substitutos próximos
dos insumos públicos. Assim sendo, a atividade privada não substituiria a atividade do setor
público caso fosse difícil cobrar de cada usuário, conforme ocorre principalmente no caso dos
bens públicos puros, como por exemplo, a defesa nacional e a manutenção da ordem e da lei.
Nesse caso, os gastos públicos são complementares aos investimentos privados, e um baixo
nível de “g” reduz o retorno do capital físico. Logo, deve ser necessário manter uma
determinada proporção na combinação de insumos públicos e privados:
( , ) .
g
y f k g k
k
(1)
onde: “f” satisfaz as condições usuais para produtos marginais positivos e decrescentes de
modo que
´ 0 e ´´< 0
.
Se a função de produção for do tipo Cobb
-
Douglas, temos que:
y g g
A
k k k
(2)
De modo que a produtividade marginal do capital dependerá da relação (g/k) e da
elasticidade produto-gasto público
yg
. Quanto maior for
yg
menor será o valor da
produtividade do capital para uma determinada relação (g/k):
. 1 ´. . 1
yg
y g g g
k k y k
(3)
onde:
0 1
yg
Supõe
-se que os gastos do governo sejam financiados através de uma tributação
proporcional à renda, e que a cada período o orçamento público seja equilibrado, isto é, que
não haja endividamento público.
. . .
g
g T y k
k
(4)
24
onde T = receita pública
per capita
alíquota tributária incidente sobre a renda
O processo de maximização da utilidade conduz, em termos de taxa de crescimento de
estado estacioná
rio, à seguinte escolha da trajetória de consumo:
1
. 1 . . 1
yg
c g
c k
(5)
onde:
elasticidade de substituição intertemporal do consumo
taxa constante de preferência temporal da função utilidade
A taxa de crescimento do consumo
per capita
(g) é a mesma para o produto
per capita
(y) e o estoque de capital per capita (k). O impacto da política fiscal sobre o produto (y)
oc
orre através de dois canais de transmissão:
i)
E
feito positivo dos gastos públicos sobre o produto
.
ii)
Efeito negativo dos impostos sobre o produto, pois reduzem os recursos
disponíveis para o setor privado
.
O efeito líquido depende do tamanho do setor público em termos da relação (g/y) e da
correspondente alíquota de tributação necessária para financiar o orçamento público. Assim,
para uma relação (g/y) relativamente pequena (ou seja, um tamanho de governo pequeno), o
efeito da participação do governo sobre o crescimento é positivo. Por outro lado, para um
nível muito elevado de gastos públicos a situação inverte
-
se e um governo grande reduz a taxa
de crescimento estacionária do produto, consumo e capital.
Portanto, pode-se concluir que existe um tamanho ótimo para a participação do
governo, que é encontrado derivando-se a
equação
(5) em relação à (g/y), e a partir das
condições
k
g
y
g
y
g
.
k
g
e
:
1
. . . ´ 1
g
k
g
y
(6)
Em uma função de produção
Cobb
-
Douglas
, o tamanho de governo que maximiza a
taxa de crescimento corresponde à condição natural para a eficiência produtiva (
´ 1
).
25
Nessa condição de eficiência, o tamanho ótimo do governo é dado pela condição em
que cada centavo marginal aplicado em bens públicos deve ser igual ao que se obtém desse
bem em termos de produto marginal. Segue gráfico que mostra essa relação entre tamanho de
governo e taxa de crescimento econômico
Gráfico 1
–
T
amanho ó
timo de
g
overno
Fonte: Barro (1990
, p. S110
)
2.3 Revisão da Literatura Internacional sobre Política Fiscal
versus
Crescimento
Econômico
Grande parte da literatura empírica que examina as relações entre a política fiscal e as
taxas de crescimento econômico varia em termos de conjunto de dados, técnica econométrica
e qualidade.
Miller e Russek (1993) encontraram, para um painel de dados anuais de 39 países, no
período 1975-1984, que o efeito dos gastos sobre o crescimento depende crucialmente do
modo como a variação nos gastos é financiada. De modo geral, seus resultados sugerem que
as mudanças nos gastos financiadas por taxação produzem efeitos insignificantes sobre o
crescimento. Por outro lado, as mudanças nos impostos ou gastos que resultam em déficits
26
orçamentários impactam negativamente o crescimento econômico. Estes autores não
distinguem entre as categorias de gastos e receitas, do modo sugerido pelos modelos de
crescimento endógeno (gastos produtivos e improdutivos, taxação distorciva e não-
distorciva).
Já a importância de uma especificação completa da restrição orçamentária do governo
é demonstrada em resultados empíricos recentes. Mendoza, Milesi-Ferretti e Asea (1997)
conclui que a combinação de impostos não exerce impacto significativo sobre o crescimento,
apesar de afetar significativamente o investimento privado. O ponto frágil da obra de
Mendoza é que suas regressões não incluem nenhuma variável de gastos, e deste modo, suas
estimativas são viesadas pelo financiamento parcial implícito dos gastos produtivos. Isto pode
ser verificado no trabalho de Kocherlakota e Yi (1997) no qual é constatado que as medidas
de impostos afetam significativamente o crescimento apenas se os gastos com capital público
forem incluídos nas regressões.
2
.3
.1 Relação entre Gastos Públicos e Crescimento Econômico
O gasto público é uma ferramenta de política crucial, em que os governos podem
utilizá
-lo para corrigir as falhas de mercado e acelerar o desenvolvimento. Por outro lado, os
governos podem abusar do poder e gerar distorções adicionais. Deste modo, o impacto dos
gastos do governo sobre o crescimento econômico tem tido grande destaque na literatura.
Landau
(1983) estudou 104 países em uma base
cross
-
section
, utilizando a versão
mais antiga dos dados
Summer
-Heston. Ele encontrou relações significativamente negativas
entre a taxa de crescimento do PIB real per capita e o nível de gastos de consumo do governo,
em relação ao PIB. Logo após, Kormendi e Meguire (1985) estudaram 47 países no período
pós 2ª g
uerra, utilizando dados de gastos com consumo total do governo, e outras variáveis do
International Financial Statistics (IFS). Esta medida de gasto do governo exclui investimento
público e transferências, mas inclui grande parte dos gastos com defesa e educação. A partir
de dados para cada país,
com
períodos médios acima de 20 anos, Kormendi e Meguire não
encontraram relação significativa entre as taxas de crescimento média do PIB real e as taxas
de crescimento da parcela dos gastos com consumo do governo,
em relação ao PIB.
27
Posteriormente, Grier e Tullock (1987) estenderam a forma de análise de Kormendi-
Meguire para 115 países, utilizando dados de consumo do governo e outras variáveis a partir
da base Summer e Heston (1984), sendo que o conceito de gastos do governo empregado em
ambos os trabalhos são eq
uivalentes. No estudo de Grier e
Tullock foram utilizados intervalos
de dados médios acima de cinco anos. Eles encontraram uma relação significativamente
negativa entre a taxa de crescimento do PIB real e o crescimento da parcela de gastos do
governo (em relação ao PIB).
Da mesma forma, Barth e Bradley (1987) encontraram uma relação negativa entre a
taxa de crescimento do PIB real e a parcela de gastos com consumo do governo para 16 países
da
Organisation for Economic Co-Operation and Development (OECD) no período 1971-
1983. Esses autores também concluíram que a parcela do investimento do governo em relação
ao PIB teve um efeito estatisticamente insignificante sobre o crescimento.
Por outro lado, Rati Ram (1986) conclui que o tamanho de governo exerce um efeito
positivo sobre o desempenho econômico e crescimento, sendo que tal efeito positivo pode ser
mais forte em países de renda mais baixa.
2
.3.2 Categorias de Gastos Públicos e seus Efeitos sobre o Cresci
mento Econômico
Easterly e Rebelo (1993) estimaram uma regressão em painel ou
cross
-
country
controlando a renda per capita inicial e algumas outras variáveis. Eles encontraram que a
parcela dos investimentos públicos em transporte e comunicação é robusta e positivamente
correlacionada com o crescimento. Porém, a relação entre o crescimento e a maioria das
variáveis é muito frágil. Em particular, o crescimento não está robustamente correlacionado
com gastos em educação ou saúde.
A descoberta de que o gasto público em educação não contribui para o crescimento
pode parecer surpreendente, porém isso possivelmente deve-se ao problema de erro de
medida. Logo, o que é codificado como dispêndio em educação significa, na realidade,
salários mais elevados para os funcionários públicos sem a respectiva melhora na qualidade
do serviço público.
Ainda de acordo com Easterly e Rebelo (1993), a principal razão estatística para a
fragilidade na relação entre o crescimento e as variáveis fiscais refere-se a um problema de
colinearidade: a política fiscal é fortemente correlacionada com a renda per capita inicial (os
28
países mais ricos tendem a arrecadar e gastar mais), sendo que, ao mesmo tempo, as variáveis
fiscais podem ser fatores determinantes do crescimento. Porém, a principal razão para a falta
de resultados conclusivos é que o gasto público pode ser produtivo ou anti-
produtivo,
dependendo dos propósitos políticos dos governos. Em outras palavras, o gasto público
também é endógeno.
Enquanto que Kormendi e Meguire (1985), Grier e Tullock (1987) e Summers e
Heston (1988) classificam defesa e educação como
consumo
do governo, e, portanto,
improdutivos, Barro (1991) modela os mesmos como produtivos. Isto porque o gasto com
educação pública representa, na verdade, investimento em capital humano. Da mesma forma,
gastos com segurança ajudam a proteger os direitos de propriedade o que aumenta o
investimento e, consequentemente, o crescimento.
Kneller
, Bleaney e Gemmel (1999 e 2001) testaram o modelo de crescimento
endógeno de B
arro
(1990), em que os gastos do governo e a tributação exerceriam efeitos
temporários e permanentes sobre o crescimento. Deste modo, eles agregaram as classificações
do Fundo Monetário Internacional (FMI) em
sete
categorias e testaram a sensibilidade dos
resultados a esta classificação dos dados. No que se refere aos gastos, têm-se a seguinte
divisão: Gastos produtivos (serviços públicos gerais, educação, saúde, defesa, habitação,
transporte e comunicação); Gastos improdutivos (previdência e assistência social, recreação e
serviços econômicos); Outros Gastos (componentes de classificação ambígua). Para um painel
de países desenvolvidos (da OCDE), no período 1970-1995, eles encontraram evidências de
que os gastos produtivos estimulam o crescimento, enquanto os gastos não-produtivos geram
o efeito contrário.
Devarajan, Swaroop e Zou (1996) evita
ra
m classificar os gastos em produtivos ou
improdutivos antes de analisar os dados. Eles procuraram determinar quais os componentes
dos gastos públicos que podem ser considerados produtivos nos países em desenvolvimento.
Os resultados empíricos, para um conjunto de 43 países em desenvolvimento ao longo de 20
anos, indica
ra
m que os gastos que normalmente são considerados produtivos podem se tornar
improdutivos quando são feitos em excesso. Este seria o caso dos gastos com capital,
transporte e comunicação, saúde e educação, sendo que somente os gastos correntes, como
categoria ampla, estão associados com maior crescimento econômico. Esta constatação é
resultado do fato do
s países em desenvolvimento terem concentrado seus gastos em capital ao
invés de custeio. Desta forma, a recomendação tradicional de aumentar a parcela do
29
investimento público no orçamento para promover o crescimento não é correta para os países
em desenvo
lvimento.
2
.3.3 Ajuste Fiscal e Crescimento Econômico
De acordo com a crença de muitos formuladores de política monetária, os
programas
de ajuste fiscal tendem a ser recessivos, isto é, diminuem a demanda agregada, tanto pela ação
direta dos fatores de contração fiscal – provocando uma queda do gasto público ou da renda
disponível do setor privado, devido ao aumento de impostos - como pelos seus efeitos
multiplicadores.
Dado que a recessão
representa
um grande
prejuízo
eleitoral, os governos
hesitam em perseguir ajustes fiscais. Entretanto, nos anos 90 surgiram alguns trabalhos sobre
o tema que
colocaram dúvidas neste aparente inquestionável fato estilizado
.
O trabalho pioneiro na matéria foi o de Giavazzi e Pagano (1990) que argumentaram
que, em certas circunstâncias, um ajuste fiscal poderia ter conseqüências expansionistas sobre
a economia, quando baseado no corte de gastos. Isso estaria associado a três tipos de
influência favoráveis de programas de ajustamento sobre o nível de atividade:
i)
Mudança na composição da demanda agregada em favor do investimento, causada
pelo aumento dos lucros associado à queda do salário real, na presença de uma
redução da relação consumo do governo/PIB
.
ii)
Queda das taxas de juros, relacionada com o
rating
dos países que aderissem à
disciplina fiscal
.
iii)
Melhora do ambiente de negócios, em um contexto de redução das incertezas.
Este último item pode ser entendido como o fenômeno oposto do que ocorre quando
um crescimento explosivo da dívida pública gera preocupações que afetam negativamente o
ritmo de negócios. Em um artigo publicado já em meados dos anos 1990, com base na
experiência da Suécia, Giavazzi e Pagano referiram-se ao impacto expansionista de
programas de contração fiscal como “efeitos não
-
keynesianos da política fisca
l”.
Alesina
et al. (1998), a partir de uma amostra de 19 países desenvolvidos (da OCDE),
também chega à mesma conclusão de que o ajuste fiscal baseado em corte de gastos do
governo frequentemente
gera
efeitos expansionistas. Particularmente, os ajustes f
iscais
30
baseados em cortes nas transferências e salários do governo e que são implementados em
períodos de
stress
fiscal são mais duradouros e não contracionistas. Do lado da demanda, o
aspecto expansionista de tais ajustes fiscais funciona através de um efeito expectativa, que é
mais forte quanto piores forem as condições fiscais iniciais. Do lado da oferta, a interação de
determinados tipos de ajustes – aqueles sem aumentos de impostos, mas com cortes nos
salários e emprego do governo – conduzem a uma moderação salarial, custos unitários do
trabalho relativamente reduzidos, e aumentos na lucratividade, investimentos de negócios e
produção. Por outro lado, os ajustes fiscais baseados em aumentos de impostos tendem a ser
contracionistas.
Além disso, de acordo com estes autores, os governos não parecem ser
sistematicamente punidos por se engajarem em ajustes fiscais, e nem perdem popularidade,
conforme mensurado pelas pesquisas de opinião realizadas nos países em que os ajustes
fiscais foram implementados.
2
.4 Revisão da Literatura no Brasil
No Brasil temos alguns estudos recentes que mostram os impactos da política fiscal
sobre o crescimento econômico. Ferreira (1996) e Ferreira e Malliagros (1998) encontraram
evidências de uma forte relação entre investimentos em infra-estrutura (energia,
telecomunicações e transportes) e produto. Alguns estudos tenta
ra
m identificar relações de
complementaridade ou substituição entre os investimentos público e privado, chegando a
conclusões divergentes. Ronci (1991) não e
ncontrou
uma relação estatisticamente
significativa entre os investimentos públicos e privados. Sant´Ana, Rocha e Teixeira (1994)
encontra
ram
evidências de complementaridade entre os investimentos públicos e privados
.
Assim, sugere-se que os investimentos públicos estimulam a realização de investimentos
privados, contribuindo para o crescimento econômico.
Por outro lado, de acordo com Rocha e Teixeira (1996), há evidências de uma relação
de substituição entre os investimentos públ
ico
s e privados. Melo e Rod
rigues
Júnior (1998)
concluem que os investimentos públicos deslocam,
em
curto prazo, aproximadamente um
terço dos investimentos privados; possivelmente devido à competição por recursos reais
escassos e/ou devido ao efeito do aumento das despesas públicas
sobre a taxa de juros.
31
Cândido
Júnior
(2001) analis
ou
teórica e empiricamente a relação agregada entre
gastos públicos e crescimento econômico no Brasil, no período 1947/1995. A avaliação
empírica desta relação foi realizada através de duas metodologias
.
A primeira metodologia permitiu estimar o efeito externalidade dos gastos
2
sobre o
crescimento e o diferencial de produtividade em relação ao setor privado. No conceito que
engloba consumo mais transferências, o efeito externalidade foi negativo. Na segun
da
definição de gasto total (que inclui os investimentos das administrações públicas), o efeito
externalidade foi positivo, porém, o diferencial de produtividade em relação ao setor privado
foi negativo. Por fim, a produtividade do setor público representou apenas 60% da
produtividade do setor privado.
A segunda metodologia captou os efeitos dinâmicos da relação gasto público/produto,
e a partir daí estimou-
se
a solução de longo prazo. A vantagem desta estimativa em relação à
anterior é que parte-se de uma especificação mais geral e chega-se a resultados mais robustos
em termos estatísticos. Os valores das elasticidades gasto/produto nos dois conceitos foram
negativos. A equação de curto prazo mostra que os gastos públicos defasados no período de
um ano surt
em efeito positivo sobre o PIB. No longo prazo esse efeito se reverte.
De acordo com Cândido J
únior
(2001), esses resultados sugerem que a proporção de
gasto público no Brasil está acima de seu nível ótimo, e existem indícios de baixa
produtividade. Na medida em que os impostos forem mais distorcivos e os gastos menos
produtivos, os efeitos sobre o crescimento serão mais danosos.
Rocha e Giuberti (2005) estuda
ram
a relação entre a composição de gastos públicos e
o
crescimento
econômico, avaliando quais componentes do gasto público contribuem para o
crescimento da economia. Para a realização deste estudo, seguiu
-
se a metodologia
adotada por
Devarajan, Swaroop e Zou (1996), em que trabalha-se com dados em painel. A base de dados
utilizada inclui
os
gastos
por categoria (correntes e de capital) e por função econômica
(educação, saúde, defesa, transporte e comunicação) de todos os estados brasileiros,
considerando o período de 1986 a
2002. Estes autores chegam às seguintes conclusões:
i)
A relação entre os gastos correntes do governo e o crescimento econômico é
negativa.
ii)
A relação entre os gastos com capital e a taxa de crescimento é positiva.
2
O conceito de externalidade dos gastos surgiu a partir da teoria do crescimento endógeno, que ressalta a
importância de o governo ofertar bens públicos, dado que estes podem elevar os retorn
os privados, a taxa de
poupança e acumulação de capital, gerando uma externalidade positiva. Por outro lado, caso a expansão dos
gastos públicos seja financiada por impostos distorcivos, então a ineficiência na alocação destes gastos pode
ocasionar uma ext
ernalidade negativa.
32
iii)
A relação entre os gastos com defesa, educação, transporte e comunicação com
o crescimento econômico é
positiva.
Ainda de acordo com o estudo de Rocha e Giuberti (2005), a reorientação de gastos
em consumo em direção aos gastos com investimento exerce efeitos positivos sobre o
crescimento econômico.
Herrera
e
Blanco (2006) estimaram
o
s
impacto
s a
curto e longo prazo da polític
a fiscal
sobre o produto.
Em
longo prazo, a elasticidade-renda do estoque de capital público é
elevada, inclusive sendo maior do que a do setor privado. Por outro lado, a taxação exerce um
impacto negativo substancial sobre o PIB, que de acordo com os autores devem ser
incorporados na análise de projetos de investimentos públicos. Os gastos com consumo ou
previdência social não têm efeito sobre o produto, enquanto os subsídios reduzem o produto.
Outra conclusão destes autores refere-se à característica pró-cíclica da política fiscal
brasileira
em
curto prazo, ou seja, os aumentos no PIB estão associados a s
uperávits
primários
menores, enquanto as contrações no PIB estão associadas a s
uperávits
primários mais
elevados.
Por outro lado, as evidências mostram que a política fiscal é anti-
cícl
ica no
horizonte de longo prazo, em que
as expansões
d
o P
I
B estão associada
s a superávits primários
maiores, e vice
-
versa.
2.5 Revisão Histórica da Política Fiscal no Brasil
Se fossemos, literalmente, fazer um retrato histórico do país, poderíamos ver o Brasil
analogamente a um grande navio que atravessa mares turbulentos, representado pelas crises
econômicas externas (Crise do México 1995, Ásia 1997, Rússia 1998, Argentina 2001). Além
disso, este navio chamado Brasil enfrenta alguns problemas internos persistentes que o
tornam mais vulnerável ao “terreno” adverso, não permitindo que ele avance mais
rapidamente.
Um dos principais problemas internos certamente refere-se ao quadro fiscal do país,
com impostos e gastos elevados. A evolução das contas públicas do país, que
des
embocou
nesta situação de gastos crescentes financiados por uma carga tributária cada vez maior, será
apresentada nesta revisão histórica. A análise inicia
-
se a partir da Constituição de 1988.
33
2
.5.1 F
ederalismo Fiscal no Brasil e a Constituição de 1988
No período do regime militar houve um processo de centralização dos recursos e do
poder no âmbito do governo federal. A maior parte dos recursos das esferas subnacionais
estava sujeita a vinculações.
A partir do processo de descentralização no Brasil, iniciado nos anos 1980 e
aprofundado com a Constituição de 1988 houve um fortalecimento político e financeiro dos
estados e municípios em detrimento do governo central. Isto era visto como essencial ao
mov
imento de redemocratização do país. A descentralização ocorreu, principalmente, através
de emendas constitucionais que aumentaram os percentuais dos fundos de participação dos
estados e municípios, mesmo antes da Constituição de 1988. Mas
,
diferente do qu
e ocorria no
regime militar, estes recursos transferidos não estavam sujeitos a uma rubrica de gasto
específica
.
O problema fiscal inerente ao processo de descentralização vigente a partir da
Constituição de 1988, é que a mesma não ocorreu através da descentralização do poder de
tributar, mas sim mediante transferências fiscais do governo central para os estados e
municípios, e dos estados para os municípios. Isso criou o conhecido problema do “poço
comum”, pois se vários governos locais retiram suas receitas de uma única fonte (a
arrecadação dos níveis superiores de governo), cada governo local tentará extrair o máximo
que puder. O resultado é o excesso de gastos dos governos locais e a necessidade
dos
governos central e estadual aumentarem a carga tributária para financiar essas despesas
crescentes.
Conforme Rezende (1995, p.12):
A autonomia financeira pleiteada foi a autonomia para gastar, não a
competência para instituir os tributos necessários ao financiamento do gasto.
Com exceção do aumento da base
de incidência do principal imposto estadual
–
o ICMS, - que beneficiou os estados mais industrializados, a receita da grande
maioria dos estados e municípios cresceu em função, principalmente, do
incremento nas transferências. O corolário dessa atitude foi o afrouxamento do
vínculo de co-responsabilidade entre o cidadão contribuinte e os poderes
públicos estadua
is
e municipa
is
, gerando condições propícias à
irresponsabilidade e ao desperdício
.
Em contraste com a expressiva liberdade de alocação de recursos de estados e
municípios, a Constituição de 1988 estabeleceu um significativo aumento das vinculações dos
gastos da União. Para compensar a perda de participação no total da receita disponível, o
34
governo central passou a depender crescentemente de recursos não-sujeitos à repartição com
estados e municípios, como as contribuições sociais vinculadas para a seguridade social, que
constituem impostos cumulativos que prejudicam a qualidade do sistema tributário brasileiro
.
Podemos dizer que a Constituição de 19
88 criou alguns dispositivos que influenciaram
no aumento das despesas públicas, em que cabe destacar:
i)
Elevação da parcela de transferências de receitas para estados e municípios.
ii)
Incremento da proporção dos recursos da União obrigatoriamente destinada a
c
ertas rubricas de gasto, tipicamente sociais.
Em conseqüência, a parcela de recursos de livre disponibilidade do governo federal se
reduziu substancialmente, devido ao aumento de gastos determinado pela nova Constituição e
à maior importância relativa adquirida pelas chamadas “receitas vinculadas”. Essa restrição
teve três efeitos:
i)
Limitar a capacidade do Poder Executivo de alocar as despesas de uma forma mais
racional.
ii)
Representar uma fonte adicional de pressão sobre o déficit público.
iii)
Induzir o governo federal à criação de novos impostos, por vezes tecnicamente
questionáveis, mas que tinham para ele a vantagem de não serem objeto de partilha
com outras esferas da federação.
2
.5.2 Resultado Primário do Setor Público nos últimos 15 anos
Durante o período de alta inflação no Brasil (1981-
1993),
o resultado das contas
primárias do governo era encoberto pela indexação das receitas e não indexação das despesas.
Dessa forma, a diferença entre o valor (em termos reais) da arrecadação e do pagamento da
dívida
pública fazia com que o resultado primário final fosse positivo. Entretanto, a partir de
meados de 1994, com a implementação do Plano Real,
essa
geração
de superávits primários
contínuos não podia mais ser controlada, porque o desequilíbrio fiscal do governo não era
“maquiado” pela elevada taxa de inflação.
Assim
, desde a estabilização da economia, o foco
de preocupação na análise das contas públicas passou a centrar-se sobre os dados de superávit
primário.
35
Nos primeiros anos após a implementação do Plano Real, os custos em termos fiscais
para o governo foram elevados. A elevada taxa de juros necessária para manter a estabilidade
econômica aumentava o serviço da dívida pública e gerava um rombo no orçamento do
governo, resultando em um crescente déficit nominal. Essa situação tornava-se incompatível
com um crescimento sustentado
em
longo prazo, sendo cada vez mais urgente uma reforma
fiscal.
A partir de fins de 1998, diante do agravamento do problema fiscal e da crise cambial
de 1999 que culminou no acordo de empréstimo com o FMI, o governo Fernando Henrique
Cardoso (FHC) iniciou um programa de ajuste fiscal, de acordo com o modelo recomendado
pelo Fundo, cujos pontos centrais foram:
i)
Controle da relação dívida pública como porcentagem do PIB, como objetivo
p
rincipal, a curto e médio prazo.
ii)
Geração de superávits primários em níveis adequados (de acordo com a evolução
do PIB e dos encargos financeiros), como objetivo intermediário, ou seja, como
indicador de solvência, evidenciando como meta final o controle do déficit
nominal.
O governo assumiu uma postura firme no sentido de avançar no ajuste fiscal primário,
lançando mão de medidas emergenciais e estruturais. Sem dúvida, o destaque ficou por conta
da Lei de Responsabilidade Fiscal (aprovada pelo Congresso em 2000). Esta lei representou
uma série de diretrizes gerais que deveriam balizar o comportamento das autoridades na
administração das contas públicas federais, estaduais e municipais. Alguns dos principais
dispositivos desta lei foram:
i)
Estabelecimento de
um teto para despesa
s
com pessoal;
ii)
Limite ao endividamento público, obrigando a um retorno rápido a determinados
níveis de endividamento caso os limites fossem temporariamente ultrapassados;
iii)
Vedada a possibilidade de refinanciamentos ou postergação de dívidas entre entes
da federação
;
Essa mudança de postura do governo na questão fiscal rapidamente surtiu efeito sobre
os resultados primários do governo. O resultado primário passou de um déficit próximo a
1,0% do PIB em 1997 para um superávit de 3,5% do PIB em 2000, e de 4,8% do PIB em
2005, conforme mostrado no gráfico
dois
, que mostra a necessidade de financiamento do setor
público (NFSP).
36
-2,7
-1,6
-2,2
-5,6
-0,3
0,1
1,0
0,0
-3,2
-3,5
-3,6
-3,9
-4,3
-4,6
-4,8
-7,0
-6,0
-5,0
-4,0
-3,0
-2,0
-1,0
0,0
1,0
2,0
1991 1992 1993 1994
1995 1996 1997 1998
1999 2000 2001 2002 2003
2004 2005
G
ráfico 2
. NFSP
–
setor público primário (% PIB)
Fonte: Banco Central
do Brasil
–
Bacen
(2006)
(+) = déficit p
rimário; (
-) =
superávit primário
A piora das contas públicas no período 1995-1998 pode ter sido reflexo da queda das
receitas, ou aumento das despesas, ou ainda, devido a ambos os fatores. Do mesmo modo,
interessa saber qual a composição dos superávits primários crescentes do setor público a partir
de 1999.
A Secretaria da Receita Federal divulga dados anuais sobre a carga tributária no
Brasil, revelando a magnitude da arrecadação tributária
como
proporção do PIB, e também a
distribuição final das receit
as
entre os entes federativos. Este último dado é importante, dado
que as transferências de recursos federais para os estados e municípios, e também dos estados
para os municípios (através dos fundos de participação), fazem com que a arrecadação federal
nã
o corresponda exatamente aos recursos disponíveis para o governo federal financiar suas
próprias despesas.
O
Gráfico 3
aprese
nta a evolução da arrecadação tributária total no Brasil no período
compreendido entre 1991 e 2005, assim como a distribuição final das receitas entre a União,
estados e municípios.
37
14%
15%
16%
18%
15% 15%
15%
15%
18%
19%
19%
20%
20%
21%
22%
7%
7%
7%
8%
9%
8% 8% 8%
8%
8%
9%
9% 9%
9%
10%
4%
4%
4%
4%
5%
5% 5%
6%
6%
6%
6%
6% 6%
6%
6%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
1999
2000
2001
2002
2003 2004 2005
Governo Federal
Estados
Municípios
Gráfico 3
. Carga Tributária (% PIB)
Fonte:
Brasil, Ministério da Fazenda,
Secretaria da Receita Federal
–
SRF
(2006)
A partir do Gráfico 3, podemos verificar que a carga tributária aumentou rapida
mente
no período 1991
-
1994 de 25% para 30% do PIB, manteve
-se relativamente estável no período
1995
-1998 em torno do patamar de 28% a 29% do PIB e desde 1998 vem aumentando todos
os anos, alcançando o patamar de 38% do PIB em 2005.
O Banco Central não divulga a série de gasto primário do setor público consolidado,
mas ainda assim há possibilidade de estimá-la, considerando a diferença entre o resultado
primário do setor público consolidado e a arrecadação tributária. Entretanto, antes de
apresentar a evolu
ção da
série estimada de gastos, é preciso tecer
d
ois comentários
:
i)
Apesar das empresas estatais serem consideradas no cálculo do superávit
primário do setor público consolidado, não há estimativa das receitas
coletadas por estas empresas. Deste modo, torn
a-
se importante considerar o
resultado primário do setor público apenas dos entes que arrecadam
impostos, e, portanto, excluindo as empresas estatais.
ii)
Há ainda alguns ajustes não passíveis de serem efetivados porque alguns
componentes do setor público consolidado coletam receitas não-
tributárias
(por exemplo, dividendos das empresas, multas, receitas decorrentes de
concessões do governo, etc:.) que, infelizmente, não são contabilizados de
modo consistente. Assim, as receitas totais do setor público são
poss
ivelmente maiores do que as receitas que compõem o cálculo da carga
38
tributária. Deste modo, é bem provável que o gasto primário efetivo do
setor público consolidado esteja um pouco acima das estimativas obtidas a
partir da diferença entre a arrecadação tributária e o resultado primário.
Ainda assim, esta discrepância não é muito significativa.
O
Gráfico 4 a seguir mostra estas estimativas dos gastos, subdividida em gastos
federais e regionais.
13%
14%
15%
14% 14%
15%
16%
15%
16%
17% 17%
18%
17%
18%
19%
11%
11%
10% 12%
14%
14%
13%
13%
14%
14%
15%
15%
15%
15%
16%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
1991 1992 1993 1994 1995
1996
1997 1998
1999
2000 2001 2002 2003 2004 2005
Governo Federal
Estados e Municípios
Gráfico 4
. Estimativa dos gastos primários do setor público
consolidado (%PIB)
Fonte: estimativas a partir dos dados do Ba
cen
(2006)
e da
SRF
(2006)
.
Conforme podemos observar no gráfico acima, os gastos estimados do governo têm
aumentado de forma contínua desde 1991. As exceções ficaram por conta dos anos de 1998 e
2003, em que houve uma ligeira redução dos gastos do governo como proporção do PIB.
A deterioração das contas primárias do governo no período 1995-1998 foi decorrente
do aumento do gasto primário, 4% do PIB, ter sido mais elevado do que o aumento da ca
rga
tributária, 2% do PIB. A partir de 1999, observa-se que os superávits primários do governo
basearam
-
se principalmente no aumento da carga tributária.
Ao compararmos o período 1999
-
2002 em relação a 1995-1998, podemos verificar um aumento da carga tributária de
aproximadamente 5% do PIB, enquanto as despesas primárias aumentaram cerca de 2% do
PIB.
39
No período mais recente (2003-2005), pode-se observar o mesmo padrão de
comportamento. A arrecadação aumentou em 2,4% do PIB, enquanto as despesas aumentaram
1,5% do PIB
.
Tabela 1
. Estimativas das contas primárias do setor público* (média do período) -
% PIB
1991-94
1995-98
1999-02 2003-05
Arrecadação de impostos
26,6 28,7 33,5
35,9
Gastos primários
24,4 28,8 30,8
32,3
Saldo Primário
2,2
-0,1
2,7
3,6
Fonte: Estimativas a partir dos dados do Ba
cen
(2006)
e da
SRF
(2006)
.
*
estimativas excluindo as empresas estatais
Ao compararmos a arrecadação média no período 2003-2005 em comparação ao
período 1991-94, observa-se que houve um aumento expressivo de 9,3% do PIB. A maior
parte deste percentual foi utilizada para financiar o aumento dos gastos primários, que na
comparação destes mesmos períodos aumentaram 7,9% do PIB. Deste modo, apenas a
parcela de 1,4% do PIB, correspondente ao superávit primário, foi utilizada para abater o
serviço da dívida.
2
.5.3 Ajuste Fiscal e Crescimento Econômico
–
Dois Caminhos
Na conjuntura atual da economia brasileira há certo entendimento, entre os
economistas, em torno da necessidade de geração de superávits primários, como forma de
estabilizar ou reduzir a relação dívida pública/PIB. Porém, neste campo do ajuste fiscal, u
m
assunto que vem ganhando espaço refere-se à qualidade do superávit primário
,
que
pode
ser
obtido
através de dois caminhos:
i)
O governo pode manter uma tributação elevada, o que permite a manutenção de
gastos elevados, sem prejudicar a política de obtenção de superávits primários.
ii)
O ajuste fiscal pode ocorrer através da redução das despesas, o que abre espaço
para a redução da tributação.
40
Conforme
já
analisado
na seção anterior, o governo tem optado nos últimos anos pelo
primeiro caminho, ou seja, mantém uma trajetória de expansão da carga tributária e
dos gastos
públicos.
Porém,
esta política tem recebido críticas advindas principalmente do setor
produtivo, que é onerado duplamente, pela combinação de juros reais elevados e carga
tributária
.
Logo, o segundo caminho parece ser o mais adequado, entretanto, o processo de
redução das despesas não é uma tarefa facilmente implementável na prática devido a uma
série de fatores, dentre os quais a rigidez orçamentária (receitas vinculadas) e a pressão das
demandas sociais. Além disso, destaca-se o problema dos gastos crescentes com a
previdência,
conforme exposto
na seção a seguir.
2
.5.4 Os Gastos Previdenciários Crescentes
O aumento relativo das despesas previdenciárias como proporção do PIB tem
caracterizado os últimos 18 anos (desde a promulgação da Constituição de 1988), conforme
pode
-
se visualizar
na T
abela
2
.
Tabela 2
. Despesas do INSS
(% PIB)
Ano
1988
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997
% do PIB
2,5 2,7 3,4 3,4 4,3 4,9 4,9 5,0 5,3 5,4
Ano
1998
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
% do PIB
5,8 6,0 6,0 6,3 6,5 6,9 7,1 7,5
Fonte:
Brasil. Ministério da Fazenda.
Secretaria do Tesouro Nacional
–
STN (2006).
Ao analisarmos o período dos últimos 12 anos, observa-se uma expansão contínua dos
gastos primários do Governo Central. Estes passaram de 16,5% do PIB em 1994, para 19,3%
em 1998 e 21,4% em 2002. Entre 2002 e 2005 esta relação registrou um novo aumento,
atingindo 22,4% em 2005. A principal razão para esse aumento deve-se ao com
portamento
dos gastos previdenciários, apesar das outras despesas também terem se elevado neste
período.
41
Tabela 3
. Governo central
3
: gasto público primário (% PIB)
Ano
Transferências Estados
Pessoal
Benefícios
Outros
Total
e Municípios
INSS
1991
2,6
3,8
3,4 3,9
13,7
1992
2,7
3,9
4,2 3,4
14,2
1993
2,9
4,5
4,9 3,6
15,9
1994
2,5
5,1
4,9 4,0
16,5
1995
2,8
5,6
5,0 4,2
17,6
1996
2,7
5,3
5,3 4,0
17,3
1997
2,9
4,6
5,4 5,2
18,1
1998
3,1
4,9
5,8 5,5
19,3
1999
3,6
4,9
6,0 4,9
19,4
2000
3,7
4,9
6,0 4,9
19,5
2001
3,8
5,2
6,3 5,2
20,5
2002
4,2
5,3
6,5 5,4
21,4
2003
3,9
4,9
6,9 4,7
20,4
2004
3,8
4,7
7,1 5,2
20,8
2005
4,3
4,8
7,5 5,8
22,4
1991
2,6
3,8
3,4 3,9
13,7
1991-1995
2,7
4,6
4,5 3,8
15,6
1996-2000
3,2
4,9
5,7 4,9
18,7
2001-2005
4,0
5,0
6,9 5,3
21,1
2005
4,3
4,8
7,5 5,8
22,4
Fonte: S
TN
(2006)
e
Brasil. Ministério da Fazenda.
Secretaria de Política Econômica
–
SPE (2006).
Conforme podemos analisar da Tabela 3, as despesas previdenciárias (INSS)
aumentaram de 3,4% do PIB em 1991 para 7,5% do PIB em 2005. Portanto, houve um
aumento das despesas com INSS de 4,1% do PIB neste período. Já os gastos primários totais
do governo central (incluindo as transferências aos estados e municípios) passaram de 13,7%
para 22,4% do PIB, respectivamente em 1991 e 2005. Ou seja, os gastos primários totais do
governo central aumentaram em 8,7% do PIB, sendo que aproximadamente metade deste
aumento deve
-
se aos gastos com previdência.
Portanto, nota-se que a resolução da questão do corte de gastos passa necessariamente
pelas contas previdenciárias. E neste sentido, a Reforma da Previdência parece ser uma
condição fundamental para que o país resolva de forma consistente este problema de gastos
crescentes.
3
A diferença entre o Governo Central (desta tabela) e o Setor Público (mencionado na seção 1.5.2) é a seguinte:
O Governo Central refere
-
se aos dados do Governo Federal, que inclui o Tesouro Nacional, Banco Central e
Previdência Soc
ial. Já o Setor Público Consolidado é mais abrangente, englobando o Governo Central, estados,
municípios e empresas estatais.
42
2
.5.5 Comentários Adicionais
O ajuste fiscal tem ocorrido através do aumento da carga tributária, que tem sido
utilizada para financiar os gastos públicos crescentes. O Brasil pode ter dificuldades de
registrar taxas mais elevadas de crescimento econômico, caso não haja uma resolução da
combinação fiscal de taxação e gastos elevados.
O caminho mais adequado requer uma perspectiva de redução dos gastos primários do
governo. Neste s
entido,
é cada vez mais urgente
implementar
reformas institucionais
profundas (como a Reforma da Previdência) que enxuguem os aumentos dos gastos públicos
e torne mais eficiente a máquina administrativa do governo. A economia poderia entrar em
um ciclo virtuoso, em que o controle dos gastos governamentais permitiria a manutenção do
superávit primário, acompanhado de uma redução gradual da carga tributária e da taxa de
juros. Este ambiente seria propício ao aumento dos investimentos, públicos e privados. Por
sua vez, a elevação dos investimentos representa o modo mais rápido para acelerar o
crescimento potencial da economia, permitindo assim um aumento maior da demanda sem
gerar pressões inflacionárias.
Entretanto,
no sistema político brasileiro denominado “Presidencialismo de coalizão”,
a implementação de reformas institucionais importantes requer um longo processo de
negociação. O grau de habilidade do governo em negociar com o Congresso pode aumentar
ou reduzir a capacidade do governo
em
atingir
suas metas
fiscais.
E
nquanto que
a
redução da magnitude total de gastos do governo
depende
de reformas
institucionais,
a decisão sobre a alocação destes mesmos gastos possui um caráter mais
dinâmico.
Embora haja percentuais mínimos obrigatórios de gastos alocados a determinados
setores da economia (conforme determinado pela Constituição de 1988), nos horizontes de
curto e médio prazo, o governo
pode
,
gradualmente
, alterar a distribuição dos gastos em
direção aos
setores mais produtivos.
Esta decisão acerca da alocação dos gastos do governo depende da contribuição de
cada componente de gasto do governo sobre o crescimento, que
, por sua vez,
é o assunto a ser
abordado
nos capítulos
três
(metodologia) e
quatro
(apresentação e análise dos resultados)
.
43
3.
M
ETODOLOGI
A
O objeto de estudo da parte empírica deste trabalho é a análise das relações lineares e
não
-lineares entre os componentes de gastos do governo e o crescimento econômico. A partir
da abordagem não-linear, são calculados os pontos críticos dos gastos alocados a cada setor.
Estes pontos críticos referem-se ao percentual máximo ou mínimo ideal do total de gastos a
serem alocados aos seus diversos componentes, ou seja, em educação, saúde, segurança,
habitação, entre outros.
Na literatura internacional sobre
a relação entre política fiscal e crescimento
e
conômico, a maior parte dos trabalhos tem optado pela estimação através de dados em painel
(conforme exposto na Revisão de Literatura); ainda assim, nos últimos anos têm aumentado o
número de estudos que se baseiam em séries temporais para analisar o quadro fiscal de um
país específico
1
.
Neste trabalho, a análise será realizada através de ambas as estruturas de dados:
i) Dados em Painel – estimação por mínimos quadrados com efeitos fixos e
dummies
de tempo
ii) Dados Temporais - Modelo de defasagens distribuídas com termos auto-
regressivos (modelo ARDL)
O método subjacente às duas metodologias acima é de estimação por mínimos
quadrados, em que minimiza-se a soma dos resíduos quadrados
2
. Porém, há diferenças
relevantes nas metodologias, uma vez que trabalha-se com estruturas de dados distintas
(conforme será explicado na próxima seção).
O objetivo primordial é verificar as relações de longo prazo entre as variáveis fiscais e o
crescimento econômico; entretanto
, na abordagem do modelo de defasagens distribuídas,
também apresentamos os resultados do mecanismo de correção de erros, que apresenta as
relações de curto prazo entre estas variáveis.
1
Ver, por exemplo, o artigo de Cândido Júnior (2001).
2
Seja a equação de regressão
0 1
ˆ ˆ
ˆ
t t
y x
. Nesta equação,
0 1
ˆ ˆ
e
são estimadores de mínimos quadrados
caso minimizem a soma dos resíduos quadrados
2
1
ˆ
min
n
t
t
e
, onde
1 2
ˆ ˆ
ˆ ˆ
t t t t t
e y y y x
44
3.1 Dados em Painel
versus
Séries Temporais
–
Análise Comparativa
A
estrutura de dados em painel considera uma ou mais variáveis para um conjunto de
unidades (seja um conjunto de indivíduos, famílias ou empresas, ou ainda, de municípios,
estados ou países), que evolui ao longo de um determinado período de tempo. De acordo
com
Wooldridge (2006), um conjunto de dados em painel consiste em uma série de tempo para
cada membro do corte transversal do conjunto de dados. Como exemplo disso, pode-se citar
os dados de gastos e receitas dos vinte e sete estados brasileiros ao longo de um período de
dez anos.
Na estrutura de séries temporais, leva-se em consideração a evolução, ao longo do
tempo, de uma ou mais variáveis, porém, apenas para uma determinada unidade (ou seja, para
um indivíduo, uma empresa, um país, ou outra unidade qualquer). Neste caso, a equação de
regressão é composta pela variável dependente, sendo que suas defasagens compõem as
variáveis explicativas do modelo. Wooldridge (2006) define um conjunto de dados de séries
de tempo como sendo as observações sobre uma ou muitas variáveis ao longo do tempo.
Como exemplo de dados de séries temporais, pode-se citar os gastos e receitas da União ao
longo de um período de cinqüenta anos.
A aplicação da estimação por mínimos quadrados é ajustada para cada estrutura de
dados, sen
do que os métodos apresentam suas vantagens e desvantagens.
De acordo com Temple (1999), a técnica de dados em painel apresenta algumas
vantagens comparativas em relação à estimação com séries de tempo, no que diz respeito ao
estudo do processo de crescim
ento econômico.
Em primeiro lugar, a técnica de estimação com dados em painel permite controlar
variáveis não-observadas que podem representar características específicas de uma
determinada unidade (região, indivíduo, firmas, etc.), e que são persistentes ao longo do
tempo. Dado que sempre pode haver problemas ao
assumirmos
uma
proxy
dos regressores
não
-observáveis; e as variáveis omitidas podem viesar os resultados da estimação, temos que
a análise com dados em painel permite considerar estes determinantes não-observáveis do
crescimento.
Outra vantagem é que diversas defasagens dos regressores podem ser utilizadas
como instrumentos, e deste modo, minimizam-se os problemas de erro de medida e o viés de
endogeneidade.
45
Por outro lado, nos modelos de estimação com dados em painel, há algumas questões
não resolvidas, como por exemplo, a questão de se é melhor utilizar dados anuais, ou médias
de cinco a
dez
anos, para evitar os efeitos dos ciclos de negócios. Se forem utilizados dados
anuais, deve-se tomar grande cuidado ao modelar a dinâmica de curto prazo, especialmente
porque alguma heterogeneidade será inevitável. A maior parte dos pesquisadores na área te
m
optado pela média de
cinco
ou
dez
anos,
apesar do uso de uma média de
dez
anos implicar em
pouca variação
na série temporal.
Conforme apontado por Temple (1999), alguns econometristas, principalmente
aqueles adeptos do background de séries temporais, argumentam que deve
ríamos
ir além da
utilização de dados em painel. Eles argumentam que os métodos de dados em painel fazem
hipóteses injustificáveis sobre a homogeneidade dos parâmetros
e que, a
o invés disso, pode
-
se
estimar os parâmetros para países individualmente, utilizando regressões de séries t
emporais
separadas para cada paí
s.
No entanto, a abordagem de séries temporais também enfrenta algumas dificuldades.
Um problema imediato é a
baixa
qualidade dos dados para países em desenvolvimento, em
que, por exemplo, muitas variáveis importantes, como o crescimento populacional e
escolaridade, são frequentemente interpoladas a partir de apenas 3 ou 4
census
. Uma segunda
dificuldade recai sobre o período temporal limitado dos dados disponíveis; ainda que as
observações estejam disponíveis para todos os anos, é difícil discernir os efeitos de longo
prazo de variáveis como inflação. Para evitar os efeitos dos ciclos de negócios de curto prazo,
que podem impactar as correlações aparentes de longo prazo, há necessidade de inclusão de
grandes defasagens das variáveis independentes, recaindo
-se em um problema de limitação
de
graus de liberdade, caso as variações
cross
-
section
forem ignoradas. Assim, no caso de séries
temporais, há necessidade de um período de tempo mais amplo, em relação ao período
necessário para os dados em painel.
Nesta dissertação abordam-se as duas estruturas de dados. Uma vez que o objetivo do
trabalho é a análise das relações entre política fiscal e crescimento econômico no Brasil,
trabalha
-se com dados em painel de estados brasileiros; e no caso das séries temporais, os
dados fiscais utilizados são os de competência da União.
46
3.2
Dados em Painel
–
Estimação por mínimos quadrados com efeitos fixos, incluindo
dummies
de tempo
A análise da relação entre composição de gastos do governo e crescimento econômico
a partir de dados em painel tem como base a metodologia adotada por Devarajan, Swaroop e
Zou (1996). Estes autores tomaram a base de dados de 43 países em desenvolvimento para o
período 1970-1990, em que analisaram se a parcela de gastos correntes e de capital e também
em educação, saúde, defesa e transporte e comunicação
3
promove ou reduz o crescimento
econômico de longo prazo.
Nesta dissertação testa-se a relação entre os componentes de gastos do governo e o
crescimento econômico especificamente para o Brasil. Para atender a este objetivo
,
consideram
-se os dados de gastos e crescimento das 27 unidades federativas do Brasil,
durante o período de 1986 a 2004.
O método de estimação adotado é o de mínimos quadrados com efeitos fixos e
dummies
de tempo. O método de efeitos fixos leva em consideração as características
específicas de cada estado (não-observáveis ou difíceis de mensurar) e invariantes no tempo,
que poderiam influenciar a taxa de crescimento per capita
4
. Além disso, inclui-se as
dummies
de ano para captar os fatores comuns entre
os estados, que variam no tempo.
Neste modelo, temos a seguinte equação básica:
it i t it it
Y a g X e
(7)
onde:
it
Y
= taxa média de crescimento per capita anual para o período de cinco anos à frente (t+1 a
t+5)
i
a
= efeitos específicos de cada estado (corresponde aos efeitos fixos), que não variam com o
tempo.
3
Devarajan, Swaroop e Zou (1996) toma os gastos em transportes e comunicação como
uma
p
roxy
dos gastos
em infra
-
estrutura.
4
Para maiores detalhes sobre o método de est
imação de efeitos fixos, ver o A
pêndice A
.
47
t
g
= variáveis constantes entre os estados, mas que variam no tempo (corresponde às
dummies
de tempo)
it
X
= variáveis exógenas representadas pelos gastos do governo subdivididos em:
i)
Gastos por categoria: correntes e de capital
ii)
Gastos por função econômica: gastos em educação, saúde, segurança, transporte e
comunicação, habitação, desenvolvimento regional, agricultura, indústria,
comércio e serviços, e previdência social
.
As variáveis exógenas estão dispostas de dois modos distintos. Primeiramente, dado
qu
e o objetivo deste teste empírico é de analisar o impacto da composição dos gastos públicos
sobre o crescimento econômico nos estados brasileiros, as variáveis de gastos são mostradas
como proporção de cada componente de gasto em relação aos gastos totais. A relação
i
t
G
GT
representa a participação de cada tipo de gasto no gasto total do estado i, no período
t.
A outra variável inserida no conjunto das variáveis exógenas é a parcela do gasto total
do governo em relação ao PIB, que é representada pela relação
i
t
GT
PIB
. Esta variável é
importante para controlar os efeitos de nível. Isto porque a proporção dos gastos totais em
relação ao PIB é fixa para cada ano e estado brasileiro, implicando que o aumento unitário na
razão de gastos em determinado setor (por exemplo, em educação) precisa ser compensado
por uma redução unitária na razão de gastos em algum outro setor (por exemplo, em saúde).
Além disso, esta variável é relevante para controlar os efeitos do financiamento dos gastos do
governo (que decorre do próprio nível de gastos do governo) sobre o crescimento.
A escolha de um período de cinco anos à frente para a taxa de crescimento do PIB
deve
-se a dois fatores. Primeiramente, há a questão da defasagem, em que o efeito dos gastos
públicos sobre o crescimento deve demorar algum tempo para se concretizar. Além disso,
minimiza
-se o problema de endogeneidade e de causalidade reversa entre gasto público e
crescimento econômico. Conforme já visto, esta média de cinco anos é frequentemente
adotada pela literatura para evitar os efeitos dos ciclos de negócios, captando estritamente o
crescimento de longo prazo (apesar desta ser uma questão ainda aberta a discussões). Neste
caso, ao considerar a média móvel de cinco anos elimi
na
-se as flutuações de curto prazo
induzidas pelas variações dos gastos públicos.
48
Para rodar o modelo de estimação de dados em painel, utiliza-se o pacote
econométrico Stata 8.0.
3.2.1 Teste de Hausman
O método de estimação de mínimos quadrados por efeitos fixos é aplicado nas
situações em que o termo específico
i
a
é correlacionado com as variáveis explicativas
it
X
.
Porém, se entendermos que
i
a
não é correlacionado com
it
X
, então o método mais adequado
seria o de efeitos aleatórios.
Deste modo, para confirmar a maior adequação do método de efeitos fixos na
estimação com dados em painel dos estados brasileiros, também realizamos a estimação pelo
método de efeitos aleatórios. A comparação de ambos os estimadores é realizada com base no
teste de Hausman, que verifica qual deles (estimador de efeitos fixos ou aleatórios) é
efetivamente o mais apropriado.
O Teste de Hausman compara os coeficientes obtidos pelos dois métodos de
estimação. O estimador de efeitos fixos é consistente (ou seja, o erro quadrado médio tende a
zero conforme aumenta a amostra) sob as hipóteses nula e alternativa, enquanto que o
estimador de efeitos aleatórios é eficiente (apresenta a menor variância dentre os estimadores
consistentes) sob a hipótese nula, porém mostra-se inconsistente sob a hipótese alternativa,
por haver correlação entre o termo aleatório invariante no tempo
i
a
e as variáveis
explicativas. A hipótese nula é de que não há diferenças nas estimativas obtidas pelos dois
métodos. Nesse caso, conclui-se que o estimador “eficiente” (o de efeitos aleatórios) é
também consistente, e
,
portanto, o mais apropriado. Entretanto, se houver rejeição da hipótese
nula
, ou seja, se houver diferença significativa entre os resultados obtidos pelos dois métodos,
conclui-se que o estimador de efeitos aleatórios é inconsistente, e assim, o estimador de
efeitos fixos seria o mais apropriado.
49
3.2.2
Especificação Não
-
Linear
e Cálculo dos Pontos Críticos
Assim como ocorre com outras variáveis econômicas, a relação entre a composição de
gastos do governo e o crescimento econômico pode apresentar um comportamento não-
linear.
À medida que a parcela de determinado tipo de gasto aumenta, observam-se retornos
decrescentes de escala e, eventualmente, o efeito deste gasto sobre o crescimento pode se
tornar negativo. Deste modo, a partir de determinado nível (denominado ponto crítico), a
contribuição da parcela de gastos para o cresc
imento pode passar de positiva para negativa.
As relações não-lineares podem ser especificadas a partir de modelos com funções
quadráticas. Tendo como base a equação (7), o modelo não
-
linear pode ser escrito como:
2
´ ´
it i t it it it
Y a g X X u
(8)
Para um determinado componente de gastos
k
X
, se
´ e ´
apresentam sinais
inversos, então a função possui um ponto crítico
*
k
X
, que é obtido a partir da derivada
parcial de
Y
em relação
à
k
X
:
´
´ ´ *
´
2 0 X
2
k
k k k k
k k
Y
X
X
ou
´
*
´
2
k
k
k
X
(9)
Logo, este ponto crítico é sempre alcançado na relação entre o coeficiente de X e duas
vezes o valor absoluto do coeficiente de
2
X
.
Se
´ 0 e ´<0
, então tem-se um ponto de máximo, ou seja, há um nível máximo
ótimo para a parcela de gastos
k
X
, em que qualquer aumento adicional deste tipo de gasto é
prejudicial ao crescimento da economia. Por outro lado, ainda que seja pouco comum, a
parcela de gastos
k
X
pode apresentar um ponto de mínimo. Esta situação ocorre quando
´ 0 e ´>0
50
3.2.3
Modelos Dinâmicos de Dados em Painel
Uma outra forma de capturar os efeitos defasados da política fiscal é através dos
modelos dinâmicos aplicados aos dados em painel. Neste caso, consideram-se as defasagens
das parcelas de gastos, ao invés de colocarmos o PIB cinco períodos à frente. Deste modo, ao
invés de considerarmos uma média de cinco anos da variável dependente, trabalha-se com
todos os dados na freqüência anual, o que aumenta o número de graus de liberdade
.
A
motivação para a aplicação destes modelos é que, primeiramente, tem-se a flexibilidade de
ajustar o número de defasagens das variáveis explicativas, tendo por objetivo captar as
relações de longo prazo entre as variáveis explicativas e a variável dependente. Além disso,
estes modelos dinâmicos são importantes para comparar com os resultados obtidos nos
modelos estáticos (estimação com efeitos fixos e aleatórios), assim, analisando-se a robustez
dos mesmos.
Neste trabalho, o painel
dinâmico foi estimado a partir de dois métodos, o de variáveis
instrumentais, e o que utiliza o estimador Arellano-Bond. A motivação para o uso destes dois
métodos é que eles minimizam o problema de endogeneidade entre as variáveis explicativas e
a variáve
l dependente, a partir do uso de variáveis instrumentais.
Aliás, uma boa variável instrumental (instrumento) deve satisfazer dois requisitos:
(i)
Não ser correlacionada com o erro
(ii)
Ser correlacionada com a variável explicativa endógena
Se fôssemos estimar o modelo dinâmico de dados em painel diretamente por mínimos
quadrados ordinários ou pelo método de efeitos fixos, teríamos o problema de viés e
inconsistência dos estimadores. Vejamos o porquê disso.
Seja a seguinte equação do modelo dinâmico:
, 1
it i t it it
Y Y X u
(10
)
onde
2 2
i
a 0, 0,
it i it a it v
u a e IID e IID: :
Na equa
ção
(
10
), dado que
it
Y
é uma função de
i
a
, e
, 1
i t
Y
também é uma função de
i
a
, então
, 1
i t
Y
(que está no lado direito da equação de regressão acima) é correlacionado com
51
o termo de erro
it
u
. Logo, o estimador de mínimos quadrados (OLS) é viesado e
inconsistente, mesmo que os
it
e
não sejam serialmente correlacionados.
Se fôssemos estimar o modelo dinâmico através da estimação por efeitos fixos, a
equação seria a seguinte:
, 1
it i t it i it
Y Y X a e
(11
)
Neste caso, o termo específico
i
a
é tomado como um parâmetro fixo da equação de
regressão a ser estimado. Este termo
i
a
po
de ser eliminado pelo processo de transformação de
efeitos fixos, em que, para cada i, calcula
-
se a média dessa equação ao longo do tempo
5
:
it i it i it i
Y Y X X e e
(12
)
Apesar da transformação de efeitos fixos retirar o termo específico
i
a
, ocorre que o
termo
, 1 , 1
i t i
Y Y ainda será correlacionado com o termo de erro
it i
e e
, mesmo que os
it
e
não sejam
serialmente correlacionados. Isto ocorre porque
, 1
i t
Y
é correlacionado com
i
e
.
Portanto, o estimador de efeitos fixos será viesado e sua consistência dependerá da
maior magnitude do período (T) da amostra. Para um painel tradicional, em que a magnitude
cross
-section (N) é grande e o tamanho do período (T) é fixo, o estimador de efeitos fixos é
viesado e inconsistente.
De
acordo com Judson e Owen (1999), o viés de endogeneidade na aplicação do
método de estimação de mínimos quadrados com variáveis
dummies
a dados em painel
dinâmicos (com variável dependente defasada) pode ser significativo, principalmente quando
a dimensão temporal (T) é relativamente pequena. Ainda de acordo com estes autores, o
método apropriado para corrigir este viés de endogeneidade difere de acordo com a dimensão
temporal do painel. Por exemplo, para T relativamente elevado,
o método de Anderson
-
Hsiao
(1980) é o mais adequado (gera o menor viés de endogeneidade). Já o método generalizad
o
dos momentos (GMM) é um bom método alternativo tanto para amostras pequenas, como
para amostras grandes.
O método de variáveis instrumentais de Anderson-Hsiao (1980) parte do princípio da
transformação do modelo em primeiras diferenças.
5
Para maiores detalhes, ver o A
pêndice A
.
52
Seja novamente a
equação
(1
1
):
, 1
it i t it i it
Y Y X a e
A equação acima em primeiras diferenças fica da seguinte forma:
, 1 , 1 , 1 , 2 , 1
it i t it i t i t i t it i t
Y Y X X Y Y e e
(13
)
Deste modo, elimina-se o termo específico
i
a
, e então utiliza-se a diferença
, 2 , 2 , 3
i t i t i t
Y Y Y ou os termos em defasagem
, 2 , 3
,
i t i t
Y Y
como um ou dois
instrumentos para
, 1 , 1 , 2
i t i t i t
Y Y Y
. Estes instrumentos não serão correlacionados com
, , 1
it i t i t
e e e
dado que os
it
e
não são serialmente correlacionados.
De acordo com Ahn e Schmidt (1995), este método de estimação por variáveis
instrumentais (VI) leva a estimativas consistentes, porém, não necessariamente, estimativas
eficientes dos parâmetros do modelo. Isto ocorre porque o método de VI não utiliza todas as
condições de momentos disponíveis, e também porque no modelo em primeiras diferenças, o
Y (em nível) não é correlacionado com as diferenças dos resíduos dois períodos à frente, ou
seja:
, 1
, 0 0,...., 2 2,....,
is it i t
E Y e e s t t T
(14
)
Há um ponto em discussão no que se refere ao melhor tipo de instrumento, se em
diferença (por exemplo,
, 2
i t
Y
) ou em nível (por exemplo,
, 2
i t
Y
). De acordo com Arellano
(1989), há evidências de que o instrumento em nível é preferível. Outros instrumentos foram
sugeridos por Arellano e Bond (1991), Arellano e Bover (1995), Ahn e Schmidt (1995) e
Keane
e
Runkle (1992).
Arellano
e
Bond
(1991) desenvolveram um estimador que usa o Método Generalizado
dos Momentos, considerando o modelo como um sistema de equações que difere apenas no
seu conjunto de instrumentos/momentos. Eles identificaram quantas defasagens da variável
dependente e das variáveis pré-
determina
das são instrumentos válidos, e como combiná-
los
com as primeiras diferenças da variável estritamente exógena.
Conforme já mencionado nesta seção, uma das características de um bom instrumento
é que ele não seja correlacionado com o erro. Para verificar se a equação do modelo dinâmico
possui variáveis exógenas, recorre-se ao teste de restrições sobreidentificadoras. Este teste
53
pode ser realizado nas regressões em que tivermos pelo menos uma restrição
sobreidentificadora, sendo que esta refere-se ao número de variáveis instrumentais extras, ou
seja, equivale ao número de variáveis instrumentais fora do modelo (exógenas) menos o
número total de variáveis explicativas endógenas.
As hipóteses do teste são as seguintes:
Hipótese nula: todas as variáveis instrum
entais são não correlacionadas com o resíduo
Hipótese alternativa: pelo menos algumas das variáveis instrumentais não são exógenas.
Portanto, se rejeitamos a hipótese nula, algumas das variáveis testadas não se
constituem em bons instrumentos.
A análise de significância conjunta dos coeficientes é realizada através do teste de
Wald, em que a rejeição da hipótese nula deste teste indica que os coeficientes são
estatisticamente significantes conjuntamente. Kneller, Bleaney e Gemmel (2001) utilizaram o
teste
de Wald para verificar o número apropriado de defasagens dos regressores no modelo
dinâmico de dados em painel. A partir de dados anuais de gastos e tributação de países da
OECD, estes autores variaram o número de defasagens dos regressores, e, através do teste de
Wald, checaram se os coeficientes
mantinham
-
se
conjuntamente significantes.
Eles
concluíram que eram necessárias oito defasagens dos regressores para capturar as relações de
longo prazo entre as variáveis fiscais e de crescimento do PIB per capit
a.
Neste trabalho de
dissertação, realiza-se o teste de Wald para analisar a significância conjunta dos coeficientes,
e
para
checar o número apropriado de defasagens dos regressores.
3
.3
Modelos de Defasagens Distribuídas com Termo Auto
-
Regressivo (
ARDL
)
sob a
abordagem de cointegração e modelo de correção de erros.
Do mesmo modo que no modelo de dados em painel, em que coloca-se a variável
dependente entre t+1 e t+5, o modelo de defasagens distribuídas parte do princípio que os
agentes econômicos não respondem apenas aos valores correntes das variáveis explicativas,
mas também respondem aos valores passados.
54
O modelo geral ARDL
(
Auto
R
egressive Distributed Lag Model
)
é dado por:
0 0
( ) ( ) 1,....,
n n
t t t m t m im t
i t m
m m
a L Y b L X a Y b X para i r
(
15
)
onde:
Y
t
= variável dep
endente
L = operador de defasagens
X
t
= vetor de variáveis independentes (X
1t
, X
2t
, .... X
nt
)
Metodologicamente, estima-se uma equação com os regressores e a variável
dependente defasados em vários períodos. Observa-se a significância dos
lags
(defasagens
)
e
aqueles não significativos são descartados. Assim, repete-se o procedimento até o modelo
conter apenas as variáveis com as defasagens mais significativas. Portanto, parte-se de um
modelo geral para um modelo mais específico, permitindo que uma ou mais variáveis afetem
Y com defasagens.
Utiliza
-se o
software
econométrico Microfit 4.0. Este programa permite a escolha do
número máximo de defasagens, sendo que a seleção do modelo final, com a determinação do
número de defasagens de cada variável explicativa, pode ser feita através de quatro critérios
de informação: Critério de Schwarz (SC), Akaike (AIC), Hannan-Quinn (HQ) e R-
Bar
Squared (RBSQ). Através destes critérios de informação, busca-se um modelo parcimonioso
que se ajusta bem aos dados (R
2
elevado),
sem incorporar coeficientes insignificantes
6
.
O teste ARDL é utilizado frequentemente para testar as relações de longo prazo entre
as variáveis, independentemente das variáveis explicativas serem integradas de ordem um
(estacionárias em primeira diferença
) ou de ordem zero (estacionárias em nível).
De acordo com Pesaran e Shin (1999a), uma vantagem do modelo ARDL, aplicado ao
estudo de relações de longo prazo entre as variáveis, é que ele é robusto à ordem de
integração e cointegração das variáveis explicativas, e sendo assim, não há necessidade de
realizar pré-testes (como, por exemplo, o teste de raiz unitária) para rodar os dados neste
6
A metodologia de cálculo dos critérios de informação de Schwarz (SC) e Akaike (AIC
) é a seguinte:
AIC=T ln (soma dos quadrados dos resíduos) + 2n
SC=T ln(soma dos quadrados dos resíduos) + n ln(T)
onde: n = nº parâmetros estimados ; T = nº observações utilizadas
A elevação do nº regressores aumenta “n”, mas tem o efeito de reduzir a
soma dos quadrados dos resíduos.
Portanto, se um regressor não tem poder explicativo, então ao adicioná
-
los ao modelo tem
-
se que os valores do
AIC e SC irão aumentar. Logo, os modelos selecionados são aqueles que minimizam os valores dos critérios de
infor
mação.
55
modelo. Além disso, este teste também apresenta a vantagem de permitir que as defasagens
dos regressores sejam diferentes, e que o problema de endogeneidade seja eliminado com a
seleção apropriada da duração das defasagens.
A existência da solução de longo prazo garante a estabilidade do modelo. A relação
entre os parâmetros da equação do tipo ARDL é que determina a condição de estabilidade,
expressa a partir da equação (
15
):
( )
0
( )
t
b L
E Y
a L
(
16
)
O polinômio a(L) pode ser expresso como produto de suas raízes, do seguinte modo:
0
1
( ) 1
n
m
r
r j
r
j
a L a L L
(17)
As raízes do polinômio a(L) devem satisfazer a condição
1 e ( ) 0
a L . Além
disso, para uma solução não
-
triv
ial do modelo, deve
-
se considerar que
( ) 0
b L .
A equação do mecanismo de correção de erros (MCE) é uma forma funcional que
tenta conciliar os resultados de curto prazo com os de longo prazo. A equação estimada do
MCE é de curto prazo, e o coeficiente estimado representa um mecanismo de ajustamento à
tendência de longo prazo.
Seja a seguinte especificação do modelo de correção de erros:
0 1 2 1 3 1
t t t t t
Y X X Y
(18)
Subtraindo
-se Y
t-1
de ambos os lados da equação (18), e subtraindo-se e adicionando-
se os termos
1 1 3 1
e 1
t t
X X
do lado direito da equação (
18
), obtemos o seguinte:
0 1 1 2 3 1 3 1 1
1 1
t t t t t
Y X X Y X
(
19)
O modelo de correção de erros é formado a partir da restrição imposta à equação (19
),
em que
1 2 3
1
, o que faz com que o terceiro termo do lado direito da equação seja
56
anulado. O último termo do lado direito da equação refere-se à correção de erros, e reflete
como ocorre o ajuste de curto prazo em direção ao equilíbrio no longo prazo entre y e x.
3
.3.1 Modelo ARDL
–
Apenas séries não
-
estacionárias I(1).
Apesar da conclusão a que chegaram Pesaran e Shin (1999a), torna-se importante
rodar o modelo ARDL em que todas as variáveis são integradas de ordem 1, assim
convergindo para o conceito original de cointegração formulado por Engle e Granger (1987),
que tem sido amplamente utilizado na literatura doméstica e internacional.
De acordo com Engle e Granger (1987), há possibilidade de ocorrer uma combinação
linear invariante no tempo de variáveis não estacionárias no longo prazo. O princípio básico
que norteia este conceito de cointegração é o seguinte:
Seja
0 1
t t t
Y X
(
20
)
Se
(1) e X (1)
t t
Y I I
e
(0)
t
I
então as variáveis
e
t t
Y X
são cointegradas, e
assim, ambas as variáveis mantém uma relação estável de longo prazo. Além disso, existe um
modelo de correção de erros, que mostra como ocorre o ajustamento de curto prazo em
direção ao equilíbrio de longo prazo entre
e
t t
Y X
.
Neste tipo de abordagem, antes de estimar o modelo, deve-se verificar a ordem de
integração das séries através dos testes de
raiz unitária ADF (Augmented Dickey
-
Fuller).
3
.3
.2 Equação
do Modelo ARDL
O modelo
ARDL
será aplicado à análise da relação entre a composição dos gastos do
governo
versus
crescimento econômico, no âmbito da União. Neste modelo, além dos
componentes de gastos do governo, incluem
-
se como variáveis explicativas, a carga tributária,
a taxa de investimento e os estoques de capital público e privado.
A
equação do modelo
ARDL
é a seguinte:
57
1 0 0
ln( ) ln
p
r r
t i t i j t j j t j t
i j j
Y Y X K
(2
1)
onde:
t
Y
PIB per capita da União (em logaritmo natural)
t
X
Despesas em agricultura, segurança, educação, saúde, trabalho e transportes,
carga tributária (em
%PIB) e a taxa de investimento
7
.
t
K
estoque líquido de capital da administração pública e das famílias.
O fato de a variável dependente ser especificada na forma logarítmica confere aos
parâmetros estimados uma interpretação de
se
mi
-elasticidade, caso as variáveis explicativas
estejam na forma original, ou de elasticidade, caso as variáveis explicativas também estejam
na forma logarítmica.
Portanto, os parâmetros
e
i j
mostram que se, respectivamente, as variá
veis
explicativas
e
t i t j
Y X
variarem em uma unidade, então a variável dependente terá variação
percentual equivalente a 100 e 100
i j
. No caso do parâmetro
j
, quando a variável
explicativa
se altera
em 1%, então a variável dependente terá variação percentual de
j
.
Neste modelo de defasagens distribuídas com termo auto-regressivo são testadas
diversas especificações em que alteram-se as variáveis a serem incluídas (em que
,
por
exemplo,
decide
-
se sobre a inclusão de taxa de investimento ou do estoque líquido de capital),
o número de defasagens, e também decide-se sobre a inclusão ou não dos termos constante e
tendência. As especificações selecionadas são aquelas que apresentam a maior quantidade de
coeficientes estatisticamente significantes.
7
Razão entre a Formação Bruta de Capital Fixo e o PIB, ou seja, a seguinte relação é válida
FBKF
Taxa de investimento
PIB
58
3
.3.3 Especificação Não
-
Linear e Cálculo dos Pontos Críticos
Do mesmo modo que na estimação com dados em painel, a especificação não-
linear
do modelo ARDL pode basear-
se
em modelos com funções quadráticas. Além disso, na
análise da relação entre composição de gastos do governo e crescimento econômico, a
variável dependente PIB está expressa em logaritmo natural (conforme já exposto na seção
anterior), o que já captura uma determin
ada relação não
-linear entre as variáveis dependente e
explicativa
8
. Somando-se estes dois fatores (variável dependente na forma logarítmica e
variáveis explicativas em nível e na forma quadrática), temos a equação
(22
) abaixo
:
´ 2 ´ 2
1 0 0 0 0
ln( ) ln( ) ln ln
p
r r s s
t i t i j t j j t j m t m m t m t
i j j m m
Y Y X X K K
(22
)
Para um determinado componente de gastos
k
X
, se
e ´
apresentam sinais
inversos, então a função possui um ponto crítico
*
k
X
, que é obtido a partir da derivada
parcial de
Y
em relação
à
k
X
:
´ *
´
2 0 X
2
k
k k k k
k k
Y
X
X
ou
*
´
2
k
k
k
X
(23
)
Este ponto crítico é sempre alcançado na relação entre o coeficiente de
k
X
e duas
vezes o valor absoluto do coeficiente de
2
k
X
.
Se
0 e ´<0
, então tem-se um ponto de máximo, ou seja, há um nível máximo
ótimo para a parcela de gastos
k
X
, em que qualquer aumento adicional deste tipo de gasto é
prejudicial ao crescimento da economia. Por outro lado, ainda que seja pouco comum, a
8
Para mostrar como a transformação logarítmica da variável dependente indica uma relação não
-
linear entre as
variáveis, Wooldridge (2006) cita a seguinte regressão:
0 1
log( )
salarioh educ u
, onde
salárioh=salário
-
hora e educ=anos de educação. Se
0
u
, então
1
% 100.
salarioh educ
O coeficiente
1
, multiplicado por 100,
indic
a a variação percentual do salário
-
hora dado um ano adicional de
educação.
A
variação no salário
-
hora
, para um ano extra de educação,
aumenta quando a educação aumenta. Ou
seja, tem
-
se um retorno crescente da educação, o que exemplifica uma relação não
-
lin
ear entre o salário
-
hora e a
educação.
59
parcela de gastos
k
X
pode apresentar um ponto de mínimo. Esta situação ocorre quando
0 e ´>0
.
Logo, a partir da estimação dos parâmetros de longo prazo (cointegração) e de curto
prazo (mecanismo de correção de erros), se, em ambos os casos, ocorrer a situação,
0 e ´<0
, então podemos calcular os pontos de máximo de longo prazo e curto prazo.
A análise de cointegração e modelo de correção de erros a partir de uma especificação
não
-linear da equação ARDL, apesar de não ser um procedimento frequentemente adotado na
literatura de política fiscal e crescimento econômico, é um método correto porque o modelo
continua linear nos parâmetros. Assim, satisfaz
em
-se as hipóteses básicas
9
do modelo de
regressão linear, e neste caso, os estimadores de mínimos quadrados possuem boas
propriedades estatísticas
10
.
Conforme Hill, Griffiths e Judge (1999, p
.134):
“
Mediante
transformação
das
variáveis y e x, podemos representar muitas funções
não
-lineares nas variáveis e, ainda
assim, utilizar o modelo
de regressão linear
\”
.
3
.4
Base de Dados
No estudo da relação entre a composição dos ga
stos do governo e crescimento
econômico no âmbito dos estados brasileiros, cuja estimação é realizada através de dados em
painel, os dados de crescimento do PIB são divulgados pelo IBGE (Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística), enquanto que os dad
os de gastos (por categoria e por função
econômica) dos estados brasileiros têm como fonte oficial o Tesouro Nacional (subordinado
ao Ministério da Fazenda).
O período considerado estende
-
se de 1986 a 2004.
No site do
Tesouro Nacional, sob o vínculo
www.te
souro.fazenda.gov.br/estatistica/est_estados.asp
, e
abaixo do item
Outras estatísticas
, utilizam
-se as seguintes tabelas: “Execução Orçamentária
dos Estados e Municípios das Capitais (1986
-
1995)” e “Execução Orçamentária dos Estados
(1995-
2006)”.
9
2 2
0 ; var ; cov , 0 ; 0,
t t t s t
E e N:
10
Se as hipóteses do modelo de regressão foram satisfeitas, os estimadores de mínimos quadrados são os
melhores estimadores lineares não
-
viesados (sigla em inglês,
BLUE
).
60
Quanto ao estudo da relação entre composição de gastos do governo e crescimento
econômico
no âmbito da União, a intenção inicial seria utilizar, como base de dados, a série
de gastos da União por função econômica (disponível no site do Tesouro Nacional). Ocorre
qu
e esta série inicia
-se em 1980, havendo disponibilidade de apenas 27 anos, o que
representa
um período de tempo relativamente curto para a estimação das relações de longo prazo,
através do teste de cointegração,
No entanto, como parte da comemoração de seu centenário de existência, o IBGE
(Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) fez um estudo que reúne as estatísticas do
século XX de
diversa
s séries
econômicas, políticas e sociais. D
entre
est
as
séries
incluem
-
se
os
gastos da União por ministérios, que, por sua vez, foram extraídos a partir dos dados do
Anuário Estatístico do Brasil e do
B
alanço Geral da União.
Conforme podemos verificar nos
Grá
ficos
5.1 a 5.6, os gastos dos ministérios
aproximam
-
se da trajetória dos gastos
da União por função econ
ômica.
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
1
980
1981
1982
1983
1984
198
5
198
6
198
7
19
88
19
89
1
990
1
991
1992
1993
199
4
199
5
19
96
19
97
1
998
1
999
2
000
2001
2002
2003
2004
200
5
%
Ministério
Função Econômica
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
16,0
18,0
20,0
1980
1
9
81
1
98
2
1
98
3
1
984
1985
1
9
86
1
98
7
1
98
8
1
989
1990
1
9
91
1
9
92
1
9
93
1
99
4
1
995
1
996
1997
1
9
98
1
99
9
2
000
2
001
2002
2
0
03
2
00
4
2
005
%
Ministério
Função Econômica
G
ráfico 5.1
–
Gastos com
Agricultura
(
%)
Gráfico 5.2
–
Gastos com Educação (%)
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
1
980
1981
198
2
1
983
1984
19
85
19
86
1987
198
8
1
989
1990
199
1
1
992
1993
199
4
19
95
1996
19
97
19
98
1999
200
0
2
001
2002
200
3
2
004
2005
%
Ministério
Função Econômica
'
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
1
9
80
1
9
81
1
9
82
1
9
83
1
9
84
1
9
85
1
9
86
19
87
19
88
19
89
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
0
0
20
0
1
20
0
2
20
0
3
2004
2005
%
Ministério
Função Econômica
Gráfico 5.3
–
Gastos com Saúde (%) Gráfico 5.4
–
Gastos com Transportes (%)
61
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
1
980
1981
198
2
198
3
19
84
19
85
1
986
1987
1988
1989
199
0
19
91
19
92
1
993
1
994
1995
1996
199
7
199
8
19
99
2
000
2
001
2002
2003
2004
20
05
%
Ministério
Função Econômica
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
1980
1
981
1
982
1
983
1
98
4
1
98
5
1
98
6
1
9
87
1
9
88
1
9
89
1990
1991
1992
1
993
1
994
1
995
1
99
6
1
99
7
1
99
8
1
9
99
2
0
00
2
0
01
2002
2003
2004
2
005
%
Ministério
Função Econômica
Gráfi
co
5.5
–
Gastos com Defesa e Segurança (%) Gráfico 5.6
–
Gastos com Previdência Social
(%)
Fonte: IBGE,
Anuário Estatístico do Brasil
(1939
-
194
6)
,
Balanço Geral da União
(1940
-
2005)
e S
TN (2006)
Na comparação dos gastos por função econômica e por Ministérios, também notamos
uma trajetória similar nos gastos em Minas e Energia, Trabalho e Indústria, Comércio e
Serviços. Na média, o coeficiente de correlação
11
entre os gastos por função econômica e as
despesas dos respectivos ministérios no período 1980-2005 ficou em torno de 0,8 (em termos
percentuais, correlação de 80%), o que indica um grau de associação linear relativamente
elevado, sendo que as variáveis caminham na mesma direção. Deste modo, iremos adotar os
gastos da União por ministérios como uma variável
proxy
para os gastos por função
econômica.
A série de gastos considerada cobre o período de 1947 a 2005, com exceção dos gastos
do ministério da saúde (início em 1953) e das séries de estoque de capital público e privado
(início em 1950). A série de gastos em previdência social começa apenas em 1975 e, deste
modo, não será considerada na estimação ARDL.
A série de PIB per capita da União (que é a variável dependente do modelo) tem como
fonte original o
IBGE, que divulga o PIB nominal do
país e também os números da população
brasileira.
A série de carga tributária, no período de 1947 a 2000, foi extraída das estatísticas do
século XX, divulgadas pelo IBGE. Já os dados mais recentes (de 2001 a 2005) foram obtidos
no site
da Secretaria da Re
ceita Federal.
11
Sejam X e Y
duas variáveis aleatórias. Neste caso, o coeficiente de correlação
entre elas é dado pela
seguinte fórmula:
cov ,
X Y
dp X dp Y
, onde cov=covariância e dp=desvio
-
padrão.
62
Os dados de estoque de capital e taxa de investimento foram extraídos do site do
IPEADATA (base de dados do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada). A série
considerada engloba o período de 1947 a 2005. A série de taxa de investimento tem como
fonte original o Sistema de Contas Nacionais, divulgado pelo IBGE. Quanto à série de
estoque de capital fixo, os dados constam no artigo de Morandi e Reis (2004) denominado
“Estoque de capital fixo no Brasil
–
1950
-
2002”
Morandi e Reis
(2004) estim
am o estoque de capital fixo no Brasil com base no
método do estoque perpétuo aplicado aos dados da Formação Bruta de Capital Fixo. Este
método representa uma estimativa indireta do estoque de capital fixo, em que acumulam
-
se os
fluxos macroeconômicos de i
nvestimento para diversas categorias de ativos, e deduz-
se a
depreciação física ou perda de eficiência que ocorre ao longo da vida útil de cada categoria.
O método de estoque perpétuo estima o estoque bruto de capital fixo do ativo i no
período t
i
t
EBCF
, como a soma do investimento bruto
i
t
IB
realizado em um período igual
ao de vida útil estimada
, do ativo i.
1
t
i i
t j
j t
EBCF IB
O estoque líquido de capital fixo
i
t
ELCF
é estimado a partir do estoque bruto deduzido da
respectiva depreciação (física ou devido à defasagem tecnológica).
1 1
*
t t
i i i i
t j j j
j t j t
ELCF IB IB
onde:
i
j
= taxa de depreciação do ativo i no período j.
63
3.
5 Contribuição deste trabalho em relação à literatura existente
Conforme já exposto, este trabalho de dissertação tem dois objetivos principais:
a) Análise dos efeitos dos componentes de gastos do governo sobre o crescimento da
economia.
b) Verificar se existe um ponto ótimo para alguns destes tipos de gastos (e no caso, do
modelo ARDL, também para a carga tributária e as medidas de investimento), tanto no
âmbito dos estados, como no âmbito da União.
Para atender a estes objetivos, utiliz
amos
duas metodologias que também foram
abordadas em dois trabalhos publicados recentemente sobre este tema - ver Rocha e Giuberti
(2005) e Herrera e Blanco (2006). No entanto, como forma de contribuir para o debate deste
tema, este trabalho propõe algu
mas modificações
.
Em relação ao artigo de Rocha e Giuberti (2005), que
se
baseou no método de
estimação por mínimos quadrados de dados em painel com efeitos fixos e
dummies
de tempo,
as contribuições deste trabalho de dissertação são as seguintes:
i)
Comparação dos métodos de estimação por mínimos quadrados com efeitos
fixos e efeitos aleatórios, através do teste de Hausman.
ii)
Estimação através de modelos dinâmicos de dados em painel, como uma
metodologia alternativa aos modelos estáticos do item acima.
Já em comparação com o artigo de Herrera e Blanco (2006), que
se
baseou no modelo
ARDL,
temos
duas
alterações
:
iii)
De modo diferente de Herrera e Blanco (2006), que partiu das séries de gastos
divididas em consumo, subsídios e previdência social, utilizamos as séries de gastos
por função econômica, a partir dos g
astos da União por ministérios.
iv)
Além disso, trabalhamos com o modelo ARDL, tanto a partir das séries
originais, como a partir das séries estritamente integradas de ordem 1.
Por fim, realizamos a comparação entre os resultados obtidos nos métodos de
estimação com dados em painel e ARDL. Na maior parte dos trabalhos encontrados, seja
devido à limitação na disponibilidade de dados, seja devido à linha de pesquisa do autor, a
análise e comparação de ambas as estruturas de dados não é
frequentemente
encontrada em
um único trabalho.
64
4.
A
PRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
A apresentação e análise dos resultados empíricos estão divididas em três seções. Na
primeira e segunda seção, tem-se o objetivo de verificar os resultados referentes aos efeitos
dos componentes de gastos do governo sobre o crescimento econômico, no âmbito dos
estados brasileiros e da União, através das estruturas de dados em painel e de séries temporais,
respectivamente.
A primeira seção está subdividida na apresentação dos resultados dos modelos
estáticos e dinâmicos de dados em painel. Nos modelos estáticos, realiza-se a estimação por
mínimos quadrados com efeitos fixos e
dummies
de tempo, e verifica-se a adequação deste
método em comparação com o método de efeitos aleatórios através do teste de Hausman.
Além disso, dada a possibilidade da amostra conter um problema de viés de seleção, devido
ao fato de trabalharmos com um conjunto de estados desenvolvidos e subdesenvolvidos,
separa
-se a amostra em três grupos, de acordo com a participação percentual relativa do PIB
de
cada estado no PIB total do país. Quanto aos modelos dinâmicos, apresentam-se os
resultados da estimação através dos métodos de variáveis instrumentais e de Arellano-
Bond.
Por fim, comparam-se os resultados obtidos nos modelos estáticos (amostra total e
subdividida em três grupos) e nos modelos dinâmicos para verificar a robustez dos resultados
encontrados, ou seja, para checar se houve alteração na magnitude, sinal e/ou significâ
ncia
dos coeficientes estimados dos componentes de gastos do governo.
A segunda seção destina-se à apresentação e análise dos resultados da relação entre a
composição de gastos do governo e crescimento econômico no âmbito da União, através do
modelo de defasagens distribuídas com termo auto-regressivo (
ARDL
– nomenclatura em
inglês) sob a abordagem de cointegração e modelo de correção de erros. Primeiramente, os
resultados apresentados levam em consideração as variáveis
em
sua forma original (logo,
indepen
dente de sua ordem de integração), seguindo a abordagem de Pesaran e Shin (1999a).
Em seguida, mostra-se os resultados do modelo ARDL considerando apenas as séries
integradas de ordem 1 (ou seja, séries estacionárias na primeira diferença), de acordo com o
conceito de cointegração de Engle
e
Granger (1987).
Tanto na primeira, como na segunda seção, verificam-se os resultados do modelo sob
a especificação linear e não-linear. A terceira seção destina-se à comparação dos coeficientes
obtidos na estimação at
ravés de dados em painel e do modelo ARDL.
65
4.1 Composição dos Gastos e Crescimento Econômico no âmbito dos estados –
Resultados da estimação através de dados em painel.
Vejamos, nas próximas subseções, os resultados encontrados na estimação dos efeitos
dos gastos do governo sobre o crescimento, através de dados em painel dos estados
brasileiros.
4
.1.1 Método de mínimos quadrados com efeitos fixos e dummies de tempo
.
Na estimação por mínimos quadrados com efeitos fixos e
dummies
de tempo realizam
-
se algumas alterações na especificação do modelo, como a forma linear ou não-linear da
regressão, os componentes de gastos considerados, e o tipo de painel (equilibrado ou não-
equilibrado).
Nos resultados da especificação linear há dois tipos de painéis de da
dos.
Primeiramente
são considerados os dados de todas as unidades da federação, constituindo
assim um painel não-equilibrado (ou conforme a nomenclatura usual - “painel com buracos”).
Em seguida, os três estados para os quais não há dados de gastos por função econômica para
todo o período considerado, ou seja, Ceará, Rio Grande do Norte e Tocantins, são excluídos
do modelo, formando
-
se um painel equilibrado, ou um “painel sem buracos”.
Quadro
1 – Especificações lineares do modelo de dados em painel com efeitos fixos.
Estimação
Painel
Despesas consideradas (categoria/função)
LINEAR
a
Painel com todos os estados
educ, saude, seg, transp_comunic
b
Painel com todos os estados
corrente
c
Painel com todos os estados
capital
d
Painel com todos os estados
educ, saude, seg, transp_com, habit, desreg, agricult, ind_com_serv, previd
LINEAR/SEM BURACOS
e
Exclui os estados do CE, RN e TO
educ, saude, seg, transp_comunic
f
Exclui os estados do CE, RN e TO
corrente
g
Exclui os estados do CE, RN e TO
capital
h
Exclui os estados do CE, RN e TO
educ, saude, seg, transp_com, habit, desreg, agricult, ind_com_serv, previd
Especificação
Fonte:
Quadro
elaborado
pelo próprio autor
66
As especificações “a” e “e” consideram os quatro tipos de gastos por função
econômica analisados no paper de Devarajan, Swaroop e Zou (1996) e de Rocha e Giuberti
(2005), ou seja, gastos em: i) educação; ii) saúde; iii) defesa nacional e segurança pública; iv)
transporte e comunicação.
As especificações “d” e “h” englobam
outros
tipos de gastos. Além dos quatro tipos de
gastos já mencionados, também considera os gastos em habitação, desenvolvimento regional,
agricultura, indústria, comércio e serviços e assistência e previdência social. As outras
especificações incluem os gastos por categoria, ou seja, os gastos correntes e de capital.
Nas tabelas apresentadas com os resultados da estimação do modelo, os coeficientes
estatisticamente significantes (a 1%, 5% e 10%) estão destacados em azul, além de estarem
marcados com asterisco, indicando o nível de significância de cada coeficiente estimado.
Além disso, decidimos omitir a apresentação dos p-
valores
, que usualmente são apresentados
entre colchetes logo abaixo dos valores dos coeficientes, para não deixar a tabela muito
“poluída”, ou seja, difícil de ser visualizada.
Segue
, na próxima página,
T
abela
4
com os resultados da estimação.
67
Tabela
4 - Resultados da estimação por mínimos quadrados com efeitos fixos e
dummies
de
tempo
–
Especificação Linear
Variáveis Explicativas
(a)
(b)
(c)
(d) (e)
(f)
(g) (h)
Gasto Total/PIB
0,0994 *
0,0477
0,0517
0,1140 *
0,0903 **
0,0503 0,0540
0,1278 *
Por categoria:
Gasto Corrente/Gasto Total
-
-0,0038
- - -
-0,0048
- -
Gasto Capital/Gasto Total
- -
-0,0002
- - -
0,0008
-
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
0,1089 *
- -
0,1006 * 0,1148 *
- -
0,1045 *
Saúde/Total
0,0388
- -
0,0530 0,0431
- -
0,0459
Segurança/Total
0,2622 *
- -
0,2678 * 0,2930 *
- -
0,3176 *
Transporte e Comunicação/Total(****)
0,0988 *
- -
0,0847 * 0,1228 *
- -
0,0970 *
Habitação/Total - - -
0,0301
- - -
-0,0431
Desenvolvimento Regional/Total - - -
0,0638 **
- - -
0,0704 **
Agricultura/Total - - -
0,6393 *
- - -
0,6776 *
Indústria, Comércio e Serviços/Total - - -
0,0420
- - -
0,0413
Previdência/Total - - -
-0,0006
- - -
0,0003
1987
-0,2023 -0,3604 -0,3553 -0,4531 -0,2032 -0,3521 -0,3477 -0,4060
1988
0,7249
0,2047
0,2151 0,8799 0,7653 0,2175 0,2281 0,9447
1989
0,9229
0,4571
0,4433 1,1064 0,9839 0,4705 0,4562
1,1491***
1990
2,9094*
2,5643*
2,5336* 3,0951* 2,8841* 2,6016* 2,5695* 3,1418*
1991
3,4660*
2,8990*
2,8739* 3,6039* 3,5598* 2,9744* 2,9480* 3,7322*
1992
4,2925*
4,0391*
4,0241* 4,4399* 4,2992* 4,0536* 4,0377* 4,4415*
1993
3,3542*
3,0541*
3,0395* 3,2239* 3,3811* 3,0502* 3,0362* 3,1847*
1994
1,8652*
1,5227** 1,4786**
1,9079* 1,9963*
1,5550**
1,5109**
1,9062*
1995
2,7112*
2,3481*
2,2889* 2,9264* 2,7124* 2,2528* 2,1936* 2,7734*
1996
2,6885*
2,2419*
2,1840* 3,1914* 2,8278* 2,2343* 2,1773* 3,0575*
1997
3,0237*
2,5261*
2,4831* 3,5598* 3,2198* 2,5261* 2,4840* 3,5807*
1998
2,7854*
2,4647*
2,4234* 3,1533* 3,0405* 2,4763* 2,4372* 3,3373*
1999
3.9698*
3,7458*
3,6892* 4,4210* 4,1725* 3,7809* 3,7222* 4,4961*
Constante
-7,8461*
-1,5378
-1,8697**
-10,5244*
-8,2630*
-1,5308
-1,9587**
-11,2549*
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* ** *** estatisticamente significantes a 1%, 5% e 10% respectivamente
(****)
De acordo com Devarajan et al.(1996), os gastos com transporte e comunicação são considerados proxy
para gastos em infra
-
estrutura.
68
Nas especificações “a” e “e”, os coeficientes estimados referentes às proporções de
gastos em educação, segurança e transporte e comunicação são positivos e estatisticamente
significantes. No caso dos gastos em educação e transporte e comunicação, um aumento
unitário da razão gasto em educação sobre os gastos totais eleva a taxa de crescimento do PIB
real
per capita na faixa de 0,10 a 0,12 pontos percentuais. Já o aumento da participação
relativa de gastos em segurança eleva a taxa de crescimento na faixa de 0,26 a 0,29 pontos
percentuais. Ao incluirmos em nossa análise outros gastos por função econômica
(especificações
“d” e “h”), os coeficientes destes quatro setores não sofrem muitas alterações,
o que demonstra a robustez dos resultados encontrados.
Nas especificações “d” e “h”, o
destaque fica por conta dos gastos em agricultura, com
coeficientes estatisticamente significantes, positivos, e de magnitude elevada, em torno de
0,65. Isto indica que um aumento unitário da razão gasto
s
em agricultura sobre os gastos
totais eleva a taxa de crescimento do PIB real per capita na faixa de 0,65 pontos percentuais.
Os gastos em desenvolvimento regional também apresentam coeficientes positivos e
significantes, no patamar de 0,07.
A parcela referente aos gastos em saúde apresenta coeficientes não significantes em
todas as especificações. O mesmo problema ocorre nas parcelas referentes aos gastos em
habitação, indústria, comércio e serviços e previdência.
Ao considerarmos os gastos por categoria, nota-se que a parcela alocada aos gastos
correntes é negativa, enquanto
que
a parcela dos gastos em capital é positiva no painel sem
burac
os. Porém, ambas as categorias de gastos apresentam coeficientes
estatisticamente
não
-
significantes.
De acordo com o teste F, os coeficientes são estatisticamente significantes
conjuntamente para todas as especificações.
Na comparação dos resultados das especificações com quatro setores (ou seja, as
especificações “a” ; “e”) com os resultados encontrados no artigo de Rocha
e Giuberti
(2005),
as conclusões são semelhantes quanto ao sinal, magnitude e significância dos coeficientes
estimados de educação, segurança e transporte e comunicação. No caso dos gastos correntes
e de capital, os coeficientes aqui encontrados não são significantes, o que difere dos
resultados encontrados no
paper
de Rocha e Giuberti (2005), embora os sinais dos
coeficientes sejam iguais, ou seja, sinal negativo para os coeficientes da parcela de gastos
correntes e sinal positivo para a parcela de gastos com capital (neste trabalho, apenas para a
especificação “g”).
69
4
.1.1.1 Especificação Não
-
Linear
O quadro
abaixo apresenta os detalhe
s de cada especificação não
-
linear do modelo
.
Quadro 2
-
Especificações
não
-
lineares do modelo de dados em painel
com efeitos fixos
Estimação
Despesas consideradas (categoria/função)
NÃO-LINEAR
i Painel com todos os estados educ, saude, seg, transp_comunic (e termos ao quadrado)
j Painel com todos os estados
corrente (e termo ao quadrado)
k Painel com todos os estados capital (e termo ao quadrado)
l Painel com todos os estados educ, saude, seg, transp_comunic, habit, desenvregional, agricult, ind_com_serv, previd
(e termos ao quadrado)
NÃO-LINEAR/SEM BURACOS
m Exclui os estados do CE, RN e TO educ, saude, seg, transp_comunic (e termos ao quadrado)
n Exclui os estados do CE, RN e TO
corrente (e termo ao quadrado)
o Exclui os estados do CE, RN e TO capital (e termo ao quadrado)
p Exclui os estados do CE, RN e TO educ, saude, seg, transp_comunic, habit, desenvregional, agricult, ind_com_serv, previd
(e termos ao quadrado)
Painel
Especificação
Fonte:
Quadro
elaborado
pelo próprio autor
As especificações “i” até “l” mostram o painel com buracos, enquanto que as
especificações “m” a “p” mostram o painel sem buracos, neste caso excluindo os estados do
Ceará, Rio Grande do Norte e Tocantins.
Segue tabela com os resultados da estimação a partir da especificação não
-
linear.
70
Tabela
5 – Resultados da estimação por mínimos quadrados com efeitos fixos e
dummies
de
tempo
–
Especificação Não
-
Linear
Variáveis Explicativas
(i) (j)
(k)
(l)
(m)
(n)
(o) (p)
Gasto Total/PIB
0,1058 *
0,0594
0,0630
0,1155 *
0,0871 **
0,0494
0,0527
0,1298 *
Por categoria:
Gasto Corrente/Gasto Total
-
0,1784 ***
- - -
0,2202 ***
- -
(Gasto Corrente/Gasto Total)^2 -
-0,0013 ***
- - -
-0,0016 ***
- -
Gasto Capital/Gasto Total - -
0,0827 ***
- - -
0,1023 ***
-
(Gasto Capital/Gasto Total)^2 - -
-0,0013 ***
- - -
-0,0017 ***
-
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
0,4186 *
- -
0,4605 * 0,4326 *
- -
0,4670 *
(Educação/Total)^2
-0,0093 **
- -
-0,0110 ** -0,0096 **
- -
-0,0108 **
Saúde/Total
0,0689
- -
0,0784
0,0478
- -
0,0519
(Saúde/Total)^2
-0,0027
- -
-0,0022 -0,0019
- -
-0,0019
Segurança/Total
-0,0890
- -
-0,0604 -0,0522
- -
0,0554
(Segurança/Total)^2
0,0263
- -
0,0175
0,0246
- -
0,0111
Transporte e Comunicação/Total
0,2096 *
- -
0,1117
0,3682 *
- -
0,2025 **
(Transporte e Comunicação/Total)^2
-0,0051 **
- -
-0,0026
-0,0125 *
- -
-0,0072
Habitação/Total - - -
-0,0514
- - -
0,2688
(Habitação/Total)^2 - - -
0,0015
- - -
-0,0298 **
Desenvolvimento Regional/Total - - -
-0,0519
- - -
-0,0678
(Desenvolvimento Regional/Total)^2 - - -
0,0029 ***
- - -
0,0036 **
Agricultura/Total - - -
1,5131 *
- - -
1,7040 *
(Agricultura/Total)^2 - - -
-0,0962 *
- - -
-0,1103 *
Indústria, Comércio e Serviços/Total - - -
0,0574
- - -
0,0697
(Indústria, Comércio e Serviços/Total)^2 - - -
-0,0011
- - -
-0,0015
Previdência/Total - - -
0,2012 **
- - -
0,2006 **
(Previdência/Total)^2 - - -
-0,0100 *
- - -
-0,0103 *
1987
-0,3461 -0,3699 -0,3608 -0,3612 -0,5351 -0,4070
-0,3986
-0,3877
1988
0,6036 0,2528
0,2745 0,7777
0,3708
0,2074
0,2296 0,9143
1989
0,9363 0,5454
0,5561
1,2516***
0,7706
0,5266
0,5417
1,3813**
1990
2,5386* 2,6715*
2,6344*
3,1724* 2,2413*
2,6296*
2,5868* 3,2352*
1991
3,1185* 2,9284*
2,9148*
3,5361* 2,9766*
2,9621*
2,9474* 3,7628*
1992
4,0409* 4,0349*
4,0386*
4,5214* 3,8130*
3,9855*
3,9895* 4,5304*
1993
3,1038* 3,0478*
3,0530*
3,4816* 2,9031*
3,0127*
3,0206* 3,5610*
1994
1,6305** 1,6169** 1,6058**
2,0733*
1,5901**
1,6577**
1,6532**
2,1995*
1995
2,4970* 2,5181*
2,4867*
3,1362* 2,3847*
2,4544*
2,4280* 3,1876*
1996
2,5884* 2,3705*
2,3393*
3,5792* 2,5053*
2,3688*
2,3425* 3,6738*
1997
2,8467* 2,6483*
2,6250*
3,8709* 2,9339*
2,7093*
2,6919* 4,2186*
1998
2,5684* 2,4484*
2,4203*
3,4063* 2,7443*
2,5332*
2,5091* 3,8320*
1999
3,8155* 3,9072*
3,8765*
4,8934* 3,9636*
4,0007*
3,9754* 5,3850*
Constante
-9,5602*
-7,9468**
-3,2151*
-13,4298*
-9,9255*
-9,2073**
-3,2829*
-15,0871*
Fonte:
T
abela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* ** *** estatisticamente significantes a 1%, 5% e 10%
,
respectivamente
71
Na divisão por categoria, os gastos correntes e de capital apresentam coeficientes
estimados positivos para o termo simples, e coeficientes negativos para o termo ao quadrado.
Isso indica que há um ponto crítico máximo (limite ótimo) para ambos os tipos de gastos.
Conforme explicado no capítulo dois, o cálculo deste limite ótimo é baseado no coeficiente
estimado do termo simples da variável de gastos dividido pelo dobro do coeficiente estimado
do termo ao quadrado.
Para os gastos correntes, o ponto de máximo calculado a partir da especificação não-
linear foi de 68% a 69%, o que representa a parcela de gastos correntes que maximiza o
crescimento do PIB real per capita. Dado que a série de gastos correntes no período de 1986 a
2004 situou-se na faixa de 69% a 88% (ou seja, nível acima do ponto crítico), verifica-se a
necessidade de redução da parcela alocada aos gastos correntes, para que atinja o nível ideal
de gastos indicado pelo ponto crítico.
Por outro lado, para os gastos em capital, o ponto de máximo encontra-se na faixa de
30% a 32%. No período 1986-2004, o percentual de gastos em capital apresentou uma
trajetória descendente, iniciando em percentual próximo a 31% e encerrando 2004 em 12,9%.
Logo, de acordo com os resultados obtidos, o aumento substancial da parcela alocada a esta
ca
tegoria de gasto estimularia o crescimento da economia brasileira.
Na desagregação dos gastos por função econômica, os setores que apresentam
coeficientes estimados estatisticamente significantes, com pontos de máximo, são: educação
(20% a 22%)
, transporte
e comunicação
(20,5%)
, agricultura
(8%)
e previdência social
(10%).
A parcela efetiva de gastos em educação, transporte e comunicação e agricultura no
ano de 2004, respectivamente, de 16%, 4% e 1,5%, encontra
-se abaixo dos respectivos pontos
de máximo. P
ortanto, há espaço para a elevação de gastos nestes setores.
Quanto aos gastos em previdência social, a parcela efetiva de gastos em 2004 (11%)
encontra
-se acima do ponto de máximo calculado (10%). Portanto, qualquer elevação
adicional de gastos em previ
dência social terá impactos negativos sobre o PIB per capita.
Pelo teste F, os coeficientes são estatisticamente significantes conjuntamente para
todas as especificações do modelo não
-
linear.
Ao compararmos estes resultados com os do artigo de Rocha e Giu
berti
(2005), deve-
se destacar que o ponto de máximo da parcela de gastos em educação encontra-se em patamar
muito próximo em ambos os trabalhos. De acordo com Rocha e Giuberti (2005), o ponto
ótimo é de 19%, enquanto que neste trabalho, este ponto está na faixa de 20% a 22%.
72
4
.1.1.2 Gastos por Escala de PIB
A questão da amostra conter um grupo de estados com diferentes graus de
desenvolvimento pode
ria
ocasionar viés de seleção. Para resolver este problema, no
paper
de
Rocha e
Giuberti
(2005) optou
-
se p
ela separação da amostra em dois grupos: dos estados mais
desenvolvidos
(São Paulo, Rio de Janeiro, Minas Gerais, Rio Grande do Sul, Santa Catarina e
Paraná)
e
estados considerados
menos desenvolvidos.
Entretanto, a opção que adotaremos nesta seção é a separação da amostra em três
grupos, adotando como parâmetro de divisão dos grupos a participação percentual do PIB de
cada estado em relação ao PIB do Brasil na média do período 2000-
2004.
Esta estimativa por
grupo de estados serve como teste indireto de he
terogeneidade.
A tabela abaixo apresenta a
subdivisão adotada.
Tabela 6 - Participação percentual dos estados no PIB nacional
Estados
Participação no PIB
(média 2000-2004)
São Paulo
32,5
Rio de Janeiro
12,5
Minas Gerais
9,4
Rio Grande do Sul
7,9
Paraná
6,1
Bahia
4,6
Santa Catarina
3,9
A) Sub-Total
76,9
Pernambuco
2,7
Distrito Federal
2,6
Goiás
2,2
Espírito Santo
1,9
Ceará
1,8
Pará
1,8
Amazonas
1,8
Mato Grosso
1,4
Mato Grosso do Sul
1,1
B) Sub-Total
17,3
Rio Grande do Norte
0,9
Maranhão
0,9
Paraíba
0,8
Alagoas
0,7
Sergipe
0,7
Rondônia
0,5
Piauí
0,5
Tocantins
0,3
Amapá
0,2
Acre
0,2
Roraima
0,1
C) Sub-Total
5,8
PIB elevado
PIB médio
PIB baixo
Fonte:
T
abela elaborada a partir dos dados do IBGE
(2006)
Os resultados da especificação li
near são apresentados na
T
abela
7
.
73
Tabela
7 - Resultados da estimação por mínimos quadrados com efeitos fixos e
dummies
de
tempo
–
Resultados por Escala de PIB
–
Especificação Linear
PIB elevado
PIB médio
****
PIB baixo
*****
Variáveis Explicativas / Especificação
(a) (b)
(c)
(d) (e)
(f)
(g) (h)
(i)
(j)
(k)
(l)
Gasto Total/PIB
0,1466
0,1982
0,1982
0,2812 **
0,1132
0,1072 0,1061 0,1164
0,1103 ***
0,0110
0,0109
0,1159 ***
Por categoria:
Gasto Corrente/Gasto Total
-
0,0436
- - -
0,0376
- - -
-0,0949 **
- -
Gasto Capital/Gasto Total
- -
-0,0436
- - -
-0,0609
- - -
0,0951 **
-
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
0,1396 **
- -
1,1796 *
0,0180
- -
0,0366 0,0641
- -
0,0975 ***
Saúde/Total
0,1015 ***
- -
0,0812
-0,0669
- -
-0,0701 -0,0244
- -
0,0130
Segurança/Total
0,0855
- -
0,0424
0,1153
- -
0,0671
0,5726 *
- -
0,6765 *
Transporte e Comunicação/Total
0,1243 **
- -
0,0954
-0,1882 *
- -
-0,2079 *
0,4664 *
- -
0,4196 *
Habitação/Total
- - -
1,1913
- - -
0,1087
- - -
0,2299
Desenvolvimento Regional/Total
- - -
0,0783 ***
- - -
-0,0761
- - -
0,1257 *
Agricultura/Total
- - -
0,2380
- - -
0,2664
- - -
0,6145 *
Indústria, Comércio e Serviços/Total
- - -
0,0024
- - -
-0,0111
- - -
0,0865
Previdência/Total
- - -
0,1133 ***
- - -
-0,1206
- - -
0,0609
1987
-0,2059
0,2027
0,2027 0,0426
-1,4949
-0,8158 -0,8904
-1,7603
0,6455
0,2199
0,2200 0,7830
1988
-0,3178 -0,2996
-0,2996
-0,0007 -0,1927
0,7732 0,4693 0,1940
2,3004 ***
0,2468
0,2459
2,7847 **
1989
-0,2774 -0,4692
-0,4692
0,0436
0,0335
0,6856 0,4356 0,5393
3,3782 **
1,1783
1,1785
3,8457 *
1990
3,2698 *
2,6336 * 2,6336 *
3,4846 *
1,5402
2,4778 *** 2,1981 ***
2,2891 ***
1,9324
2,9553 *** 2,9566 ***
2,1681 ***
1991
4,2615 *
3,3854 * 3,3854 *
4,1857 *
0,9339
1,7319 1,4613 1,8417
4,9149 *
4,5826 * 4,5841 *
5,0473 *
1992
4,0736 *
3,4775 * 3,4775 *
4,0576 *
3,1129 **
3,4772 *
3,1893 **
4,0924 *
5,1368 *
5,7686 * 5,7696 *
5,3980 *
1993
2,8955 *
2,4232 * 2,4232 *
2,6356 *
1,1341
1,6226 1,3852 1,8803
4,9775 *
5,2465 * 5,2472 *
4,9332 *
1994
2,4231 *
1,1665
1,1665
1,8052 **
-2,2851 **
-0,6422 -1,0654
-1,0298
2,7242 **
4,0536 * 4,0553 *
2,9327 **
1995
2,9159 *
1,6499 ** 1,6499 **
2,4114 *
-1,0810
0,4291
-0,0006
0,3515
3,5770 *
5,0521 * 5,0460 *
4,1142 *
1996
2,3599 *
1,0258
1,0258
1,5698 ***
-0,8671
0,4293 0,0585 0,7142
4,9234 *
5,4052 * 5,4080 *
5,6382 *
1997
2,2431 **
0,8690
0,8690 1,5327
-0,0187
1,1809 0,8383 1,7297
5,9940 *
5,7851 * 5,7877 *
6,8500 *
1998
2,6575 *
1,1897
1,1897
1,8326 ***
-0,6631
0,6271 0,4867 0,5075
5,3947 *
5,8425 * 5,8454 *
5,8281 *
1999
3,4484 *
1,8870 ** 1,8870 **
2,7589 *
0,4014
2,1669 1,7863 1,8958
6,5187 *
7,0422 * 7,0449 *
7,4784 *
Constante
-7,6453 *
-6,1472 ***
-1,7829 ***
-11,8313 *
0,9930
-3,8466
0,6801 1,5934
-13,1849 *
3,8232
-5,6694 **
-18,7185 *
Fonte:
T
abela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* ** *** estatisticamente significantes a 1%, 5% e 10% respectivamente
**** excluindo o estado do Ceará
***** excluindo os estados do Rio Grande do Norte e Tocantins
74
Quanto aos resultados da especificação linear, os coeficientes estimados dos gastos
correntes e de capital são estatisticamente significantes somente com o grupo de estados de
PIB baixo. Para este grupo, os gastos correntes apresentam coeficientes negativos, enquanto
que os gastos de capital exercem impactos positivos sobre o crescimento econômico dos
estados.
A parcela alocada aos gastos em educação contribui positivamente para o crescimento
da economia nos três grupos de estados, mas há diferenças em relação à significância dos
coeficientes. No grupo de estados de PIB alto, os coeficientes são significantes tanto quando
consideramos apenas quatro gastos funcionais na equação de regressão, como na situação em
que consideramos nove gastos funcionais. No grupo de PIB médio, os coeficientes não são
significantes, e por fim, no grupo de PIB baixo, os coeficientes de educação são significantes
apenas na especificação que inclui os nove gastos funcionais. Do ponto de vista da magnitude
dos coeficientes significantes, os estados de PIB elevado apresentam valores maiores do que
os de PIB baixo.
Se pensarmos do ponto de vista microeconômico, qualquer aumento marginal dos
gastos em educação nos estados que investem menos em educação teria um efeito elevado
sobre o crescimento da economia. Ao analisarmos a média da parcela de gastos em educação
em cada grupo, observamos o seguinte quadro:
i)
A parcela média de gastos em educação no período 1986-2004 para os estados de
PIB alto, médio e baixo foi de 17,25%, 16,44% e 18,83%, respectivamente.
ii)
No grupo de PIB alto, a parcela dos gastos em educação reduziu-se de 19,66% em
1986 para 15,91% em 2004. Neste mesmo período, no grupo de PIB médio, a
parcela reduziu
-
se de
18,39% para 13,75%. Por outro lado, no grupo de PIB baixo,
houve um aumento da parcela alocada à educação de 17,13% em 1986 para
19,18% em 2004, tendo atingido 22,5% em 2000.
75
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
20,00
22,00
24,00
1986
1987 1988
1989 1990 1991 1992
1993 1994
1995 1996 1997
1998 1999
2000 2001 2002 2003 2004
%
Grupo de PIB Alto
Grupo de PIB médio Grupo de PIB baixo
Gráfico 6 –
Proporção de gastos em educação
Fonte:
G
ráfico elab
orado a partir
dos dados da S
TN (2006)
.
Portanto, dado que o grupo de estados de PIB alto gasta proporcionalmente menos em
educação, em comparação ao grupo de estados de PIB baixo, e que seus coeficientes
estimados (que mensuram os efeitos dos gastos em educação sobre o crescimento) são
maiores, então podemos dizer que os resultados encontrados são factíveis, do ponto de vista
microeconômico.
Quanto aos outros gastos funcionais, os coeficientes são positivos e estatisticamente
signifi
cantes nos seguintes casos:
i
)
Gastos em saúde: apenas para o grupo de PIB alto
ii)
Gastos em segurança: apenas para o grupo de PIB baixo
iii)
Gastos em transporte e comunicação: nos grupos de PIB alto e baixo
iv)
Gastos em desenvolvimento regional: para os grupos de PIB alto e baixo
v)
Gastos
em agricultura: apenas para o grupo de PIB baixo
vi)
Gastos em previdência: apenas para o grupo de PIB alto
Quanto à magnitude dos coeficientes destes gastos funcionais, o destaque fica por
conta dos gastos em transporte e comunicação (
proxy
para os gastos em infra-estrutura) e
76
desenvolvimento regional. Em ambos os casos, os coeficientes estimados são maiores nos
estados de PIB baixo, em comparação ao grupo de estados de PIB elevado.
Ao compararmos os resultados da especificação linear, considerando a amostra
completa (com todos os estados) e a amostra com subdivisão em três grupos, podemos
verificar se os coeficientes estimados são robustos à escolha das unidades de
cross
-
section.
Para o grupo de estados de PIB alto, os gastos em educação, saúde, segurança,
transporte e comunicação, habitação, desenvolvimento regional, agricultura e indústria,
comércio e serviços afetam positivamente o crescimento econômico, portanto, da mesma
forma que na amostra completa (com todos os estados). A exceção fica por conta dos
gastos
com previdência social, em que os coeficientes são positivos e significantes para o grupo de
PIB alto, e negativos e não
-
significantes para a amostra completa.
Para o grupo de estados de PIB médio,
os resultados diferem da amostra completa para
os
gastos em saúde, transporte e comunicação, desenvolvimento regional, indústria, comércio
e serviços, além dos gastos correntes
.
Para o grupo de PIB baixo, a única diferença em relação
aos resultados da amostra completa refere
-
se aos gastos com previdência
social.
Logo, podemos dizer que, com exceção do grupo de estados de PIB médio, os
resultados obtidos da amostra completa são robustos à escolha das unidades de
cross
-
section
.
Esta robustez dos resultados também foi encontrada n
o artigo de Rocha e
Giubert
i (2005)
.
Assim como ocorre nos dados em painel com a amostra completa, aqui também
estima
-se o modelo incluindo os termos ao quadrado, para capturar as possíveis relações não-
lineares entre as variáveis.
A T
abela
8 apresenta os resultados desta especifi
cação não
-
linear.
77
Tabela
8 - Resultados da estimação por mínimos quadrados com efeitos fixos e
dummies
de
tempo
–
Resultados por Escala de PIB
–
Especificação Não
-
Linear
PIB alto
PIB médio
****
PIB baixo
*****
Variáveis Explicativas
(m)
(n) (o) (p) (q)
(r)
(s)
(t)
(u)
(v)
(x)
(z)
Gasto Total/PIB
0,1944 ** 0,2978 ** 0,2980 **
0,3447 *
0,1254
0,1218
0,1047 0,1486 0,0940 0,0043 0,0038
0,1093 ***
Por categoria:
Gasto Corrente/Gasto Total
-
0,3462 **
- - -
0,8074 **
- - -
0,1629
- -
(Gasto Corrente/Gasto Total)^2
-
-0,0021 **
- - -
-0,0050 **
- - -
-0,0019
- -
Gasto Capital/Gasto Total
- -
0,0763
- - -
0,2279 ***
- - -
0,2168 ***
-
(Gasto Capital/Gasto Total)^2
- -
-0,0021 **
- - -
-0,0060 **
- - -
-0,0019
-
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
0,2522
- -
0,2108
0,2544
- -
0,7253
0,5881 **
- -
0,5244 **
(Educação/Total)^2
-0,0022
- -
-0,0002 -0,0059
- -
-0,0193
-0,0161 **
- -
-0,0120 ***
Saúde/Total
0,3358 ***
- -
0,4160 **
-0,2317
- -
0,0578 0,3399
- -
-0,0348
(Saúde/Total)^2
-0,0141 ***
- -
-0,0151
0,0052
- -
-0,0043 -0,0188
- -
-0,0028
Segurança/Total
0,7250
- -
1,4553
-0,7931
- -
-0,9927
0,1561
- -
0,6952 **
(Segurança/Total)^2
-0,0554
- -
-0,1024
0,0544
- -
0,0537 0,0298
- -
-0,0109
Transporte e Comunicação/Total
0,4488 *
- -
0,3388 ***
-0,1105
- -
-0,1691
0,6631 *
- -
0,6010 *
(Transporte e Comunicação/Total)^2 -0,0189 **
- -
-0,0152 ***
-0,0037
- -
-0,0013 -0,0116
- -
-0,0103
Habitação/Total
- - -
1,4921 ***
- - -
0,7183 ***
- - -
0,4168
(Habitação/Total)^2
- - -
-0,5205 ***
- - -
-0,1025 **
- - -
-0,0197
Desenvolvimento Regional/Total
- - -
-0,0966
- - -
-0,5562 **
- - -
-0,1987
(Desenvolvimento Regional/Total)^2
- - -
0,0079
- - -
0,0205 ***
- - -
0,0066 *
Agricultura/Total
- - -
1,0952
- - -
1,0914 ***
- - -
1,6378 *
(Agricultura/Total)^2
- - -
-0,1343
- - -
-0,0708
- - -
-0,1234 ***
Indústria, Comércio e Serviços/Total
- - -
-0,0050
- - -
0,4430
- - -
0,5033
(Indústria, Comércio e Serviços/Total)^2
- - -
0,0000
- - -
-0,0241
- - -
-0,0134
Previdência/Total
- - -
0,1341
- - -
0,3154
- - -
0,0300
(Previdência/Total)^2
- - -
-0,0037
- - -
-0,0217 *
- - -
-0,0025
1987
0,6835
0,3757
0,3756
0,8037
-1,4982 -0,9419 -1,0329 -1,2221 -0,0079
0,0636 0,0614 0,4146
1988
0,0143
-0,1594 -0,1603 -0,0613 -0,4041
0,6425
0,1141 0,2425 1,3350 0,1757 0,1727
2,6982 ***
1989
-0,0538 -0,2013 -0,2000
0,1378
-0,1829
0,3936
0,2555 1,1126
2,6847 **
1,2150 1,2157
4,0512 *
1990
3,3789 *
2,9082 *
2,9089 *
3,6029 *
1,5739
2,3227 ***
1,8882
2,8710 **
0,3641
2,7768 *** 2,7779 *** 2,3837 ***
1991
4,2399 *
3,5190 *
3,5196 *
4,2574 *
0,9296
1,4240
1,0954
2,4533 ***
3,3497 **
4,4767 *
4,4789 *
5,3769 *
1992
4,2401 *
3,6114 *
3,6118 *
4,4951 *
3,2736 *
3,0499 ** 2,6726 **
5,0505 *
3,7023 *
5,5887 *
5,5892 *
5,0074 *
1993
2,8339 *
2,4002 *
2,4003 *
2,6222 *
1,2446
1,1426
0,8982
3,1791 **
4,0054 *
5,2117 *
5,2125 *
4,9469 *
1994
2,4293 *
1,2850 *** 1,2857 ***
1,9328 **
-2,2358 -0,8555 -1,1497 -0,1320
1,5265
4,0674 *
4,0717 *
2,9980 **
1995
2,9741 *
1,7970 ** 1,7980 **
2,6698 *
-1,1371
0,4212
0,1209 1,6097
2,6941 **
5,2895 *
5,2815 *
4,4081 *
1996
2,3853 *
1,0170
1,0163
2,0620 **
-0,8295
0,2079
-0,0696
2,6939
3,9605 *
5,5906 *
5,5992 *
6,1831 *
1997
2,5340 *
0,8728
0,8726
2,8361 *
0,1377
0,9392
0,6751
3,3875 ***
5,0621 *
5,9848 *
5,9927 *
7,5284 *
1998
2,6074 *
0,9825
0,9833
2,4956 **
-0,6027
0,2853
0,1968 2,1413
4,6176 *
5,9147 *
5,9226 *
6,6268 *
1999
3,8615 *
2,1354 ** 2,1369 **
3,5429 *
0,5585
2,0575
1,8124
3,1664 ***
5,5173 *
7,1687 *
7,1767 *
8,1471 *
Constante
-13,0811 *
-17,9702 *
-4,4658 *
-20,5843 *
2,6016
-32,8004 **
-2,0378 -3,5219
-16,4153 *
-4,3734
-7,0100 *
-21,8159 *
Fonte:
T
abela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* ** *** estat
isticamente significantes a 1%, 5% e 10%
,
respectivamente
**** excluindo o estado do Ceará
***** excluindo os estados do Rio Grande do Norte e Tocantins
78
A T
abela
9 mostra os limites ótimos calculados a partir dos coeficientes estimados na
especificaç
ão não
-
linear.
Tabela
9 –
Análise dos Pontos Críticos
Pontos de máximo - marcados em azul
Pontos de mínimo - marcados em verde
PAINEL SEM BURACOS (exceto Ceará, Rio Grande do Norte e Tocantins)
Tabela 9.1 - Quatro gastos funcionais
PIB
Variáveis Explicativas
Alto
Médio
Baixo
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
22,53 *
57,32 21,56
18,26 *
Saúde/Total
12,58
11,91 *
22,28
9,04
Segurança/Total
1,06
6,54
7,29
-
Transporte e Comunicação/Total
14,73 * 11,87 *
-
28,58
Tabela 9.2 - Nove gastos funcionais
PIB
Variáveis Explicativas
Alto
Médio
Baixo
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
21,62 *
527,00
18,79
21,85 *
Saúde/Total
13,66
13,77
6,72
-
Segurança/Total
-
7,11
9,24
31,89
Transporte e Comunicação/Total
14,06
11,14 *
-
29,17
Habitação/Total
4,51
1,43 * 3,50 *
10,58
Desenvolvimento Regional/Total
9,42
6,11 *
13,57 *
15,05
Agricultura/Total
7,72 *
4,08
7,71
6,64 *
Indústria, Comércio e Serviços/Total
23,23
-
9,19
18,78
Previdência/Total
9,74 *
18,12
7,27 6,00
Tabela 9.3 - Gastos por categoria
PIB
Variáveis Explicativas
Alto
Médio
Baixo
Por categoria:
Gasto Corrente/Gasto Total
68,81 * 82,43 * 80,74 *
42,87
Gasto Capital/Gasto Total
30,09 *
18,17
18,99 *
57,05
Geral
Geral
Geral
Fonte:
T
abela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* Ponto crítico significante (ou seja, quando o termo simples e ao quadrado são significantes)
79
Na
T
abela
9
.1, tem
-
se os pontos críticos
calculados a partir da especificação não
-
linear
com quatro tipos de gastos por função econômica. De acordo com os resultados apresentados,
o grupo dos estados de PIB alto apresenta um limite máximo estatisticamente significante
para a parcela das despesas alocadas à saúde e transporte e comunicação. O grupo de estados
de PIB médio não apresenta pontos críticos significantes, e no grupo de PIB baixo, apenas os
pontos críticos referentes aos gastos em educação são estatisticamente significantes
.
Na comparaç
ão da ma
gnitude dos pontos críticos da T
abela
9
.1, independentemente de
serem estatisticamente significantes ou não, tem-se que o limite máximo ótimo para a parcela
das despesas alocadas à educação e saúde é maior para o grupo de estados de PIB alto. Por
outro lado, no caso da parcela alocada aos gastos em transportes e comunicação (
proxy
para
gastos em infra
-
estrutura, de acordo com Devarajan
, Swaroop e Zou
(1996)
), o limite máximo
ótimo é maior para os estados de PIB baixo. Isso indica a necessidade dos estados de PIB
baixo precisarem alocar uma parcela maior de seus gastos no setor de infra-estrutura, ao
mesmo tempo em que precisam manter uma parcela
elevada
dos gastos em educação (vide o
percentual elevado de 18,3% para este tipo de gasto). Por sua vez, os estados de PIB alto
podem conservar uma parcela proporcionalmente maior para os gastos em educação.
Na T
abela
9.2, para o grupo de PIB alto, destacam-se os pontos de máximo
estatisticamente significantes relacionados à parcela de gastos em transporte e
comunicação
(11,1%) e habitação (1,4%). Para o grupo de PIB médio, o destaque fica por conta do ponto
de máximo de 3,5% referente à parcela dos gastos em habitação. O grupo de PIB baixo
apresenta ponto de máximo significante para os gastos em educação (21,9%) e agricultura
(6,6%).
Na comparação da magnitude
dos pontos críticos da T
abela
9
.2, independentemente de
serem estatisticamente significantes ou não, tem
-
se o seguinte quadro:
(i)
O grupo de estados de PIB baixo apresenta um limite máximo ótimo maior
para
a parcela de gastos destinadas ao transporte e comunicação, o que
reforça a conclusão anterior acerca da necessidade de aumentar os gastos
em infra
-
estrutura neste grupo de estados.
(ii)
A parcela de gastos para a agricultura deve ser maior para os estados de
PIB médio e baixo, o que possivelmente deve-se à maior vocação destes
estados para o setor primário da economia. Os dados do IBGE corroboram
esta afirmação. O Nordeste é a região que emprega proporcionalmente o
maior número de pessoas no setor agrícola, sendo que a maior parte dos
estados nordestinos situa
-
se no grupo de PIB baixo.
80
(iii)
O ponto de máximo para os gastos em educação, saúde e previdência é
maior para o grupo de estados de PIB alto, em comparação aos grupos de
estados de PIB médio e baixo.
Na T
abel
a
9.3 observa-se uma nítida inversão da parcela de gastos alocada a cada
categoria. Nos grupos de estados de PIB alto e médio, o ponto de máximo nos gastos
correntes é maior do que nos gastos em capital. Por outro lado, nos estados de PIB baixo
ocorre o inverso, ou seja, a parcela ótima de gastos em capital predomina sobre a pa
rcela
ótima de gastos correntes, embora os pontos críticos não sejam estatisticamente significantes
para os estados de PIB baixo.
Aqui podemos estabelecer um paralelo entre a situação
dos estados de PIB alto e baixo
e a situação de países desenvolvidos e em desenvolvimento. Neste último caso, a
recomendação frequentemente encontrada, em termos de política de alocação de gastos, recai
sobre a necessidade dos países em desenvolvimento redirecionarem uma parte dos excessivos
gastos correntes para os gastos de capital. Isto condiz com o resultado aqui encontrado para o
grupo de estados de PIB baixo.
Os estados de PIB alto e médio também devem reduzir as atuais parcelas de gastos
correntes,
que encontram-se acima dos pontos de máximo. Para os grupos de PIB alto e
médio, os gastos correntes em 2004 foram, respectivamente, de 89% e 85%, enquanto que os
pontos críticos da T
abela
9
.3 ficaram próximo
s
a 82% e 81%.
4
.1.1.3 Teste de Hausman
Nas
Tabelas 10.1 e 10.2, resume-se os resultados do teste de Hausman para todas as
especificações testadas. Nesta tabela, não reportamos os resultados dos coeficientes dos
efeitos fixos (b), aleatórios (B), a diferença (b-B) e o erro padrão porque teríamos que colocá-
los em diversas tabelas, dificultando a interpretação geral do teste.
81
Tabela 1
0
.1
–
Teste de Hausman
–
Gastos de todos os estados
Especificação
Teste Chi
2
Prob>Chi
2
Rejeita H
0
?
Estimador + apropriado
LINEAR
a
8,87
0,1145
Não
EA
b
8,59
0,0136
Sim (a 5%)
EF
c
8,71
0,0128
Sim (a 5%)
EF
d
50,88
0,0000
Sim
EF
LINEAR/SEM BURACOS
e
15,67
0,0079
Sim
EF
f
17,70
0,0001
Sim
EF
g
17,35
0,0002
Sim
EF
h
60,13
0,0000
Sim
EF
NÃO-LINEAR
i
-2,68
- - -
j
11,21
0,0106
Sim (a 5%)
EF
k
11,05
0,0115
Sim (a 5%)
EF
l
10,37
0,9431
Não
EA
NÃO-LINEAR/SEM BURACOS
m
11,90
0,2189
Não
EA
n
19,41
0,0002
Sim
EF
o
18,60
0,0003
Sim
EF
p
25,20
0,1540
Não
EA
Fonte
: T
abela elaborada a partir dos resultados da pesquisa
EF = Estimador de efeitos fixos
EA = Estimador de
efeitos aleatórios
Tabela 1
0
.2
–
T
este de Hausman
–
Gastos dos estados por escala de PIB
Especificação Teste Chi2 Prob>Chi2 Rejeita H0 ? Estimador + apropriado
LINEAR/PIB ALTO
a
-165,69
- - -
b
-71,86
- - -
c
-71,86
- - -
d
-16,86
- - -
LINEAR/PIB MÉDIO
e
20,08
0,0012
Sim
EF
f
8,83
0,0121
Sim (a 5%)
EF
g
9,09
0,0106
Sim (a 5%)
EF
h
3,33
0,9727
Não
EA
LINEAR/PIB BAIXO
i
191,34 0,0000
Sim
EF
j
7,79
0,0203
Sim (a 5%)
EF
k
7,72
0,0211
Sim (a 5%)
EF
l
-9,20
- - -
NÃO-LINEAR/PIB ALTO
m
-342,95
- - -
n
14,53
0,0023
Sim
EF
o
14,56
0,0022
Sim
EF
p
8,77
0,9771
Não
EA
NÃO-LINEAR/PIB MÉDIO
q
-11,41
- - -
r
3,24
0,3557
Não
EA
s
8,23
0,0415
Sim (a 5%)
EF
t
17,47
0,5579
Não
EA
NÃO-LINEAR/PIB BAIXO
u
160,49 0,0000
Sim
EF
v
8,98
0,0295
Sim (a 5%)
EF
x
8,86
0,0312
Sim (a 5%)
EF
z
24,26
0,1862
Não
EA
Fonte:
T
abela elaborada a partir dos resultados da pesquisa
EF = Estimador de efeitos fixos
EA = Estimador de efeitos aleatórios
82
Conforme exposto na metodologia, a hipótese nula é de que não há diferença entre as
estimativas obtidas pelos métodos de efeitos fixos e efeitos aleatórios. Se não rejeitamos a
hipótese nula, então o estimador de efeitos aleatórios é o mais apropriado, pois é o estimador
eficiente, ou seja, apresenta a menor variância dentre os estimadores consistentes. Ao
analisarmos as duas tabelas acima, nota-se que esta situação ocorre apenas nas especificações
“a”, “l”, “m” e “p” da tabela com todos os estados, e nas especificações “h”, “p”, “r”, “t” e
“z”
da tabela com a subdivisão dos estados por escala de PIB.
No entanto, se rejeitamos a hipótese nula, conclui-se que o estimador de efeitos
aleatórios é inconsistente, e assim, o estimador de efeitos fixos é o mais apropriado. Nas duas
tabelas acima (com todos os estados e com subdivisão dos estados por escala de PIB) nota-
se
que esta é a situação mais recorrente.
Logo, conclui-se que, na maior parte dos casos, o termo que mede os efeitos
específicos de cada estado
i
a
é correlacionado com as variáveis explicativas
it
X
, e o
estimador de efeitos fixos é mais adequado que o de efeitos aleatórios.
Uma última observação sobre o teste de Hausman refere-se às especificações com
valores negativos do teste Chi
2
.
Esta situação não é compatível com as condições do teste de
Hausman, dado que as variáveis com distribuição
2
(Chi
2
) não podem assumir valores
negativos
1
.
Tendo em vista os resultados do Teste de Hausman, não iremos apresentar o
s
coeficientes estimados através do método de mínimos quadrados com efeitos aleatórios e
dummies
de tempo.
1
As distribuições
2
sur
gem quando as variáveis aleatórias normais padronizadas N(0,1) são elevadas ao
quadrado. Seja, por exemplo,
2 2 2 2
1 2 ( )
....
m m
V Z Z Z
. Dado que V representa a soma de “m”
variáveis normais padronizadas
(0,1)
i
Z N
, onde i=1,....,m, então
os valores de V não podem ser negativos,
e a sua distribuição tem uma cauda assimétrica à direita. Na medida em que o número de graus de liberdade m
aumenta, a distribuição
2
converge para uma distribuição normal.
83
4
.1.2 Modelos Dinâmicos
Nos modelos dinâmicos aplicados a dados em painel, opta-se por realizar a estimação
a partir de dois métodos: o método
de variáveis instrumentais
(VI)
, e o que utiliza o estimador
Arellano
-Bond. Estes métodos utilizam os valores defasados da variável dependente e/ou das
explicativas como instrumentos. No caso do método Arellano-Bond, o número de defasagens
das variáveis utilizadas como instrumentos foi limitado através do comando
maxlags
( ) do
Stata.
Os resultados da especificação linear mostraram-se pouco coerentes com o esperado
pela teoria econômica, com coeficientes negativos para diversos gastos funcionais, dentre os
quais, os gastos em educação e transporte e comunicação (lembrando que Devarajan
,
Swaroop e Zou
(1996) considera que os gastos em transporte e comunicação representam uma
variável
proxy
para os gastos em infra-estrutura). Deste modo, não detalharemos a tabela com
todos os coeficientes estimados.
Quanto à especificação não-linear, altera-se o número de defasagens das variáveis
explicativa
s da equação de regressão (até sete defasagens), e também das variáveis
dependentes e explicativas a serem utilizadas como instrumentos (no máximo, oito
defasagens), conforme mostra a tabela abaixo.
Tabela 11
–
Especificações
não
-lineares do modelo dinâmico de dados em painel
Estimação
Número máximo de defasagens
Despesas consideradas (categoria/função)
Variáveis explicativas
Instrumentos
a educ, saude, seg, transp_comunic (e termos ao quadrado) 1 4
b educ, saude, seg, transp_comunic (e termos ao quadrado) 3 6
c educ, saude, seg, transp_comunic (e termos ao quadrado) 7 8
d
corrente (e termo ao quadrado)
5 8
e
capital (e termo ao quadrado)
5 8
f
educ, saude, seg, transp_comunic, habit, desenvregional, agricult, ind_com_serv, previd (e termos ao quadrado)
5 8
Especificação
Fonte: Tabela elaborada pelo próprio autor
Os resultados da especificação não-linear do modelo di
nâmico
são apresentados nas
Tabelas 12.1 e 12.2. Porém, para que a tabela não fique muito
extensa
, mostram-se somente
os coeficientes das duas primeiras defasagens de cada variável, e na especificação (f), não
mostramos os coeficientes estimados dos gastos em habitação, desenvolvimento regional,
agricultura, indústria, comércio e serviços e previdência.
84
Tabela 1
2
.1
-
Resultados da estimação do modelo dinâmico de dados em painel
–
Especificação não
-
linear
Método VI
Arellano-Bond
Variáveis Explicativas
(d) (e) (d)
(e)
Gasto Total/PIB
-0,1076 -0,1915
-0,1172
-0,1453
Gasto Total/PIB (-1)
0,1962 0,0833 0,1650 0,1928
Por categoria:
Gasto Corrente/Gasto Total
0,0276
-
-0,3412
-
Gasto Corrente/Gasto Total (-1)
0,7560 **
-
0,3694
-
Gasto Corrente/Gasto Total (-2)
0,0677
-
0,1911
-
(Gasto Corrente/Gasto Total)^2
0,0002
-
0,0028
-
(Gasto Corrente/Gasto Total)^2 (-1)
-0,0051 **
-
-0,0025
-
(Gasto Corrente/Gasto Total)^2 (-2)
-0,0009
-
-0,0018
-
Gasto Capital/Gasto Total
-
0,0268
-
-0,1831
Gasto Capital/Gasto Total (-1)
-
0,2473
-
0,1858
Gasto Capital/Gasto Total (-2)
-
0,1129
-
0,0129
(Gasto Capital/Gasto Total)^2
-
-0,0013
-
0,0029
(Gasto Capital/Gasto Total)^2 (-1)
-
-0,0049
-
-0,0032
(Gasto Capital/Gasto Total)^2 (-2)
-
-0,0021
-
0,0003
Fonte: Tabela elaborada a partir dos resultados da
pesquisa
* ** *** estatisticamente significantes a 1%, 5% e 10% respectivamente
85
Tabela 1
2.2 -
Resultados da estimação do modelo dinâmico de dados em painel
–
Especificação não
-
linear
Método VI
Método Arellano-Bond
Variáveis Explicativas
(a)
(b)
(c)
(f)
(a)
(b)
(c)
(f)
Gasto Total/PIB
-0,3156 **
-0,2385 ***
-0,4047 * -0,6177 * -0,4272 * -0,4345 *
-0,2322 ***
-0,4502 **
Gasto Total/PIB (-1)
0,3102 **
0,1887
0,2348
0,2092 0,1927 0,0811 0,1209
0,3638 **
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
-0,6809 -0,0578 -0,4492 -0,2949 -0,6412 -0,7546 -0,2212
0,3949
Educação/Total (-1)
0,2648
-0,1551
0,8317
0,0985 0,4976 0,1863 0,0950
0,3692
Educação/Total (-2)
-
-0,7322 -0,3538 -0,0045
-
-0,8050
0,0199
-1,0053
(Educação/Total)^2
0,0145
-0,0047
0,0076
0,0055 0,0115 0,0152 0,0044
-0,0181
(Educação/Total)^2 (-1)
-0,0017
0,0123
-0,0171
0,0006
-0,0150 -0,0037
0,0053
-0,0064
(Educação/Total)^2 (-2)
-
0,0224
0,0064
0,0005
-
0,0261 0,0005
0,0301
Saúde/Total
-0,4324 -0,0486 -0,0382
0,2311
-0,4909 -0,3488
0,0229
0,8521
Saúde/Total (-1)
0,4642
-0,1035
0,2916
0,9396 0,3865 0,5071 0,2268
0,2257
Saúde/Total (-2)
-
0,0223
-0,0522 -0,7102
-
0,3936 0,0205
0,4806
(Saúde/Total)^2
0,0108
-0,0153 -0,0277 -0,0228
0,0145 0,0040
-0,0211
-0,0513 ***
(Saúde/Total)^2 (-1)
-0,0077
0,0319
0,0338
-0,0120 -0,0028 -0,0059
0,0186
0,0165
(Saúde/Total)^2 (-2)
-
0,0006
-0,0181
0,0259
-
-0,0147 -0,0020 -0,0146
Segurança/Total
-0,2739 -0,0334 -0,6482 -0,5819 -0,3405 -0,1479 -0,1892
-1,4520 ***
Segurança/Total (-1)
1,0718 0,1391
0,7957
-0,0283
0,2690 0,1312 0,7437
1,2895
Segurança/Total (-2)
-
1,8567 **
0,5881
1,6293 ***
-
1,6989 **
0,9865
1,1738
(Segurança/Total)^2
0,0226 0,0145
0,0486
0,0251 0,0188 0,0129 0,0247
0,0699
(Segurança/Total)^2 (-1)
-0,0654 -0,0443 -0,0675 -0,0342 -0,0210 -0,0336 -0,0543
-0,1456 **
(Segurança/Total)^2 (-2)
-
-0,0999 **
-0,0167 -0,0737
-
-0,1000 ***
-0,0289 -0,0770
Transporte e Comunicação/Total
-0,0412
0,1934
0,8061 **
-0,0851
0,0772 0,1341
0,7337 **
0,0407
Transporte e Comunicação/Total (-1)
-0,0208 -0,1091 -0,5410
0,3142 0,0244 0,0238 0,4383
-0,0112
Transporte e Comunicação/Total (-2)
-
0,0724
0,2644
-0,1181
-
0,2664 0,2737
-0,2384
(Transporte e Comunicação/Total)^2
0,0055
-0,0040 -0,0311
0,0183 0,0031 0,0064
-0,0272
0,0069
(Transporte e Comunicação/Total)^2 (-1)
0,0014 0,0053
0,0338
-0,0146 -0,0013
0,0049
-0,0029
0,0034
(Transporte e Comunicação/Total)^2 (-2)
-
dropped
-0,0233
0,0051
-
0,0014
-0,0061
0,0094
Fonte: Tabela elaborada a partir dos resultados da pesqu
isa
* ** *** estatisticamente significantes a 1%, 5% e 10% respectivamente
86
Na Tabela 13, apresentam-se os pontos críticos das parcelas de gastos, a partir da
especificação não-linear do modelo dinâmico, em comparação com os resultados das seções
anteriores
(modelo estático).
Há situações em que o mesmo gasto funcional possui mais de um ponto crítico ao
longo de suas defasagens. Um exemplo disso é a especificação “d”, em que os gastos
correntes apresentam pontos de máximo da primeira até a quarta defasagem.
Na tabela abaixo,
consideramos a mediana destes pontos críticos, que no caso dos gastos correntes, é próxima a
74 no método de variáveis instrumentais, e próxima a 71 no método de Arellano
-
Bond.
Tabela 1
3 –
Pontos Críticos
–
Modelos estáticos e dinâmicos
Pontos de máximo - marcados em azul
Pontos de mínimo - marcados em verde
Tabela 13.1 - Quatro gastos funcionais
Painel estático (efeitos fixos)
Painel dinâmico
PIB
Variáveis Explicativas
Alto
Médio
Baixo
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
22,53 *
57,32
21,56
18,26 * 17,16 * 17,91 *
Saúde/Total
12,58
11,91 *
22,28
9,04
8,69 *
Segurança/Total
1,06 6,54 7,29
-
9,29 *
8,49 *
Transporte e Comunicação/Total
14,73 * 11,87 *
-
28,58
19,51
Tabela 13.2 - Nove gastos funcionais
Painel estático (efeitos fixos)
Painel dinâmico
PIB
Variáveis Explicativas
Alto
Médio
Baixo
Por função econômica (Gasto Setor/Gasto total)
Educação/Total
21,62 *
527,00
18,79
21,85 *
-
14,74 *
Saúde/Total
13,66 13,77 6,72
- -
9,89 *
Segurança/Total
-
7,11 9,24
31,89
- -
Transporte e Comunicação/Total
14,06
11,14 *
-
29,17
- -
Habitação/Total
4,51
1,43 *
3,50 *
10,58
1,32 5,06
Desenvolvimento Regional/Total
9,42
6,11 *
13,57 *
15,05
9,33 *
12,70
Agricultura/Total
7,72 *
4,08 7,71
6,64 *
-
4,64
Indústria, Comércio e Serviços/Total
23,23
-
9,19
18,78
- -
Previdência/Total
9,74 *
18,12 7,27 6,00 9,70 11,31
Tabela 13.3 - Gastos por categoria
Painel estático (efeitos fixos)
Painel dinâmico
PIB
Variáveis Explicativas
Alto
Médio
Baixo
Por categoria:
Gasto Corrente/Gasto Total
68,81 * 82,43 * 80,74 *
42,87
74,12 *
70,57
Gasto Capital/Gasto Total
30,09 *
18,17
18,99 *
57,05 26,88
29,03
Geral
Geral
Geral
Arellano - Bond
Variáveis
Instrumentais
Variáveis
Instrumentais
Arellano - Bond
Variáveis
Instrumentais
Arellano - Bond
Fonte: Tabela elaborada a partir dos resultados da pesquisa
* Ponto crítico significante (ou seja, quando o termo simples e ao quadrado são significantes)
87
Quanto aos pontos críticos estatisticamente significantes da Tabela 13, destacam-se os
seguintes re
sultados:
i)
Na especificação com quatro gastos funcionais, nota-se que a
parcela de gastos em educação possui um limite máximo de 17%
a 18%, enquanto que na especificação com nove gastos
funcionais, o ponto de máximo é um pouco abaixo de 15%. Estes
percentu
ais estão abaixo dos pontos de máximo encontrados nos
modelos estátic
os (geral e por escala de PIB).
ii)
A parcela de gastos em segurança apresenta ponto de máximo
próximo a 9% na especificação com quatro gastos funcionais, o
que difere dos resultados encontra
dos nos modelos estáticos.
iii)
A parcela de gastos em saúde apresenta resultados divergentes
dentro do próprio modelo dinâmico, com ponto de máximo na
especificação com quatro gastos funcionais, e ponto de mínimo
quando se consideram nove gastos funcionais.
iv)
A parcela dos gastos em desenvolvimento regional apresenta
ponto de máximo de 9,3%, configurando-se um resultado
diferente
em comparação a
os
modelo
s
estático
s.
Os resultados da análise da significância conjunta dos coeficientes estimados estão
resumidos n
as tabelas abaixo.
Tabela 1
4 –
Teste de Wald
–
Análise da significância conjunta dos coeficientes
Estimação por Variáveis Instrumentais
Especificação Todos os coeficientes significantes conjuntamente ?
Sim
Não
(a)
x
(b)
x
(c)
x
(d)
x
(e)
x
(f)
x (a 5 e 10%)
x (a 1%)
Estimação pelo estimador Arellano-Bond
Especificação Todos os coeficientes significantes conjuntamente ?
Sim
Não
(a)
x
(b)
x
(c)
x
(d)
x
(e)
x
(f) x
Fonte: Tabela elaborada a partir dos resultados da pesquisa
88
Con
forme podemos notar na Tabela 14, dependendo da especificação adotada, os
coeficientes podem ser estatisticamente significantes conjuntamente ou não. Logo, apesar de
alguns coeficientes serem individualmente significantes, eles não passam no teste de
significância conjunta para algumas especificações, o que reduz o grau de confiança dos
resultado
s gerais do modelo dinâmico.
Além disso, seguindo a abordagem de Kneller, Bleaney e Gemmel (2001), podemos
aproveitar os resultados do teste de Wald para verificar o número apropriado de defasage
ns
dos regressores. Na tabela 14, percebe-se que as especificações “b” (com 3 defasagens dos
regressores) e “c” (com 7 defasagens dos regressores) apresentam todos os coeficientes
significantes conjuntamente tanto no modelo de variáveis instrumentais (VI), como no
modelo Arellano-
Bond
(AB)
.
As especificações “d” no modelo VI, e “f” no modelo AB,
ambas com cinco defasagens dos regressores, também apresentam significância conjunta dos
coeficientes.
Na Tabela 15, apresenta-se os resultados do teste de restrição de sobreidentificação d
o
estimador Arellano-Bond. Neste teste, o número de restrições sobreidentificadoras refere-
se
ao número de variáveis instrumentais extras, ou seja, equivale ao número de variáveis
instrumentais fora do modelo (exógenas) menos o número total de variáveis explicativas
endógenas. O teste pode ser realizado nas regressões em que tivermos pelo menos uma
restrição sobreidentificadora.
As hipóteses do teste são as seguintes:
Hipótese nula: todas as variáveis instrumentais são não correlacionadas com o resíduo
Hipótese alternativa: pelo menos algu
mas das variáveis instrumentais não são exógenas.
Tabela 1
5 –
Teste de Sargan de restrição de sobreidentificação
Estimação pelo estimador Arellano-Bond
Especificação Todas as VI são não correlacionadas com o erro ?
Sim
Não
(a)
x (a 1 e 5%)
x (a 10%)
(b)
x (a 1 e 5%)
x (a 10%)
(c)
x (a 1 , 5 e 10%)
(d)
x (a 1 , 5 e 10%)
(e)
x (a 1 , 5 e 10%)
(f) x
Fonte: Tabela elaborada a partir dos resultados da pesquisa
89
Na T
abela
15
nota-se que, nas especificações “a” e “b” (a 10% de significância) e “c”
(a todos os níveis de significância),
algumas
variáveis instrumentais podem ser
correlacionadas com o erro. Uma possível explicação para este fato deve
-
se à característica do
painel de dados, em que a magnitude do tempo (19 observações) encontra-se muito próxima
da magnitude cross-section (24 estados, pois excluímos os estados do Ceará, Rio Grande do
Norte e Tocantins), o que pode gerar problemas de sobreidentificação do sistema. Ainda
assim, na maior parte das especificações, os instrumentos são válidos, não sendo
correlacionados com o erro.
4.1.3 Conclusão quanto aos resultados dos modelos de estimação através de dados em
painel.
Ao compararmos os resultados da especificação não-linear dos modelos de dados em
painel estático e dinâmico, observa-se que nos gastos funcionais para os quais há pontos
críticos em ambos os modelos, os resultados encontrados são, em sua maioria, divergentes.
Logo, conclui-se que os coeficientes não são robustos à mudança do método de estimação de
dados em painel. Porém, os resultados do modelo dinâmico de dados em painel apresentam
três tipos de problemas. Primeiramente, os coeficientes estimados na especificação linear do
modelo dinâmico foram pouco coerentes com o que seria esperado pela teoria econômica. O
segundo problema é que, tanto no método de variáveis instrumentais, como no método do
estimador Arellano-Bond, os coeficientes encontrados não são estatisticamente significantes
conjuntamente em metade das especificações testadas (três do total de seis). Por fim, o te
ste
de sobreidentificação de Sargan mostra que alguns instrumentos colocados na equação de
regressão não são válidos, ou seja, eles são correlacionados com o erro, o que contraria uma
das propriedades de uma boa variável instrumental.
Já com relação aos métodos estáticos de dados em painel, os resultados do Teste de
Hausman demonstraram que o uso do estimador de efeitos fixos é mais adequado em
comparação ao de efeitos aleatórios, pois o termo que mede os efeitos específicos de cada
estado
i
a
é correlacionado com as variáveis explicativas
it
X
na maior parte dos casos, tanto
quando consideramos a estrutura com dados em painel de todos os estados, como na estrutura
de dados em painel com subdivisão em três grupo
s de estados.
90
Quanto aos coeficientes estimados no método estático de dados em painel, com efeitos
fixos e
dummies
de tempo, temos que os resultados encontrados para o grupo de estados de
PIB alto e baixo são próximos aos encontrados no painel com todos os estados, no que diz
respeito ao sinal dos coeficientes, com algumas diferenças em relação à magnitude e
significância.
Portanto, para a análise da relação entre composição de gastos do governo e
crescimento econômico na esfera dos estados, o método de e
stimação de dados em painel com
efeitos fixos e
dummies
de tempo mostra-se o mais apropriado. Em linhas gerais, os
resultados obtidos através deste método, e que são robustos à separação dos grupos por escala
de PIB
,
são os seguintes:
i)
Para a especificação
linear
:
i.1) Coeficientes positivos e estatisticamente significantes dos gastos em
educação, segurança, transporte e comunicação (com exceção do grupo de PIB
médio), desenvolvimento regional e agricultura.
ii)
Para a especificação não
-
linear
:
ii.1) H
á pontos de máximo, no painel com todos os estados e nos três grupos de
estados, para a parcela de gastos em educação, transporte e comunicação, habitação,
agricultura, indústria, comércio e serviços, previdência, além dos gastos correntes e de capital.
ii.2) Por outro lado, há pontos de mínimo, no painel com todos os estados e nos
três grupos de estados, para a parcela de gastos em desenvolvimento regional.
Quanto à análise estrita dos grupos de estados por escala de PIB, os estados de PIB
baixo apresentam pontos de máximo mais elevados (em comparação aos outros grupos de
estados) para os gastos em transporte e comunicação e agricultura. Ao mesmo tempo, o grupo
de estados de PIB baixo precisa manter uma elevada proporção dos gastos para a educação,
um
a vez que os pontos de máximo também são elevados, ainda que não sejam maiores que
nos outros grupos de estados. Já o grupo de estados de PIB alto deve manter a maior parte
dos gastos em educação, sendo que, ao mesmo tempo, apresentam pontos de máximo
ele
vados em saúde e previdência.
Por fim, o ponto de máximo dos gastos de capital é maior em comparação aos gastos
correntes para o grupo de PIB baixo, o que condiz com a recomendação de que os países e
91
estados em desenvolvimento devem manter uma proporção maior de seu orçamento para os
gastos em capital, e, por outro lado, devem reduzir a parcela em excesso dos gastos correntes.
4
.1.4 Limitação dos dados utilizados
Para que a análise ficasse ainda mais completa, seria necessário acrescentar tanto os
dad
os de regionalização dos gastos federais, como a agregação dos gastos municipais. O
problema é que não há disponibilidade destes tipos de dados separados p
or
estado, e sob o
critério por função econômica, o que inviabiliza o uso de dados em painel. Em deco
rrência
disso
, trabalhamos apenas com os gastos realizados diretamente pelos estados. Estes dados
representa
m somente uma parcela dos gastos do setor público, ainda mais porque há uma
certa divisão de funções entre os diferentes níveis de governo.
Conforme
Giambiagi (2001,
p.56):
No Brasil, historicamente, o governo federal assumiu a responsabilidade pelo
ensino de nível superior – embora existam algumas universidades estaduais –
e,
obviamente, pelos problemas relacionados com a defesa e a segurança pública
.
Os governos estaduais, por sua vez, ficaram encarregados, tipicamente, do
ensino médio e da segurança pública, enquanto os governos municipais zelam
pelo ensino primário e pela limpeza urbana. O saneamento é uma atividade
dividida entre estados e municípios, já os serviços de saúde se dividem entre as
três esferas de governo e foram sendo gradualmente descentralizados nos
últimos anos. De forma análoga, o setor de transportes é outra área na qual há
uma responsabilidade compartilhada, com a União tendo fi
cado com as maiores
rodovias do país e algumas estradas interestaduais de grande importância
regional; os estados com as rodovias estaduais; e os municípios com o
transporte urbano.
92
4
.2 Composição de Gastos
e Tributação
versus
Crescimento Econômi
co no âmbito da
União
–
Resultados da estimação através do modelo ARDL
A apresentação dos resultados será dividida em duas partes. Primeiramente, considera-
se as variáveis na forma original, independentemente de serem integradas de ordem 0
(estacionárias
) ou integradas de ordem 1 (não-estacionárias). Na segunda fase, estima-se o
modelo ARDL utilizando apenas séries I(1), em conformidade com o conceito de
cointegração, cujo teste demanda que as variáveis sejam estacionárias na 1ª diferença.
Para cada parte, subdivide-se a apresentação dos resultados da especificação linear e
da especificação não-linear. Conforme mencionado na estimação com dados em painel, a
especificação não-linear é importante para identificar os possíveis limites críticos da parcela
de gastos alocada a cada função econômica. Dado que estamos considerando os gastos da
União por ministérios, os limites críticos referem-se aos pontos de máximo ou de mínimo
identificados para a parcela de gastos alocada a cada ministério.
4
.2.1 Dados na For
ma Original
–
Especificação Linear
No modelo de defasagens distribuídas (ARDL), estimado a partir dos dados na forma
original, são testadas diversas especificações em que alteram-se as variáveis a serem
incluídas, o número máximo de defasagens, e também
decide
-se sobre a inclusão ou não dos
termos constante e tendência. As especificações selecionadas, conforme Tabela 16, foram as
que apresentaram a maior quantidade de coeficientes estatisticamente significantes.
Tabela 1
6 –
Especificações lineares do mo
delo ARDL
Especificação
Séries consideradas
N
o
máximo de
defasagens
Constante
Tendência
GFECON3J
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, SAUDE, TRAB, TRANSP, CTRIB, KPUB, KPRIV
1
Sim
Não
GFECON3L
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, SAUDE, TRAB, TRANSP, CTRIB, KPUB, KPRIV
1
Sim Sim
GFECON3M
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, SAUDE, TRAB, TRANSP, CTRIB, TXINV
1
Sim Sim
GFECON3O
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, SAUDE, TRAB, TRANSP, CTRIB, KPUB, KPRIV
2
Sim
Não
GFECON3Q
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, SAUDE, TRAB, TRANSP, CTRIB, KPUB, KPRIV
2
Sim Sim
GFECON3T
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, SAUDE, TRAB, TRANSP, CTRIB, TXINV
2
Sim Sim
GFECON3V
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, SAUDE, TRAB, CTRIB, TXINV
3
Sim Sim
Fonte: Tabela elaborada pelo próprio autor
93
Na
s T
abela
s 17, 18 e 19 têm-se os resultados dos coeficientes estimados de longo
prazo. As colunas representam os critérios de informação, através dos quais é realizada a
seleção do modelo, e que est
ão resumidos sob as seguintes siglas:
SC = Critério de Informação de Schwarz
HQ = Critério de Informação de Hannan
-
Quinn
AIC = Critério de Informação de Akaike
RBSQ = Critério de Informação de R
-
Bar Squared
As variáveis explicativas podem ser descritas d
o seguinte modo:
i)
Despesas dos Ministérios:
AGRIC = agricultura; SEG = segurança; EDUC = educação; SAUDE = saúde;
TRAB = trabalho; TRANSP = transportes
ii)
Outros Itens:
CTRIB = carga tributária; TXINV = taxa de investimento; KPUB = capital público;
KPRI
V = capital privado
.
Tabela
17
–
Coeficientes estimados de longo p
razo, através da abordagem ARDL.
Variável dependente
GFECON3J
GFECON3L
PIB
SC/HQ
HQ
AIC/RBSQ
SC
HQ
AIC/RBSQ
AGRIC
-0,0371 *
-0,0454 *
-0,0480 *
-0,0375 *
-0,0447 *
-0,0478 *
(0,0092) (0,0098) (0,0095)
(0,0111)
(0,0118) (0,0114)
SEG
-0,0016
0,0001 0,0004
-0,0017
0,0001
0,0004
(0,0014) (0,0016) (0,0015)
(0,0016)
(0,0018) (0,0017)
EDUC
0,0062 **
0,0081 **
0,0090 *
0,0061 **
0,0081 **
0,0090 *
(0,0029) (0,0030) (0,0029)
(0,0030)
(0,0030) (0,0029)
SAUDE
0,0204 *
0,0191 *
0,0197 *
0,0206 *
0,0189 *
0,0197 *
(0,0059) (0,0054) (0,0051)
(0,0066)
(0,0058) (0,0055)
TRAB
-0,0052 ***
-0,0059 **
-0,0044 ***
-0,0052 ***
-0,0059 **
-0,0044 ***
(0,0026) (0,0024) (0,0025)
(0,0026)
(0,0024) (0,0025)
TRANSP
0,0048 *
0,0039 **
0,0038 *
0,0048 *
0,0038 **
0,0038 **
(0,0016) (0,0015) (0,0014)
(0,0018)
(0,0016) (0,0015)
CTRIB
-0,0004
-0,0010
-0,0015 -0,0007
-0,0015
-0,0016
(0,0024) (0,0023) (0,0022)
(0,0052)
(0,0048) (0,0044)
TXINV
- - - - - -
- - - - - -
KPUB
0,1552 **
0,1383 **
0,1097 ***
0,1530 **
0,1425 ***
0,1106
(0,0612) (0,0601) (0,0601)
(0,0688)
(0,0718) (0,0715)
KPRIV
0,5997 *
0,6087 *
0,6338 *
0,6084 *
0,5957 *
0,6312 *
(0,0537) (0,0507) (0,0512)
(0,1278)
(0,1289) (0,1234)
C (constante)
1,6792 *
1,7608 * 1,7552 *
1,6215 ***
1,8399 **
1,7706 **
(0,2767) (0,2612) (0,2428)
(0,8213)
(0,7654) (0,7149)
T (tendência)
- - -
-0,0004
0,0006
0,0001
- - -
(0,0057)
(0,0056) (0,0052)
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
94
Tabela
18
–
Coeficientes estimados de longo prazo, através da abordagem ARDL
.
Variável dependente
GFECON3M
GFECON3O
PIB
SC
HQ
RBSQ
SC
HQ
AIC
RBSQ
AGRIC
-0,0793 **
-0,0748 *
-0,0728 *
-0,0364 *
-0,0446 *
-0,0380 *
-0,0298 **
(0,0336) (0,0197) (0,0182)
(0,0091) (0,0097) (0,0101) (0,0145)
SEG
0,0149 **
0,0097 *
0,0094 *
-0,0016
0,0001
-0,0012 -0,0014
(0,0068) (0,0036) (0,0033)
(0,0014) (0,0016) (0,0013) (0,0015)
EDUC
0,0151 ***
0,0216 *
0,0215 *
0,0061 **
0,0079 *
0,0075 **
0,0049
(0,0084) (0,0053) (0,0050)
(0,0029) (0,0030) (0,0033) (0,0048)
SAUDE
0,0533 ***
0,0380 *
0,0399 *
0,0203 *
0,1914 *
0,0141 **
0,0142 **
(0,0272) (0,0137) (0,0133)
(0,0058) (0,0053) (0,0059) (0,0066)
TRAB
0,0080 0,0053
0,0063 ***
-0,0050 ***
-0,0057 **
-0,0066 ***
-0,0060
(0,0062) (0,0035) (0,0035)
(0,0025) (0,0024) (0,0033) (0,0037)
TRANSP
0,0083 0,0039 0,0038
0,0046 *
0,0038 **
0,0033 **
0,0038 **
(0,0060) (0,0035) (0,0033)
(0,0016) (0,0015) (0,0014) (0,0016)
CTRIB
-0,0133
-0,0163 *
-0,0159 *
-0,0004 -0,0009 -0,0005
0,0001
(0,0100) (0,0059) (0,0056)
(0,0024) (0,0023) (0,0027) (0,0034)
TXINV
0,0237 **
0,0274 *
0,0277 *
- - - -
(0,0098) (0,0063) (0,0059)
- - - -
KPUB
- - -
0,1397 **
0,1249 **
0,1450 **
0,1882 **
- - -
(0,0063) (0,0610) (0,0633) (0,0867)
KPRIV
- - -
0,6090 *
0,6166 *
0,5922 *
0,5612 *
- - -
(0,0542) (0,0509) (0,0564) (0,0728)
C (constante)
7,1578 * 7,3499 * 7,3329 *
1,7156 * 1,7908 * 1,8869 * 1,7832 *
(0,2996) (0,1780) (0,1685)
(0,2759) (0,2599) (0,2537) (0,3075)
T (tendência)
0,0333 * 0,0312 * 0,0309 *
- - - -
(0,0055) (0,0032) (0,0030)
- - - -
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
Tabela
19
–
Coeficientes estimados de longo prazo, através da abordagem ARDL.
Variável dependente
GFECON3Q
GFECON3T
GFECON3V
PIB
SC
HQ/AIC/RBSQ
SC/HQ/AIC
RBSQ
SC
HQ/AIC/RBSQ
AGRIC
-0,0368 *
-0,0448 *
-0,0778 *
-0,0757 *
-0,0589 **
-0,0590 *
(0,0110) (0,0113) (0,0123) (0,0129) (0,0266)
(0,0132)
SEG
-0,0016 -0,0017
0,0061 *
0,0063 *
0,0149 **
0,0075 *
(0,0016) (0,0013) (0,0018) (0,0019) (0,0059)
(0,0024)
EDUC
0,0061 **
0,0068 **
0,0261 *
0,0250 *
0,0158 **
0,0215 *
(0,0030) (0,0033) (0,0037) (0,0041) (0,0075)
(0,0039)
SAUDE
0,0205 *
0,0161 **
0,0389 *
0,0383 *
0,0391 **
0,0273 *
(0,0065) (0,0061) (0,0084) (0,0087) (0,0193)
(0,0080)
TRAB
-0,0050 ***
-0,0070 **
-0,0003
0,0001 0,0056
-0,0010
(0,0026) (0,0032) (0,0025) (0,0026) (0,0050)
(0,0032)
TRANSP
0,0047 **
0,0037 **
0,0012 0,0011
- -
(0,0018) (0,0014) (0,0021) (0,0022)
- -
CTRIB
-0,0001
0,0043
-0,0143 *
-0,0148 *
-0,0140
-0,0164 *
(0,0051) (0,0046) (0,0036) (0,0038) (0,0087)
(0,0044)
TXINV
- -
0,0335 *
0,0346 *
0,0203 **
0,0268 *
- -
(0,0047) (0,0051) (0,0082)
(0,0056)
KPUB
0,1378 ***
0,1105
- - - -
(0,0702) (0,0669)
- - - -
KPRIV
0,6162 *
0,7313 *
- - - -
(0,1270) (0,1221)
- - - -
C (constante)
1,6674 **
0,9726
7,3985 * 7,3871 * 7,4094 *
7,5206 *
(0,8138) (0,7669) (0,1316) (0,1393) (1,1816)
(0,1016)
T (tendência)
-0,0004 -0,0068
0,0269 * 0,0271 * 0,0310 *
0,0292 *
(0,0057) (0,0054) (0,0018) (0,0019) (0,0046)
(0,0024)
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
desvio
-
padrão entre parênteses
* significante a 1%
** significante a
5%
*** significante a 10%
95
A parti
r da
s T
abela
s 17
, 18
e
19
verifica
-
se que
a
s parcelas de gastos alocadas à
agricultura
e trabalho apresentam coeficientes estatisticamente significantes com sinal
negativo. Isto significa que as elevações destes tipos de gastos impactam negativamente o
crescimento econômico. O mesmo ocorre com a carga tributária, porém neste caso, os
coeficientes negativos são estatisticamente significantes em algumas especificações, e não-
significantes em outras especificações.
Por outro lado, as parcelas de gastos alocadas à segurança, educação, saúde e
transportes, além das variáveis referentes a investimentos, seja a taxa de investimento (relação
entre formação bruta de capital fixo e produto interno bruto), sejam os estoques de capital
fixo
do setor público e privado, apresentam coeficientes estatisticamente significantes com sinal
positivo. Logo, os aumentos dos gastos nestes setores e também dos investimentos provocam
efeitos positivos sobre o crescimento da economia brasileira.
De a
cordo com o teste F, os coeficientes são estatisticamente significantes conjuntamente.
4
.2.1.1 Dados na Forma Original
–
Especificação Não
-
Linear
O
software
Microfit possui uma limitação em que apenas 10 variáveis podem ser
consideradas a cada processo de estimação ARDL. Assim, na especificação não-
linear
podemos incluir apenas alguns tipos de gastos a cada rodada de estimação dos coeficientes de
longo prazo.
Quanto às tabelas de pontos críticos, assim como nos testes com dados em painel, aqui
adota
-
se
a notação de que um ponto crítico é estatisticamente significante quando o termo
simples e o termo ao quadrado são ambos estatisticamente significantes.
A Tabela 20 mostra as especificações não-lineares selecionadas do modelo ARDL,
sendo que os resultados dos coeficientes estimados de longo prazo encontram-se na T
abela
21.
96
Tabela 2
0 –
Especificações não
-
lineares do modelo ARDL
Especificação
Séries consideradas
N
o
máximo de
defasagens
Constante
Tendência
GFECON3A
PIB, SEG, EDUC, EDUC^2 SAUDE, SAUDE^2, CTRIB, CTRIB^2, TXINV, TXINV^2
2 Sim Sim
GFECON3B
PIB, EDUC, EDUC^2 SAUDE, SAUDE^2, CTRIB, CTRIB^2, KPRIV, KPRIV2
2 Sim Sim
GFECON3C
PIB, EDUC, EDUC^2 SAUDE, SAUDE^2, TRANSP, TRANSP^2, CTRIB, KPUB, KPRIV
2
Não
Não
GFECON3D PIB, EDUC, EDUC^2 SAUDE, SAUDE^2, SEG, SEG^2, CTRIB, KPUB, KPRIV
2 Sim Sim
Fonte: Tabela elaborada pelo próprio autor
Tabela 21 - Coeficientes estimados de longo prazo, através da abordagem ARDL
E
specificação Não
-
Linear.
Variável dependente
GFECON3A
GFECON3B
PIB
SC
HQ / AIC
RBSQ
SC / HQ
AIC
RBSQ
SEG
0,0068 **
0,0030 0,0021
- - -
(0,0032) (0,0027) (0,0026)
- - -
SEG2
- - - - - -
- - - - - -
EDUC
0,0215
0,0358 ***
0,0288 0,0054
0,0072 ***
0,0165 **
(0,0170) (0,0197) (0,0209)
(0,0033)
(0,0040) (0,0069)
EDUC2
-0,0007
-0,0012
-0,0009 -0,0001
-0,0002
-0,0008 ***
(0,0008) (0,0009) (0,0009)
(0,0002)
(0,0002) (0,0004)
SAUDE
-0,0407
-0,0344
-0,0257 -0,0131
-0,0176 ***
0,0077
(0,0329) (0,0297) (0,0335)
(0,0088)
(0,0096) (0,0173)
SAUDE2
0,0049
0,0048 ***
0,0032 0,0014
0,0017 ***
-0,0011
(0,0031) (0,0028) (0,0031)
(0,0009)
(0,0009) (0,0018)
CTRIB
0,0412
0,0549 **
0,0061
-0,0242 *
-0,0201 *
-0,0161 ***
(0,0294) (0,0269) (0,0271)
(0,0056)
(0,0071) (0,0086)
CTRIB2
-0,0010 ***
-0,0011 **
-0,0003
0,0003 *
0,0002
0,0002
(0,0005) (0,0004) (0,0004)
(0,0001)
(0,0001) (0,0002)
TXINV
-0,0046
-0,0062
0,2314 **
- - -
(0,0544) (0,0478) (0,1006)
- - -
TXINV2
0,0005 0,0006
-0,0052 **
- - -
(0,0013) (0,0012) (0,0025)
- - -
KPRIV
- - -
4,6479 *
4,1828 *
4,0042 *
- - -
(0,5015)
(0,5602) (0,6636)
KPRIV2
- - -
-0,2188 *
-0,1950 *
-0,1776 *
- - -
(0,0251)
(0,0281) (0,0345)
C (constante)
7,2220 *
7,0742 *
5,4335 *
-15,6527 *
-13,4483 *
-13,2698 *
(0,4381) (0,4043) (0,8161)
(2,4404)
(2,7151) (3,1621)
T (tendência)
0,0298 *
0,0254 *
0,0245 *
0,0121 *
0,0128 *
0,0060
(0,0039) (0,0040) (0,0040)
(0,0032)
(0,0033) (0,0053)
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
A T
abela 2
2
apresenta os pontos críticos referente
s aos coeficientes estimados na T
abela 2
1.
97
Tabela 2
2 –
Pontos críticos
–
modelo ARDL
Pontos de máximo - marcados em azul
Pontos de mínimo - marcados em verde
GFECON3A
GFECON3B
SC
HQ / AIC
RBSQ
SC / HQ
AIC
RBSQ
EDUC
15,36
14,92 16,00
31,52
18,00
10,64 *
SAUDE
4,15 3,58
4,02
4,68
5,18 *
3,50
CTRIB
20,60
24,95*
10,17
40,33 *
50,25
40,25
TXINV
4,60 5,17
22,25 *
- - -
KPUB
- - - - - -
KPRIV - - -
10,62 * 10,73 * 11,27 *
Fonte:
Tabela
elaborada
a
partir dos resultados da pesquisa
* Ponto crítico significante
-
quando o termo simples e o termo ao quadrado são significantes
Os pontos de máximo estatisticamente significantes são os seguintes:
(i)
Na tabela GFECON3A: a carga tributária apresenta um ponto de máximo de
aproximadamente 25% pelo critério de Akaike. Deste modo, entende-se que acima
deste percentual, as elevações da carga tributária implicam em reduções do PIB
per capita. Pelo critério de informação R-Bar Squared, a taxa de investimento
aprese
nta um ponto de máximo de 22,3%.
(ii)
Na tabela GFECON3B:
a parcela de gastos em educação apresenta um ponto de
máximo de 10,6% pelo critério R-Bar Squared. De acordo com os dados efetivos,
desde 1988 a parcela de gastos em educação encontra
-
se abaixo deste pe
rcentual, o
que indica haver espaço para aumento de gastos neste setor. A carga tributária
apresenta um ponto de mínimo de 40%, o que não é usual. Seria estranho
considerar que as elevações da carga tributária acima de 40%
elevam
o
crescimento do PIB, porém, ocorre que não há observações da carga tributária
neste patamar, o que nos permite ignorar esta parte da função quadrática. De 1947
a 2005 a carga tributária variou de 13,8% a 37,4%, encontrando-se na parte
decrescente da função quadrática, em que qualquer aumento da carga tributária
provoca uma redução do crescimento do PIB. Outro destaque é apontado para os
dados de estoque de capital privado, que apresentaram pontos de máximo
estatisticamente significantes (na faixa de 10,6% a 11,3%) para os quatro c
ritérios
de informação. A série efetiva do logaritmo do estoque de capital privado no
98
período 1947-2005 variou de 8,35% a 10,32%. Portanto, a elevação deste estoque
gera efeitos positivos sobre o crescimento da economia.
A
Tabela 23 apresenta outros resultados de longo prazo da especificação não-
linear,
incluindo os gastos em transportes e segurança. Já na Tabela 24, tem-se os respectivos pontos
críticos.
Tabela 23 - Coeficientes estimados de longo prazo, através da abordagem ARDL
Especificação Não
-
Linea
r.
Variável dependente
GFECON3C
GFECON3D
PIB
SC
HQ/AIC
RBSQ
SC/HQ
AIC
RBSQ
SEG
- - -
-0,0093
-0,0099
-0,0122 ***
- - -
(0,0079)
(0,0079) (0,0072)
SEG2
- - -
0,0002 0,0002
0,0002 ***
- - -
(0,0001)
(0,0001) (0,0001)
EDUC
-0,0815 **
-0,0922 **
-0,0794 **
0,0081 0,0080
0,0105
(0,0392) (0,0433) (0,0332)
(0,0105)
(0,0105) (0,0095)
EDUC2
0,0027 ***
0,0031 ***
0,0029 **
0,0003 0,0004
0,0002
(0,0016) (0,0017) (0,0014)
(0,0004)
(0,0004) (0,0004)
SAUDE
0,0299 0,0505
0,0635 ***
-0,0422 **
-0,0441 **
-0,0319 ***
(0,0343) (0,0376) (0,0337)
(0,0187)
(0,0186) (0,0186)
SAUDE2
0,0006
-0,0007
-0,0036
0,0047 **
0,0048 **
0,0035 ***
(0,0038) (0,0038) (0,0035)
(0,0019)
(0,0019) (0,0019)
TRANSP
0,0324 **
0,0380 **
0,0176
-
-
-
(0,0137) (0,0154) (0,0121)
- - -
TRANSP2
-0,0005
-0,0006
-0,0001
- - -
(0,0004) (0,0004) (0,0004)
- - -
CTRIB
0,0123
0,0169 ***
0,0101
-0,0080
-0,0074
-0,0064
(0,0080) (0,0099) (0,0064)
(0,0058)
(0,0058) (0,0052)
KPUB
0,3523 **
0,3869 **
0,4587 *
0,2745 *
0,2443 *
0,2290 *
(0,1653) (0,1723) (0,1537)
(0,0675)
(0,0693) (0,0631)
KPRIV
0,5730 *
0,5260 *
0,4856 *
0,0677 0,1009
0,1553
(0,1391) (0,1498)
(0,01308)
(0,1308)
(0,1295) (0,1180)
C (constante)
- - -
5,5098 *
5,4232 *
5,0780 *
(0,9798)
(0,9697) (0,8851)
T (tendência)
- - -
0,0185 **
0,0185 **
0,0160 **
(0,0072)
(0,0071) (0,0065)
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
*, **, *** coeficientes significantes a 1%, 5% e 10%
,
respectivamente
Tabela 2
4 -
Pontos críticos
–
modelo ARDL
Pontos de máximo - marcados em azul
Pontos de mínimo - marcados em verde
GFECON3C
GFECON3D
SC
HQ / AIC
RBSQ
SC/HQ
AIC
RBSQ
SEG
- - -
23,25
24,75
30,50 *
EDUC
15,09 * 14,87 * 13,69 *
- - -
SAUDE
-
36,07
8,82
4,49 *
4,59 * 4,56 *
TRANSP
32,40
31,67 88,00
- - -
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* Ponto crítico
significante
-
quando o termo simples e o termo ao quadrado são significantes
99
De acordo com a Tabela 24, a parcela de gastos em segurança apresenta um ponto de
mínimo significante próximo a 31%. Ao analisarmos a parcela de gastos neste setor no
período 19
47
-2005, nota-se que o percentual encontra-se abaixo de 31% desde 1979.
O
mesmo ocorre com as parcelas de gastos em educação e saúde, cujos pontos de mínimo são,
respectivamente, próximos a 15% e 5%, enquanto que os gastos efetivos nestes setores têm
sido
mais baixos. Na média do período 1989-2005, os gastos em educação ficaram em torno
de 3%, e os gastos em saúde próximos a 4%. Logo, a conclusão seria que a elevação destes
gastos teria impactos negativos sobre o crescimento econômico.
É possível que os retornos da parcela de gastos em segurança, educação e saúde sobre
o crescimento sejam negativos em algum patamar, mas isso dificilmente aconteceria em
percentuais de gastos relativamente baixos. Uma justificativa plausível para a ocorrência desta
curva dos retornos no formato “U” baseia-se no fato de não termos controlado outros fatores
(de modo diferente dos dados em painel, em que havia este controle através da estimação por
efeitos fixos, com
dummies
de tempo), ocasionando um viés nas estimativas dos coef
icientes.
Outra possibilidade é que a relação funcional entre a parcela de gastos e o crescimento do PIB
pode não estar totalmente correta.
Considerando que o assunto desta seção refere-se a especificações não-lineares, é
importante comparar os resultados obtidos no modelo ARDL com os resultados da estimação
tradicional de mínimos quadrados não-lineares (MQNL). Enquanto no modelo ARDL
mostramos as relações de longo prazo, no modelo MQNL o foco está centrado nos efeitos de
curto prazo.
Notar que, no processo de estimação por mínimos quadrados não-lineares, não
precisamos limitar o número de variáveis consideradas a cada rodada da estimação. Assim,
em uma mesma equação de regressão estimamos os coeficientes para todos os componentes
de gastos. A Tabela 26 mostra os pontos críticos calculados a partir dos coe
ficientes
estimados da Tabela 25
.
100
Tabela 2
5 –
MQNL
–
Mínimos quadrados não
-
lineares
Variável dependente
PIB
Coeficientes
AGRIC
0,0827
(0,0880)
AGRIC2
-0,0090
(0,0099)
SEG
-0,0834 *
(0,0165)
SEG2
0,0013 *
(0,0003)
EDUC
0,0399 ***
(0,0235)
EDUC2
0,0002
(0,0009)
SAUDE
0,0625 **
(0,0265)
SAUDE2
-0,0065 **
(0,0027)
TRAB
-0,0155
(0,0189)
TRAB2
0,0009
(0,0008)
TRANSP
0,0101
(0,0189)
TRANSP2
-0,0001
(0,0005)
CTRIB
0,1087 *
(0,0270)
CTRIB2
-0,0016 *
(0,0004)
TXINV
-0,0402
(0,0648)
TXINV2
0,0015
(0,0016)
C (constante)
7,6281 *
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* estatisticamente significante a 1%
** estatisti
camente significante a 5%
*** estatisticamente significante a 10%
Tabela 2
6 –
Cálculo dos pontos críticos
-
MQNL
A1
A2
Pto. Crítico
Observação
AGRIC
0,0827
-0,0090
4,59
Ponto de máximo
SEG
-0,0834
0,0013
32,08
Ponto de mínimo
EDUC
0,0399
0,0002
- -
SAUDE
0,0625
-0,0065
4,81
Ponto de máximo
TRAB
-0,0155
0,0009
8,61
Ponto de mínimo
TRANSP
0,0101
-0,0001
43,16
Ponto de máximo
CTRIB
0,1087
-0,0016
33,97
Ponto de máximo
TXINV
-0,0402
0,0015
13,40
Ponto de mínimo
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
A1 = coeficiente estimado do termo em nível
A2 = coeficiente estimado do termo a
o quadrado
Marcado em vermelho = coeficientes e pontos críticos significantes
O ponto crítico de 4,81 indica a taxa ótima de participação dos gastos em saúde,
constituindo
-se na participação percentual ideal para a maximização da taxa de crescimento
101
em
curto prazo. Caso os gastos em saúde estejam acima deste ponto crítico, qualquer
acréscimo nestes gastos afeta negativamente o crescimento do PIB. Porém, nos últimos anos,
esta parcela de gastos tem permanecido abaixo deste ponto crítico.
Quanto à carga tributária, o nível ótimo estaria em torno de 34% do PIB. Acima deste
nível, qualquer elevação da carga tributária seria danosa ao crescimento da economia. Já em
longo prazo, de acordo com a tabela GFECON3A, pelo critério de Akaike e de Hannan-
Quinn, a carga t
ributária ótima seria mais baixa
-
em torno de 25% do PIB.
Portanto, dado que
a carga tributária atual encontra-se em percentuais próximos a 40% do PIB, então a idéia de
que o aumento da tributação prejudica o crescimento de curto e longo prazo da economia é
corroborada pelos dados.
4
.2.2 Séries Não
-
Estacionárias I(1)
–
Especificação Linear
Nesta seção apresentam-se os resultados do modelo ARDL em que todas as variáveis
são integradas de ordem 1. Assim, segue-se o conceito de cointegração, formulado por Engle
e
Granger (1987), que tem sido amplamente utilizado na literatura doméstica e internacional.
A partir dos testes de raiz unitária de Dickey-Fuller Ampliado (ADF), observa-se que
as séries das parcelas dos gastos com saúde e trabalho são estacionárias, e deste modo, não
iremos considerá-las em nossa estimação ARDL. Por outro lado, a série de estoque de capital
do setor privado apresenta comportamento dúbio. Neste caso, quando rodamos o teste de raiz
unitária incluindo intercepto e tendência, a série apresenta característica de I(2), ou seja, é
uma série integrada de ordem 2. Já no teste de raiz unitária sem incluir intercepto e tendência,
esta mesma série é integrada de ordem 1. Todas as outras séries são integradas de ordem 1 (ou
seja,
estacionárias
em
primeira diferença).
102
Tabela 2
7 –
Testes ADF de Raiz Unitária
(Período: 1947
–
2005)
A) Série em nível
Estatística-t
Valores Críticos
Série
ADF
1%
5%
10%
Agricultura Com constante e tendência
-1,9629 -4,1243 -3,4892
-3,1731
0,6088
Não
Educação
Com constante e tendência
-1,4143 -4,1243 -3,4892
-3,1731
0,8464
Não
Saúde
Com constante e tendência
-4,0402 -4,1485 -3,5005
-3,1796
0,0133
Sim, a 5% e 10%
Segurança
Com constante e tendência
-1,9684 -4,1243 -3,4892
-3,1731
0,6058
Não
Trabalho Com constante e tendência
-6,8699 -4,1243 -3,4892
-3,1731
0,0000
Sim
Transportes
Com constante e tendência
-2,7883 -4,1243 -3,4892
-3,1731
0,2074
Não
Taxa de Investimento Com constante e tendência
-2,9886 -4,1273 -3,4907
-3,1739
0,1444
Não
Capital Público Com constante e tendência
-0,2705 -4,1373 -3,4953
-3,1766
0,9896
Não
Capital Privado Com constante e tendência
-1,4942 -4,1373 -3,4953
-3,1766
0,8195
Não
Capital Privado Sem constante e sem tendência
0,7326
-2,6085 -1,9469
-1,6129
0,8700
Não
Carga Tributária Com constante e tendência
-2,0703 -4,1243 -3,4892
-3,1731
0,5510
Não
Fonte: Tabela elaborada pelo próprio autor
Modelo
P-Valor
Rejeita H0 ?
Tabela
28
–
Testes ADF de Raiz Unitária
(Período: 1947
–
2005)
B) Série em primeira diferença
Estatística-t
Valores Críticos
Série
ADF
1%
5%
10%
Agricultura
Com constante e tendência
-8,3819 -4,1273 -3,4907 -3,1739
0,0000
Sim
Educação
Com constante e tendência
-6,9138 -4,1273 -3,4907 -3,1739
0,0000
Sim
Saúde
Com constante e tendência
-7,4288 -4,1485 -3,5005 -3,1796
0,0000
Sim
Segurança
Com constante e tendência
-8,3713 -4,1273 -3,4907 -3,1739
0,0000
Sim
Trabalho
Com constante e tendência
-14,5667
-4,1273 -3,4907 -3,1739
0,0000
Sim
Transportes
Com constante e tendência
-8,0239 -4,1273 -3,4907 -3,1739
0,0000
Sim
Taxa de Investimento
Com constante e tendência
-6,3971 -4,1373 -3,4953 -3,1766
0,0000
Sim
Capital Público
Com constante e tendência
-4,2075 -4,1373 -3,4953 -3,1766
0,0083
Sim
Capital Privado
Com constante e tendência
-1,8268 -4,1373 -3,4953 -3,1766
0,6779
Não
Capital Privado Sem constante e sem tendência
-1,6701 -2,6085 -1,9469 -1,6129
0,0894
Não, a 1% e 5%
Carga Tributária
Com constante e tendência
-7,9951 -4,1273 -3,4907 -3,1739
0,0000
Sim
Fonte: Tabela elaborada pelo próprio autor
Modelo
Rejeita H0 ?
P-Valor
A
T
abela
29
apresenta as especificações lineares selecionadas da estimação ARDL,
sob este contexto de considerar apenas as variáveis que apresentam comportamento não-
estacionário I(1).
103
Tabela
29
–
Especificações lineares do modelo ARDL
–
Séries I(1)
Especificação
Séries consideradas
N
o
máximo de
defasagens
Constante
Tendência
GFECONAB
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, TRANSP, CTRIB, TNXINV
3 Sim Sim
GFECONAD
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, TRANSP, CTRIB, KPUB, KPRIV
3 Sim Sim
GFECONAF
PIB, AGRIC, SEG, EDUC, TRANSP, CTRIB, KPUB, KPRIV*
3 Sim Sim
Fonte: Tabela elaborada pelo próprio autor
* 1ª Diferença da série de estoque de capital do s
etor privado.
Devido ao comportamento dúbio da série de estoque de capital do setor privado, a
especificação GFECONAD considera a série em nível do estoque de capital do setor privado,
enquanto que a especificação GFECONAF considera a primeira diferença d
esta série.
Segue
T
abela 3
0
com os resultados da estimação dos coeficientes de longo prazo.
Tabela 30
–
Coeficientes estimados de longo prazo, através da abordagem ARDL
Séries I(1)
Variável dependente
GFECONAB
GFECONAD
GFECONAF
PIB
SC
HQ / AIC
RBSQ
SC
HQ / AIC / RBSQ
SC
HQ / AIC / RBSQ
AGRIC
-0,0553 -0,0124 -0,0061 -0,0074 -0,0096 -0,0013
0,0065
(0,0397) (0,0577)
(0,0283)
(0,0073) (0,0082) (0,0094) (0,0075)
SEG
0,0152 0,0243 0,0081
-0,0007
-0,0018 **
0,0025
0,0043 **
(0,0105) (0,0184)
(0,0056)
(0,0013) (0,0008) (0,0022) (0,0019)
EDUC
0,0095
-0,0211 -0,0042
0,0054 **
0,0009
0,0071 ***
0,0038
(0,0140) (0,0353)
(0,0127)
(0,0025) (0,0026) (0,0039) (0,0033)
TRANSP
0,0094 0,0128
0,0108 **
0,0023 ***
0,0048 *
0,0016 0,0011
(0,0068) (0,0096)
(0,0045)
(0,0012) (0,0011) (0,0019) (0,0015)
CTRIB
-0,0117 -0,0147
-0,0172 ***
-0,0067 ***
-0,0014
-0,0164 *
-0,0120 *
(0,0159) (0,0208)
(0,0092)
(0,0034) (0,0025) (0,0040) (0,0034)
TXINV
0,0255 ***
0,0380
0,0395 *
- - - -
(0,0143) (0,0234)
(0,0106)
- - - -
KPUB
- - -
0,2401 *
0,2238 *
0,3375 *
0,4054 *
- - -
(0,0545) (0,0481) (0,0633) (0,0512)
KPRIV
- - -
0,3810 *
0,4941 *
0,0232 *
0,0114 ***
- - -
(0,0945) (0,0895) (0,0066) (0,0058)
C (constante)
7,2385 *
6,8435 *
7,0730 *
2,8968 *
2,1197 *
5,3828 *
4,7907 *
(0,3360) (0,6528)
(0,2564)
(0,5784) (0,4821) (0,4703) (0,3940)
T (tendência)
0,0351 *
0,0403 *
0,0362 *
0,0099 **
0,0022
0,0263 *
0,0237 *
(0,0086) (0,0117)
(0,0049)
(0,0040) (0,0038) (0,0030) (0,0024)
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
desvio
-
pad
rão entre parênteses
* significante a 1%
** significante a 5%
*** significante a 10%
Em termos gerais, os gastos públicos em segurança, educação e transporte, além da
taxa de investimento e dos estoques de capital público e privado apresentam coeficientes
estatisticamente significantes com sinal positivo, enquanto que a carga tributária apresenta
coeficiente
s significantes com sinal
negativo.
A exceção fica por conta da especificação GFECONAD, em que os gastos em
segurança apresentam coeficientes significa
ntes negativos, segundo os critérios de informação
de Akaike, Hannan-Quinn e R-Bar Squared. Já os coeficientes dos gastos em agricultura
104
apresentam coeficientes negativos, porém estes não são estatisticamente significantes, sendo
que o mesmo ocorre para os gastos em educação (neste caso, apenas no arquivo
GFECONAB).
De acordo com o teste F, em todas as especificações testadas, os coeficientes são
estatisticamente significantes
conjuntamente.
4.2.2.1
Séries não
-
estacionárias I(1)
–
Especificação Não
-
Linear
Nesta subseção apresentaremos os resultados da estimação do modelo ARDL sob a
especificação não-linear de séries I(1). A T
abela
31 apresenta a descrição das especificações
não
-lineares testadas na estimação do modelo. As Tabelas 32 e 33 mostram os resultados da
estimação dos coeficientes de longo prazo do modelo ARDL.
Tabela 3
1 –
Especificações não
-
lineares do modelo ARDL
–
Séries I(1)
Especificação
Séries consideradas
N
o
máximo de
defasagens
Constante
Tendência
GFECONAAQ
PIB, AGRIC, AGRIC2, SEG, SEG2, EDUC, EDUC2, CTRIB, CTRIB2, TXINV
2
Sim Sim
GFECONABQ
PIB, AGRIC, AGRIC2, EDUC, EDUC2, TRANSP, TRANSP2, CTRIB, CTRIB2, TXINV
2
Sim Sim
GFECONACQ
PIB, SEG, SEG2, EDUC, EDUC2, TRANSP, TRANSP2, CTRIB, CTRIB2, TXINV
2
Sim Sim
GFECONADQ
PIB, AGRIC, AGRIC2, EDUC, EDUC2, TRANSP, TRANSP2, CTRIB, TXINV, TXINV2
2
Sim Sim
GFECONAEQ
PIB, AGRIC, AGRIC2, EDUC, EDUC2, TRANSP, TRANSP2, CTRIB, KPUB, KPUB2
2
Sim Sim
Fonte: Tabela elaborada pelo próprio autor
105
Tabela 3
2 –
Coeficientes estimados de longo prazo, através d
a abordagem ARDL
Séries I(1)
Variável dependente
GFECONAAQ
GFECONABQ
PIB
SC / HQ
AIC
RBSQ
SC
HQ
AIC / RBSQ
AGRIC
0,2323 **
0,2068 **
0,2102 ***
0,1474 **
0,1865 **
0,1266 ***
(0,0995) (0,0930) (0,1094)
(0,0658)
(0,0755) (0,0649)
AGRIC2
-0,0338 *
-0,0311 **
-0,0276 **
-0,0274 *
-0,0309 *
-0,0235 *
(0,0126) (0,0118) (0,0132)
SEG
0,0115 0,0130 0,0226
- - -
(0,0147) (0,0141) (0,0169)
- - -
SEG2
-0,0001
-0,0001
-0,0003
- - -
(0,0002) (0,0002) (0,0002)
- - -
EDUC
-0,0354
-0,0360
-0,0135 -0,0301
-0,0313
-0,0437 **
(0,0246) (0,0236) (0,0272)
(0,0205)
(0,0206) (0,0196)
EDUC2
0,0020 ***
0,0021 ***
0,0005
0,0030 *
0,0029 *
0,0034 *
(0,0011) (0,0010) (0,0014)
(0,0010)
(0,0010) (0,0010)
TRANSP
- - -
-0,0248
-0,0216
-0,0209
- - -
(0,0167)
(0,0164) (0,0152)
TRANSP2
- - -
0,0009 ***
0,0008 ***
0,0009 ***
- - -
(0,0005)
(0,0005) (0,0005)
CTRIB
0,0921 **
0,0898 **
0,0955 **
0,1011 *
0,1125 *
0,1175 *
(0,0417) (0,0399) (0,0456)
(0,0307)
(0,0330) (0,0307)
CTRIB2
-0,0015 **
-0,0015 **
-0,0016 **
-0,0017 *
-0,0018 *
-0,0019 *
(0,0006) (0,0006) (0,0007)
(0,0005)
(0,0005) (0,0005)
TXINV
0,0122 0,0091 0,0064 0,0072 0,0058
0,0043
(0,0083) (0,0086) (0,0115)
(0,0085)
(0,0087) (0,0078)
C (constante)
6,2875 *
6,3478 *
6,0105 *
6,7429 *
6,5390 *
6,6556 *
(0,3807) (0,3605) (0,4732)
(0,2525)
(0,2980) (0,2670)
T (tendência)
0,0215 **
0,0238 *
0,0269 *
-
-
-
(0,0081) (0,0078) (0,0089)
- - -
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
Tabela 3
3 –
Coeficientes estimados de longo prazo, através da abordagem ARDL
Séries I(1)
Variável dependente
GFECONACQ GFECONADQ
GFECONAEQ
PIB
SC / HQ
AIC / RBSQ
SC
HQ / AIC / RBSQ
SC / HQ
AIC / RBSQ
AGRIC
- -
0,2315 **
0,1351 **
0,0974 ***
0,0949 ***
- -
(0,1118)
(0,0631) (0,0509)
(0,0514)
AGRIC2
- -
-0,0377 **
-0,0246 *
-0,0147 **
-0,0138 **
- -
(0,0152)
(0,0087) (0,0067)
(0,0067)
SEG
0,0116
0,0494
- - - -
(0,0209) (0,0394)
- - - -
SEG2
-0,0009 -0,0007
- - - -
(0,0003) (0,0006)
- - - -
EDUC
-0,0026
0,0241
-0,0459
-0,0158
-0,0393 ***
-0,0431 **
(0,0259) (0,0346)
(0,0339)
(0,0179) (0,0195)
(0,0202)
EDUC2
-0,0009 -0,0014
0,0032 **
0,0022 **
0,0026 *
0,0027 *
(0,0012) (0,0017)
(0,0016)
(0,0009) (0,0008)
(0,0008)
TRANSP
0,0060
-0,0305
-0,0027
-0,0194 -0,0305 -0,0300
(0,0199) (0,0376)
(0,0186)
(0,0216) (0,0195)
(0,0198)
TRANSP2
0,0001
0,0009 0,0004 0,0007
0,0011 **
0,0011 ***
(0,0005) (0,0009)
(0,0006)
(0,0006) (0,0005)
(0,0005)
CTRIB
0,0801 **
0,0877 ***
0,0205 0,0071
0,0250 **
-0,0248 **
(0,0389) (0,0442)
(0,0165)
(0,0117) (0,0094)
(0,0095)
CTRIB2
-0,0017 *
-0,0018 **
- - - -
(0,0006) (0,0007)
- - - -
TXINV
0,0224 **
0,0122 0,0303
0,2766 **
- -
(0,0094) (0,0119)
(0,0827)
(0,1167)
- -
TXINV2
- -
-0,0001
-0,0062 **
- -
- -
(0,0021)
(0,0030)
- -
KPUB
- - - -
-1,5477 -1,6482
- - - -
(1,6968)
(1,7206)
KPUB2
- - - -
0,1362
0,1429
- - - -
(0,1084)
(0,1099)
C (constante)
6,3428 *
6,0663 *
7,0482 *
5,1243 *
11,9220 ***
12,2441 ***
(0,3034) (0,4269)
(0,6779)
(0,9735) (6,5516)
(6,6401)
T (tendência)
0,0307 *
0,0323 *
- -
-0,0040 -0,0027
(0,0080) (0,0088)
- -
(0,0068)
(0,0068)
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* estatistica
mente significante a 1%
** estatisticamente significante a 5%
*** estatisticamente significante a 10%
106
As Tabelas 34 e 35 apresentam os pontos críticos calculados a partir dos coeficientes
estimados nas T
abela
s
32 e 33, respectivamente. Lembrando que os pontos críticos existem
apenas nas situações em que os coeficientes estimados de uma determinada variável, em nível
e na forma quadrática, apresentam sinais contrários.
Tabela 3
4 –
Pontos críticos
–
modelo ARDL
–
séries I(1)
Pontos de máximo - marcados em azul
Pontos de mínimo - marcados em verde
GFECONAAQ
GFECONABQ
SC / HQ
AIC
RBSQ
SC
HQ
AIC / RBSQ
AGRIC
3,44 * 3,32 * 3,81 * 2,69 *
3,02 * 2,69 *
SEG
57,50 65,00
37,67
- - -
EDUC
8,85 8,57
13,50
5,02 5,40
6,43 *
TRANSP
- - -
13,78 13,50 11,61
CTRIB
30,70 * 29,93 * 29,84 *
29,74 * 31,58 * 30,92 *
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* Ponto crítico significante
-
quando o termo simples e o termo ao quadrado são significantes
Tabela 3
5 –
Pontos críticos
–
modelo ARDL
–
séries I(1)
Pontos de máximo - marcados em azul
Pontos de mínimo - marcados em verde
GFECONACQ
GFECONADQ
GFECONAEQ
SC / HQ
AIC / RBSQ
SC
HQ / AIC / RBSQ
SC / HQ
AIC / RBSQ
AGRIC
- -
3,07 *
2,75 * 3,31 * 3,44 *
SEG
6,44
35,29
- -
EDUC
-
8,61
7,17
3,59
7,56 * 7,98 *
TRANSP
-
16,94
3,38
13,86
13,86
13,64
CTRIB
23,56 *
24,36 *
- - - -
TXINV
- -
151,50
22,31 *
- -
KPUB
- - - -
5,68 5,77
KPRIV
- - - - - -
Fonte:
Tabela
elaborada
a partir dos resultados da pesquisa
* Ponto críti
co significante
-
quando o termo simples e o termo ao quadrado são significantes
De acordo com as tabelas 34 e 35, os gastos em agricultura e a carga tributária
apresentam pontos de máximo estatisticamente significantes em todas as especificações
testadas
.
No caso dos gastos em agricultura, o ponto de máximo ficou na faixa de 2,7% a 3,8%.
Na série efetiva nota-se que, desde o ano de 1987, os gastos neste setor não atingem o
107
percentual de 2,7. Assim, sugere-se que o aumento da parcela de gastos alocada à ag
ricultura
deve contribuir para o crescimento da economia.
No caso da carga tributária, o ponto de máximo ficou na faixa de 23,5% a 31,6%.
Deste modo, entende-se que seja necessário que a carga tributária seja reduzida para
percentuais abaixo de 24%, ou pelo menos, abaixo de 31%, para que abra espaço ao
crescimento da economia. Portanto, o atual patamar da carga tributária (próximo a 40% do
PIB) afeta negativamente o crescimento do PIB.
Outro ponto crítico estatisticamente significante refere-se à parcela dos gastos em
educação. Neste caso, encontra-se pontos de mínimo próximos a 6,4%, 7,6% e 8,0%.
Analisando a série efetiva da parcela alocada à educação, nota-se que, desde 1989, o
percentual encontra-se abaixo do ponto de mínimo, sugerindo que os aumentos da parcela de
gastos em educação seriam prejudiciais ao crescimento, pelo menos até alcançar o patamar de
6,4%, o que é algo incoerente com a teoria econômica. Conforme já mencionado, há duas
justificativas plausíveis
para
este fenômeno:
i) o fato de não termos controlado outros fatores (de modo diferente dos dados em
painel), ocasionando um viés nas estimativas dos coeficientes;
ii)
a relação funcional entre a parcela dos gastos em educação e o crescimento
econômico pode não estar totalmente correta.
Por
fim, a taxa de investimento apresenta ponto de máximo estatisticamente
significante de 22,3% na especificação GFECONADQ. A série da taxa de investimento
encontra
-se abaixo deste percentual desde 1989, o que também sugere haver espaço para
aumentos na taxa
de investimento.
Os
resultados
selecionados
do modelo de cor
reção de erros encontram
-
se no A
pêndice
B
desta
dissertação.
108
4
.2.3 Comparação dos Resultados do Modelo ARDL
-
séries na forma original versus séries
estritamente I(1).
Nesta seção iremos comparar os resultados do modelo de defasagens distribuídas a
partir das séries originais (ou seja, independente da ordem de integração) e com base nas
séries integradas de ordem 1.
De acordo com a especificação linear, os resultados de ambas as especificações são
convergentes no que diz respeito aos gastos em educação e transportes, além da carga
tributária, taxa de investimento, capital público e privado.
No caso das despesas em educação, transportes, taxa de investimento, estoques de
capital público e privado, todos os coeficientes estatisticamente significantes são positivos,
indicando que os aumentos nestas variáveis afetam positivamente o crescimento da economia.
Isto ocorre tanto ao considerarmos o modelo com séries originais, como ao considerarmos
o
modelo com séries estritamente I(1). Em termos de magnitude, ao considerarmos a média dos
coeficientes estatisticamente significantes, temos três cenários diferentes:
i)
Para os gastos em educação e estoque de capital privado, nota-se um impacto
maior sobre o crescimento (ou seja, coeficientes mais elevados), na especificação
com as séries originais, em relação à especificação em que incluímos apenas as
séries I(1).
ii)
Para o estoque de capital público ocorre o inverso, ou seja, a média dos
coeficientes é mais
elevada no modelo com séries exclusivamente I(1).
iii)
Para os gastos em transportes e taxa de investimento, a magnitude dos coeficientes
é similar em ambas as especificações do modelo.
Quanto à carga tributária, todos os coeficientes estatisticamente significantes são
negativos, indicando que os aumentos da carga tributária são prejudiciais ao crescimento da
economia. A magnitude dos coeficientes é similar nas especificações com séries originais e
com séries I(1).
Com relação aos gastos em agricultura, os coeficientes estimados são negativos em
ambas as especificações. Porém, no caso do modelo com séries originais, estes coeficientes
são estatisticamente significantes, enquanto que no modelo com séries estritamente I(1), isto
não ocorre.
109
Por último, com relação aos gastos em segurança, os sinais dos coeficientes
estatisticamente significantes são contrários. Quando trabalha-se com as séries originais, os
coeficientes são positivos, enquanto que no modelo com séries I(1), encontra-se coeficientes
negativos.
De acordo com a especificação não-linear, os únicos pontos de consenso referem-se à
carga tributária e à taxa de investimento.
Para a carga tributária, os pontos de máximo estatisticamente significantes
2
estão na
faixa de 25%, no modelo com as séries originais, e na faixa de 23% a 32% no modelo com as
séries estritamente I(1). Dado que a atual carga tributária encontra em níveis próximos a 40%
do PIB, então em ambas as especificações recomenda
-
se reduzir a carga tributária.
Para a taxa de investimento, os
pontos de máximo estatisticamente significantes são de
22,5% em ambos os modelos ARDL, o que representa um percentual acima do nível atual
(19%). Deste modo, há evidências empíricas de que o aumento da taxa de investimento
provoca impactos positivos sobre
o crescimento da economia.
Em suma, embora grande parte dos resultados seja semelhante, encontramos alguns
resultados diferentes na comparação dos modelos de defasagens distribuídas com séries
originais e séries estritamente I(1). Na especificação linear, há diferenças nos gastos com
segurança, enquanto que na especificação não-linear, há diferenças nos pontos críticos
calculados para os gastos em educação, segurança e transportes.
Portanto, temos que considerar os resultados de ambos os modelos ARDL, ao
compararmos com o modelo de estimação com dados em painel.
Aliás
,
devemos lembrar que,
neste último caso, elegemos o modelo estático de estimação por mínimos quadrados com
efeitos fixos e
dummies
de tempo, como o modelo mais adequado na análise da relação
entre
composição de gastos do governo e crescimento econômico.
2
Conforme expli
cado anteriormente, optei por considerar que os pontos críticos são significantes quando, tanto
os coeficientes do termo em nível, como os coeficientes do termo ao quadrado são estatisticamente significantes.
110
4
.3 Comparação dos Resultados
–
Modelo de Dados em Painel
versus
ARDL
Esta seção tem por objetivo comparar os resultados dos coeficientes estimados do
modelo estático de dados em painel (geral), estimado por mínimos quadrados com efeitos
fixos e
dummies
de tempo, em relação ao modelo de defasagens distribuídas com termo auto-
regressivo (
ARDL
).
Na especificação linear de ambos os modelos, todos os coeficientes estatisticamente
significan
tes dos gastos em educação e transportes apresentam sinal positivo. Deste modo,
entende
-se que os aumentos destes tipos de gastos afetam positivamente o crescimento da
economia brasileira, tanto no âmbito da União, como no âmbito dos estados.
Com relação aos gastos em saúde, os resultados da especificação linear também
mostram que os aumentos destes tipos de despesas possuem impactos positivos sobre o
crescimento da União e dos estados; porém, neste caso, a convergência dos resultados não é
conclusiva, pois os coeficientes positivos são estatisticamente significantes apenas no modelo
ARDL.
No caso dos gastos em segurança e agricultura, os resultados são divergentes.
Enquanto que no modelo estático de dados em painel (geral), todos os coeficientes são
posit
ivos e estatisticamente significantes, no modelo ARDL, há coeficientes estatisticamente
significantes que apresentam sinal negativo. Logo, as elevações nos gastos em segurança e
agricultura, por um lado, elevam o crescimento econômico no âmbito dos estados, e por outro
lado, podem reduzir o crescimento da economia brasileira ao considerarmos o âmbito da
União. Neste último caso,
diz
-
se
que estes gastos podem reduzir (e não, que
necessariamente
reduzem) o crescimento porque isto não é consensual dentro do modelo ARDL. Por exemplo,
os gastos em segurança também apresentam coeficientes estatisticamente significantes com
sinal positivo.
Com relação à especificação não-linear, os únicos pontos de consenso entre os pontos
críticos em ambos os modelos refere
-
se ao
s gastos em transporte, agricultura e segurança.
Para os gastos em transporte, a série efetiva atual encontra-se abaixo do ponto de
máximo no modelo de dados em painel e no modelo ARDL com as séries originais. Já
para
os
gastos em agricultura, esta mesma situação é encontrada entre o modelo de dados em painel e
o modelo ARDL com as séries I(1). Em ambos os
casos
, verifica-se que a elevação
destes
componentes de gastos
gera efeitos positivos sobre o crescimento dos estados e da União.
111
Por fim, no caso das despesas em segurança, a série efetiva encontra-se acima do
ponto de mínimo no modelo de dados em painel, e abaixo do ponto de máximo no modelo
ARDL com as séries I(1). Apesar desta discrepância, em ambas as situações, verifica-se que a
elevação dos gast
os n
este setor também é positiva
para o crescimento dos estados e da União.
Apesar destes pontos de consenso, ao analisarmos a significância dos pontos críticos
calculados, nota-se que apenas os gastos em agricultura apresentam pontos críticos
estatisticamente
significantes tanto no modelo de dados em painel, como no modelo ARDL.
112
5.
C
ONSIDERAÇÕES FINAIS
Nos últimos anos, o governo v
e
m obtendo superávits primários que são utilizados para
o controle da relação dívida/PIB, e também sinalizam aos agentes que o governo está
comprometido com uma política fiscal austera. No entanto, este ajuste fiscal tem sido de
pobre qualidade, pois as autoridades tem se baseado na elevação dos impostos, para deste
modo, acomodar os elevados e cre
scentes gastos governamentais.
Grande parte dos gastos públicos é direcionada para os gastos primários correntes, dos
quais uma proporção considerável é representada pelos gastos com Previdência. Por outro
lado, há uma sub-alocação de recursos em infra-
es
trutura. Ao que parece, o fim do ciclo atual
de gastos e tributação elevados parece ser uma condição essencial para que o Brasil cresça a
taxas mais elevadas. Dentro deste contexto, focar na qualidade dos gastos públicos (e, em
última instância, na qualida
de da política fiscal) representa um passo importante.
Os resultados apresentados nesta dissertação podem ser divididos em dois tópicos.
Primeiramente, foram analisados os impactos diretos dos componentes de gastos do governo
sobre o crescimento dos estados e da União. Além disso, através da especificação não-
linear
dos modelos, foram calculados os pontos críticos (de máximo ou de mínimo).
Ao
compararmos os pontos críticos com a parcela
efetivamente
alocada a cada componente de
gastos, verifica
-se a necessidade de aumentar ou reduzir um determinado gasto funcional para
elevar o crescimento da economia.
No modelo ARDL, também foram estimados os efeitos diretos e os pontos críticos da
carga tributária e das medidas de investimento (taxa de investimento, estoque de capital do
setor público e privado) no âmbito da União.
Para a análise da relação entre composição de gastos do governo e crescimento
econômico na esfera dos estados, o método de estimação de dados em painel com efeitos
fixos e
dummies
de tempo most
ra
-se o mais apropriado, em comparação aos modelos de
efeitos aleatórios (vide o Teste de Hausman) e também aos modelos dinâmicos de dados em
painel.
Na especificação linear do modelo de dados em painel, os coeficientes referentes à
proporção de gastos em educação, segurança e transporte e comunicação são positivos e
estatisticamente significantes. Estes resultados também foram encontrados no artigo de Rocha
e Giuberti (2005), e indicam que o aumento da parcela destes gastos funcionais eleva o
113
crescimento
dos estados. Além disso, outros gastos funcionais que foram inclusos no modelo
e que também apresentaram coeficientes positivos e significantes foram os gastos em
desenvolvimento regional e agricultura.
Quanto aos gastos por categoria, verifica-se que o aumento da parcela de gastos
correntes reduz o crescimento da economia, enquanto que, por outro lado, o efeito da parcela
de gastos com capital eleva o crescimento
.
Esta é uma constatação preocupante, dado que, nas
últimas décadas, o governo tem elevado a participação dos gastos correntes (de 69% em 1986
para 87% em 2004), ao mesmo tempo em que
tem
reduz
ido
a participação dos gastos em
capital (31% em 1986 para 13% em 2004). De acordo com a especificação não-
line
ar do
modelo de dados em painel, a série
efeti
va
de gastos correntes no período de 1986 a 2004
situ
a-se acima do ponto de máximo (68% a 69%). Logo, sugere a necessidade de redução da
parcela alocada aos gastos correntes, para que atinja o nível ideal de gastos indicado pelo
ponto de máximo. Por outro
lado,
a série efetiva de gastos em capital encontra-se abaixo do
respectivo
ponto de máximo (30% a 32%), e assim, entende-se que o aumento substancial da
parcela alocada a esta categoria de gasto estimularia o crescimento da economia brasileira.
No modelo de defasagens distribuídas com termo auto-regressivo (ARDL), sob a
abordagem de cointegração e modelo de correção de erros, foram testadas duas
especificações. Primeiramente, com todas as séries na forma original, independente da ordem
de integração
(confo
rme abordagem de Pesaran e Shin). Em seguida, testou-se o modelo
exclusivamente com as séries integradas de ordem 1, convergindo para o conceito de Engle e
Granger.
Para ambas as especificações, no caso das despesas em educação, transportes, taxa de
inves
timento, estoques de capital público e privado, todos os coeficientes estatisticamente
significantes são positivos, indicando que os aumentos nestas variáveis afetam positivamente
o crescimento da economia. Por outro lado, as elevações da carga tributária são prejudiciais
ao crescimento da economia, dado que todos os coeficientes estimados têm sinal negativo.
Com relação à especificação não-linear, verifica-se que o patamar atual da carga
tributária (próximo a 40% do PIB) encontra
-se bem acima dos pontos de máximo encontrados
(entre 23% a 32% do PIB), o que reforça a necessidade de redução da carga tributária no
Brasil. Além disso, ao rodarmos o modelo de mínimos quadrados não-lineares, a partir do
qual encontra-se coeficientes estimados de curto prazo, enco
ntra
-se um ponto de máximo de
34% do PIB, ainda abaixo do nível atualmente encontrado. Logo, a idéia de que o aumento da
tributação prejudica o crescimento de curto e longo prazo da economia é evidenciada pelos
dados.
114
Para a taxa de investimento, o ponto d
e máxim
o estatisticamente significante
de 22,5%
(encontrado em ambos os modelos ARDL) representa um percentual acima do nível atual
(19%). Deste modo, há evidências empíricas de que o aumento da taxa de investimento
provoca impactos positivos sobre o cresc
imento da economia.
Os impactos aqui encontrados da carga tributária e da taxa de investimento estão em
linha com os resultados de Herrera e Blanco (2006). Estes autores verificaram, também
através do modelo ARDL, um forte efeito negativo da carga tributária sobre crescimento
econômico, e impacto positivo dos estoques de capital público e privado sobre o crescimento
da economia brasileira.
Em relação à literatura internacional, os resultados obtidos neste trabalho de
dissertação convergem com os resultados de Easterly e Rebelo (1993) e Barro (1991). Os
primeiros autores verificaram que a parcela de gastos em transporte e comunicação é
positivamente correlacionada com o crescimento. E, de acordo com Barro (1991), os gastos
em educação significam investimento em capital humano, enquanto os gastos em segurança
ajudam a proteger os direitos de propriedade, o que aumenta o investimento. Logo, o autor
conclui que ambos os componentes de gastos são positivos para o crescimento econômico.
Em termos gerais, dado
que
o ponto de máximo representa o nível ideal de cada
variável
, temos o seguinte quadro: Por um lado, a carga tributária brasileira (no modelo
ARDL)
e os gastos correntes (no modelo de dados em painel) encontram-se em patamares
excessivamente elevados, pois e
st
ão
acima do ponto de máximo. E os resultados do modelo
de dados em painel indicam que os gastos em previdência também estão acima do nível ideal
P
or outro lado, a taxa de investimento
(no modelo ARDL)
, o
s gastos em capital,
em
educação
e
os gastos em transporte e comunicação (os três últimos no modelo de dados em painel)
encontram
-se abaixo do nível ideal
.
Estes resultados da especificação não-linear confirmam a
idéia dos economistas acerca da má
-
alocação dos recursos públicos.
De acordo com
Giambiagi (20
07b
, p.XXIV), na apresentação de seu livro sobre a
Reforma da Previdência: “O Brasil não poderá aspirar a ter um grande dinamismo da sua
economia se continuar privilegiando um modelo assistencialista baseado em carga tributária
elevada, educação de má-
qual
idade, investimento público precário e um gasto cada vez maior
com aposentadorias e pensões
\”.
115
REFERÊNCIAS
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Journal
of Econometrics
, Elsevier, Amsterdam, v.68, p.5
-
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.
A
LESINA
, A. et al
.
The Political Economy of Fiscal Adjustments. Brookings Papers on
Economic Activity
,
Washington, DC, n.1, p
. 197
-
266
, 1998.
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121
A
PÊNDICE A
-
Método de Estimação de Efeitos Fixos (estimador w
ithin
)
O método de estimação por mínimos quadrados com efeitos fixos é adequado nas
situações em que acred
ita
-se que o termo específico
i
a
seja correlacionado com as variáveis
explicativas, em qualquer período de tempo. Este termo
i
a
pode ser eliminado através da
transformação de efeitos fixos, que consiste no s
eguinte:
Seja a equação (7) da seção 2.3:
it i t it it
Y a g X e
1,....,
t T
Agora para cada i, calcula
-
se a média dessa equação ao longo do tempo, obtendo o seguinte:
i i i i
Y a g X e
(
23
)
onde
1
1
T
i it
t
Y T Y
Ao subtrairmos a equação (23
) de (
7
) para cada
t,
resulta que:
it i it i it i
Y Y X X e e
o
u
(24)
1
it it it
Y X e
(25)
o
nde:
; ; =
it it i it it i it it i
Y Y Y X X X e e e
De acordo com
Wool
dridge (2006),
, ,
it it it
Y X e
são denominados dados temporais reduzidos.
Nota
-se que o termo específico
i
a
desapareceu na equação (10). Agora que
eliminamos o componente não-observado que é correlacionado com uma ou mais variáveis
explicativas, então podemos estimar a equação (10) por MQO (mínimos quadrados
ordinários) agrupado. Este estimador baseado em variáveis temporais reduzidas é chamado de
estimador de efeitos fixos ou estimador
within
(interno).
De acordo com Wooldridge (2006, p.434)
:
“Sob uma hipótese de exogeneidade estrita
das variáveis explicativas, o estimador de efeitos fixos é não-viesado: grosso modo, o erro
idiossincrático
it
v
deve ser não-correlacionado com cada variável explicativa ao longo de
todos os períodos de tempo. O estimador de efeitos fixos leva em conta uma correlação
arbitrária entre
i
a
e as variáveis explicativas em qualquer período de tempo, como na
primeira diferenciação. Por esse motivo, qualquer variável explicativa que seja constante ao
longo do tempo para todo i é removido pela transformação de efeitos fixos:
0
ît
x para todo i
122
e
t
, se
it
x
for constante ao longo de
t
. As outras hipótes
es para que uma análise direta de MQO
seja válida são as de que os erros
it
v
sejam homocedásticos e que sejam serialmente não-
correlacionados
(ao longo de t) [...]
\
”.
Já o método de efeitos aleatórios
1
é adequado nas situações em que o termo específico não-
observado e invariante no tempo
i
a
não é correlacionado com as variáveis explicativas
it
X
.
1
Para uma explicação do método de efeitos alea
tórios, ver Wooldridge (2006), Cap 14.
123
APÊNDICE
B -
Modelo
ARDL
–
Abordagem do
Modelo de Correçã
o de Erros
As
T
abelas
B.1
e
B.2
referem
-
se a dois resultados
lineares
do modelo de correção de erros, a
partir das séries na forma original.
B.1 - ARDL - séries originais - Modelo de Correção de Erros
Variável dependente
GFECON3J
PIB
SC
HQ
AIC
RBSQ
dAGRIC
-0,0208 *
-0,0179 *
-0,0181 *
-0,0181 *
(0,0048) (0,0051)
(0,0050)
dSEG
-0,0009
-0,0016 ***
-0,0014 -0,0014
(0,0009) (0,0009)
(0,0009)
(0,0009)
dEDUC
0,0035 ***
0,0049 **
0,0058 **
0,0058 **
(0,0018) (0,0021)
(0,0022)
(0,0022)
dSAUDE
0,0115 *
0,0115 *
0,0087 **
0,0087 **
(0,0024) (0,0024)
(0,0033)
(0,0033)
dTRAB
-0,0009
-0,0016 -0,0012 -0,0012
(0,0010) (0,0012)
(0,0012)
(0,0012)
dTRANSP
0,0027 *
0,0023 *
0,0025 *
0,0025 *
(0,0008) (0,0008)
(0,0008)
(0,0008)
dCTRIB
-0,0076 *
-0,0079 *
-0,0068 **
-0,0068 **
(0,0024) (0,0024)
(0,0026)
(0,0026)
dKPUB
0,0873 **
0,0834 **
0,0707 ***
0,0707 ***
(0,0383) (0,0385)
(0,0397)
(0,0397)
dKPRIV
1,5956 *
1,2913 *
1,3247 *
1,3247 *
(0,2959) (0,3216)
(0,3206)
(0,3206)
dC
0,9440 *
1,0619 *
1,1317 *
1,1317 *
(0,2335) (0,2450)
(0,2499)
(0,2499)
ecm (-1)
-0,5622 *
-0,6031 *
-0,6448 *
-0,6448 *
(0,0945) (0,0950)
(0,1004)
(0,1004)
B.2 - ARDL - séries originais - Modelo de Correção de Erros
Variável dependente
GFECON3T
PIB
SC
HQ
AIC
RBSQ
dAGRIC
-0,0347 *
-0,0347 *
-0,0347 *
-0,0348 *
(0,0070) (0,0070)
(0,0070)
(0,0070)
dAGRIC (-1)
-0,0126 **
-0,0126 **
-0,0126 **
-0,0150 **
(0,0052) (0,0052)
(0,0052)
(0,0058)
dSEG
-0,0005
-0,0005 -0,0005 -0,0005
(0,0009) (0,0009)
(0,0009)
(0,0009)
dEDUC
0,0081 *
0,0081 *
0,0081 *
0,0082 *
(0,0028) (0,0028)
(0,0028)
(0,0028)
dEDUC (-1)
- - -
0,0022
- - -
(0,0022)
dSAUDE
0,0217 *
0,0217 *
0,0217 *
0,0203 *
(0,0033) (0,0033)
(0,0033)
(0,0036)
dTRAB
-0,0001
-0,0001 -0,0001
0,0008
(0,0014) (0,0014)
(0,0014)
(0,0014)
dTRANSP
0,0044 *
0,0044 *
0,0044 *
0,0046 *
(0,0012) (0,0012)
(0,0012)
(0,0012)
dTRANSP (-1)
0,0029 **
0,0029 **
0,0029 **
0,0028 **
(0,0012) (0,0012)
(0,0012)
(0,0012)
dCTRIB
-0,0079 *
-0,0079 *
-0,0079 *
-0,0078 *
(0,0027) (0,0027)
(0,0027)
(0,0027)
dTXINV
0,0029 0,0029 0,0029 0,0027
(0,0028) (0,0028)
(0,0028)
(0,0029)
dTXINV (-1)
-0,0091 *
-0,0091 *
-0,0091 *
-0,0081 **
(0,0033) (0,0033)
(0,0033)
(0,0034)
dC
4,1130 *
4,1130 *
4,1130 *
3,9085 *
(0,8124) (0,8124)
(0,8124)
(0,8367)
dT
0,0150 *
0,0150 *
0,0150 *
0,0143 *
(0,0032) (0,0032)
(0,0032)
(0,0032)
ecm (-1)
-0,5559 *
-0,5559 *
-0,5559 *
-0,5291 *
(0,1072) (0,1072)
(0,1072)
(0,1104)
desvio-padrão entre parênteses
* significante a 1%
** significante a 5%
*** significante a 10%
124
As
T
abelas B.3 e B
.4 referem
-
se a dois
resultados
lineares
do modelo de correção de erros, a
partir das série
s estritamente integradas
de ordem um
.
B.3 - ARDL - séries I(1) - Modelo de Correção de Erros
Variável dependente
GFECONAB
PIB
SC
HQ
AIC
RBSQ
dPIB (-1)
- - -
0,1744
- - -
(0,1436)
dAGRIC
-0,0081
-0,0049 -0,0049 -0,0104
(0,0052) (0,0058)
(0,0058)
(0,0078)
dAGRIC (-1)
-
-0,0145 **
-0,0145 **
-0,0146 ***
-
(0,0064)
(0,0064)
(0,0078)
dAGRIC (-2)
- - -
0,0115 ***
- - -
(0,0066)
dSEG
0,0022 **
0,0005 0,0005
-0,0008
(0,0009) (0,0012)
(0,0012)
(0,0012)
dEDUC
0,0014 0,0032 0,0032
0,0063 ***
(0,0024) (0,0028)
(0,0028)
(0,0032)
dEDUC (-1)
-
0,0070 *
0,0070 *
0,0098 *
-
(0,0023)
(0,0023)
(0,0029)
dTRANSP
0,0014 0,0014 0,0014
0,0033 **
(0,0009) (0,0009)
(0,0009)
(0,0015)
dTRANSP (-1)
- - -
-0,0012
- - -
(0,0015)
dTRANSP (-2)
- - -
-0,0031 **
- - -
(0,0014)
dCTRIB
-0,0017
-0,0016 -0,0016 -0,0044
(0,0026) (0,0026)
(0,0026)
(0,0030)
dTXINV
0,0037 0,0041 0,0041 0,0049
(0,0030) (0,0029)
(0,0029)
(0,0033)
dC
1,0620 ***
0,7405 0,7405
1,7979 **
(0,5505) (0,5350)
(0,5350)
(0,7659)
dT
0,0051 ***
0,0044 ***
0,0044 ***
0,0092 **
(0,0027) (0,0026)
(0,0026)
(0,0036)
ecm (-1)
-0,1467 ***
-0,1082 -0,1082
-0,2542 **
(0,0739) (0,0707)
(0,0707)
(0,1039)
B.4 - ARDL - séries I(1) - Modelo de Correção de Erros
Variável dependente
GFECONAF
PIB
SC
HQ
AIC
RBSQ
dPIB (-1)
-
0,2591 **
0,2591 **
0,2591 **
-
(0,1184)
(0,1184)
(0,1184)
dAGRIC
-0,0007
0,0039 0,0039 0,0039
(0,0047) (0,0047)
(0,0047)
(0,0047)
dSEG
-0,0006
-0,0006 -0,0006 -0,0006
(0,0011) (0,0010)
(0,0010)
(0,0010)
dSEG (-1)
-
-0,0024 **
-0,0024 **
-0,0024 **
-
(0,0012)
(0,0012)
(0,0012)
dSEG (-2)
-
-0,0024 **
-0,0024 **
-0,0024 **
-
(0,0009)
(0,0009)
(0,0009)
dEDUC
0,0036 0,0023 0,0023 0,0023
(0,0021) (0,0021)
(0,0021)
(0,0021)
dTRANSP
0,0008 0,0007 0,0007 0,0007
(0,0009) (0,0009)
(0,0009)
(0,0009)
dCTRIB
-0,0082 *
-0,0073 *
-0,0073 *
-0,0073 *
(0,0024) (0,0025)
(0,0025)
(0,0025)
dKPUB
0,1689 *
0,2477 *
0,2477 *
0,2477 *
(0,0472) (0,0586)
(0,0586)
(0,0586)
dKPRIV
0,0116 *
0,0134 *
0,0134 *
0,0134 *
(0,0033) (0,0039)
(0,0039)
(0,0039)
dC
2,6930 *
2,9266 *
2,9266 *
2,9266 *
(0,4908) (0,5758)
(0,5758)
(0,5758)
dT
0,0132 *
0,0145 *
0,0145 *
0,0145 *
(0,0025) (0,0029)
(0,0029)
(0,0029)
ecm (-1)
-0,5003 *
-0,6109 *
-0,6109 *
-0,6109 *
(0,0875) (0,1138)
(0,1138)
(0,1138)
desvio-padrão entre parênteses
* significante a 1%
** significante a 5%
*** significante a 10%
125
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