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Universidade Federal do Ceará
Departamento de economia Rural
Mestrado em Economia Rural
RACHEL SILVA ALMEIDA
EVOLUÇÃO DAS EXPORTAÇÕES, COMÉRCIO INTRASETORIAL E
IMPACTOS AMBIENTAIS DOS NEGÓCIOS INTERNACIONAIS DE
MADEIREIRA BRASILEIRA
Fortaleza- CE
Fevereiro/2008
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Universidade Federal do Ceará
Departamento de economia Rural
Mestrado em Economia Rural
RACHEL SILVA ALMEIDA
EVOLUÇÃO DAS EXPORTAÇÕES, COMÉRCIO INTRASETORIAL E
IMPACTOS AMBIENTAIS DOS NEGÓCIOS INTERNACIONAIS DE
MADEIREIRA BRASILEIRA
Dissertação apresentada junto ao curso de Mestrado em
Economia Rural da Universidade Federal do Ceará como
requisito parcial pra obtenção do título de Mestre em Economia
Rural.
Orientadora: Profa. Dra. Rosemeiry Melo Carvalho
Fortaleza- CE
Fevereiro/2008
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RACHEL SILVA ALMEIDA
EVOLUÇÃO DAS EXPORTAÇÕES, COMÉRCIO INTRASETORIAL E
IMPACTOS AMBIENTAIS DOS NEGÓCIOS INTERNACIONAIS DE
MADEIREIRA BRASILEIRA
Dissertação apresentada junto ao curso de Mestrado em
Economia Rural da Universidade Federal do Ceará como
requisito parcial pra obtenção do título de Mestre em Economia
Rural.
Aprovada em: 29 / 02 /2008
BANCA EXAMINADORA
_______________________________________________
Profa. Dra. Rosemeiry Melo Carvalho (Orientadora)
Universidade Federal do Ceará - UFC
_______________________________________________
Prof. Ph.D. Ruben Dario Mayorga Mera
Universidade Federal do Ceará - UFC
_____________________________________________
Ph.D. José Ednilson de Oliveira Cabral
Empresa Brasileira de pesquisa Agropecuária- EMBRAPA
Fortaleza- CE
Fevereiro/2008
Margareth de Figueirêdo Nogueira Mesquita – Bibliotecária/UFC
A451e Almeida, Rachel Silva
Evolução das exportações, comércio intrasetorial e impactos
ambientais nos negócios internacionais de madeireira brasileira.
Fortaleza, 2008.
70 fl. il. 21 cm.
Orientador: Prof. Dr. Rosemeiry Melo Carvalho
Mestrado (Dissertação) em Economia Rural da Universidade Federal
do Ceará.
1. Madeira. 2. Exportação. 3. Brasil. 4. Estados Unidos. 5. União
Européia. 6.Índice Grubel Lloyd. I. Título.
CDD
-
674
A Deus e a meus pais.
DEDICO
AGRADECIMENTOS
A DEUS e a Nossa Senhora de Nazaré por nunca terem deixado que eu desistisse,
conduzindo-me á superação de todas as dificuldades que encontrei ao longo dessa caminhada.
Aos meus amados pais pelo amor incondicional e por não pouparem esforços na minha
formação intelectual e moral, sem a qual não teria sido possível a realização deste trabalho.
A meus irmãos (Ronald e Simone) e minha família pelo grande incentivo, apoio e presença.
Aos meus queridos amigos de curso, em especial: Izabel, Andréia, Josiane, Leonardo, Napiê,
George, Sergyane, César, Emanuela, Nidiane.
A amigas e amigos que conquistei nesses dois anos no Ceará, Izabel (amiga irmã), Denise
Michele (mãe da Aline), Fabiana, Simone, Carolina, Alex, Aécio pela amizade e
companheirismo em todas as horas.
A minha querida orientadora Dra. Rosemeiry Melo Carvalho, pela força, dedicação e
confiança com que se empenhou para a conclusão desta jornada e início de outra, o doutorado.
Aos meus orientadores da graduação, Maria Lúcia Bahia Lopes e Marcos Antônio Souza dos
Santos pelo companheirismo e incentivo para continuar meus estudos.
Ao Professor Ph.D. Ahmad Saeed Khan, coordenador do curso de Mestrado, pelo
compromisso com o curso.
À Universidade Federal do Ceará (UFC), em especial ao Departamento de Economia Rural e
a todos os professores, que com seus ensinamentos, contribuíram para a melhoria da minha
formação acadêmica.
Ao Centro Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico- CNPQ pela bolsa de
estudo durante os 24 meses de curso.
Ao Professor Ph.D. Ruben Dario Mayorga Mera e ao Ph.D. José Ednilson de Oliveira Cabral
por terem aceitado avaliar meu trabalho e contribuído com seus conhecimentos.
A Mônica, João, D. Valda, Conceição e Margarete pela paciência e prestatividade em todas as
minhas solicitações.
A todas as pessoas que contribuíram, direta e indiretamente para a conclusão deste trabalho.
RESUMO
O Brasil tem um estoque de madeiras naturais, destinado à produção de móveis, casas,
embarcações, laminados, compensados e artefatos diversos. Os principais estados produtores
de madeira do Brasil são o Paraná, Santa Catarina e o Pará. No contexto internacional, a
representatividade do produto madeireiro brasileiro aumentou de forma expressiva nos
últimos anos. Atualmente, o Brasil é o 10º maior exportador de madeira do mundo. Os
principais mercados para a madeira exportada do Brasil são os Estados Unidos e a União
Européia. O objetivo geral deste trabalho é analisar a evolução das exportações, comércio
intra-setorial e impactos ambientais dos negócios internacionais de madeireira brasileira e,
especificamente, estimar as equações de oferta e demanda por exportação madeireira do
Brasil para os Estados Unidos e a União Européia; Identificar os principais fatores que
determinam as fontes de comércio madeireiro do Brasil nos seus principais mercados de
destino e a verificar o efeito do comércio internacional madeireiro sobre a taxa de
desmatamento das florestas do Brasil. Geradora de receitas e importantes na pauta de
exportação do Brasil, tornando-se crucial, esse estudo para a formulação de estratégias e
instrumentos que dêem apoio a está atividade, para a manutenção das vantagens competitivas
do Brasil na cadeia produtiva da madeira e na balança de exportação. Os resultados
apresentam que a madeira exportada pelo Brasil para os Estados Unidos e para a União
Européia é um bem normal e que sua demanda é inelástica no mercado americano e elástica
no mercado Europeu. Quanto á elasticidade-preço da oferta em ambos os mercados, a madeira
do Brasil é elástica e a elasticidade-renda da oferta -0,14 no mercado europeu e 2,63 no
americano. O índice Grubel Lloyd para o comércio internacional de madeira Brasil-EUA
obteve seu menor índice em 2005, explicado quase totalmente pelas vantagens comparativas
decorrentes de dotações de fatores diferentes em ambos os países e maior em 1997. E nas
transações Brasil-UE o menor valor foi em 1990 onde o Brasil praticamente apenas exportou
madeira para a UE, resultando num comércio quase todo feito inter-setores e maior em 1998.
Os índices de correlação entre o desmatamento das florestas brasileiras e as exportações
madeireiras brasileiras foram de 0,54 , 0,33 e 0,31 em relação ao mundo, EUA e UE,
respectivamente.
Palavras-chaves: Madeira, Exportação, Brasil, Estados Unidos, União Européia, índice
Grubel Lloyd.
ABSTRACT
Brazil has na amount of natural timber, turned toward to furniture production, houses, boats,
blade timber , thin timber and many others manufactured products. Paraná, Santa Catarina e o
Pará are the most important states on such timber products. On an international context,
Brazilian timber production participation markedly raised o the last few years. Nowadays,
Brazil is the 10th biggest timber export country in the world. The United States and the
European Union are the most important to exported timber from Brazil. The main objective of
this research is to annalyze the exportation, the intra-sectorial commerce and the
environmental impacts on Brazilian timber on international business and, specifically,
estimate the offer and demand equations by Brazilian timber exportation to the United States
and the European Union; Identify the main reasons to determine Brazilian timber commerce
sources o its main destination markets and check international timber commerce effect on
cutting-down index in Brazil. Profitable and essential for Brazilian exportation, being crutial,
this reserch on formulation of strategies and instruments supporting this activity, in order to
keeep the profitable advantages of Brazil on timber productive net as well as on the
exportation balance. The results show that the Brazilian exported timber to the United States
and the European Union is a normal activity and its demanda is unstickble on American
market and stickble on the European one. About the expensive price adopted on both markets
Brazilian timber is expensive and that expensive offer -0,14 on European market and 2,63 on
the American one. Grubel Lloyd index to US-Brazil timber international commerce reached
its lowest index in 2005, explaning almost all compared advantages due to different factors in
both countries and the highest one in 1997. And on Brazil-EU ralations the lowest valor was
in 1990 when Brazil practicaly only exported timber to EU, resulting on an inter-sector
commerce and highest in 1998. The correlation indexes between Brazilian rainforest cutting-
down and Brazilian timber exportation were 0,54 , 0,33 and 0,31 compared to the world,
USA and EU, respectivaly.
Key-words: Timber, Exportation, Brazil, the United States, European Union, Grubel Lloyd
index.
LISTA DE GRÁFICOS
Pág.
1. Relação entre a TCEMB e TCDFB nos anos de 1990-2006................................................ 50
2. Relação entre a TCEMBE e TCDFB nos anos de 1990-2006............................................. 51
3. Relação entre a TCEMBU e TCDFB entre 1990 á 2006 ....................................................52
LISTA DE TABELAS
Pág.
1. Valores possíveis de correlação entre duas variáveis...........................................................33
2. Identificação das equações de demanda e oferta madeireira............................................... 39
3. Matriz de parâmetros da equação do modelo de mercado................................................. 39
4. Equação da demanda de exportação madeireira do Brasil para a União Européia ........... 42
5. Equação de oferta por exportação madeireira do Brasil para a União Européia............... 43
6. Equação de demanda por exportação madeireira brasileira para os Estados Unidos........ 44
7. Equação de oferta por exportação madeireira do Brasil para os Estados Unidos ............. 45
8. Relação Intra-setorial Brasil-União Européia nos anos de 1990-2006 ............................. 46
9. Relação intra-setorial Brasil-Estados Unidos, 1990-2006................................................. 47
10. Correlação entre TCEMB e TCDFB nos anos de 1990-2006 ......................................... 49
11. Correlação entre TCEMBE e TCDFB nos anos de 1990-2006....................................... 50
12. Correlação entre TCEMBU e TCDFB nos anos de 1990-2006 ...................................... 51
LISTA DE TABELAS DO ANEXO
Pág.
1.A Equação reduzida da quantidade exportada de madeira da UE pelo Brasil ................... 59
2.A Teste de heterocedasticidade- White ............................................................................. 60
3.A Teste de multicolinearidade: Matriz de correlação simples ........................................... 61
4.A Equação reduzida do preço internacional de madeira exportada da UE pelo Brasil...... 62
5.A Teste de heterocedasticidade - White ............................................................................ 63
1.B Equação reduzida da quantidade exportada de madeira do Brasil para os EUA ........... 65
2. B Teste de heterocedasticidade- White ............................................................................. 66
3.B Teste de Multicolinearidade: Matriz de correlação simples ........................................... 66
4. B Equação reduzida do preço da madeira do Brasil exportada para os EUA ................... 67
5.B Teste de heterocedasticidade- White .............................................................................. 67
6.B Correção da autocorrelação............................................................................................. 68
LISTA DE FIGURAS DO ANEXO
Pág.
1.A Teste para autocorrelação do modelo reduzido .............................................................. 62
2.A Teste para autocorrelação do modelo reduzido do preço .............................................. 64
SUMÁRIO
Pág.
RESUMO.............................................................................................................................. 7
ABSTRACT ......................................................................................................................... 8
LISTA DE GRÁFICOS ...................................................................................................... 9
LISTA DE TABELAS......................................................................................................... 10
LISTA DE TABELAS DO ANEXO .................................................................................. 11
LISTA DE FIGURAS DO ANEXO ................................................................................... 12
1. INTRODUÇÃO ............................................................................................................... 15
1.1 Exportação madeireira brasileira .............................................................................. 17
1.2 Degradação ambiental resultante da prática de exploração das florestas.............. 18
2. OBJETIVOS .................................................................................................................... 19
3. REFERÊNCIAL TEÓRICO .......................................................................................... 21
3.1 Teoria de mercado........................................................................................................ 21
3.2 O modelo de equações simultâneas............................................................................. 22
3.2.1 Identificação do modelo............................................................................................... 26
3.2.2 Condição de ordem para identificação......................................................................... 26
3.2.3 Condição de posto para identificação .......................................................................... 27
3.2.4 Problema de simultaneidade ........................................................................................ 28
3.3 Fontes de comércio do mercado madeireiro do Brasil.............................................. 29
3.4 Efeito do comércio madeireiro do Brasil sob o meio ambiente................................ 32
4. METODOLOGIA............................................................................................................ 33
4.1 Fonte dos dados ............................................................................................................ 33
4.2 Definição das variáveis................................................................................................. 34
4.3 Modelo econométrico de equações simultâneas......................................................... 36
4.3.1 Calculo a condição de ordem e posto para identificar as equações de oferta e
demanda por exportação .............................................................................................. 39
4.3.2 Método dos mínimos quadrados de dois estágios (MQ2E) ......................................... 40
4.4 Índice Grubel-Lloyd do mercado madeireiro brasileiro................................................. 41
5. RESULTADOS E DISCUSSÕES .................................................................................. 42
5.1 Análise das equações de oferta e demanda por exportação de madeira
brasileira para a União Européia................................................................................ 42
5.2 Análise das equações de oferta e demanda por exportação de madeira
brasileira para os Estados Unidos............................................................................... 44
5.3 Análise do comércio intra-setorial do setor madeireiro do Brasil com seus
principais parceiros comerciais................................................................................... 46
5.4 Análise da correlação entre o desmatamento das florestas brasileiras e as
exportações madeireiras brasileiras ........................................................................... 49
5.4.1 O Brasil e o Mundo ...................................................................................................... 49
5.4.2 O Brasil e os EUA ........................................................................................................ 50
5.4.3 O Brasil e a UE............................................................................................................. 51
6. CONCLUSÕES................................................................................................................ 53
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................................. 54
APÊNDICE - ANÁLISE DAS EQUAÇÕES REDUZIDAS ESTIMADAS ................... 59
A. Equações reduzidas de exportação madeireiras originadas no Brasil para a União
Européia.......................................................................................................................... 59
B. Equações reduzidas de exportação madeireiras originadas no Brasil para os Estados
Unidos ............................................................................................................................ 64
15
1. INTRODUÇÃO
O Brasil possui a segunda maior área de florestas naturais do planeta, com 477
milhões de hectares. Nossa vegetação natural passa de meio bilhão de hectares, menor apenas
que a da Rússia. Abriga a maior biodiversidade, a quinta parte da água doce da Terra e uma
diversidade única de culturas e populações associadas à floresta.
As florestas no Brasil têm um enorme potencial para serem peças chaves no
desenvolvimento nacional sustentável. Fornecendo produtos e serviços a diversas cadeias
produtivas, incluindo madeira e móveis, papel e celulose, tinturas e corantes, alimentos,
chapas de fibra, óleos, resinas e elastômeros, fármacos, cosméticos, carvão, energia,
ecoturismo, estoque e captura de carbono, além de proteção de mananciais. (REVISTA DA
MADEIRA nº 108, 2007).
O estoque de madeiras naturais destina-se à produção de móveis, casas, embarcações,
laminados, compensados e artefatos diversos. Uma vez que a floresta nativa já se exauriu nas
regiões Sul e Sudeste, atualmente o mercado brasileiro é abastecido, em mais de 75%, com
madeira oriunda das florestas Amazônicas. (SANTANA, 2002).
A participação do setor de base florestal é expressiva no mercado interno, porém ainda
representa pequena parcela das exportações do Brasil, se comparada com seu potencial. As
vendas externas de produtos de base florestal estão concentradas no estágio inicial de
processamento, ou seja, produtos de baixo valor agregado.
Os meios mais utilizados pelas empresas madeireiras para exportar são: diretamente,
por comerciais exportadoras, por outras empresas, indústrias e tradings.
Segundo SANTOS (2002), as empresas que exportam diretamente são aquelas que se
firmam no mercado internacional estabelecendo vínculos com clientes tradicionais. As
empresas que exportam por meio de outras adotam está estratégia por dois motivos básicos: o
primeiro é devido à sua pequena escala de produção que impede o abastecimento de um fluxo
de produção para atender a demanda de clientes internacionais; o segundo está associado à
fragilidade das relações estabelecidas com fornecedores de madeira, que estão dispersos e
muitas vezes não conseguem estabelecer regularidade na oferta de matéria-prima,
especialmente em se tratando de madeiras nobres.
No contexto internacional, a representatividade do produto madeireiro brasileiro
aumentou de forma expressiva nos últimos anos. Atualmente, o Brasil é o 10º maior
exportador de madeira do mundo.
16
Mesmo diante da redução na variação cambial do dólar frente ao real, nos anos de 2005
e 2006, as exportações da indústria de base florestal (madeira, móveis, papel e celulose) vêm
crescendo , destacando-se no conjunto da economia nacional. Em 2006, as vendas externas
deste segmento chegaram a US$ 8,2 bilhões, ou seja, 7% do total exportado pelo Brasil. O
maior destaque ainda está com papel e celulose que fecharam o último ano com US$ 4 bilhões
em exportações. As vendas de produtos de madeira atingiram US$ 3,15 bilhões e móveis,
US$ 1 bilhão, continuando como o segundo principal item nas exportações brasileiras.
Apesar desses números, a competitividade desse setor perante os países concorrentes
foi afetada pela conjuntura cambial, pelos problemas nos portos nacionais e pelas barreiras
tarifárias (impostas por alguns países), como leis e políticas ambientais e as não-tarifárias
como planos de manejo, selo verde e padronização.
De acordo com Tuoto (2004), o setor florestal brasileiro tem mostrado uma
competência única para penetração no mercado internacional e o país possui as condições
básicas para aumentar ainda mais sua participação. No entanto, o limite será estabelecido
pelas políticas de governo, as quais, por sua vez, podem favorecer ou restringir o
desenvolvimento do setor florestal brasileiro.
Geradora de receitas importantes na pauta de exportação do Brasil, a indústria da
madeira é fundamental também para o desenvolvimento regional e local. Torna-se crucial,
portanto, a formulação de estratégias e instrumentos que dêem apoio a esta atividade, para a
manutenção das vantagens competitivas do Brasil na cadeia produtiva da madeira e na
balança de exportação.
Sendo assim, faz-se necessário um estudo mais amplo que analise o comportamento
das exportações brasileiras de madeira nos anos de 1990-2006, beneficiando as empresas e a
sociedade como um todo.
17
1.1 Exportação madeireira brasileira
Segundo dados da Sociedade Brasileira de Silvicultura (SBS, 2003), as áreas florestais
no Brasil somam 544 milhões de hectares. Nessas florestas, encontra-se a maior
biodiversidade de espécies e ecossistemas do planeta e uma das mais diversas e amplas
concentrações de povos e culturas indígenas.
A partir de dados gerais da utilização do solo, observa-se que o País é formado por
cerca de 66% de florestas nativas; 33,5% são destinados à agricultura, pecuária, áreas urbanas
e infra-estrutura e 0,5% de áreas plantadas ou reflorestadas; dentre outras. A área florestal
brasileira é a segunda maior do mundo, atrás apenas da Rússia.
A parte de nativas, susceptível de manejo, é de aproximadamente 450 milhões de
hectares, compreendida pelas áreas de unidades de conservação da categoria de uso
sustentável sob o poder público como as reservas extrativistas, as reservas de
desenvolvimento sustentável e as florestas nacionais, estaduais e municipais e, sob a iniciativa
privada, as reserva legais das propriedades rurais e as de produção das indústrias. (REVISTA
DA MADEIRA nº 95, 2006).
Os principais estados produtores de madeira do Brasil, em 2006, são: o Paraná, com
33,49%; Santa Catarina com 20,47% e o Pará com 20,42% de toda a produção nacional.
O Estado do Paraná é o maior exportador. Fechou o ano de 2005 com US$ 1,44 bilhão
em produtos de base florestal. São Paulo vem a seguir com US$ 1,40 bilhão e Santa Catarina,
com US$ 1,19 bilhão.
Os principais mercados para a madeira exportada são os Estados Unidos e a União
Européia, que responderam por quase 80% das exportações brasileiras (MDIC, 2006). A
Europa é um importante e tradicional mercado para produtos de madeira do Brasil. Os
Estados Unidos, porém continuam sendo o principal mercado importador.
Perez e Resende (2005) analisam a evolução das exportações brasileiras de madeira,
no período 1996 a 2004, e concluem que os Estados Unidos e alguns países membros da
União Européia são os principais destinos.
O Brasil é o terceiro maior exportador de madeira para os Estados Unidos,
representando 7% das exportações para esse país em 2005. Perdendo apenas para o Canadá
que, no mesmo ano, teve participação de 58% e para a China que exportou quase 11% pra
esse país. (Radar Comercial, 2007).
18
No ranking de exportação madeireira para a União Européia, o Brasil ocupa a 13º
posição, fornecendo quase 3% do total exportado. Os principais concorrentes do Brasil nesse
mercado são a Alemanha e a Áustria, representando, no ano de 2005, 12,6% e 6,5%
respectivamente, do total exportado de produtos madeireiros. (Radar Comercial, 2007).
Nos Estados Unidos existem nichos específicos de mercado para a indústria de
móveis, já que o mercado de consumo é extremamente diversificado. É possível encontrar
grandes redes de lojas que adquirem produtos focados no menor preço, quanto compradores
que exigem que os produtos atendam a requisitos específicos, como medidas especiais, design
diferenciado, qualidade e certificação ambiental, ou seja, comprovação de que aquele móvel é
produzido com madeira proveniente de floresta certificada.
Os Estados Unidos continuam a representar o principal importador do segmento de
madeira brasileira, onde no último ano as vendas externas a este país atingiram quase 50%
dos 3,16 bilhões exportados.
Em 2006, o intercâmbio comercial entre Brasil e Estados Unidos alcançou o recorde
histórico de US$ 39,12 bilhões – 17,41% da balança comercial brasileira -, com saldo positivo
de US$ 9,74 bilhões para o Brasil. As exportações brasileiras para os Estados Unidos
cresceram 8,72% no ano passado, totalizando US$ 24,43 bilhões. As importações
aumentaram 15,99% e alcançaram US$ 14,69 bilhões. (REVISTA DA MADEIRA nº105,
2007).
A União Européia é uma organização internacional constituída até 2006 por 25
estados-membros. É a primeira potência comercial do mundo, representando cerca de 20% do
volume total das importações e exportações a nível mundial. (REVISTA DA MADEIRA nº
67, 2006).
As exportações brasileiras de produtos de base florestal para a UE totalizaram 29,35 %
no ano de 2006 (MDIC), correspondendo aproximadamente a US$ 1,5 bilhão.
A partir das informações acima, foram selecionados para análise os mercados dos
EUA e da União Européia, pois são os principais mercados importadores da madeira do
Brasil.
19
1.2 Degradação ambiental resultante da prática de exploração das florestas
De acordo com relatório da Organização das Nações Unidas para a Agricultura e
Alimentação (FAO), o desmatamento ocorrido no Brasil entre 2000 e 2005 responde por 42%
da perda de áreas florestais no mundo. Nesse período, segundo o relatório, o país perdeu uma
média de 31 mil km
2
de florestas a cada ano, incluindo todos os biomas. Em cinco anos, uma
área do tamanho do estado do Acre teria sido desmatada no Brasil, pouco mais de 150 mil
km
2
.
Os estados mais atingidos são Mato Grosso e Pará. Segundo o Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE) apenas 2% a 4% do desmatamento da Amazônia é destinado à
indústria madeireira, o restante é destinado ao pasto de gado, agricultura, construção de
estradas, mineração e represas.
É importante mencionar que o excelente desempenho do Brasil no comércio
internacional de produtos florestais pode estar comprometido em curto e médio prazo. A
reduzida oferta de matéria-prima, particularmente oriunda de floresta plantada, evidencia-se
como a principal limitação para ampliar as exportações brasileiras de produtos florestais.
Somam-se ainda os problemas crônicos de infra-estrutura existentes no país e o aumento da
pressão internacional através de barreiras tarifárias e não-tarifárias. (TUOTO, 2004).
O presente trabalho será apresentado na seguinte seqüência: Introdução, Objetivos,
Referencial Teórico, Metodologia, Resultados e Discussões e Conclusões.
20
2. OBJETIVOS
O objetivo geral desse estudo é analisar a evolução das exportações, comércio intra-
setorial e impactos ambientais dos negócios internacionais de madeira brasileira no período
1990 - 2006.
Especificamente, pretende-se:
(i) Estimar as equações de oferta e demanda por exportação madeireira do Brasil
para os Estados Unidos e a União Européia:
(ii) Identificar os principais fatores que determinam as fontes de comércio
madeireiro do Brasil nos seus principais mercados de destino:
(iii) Verificar o efeito do comércio internacional madeireiro sobre a taxa de
desmatamento das florestas do Brasil.
21
3. REFERÊNCIAL TEÓRICO
3.1 Teoria de Mercado
No presente trabalho são utilizadas as equações de oferta e demanda para analisar o
setor madeireiro. Essa perspectiva é a mais adequada para interpretar as interações entre as
forças desse mercado e a forma como elas definem o comportamento de preços e quantidades.
As curvas de oferta e demanda representam as escolhas ótimas dos agentes
envolvidos, o fato de que sejam iguais para determinado preço indica que os comportamentos
dos demandantes e ofertantes são compatíveis. Em qualquer outro preço diferente, essas duas
condições não serão satisfeitas (VARIAN, 2003).
Nos mercados de exportação madeireira assim como nos mercados em geral os preços
e as quantidades resultam da interação entre as forças de oferta e demanda. Entretanto, a
oferta e a demanda interagem de modo a apresentar resultados muito distintos em cada
mercado, pois cada um tem características específicas de produto, condições tecnológicas,
acesso, informações, tributação, regulamentação, participante, localização no espaço e no
tempo que o torna único.
22
3.2 O modelo de equações simultâneas
Segundo Gujarati (2006), na livre concorrência, o equilíbrio de mercado estabelece
uma relação em comum, dada pelo preço, entre oferta e demanda. Essa relação gera uma
dependência entre algumas variáveis da equação de oferta e da equação de demanda e cria
uma simultaneidade entre as equações.
As variáveis que entram em um modelo de equações simultâneas são de dois tipos:
endógenas, ou seja, as determinadas dentro do modelo; e as predeterminadas ou exógenas, ou
seja, as determinadas fora do modelo. As variáveis endógenas são consideradas estocásticas,
enquanto as variáveis predeterminadas são tratadas como não-estocásticas.
O modelo geral de M equações em M variáveis endógenas (ou conjuntamente
dependentes) pode ser descrito por:
t1
Υ
=
12
β
t2
Υ
+ 13
β
t3
Υ
+
K
+
M1
β
Mt
Υ
+
11
γ
t1
Χ
+
12
γ
t2
Χ
+
K
+ k1
γ
kt
Χ
+ t
u
1
t2
Υ
=
21
β
t1
Υ
+ 23
β
t3
Υ
+
K
+ m2
β
Mt
Υ
+
21
γ
t1
Χ
+
22
γ
t2
Χ
+
K
+ k2
γ
kt
Χ
+ t
u
2
t3
Υ
= 31
β
t1
Υ
+ 32
β
t2
Υ
+
K
+ M3
β
Mt
Υ
+ 31
γ
t1
Χ
+ 32
γ
t2
Χ
+
K
+ k3
γ
kt
Χ
+ t
u
3
....................................................................................................................................
Mt
Υ
=
1M
β
t1
Υ
+
t
M
2
2Υ
β
+
K
+
tMM ,1, −
β
tM ,1−
Υ
+
1M
γ
t1
Χ
+
2M
γ
t2
Χ
+
K
+ Mk
γ
kt
Χ
+ Mt
u
(1)
Onde:
1
Υ
,
2
Υ
,
K
,
M
Υ
=
Μ
variáveis endógenas, ou conjuntamente dependentes;
1
Χ
,
2
Χ
,
K
, k
Χ
=
K
variáveis predeterminadas;
1
u
,
2
u
,
K
,
M
u
=
Μ
perturbações estocásticas;
t
= 1,2,
K
,
Τ
= número total de observações;
=s
'
β
coeficientes das variáveis endógenas;
=s
'
γ
coeficientes das variáveis predeterminadas.
As variáveis predeterminadas se dividem em duas categorias: exógenas (atuais e
defasadas) e endógenas defasadas. Assim, t1
Χ
é uma variável exógena corrente (do tempo
presente), enquanto
)1(1 −
Χ
t
é uma variável exógena defasada, com defasagem de um período
23
de tempo.
)1( −
Υ
t
é uma variável endógena defasada com defasagem de um período de tempo,
mas como seu valor é conhecido no instante corrente t, é considerada como não-estocástica, e,
conseqüentemente, uma variável predeterminada.
As equações do sistema (1) são conhecidas como estruturais ou comportamentais,
porque podem retratar a estrutura de um modelo econômico para uma economia ou o
comportamento de um agente econômico, consumidor ou produtor). Os
s'
β
e
s'
γ
são
conhecidos como coeficientes ou parâmetros estruturais.
De acordo com Gujarati (2006), com as equações estruturais podemos resolver as
Μ
variáveis endógenas, derivar as equações de forma reduzida e os respectivos coeficientes na
forma reduzida. Uma equação na forma reduzida expressa uma variável endógena unicamente
em termos das variáveis predeterminadas e perturbações estocásticas. Os coeficientes na
forma reduzida são combinações não-lineares de um ou mais coeficientes estruturais.
A especificação do modelo é de responsabilidade do formulador, o qual escolhe quais
variáveis são endógenas e quais são predeterminadas, bem como defende sua classificação
com base em contextos teóricos.
Considerando hipoteticamente uma função de demanda e oferta, estabelecemos as
equações (2) e (3) e o equilíbrio de mercado (6). A presença de t
Pe
em ambas as funções
estabelece uma interdependência entre as equações (2) e (3).
S
t
Q
=
),,(
21
tt
t
XXPef
(2)
D
t
Q
=
),(
3
t
t
XPef
(3)
Podemos escrever as funções demanda e oferta empírica como:
Função de demanda:
ttt
s
t
XPeQ
11210
υααα
+++=
(4)
Função de oferta:
tt
s
t
PeQ
210
υββ
++=
(5)
t
S
t
D
t
QQQ ==
(6)
Em que:
D
t
Q
= Quantidade demandada de determinado bem, em determinado período t;
=
S
t
Q
Quantidade ofertada de determinado bem, no período t;
=
t
Pe
Preço do bem em estudo, no período de tempo t;
24
=
t
X
1 Variável predeterminada do modelo;
=
tt
e
21
υ
υ
Termos de perturbação estocástica;
10210
,,,
β
β
α
α
α
e
=Constituem os parâmetros estimados.
As equações (4) e (5), no sistema de equações simultâneas, são definidas como
equações estruturais ou comportamentais de um modelo econométrico.
,321321
,,,,
β
β
β
α
α
α
e
,
são os respectivos parâmetros estruturais, enquanto a equação (6) é uma identidade.
Nelas, podemos observar que o preço ( t
Pe
) e suas quantidades ofertadas e demandadas
)(
S
t
D
t
eQQ
são variáveis conjuntamente dependentes e, portanto, endógenas ao sistema de
equações do modelo de mercado, de modo que variações nas outras variáveis (as variáveis
exógenas) e nos termos de perturbação estocástica ( tt
e
21
υ
υ
) provocarão deslocamentos nas
funções (4) e (5). Além disso, estão correlacionados por intermédio de t
Pe
e t
Q
de modo que
variações específicas em tt
e
21
υ
υ
também deslocam as referidas equações. E essas alterações
vão repercutir na tendência comportamental do mercado do bem em questão, pois alterarão
tanto t
Pe
quanto t
Q
.
A partir das equações estruturais, podemos resolver o sistema para as M variáveis
endógenas e obter as equações na forma reduzida e os coeficientes associados a ela. Uma
equação na forma reduzida é aquela que expressa uma variável endógena apenas em termos
das variáveis predeterminadas e dos termos de erro estocástico. (GUJARATI, 2006).
A partir da equação reduzida, podemos estimar os coeficientes
ss
e `´
βα
, obtidos
através do equilíbrio de mercado (6):
=
+
+
+
ttt
XPe
11210
υ
α
α
α
tt
Pe
210
υ
β
β
+
+
(7)
Calculando (7), encontramos o preço de equilíbrio:
tt
t
t
Xe
ϑ
+
Π
+
Π
=
Ρ
110 (8)
Em que:
11
00
0
βα
α
β
−
−
=Π
(8.1)
25
11
2
1
βα
α
−
−=Π
(8.2)
11
12
βα
υ
υ
ϑ
−
−
=
tt
t
(8.3)
Substituindo t
e
Ρ
de (8) nas equações de demanda (4) ou de oferta (5), obtemos a
seguinte quantidade de equilíbrio:
ttt
XQ
ω
+
Π
+
Π
=
143 (9)
Onde os coeficientes na forma reduzida são:
11
1001
3
βα
β
α
β
α
−
−
=Π
(9.1)
11
12
4
βα
βα
−
−=Π
(9.2)
11
1121
1
βα
υ
β
υ
α
ω
−
−
=
tt
t
(9.3)
Segundo Carvalho (2003), os coeficientes na forma reduzida são conhecidos como
multiplicadores de impacto, ou de curto prazo, porque medem o impacto imediato de uma
mudança de uma unidade no valor da variável exógena sobre a variável endógena.
26
3.2.1 Identificação do modelo
Uma vez que os parâmetros da forma reduzida do modelo sempre podem ser
estimados, surge então, a questão de saber se a partir dessas estimativas os coeficientes da
forma estrutural do modelo podem ou não ser estimados. Este tipo de indagação constitui-se
chamado problema de identificação.
Se os coeficientes puderem ser estimados, dizemos então, que a equação em questão é
identificada. Caso contrário, afirmamos que a equação é não identificada ou subidentificada.
Deste modo, uma equação pode se mostrar subidentificada, exatamente
identificada e superidentificada.
A equação é subidentificada se não for possível obter valores numéricos de seus
parâmetros estruturais.
Diz-se que é exatamente identificada se for possível obter para ela valores
numéricos exatos de seus parâmetros estruturais. Diz-se que é superidentificada se mais de
um valor numérico puder ser obtido para alguns dos parâmetros das equações estruturais.
(GUJARATI, 2006).
3.2.2 Condição de ordem para Identificação
Uma condição necessária, porém não suficiente para identificação, é chamada de
condição de ordem e pode ser calculada por duas abordagens diferentes, mas, que apresentam
resultados iguais.
Cálculo 1. Num modelo de M equações simultâneas, para uma equação ser:
(i) Identificada, é preciso que exclua no mínimo M-1 das variáveis (tanto predeterminada
quanto endógena)que aparecem no modelo;
(ii) Exatamente identificada, se excluir exatamente M-1 variáveis;
(iii) Superidentificada, se excluir mais de M-1 variáveis.
27
Cálculo 2. Na ocorrência de um modelo de M equações simultâneas, se:
→
−
=
−
1
m
k
K
Equação será exatamente identificada;
→
−
>
−
1
m
k
K
Equação será superidentificada;
→
−
<
−
1
m
k
K
Equação será subidentificada.
Onde:
=
K
Número de variáveis predeterminadas do modelo, abrangendo o intercepto;
=
k
Número de variáveis predeterminadas em uma dada equação;
=
m
Número de variáveis endógenas do modelo.
3.2.3 Condição de posto para Identificação
Caso a condição de ordem seja atendida, a equação ainda tem de ser aprovada pela
condição suficiente conhecida como condição de posto
1
.
Em um modelo contendo M equações com M variáveis
endógenas, uma equação é identificada se, e somente se, pelo menos um
determinante diferente de zero de ordem (M-1) (M-1) puder ser
construído a partir dos coeficientes das variáveis
2
excluídas da equação
em pauta, mas incluídas nas outras equações do modelo (Gujarati, 2006).
Se a determinante da matriz for zero, dizemos que a equação é não identificada. A
condição de posto nos diz se a equação em pauta é identificada, ou não, enquanto a condição
de ordem nos diz se ela é identificada exatamente ou se é superidentificada.
Em suma, podemos verificar as condições de ordem e de posto para a identificação da
seguinte forma:
1
O termo posto se refere ao posto da matriz quadrada de maior ordem, cujo determinante é diferente de zero.
2
Tanto endógenas quanto predeterminadas
28
(i)
1
−
=
−
m
k
K
e o posto da matriz for M-1, a equação será exatamente
identificada, seus coeficientes terão estimativas únicas;
(ii)
1
−
>
−
m
k
K
e o posto da matriz M-1, a equação será superidentificada, podendo
haver várias estimativas de um ou mais coeficientes estruturais;
(iii)
1
−
<
−
m
k
K
e o posto da matriz for M-1, a equação será subidentificada,
impossível obter estimativas dos parâmetros estruturais.
3.2.4 Problema de simultaneidade
Em Econometria os métodos mais utilizados para estimar as equações de oferta e
demanda quando não temos problemas de simultaneidade, é o Método dos Mínimos
Quadrados Ordinários (MQO), gerando estimadores consistentes
3
e eficientes
4
. No entanto, se
o problema existir, os estimadores de MQO não serão sequer consistentes.
Os coeficientes da equação de regressão na forma reduzida medem o impacto imediato
da mudança de uma unidade no valor da variável exógena sobre a variável endógena. Eles são
uma combinação não linear dos coeficientes estruturais. Assim, estes podem ser encontrados a
partir dos coeficientes estimados na forma reduzida. Esse método de cálculo dos coeficientes
estruturais é conhecido como o Método dos Mínimos Quadrados Indiretos (MQI). Ele só pode
ser utilizado caso a quantidade de coeficientes da equação reduzida seja maior ou igual à
quantidade de coeficientes estruturais. Se for maior, a equação estará sobreidentificada e, se
for igual, ela estará exatamente identificada. (FERREIRA, 2003).
Pelo Método MQI, só é possível achar valores únicos para os coeficientes estruturais
caso a equação esteja exatamente identificada, pois o número de coeficientes estruturais é
igual ao número de equações para estimá-los, encontradas a partir dos coeficientes na forma
reduzida. Se alguma das equações do sistema estiver sobre-identificada, ter-se-á mais de um
valor para, pelo menos, um dos coeficientes estruturais. Outra desvantagem do Método dos
MQI é que, mesmo na equação exatamente identificada, não se obtêm diretamente os resíduos
e, desse modo, os valores estimados da estatística t’student são, geralmente, uma combinação
3
São aqueles em que a medida que o tamanho da amostra aumenta indefinidamente, os estimadores convergem
para os verdadeiros valores da população
4
São estimadores com variância mínima
29
não-linear dos coeficientes na forma reduzida. Adicionalmente, não há um método simples de
estimar seus erros-padrão pelos coeficientes na forma reduzida.
Os métodos de sistema ou de informação completa são alternativas para se calcularem
os coeficientes da regressão estrutural. De acordo com essa abordagem, se estimam-se todas
as equações do modelo, simultaneamente, levando em conta todas as restrições sobre tais
equações pela omissão ou ausência de algumas variáveis.
O método é o dos mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E) em que se obtêm uma
proxy da variável explicativa que estava correlacionada com o termo de erro aleatório que não
possui esse problema, podendo-se utilizar o MQO no segundo estágio.
Depois do primeiro estágio, a aplicação do método MQO gera, portanto, estimativas
consistentes dos coeficientes estruturais, assintoticamente, isto é, eles convergem para seus
valores verdadeiros conforme o tamanho da amostra aumenta indefinidamente. Uma
observação a se fazer é que os resíduos das regressões do segundo estágio precisam ser
modificados porque está sendo utilizado um parâmetro estimado para fazer a regressão e,
conseqüentemente, a variância resultante não é a mesma do modelo original.
De acordo com Hill, Griffits e Judge (2003), o estimador de MQ2E apresenta as
seguintes propriedades, seus estimadores de MQ2E são tendenciosos, mas são consistentes;
em grandes amostras, os estimadores de MQ2E têm distribuição aproximadamente normal; as
variâncias e covariâncias dos estimadores de MQ2E são desconhecidas em pequenas
amostras, mas em grandes dispomos de expressões que podem servir como aproximações.
Porém, só podem ser considerados estatisticamente diferentes de zero quando os valores dos
coeficientes estimados superam mais que o dobro seus respectivos erros-padrão.
3. 3 Fontes de comércio do mercado madeireiro do Brasil
O comércio internacional é a transação de bens e serviços através de fronteiras
territoriais ou internacionais. Na maioria das vezes, ele significa uma grande parte dos
principais agregados macroeconômicos dos países.
Atualmente concorrência internacional decorre do processo de introdução constante de
inovações tecnológicas criadoras de assimetrias entre os agentes econômicos.
As teorias de comércio internacional fundamentam-se em sua maioria em duas teorias:
uma é nas vantagens comparativas que se baseiam em fatores exógenos, estáticos e, muitas
30
vezes, são considerados imutáveis. Porém, elas explicam apenas parte desse comércio. Aquele
fundamentado nas diferenças entre países e produtos implica um tipo de comércio entre países
de características econômicas diferenciadas que intercambiassem produtos distintos,
explicando assim, um aspecto de especialização, porém não consegue explicar as mudanças
observadas nas pautas de exportação da maioria dos países. (VELASCO, 2001).
A outra é fundamentada na economia de escala e diferenciação de produtos onde,
segundo Avelino (2006), possibilita que cada país produza uma quantidade restrita de bens e
que tenha vantagens da economia de escala sem sacrificar a variedade no consumo. Assim,
cada país pode se especializar na produção de uma variedade limitada de bens, produzindo-os
de forma mais eficiente do que se o país tentasse produzir tudo por si mesmo. Essas
economias especializadas comercializariam entre si para ter acesso a uma maior variedade de
bens.
Dessa forma, os conceitos de vantagens comparativas estáticas, decorrentes das
dotações de fatores de produção diferentes entre países, dão lugar à necessidade de criação de
vantagens competitivas dinâmicas, ou seja, adquiridas via introdução sucessiva de tecnologia
nos processos produtivos e de gestão.
De acordo com Vasconcelos (2003), conceitualmente o comércio intra-indústria
consiste no comércio, exportação e importação, entre dois países (ou grupos de países) de
produtos de um mesmo segmento industrial. Por outro lado, no comércio interindústria o
intercâmbio dá-se entre diferentes setores de atividade.
O comércio intra-setorial compreende a diferenciação horizontal (pela variedade) ou
vertical (pela qualidade) de produtos pertencem a um mesmo setor e são objeto de um
comércio cruzado. A troca intra-setorial de produtos diferenciados pela qualidade e cujos
conteúdos dos fatores diferem representa uma especialização de gama no interior da indústria
em detrimento de uma especialização por indústria. Poderia, assim, existir uma divisão
qualitativa do trabalho entre países posicionados na alta qualidade (imagens das marcas das
firmas, conteúdo em trabalho qualificado ou em inovação dos produtos) e países
especializados na baixa qualidade. Esta linha divisória poderia corresponder a uma
diferenciação entre centro e periferia. (FONTAGNÉ e FREUDENBERG, 1999 e 2001).
Uma importante contribuição para a compreensão dos determinantes do comércio
intra-setorial é o de GRUBEL e LLOYD (1975), que identifica, no processo de abertura
comercial, um impulso no seu desenvolvimento. Nessa perspectiva, a diferenciação de
produtos seria uma resposta de produtores nacionais a uma liberalização de tarifas que
ocasiona um aumento de importações. Neste caso, a busca pela diferenciação promoveria a
31
interpenetração dos mercados nacionais e estrangeiros abrangendo a estrutura produtiva. A
resultante seria o aumento do comércio intra-indústria.
Formalmente, segundo Grubel e Lloyd (1975), o comércio intra-indústria é definido
como ''o valor das exportações de uma indústria que é exatamente compensado por
importações da mesma indústria''.
Para estimar o índice de comércio intra-indústria, Ekanayake (2001) utilizou o índice
de Grubel-Lloyd que mede a parte do comércio intra-setorial da indústria de um país i para
um país dado j como:
)(
)(
ijtijt
ijtijtijtijt
ijt
MX
MXMX
IIT
+
−−+
=
(10)
Ou, da mesma forma,
)(
1
ijtijt
ijtijt
ijt
MX
MX
IIT
+
−
−=
(11)
Onde:
ijt
IIT
= Índice de comércio intra-setorial;
=
ijt
X
São as exportações do país i para o país j.
=
ijt
M
São as importações do país i para o país j.
i e j = São os países que comercializam bens e serviços;
t = Período de tempo;
Portanto, temos que, ijtijt
MX −
é o valor absoluto do saldo comercial da indústria i
do país j. E
(
)
ijtijt
MX
+
é o comércio total da indústria i do país j.
ijt
IIT
mede a intensidade do comércio intra-setorial da indústria do país i. Assim, esse
índice tem valores contidos no intervalo de 0 a 1, isto é,
10
≤
≤
ijt
IIT
.
Quando esse índice assume o valor zero, ou seja,
=
ijt
X
0 ou
=
ijt
M
0, ou seja, o país é
só importador ou só exportador, temos que todo o comércio é feito inter-setores, então = 0.
Assim o comércio é explicado exclusivamente pelas vantagens comparativas decorrentes de
dotações de fatores diferentes em ambos os países.
Por outro lado, se todo comércio é feito intra-indústria, isto é,
=
ijt
X
ijt
M
, então
ijt
IIT
=1, isto é, um país exporta e importa a mesma quantidade de produtos do setor, onde este
32
tipo de comércio bidirecional é explicado por vantagens comparativas dinâmicas construídas
pela via de introdução de tecnologia.
3.4. Efeito do comércio madeireiro do Brasil sobre o meio ambiente
A globalização torna o meio ambiente como forma de alcançar objetivos comerciais e
integração global dos países. Porém, enquanto grupos ambientalistas manifestam uma
preocupação, em contrapartida o restante do mundo aguarda que o comércio melhore a
situação dos mais pobres.
Recentemente, os agentes econômicos passaram a sofrer restrições em relação à forma
como vinham usando seus recursos naturais. Ainda assim, essas restrições regulatórias se
concentram fundamentalmente sobre aquelas atividades cujos efeitos degradantes atingiam a
qualidade de vida das populações em seus locais de origem. (ROMEIRO, 2003).
No comércio brasileiro, a questão florestal ainda é abordada parcialmente, ora por
setores que utilizam madeira como principal insumo, ora sob a perspectiva ambiental. Esta
atividade confirma uma importante dimensão econômica.
A crescente utilização e, conseqüentemente, o desmatamento das florestas nativas
com corte desenfreado e inescrupuloso de madeiras nobres, tanto para suprir o mercado
interno quanto externo, começava a deixar sinais, chamando a atenção da população, do
governo e de organismos internacionais.
Para estimar o grande relacionamento entre o desmatamento das florestas
brasileiras e as exportações madeireiras para o mundo e seus principais mercados de
destino, utilizaremos a análise de correlação entre essas duas variáveis.
A análise entre variáveis econômicas é frequentemente explorada para saber quão
estreitamente junto caminham duas variáveis. Para tanto, computamos a correlação entre
elas.
A correlação entre duas variáveis aleatórias mede o grau de associação linear entre
elas. Ela deve situar-se entre -1 e 1, se a correlação entre X e Y for 1 ou -1 X é uma função
linear perfeita positiva ou negativa de Y. Se não houver associação linear entre X e Y, o valor
da correlação será 0. (HILL, GRIFFITHS E JUDGE, 2003).
A correlação (
ρ
) entre X e Y pode ser calculada pela fórmula (12) abaixo:
33
)var()var(
),cov(
YX
YX
=
ρ
(12)
Onde:
=
ρ
Correlação entre X e Y;
=
),cov( YX
Covariância entre X e Y;
=
)var(X
Variância de X
=
)var(Y
Variância de Y.
No tabela 1 temos os valores possíveis de
ρ
e sua interpretação:
Tabela 1. Valores possíveis de correlação entre duas variáveis
Valor de
ρ
(+ ou -)
Interpretação
0,01 a 0,19 Correlação bem fraca
0,20 a 0,39 Correlação fraca
0,40 a 0,69 Correlação moderada
0,70 a 0,89 Correlação forte
0,90 a 1,00 Correlação muito forte
Fonte: Site Wikipédia
4. METODOLOGIA
4.1 Fonte dos dados
A área de estudo é o Brasil, 10º maior exportador de produtos madeireiros do mundo.
Tem assim, grande representatividade para ser alvo deste trabalho.
Os dados utilizados neste trabalho, foram obtidos das seguintes fontes:
International Monetary Fund- IMF: Dados sobre a taxa real efetiva de câmbio e
produto interno bruto do Brasil, Estados Unidos e União Européia.
Câmara de Comércio Exterior (CACEX) do Ministério do Desenvolvimento,
Industrial e Comércio Exterior- MDIC: Dados sobre a balança comercial (Dados do
capítulo 44- Madeira, carvão vegetal e obras de madeira) e RADAR COMERCIAL
com volume exportado dos principais concorrentes do Brasil.
34
Un Comtrade: Dados sobre a Exportação e Importação Madeireira dos Países.
FAO: Food and Agriculture Organization of the United Nations- Faostat forestry:
dados dos preços internacionais;
INPE- Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais: com dados sobre a taxa de
desmatamento das florestas brasileiras.
Após o levantamento, os dados sobre a exportação madeireira do Brasil foram
sistematizados e analisados com base na revisão bibliográfica feita sobre o assunto, a qual
engloba: artigos, monografia, dissertações, teses e outros tipos de pesquisas.
4.2 Definição das variáveis
No presente trabalho foi utilizada uma série histórica de dados anuais, considerando os
anos de 1990-2006, que podem ser descritos como apresentados a seguir:
a) A quantidade exportada de madeira do Brasil para os Estados Unidos (
e
EUAt
Q
ˆ
) e União
Européia (
e
UEt
Q
ˆ
). Coletada a partir do valor do comércio em dólares nos anos de 1990 á 2006,
para ambos os países de destinos.
b) Preço internacional da madeira exportada para os Estados Unidos (
e
EUAt
eP
ˆ
) e para a União
Européia (
e
t
eP
ˆ
), calculada a partir da razão entre valor importado de produtos florestais e
quantidade importada de produtos florestais para cada país importador, de 1990-2006.
c) Grau de abertura comercial dos EUA ( EUAt
Ga
), coletada diretamente do site Data Gob cuja
metodologia utilizada foi:
EUAt
EUAtEUAt
EUAt
PIB
QimpQ
Ga
+
=
exp
,
Onde:
EUAt
Q exp
= Quantidade total exportada para os EUA no ano t,
35
EUAt
Qimp
= Quantidade total importada pelos EUA no ano t,
EUAt
PIB
= Produto interno bruto dos EUA no período t.
O grau de abertura comercial da União Européia ( UEt
Ga
) foi calculado pela autora a
partir da mesma metodologia utilizada para os Estados Unidos, nos anos de 1990-2006.
d) Taxa de câmbio real efetiva ( t
Te
): Foi coletada no site do Banco Central.
e) Produto interno bruto do Brasil ( t
Ri
) em dólares: Foi utilizado como proxy da renda do
Brasil para o período 1990-2006.
f) Produto interno bruto dos Estados Unidos ( EUAt
R
) em dólares. Foi usado como proxy da
renda dos Estados Unidos para os anos em estudo.
g) Produto interno bruto da União Européia ( UEt
R
) em dólares. Foi usada como proxy da
renda da União Européia para os anos examinados.
h) Preço internacional defasado de cada mercado importador ( 1−UEt
Pe
e 1−EUAt
Pe
). Foi
construído defasando em um ano a variável preço internacional, de 1990-2006.
i) Taxa de crescimento do desmatamento das florestas do Brasil no período de 1990-2006. Foi
estimada pela fórmula geral de taxa de crescimento descrita abaixo.
t
tt
x
X
XX
Txc
−
=
−1
,
Onde:
=
X
Txc
Taxa de crescimento da variável X;
=
−1t
X
Observação da variável X no ano t-1;
=
t
X
Observação da variável X no ano t.
j) Taxas de crescimento das exportações de madeira do Brasil para o Mundo, Estados Unidos
e União Européia. Foram calculadas a partir da mesma fórmula encontrada em i.
36
4.3 Modelo Econométrico de equações simultâneas
A partir do final da década de 1970, tornou-se mais freqüente a consideração de
modelos em que quantidades exportadas e preços são determinados simultaneamente, o que
requer a estimação tanto da função de oferta como da função de demanda seja em suas formas
estruturais ou reduzidas. (Barros, 2002).
A quantidade ofertada para exportação de madeira no Brasil depende de outras
variáveis além do preço, como de seus custos de produção, incluindo salários, taxas de juro,
tecnologia e custo das matérias-primas. Uma mudança nos valores de uma ou de mais de uma
dessas variáveis é traduzida por um deslocamento da curva de oferta.
A estimação de equações de oferta e demanda de exportação e importação possibilita
verificar ex ante os resultados de políticas de incentivo e/ou alterações nas variáveis
condicionantes, permitindo análises prospectivas sobre o comportamento do comércio
externo, podendo auxiliar o processo de definição de políticas comerciais e de programas de
ajustamento do setor externo. Além disso, o conhecimento das elasticidades de oferta e
demanda de exportação pode auxiliar os agentes ligados aos diferentes segmentos da cadeia
florestal na tomada de decisão sobre produção e comercialização.
A seguir serão apresentados os fatores que afetam a demanda e a oferta das
exportações madeireiras originadas do Brasil para os Estados Unidos e para a União Européia,
bem como os sinais esperados dos parâmetros a serem estimados.
As funções de oferta e demanda por exportação madeireira do Brasil com destino aos
Estados Unidos e União Européia podem ser representadas, respectivamente, por:
BK
S
X
Q
=
),,,(
1−tttt
PeTeRiPef
(13)
BK
D
X
Q
=
),,Re,(
Kttm
GaTePef
(14)
Os parâmetros do modelo econométrico para oferta e demanda do produto podem ser
estimados, assumindo-se que as funções tomam as seguintes formas:
37
BK
S
X
Q
= 1154321 ttttt
PeTeRiPe
ε
α
α
α
α
α
+
+
+
+
+
−
(15)
254321
Re
tittt
BK
D
X
GaTePeQ
εβββββ
+++++=
(16)
Onde:
ij
S
X
Q
==
Quantidade ofertada de madeira para exportação pelo Brasil, no ano t;
ij
D
X
Q
==
Quantidade demandada para exportação madeireira brasileira pelo país j, no ano t;
t
Pe
==
Preço internacional da madeira (em dólar) exportada, no ano t;
t
Ri
==
Renda nacional do Brasil, no ano t; (Será usada como proxy o PIB);
t
Te
==
Taxa de câmbio real efetiva, no ano t;
i
Re
==
Renda do país j que importa madeira do Brasil, no ano t;
K
Ga
==
Grau de abertura comercial do país K, no ano t;
1−t
Pe
==
Preço internacional da madeira (dólar) exportada pelo Brasil para o país j,defasada
em um ano, t-1;
B
==
Brasil, no ano t;
K
==
Estados Unidos e União Européia, no ano t;
1t
ε
e 2t
ε
==
Termos de perturbação estocástica.
A priori, segundo a teoria econômica (demanda e oferta), espera-se que os parâmetros
assumam os seguintes sinais:
α
2
> 0 -
Espera-se uma relação direta entre preço internacional da madeira
exportada e sua quantidade ofertada pelo Brasil;
α
3
< 0 -
Julga-se que, quanto mais elevada a renda nacional do Brasil maior será a
quantidade ofertada nacionalmente e menor quantidade será exportada;
α
4
< 0 -
Espera-se uma relação inversa entre taxa de câmbio real efetiva e sua
quantidade ofertada, pois quanto mais desvalorizada for a taxa de câmbio
maior será a competitividade dos produtos nacionais, aumentando as
exportações;
38
α 5
>
0 -
Aguarda-se que o preço internacional da madeira (dólar) exportada pelo
Brasil para o país jdefasada em um ano varie diretamente com a
quantidade ofertada do Brasil;
2
β
< 0 -
Espera-se que a quantidade demandada por exportação madeireira
brasileira possua uma relação inversa com preço internacional da madeira
exportada;
3
β
> 0 -
Julga-se uma relação direta entre a renda do país j que importa madeira do
Brasil e sua quantidade demandada;
4
β
> 0 -
Espera-se que quanto maior o grau de abertura comercial do país mais elevada
a quantidade demandada por exportação madeireira do Brasil.
Zini Jr. (1988) comenta que as funções de demanda e de oferta de exportação podem
ser especificadas assumindo que os produtos importados não são substitutos perfeitos para os
bens domésticos. Isso permite estimar as elasticidades-preço finitas para a oferta e demanda
por exportação. O autor explica que o modelo de substitutos perfeitos é adequado quando se
trata de mercados de bens homogêneos.
Leamer e Stern (1970) mencionam que a teoria da demanda sugere que os volumes de
importação dependem da renda do país consumidor, do preço de importação do produto e do
preço de produtos substitutos ou concorrentes no consumo. Consideram que a demanda por
importações pode ser suposta equivalente à demanda por exportações do produto analisado
para um determinado país exportador. Em resumo, as variáveis que afetam a demanda por
importações do país comprador e a demanda por exportações de produto do país vendedor
seriam basicamente as mesmas, diferindo quanto a sua interpretação, conforme se discute com
maior detalhamento em seu trabalho.
39
4.3.1 Calculo da condição de ordem e de posto para identificar as equações de oferta e
demanda por exportação.
Na tabela 2 temos a identificação das equações em estudo, e tanto para os Estados
Unidos quanto para a União Européia os valores são os mesmo.
Tabela 2. Identificação das equações de demanda e oferta madeireira
Equação Variáveis endógenas excluídas Variáveis endógenas Identificação
Demanda 2 1 Superidentificada
Oferta 2 1 Superidentificada
Ambas as equações (oferta e demanda) são superidentificada, pois:
→
−
>
−
1
m
k
K
Equação será superidentificada;
No que concerne ao posto da matriz (ou condição de rank), Santana (2003) diz que
consiste na apresentação das equações na forma implícita, de modo que o conjunto de
variáveis endógenas e predeterminadas seja igualado aos erros aleatórios do modelo
estrutural, como apresentado a seguir:
BK
S
X
Q
- 1154321 ttttt
PeTeRiPe
ε
α
α
α
α
α
=
−
−
−
−
−
254321 tittt
BK
D
X
GaTeRkPeQ
εβββββ
=−−−−−
Na tabela 3 temos a matriz de parâmetros da equação do modelo de mercado.
Tabela 3- Matriz de parâmetros da equação do modelo de mercado
Equação
BK
D
X
Q
BK
S
X
Q
t
Pe
t
Ri
1−t
Pe
t
Rk
t
Te
i
Ga
Intercepto Erro
Oferta 0 1
2
α
−
3
α
−
5
α
−
0
4
α
−
0
1
α
−
1t
ε
Demanda 1 0
2
β
−
0 0
3
β
−
4
β
−
5
β
−
1
β
−
2t
ε
Equilíbrio
1 1 0 0 0 0
0
0 0
40
Com a tabela 3 podemos construir as matrizes dos parâmetros para as equações de
oferta e demanda. Para a matriz da equação de oferta elimina-se a linha da equação de oferta e
as colunas das variáveis
BK
S
X
Q
, t
Ri
, t
Te
, 1−t
Pe
e t
Pe
da mesma equação. Já que o intercepto
não é considerado, restam os elementos das colunas
BK
D
X
Q
, t
Rk
e i
Ga
:
−−
001
1
53
ββ
0
≠
(17)
Para adquirir a matriz da equação de demanda extingui-se a linha da equação de
demanda e as colunas das variáveis
BK
D
X
Q
, t
Rk
, i
Ga
, t
Te
e t
Pe
da mesma equação, sem
considerar o intercepto, restando os elementos das colunas
BK
S
X
Q
, t
Ri
e 1−t
Pe
:
−−
001
1
53
αα
0
≠
(18)
Como as matrizes (17) e (18) não são quadradas não podemos encontrar o seu
determinante então, temos, que ambas as equações são não identificadas.
4.3.2 Método dos mínimos quadrados de dois estágios (MQ2E):
O método de MQ2E é o mais utilizado para estimar os parâmetros de uma equação
estrutural identificada. Porém também pode ser usado quando não for.
Santana (2003) afirma que esse método consiste na aplicação do Método de Mínimos
Quadrados Ordinários (MQO) em dois estágios.
No Estágio I: Aplicamos MQO na equação de forma reduzida do preço de
equilíbrio t
Pe
e quantidade de equilíbrio
e
t
Q
:
tttti
e
t
GaRkPeTeReP
1615114131211
ˆˆˆˆˆˆ
ˆ
ππππππ
+++++=
−
tttti
e
t
GaRkPeTeRQ
2625124232221
ˆˆˆˆˆˆ
ˆ
ππππππ
+++++=
−
41
Onde
e
t
eP
ˆ
e
e
t
Q
ˆ
são estimativas do valor médio de t
Pe
e
e
t
Q
, respectivamente,
condicionado as variáveis predeterminadas do modelo. Essas estimativas são conhecidas
como variáveis instrumentais. Estes valores irão substituir o valor original da variável
endógena no modelo estrutural.
Estágio II: Trata-se na aplicação de MQO às equações estruturais, já com os valores
estimados das variáveis endógenas, introduzidos nas equações transformadas:
e
t
Q
ˆ
=
1154321
ˆ
tttt
e
t
PeTeRieP
εααααα
+++++
−
254321
Re
ˆ
ˆ
titt
e
t
e
t
GaTeePQ
εβββββ
+++++=
Os valores dos coeficientes estimados por MQ2E são considerados estatisticamente
diferentes de zero quando supera mais que o dobro de seus respectivos erros-padrão.
4.4 Índice Grubel-Lloyd do mercado madeireiro brasileiro
Para estimar o índice de comércio intra-indústria do mercado madeireiro entre o Brasil
e seus principais importadores, utilizou-se, o índice de Grubel-Lloyd que vai medir a parte do
comércio intra-setorial da indústria de madeira:
)(
)(
ijtijt
ijtijtijtijt
ijt
MX
MXMX
IIT
+
−−+
=
(19)
Ou, da mesma forma,
)(
1
ijtijt
ijtijt
ijt
MX
MX
IIT
+
−
−=
(20)
Onde:
ijt
IIT
= Índice de comércio intra-setorial madeireiro;
=
ijt
X
São as exportações madeireiras do Brasil (i) para o país j;
=
ijt
M
São as importações do país i para o país j;
j = Estados Unidos e União Européia;
t = Período.
42
No caso desse índice apresentar o valor zero, ou seja,
=
ijt
X
0 ou
=
ijt
M
0, temos que
todo o comércio é feito intersetores, então = 0. Contudo, se todo comércio das transações de
produtos madeireiros é feito, isto é,
=
ijt
X
ijt
M
, então
ijt
IIT
=1.
5. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Neste tópico serão analisadas as equações de oferta e demanda de madeira do Brasil
destinado à União Européia (UE) e aos Estados Unidos (EUA), geradas pelo método de
mínimos quadrados de dois estágios simultâneos no software Eviews 4.1.
Suas equações reduzidas bem como os testes para detecção de heterocedasticidade,
multicolinearidade e autocorrelação estão apresentadas nos apêndices. Todos os parâmetros
foram estimados a partir de variáveis logaritmizadas para gerar diretamente as elasticidades
em estudo.
5.1 Análise das equações de oferta e demanda por exportação de madeira brasileira para
a União Européia
Analisando os resultados obtidos, temos na tabela 4 os parâmetros estimados da
demanda por exportação madeireira originada do Brasil com destino à União Européia.
Tabela 4 - Equação de demanda de exportação madeireira do Brasil para a União Européia
Variáveis Coeficiente Erro Padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto 0.040694 0.004148 9.809751 0.0000
e
UEt
eP
ˆ
-0.498862 0.116861 -4.268851 0.0003
UEt
R
0.021196 0.102551 0.206689 0.8382
t
Te
1.029771 0.151780 6.784627 0.0000
UEt
Ga
0.131981 0.023970 5.506038 0.0000
R
2
0.796319 Durbin-Watson 2.552684
R
2
ajustado 0.722254
Fonte: Estimada pela autora
43
O coeficiente associado à variável preço real da madeira exportada indica que um
aumento de 10% no preço da madeira exportada a quantidade demandada pela União
Européia (UE) por madeira brasileira vai diminuir 5 %. Neste caso, podemos classificar a
demanda como inelástica.
No que diz respeito à elasticidade-renda da demanda, o valor estimado foi de 0,02, isto
é, se a renda da UE aumentar 10%, a quantidade exportada de madeira do Brasil aumentará
em 0,2%, o que classifica a madeira como um bem normal no período estudado. No entanto,
esse coeficiente foi não significativo ao nível de 10% de confiança.
Em relação à demanda por madeira e à taxa de câmbio, temos que, se houver um
acréscimo em 10% na taxa de câmbio real efetiva, a demanda por exportações crescerá
10,29%. Quanto mais desvalorizada a moeda doméstica (real) estiver em relação à moeda
externa (dólar) mais reais por dólar vão receber os importadores tendo, assim, um efeito
positivo na quantidade demandada exportada, ceteris paribus.
Já no que concerne ao grau de abertura comercial da UE, quando o mesmo aumentar
10%, a demanda por exportação madeireira do Brasil por parte da União Européia terá um
acréscimo em 1,31%.
Em suma, todos os sinais dos parâmetros estimados estão de acordo com a teoria
econômica, além de ter um bom grau de ajustamento dos dados, pois nossas variáveis estão
explicando quase 80% das variações nas mudanças na demanda por exportação madeireira no
período em estudo.
Na tabela 5 temos os parâmetros estimados da equação de oferta por exportação de
madeira brasileira para a União Européia.
Tabela 5. Equação de Oferta por exportação Madeireira do Brasil para a União Européia
Variáveis Coeficiente Desvio Padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto 0.028623 0.003714 7.707360 0.0000
e
UEt
eP
ˆ
0.880468 0.218913 4.022002 0.0006
it
R
-0.142373 0.086570 -1.644603 0.1143
1−UEt
Pe
0.457248 0.081252 5.627550 0.0000
t
Te
0.352567 0.182377 1.933173 0.0662
R
2
0.798789 Durbin-Watson 1.652845
R
2
ajustado 0.725622
Fonte: Estimada pela autora
44
A elasticidade-preço da oferta apresentou valor de 0,88, o que significa que se ocorrer
um aumento de 10% no preço da madeira exportada (US$) a quantidade ofertada pela União
Européia (UE) vai crescer 8,8%. Neste caso, podemos classificar a oferta como inelástica. O
sinal obtido está de acordo com a lei geral da oferta.
Analisando a elasticidade-renda da oferta, o valor estimado foi de -0,14, ou seja, se a
renda do Brasil aumentar 10%, a quantidade exportada de madeira do Brasil reduzirá em
1,4%, o que pode ser explicado por um aumento da demanda interna por madeira (Brasil), o
que vai reduzir a madeira exportada para a UE. Porém, esse coeficiente foi não significativo
ao nível de 10% de confiança.
O valor do coeficiente do preço internacional defasado em 1 ano foi de 0,45. Sendo
assim se o preço do período anterior aumentar 1% haverá um aumento da oferta de 0,45%;
A respeito da taxa de câmbio real efetiva e a quantidade ofertada de exportação, o
coeficiente foi de 0,3526, indicando que um aumento na t
Te
em 1% acarretará um acréscimo
de 0,35% na oferta por exportação brasileira de madeira para a União Européia, ceteris
paribus.
O coeficiente de determinação (
2
R
) indica que o poder explicativo da regressão foi de,
aproximadamente, 80%, indicando um bom ajustamento da função de oferta, ou seja, que
80% das variações na quantidade ofertada de madeira exportada do Brasil para a UE são
explicadas pela variação conjunta das variáveis explicativas usadas no modelo.
5.2 Análise das equações de oferta e demanda por exportação de madeira brasileira dos
Estados Unidos:
A tabela 6 mostra os coeficientes estimados, por MQ2E , para exportação de madeira
do Brasil com destino aos Estados Unidos
Tabela 6. Equação de demanda por exportação madeireira brasileira para os Estados Unidos
Variáveis Coeficiente Desvio Padrão Estatística t Probilidade
Intercepto -0.340529 0.138306 -2.462135 0.0221
45
e
EUAt
eP
ˆ
-1.098270 0.378681 -2.900249 0.0083
EUAt
R
2.723995 2.580377 1.055658 0.3026
EUAi
Ga
1.482577 0.772754 1.918563 0.0681
t
Te
0.394150 0.149813 2.630951 0.0153
R
2
0.527881 Durbin-Watson 2.033546
R
2
ajustado 0.356201
Fonte: Estimada pela autora
De acordo com os resultados aferidos a elasticidade preço da demanda por exportação
madeireira do Brasil para os EUA é de -1,098, ou seja, um acréscimo de 1% no preço de
equilíbrio acarretará uma redução de 1,098% na demanda desse bem. O referido valor
classifica a demanda do bem como elástica.
O sinal positivo da elasticidade-renda nos diz que o coeficiente EUAt
R
está de acordo
com o esperado e, portanto, a relação direta entre a quantidade demandada e a renda do país
exportador, nesse caso os EUA. Uma ampliação em 10% na renda dos Estados Unidos
aumentará a demanda por exportação de madeira do Brasil em 27,24%, classificando esse
bem como normal. Contudo, esse coeficiente foi não significativo ao nível de 10% de
confiança.
A estimação mostrou, a partir do período analisado, que um aumento em 10% no grau
de abertura comercial dos Estados Unidos ( EUAi
Ga
) adicionará a demanda por exportação de
madeira do Brasil em 14,82%.
Um aumento na taxa de câmbio em 10% resultará num acréscimo em 3,94% na
procura por exportação madeireira brasileira.
O valor do coeficiente de determinação,
2
R
, mostra que 53% das variações em t
Q
,
são explicadas pelas variações em
e
EUAt
eP
ˆ
, EUAt
R
, EUAi
Ga
, t
Te
.
A tabela 7 mostra os valores obtidos para a equação de oferta por exportação
madeireira para a relação comercial Brasil - Estados Unidos.
Tabela 7. Equação da oferta por exportação madeireira do Brasil para os Estados Unidos
Variáveis Coeficiente Desvio Padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto 0.115559 0.023185 4.984137 0.0001
e
EUAt
eP
ˆ
0.353834 0.077783 4.549000 0.0002
46
it
R
2.628615 0.073325 35.84905 0.0000
1−EUAt
Pe
-0.007630 0.001155 -6.607943 0.0000
t
Te
3.085579 0.085133 36.24401 0.0000
R
2
0.991606 Durbin-Watson 1.744195
R
2
ajustado 0.988554
Fonte: Elaborada pela autora
O valor positivo da elasticidade-preço da oferta é condizente com a teoria da oferta e
indica que uma elevação de 10% no preço da madeira exportada do Brasil para os Estados
Unidos resultará num aumento de 3,54% na oferta desse bem, ceteris paribus.
No que diz respeito à elasticidade-renda da oferta, um aumento de 10% na renda do
Brasil ( it
R
) adicionará 26,28% na quantidade ofertada de madeira do Brasil para os EUA.
O sinal negativo do preço defasado em 1 ano do preço de equilíbrio da madeira
exportada não foi como esperado, pois nos mostra que quanto maior o preço do ano anterior
menor será a quantidade ofertada de madeira do Brasil para os EUA. Assim, quanto mais
elevado o preço do ano anterior maior será o estimulo para os empresários produzirem
madeira para exportação.
A relação quantidade ofertada de madeira e taxa de câmbio real efetiva indica que o
aumento de 1% na taxa de câmbio resultará num acréscimo de 3,08% na oferta desse bem,
permanecendo tudo mais constante.
Analisando o valor do coeficiente de determinação (
2
R
) observa-se que 99,16% da
variação média na quantidade ofertada de madeira são explicados pela variação conjunta das
variáveis independentes presentes no modelo.
5.3 Análise do Comércio Intra-setorial do setor madeireiro do Brasil com seus principais
parceiros comerciais
Na tabela 8, estão apresentados os valores totais das exportações e importações
madeireiras das transações entre Brasil e União Européia bem como seus desequilíbrios
comerciais e o índice intra-setorial ocorridos durante 1990-2006.
Tabela 8. Relação Intra-setorial Brasil-União Européia nos anos de 1990 à 2006
47
Ano
Exportações de Madeira
da UE (U$)
Importações de Madeira
da UE (U$)
Desequilíbrios
comerciais
5
(U$)
Índice Grubel
Lloyd
1990 163049603 525093 162524510 0.00642
1991 188227245 1534969 186692276 0.01617
1992 223214795 1591006 221623789 0.01415
1993 287753688 1485188 286268500 0.01027
1994 394406718 2222172 392184546 0.01120
1995 474839494 5844147 468995347 0.02432
1996 406243771 8492436 397751335 0.04095
1997 433541574 24868540 408673034 0.10850
1998 411112350 31505702 379606648 0.14236
1999 524442047 15395864 509046183 0.05704
2000 566260398 13725469 552534929 0.04733
2001 513958552 12936428 501022124 0.04910
2002 529973449 6804714 523168735 0.02535
2003 621252473 6917922 614334551 0.02202
2004 889352718 4929260 884423458 0.01102
2005 840209943 5632749 834577194 0.01332
2006 948959774 10660882 938298892 0.02222
Fonte: Elaborada pela autora com base em dados do UnComtrade (2007).
A partir dos valores apresentados na tabela 5, constata-se que nos anos de 1990 à
1994, os valores de exportação e importação de madeira do comércio entre a União Européia
e o Brasil não tiveram significativas mudanças, mantendo assim, o índice sem grande viés.
Observa-se porém que, de 1995 a 1998, temos um expressivo crescimento do índice de
Grubel-Lloyd provocado pelo aumento das importações madeireiras da União Européia para o
Brasil enquanto as exportações tiveram um reduzido crescimento. Vale ressaltar que ocorreu
nesse período, o maior índice intra-setorial (1998) 0,1424, em que as importações tiveram um
aumento de 26,7% em relação ao ano anterior e as exportações reduziram-se em 5,17%.
Já no período 1999-2005 podemos verificar o contrário. Ocorreu uma contínua
redução do índice concomitantemente com uma redução das importações madeireiras e
maiores desequilíbrios comerciais, principalmente em 2004 e 2005. Esse aumento das
exportações pode ser explicado pela adesão de dez novos países
6
à UE no ano de 2004.
O maior viés entre a troca comercial ocorreu em 1997 onde essa instabilidade foi de
0,1085 devido a um aumento expressivo em volta de 193% nas exportações madeireiras do
Brasil para a UE e um crescimento de apenas 6,71% nas importações do mesmo mercado .
5
Desequilíbrio comercial= Exportação - Importações
6
Chipre, Malta, República Checa, Estónia, Hungria, Letónia, Lituânia, Polónia, Eslováquia e Eslovênia.
48
O valor do índice mais próximo de zero foi encontrado em 1990. Do comércio total da
indústria madeireira da relação comercial Brasil e UE, 99,7% foram correspondentes à
exportação do Brasil para a UE e apenas 0,3% foi atribuída às importações da UE para o
Brasil. Em suma, o Brasil praticamente apenas exportou madeira para a UE, resultando num
comércio quase todo feito inter-setores.
Tabela 9 - Relação Intra-setorial Brasil-Estados Unidos, 1990 à 2006
Ano
Exportação de Madeira
para os EUA (U$)
Importações Madeira dos
EUA (U$)
Desequilíbrios
comerciais (U$)
Índice Grubel
Lloyd
1990 82945254 129244 82816010 0.00311
1991 86618922 239008 86379914 0.00550
1992 122716494 327352 122389142 0.00532
1993 217808458 297806 217510652 0.00273
1994 285951230 455023 285496207 0.00318
1995 309303084 1162303 308140781 0.00749
1996 310622544 1651262 308971282 0.01057
1997 360018859 10213532 349805327 0.05517
1998 350861997 3271739 347590258 0.01848
1999 477184855 3350231 473834624 0.01394
2000 490531298 3813672 486717626 0.01540
2001 554807398 1510374 553297024 0.00543
2002 742317194 1853510 740463684 0.00498
2003 899000180 1988977 897011203 0.00441
2004 1467984347 1874932 1466109415 0.00255
2005 1498176778 1578380 1496598398 0.00210
2006 1474118219 1651190 1472467029 0.00224
Fonte: Elaborada pela autora com base em dados do Uncomtrade
De acordo com os valores encontrados na tabela 9, averigua-se que o Índice Gurbel
Lloyd calculado para as transações do Brasil e EUA no mercado madeireiro se manteve
estável no período 1990-1995. Porém de 1996 a 2000 apresentou um acentuado crescimento.
Os desequilíbrios comerciais foram aumentando ao longo dos anos e deveram-se ao
crescimento das exportações bem superior à elevação das importações. Em 1997 tornou-se
mais acentuado esse desequilíbrio. A exportação do setor madeireiro do Brasil para os EUA
cresceu 518% e as importações elevaram apenas 16%. Esse crescimento das exportações
decorreu do aumento de 6,3% do PIB dos EUA e da redução do preço internacional da
madeira de 2,7% em 2007.
Nesse mesmo ano também encontramos o maior índice intra-indústria do período
estudado que foi de 0,0552.
49
Já nos anos de 2001 á 2006 temos um sucessivo decréscimo do índice intra-setorial,
devido também a um contínuo decréscimo nas importações e aumento das exportações do
setor.
O menor índice Grubel Lloyd do período analisado ocorreu em 2005, 0,00210, em que
encontramos a maior quantidade exportada de madeira brasileira para os EUA e uma pequena
quantidade importada do mesmo setor. O comércio, nesse ano, é explicado quase totalmente
pelas vantagens comparativas decorrentes de dotações de fatores diferentes em ambos os
países.
5.4 Análise da correlação entre o desmatamento das florestas brasileiras e as
exportações madeireiras brasileiras
5.4.1 O Brasil e o mundo
O produto do desmatamento das florestas do Brasil é destinado, ao mercado
madeireiro doméstico e internacional. Na média, a taxa de destruição aumentou durante os
últimos anos em função do desmatamento irregular e clandestino no Brasil.
Analisando a correlação entre a taxa de crescimento das exportações madeireiras
brasileiras (TCEMB) no período 1990-2006, e a taxa de crescimento do desmatamento das
50
florestas brasileiras (TCDFB) nos mesmos anos, obtemos os valores apresentados na tabela
10.
Tabela 10. Correlação entre TCEMB e TCDFB nos anos de 1990 á 2006
TCEMB TCDFB
TCEMB 1 0.538
TCDFB 0.538 1
Fonte: Elaborada pela autora
O valor de 0,538 nos mostra que as duas variáveis analisadas apresentaram um
coeficiente de correlação positivo, pois ambos se moveram na mesma direção no período
analisado, isto é, quando um aumentou, o outro também aumentou, e vice-versa. Existe
também uma correlação moderada entre essas variáveis, o que pode ser explicado, pois
existem diversos destinos
7
para o produto do desmatamento no Brasil.
Fazendo uma análise gráfica ao longo dos anos em estudo, apresentados no gráfico 1,
temos em 1995 a maior taxa de crescimento do desmatamento do Brasil no período estudado,
o que coincide, não por acaso, com a mais elevada taxa de crescimento das exportações de
madeira do Brasil para o Mundo. E o mesmo acontece com essas variáveis em 1996, sendo
que em sentido contrário pois temos as menores taxas nesse ano.
Gráfico 1. Relação entre a TCEMB e TCDFB nos anos de 1990 á 2006
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
Anos
Taxa de crescimento
TCEMB
TCDFB
7
Como, por exemplo, pastos de gado, agricultura, construção de estradas, mineração e represas.
51
Fonte: Elaborada pelo autor
5.4.2 O Brasil e os EUA
A correlação entre a taxa do crescimento das exportações madeireiras do Brasil para
os Estados Unidos (TCEMBE) nos anos de 1990-2006 e a taxa de crescimento do
desmatamento das florestas brasileiras (TCDFB), no mesmo período, é mostrada na tabela 11:
Tabela 11. Correlação entre TCEMBE e TCDFB nos anos de 1990 á 2006
Fonte: Elaborada pela autora
Esse valor, 0,3333, nos mostra que TCEMBE e TCDFB possuem um coeficiente de
correlação positivo, pois ambos caminharam na mesma direção apresentando, porém, uma
correlação fraca entre elas.
Plotando esses valores no gráfico 2, verifica-se que em 1995, ocorreu a maior taxa de
crescimento do desmatamento nas florestas brasileiras do período estudado.
O pico da taxa de crescimento das exportações totais de madeira do Brasil para os
Estados Unidos se deu em 1993, resultado do aumento de 5% do PIB dos Estados Unidos, de
uma desvalorização do real frente ao dólar de 0,88% e de uma redução do preço internacional
da madeira em 5,5%.
O menor valor da TCEMBE ocorreu em 1998 por causa de uma redução de 2,3% no
grau de abertura comercial dos EUA e da valorização do câmbio em 1,1% .
Gráfico 2. Gráfico da relação entre a TCEMBE e TCDFB nos anos de 1990 á 2006
TCEMBE TCDFB
TCEMBE 1 0.3333
TCDFB 0.3333 1
52
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
Anos
Taxas de crescimento
TCEMBE
TCDFB
Fonte: Construído pela autora
5.4.3 O Brasil e a UE
A correlação entre a taxa do crescimento das exportações madeireiras brasileiras para
a União Européia (TCEMBU) nos anos de 1990-2006, e a taxa de crescimento do
desmatamento no país (TCDFB) é mostrada na tabela 12:
Tabela 12. Correlação entre TCEMBU e TCDFB nos anos de 1990 á 2006
TCEMBU TCDFB
TCEMBU 1 0.3008
TCDFB 0.3008 1
Fonte: Elaborada pela autora
A correlação entre as variáveis em estudo foi de 0,3008, e expõe um coeficiente de
correlação positivo. Ambos se alteraram no mesmo sentido no período, ou seja, quando um
aumentou, o outro também se elevou e vice-versa.
ρ
também mostrou uma correlação fraca
entre as variáveis.
De acordo com o gráfico 3, em 1995 ocorreu a maior taxa de crescimento de
desmatamento no Brasil do período.
Em 2004 verificou-se a maior taxa de crescimento das exportações de madeira
brasileira para esse bloco econômico (43,%), devido à entrada de dez países na União
Européia, o que aumento o PIB em 17,3%.
53
As menores taxas de ambas as variáveis estudadas ocorreram em 1996. A redução da
TCEMBU foi de quase 20%, resultado do aumento de 13,5% na elevação do preço
internacional da madeira exportada para a UE.
Gráfico 3. Gráfico da relação entre a TCEMBU e TCDFB entre 1990 á 2006
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
Anos
Taxas de crescimento
TCEMBU
TCDFB
Fonte: Elaborada pela autora
6. CONCLUSÕES
54
A partir dos resultados do estudo, pode-se concluir que a madeira exportada pelo
Brasil para os Estados Unidos e para a União Européia é um bem normal e que sua demanda é
inelástica no mercado americano e elástica no mercado europeu.
A equação da oferta de madeira do Brasil para a UE apresentou elasticidade- preço da
oferta no valor de 0,88, classificando a oferta como inelástica. Em relação à elasticidade-
renda da oferta, o valor foi de -0,14. Esse coeficiente todavia foi não significativo ao nível de
10% de confiança.
No que concerne a equação de oferta do comércio madeireiro com os EUA, temos a
oferta também inelástica e elasticidade-renda da oferta no valor de 2,63.
Em suma, todos os sinais obtidos resultantes das equações de oferta e demanda foram
condizentes com o esperado a priori por suas respectivas teorias econômicas.
O índice Grubel Lloyd calculado para a relação comercial Brasil-UE para o setor
madeireiro, obteve o menor valor no ano de 1990, resultante de um comércio quase todo feito
intersetores. O maior valor foi encontrado em 1998, 0,1424.
Para o comércio madeireiro entre o Brasil e os EUA, o índice de Grubel Lloyd
estimado teve seu menor valor em 2005 em que encontramos a mais elevada quantidade
exportada de madeira brasileira para os EUA e o maior valor em 1997. Nesse ano ficaram
mais acentuados os desequilíbrios comerciais entre os dois países.
Analisando a correlação entre o desmatamento das florestas brasileiras e as
exportações madeireiras brasileiras para o mundo, EUA e UE, os valores foram de 0,538,
0,333 e 0,301, respectivamente. Todos possuem sinal positivo confirmando que o
desmatamento e as exportações madeireiras se movem na mesma direção no período
analisado.
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59
Apêndice
APÊNDICE - ANÁLISE DAS EQUAÇÕES REDUZIDAS ESTIMADAS
60
Todas as variáveis dos modelos foram sujeitas ao teste de Raiz unitária, para verificar
se as variáveis são estacionárias ou não. Para tanto foi usado o teste Dickey Fuller Aumentado
(ADF), que utiliza estatística tau
(
)
τ
.
No caso das equações reduzidas da relação Brasil- Estados Unidos, todas as variáveis,
exceto preço defasado( 1−t
Pe
), apresentaram ser não estacionárias de primeira diferença. Feito
o teste, foram aplicados os devidos procedimentos para corrigir as variáveis transformando-as
em estacionárias. Já no caso dos dados da União Européia, todas as variáveis foram não
estacionárias de primeira ordem e posteriormente também foi aplicado a devida correção.
A. Equações reduzidas de exportação madeireiras originadas no Brasil para a União Européia
As variáveis explicativas utilizadas para estimar a equação reduzida em função da
quantidade (
e
UEt
Q
) das exportações madeireiras da União Européia originados no Brasil com
objetivo de estimar a variável instrumental (
e
UEt
Q
ˆ
) foram: renda interna ( t
Ri
) no qual foi
utilizada o produto interno bruto do Brasil como proxy, renda externa
)(Re
t que como proxy
foi empregada o produto interno da União Européia, Preço de equilíbrio defasado em 1 ano
( 1−t
Pe
), taxa de câmbio real efetiva ( t
Te
) e grau de abertura comercial do mesmo ( UEt
Ga
).
Os resultados dos coeficientes estimados foram obtidos do Softwere Eviews 4.1 e
apresentados na Tabela 1A.
Tabela 1.A Equação reduzida da quantidade exportada de madeira da UE pelo Brasil
Variável dependente:
e
UEt
Q
Variáveis Coeficiente Desvio Padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto 0.03709 0.021813 1.700350 0.1199
t
Te
1.08015 1.094664 0.986746 0.0347
i
R
-0.09542 0.387630 -0.24617 0.8105
UEt
R
0.10324 0.568980 0.181460 0.1196
UEt
Ga
-0.11320 0.111982 -1.01088 0.0359
1−t
Pe
0.269627 0.248657 1.084333 0.0937
61
R
2
0.413999 Estatística F 0.544528
R
2
ajustado 0.409001 Proba (Estatística F) 0.073945
Durbin Watson 1.899608
Fonte: Estimada pela autora
Examinando a tabela 1.A, vemos que o valor do coeficiente de determinação (
2
R
) foi
de 41,40% o que significa que a variação média no preço internacional da madeira exportada
do Brasil para UE é explicada pela variação conjunta das variáveis, t
Ri
, UEt
R
, 1−t
Pe
, t
Te
e
UEt
Ga
presentes no modelo.
No que se refere à estatística t, ou seja, análise das significâncias parciais temos que os
coeficientes das variáveis preço de equilíbrio defasado ( 1−t
Pe
), taxa de câmbio real efetiva
( t
Te
) e grau de abertura comercial do mesmo ( UEt
Ga
) são estatisticamente diferentes de zero a
10% de significância.
Observando a estatística F de significância global dos parâmetros igual a 54,45% e
coletando um Fcrítico = 2,81 a 5% de significância, de modo que a hipótese nula de ausência
de significância dos parâmetros deve ser rejeitada. Assim, pelo menos um θ é diferente de
zero.
Para saber se o modelo reduzido estimado atende a todas as hipóteses do Modelo de
Regressão Linear, o modelo foi submetido aos testes residuais para detectar e corrigir
possíveis problemas de heterocedasticidade, multicolinearidade e autocorrelação Serial.
Para verificar se o modelo é heterocedástico ou não, utilizamos o Teste de White,
mostrado na tabela 2.A:
Tabela 2.A Teste de heterocedasticidade- White
Estatística F 0.940722 Probabilidade 0.565126
Obs*R
2
10.44723 Probabilidade 0.402170
Variável dependente: RESID^2
Método: Mínimos quadrados
Variáveis Coeficiente Desvio Padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto 0.007361 0.003671 2.005300 0.1013
t
Te
0.075301 0.131886 0.570951 0.5927
t
Te
^2
-2.731128 2.363837 -1.155379 0.3001
i
R
0.055942 0.045085 1.240831 0.2697
62
i
R
^2
-0.077152 0.664544 -0.116097 0.9121
UEt
R
-0.005346 0.059897 -0.089260 0.9323
UEt
R
^2
-0.941988 1.136518 -0.828837 0.4449
UEt
Ga
-0.021090 0.035834 -0.588551 0.5817
UEt
Ga
^2
0.028130 0.065612 0.428738 0.6860
1−t
Pe
-0.025386 0.021407 -1.185898 0.2889
1−t
Pe
^2
-0.082970 0.295101 -0.281158 0.7899
R
2
0.652952 Estatística F 0.940722
R
2
ajustado -0.041144 Prob (Estatística F) 0.056512
Durbin-Watson 1.943637
Fonte: Estimada pela autora
O teste de White apresentou resultado estatisticamente não significativo. Isto remete à
não rejeição da hipótese nula de que a regressão apresenta homocedasticidade, ou seja, o
modelo é homocedástico. Então, rejeitamos a hipótese nula de que os coeficientes das
variáveis quadradas são iguais a zero.
Para testar o grau de relação entre as variáveis utilizadas no modelo calculamos a
matriz de correlação simples, como na tabela 3. A:
Tabela 3.A Teste de Multicolinearidade: Matriz de correlação simples
t
Te
i
R
UEt
R
UEt
Ga
1−t
Pe
t
Te
1 0.7126 0.4452 0.5173 0.0132
i
R
0.7126 1 0.1573 0.3667 0.2330
UEt
R
0.4452 0.1573 1 0.1396 0.1415
UEt
Ga
0.5173 0.3667 0.1396 1 0.2797
1−t
Pe
0.0132 0.2330 0.1415 0.2797 1
Fonte: Estimada pela autora
A partir da Matriz de correlação simples como nenhuma correlação entre as variáveis
foi superior a 0,8 então podemos dizer que o modelo não apresenta multicolinearidade alta.
Para analisar se há ou não correlação serial entre os termos de perturbação incluídos
no modelo utilizaremos o teste de Durbin Watson, mostrado na figura 1.A:
63
Figura 1.A Teste para autocorrelação do modelo reduzido
Fonte: Construída pela autora
O valor do teste de Durbin Watson calculado já foi dado na própria regressão reduzida
com o valor de 1,899. E para saber em qual região esse valor está encontramos os valores do
limite superior (ds) e do limite inferior (dl), respectivamente, 2,157 e 0,615 a 5% de
confiança, considerando o número de observações (n) igual a 16 e o número de variáveis
explicativas (K) igual a 5.
A partir do teste Durbin Watson podemos concluir que não existe autocorrelação entre
os resíduos do modelo.
Analisando, agora, a equação reduzida do preço. As variáveis explicativas utilizadas
para estimar a equação reduzida em função do preço de equilíbrio (
e
UEt
Pe
) das exportações da
União Européia originados no Brasil com objetivo de estimar a variável instrumental (
e
UEt
eΡ
ˆ
)
foram: renda interna ( t
Ri
) no qual foi utilizada o produto interno bruto do Brasil como proxy,
renda externa
)(Re
t que como proxy foi empregada o produto interno bruto da União
Européia, Preço de equilíbrio defasado em 1 ano ( 1−t
Pe
), taxa de câmbio real efetiva ( t
Te
) e
grau de abertura comercial ( UEt
Ga
).
Tabela 4.A Equação reduzida do preço internacional de Madeira exportada da UE pelo Brasil
Variável dependente:
e
UEt
P
ˆ
Método: Mínimos quadrados
Variáveis Coeficiente Desvio padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto 0.013497 0.028558 0.472630 0.6466
t
Te
0.949739 1.433129 0.662704 0.5225
Correlação
negativa
0 4-dl=3,385
4
Zona de
Indecisão
Zona de
Indecisão
Ausência de
Autocorrelação
dl=0,615 ds= 2,157
Correlação
positiva
4-ds=1,843
64
i
R
-0.309458 0.507483 -0.609789 0.0556
UEt
R
-0.275078 0.744906 -0.369279 0.7196
UEt
Ga
-0.082602 0.146607 -0.563428 0.0856
1−t
Pe
-0.262471 0.325540 -0.806262 0.4388
R
2
0.380324 Estatística F 0.439988
R
2
ajustado 0.229514 Prob (Estatística F) 0.081116
Durbin Watson 1.976120
Fonte: Estimada pela autora
Na tabela 4.A encontramos a equação reduzida do preço internacional de madeira
exportada da EU pelo Brasil. Nela temos que 38% das variações do preço internacional da
madeira exportada para UE pelo Brasil são explicadas pelas alterações nas variáveis
independentes do modelo.
Com estatística t observamos que os coeficientes das variáveis renda do Brasil ( i
R
),
taxa de câmbio real efetiva ( t
Te
) e grau de abertura comercial do mesmo ( UEt
Ga
) são
estatisticamente diferentes de zero a 10% de significância.
Com a estatística F, ao nível de 10%, podemos concluir que pelo menos um dos
β
’s é
diferente de zero.
Fazendo os testes residuais com finalidade de detectar e corrigir possíveis problemas
de Heterocedasticidade, Multicolinearidade e Autocorrelação Serial obtemos os seguintes
resultados:
O Teste de White usado para detectar heterocedasticidade, está na tabela 5.A.
Tabela 5.A White Heteroskedasticity Test
Estatística F 0.591302 Probabilidade 0.775901
Obs*R
2
8.669304 Probabilidade 0.563749
Variável dependente: RESID^2
Método: Mínimos quadrados
Variáveis Coeficiente Desvio padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto 0.004739 0.004937 0.959866 0.3812
t
Te
0.039200 0.177378 0.220994 0.8338
t
Te
^2
-3.473651 3.179203 -1.092617 0.3244
i
R
0.039049 0.060636 0.643990 0.5480
i
R
^2
-0.045923 0.893767 -0.051382 0.9610
65
UEt
R
0.081435 0.080557 1.010894 0.3585
UEt
R
^2
-0.563787 1.528540 -0.368840 0.7273
UEt
Ga
-0.018124 0.048194 -0.376068 0.7223
UEt
Ga
^2
0.035093 0.088243 0.397686 0.7073
1−t
Pe
0.015403 0.028791 0.534994 0.6156
1−t
Pe
^2
0.407638 0.396892 1.027076 0.3515
R
2
0.541832 Estatística F 0.591302
R
2
ajustado -0.374505 Prob (Estatística F) 0.077590
Durbin-Watson 1.993023
Fonte: Estimada pela autora
O resultado do teste indica que não podemos rejeitar a hipótese de homocedasticidade
ao nível de significância de 10%.
O teste de multicolinearidade é o mesmo demonstrado na tabela 3.A e já analisado
anteriormente.
Com base no relatório padrão do Eviews constatamos que o valor do teste de Durbin
Watson calculado foi de 1,97 e dl e ds são os mesmos. Esse valor localiza-se na região de
ausência de autocorrelação
Figura 2.A Teste para autocorrelação do modelo reduzido do preço
Fonte: Construída pela autora
B. Equações reduzidas de exportação madeireiras originadas no Brasil para os Estados Unidos
Correlação
negativa
0
4-dl=3,385
4
Zona de
Indecisão
Zona de
Indecisão
Ausência de
Autocorrelação
dl=0,615
ds= 2,157
4
-
ds=1,843
Correlação
positiva
66
As variáveis independentes utilizadas para estimar a equação reduzida em função da
quantidade ( EUAt
Qe
) das exportações dos Estados Unidos originados no Brasil são: renda
interna ( t
Ri
) no qual foi utilizada o produto interno bruto do Brasil como proxy, renda externa
)(Re
t que como proxy foi empregada o produto interno bruto dos Estados Unidos, preço de
equilíbrio defasado em 1 ano ( 1−t
Pe
), taxa de câmbio real efetiva ( t
Te
) e grau de abertura
comercial dos Estados Unidos ( EUAt
Ga
).
Na tabela 1.B temos a equação reduzida da quantidade importada de madeira dos EUA
originadas no Brasil.
Tabela 1.B Equação reduzida da quantidade exportada de Madeira do Brasil para os EUA
Variável dependente:
EUAt
eQ
ˆ
Método: Mínimos quadrados
Variáveis Coeficiente Desvio padrão Estatística t
Probabilidade
Intercepto 0.031105 0.124772 0.249291 0.8082
t
Ri
2.416176 1.104057 2.188452 0.0535
EUAt
R
-1.104939 6.013606 -0.183740 0.8579
1−EUAt
Pe
-0.011540 0.014364 -0.803396 0.4404
t
Te
2.866018 1.156923 2.477277 0.0327
EUAt
Ga
0.591689 1.663281 0.355736 0.7294
R
2
0.399483 Estatística F 1.330462
R
2
ajustado 0.397224 Prob (Estatística F) 0.032685
Durbin-Watson 1.852422
Fonte: Estimada pela autora
O modelo reduzido em 1.B mostra que 40% das mudanças nas variáveis
independentes explicam as variações em
EUAt
eQ
ˆ
. E o teste de significância global F, é
significativo ao nível de 5% de confiança, isto é, pelo menos um dos coeficientes é diferente
de zero.Sujeitando o modelo reduzido aos testes residuais para detectar e corrigir possíveis
problemas de heterocedasticidade, multicolinearidade e autocorrelação serial.
Para saber se o modelo é heterocedástico, utilizamos o Teste de White, mostrado na
tabela 2.B:
Tabela 2. B
Teste de heterocedasticidade – White
67
Fonte: Estimada pela autora
A partir do teste de White podemos afirmar que a equação reduzida do preço é
homocedástico.
Para saber se as variáveis independentes do modelo possuem relações lineares exatas
ou aproximadamente exatas, ou seja, possuem multicolinearidade.
Tabela 3.B Teste de Multicolinearidade: Matriz de correlação simples
t
Ri
EUAt
R
1−EUAt
Pe
t
Te
EUAt
Ga
t
Ri
1 0.4369 0.0602 -0.7641 0.5754
EUAt
R
0.4369 1 -0.1285 -0.3883 0.6962
1−EUAt
Pe
0.0602 -0.1285 1 0.0324 -0.0221
t
Te
-0.7641 -0.3882 0.0324 1 -0.5458
EUAt
Ga
0.5754 0.6962 -0.0221 -0.5458 1
Fonte: Estimada pela autora
A matriz de correlação simples encontrada na tabela 3.B nos diz que as variáveis
independentes do modelo não possuem relações lineares altas pois nenhuma superou 0,8.
Sendo assim não temos o problema de multicolinearidade.
Estatística F 0.272812 Probabilidade 0.961797
Obs*R
2
5.648188 Probabilidade 0.843904
Variável dependente: RESID^2
Método: Mínimos quadrados
Variáveis Coeficiente Desvio Padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto -0.078848 0.138072 -0.571069 0.5927
t
Ri
-0.032130 0.374030 -0.085901 0.9349
t
Ri
^2
1.174467 2.605986 0.450681 0.6711
EUAt
R
7.788840 10.60545 0.734418 0.4957
EUAt
R
^2
-191.1645 238.0045 -0.803197 0.4583
1−EUAt
Pe
-0.038086 0.134251 -0.283691 0.7880
1−EUAt
Pe
^2
0.006639 0.024833 0.267353 0.7999
t
Te
0.015300 0.308926 0.049527 0.9624
t
Te
^2
-1.397908 2.842718 -0.491750 0.6437
68
Para testar se o modelo tem correlação serial podemos utilizar a tabela 1.A encontrada
no apêndice A pois os valores de ds e dl são os mesmos. O valor calculado no Eviews 4.1 foi
de 1,85 que se encontra na zona onde temos ausência de autocorrelação.
Diagnosticando a equação reduzida dos EUA da variável dependente preço encontrado
na tabela 4.B, abaixo:
Tabela 4. B Equação reduzida do preço da Madeira do Brasil exportada para os EUA
Variável dependente:
e
EUAt
eP
ˆ
Método: Mínimos quadrados
Variáveis Coeficiente Desvio padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto -0.316924 0.068311 -4.639456 0.0009
t
Ri
-0.734323 0.604450 -1.214860 0.0925
EUAt
R
0.826971 3.292336 0.251181 0.0806
1−EUAt
Pe
-0.009036 0.007864 -1.148978 0.2773
t
Te
-0.774168 0.633393 -1.222256 0.0246
EUAt
Ga
0.852463 0.910615 0.936140 0.3713
R
2
0.410113 Estatística F 1.390479
R
2
ajustado 0.115169 Prob (Estatística F) 0.046073
Durbin-Watson 1.378179
Fonte: Estimada pela autora
Essa tabela nos indica que as oscilações nas variáveis explicativas do modelo explicam
41% das variações da variável explicada,
e
EUAt
eP
ˆ
. E o teste conjuntos dos coeficientes, F, foi
estatisticamente significativo.
Realizando os testes para detectar possíveis problemas de heterocedasticidade,
multicolinearidade e autocorrelação serial no modelo reduzido do preço.
O teste de White para verificar uma possível heterocedasticidade no modelo está na
tabela 5.B.
Tabela 5.B Teste de heterocedasticidade- White
Estatística F 0.848769 Probabilidade 0.615513
Obs*R
2
10.06866 Probabilidade 0.434490
Equação testada:
Variável dependente: RESID^2
Método: Mínimos quadrados
Variáveis Coeficiente Desvio Padrão Estatística t Probabilidade
69
Intercpto 0.047364 0.023188 2.042595 0.0965
t
Ri
0.070673 0.062816 1.125082 0.0316
t
Ri
^2
-0.321221 0.437656 -0.733956 0.4959
EUAt
R
-2.818544 1.781109 -1.582465 0.1744
EUAt
R
^2
53.48812 39.97113 1.338169 0.2385
1−EUAt
Pe
0.044021 0.022546 1.952450 0.1083
1−EUAt
Pe
^2
-0.008156 0.004170 -1.955754 0.1079
t
Te
0.052848 0.051882 1.018612 0.0351
t
Te
^2
0.318030 0.477414 0.666152 0.5348
EUAt
Ga
0.119977 0.064034 1.873633 0.1199
EUAt
Ga
^2
-2.659154 1.587575 -1.674978 0.1548
R
2
0.629292 Estatística F 0.848769
R
2
ajustado -0.112125 Prob(Estatística F) 0.615513
Durbin-Watson 2.238314
Fonte: Estimada pela autora
A partir da tabela 5.B concluímos que o modelo em estudo tem ausência de
heterocedasticidade.
Testando uma provável autocorrelação, temos diretamente na equação estimado o
valor do teste de Durbin Watson no valor de 1,37 e utilizando mais uma vez os parâmetros da
tabela 1.A concluímos que existe autocorrelação positiva no modelo reduzido.
Para corrigir a autocorrelação usaremos o procedimento de New-West que corrige os
erros padrão do modelo, visto na tabela 6.B.
Tabela 6.B Correção da autocorrelação
Font
e:
Esti
mad
a
pela
auto
ra
Variável dependente:
e
EUAt
eP
ˆ
Método: Mínimos quadrados
Newey-West HAC
Variáveis Coeficiente Desvio padrão Estatística t Probabilidade
Intercepto -0.316924 0.077961 -4.065146 0.0023
t
Ri
-0.734323 0.656360 -1.118780 0.2894
EUAt
R
0.826971 3.118745 0.265162 0.7963
1−EUAt
Pe
-0.009036 0.003459 -2.612082 0.0259
t
Te
-0.774168 0.701174 -1.104103 0.2954
EUAt
Ga
0.852463 0.713913 1.194072 0.2600
70
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