O presente capítulo se presta à demonstração dos resultados obtidos tendo por fundamento as metodologias econométricas acima detalhadas. Na primeira parte, afere-se o impacto dos determinantes do desenvolvimento econômico em relação aos países da amostra, tendo por variável dependente o ICH; na segunda parte, verifica-se, em termos de probabilidade, qual a chance de determinado país atingir um nível de crescimento de acima da média amostral, em termos de crescimento anual do ICH.
Em relação à primeira metodologia, os resultados das estimações relativas aos 10 países componentes da amostra encontram-se dispostos na tabela 4.
Tabela 4 – Resultados da Estimação – Painel de dados (MQ2E – EF/EA – VI)
Variável Dependente: ICH
Variáveis Explicativas Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios
C -1,2719* (-2,380) -1,2506* (-2,425) ABERTCOM 0,0102* (6,692) 0,0102* (7,316) CRESPIB -0,0053 (-0,512) -0,0054 (-0,536) LOG(ESTOQUECAPITAL) 0,2274* (6,194) 0,2258* (6,744) Lista de Instrumentos C, Abertcom, Crescpib(-1),
Log(Estoquecapital) C, Abertcom, Crescpib(-1), Log(Estoquecapital) Número de Observações 300 300 Países 10 10 Ajustado 0,93 0,62 F-estatística 338,63* 159,29*
Fonte: Elaboração própria (dados da Penn World Table, versão 8.0 e do Banco Mundial)
Notas: 1) Os valores da estatística “t” estão entre parênteses. / 2) (*) Estatisticamente significante a 5%.
Nesta abordagem metodológica, foi utilizado o painel de dados e definida a estimação do modelo pelo MQ2E, com efeitos fixos e aleatórios, a partir da utilização de variáveis instrumentais, objetivando maior consistência dos estimadores, robustez nos resultados, bem como a correção de problemas de endogeneidade das variáveis do modelo.
Pelo Teste de Hausman, identifica-se, dentre o Modelo de Efeitos Fixos e o de Efeitos Aleatórios, qual é a abordagem mais adequada ao caso. Contudo, o resultado do teste6 indica que o modelo mais adequado é o modelo de Efeitos Aleatórios (EA). Portanto, não se rejeitou a Hipótese Nula de Efeitos Aleatórios, sendo indicado ao presente estudo a análise do MQ2E mediante Efeitos Aleatórios.
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Resultados para o teste de Hausman (Efeitos Fixos ou Aleatórios) para a Estimação (Estatística do teste = 0,0794; p-valor = 0,9942)
Os resultados da estimação sugerem que a abertura comercial provoca impacto positivo no Índice de Capital Humano. Portanto, se o capital humano é representado pelo acúmulo de investimentos em educação e treinamento, logo profissionais com mais alto grau de qualificação ganham, em média, mais que trabalhadores com menor especialização. Uma hipótese interessante é destacada por Mankiw (2012), ao expor que o comércio internacional alterou a demanda relativa por mão de obra qualificada e não qualificada. No caso dos Estados Unidos, o volume de comércio exterior aumentou significativamente nas últimas décadas. Em termos percentuais, em relação ao PIB, as importações aumentaram de 9%, em 1982, para 17%, em 2011, enquanto as exportações aumentaram de 8%, em 1982, para 14%, no mesmo período.
Como a oferta de mão de obra barata é maior nos países em desenvolvimento, os Estados Unidos, por exemplo, tendem a importar bens produzidos por mão de obra menos qualificada e exportar bens produzidos por força de trabalho qualificada. Por isso, quando ocorre mais abertura comercial, a demanda interna por mão de obra qualificada aumenta e a demanda pela mão de obra menos qualificada diminui.
A abertura econômica tem impacto positivo sobre o desenvolvimento econômico, vez que o liberalismo, baseado no incentivo ao livre comércio, em especial o internacional, tem o efeito de influenciar na elevação no crescimento do produto (PIB) de um país, refletindo, possivelmente, em maior disponibilidade de renda per capita, e, por consequência, na possibilidade de alocação de maiores recursos para o investimento em capital humano.
Assim, a elevação em um ponto percentual na abertura comercial (já expressa em termos percentuais) ocasiona o impacto positivo de 0,0102 unidades no Índice de Capital Humano na estimação realizada por efeitos aleatórios.
Em relação ao volume de estoque de capital, os resultados das estimações sugerem impacto positivo no Índice de Capital Humano. Deste modo, considerando a estimação por efeitos aleatórios, uma variação percentual de 1% no estoque de capital representa influência de 0,002258 ( / unidades sobre o Índice de Capital Humano.
Young (1995) mostra, dentre outros fatores, que a acumulação de capital físico teve papel fundamental para a industrialização e desenvolvimento, nas últimas décadas, em países do Sudeste Asiático.
Na mesma linha de raciocínio, constata-se que o Japão fez expressivos investimentos em estoque de capital físico após a Segunda Guerra Mundial, o que ocasionou impacto positivo no nível de desenvolvimento econômico daquele país, em especial, em seu nível de capital humano.
Portanto, os resultados para o coeficiente da variável Estoque de Capital estão de acordo com a teoria econômica, possuindo um comportamento dentro do esperado.
Ainda em análise aos resultados da primeira abordagem, verifica-se que o crescimento do PIB possui impacto negativo sobre o Índice de Capital Humano, não sendo estatisticamente significante ao nível de confiança de 90% nas duas estimações realizadas.
Os resultados das estimações relativas referentes à segunda metodologia (modelagem de risco) dos 10 países componentes da amostra encontram-se dispostos na Tabela n° 5:
Tabela 5 – Resultados das Estimações – Painel de dados (MV – Probit/Logit)
Var. Dependente: CICHDUMMY (Dummy para crescimento do Índice de Capital Humano) (1)Var. Explicativa C ABERTCOM(-1) CRESCPIB(-1) LOG(ESTCAP)
Probit 3,1138** -0,0168** -0,0361* -0,1587**
(2,991) (-3,523) (-1,897) (-2,513)
Logit 4,9818** -0,0268** -0,0571* -0,2549**
(2,948) (-3,447) (-1,849) (-2,486)
(2)Var. Explicativa C ABERTCOM(-1) CRESCPIB(-1) LOG(ESTCAP) PTF
Probit 4,6773** -0,0292** -0,0174 -0,3223** 1,8479**
(4,022) (-5,047) (-0,877) (-4,275) (4,939)
Logit 7,8641** -0,0487** -0,0301 -0,5442** 3,1200**
(3,946) (-4,850) (-0,913) (-4,173) (4,793)
(3)Var. Explicativa C ABERTCOM(-1) CRESCPIB(-1) LOG(ESTCAP) PTF(-1)
Probit 4,6069** -0,0291** -0,0147 -0,3204** 1,8670**
(3,975) (-5,048) (-0,739) (-4,272) (5,061)
Logit 7,7428** -0,0484** -0,0257 -0,5404** 3,1442**
(3,900) (-4,851) (-0,775) (-4,169) (4,904)
(4)Var. Explicativa C ABERTCOM(-1) CRESCPIB(-1) LOG(ESTCAP) LOG(PTF)
Probit 5,5435** -0,0271** -0,0160 -0,2739** 0,9037**
(4,429) (-4,787) (-0,804) (-3,816) (4,161)
Logit 9,1782** -0,0443** -0,0264 -0,4547** 1,5153**
(4,292) (-4,615) (-0,806) (-3,739) (4,062)
(5)Var. Explicativa C ABERTCOM(-1) CRESCPIB(-1) PTF
Probit -0,1180 -0,0159** -0,0380** 1,1336**
(-0,410) (-3,557) (-2,032) (3,547)
Logit -0,1915 -0,0255** -0,0622** 1,8312**
(-0,414) (-3,487) (-2,021) (3,509)
(6)Var. Explicativa C ABERTCOM(-1) CRESCPIB(-1) PTF(-1)
Probit -0,1673 -0,0159** -0,0358* 1,1848**
(-0,577) (-3,575) (-1,905) (3,743)
Logit -0,2711 -0,0256** -0,0586* 1,9118**
(-0,577) (-3,501) (-1,894) (3,694)
(7)Var. Explicativa C ABERTCOM(-1) CRESCPIB(-1) LOG(PTF)
Probit 0,9159** -0,0158** -0,0359* 0,5795** (3,722) (-3,512) (-1,909) (2,989) Logit 1,4761** -0,0253** -0,0585* 0,9402** (3,655) (-3,448) (-1,904) (2,961) Nº de observações 300 Países 10
Fonte: Elaboração própria (dados da Penn World Table, versão 8.0 e do Banco Mundial)
Notas: 1) Os valores da estatística “z” estão entre parênteses. / 2) (*) Estatisticamente significante a 10%; (**) Estatisticamente significante a 5%. / 3) MV: Máxima Verossimilhança.
Com base nos resultados da tabela 5, e levando-se em consideração os parâmetros estatisticamente significantes ao nível de confiança de 90%, e adotando-se as médias dos valores dessas variáveis, chegam-se aos valores das funções de probabilidade acumulada das equações estimadas, a serem apresentados na tabela 6:
Tabela 6 – Valores das funções de probabilidade acumulada (Probit/Logit)
Equação Z Normal acumulada Logística acumulada
1 -0,1073 0,4572 0,4732 2 -0,0506 0,4798 0,4874 3 -0,0656 0,4738 0,4836 4 -0,0055 0,4782 0,4864 5 0,0024 0,5010 0,5006 6 0,0541 0,5216 0,5135 7 -0,1130 0,4550 0,4718
Fonte: Elaboração própria, a partir das estimações realizadas.
Em todas as regressões, os sinais negativos dos parâmetros das variáveis Abertura Comercial e Crescimento do PIB (ambos no período anterior) sugerem que o desempenho dessas variáveis reduze a chance de crescimento do ICH acima da média, pois, países que já são mais abertos ao comércio internacional, ou que contem com uma trajetória de crescimento do PIB consistente, em regra, já possuem ICH mais elevado e dificilmente o crescimento do ICH vai variar acima da média histórica. Ou seja, o “surto” no crescimento do capital humano, em regra, se verifica no país que ainda não possui grande abertura comercial ou crescimento de seu produto.
Todos os modelos de regressão consideraram as variáveis Abertura Comercial e Crescimento do PIB (ambos na primeira defasagem). Porém, em termos de cálculo da distribuição normal acumulada, na estimação que também considerou como regressor a variável Estoque de Capital (em logaritmo), verificou-se que a probabilidade de um país evoluir acima da média do grupo em capital humano é de cerca de 45,70%. No que se refere às estimações que levaram em consideração, além do Estoque de Capital (em logaritmo), a Produtividade Total dos Fatores (não-defasada, defasada e na forma logarítmica), essa probabilidade crescimento é, em média, pouco superior a 47,70%. Contudo, analisando-se as estimações que levaram em consideração a Produtividade Total dos Fatores (não-defasada, defasada e na forma logarítmica), essa probabilidade de crescimento do ICH foi de, aproximadamente, 49,25%.
Finalmente, na estimação de probabilidade da função de distribuição logística acumulada, na equação que também considerou como variável explanatória Estoque de Capital (em logaritmo), constatou-se que a chance de um país evoluir acima da média da amostra em capital humano é de cerca de 47,30%. No que se refere às estimações que levaram
em consideração, além do Estoque de Capital (em logaritmo), a Produtividade Total dos Fatores (não-defasada, defasada e na forma logarítmica), essa probabilidade crescimento é, em média, pouco inferior a 48,60%. Contudo, considerando as estimações que levaram em consideração a Produtividade Total dos Fatores (não-defasada, defasada e na forma logarítmica), essa chance média de crescimento do ICH foi de, aproximadamente, 49,50%.
Ademais, constatou-se que o coeficiente da variável Crescimento do PIB no passado, nas estimações das equações 2 a 4, da Tabela 5, não foi estatisticamente significante ao nível de confiança de 90%.
Em conclusão, a abertura comercial, o estoque de capital possui e a produtividade total dos fatores são estatisticamente significantes para explicar a chance de crescimento do ICH de um determinado país acima da média da amostra, em um certo ano, e que, de acordo com os resultados, os retornos negativos da abertura comercial se comprovam, pois um país que já é aberto, dificilmente terá uma “explosão” de crescimento do ICH. O sinal negativo do parâmetro de estoque de capital se justifica, pois se a quantidade de capital disponível por trabalhador já é elevada, investimentos adicionais em capital tem menor impacto sobre o produto, e, por consequência, no crescimento do ICH.
Por outro lado, principalmente nos países mais ricos, os trabalhadores têm grandes quantidades de estoques de capital à sua disposição, e isso determina, em parte, sua alta produtividade, o que confirma a visão de Krugman (2007), de que a produtividade não é tudo, mas no longo prazo é quase tudo.
Deste modo, a Produtividade Total dos Fatores, em todas as estimações, possui influência positiva na chance de crescimento do ICH de um país acima da média.