Esta seção apresenta os contornos metodológicos do levantamento e análise de dados para o setor de papel e papelão. Buscou-se compor um quadro do desempenho para este material por meio da montagem de uma base de dados, com ampla abrangência em termos geográficos (países), temporal (anos) e intrassetorial (segmentos).
Resumidamente, a base de dados original foi composta por um universo de 58 países durante um período de 51 anos (1959-2009) com informações para o total de papel e papelão. Entretanto, para os principais segmentos do setor (papel imprensa, imprimir e escrever, embalagens, fins sanitários), os dados ganharam maior densidade a partir de 1977. Em 2009, a produção mundial de papel e papelão foi de 371 milhões de toneladas. Os 58 países analisados por este trabalho foram responsáveis por 98,5% daquela produção e 95% do consumo mundial (RISI, 2011). A importância desta cobertura também é justificável em termos demográficos e da renda nacional: em 2009, estes países representaram 80% do total da população mundial e 92% do PIB mundial medido pela taxa de câmbio de Paridade de Poder de Compra (PPC) a preços de 2006 (MADDISON, 2010; FMI, 2011; WORLD DATABANK, 2010).
O esforço de levantamento e tabulação de dados para papel e papelão não foi trivial. Primeiramente, as informações históricas sobre produção, importação e exportação de papel e papelão encontraram uma única fonte de publicação disponível no Brasil – o Pulp and Paper International (PPI). Trata-se de um periódico especializado que publica mensalmente informações técnicas e de mercado sobre o setor. Dentre as informações disponibilizadas pelo PPI destacam-se informações de produção e comércio exterior, preços, demanda e oferta de papel e papelão e projeções de mercado. A série impressa mais completa deste periódico atualmente disponível no país pôde ser encontrada na Biblioteca Central da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiróz (ESALQ/USP).
A abrangência da série impressa (1960-2009), contudo, não implicou uma ampla cobertura das informações necessárias para o desenvolvimento desta pesquisa. O PPI sintetizava dados sobre produção e comércio exterior dos países no denominado Annual Review, publicado anualmente no mês de julho. A partir de 2001, o Annual Review deixou de ser disponibilizado na versão impressa do PPI. O acesso a esta fonte passou a ser restrito a subscrições eletrônicas, mediante um pagamento anual. Por este motivo, foi necessária a realização de uma assinatura eletrônica que possibilitasse completar os dados coletados na biblioteca da ESALQ. A subscrição eletrônica foi realizada por meio do site da RISI, uma revista eletrônica que agrega diferentes bases de dados sobre recursos florestais, entre elas o PPI. A base de dados subscrita foi o Global
Industry Statistics Database Profile, ao invés do Annual Review. As duas bases condensam
se pela maior cobertura temporal (1992-2009), enquanto a segunda restringe-se a informações para no máximo dois anos.
Resolvida a questão do acesso aos dados básicos, foi preciso enfrentar o problema da compatibilização dos dados da versão impressa com a eletrônica, notadamente quanto à amplitude intrassetorial, temporal e geográfica. O primeiro ano da publicação impressa do PPI a que se conseguiu acesso foi 1959. Esta publicação possibilitou a obtenção de informações sobre produção para 11 anos antecedentes a esta data. O consumo aparente de papel e papelão, todavia, somente pôde ser calculado a partir de 1959.
Os dados tiveram que ser harmonizados em termos de unidade de medida (tonelada) e de segmentação setorial. Nas décadas de 60 e meados dos anos 70, as informações foram publicadas em toneladas longas (2.200 libras), principalmente para economias europeias e, em toneladas curtas (2.000 libras), para países norte-americanos. A padronização da unidade de medida foi necessária para evitar distorções com anos posteriores, cujos dados passaram a ser publicados em toneladas métricas (1.000 kg).
Por outro lado, a sistematização intrassetorial dos dados entre 1959 e 1977 exigiu uma classificação dos segmentos em termos da divisão adotada em anos posteriores, qual seja papel imprensa, imprimir e escrever, embalagens e fins sanitários. O segmento de outros papéis, apesar de constar em algumas estimativas mais gerais deste trabalho, não foi aqui enfatizado pela ausência de informações que pudessem explicar o comportamento da dinâmica de seus mercados. Particularmente no caso de papel de imprimir e escrever e embalagens, os dados de produção, importação e exportação de vários subsegmentos tiveram que ser agregados. Não obstante, é impossível descartar a ocorrência de algumas inadequações no procedimento de agregação para alguns países.
Em relação aos dados de produção, 1959 é, claramente, o ano a partir do qual o levantamento ganha densidade. Partindo desse ano, as lacunas para a produção de papel e papelão foram as seguintes: Argélia (1959-60, 1965-66), Bangladesh (1959-70), Colômbia (1959), Egito (1959-71), Grécia (1959-62), Hong Kong (1959-77), Irã (1959-60), Iraque (1959-60, 1981-82), Marrocos (1959-60), Suazilândia (1959-85) e Reino Unido (1959). As lacunas13, além de não
13 A forma de apresentação dos dados pelo PPI nas publicações impressas muitas vezes impede de discriminar se um
serem muito numerosas são, em alguns casos, justificáveis pela mera ausência de produção ou situadas em períodos mais distantes do tempo.
Ao mesmo tempo, ainda que as exportações e importações fossem adequadamente cobertas para o período 1992-2009 através da versão eletrônica do PPI, para a década de 60, o número de lacunas nos dados de comércio exterior dificultou o cálculo do consumo aparente. Os valores nulos em exportações foram mais numerosos, porém menos importantes, já que muitos países poderiam simplesmente não ter realizado exportações. Já em relação às importações, as lacunas foram menos numerosas, porém algumas são importantes e ocorreram em situações para as quais a hipótese de importação nula é implausível: China (1977, 1982-83) e Canadá (1959-64).
Além disso, em alguns anos anteriores à década de 70 foi possível obter informações para o total da produção e comércio exterior dos distintos países, mas poucas informações estavam desagregadas segundo os segmentos de mercado. Estas lacunas implicaram não somente dificuldades na estimação do consumo aparente, mas em somatórios dos dados desagregados sensivelmente menores ao total de papel e papelão. As menores abrangências do somatório dos segmentos ocorreram justamente em períodos mais distantes, notadamente os anteriores a 1977. A partir deste ano, a soma dos dados para os cinco segmentos passou a cobrir mais de 90% dos dados de produção de papel e papelão.
O consumo aparente foi a variável cujo somatório dos segmentos ficou mais distante do total. Consolidada a base de dados para os diferentes países e anos em termos de produção e comércio exterior, realizou-se o cálculo para o consumo aparente. Em alguns casos, como o da Itália e do Brasil, embora não houvesse informações para comércio exterior na década de 60 e 70, o PPI forneceu diretamente dados sobre o consumo aparente de papel. Considerando que lacunas são bem mais comuns no caso dos dados desagregados do que na informação para o conjunto do setor, entende-se que a soma dos consumos discriminados por segmento seja, sobretudo antes de 1977, bem inferior ao consumo total de papel e papelão.
Portanto, a amplitude temporal e geográfica dos dados variou de acordo com o segmento considerado, em função da ocorrência de comércio exterior entre os países e da existência de produção, de modo que as informações sobre papel e papelão em geral compuseram o maior número de observações não nulas do conjunto de países. Procurou-se compor a base de dados mais ampla e consistente que poderia ser montada para o setor com os dados disponíveis.
O levantamento de informações para o Brasil teve como fonte tanto o Pulp and Paper International (PPI) quanto a Associação Brasileira de Celulose e Papel (BRACELPA). A BRACELPA, instituição criada em 1997, representa as empresas que produzem papel e celulose no país, função anteriormente desempenhada pela Associação Nacional de Fabricantes de Papel e Celulose (ANFPC). A BRACELPA, assim como sua antecessora, compila informações estatísticas, como faturamento das empresas, quantidade de mão de obra empregada, localização das plantas, além de dados de produção e comércio exterior. Uma visita à BRACELPA permitiu coletar informações que não puderam ser suficientemente preenchidas somente com os dados do PPI. Mais especificamente, os dados da BRACELPA cobriram o período entre 1950-1976, período em que as lacunas nos dados do PPI eram particularmente numerosas.
Tendo em vista a já mencionada cobertura dos 58 países (98,5% da produção mundial em 2009), a base de dados construída poderia ser considerada como representativa do total mundial. A partir de 1992, contou-se com as quantidades exatas do total mundial, pois a versão eletrônica do PPI (RISI, 2011) cobriu 100% dos países que produziram ou comercializaram papel e papelão. Entretanto após a construção dos indicadores de consumo per capita e de intensidade do uso, Iraque e Zimbábue foram considerados outliers, pois embora o consumo aparente fosse irrelevante, frente às demais economias, a intensidade do uso para papel e papelão situou-se em vários anos próxima de países como o Reino Unido e Canadá. Após os ajustes, o número de países reduziu-se para 56 com dados entre 1959 e 2009. Assim, as avaliações econométricas foram realizadas considerando o conjunto de 56 países.
No que tange ao tratamento econométrico, os métodos utilizados para estimação de equações em painel foram o modelo de Mínimos Quadrados Ordinários empilhados (MQO
polled), o modelo de efeitos fixos e o modelo de efeitos aleatórios. O primeiro modelo assume
que os parâmetros e β são comuns para todos os países, que os erros são ruídos brancos e não estão correlacionados com os regressores. Portanto, o método de MQO empilhado não leva em conta a heterogeneidade existente entre os países. É mais adequado em amostras que apresentem características estruturais semelhantes (BALTAGI, 2005; WOOLDRIDGE, 2002).
O modelo de efeitos fixos considera que as diferenças entre os países são captadas no termo constante do modelo. O coeficiente é um parâmetro desconhecido a ser estimado, cujo efeito individual não observado está correlacionado com as variáveis explicativas . Capta, por conseguinte, os diversos fatores omitidos da regressão que variam entre indivíduos, mas são
razoavelmente constantes no tempo (STOCK e WATSON, 2004), por exemplo, fatores culturais e institucionais. Além disso, qualquer inclusão de variável explicativa que não varie ao longo do tempo (por exemplo, variável binária) é omitida por este modelo. O ajuste do modelo de efeitos fixos é feito pelo estimador de Mínimos Quadrados Ordinários com variáveis dummy (LSDV) ou
within. O modelo de efeitos aleatórios, por sua vez, leva em conta a heterogeneidade dos
indivíduos no termo do erro. Este modelo assume a constante ( ) não como um coeficiente fixo, mas como um parâmetro aleatório não observável. O estimador de Mínimos Quadrados Generalizados (MQG) é comumente utilizado para realizar o ajuste por efeitos aleatórios, sendo a hipótese de não haver correlação entre o termo do erro e as variáveis explicativas crucial para a obtenção de resultados não enviesados e consistentes (BALTAGI, 2005; WOOLDRIDGE, 2002). Comparando-se o modelo de efeitos fixos com o modelo de efeitos aleatórios, verifica-se que o primeiro tem a desvantagem da perda de graus de liberdade com a utilização de variáveis de controle, além de ser muito sensível à qualidade dos dados de cada país. O modelo de efeitos aleatórios, por sua vez, pode conduzir a enviesamento por variáveis omitidas, devido à hipótese de que os aspectos específicos de cada país não se relacionam à variável independente (PIB per capita, neste caso).
É importante destacar que, além dos modelos acima mencionados, foram realizadas estimações baseadas nos valores defasados das variáveis dependentes, com o objetivo de verificar se níveis de intensidade do uso passados surtiriam efeitos sobre os níveis correntes da intensidade do uso. No caso do papel, as regressões foram realizadas por meio do estimador de Arellano e Bond (1991) para painéis dinâmicos (Método dos Momentos Generalizados - GMM), com a inclusão de defasagens da variável dependente dentro do conjunto de variáveis explicativas. Além disso, estimações foram realizadas para o modelo de dados em painel dinâmico com as primeiras diferenças e utilizando como instrumentos os regressores endógenos do modelo, uma vez que a intensidade do uso poderia tanto influenciar como ser influenciada pelas variáveis explicativas. Todavia, os resultados tanto dos modelos com variáveis defasadas quanto dos painéis dinâmicos foram estimativas com significado estatístico inferior aos correntemente adotados no decorrer do trabalho, ou seja, modelos de mínimos quadrados ordinários, efeitos fixos e efeitos aleatórios (sem defasagem) e com formato quadrático para a relação entre o nível de renda per capita e a intensidade do uso.
Alguns testes de especificação foram particularmente importantes na escolha do melhor modelo a ser utilizado. Um deles é o teste de Hausman, que possibilita a escolha entre modelos de efeitos fixos e aleatórios. A hipótese nula (H0) subjacente é que os estimadores do modelo de efeitos fixos e do modelo de efeitos aleatórios não diferem substancialmente. Sob a hipótese alternativa (H1), os estimadores de efeitos aleatórios são não consistentes. Com a confirmação da suposição de que o termo do erro e os regressores não estão correlacionados, o modelo de efeitos aleatórios seria mais adequado, ao passo que se estiverem correlacionados, o modelo de efeitos fixos seria o indicado (GUJARATI, 2006). A estatística de Hausman (H) que verifica estas hipóteses é: H ˆ )'fe ˆre [Var(ˆ )-Var(fe ˆ )]re -1 ( fe ˆ - )ˆre ~ onde fe ˆ re ˆ
Var(ˆ ) é a matriz de variâncias-covariâncias dos estimadores de efeitos fixos; fe
Var(ˆ ) é a matriz de variâncias-covariâncias dos estimadores de efeitos aleatórios; re
K são os coeficientes estimados, excluindo o intercepto.
A estatística deste teste tem uma distribuição qui-quadrado com k graus de liberdade. Logo, valores elevados dessa estatística (ou seja, p-valores baixos) apontam para a inadequação do estimador de efeitos aleatórios.
Outros testes de especificação também utilizados foram o teste F e o de Breusch-Pagan. O primeiro é aplicado para escolher entre os modelos de mínimos quadrados empilhados e de efeitos fixos. A hipótese nula (H0) admite homogeneidade na constante do modelo (MQO empilhado), enquanto a hipótese alternativa (H1) assume heterogeneidade no termo constante (efeitos fixos). Assim, verifica-se a hipótese nula de que a constante do modelo αi é igual a zero. (constante comum – MQO empilhado)
é o vetor dos estimadores do modelo com efeitos fixos; é o vetor dos estimadores do modelo com efeitos aleatórios;
(efeitos fixos - LSDV)
O critério de seleção baseia na comparação entre a estatística F padronizada e a estatística calculada. Assim, se > rejeita-se o modelo MQO empilhado em favor do modelo com efeitos fixos. Por outro lado, o teste de Breusch-Pagan tem como base o Multiplicador de Lagrange (LM) e compara o modelo de MQO empilhado (H0) e o modelo de efeitos aleatórios (H1). O teste de Breusch-Pagan verifica a hipótese nula de que a variância dos efeitos não observados é zero.
(constante comum – MQO empilhado) = 0 (efeitos aleatórios - MQG)
Se LM >