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0 UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALFENAS – UNIFAL –MG INSTITUTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS – ICSA VERÔNICA ROSA TEMPESTA OS PRINCIPAIS DETERMINANTES DO PRODUTO INTERNO BRUTO BRASILEIRO NO PERÍODO DE 1997 A 2015 VARGINHA – MG 2016
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALFENAS – UNIFAL –MG
INSTITUTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS – ICSA
VERÔNICA ROSA TEMPESTA
OS PRINCIPAIS DETERMINANTES DO PRODUTO INTERNO
BRUTO BRASILEIRO NO PERÍODO DE 1997 A 2015
VARGINHA – MG
2016
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALFENAS – UNIFAL –MG
INSTITUTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS – ICSA
VERÔNICA ROSA TEMPESTA
OS PRINCIPAIS DETERMINANTES DO PRODUTO INTERNO
BRUTO BRASILEIRO NO PERÍODO DE 1997 A 2015
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como parte dos requisitos para conclusão do curso de Ciências Econômicas com Ênfase em Controladoria pela Universidade Federal de Alfenas – MG. Orientador: Manoel Vítor de Souza Veloso Coorientador: Marçal Serafim Cândido
Varginha – MG
2016
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RESUMO
A medida de crescimento econômico dos países está atrelada àquilo que eles produzem de riqueza internamente, sendo que a soma de toda riqueza produzida é expressa no chamado Produto Interno Bruto (PIB). Dessa maneira, as variações no crescimento econômico dos países estão intimamente ligadas as variáveis macroeconômicas que determinam o PIB dos país. Analisar essas variações se faz necessário, pois visa agregar informação aos processos decisórios de direcionamento de políticas econômicas, bem como para os processos decisórios de políticas macroeconômicas de estímulo ao consumo, ao investimento, ao nível de tributação e à balança comercial. Assim, o objetivo do presente é identificar e analisar as variáveis que mais contribuem para o crescimento econômico brasileiro no período de 1997 a 2015. A abordagem empírica utilizada para identificar e analisar os determinantes do PIB baseia-se em uma versão macroeconômica sob a ótica do dispêndio. Um Modelo de Regressão Linear Múltipla foi estimado via Método dos Mínimos Quadrados Ordinários para analisar as variáveis que melhor explicam a composição do PIB no período de 1997 a 2015. As evidências obtidas no modelo estimado apresentaram que as variáveis que compõem o PIB, como o consumo, investimento, gastos do governo, exportações e importações apresentaram alta correlações. Concluiu-se que no período de 1997 a 2015 os fatores que mais influenciaram na variação do PIB foram: consumo de energia elétrica, importação de máquinas e equipamentos, ICMS, PIS, Cofins, exportação e importação.
Palavras-chave: Produto Interno Bruto (PIB). Consumo. Investimento. Gastos
do Governo. Saldo da Balança Comercial.
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ÍNDICE
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................................. 4
2 REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................................................... 5
2.1 Produto Interno Bruto (PIB) ................................................................................................ 5
2.2 Variáveis Macroeconômicas Utilizadas ............................................................................... 6
2.2.1 Consumo....................................................................................................................... 6
2.2.2 Investimento ................................................................................................................ 8
2.2.3 Gastos do governo ....................................................................................................... 9
2.2.4 Saldo da Balança Comercial ....................................................................................... 11
3 MATERIAL E MÉTODO .............................................................................................................. 13
3.2 Modelo conceitual teórico ................................................................................................ 15
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ...................................................................................................... 17
4.2 Estatística Descritiva.......................................................................................................... 17
4.2 Estimação do modelo ........................................................................................................ 19
4.3 Análise de Resíduos ........................................................................................................... 22
5 CONCLUSÃO ............................................................................................................................. 25
6 REFERÊNCIAS ............................................................................................................................ 26
7 ANEXO ...................................................................................................................................... 28
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1 INTRODUÇÃO
A medida de crescimento econômico dos países, tanto os desenvolvidos
como os subdesenvolvidos estão atrelados àquilo que eles produzem de
riqueza internamente. A soma de toda riqueza produzida é expressa no
chamado Produto Interno Bruto (PIB). Dessa maneira, as variações no
crescimento econômico estão intimamente ligadas às variáveis
macroeconômicas que determinam o PIB do país.
O tema é atual, haja vista as discussões desenvolvidas a respeito da
importância que a melhoria da infraestrutura brasileira tem para a elevação da
taxa de crescimento potencial do país (GADELHA; CIRQUEIRA, 2013). Uma
investigação empírica, portanto, contribui com a literatura porque pesquisas
sobre o tema em análise ainda são poucas para o caso brasileiro.
A determinação das variáveis macroeconômicas que mais contribuem
para explicar o PIB do Brasil visa agregar informação aos processos decisórios
de direcionamento de políticas econômicas e de expansão do sistema
econômico, bem como para os processos decisórios de políticas
macroeconômicas de estímulo ao consumo, ao investimento, ao nível de
tributação e à balança comercial.
Assim, para contribuir com a compreensão das variáveis determinantes
do crescimento econômico, este trabalho tem com objetivo identificar as
variáveis que mais contribuíram para o crescimento econômico brasileiro no
período de 1997 a 2015, por meio de análise de regressão dos mínimos
quadrados ordinários (MQO).
Neste sentido o presente trabalho foi estruturado em seis seções,
incluindo esta introdução. Inicialmente foi realizada uma discussão teórica
acerca do PIB e suas identidades macroeconômicas: consumo, investimento,
gastos do governo, exportações e importações. Posteriormente são expostos o
material e os procedimentos metodológicos para a realização desse trabalho,
seguido da apresentação dos resultados e discussões, por fim as
considerações finais acerca do trabalho.
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2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 Produto Interno Bruto (PIB)
O Produto Interno Bruto (PIB) é uma medida da soma de todos os bens
e serviços finais produzidos dentro do território nacional, num dado período de
tempo. Seu cálculo leva em consideração somente a produção corrente, pois é
uma medida de fluxo da produção por intervalo de tempo determinado
(FROYEN, 2002). Assim, o que é contabilizado como produção da economia
são as transações econômicas com valor de mercado (FEIJÓ et al, 2007).
À vista disso, para o cálculo do PIB a obra de Keynes, Teoria Geral do
Emprego, do Juro e da Moeda, publicado em 1936 revela a existência de
identidades no nível macro e relações entre os diferentes agregados
(PAULANI; BRAGA, 2007). O produto bruto da economia pode ser obtido
através de três formas distintas: pela ótica do produto, da renda e da despesa.
PRODUTO ≡ DESPESA ≡ RENDA
As inter-relações entre o produto interno bruto, a renda nacional e a
renda pessoal formam a base de algumas definições contábeis, ou identidades,
utilizadas para construir os modelos macroeconômicos da composição do PIB.
Dessa maneira, os livros de macroeconomia apresentam a função de uma
economia aberta, dado sua relevância para mensurar o crescimento de uma
economia, pois o PIB é extremamente importante para a análise da conjuntura
de um país, sendo ele demonstrado na função 01.
( )
(01)
Em que o PIB pela ótica da despesa macroeconômica como sendo igual
à soma do consumo ( ), dos investimentos das empresas ( ), dos gastos do
governo ( ) e das exportações ( ) deduzidas das importações ( ).
O crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) é a principal informação
sobre o nível de atividade econômica, entre as variáveis com grande
importância para os agentes econômicos, pois informações sobre o PIB
subsidiam decisões de consumo, investimento, aplicações financeiras e de
6
política monetária. Embora também seja necessário um grande conjunto de
informações sobre o estado da economia, para uma adequada condução da
política monetária e para a destinação da renda nacional (CUSINATO;
MINELLA; PÔRTO JUNIOR, 2010).
2.2 Variáveis Macroeconômicas Utilizadas
2.2.1 Consumo
O consumo é um componente fundamental na composição do PIB
(GOMES, 2011). De acordo com Lopes e Vasconcelos (2009) o principal
determinante do consumo é a renda, sendo que a relação entre essas variáveis
é dada pela Propensão Marginal a Consumir (PMgC), onde as pessoas
aumentam o consumo quando a renda aumenta, mas não necessariamente na
mesma proporção.
Os resultados apresentados pela pesquisa de Gadelha e Cerqueira
(2013) concluíram que a energia é um fator fundamental para a determinação
do crescimento econômico nas economias modernas. O Brasil é uma nação
dependente de energia elétrica, pois é uma das fontes vitais para o
crescimento econômico de um país e o fornecimento deste tipo de energia é
uma condição necessária para o crescimento regular do produto agregado.
Dessa forma, problemas como a falta de investimentos em infraestrutura no
setor de energia elétrica, assim como “apagões” e constantes interrupções no
seu fornecimento podem comprometer o desenvolvimento social e o progresso
econômico do Brasil.
Avalia-se o PIB real brasileiro no gráfico 01 em função do consumo de
energia elétrica.
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Gráfico 01: Consumo total de energia elétrica e PIB real. Fonte: Gadelha (2005 apud Consumo total de energia elétrica e PIB real, deflacionado pelo IGP-DI (1980-2007)).
O consumo brasileiro de energia elétrica passou de 115.402 GWh em
1981, para 200.639 GWh em 1990, apresentando uma taxa média de
crescimento de 9,83 % ao ano. Na década de 1990, este percentual caiu,
chegando ao patamar de 4,4 % ao ano, e para o período de 2001 a 2007
chegou a 2,8 % ao ano. Em 2001, o consumo de eletricidade foi de 283.259
GWh, em função das práticas de racionamento de consumo (GADELHA, 2005).
Apesar de não haver um consenso na teoria econômica sobre a relação
entre o consumo de energia elétrica e o crescimento econômico, sabe-se que o
tipo de relação de causalidade entre essas variáveis pode afetar a eficácia de
políticas econômicas em uma nação.
Desta forma, para a mensuração da variável consumo foi utilizado como
proxy o consumo de energia elétrica. No entanto, na presente pesquisa utiliza-
se somente o consumo de energia elétrica das indústrias porque no Brasil a
indústria é a maior consumidora de energia elétrica, cerca de 46% do consumo,
seguida pelo setor residencial, em torno de 22%. (PASCHOAL FILHO, 2004)
Dentro deste panorama o setor elétrico brasileiro constituiu importante
vetor de crescimento condicionado à expansão da demanda. Assim, os países
em desenvolvimento necessitam continuar seu processo de crescimento, o que
requer ampliações constantes na estrutura e uso crescente de energia
8
(FIGUEIREDO FILHO, 2004). Este processo também é um indutor do
crescimento econômico.
2.2.2 Investimento
O investimento tem duplo papel: além de representar um importante
componente da demanda, aumentam a capacidade produtiva da economia ao
longo do tempo. Ao estimular os investimentos, o governo além de aumentar o
grau de utilização da capacidade produtiva, eleva esta própria capacidade ao
aumentar o estoque de capital da economia (LOPES; VASCONCELLOS,
2009).
A quantidade demanda de bens de investimento depende da taxa de
juros, que mede o custo dos recursos utilizados para financiar o investimento.
Para que um projeto seja lucrativo, o seu retorno econômico deve superar o
custo (MANKIW, 2008).
Por conta disso, utilizou-se a taxa Selic no presente trabalho, pois ela
identifica a taxa de juros que reflete a média de remuneração dos títulos
federais negociados com os bancos. Ela é considerada a taxa básica porque é
usada em operações entre bancos e, por isso, tem influência sobre os juros de
toda a economia (MACHADO; PONTILI, 2008).
A Selic é uma espécie de teto para os juros pagos pelos bancos nos
depósitos à prazo, sendo que, A partir dela, os bancos também definem qual a
taxa que vão cobrar dos agentes que procuram empréstimos. Esta taxa é
usada para operações de curtíssimo prazo entre os bancos, que, quando
querem tomar recursos emprestados de outros bancos por um dia, oferecem
títulos públicos como lastro, visando reduzir o risco, e, consequentemente, a
remuneração da transação (BACEN, 2007).
Além da Selic também foi utilizado a importação de máquinas e
equipamentos como variável proxy do investimento, pois conforme Lopes e
Vasconcellos (2009) alguns exemplos de investimento são: “compra de prédios
por empresas ou a aquisição de maquinas e equipamentos, assim como a
variação de estoques, seja de matérias-primas, de bens semielaborados ou
mesmo de bens acabados.” (LOPES, VASCONCELLOS, 2009, p. 353,).
9
2.2.3 Gastos do governo
Os efeitos dos gastos públicos dependem de quanto é injetado ou
retirado da economia, assim, “o governo tem o controle direto sobre o nível da
tributação e dos gastos públicos. A manipulação dos tributos e dos gastos do
governo para regular as atividades econômicas é conhecida como política
fiscal” (RIANI, 2009, p.176,).
Os gastos do governo equivalem aos tributos arrecadados menos as
transferências realizadas, então, os gastos do governo são iguais aos tributos,
ou seja, desde que os gastos ou despesas não superem a arrecadação
tributária. Mas, se os gastos forem maiores do que a arrecadação tributária o
governo incorre em um déficit orçamentário, no qual pode financiar com a
emissão de títulos da dívida pública, ou seja, tomando emprestado nos
mercados financeiros (MANKIW, 2008).
Por outro lado, se os gastos forem menores do que a arrecadação
tributária, o governo incorre em um superávit orçamentário, ao qual pode
recorrer para saldar uma parcela remanescente de sua dívida. (MANKIW,
2008).
Assim, o governo pode financiar seus gastos correntes com base na
carga tributária líquida, que representa o total de tributos arredados no país
subtraídos as transferências governamentais: juros da dívida pública, subsídios
e gastos com assistência e previdência social. (LOPES, VASCONCELLOS,
2009).
No presente trabalho foram utilizados na estimação do modelo os
principais tributos que compõem a carga tributária brasileira como variáveis
proxies dos gastos do governo: receita total dos impostos federais, ICMS
(Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços), CSLL (Contribuição
Social sobre o Lucro Líquido), PIS/PASEP (Programa Integração Social) e
Cofins (Contribuição para Financiamento da Seguridade Social).
Os impostos federais são compostos principalmente por IR (Impostos de
Renda), II (Imposto de Importação), IPI (Imposto sobre produtos
industrializados), além de outros, os quais têm como característica não estar
vinculado a uma contraprestação direta a quem o está pagando. Uma parcela
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da receita dos impostos federais é destinada via transferência para os
governos estaduais e municipais (WERNECK, 1995).
O ICMS é um imposto estadual sobre operações, circulação de
mercadorias e sobre a prestação de serviços de transporte interestadual,
intermunicipal e de comunicação. O contribuinte deste imposto é qualquer
pessoa, física ou jurídica, que realiza operação de serviço descrita como fato
gerador do imposto (Art. 1º do RICMS/02).
A CSLL é uma contribuição social instituída pela Lei 7.689 de 15 de
dezembro de 1988, de competência da União, e como qualquer contribuição
social é destinada à manutenção da previdência social, seus contribuintes são
as pessoas jurídicas domiciliadas no país e as que lhe são equiparadas pela
legislação do imposto de renda (OLVEIRA et. al., 2005).
PIS e Cofins também são contribuições sociais, ou seja, de acordo com
o art. 195 da Constituição Federal de 1988 destinam-se ao financiamento da
seguridade social.
A arrecadação do PIS está vinculada ao custeio do seguro desemprego
e do abono aos empregados com médio até dois salários mínimos de
remuneração mensal, além de financiar programas de desenvolvimento
econômico através do BNDES (Banco Nacional de Desenvolvimento
Econômico e Social). A Cofins destina-se exclusivamente às despesas com
atividades-fim das áreas de saúde, previdência e assistência social.
A contribuição para o PIS compreende três modalidades: sobre o
faturamento das pessoas jurídicas de direito privado, e todas as pessoas a elas
equiparadas; sobre a folha de pagamento, onde contribuem as entidades sem
fins lucrativos e sobre a importação. Já a Cofins existe nas modalidades sobre
o faturamento e sobre importação.
Sem impostos e contribuições não há governo. A prática quanto à
cobrança de tributos está correlacionada à gestão pública, uma vez que aquela
se faz necessária para administrar a estrutura pública, bem como promover as
atividades sociais.
Entretanto, há limites para os impostos. A questão é que, se por um
lado, maiores tributos garantem mais recursos para o governo, por outro
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tendem a inibir o crescimento econômico, desestimulando o emprego, o
investimento, o consumo e o produto (PAES, 2010).
É neste contexto que se insere a Curva de Laffer, que expressa à
relação ambígua existente entre aumentos de alíquotas e aumentos de receita
tributária, relação esta representada no Gráfico 02 (GIAMBIAGI, 2008).
Gráfico 02: Curva de Laffer. Fonte: Giambiagi (2008, p.21).
Alguns princípios são apresentados à Curva de Laffer: com uma alíquota
tributária nula, a receita obviamente é nula; e com uma alíquota de 100%, a
receita também é nula, pois ninguém iria trabalhar para que o governo se
apropriasse de toda a renda. Assim, há um nível de alíquota que maximize a
receita. A partir desse ponto, no lado direito da curva, aumentos de alíquotas
geram uma perda de receita, pois produzem uma evasão e/ou um desestímulo
às atividades formais que superam o aumento da alíquota, gerando uma perda
de receita (GIAMBIAGI, 2008).
2.2.4 Saldo da Balança Comercial
Outro aspecto relevante na análise do crescimento econômico diz
respeito às exportações líquidas ou balança comercial, que é a diferença entre
exportações e importações numa economia ou de um país ( ). Desta
forma, foi utilizado no presente trabalho os valores das exportações e
importações do Brasil no período analisado, de 1997 a 2015.
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Blanchard (2007) apresenta as importações como sendo iguais às
compras de bens e serviços estrangeiros por agentes nacionais (consumidores,
pelas empresas e pelo governo); e as exportações como as compras de bens e
serviços do país por estrangeiros. Se as exportações excedem as importações,
isso significa que o país tem um superávit comercial no período de análise; e
se as importações excedem as exportações, o país tem um déficit comercial.
A literatura sobre o assunto tende a enfatizar a vigorosa expansão das
exportações, sua crescente diversificação bem como os diversos tipos de
incentivos que foram sendo postos em prática, que elevaram a rentabilidade
das exportações (BARROS et. al., 1975). O Gráfico 03 apresenta a demanda
doméstica e as exportações líquidas em relação ao crescimento do PIB.
Gráfico 03: PIB – Decomposição do crescimento. Fonte: Carneiro (2010 apud IBGE, Contas Nacionais).
A mudança dos coeficientes exportados e importados da economia
brasileira implica que, toda vez que ocorre uma aceleração do crescimento,
segue-se uma desaceleração das exportações líquidas e a importância da
demanda externa declina significativamente (CARNEIRO, 2010).
Por volta de 1992 a economia brasileira deveu-se exclusivamente ao
crescimento da demanda externa oriundo da aceleração do crescimento do
comércio internacional, que explica a elevação do crescimento do PIB num
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contexto de retração da demanda doméstica. Já no patamar de crescimento
seguinte, em torno de 1997 aproximadamente, é a demanda doméstica que
aparece como fator preponderante. A elevada elasticidade renda das
importações constituiu-se como uma característica essencial das economias
latino americanas e periféricas (CARNEIRO, 2010).
3 MATERIAL E MÉTODO
A abordagem empírica utilizada para analisar os alguns determinantes
do PIB baseia-se em uma versão macroeconômica sob a ótica do dispêndio. O
modelo analisa e identifica as variáveis que explicam a composição do PIB no
período de 1997 a 2015.
A presente pesquisa pode ser considerada como quantitativa devido à
quantificação do tipo de metodologia, pois foi feita pela regressão de mínimos
quadrados ordinários (MQO).
A Função 02 apresenta a estrutura de um modelo de regressão linear
múltipla em que: o parâmetro ( ) representa o intercepto da função; o
parâmetro ( ) e ( ) representam as contribuições de cada variável
independente para a variável dependente; e o fator ( ) corresponde ao erro
estatístico da regressão.
(02)
Os coeficientes da Equação 02 podem ser obtidos por MQO, no qual
busca encontrar a reta que melhor se ajusta a um conjunto de observações,
de modo a minimizar o quadrado dos desvios. Mas, para aplicar o MQO é
necessário que algumas condições sejam satisfeitas para que o modelo
possa ser adequadamente utilizado. (WOOLDRIDGE, 2011;
GUJARAT;IPORTER, 2008).
Os pressupostos de Gauss Markov que precisam ser satisfeitos na
utilização do modelo de regressão linear MQO, produzindo o Melhor Estimador
Linear Não-Viesado (MELNV) para que as estimativas produzidas sejam
consistentes são as seguintes:
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a) O modelo é linear nos parâmetros;
b) Valores fixos de Xi são independentes do termo de erro (Ui) de forma
que: cov(ui,X1i) = cov(ui,X2i) = ... = 0;
c) O termo de erro ui, tem valor médio zero: E(ui | Xi) = 0;
d) Homocedasticidade ou variância constante dos termos de erro, de forma
que: var(ui, uj) = 0;
e) Ausência de autocorrelação entre os termos de erro: cov(u1,u2, ui) = 0;
f) Não há colinearidade entre as variáveis X.
Com o intuito de verificar que as hipóteses de “a” a “f” são atendidas é
necessário realizar testes analíticos e de hipóteses que atestam a adequação
do modelo. Se as hipóteses forem atendidas, o modelo está corretamente
especificado.
Além das hipóteses, as principais estatísticas obtidos pela regressão
linear múltipla segundo Anderson et al. (2007), para analisar a qualidade do
ajuste são:
a) Coeficiente de determinação (R2);
b) Coeficiente de determinação ajustado (R2 ajustado);
c) Coeficiente de correlação (R);
d) Teste F;
e) Teste t;
Na Tabela 01 são apresentas as principais características de cada
parâmetro.
Tabela 01: Estatísticos de uma regressão.
Parâmetro Sigla Descrição
Coeficiente de determinação
Representa, em porcentagem, o quanto da variável dependente é explicada pela regressão.
Coeficiente de determinação
ajustado
ajustado
É uma expressão mais exata do coeficiente de determinação, pois é ajustado pelo número de variáveis independentes da análise.
Teste F F Permite dizer se a relação entre a variável dependente e o conjunto de variáveis independentes é estatisticamente significante (significância da regressão).
Teste t T
Permite dizer se a relação entre a variável dependente e uma das variáveis independentes é estatisticamente
significante (significância dos ).
Em relação à análise residual dos dados foi realizado primeiro
visualmente, analisando os gráficos gerados pelo software e em seguida
15
analiticamente, utilizando os testes de normalidade (Shapiro Wilk), de
heterocedasticidade (Breush-Pagan), de independência (Durbin – Watson),
pontos influentes e distância de cook.
O teste analítico para comprovar a normalidade é chamado de Shapiro-
Wilk. Sob hipótese H0 os resíduos possuem distribuição normal, sob hipótese
H1 os resíduos não possuem distribuição normal.
O teste analítico chamado de Breush-Pagan pode comprovar se há ou
não o problema da hetorocedasticidade. Dessa forma, sob a hipótese H0 os
resíduos são homocedáticos e sob a hipótese H1 os resíduos são
heterocedásticos.
A estatística Durbin-Watson representa a correlação dos resíduos, no
qual os limites do teste representado por d são 0 e 4. Assim, d ≈ 2(1 − ),
sendo −1 ≤ ≤ 1. é o coeficiente de correlação amostral.
Interpretação: 0 ≤ ≤ 4.
= 0, d = 2: não há correlação serial de primeira ordem;
= 1, d ≈ 0: perfeita correlação dos resíduos;
= −1, d ≈ 4: correlação negativa perfeita entre os resíduos.
Ou seja, quando DW assume valor 2, há correlação zero. Dessa forma,
quanto mais próximo a estatística D-W se aproxima de 2, mais evidências se
terá para não rejeitar o H0 em que diz que os resíduos são independentes.
Pode-se analisar o problema de pontos influentes através de do gráfico
“Residuals vs Leverages” (resíduos versus pontos de alavancagem), em que
terá outliers se ultrapassar os limites de 0,5 ou 1,0 pela distância de Cook. Em
relação a “Distância de Cook” é um teste para analisar a distribuição dos
resíduos brutos.
3.2 Modelo conceitual teórico
O presente trabalho utiliza observações macroeconômicas que foram
todas retiradas do Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas (IPEADATA),
no período compreendido de fevereiro de 1997 a outubro de 2015, para
analisar de forma empírica os fatores descritosna revisão bibliográfica de
estudos anteriores que descrevem o PIB do Brasil.
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As variáveis coletadas foram: consumo de energia elétrica das indústrias
como proxy do consumo; taxa básica de juros (SELIC), importação de
máquinas e equipamentos como proxys do investimento; receita dos impostos
federais, ICMS(Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços),
CSLL(Contribuição Social sobre o Lucro Líquido), PIS(Programa Integração
Social) e Cofins (Contribuição para Financiamento da Seguridade Social) como
proxies dos gastos do governo; exportações e importações.
Para se atingir o objetivo proposto, o presente trabalho utilizou-se da
análise de regressão múltipla, a qual é mais receptiva à análise ceteris paribus
(mantendo os demais fatores constantes), pois permite controlar fatores que
afetam simultaneamente a variável dependente (WOOLDRIDGE, 2010).
Para isso foi testada a hipótese de comprovação da relação que pode ou
não existir entre as variáveis e o PIB, sendo utilizada como variável
dependente o PIB e como variáveis independentes as variáveis
macroeconômicas (consumo de energia elétrica das indústrias, SELIC,
importação de máquinas e equipamentos, receitas dos impostos federais,
ICMS, CSLL, PIS, Cofins, exportações e importações). A descrição das
variáveis utilizadas está apresentada na Tabela 02.
Tabela 02: Descrição das variáveis macroeconômicas utilizadas.
Variável dependente Descrição da variável utilizada Unidade
Produto Interno Bruto (PIB)
Mede a produção de bens e serviços finais fabricados dentro do país em um apurado espaço de tempo.
Giga-watt-hora
Variáveis independentes
Descrição das variáveis utilizadas Unidades
Consumo (CE) Consumo de energia elétrica das indústrias. Milhões de reais
SELIC (SELIC) Taxa de juros real utilizada no Brasil. %
Investimento (MaqEq) Importação de máquinas e equipamentos. Milhões reais
Gastos do governo (G)
Supondo que o governo tenha um orçamento equilibrado, arrecadação tributária igual aos gastos do governo, utilizou-se os seguintes tributos:
Receita dos impostos federais (RF);
ICMS (ICMS);
PIS (PIS);
Cofins (Cofins);
CSLL (CSLL).
Milhões reais
Exportações (X) São as vendas nacionais para países estrangeiros.
Milhões de reais
Importações (M) São as compras nacionais de países estrangeiros.
Milhões de reais
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Ressalta-se que os dados apresentam escalas e unidades de medidas
diferentes, pois o consumo de energia elétrica é em giga-watt-hora, a Selic é
uma taxa e os demais dados estão em reais, porém o ICMS é em unidade de
milhar e os demais dados estão em milhões.
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.2 Estatística Descritiva
O trabalho buscou analisar e identificar as variáveis macroeconômicas
que mais contribuíram para explicar o PIB no período de fevereiro de 1997 a
outubro de 2015. Para a análise econométrica foi utilizado o logaritmo da
variável independente (PIB) em função das variáveis regressoras de consumo
de energia elétrica das indústrias, SELIC e o logaritmo de importação de
máquinas e equipamentos, das receitas dos impostos federais, do ICMS, do
PIS, do Cofins, da CSLL, das exportações e das importações.
Todas as variáveis foram defasadas (t-1) por ser tratar de uma série
temporal, além de terem sido corrigidas a valor presente e inflação. Tal medida
teve o intuito de avaliar o comportamento das variáveis regressoras ao longo
do tempo após verificar a relevância de cada variável no PIB brasileiro.
A partir dos dados estudados, referentes à composição do PIB, é
apresentada na Tabela 03 as descrições dos dados, no qual se utilizou as
principais medidas de tendência central: mínimo, 1º quartil, mediana, média, 3º
quartil, máximo e desvio padrão.
A tabela 03 apresenta a análise descritiva dos dados analisados.
Tabela 03: Interpretação do modelo estimado.
Variáveis Mínimo 1º quartil Mediana Média 3º quartil Máximo Desvio Padrão
PIB 227.235 284.507 346.952 377.167 481.580 564.176 0,27032
CE 9.178 10.774 13.336 12.874 14.912 15.886 2,12032
SELIC 0,00493 0,008601 0,01157 0,01230 0,014863 0,03334 0,00491
MaqEq 1.339 2.816 3.412 3.788 4.853 7.095 0,32150
G: RF 14.100 21.031 26.148 28.803 35259 59.130 0,32510
G: ICMS 1.435.068 20.088.921 2.437.629 2.596.081 33.061.279 4.633.368 0,29343
G: PIS 1.770 2.464 3.493 3.560 4.588 10.540 0,33845
G: Cofins 4.145 9.783 13.538 13.140 17.191 21.625 0,41798
18
G: CSLL 867,5 2.490,2 3.917,8 4.178,1 5015,6 15757,7 0,54222
X 11.202 28.650 43.518 41.458 53.110 69.798 0,42386
M 9.220 26.335 33.721 35.938 45.950 67.350 0,36215
Nota: PIB: Produto Interno Bruto; CE: consumo de energia elétrica; SELIC: taxa de juros utilizada no Brasil; MaqEq: Importação de máquinas e equipamentos; Dentro da variável gastos (G) - RF: receita dos impostos federais; ICMS: Imposto sobre Circulação de Mercadorias; PIS:
Programa Interação Social; Cofins: Contribuição para Financiamento da Seguridade Social; CSLL: Contribuição Social Sobre o Lucro Líquido. X: Exportação; M: Importação.
Todas as variáveis analisados apresentam valores próximos da média e
da mediana, isto significa que os dados possuem distribuição assimétrica.
Dentre as variáveis estudadas o consumo de energia elétrica é o que
apresenta maior desvio padrão e possui maior dispersão dos dados.
A matriz de correlação entre as variáveis independentes, representada pela
Tabela 04 mostra a associação linear entre as variáveis analisadas na presente
pesquisa.
Tabela 04: Matriz de correlação.
CE SELIC MaqEq RF ICMS PIS Cofins X
SELIC MaqEq RF ICMS PIS Cofins CSLL X M
CE 1 -0.777 0.75495 0.792691 0.898668 0.845090 0.909026 0.659766 0.796892 0.833798
SELIC 1 -0.6019 -0.67942 -0.77467 -0.66453 -0.81821 -0.57623 -0.64492 -0.69596
MaqEq 1 0.791830 0.861517 0.775422 0.810871 0.590891 0.747300 0.935179
RF 1 0.883379 0.848233 0.863729 0.854610 0.648045 0.792932
ICMS 1 0.896474 0.952006 0.690806 0.789835 0.905910
PIS 1 0.893929 0.695125 0.736950 0.798639
Cofins 1 0.707377 0.853663 0.889233
CSLL 1 0.494480 0.610743
X 1 0.85702
M 1
Nota: PIB: Produto Interno Bruto; CE: consumo de energia elétrica; SELIC: taxa de juros utilizada no Brasil; MaqEq: Importação de máquinas e equipamentos; Dentro da variável gastos (G) - RF: receita dos impostos federais; ICMS: Imposto sobre Circulação de Mercadorias; PIS:
Programa Interação Social; Cofins: Contribuição para Financiamento da Seguridade Social; CSLL: Contribuição Social Sobre o Lucro Líquido. X: Exportação; M: Importação.
A partir da matriz de correlação de Pearson verifica-se que a maioria das
variáveis está associada linearmente de forma moderada a forte ( ≥ 0,6), para
uma escala em que forte é ≥ 0,6, moderado de 0,3 < > 0,6 e fraco ≤ 0,3,
porém não apresenta associação linear perfeita, ou seja, de = 1.
As variáveis que estão mais associadas são: Cofins e ICMS, PIS e
ICMS; a tributação destes são sobre o próprio ICMS. Também há alta
19
correlação da importação com a proxy do investimento, pois o investimento
está diretamente relacionado com a importação destes bens.
4.2 Estimação do modelo
Assim foi estimado por MQO dois modelos de semi-elasticidade para
analisar o PIB com o intuito de diferenciar os modelos pela variável gastos, em
que no modelo 01 as variáveis estão separadamente e no modelo 02 os
tributos federais estão juntos. Os resultados emitidos pelo software será
apresentado na tabela 05 e posteriormente nas equações (III) referente ao
modelo 1 e (IV) referente ao modelo 2.
Tabela 05: Resultado da regressão múltipla do modelo 01 e modelo 2.
Nota:; CE: consumo de energia elétrica; SELIC: taxa de juros utilizada no Brasil; MaqEq: logaritmo de Importação de máquinas e equipamentos; Dentro da variável gastos (G) - RF: logaritmo das receita dos impostos federais; ICMS: logaritmo Imposto sobre Circulação de
Mercadorias; PIS: logaritmo Programa Interação Social; Cofins: logaritmo Contribuição para Financiamento da Seguridade Social; CSLL: logaritmo Contribuição Social Sobre o Lucro Líquido. X: logaritmo Exportação; M: logaritmo Importação. * significativo a 0,05%; ** significativo a 0,01%; *** significativo a 0,001%.
Em termos estatísticos no modelo 1 as variáveis consumo de energia
elétrica das indústrias, importação de máquinas e equipamentos, ICMS, PIS,
Cofins, exportações e importações foram significativas ao nível alfa de 1% de
significância, comprovadas pelo teste T emitido pelo software, tal resultado
explicita que essas variáveis explicam individualmente a variação do PIB. A
qualidade do ajuste foi bastante significativa: 96,78% ( ). Esse resultado
Coeficientes Estimativa 1 Pr(>|t|) Estimativa 2 Pr(>|t|)
Intercepto 1,4389 0,02494 * 1,344805 0,02457 *
CE 0,03126 2,59e-12 *** 0,034419 8,75e-15 ***
SELIC -0,86169 0,53525 1,232506 0,32462
Log MaqEq 0,06883 0,04932 * 0,106619 0,00149 **
Log RF 0,04027 0,23284 - -
Log ICMS 0,57464 < 2e-16 *** 0,599640 < 2e-16 ***
Log PIS 0,07792 0,02483 * - -
Log Cofins -0,09370 0,00668 ** - -
Log CSLL -0,01572 0,24637 - -
Log M -0,05937 0,01109 * -0,084839 2,03e-05***
Log X 0,11664 0,00851 ** 0,080776 0,06368
G: Log RF + Log PIS + Log Cofins + Log CSLL
- - -0,001198 0,88536
- : 0,9678 : 0,9661
- : 0,9663 : 0,965
20
mostra que o modelo explica 96,78% da variabilidade do PIB brasileiro no
período estudado.
No modelo 2, as variáveis que foram significativas ao nível alfa de 1% de
significância comprovadas pelo teste T foram: consumo de energia elétrica das
indústrias, importação de máquinas e equipamentos, ICMS e exportações. A
qualidade do ajuste foi de 96,61% ( ), ou seja, esse resultado mostra que o
modelo explica 96,61% da variabilidade do PIB brasileiro no período estudado.
O é usado como medida de comparação de modelos, o modelo 1
seria escolhido dado
. Porém essas medidas foram muito próximas,
indicando que os dois modelos poderiam ser escolhidos.
A inferência dos modelos estimados, de acordo com a tabela 06, no qual
são mostrados as interpretações dos resultados para a estimação do Produto
Interno Bruto brasileiro respectivamente para o modelo 1 e 2.
Tabela 06: Interpretação do modelo estimado.
Variáveis Variação Impacto no PIB –
Equação 1 Impacto no PIB –
Equação 2
CE 1 Aumenta 0,031% Aumenta 0,03%
SELIC 1 Diminui 0,86% Aumenta 1,23%
Log MaqEq 1% Aumenta 0,07% Aumenta 0,11%
Log RF 1% Aumenta 0,04% -
Log ICMS 1% Aumenta 0,57 % Aumenta 0,60 %
Log PIS 1% Aumenta 0,08% -
Log Cofins 1% Diminui 0,09% -
Log CSLL 1% Diminui 0,01% -
Log X 1% Aumenta 0,12% Aumenta 0,08%
Log M 1% Diminui 0,06% Diminui 0,08%
G: Log RF + Log Log PIS + Log Cofins + Log CSLL
1% - Diminui 0,001%
Nota: CE: consumo de energia elétrica; SELIC: taxa de juros utilizada no Brasil; MaqEq: logaritmo de Importação de máquinas e equipamentos; Dentro da variável gastos (G) - RF: logaritmo das receita dos impostos federais; ICMS: logaritmo Imposto sobre Circulação de
Mercadorias; PIS: logaritmo Programa Interação Social; Cofins: logaritmo Contribuição para Financiamento da Seguridade Social; CSLL: logaritmo Contribuição Social Sobre o Lucro Líquido. X: logaritmo Exportação; M: logaritmo Importação.
De acordo com a tabela 06, o aumento de uma unidade do consumo de
energia elétrica das indústrias medido em GWh (giga-watt-hora) provoca um
impacto positivo no PIB do país de 0,03% no modelo 1 e 0,034% no modelo 2.
Tais resultados condizem com o resultado do estudo de Gadelha e Cerqueira
(2013) em que o consumo de energia afeta o crescimento econômico, pois o
21
uso da energia elétrica aumenta como um resultado da renda elevada. Assim,
o consumo de eletricidade pode induzir o crescimento econômico de um país
através da produção industrial.
O aumento de uma unidade da Taxa de Juros SELIC impacta
negativamente no PIB, na ordem de 0,86% no modelo 1 e no modelo 2 impacta
positivamente em 1,23%. Dado que essa variável representa o custo da
utilização do capital, tem-se algo condizente com a teoria econômica - quanto
maior o custo do capital menor serão os investimentos: “um aumento nas taxas
de juros induz os agentes a alocarem menos recursos em capital produtivo,
reduzindo investimento e, assim, o produto futuro” (KANNEBLEY, 2002, p.
250).
Para um aumento de 1% da importação de máquinas e equipamentos
impacta positivamente no PIB em 0,07% no modelo 1 e 0,11% no modelo 2.
Tais resultados indicam que as indústrias estão produzindo em maior escala,
pois estão importando mais máquinas e equipamentos, isto é apresentado na
pesquisa de Carneiro (2010) no qual o “componente mais dinâmico do
investimento foi aquele relativo a máquinas e equipamentos refletindo os
aumentos de capacidade produtiva em setores com baixas indivisibilidades,
dentre os quais a indústria”.
Em relação a receita líquida total dos impostos federais brasileiros o
aumento de 1% da provoca um impacto positivo no PIB em 0,04%, assim os
impostos federais compõe a variável gastos do governo na composição do PIB,
de forma que ainda estão do lado esquerdo do ponto de maximização da da
Curva de Laffer, ou seja, o aumento da alíquota aumenta a receita
governamental.
Já o aumento de 1% do ICMS provoca um aumento no PIB de 0,57% no
modelo 1 e 0,60 % no modelo 2. Esses dados mostram a influência de um
imposto estadual no produto final do país, sendo que o ICMS tem sido o
imposto que mais gera arredação no Brasil.
Isso é decorrente das desigualdades de renda, o qual levou ao uso de
impostos indiretos como um instrumento redistributivo. Porém, a multiplicidades
de objetivos atribuídas à tributação do valor agregado, resultou num sistema
excessivamente complexo, além de ter sido executado de forma seletiva tanto
22
em relação aos setores de atividade quanto no que se refere ao tipo de produto
taxado (SAMPAIA, 2004).
O aumento de 1% do PIS provoca um impacto positivo no PIB em 0,08% e
a Cofins impacta negativamente na ordem de 0,09%, ambos no modelo 1.
Assim, de acordo com a Teoria de Laffer o PIS está contribuindo para o
aumento do PIB, pois a alíquota ainda se encontra no lado esquerdo da curva e
a Cofins já passou do ponto ótimo da alíquota que deve ser cobrada, ou seja, a
Cofins está do lado direito da curva e com o aumento da alíquota reduz a
arrecadação do governo em vez de aumentar.
Em relação a CSLL o aumento de 1% da provoca um impacto negativo no
PIB em 0,01%. Também aumento de 1% da variável G (soma dos logaritmos
dos impostos federais, PIS, confins e CSLL) provocam um impacto negativo no
PIB em 0,001% no modelo 2. Desta forma, a Contribuição Social e o somatório
dos impostos também corroboram com a teoria apresentada na Curva de
Laffer, ou seja, o aumento da alíquota tributária destes não necessariamente
irá aumentar a receita.
Já o aumento de 1% das importações provocam um impacto negativo no
PIB do país em 0,06% no modelo 1 e 0,08% no modelo 2. Já o aumento de 1%
das exportações provocam um impacto positivo no PIB em 0,12% no modelo 1
e 0,08% no modelo 2. Desta forma, o resultado da Balança de Pagamentos
dependerá do nível de exportações e importações, sendo que exportar
contribui para o crescimento econômico, pois há a entrada de moeda
estrangeira no país e importar afeta negativamente, devido à saída de capital.
4.3 Análise de Resíduos
Através das hipóteses de ajuste observadas na metodologia, os erros
precisam ter distribuição normal com média centrada no zero e com variância
constante. Dessa forma a análise de resíduos concentra-se em testar tais
hipóteses para que o modelo estimado seja bem ajustado. A análise de
resíduos foi feita gráfica e analiticamente, utilizando o programa R.
Os gráficos que se podem observar antes dos testes analíticos são os
dos resíduos plotados, como representado na Figura 1 para o modelo
1(equação 1) e na Figura 02 para o modelo 2 (equação 2) em anexo.
23
Os gráficos dos dois modelos (Figuras 1 e 2 em anexo) explicitam as
distribuições dos resíduos no eixo Y em função das observações no eixo X.
Pode-se afirmar, aparentemente, que não há violação das hipóteses tratadas
anteriormente: os erros possuem tendência de estar identicamente distribuídos
(com variâncias constantes), com média zero, serem independentes, terem
distribuições normais e não haver pontos influentes.
Os testes analíticos (de normalidade, heterocedasticidade e
independência) para comprovar cada uma das três hipóteses supracitadas
foram feitos no software R e estão representados na tabela 07.
Tabela 07: Testes dos resíduos.
Testes Hipóteses Modelo 1 Modelo 2
Teste de normalidade de Shapiro- Wilk
H0: Resíduos Normais
W = 0,99192 W = 0,98878
H1: Resíduos Não Normais
P-valor= 0,2481 P-valor= 0,07508
Teste de Heterocedasticidade de Breush-Pagan
H0: Resíduos Homocedáticos
Df = 1 Df = 1
H1: Resíduos Heterocedásticos
P-valor= 0,2453746 P-valor= 0,1412229
Teste de Independência de Durbin-Watson
H0: Resíduos Independentes
DW = 0,99816 DW = 0,91899
H1: Resíduos Dependentes
P-valor = 1,299e-15 P-valor = < 2,2e-16
Por meio da interpretação dos dados do teste de normalidade de
Shapiro-Wilk no modelo 1 um valor estatístico W=0,99192 e um valor de área
de probabilidade mínima para rejeitar-se a hipótese Ho (P-valor) de 0,2481.
Pela área do P-valor podemos não rejeitar a hipótese Ho (de que os resíduos
possuem distribuição normal) com uma área alfa de 1% para o teste.
O modelo 02 teve como resultado um valor estatístico W=0,98878 e o
valor de área de probabilidade mínima para rejeitar-se a hipótese Ho (P-valor)
de 0,07508. De acordo com o valor desta área pode-se não rejeitar a hipótese
Ho (de que os resíduos possuem distribuição normal) com uma área alfa de 1%
de significância para o teste.
Os resultados para o teste de heterocedasticidade, de variância não
constante em função de valores ajustados, foram um P-valor de 0,2453746
24
para o modelo 1 e de 0,1412229 para o modelo 2, ou seja, a uma área alfa de
1% de significância, podemos não rejeitar a hipótese Ho (que de os resíduos
são homocedáticos) em ambos os modelos.
Para o teste de Independência (Durbin - Watson) tem-se uma estatística
p-valor de 1,299e-15 no modelo 1 e < 2,2e-16 no modelo 2, onde em ambos os
resultados rejeita-se a hipótese H0, ou seja, não são independentes. Esse
resultado é condizente com o estudo, pois as variáveis são altamente
correlacionadas, além de ter o problema de endogeneidade das variáveis.
Em uma regressão pode haver ainda o problema de observações
influentes que comprometem o resultado do modelo regressivo. A figura 03
(Em anexo) representa o gráfico “Residuals vs Leverages” (resíduos versus
pontos de alavancagem).
Por meio da interpretação dos gráficos, observa-se que a amostra de
número 26, no modelo 01 poderia ser possível pontos de alavancagem m que
influenciaria regressivo, porém não representam problema porque não
ultrapassa o limite da distância de cook (linha pontilhada que aparece no canto
superior direito do gráfico).
Apresenta-se a partir da figura 05 de “Distância de Cook” em anexo, no
qual mostra a distribuição dos resíduos apresentando no eixo Y os valores da
distância de cook (valores que podem influenciar a regressão caso os resíduos
ultrapassem a marca de 0.5).
Observa-se claramente pelos gráficos que nenhum ponto ultrapassa o
valor limite de 0,5 da distância de cook, motivo pelo qual a linha pontilhada
dessa distância nem apareceu no gráfico. Portanto comprava-se que não
pontos de alavancagem.
Dessa maneira, a regressão estimada do PIB no período de 1997 a 2015
com séries de dados mensais, apresentou a maioria das variáveis
independentes, nos dois modelos, significativas ao nível de 1% pelo teste t.
Verifica-se também que o modelo de regressão é significativo e explica
aproximadamente 96% ( ) nos dois modelos da variabilidade do PIB brasileiro
e foi comprovado através de testes analíticos que as pressuposições iniciais
(erros devem ter distribuição normal com média zero e variância constante) não
foram violadas.
25
Para o período analisado, no modelo 1, o PIB sofreu influência positiva
do consumo de energia elétrica, importação de máquinas e equipamentos,
receita dos impostos federais, ICMS, PIS e exportações. Já as variáveis SELIC,
Cofins, CSLL e importações apresentaram comportamentos negativos em
relação ao PIB.
Em relação ao modelo 2, para o mesmo período de análise, as variáveis
que contribuíram positivamente para o PIB foram: consumo de energia
elétrica, SELIC, importação de máquinas e equipamentos, ICMS e
exportações. Enquanto que as variáveis que contribuíram negativamente foram
importações e o somatório das receitas dos impostos federais, PIS, Cofins,
CSLL (variável G).
Na presente pesquisa também foram feitos testes de adequação de
modelos, sendo que estes resultaram na eliminação das variáveis SELIC,
receita dos impostos federais e CSLL, no modelo 1, novo modelo este que
explicou 96,64% ( ) da variabilidade do PIB brasileiro. Já no modelo 2, com o
teste de adequação, eliminou-se também a SELIC e o somatório das seguintes
variáveis: receita dos impostos federais, CSLL, PIS e Cofins, de forma que
pudessem ser explicados 96,51% ( ) das variações na variável dependente.
5 CONCLUSÃO
Portanto, estudado a dinâmica do crescimento econômico brasileiro a
partir da variável PIB, conclui-se que no período de 1997 a 2015 os fatores que
mais influenciaram o crescimento econômico no modelo 1 foi de forma positiva
do consumo de energia elétrica, importação de máquinas e equipamentos,
receita dos impostos federais, ICMS, PIS e exportações. Já as variáveis SELIC,
Cofins, CSLL e importações apresentaram comportamentos negativos em
relação ao PIB.
Para o modelo 2, no mesmo período analisado, as variáveis que
contribuíram positivamente para o PIB foram: consumo de energia elétrica,
SELIC, importação de máquinas e equipamentos, ICMS e exportações. Logo
as variáveis que contribuíram negativamente foram importações e o somatório
26
das receitas dos impostos federais, PIS, Cofins, CSLL que compõe a variável
G.
Ressalta-se que as variações das variáveis consumo, investimento,
gastos do governo, exportações e importações contribuem para o PIB, mas o
PIB também pode afetar estas variáveis, desta forma, possivelmente tem-se
problema de endogeneidade nos modelos apresentados. Com isto, uma
possível sugestão para possíveis trabalhos futuros é analisar esta relação
inversa do PIB com as variáveis que o compõe.
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27
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28
7 ANEXO
Figura 01: Gráficos dos resíduos do modelo 01.
Figura 02: Gráficos dos resíduos do modelo 02.
29
Figura 03: Gráfico de resíduos versus pontos de alavancagem do modelo 01. Fonte: Software R.
Figura 04: Gráfico de resíduos versus pontos de alavancagem do modelo 02. Fonte: Software R.
30
Figura 05: Gráfico de distância de cook.
