INDUSTRIALIZAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO: EFEITOS DA INTERAÇÃO ENTRE A MANUFATURA E O INVESTIMENTO FIXO

Gewehr, Adriano Cristian; Lélis, Marcos Tadeu Caputi

doi:10.1590/198055272605

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Revista de Economia Contemporânea

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Artigos • Rev. econ. contemp. 26 • 2022 • https://doi.org/10.1590/198055272605 copiar

INDUSTRIALIZAÇÃO E DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO: EFEITOS DA INTERAÇÃO ENTRE A MANUFATURA E O INVESTIMENTO FIXO

INDUSTRIALIZATION AND ECONOMIC DEVELOPMENT: EFFECTS OF MANUFACTURING AND FIXED INVESTMENT INTERACTIONS

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO

A pesquisa deste artigo avalia se os efeitos do setor manufatureiro sobre o crescimento econômico são potencializados pelos gastos em investimento. Estudos previamente explorados demonstraram a importância da manufatura ao crescimento; todavia, desconsideraram efeitos de spillovers da formação bruta de capital fixo em conjunto com a manufatura. Assim, esta pesquisa inova para a literatura pertinente ao considerar tal interação, e por fornecer possível interpretação alternativa para a baixa atividade econômica de algumas regiões. Utilizou-se o modelo dinâmico de dados em painel com estimador GMM-DIF, numa amostra com 119 países (96% do PIB mundial), observados de 1996 a 2016. Os resultados são consistentes com a teoria da mudança estrutural. Para cada alteração de 1% da participação manufatureira no PIB, estimou-se um aumento médio na taxa de crescimento do PIB per capita que pode variar de 0,30% a 0,81%, enquanto os valores da formação bruta de capital fixo transitam entre a média e muito próximos do máximo da amostra. Confirmou-se, assim, o efeito spillover da acumulação de capital, aumentando os impactos da manufatura sobre o crescimento econômico da região. A importância da manufatura para o crescimento foi ratificada.

PALAVRAS-CHAVE:
manufatura; formação bruta de capital fixo; investimento; crescimento econômico

Autores	Objetivos	Método	Amostra
Necmi (1999NECMI, S. Kaldor’s growth analysis revisited. Applied Economics, v. 31, n. 5, p. 653-660, 1999.)	Avaliar se a manufatura atuou como motor do crescimento após anos 1970.	Regressão cross section via mínimos quadrados ordinários.	45 países em desenvolvimento de 1960 a 1994.
McCausland e Theodossiou (2012MCCAUSLAND, W. D.; THEODOSSIOU, I. Is manufacturing still the engine of growth? Journal of Post Keynesian Economics, v. 35, n. 1, p. 79-92, 2012.)	Mensurar se os retornos crescentes na produção da manufatura são os motores do crescimento.	Regressão de dados em painel com efeito fixo via mínimos quadrados generalizados.	Dois países em desenvolvimento e nove desenvolvidos de 1992 a 2007.
Marconi, Reis e Araújo (2016MARCONI, N.; REIS, C. F. B.; ARAÚJO, E. C. Manufacturing and economic development: The actuality of Kaldor’s first and second laws. Structural Change and Economic Dynamics , v. 37, p. 75-89, 2016.)	Avaliar o papel do setor manufatureiro e suas exportações no processo de desenvolvimento.	Regressão de dados em painel dinâmico.	32 países em desenvolvimento e 31 desenvolvidos de 1990 a 2011.
Haraguchi, Cheng e Smeets (2017HARAGUCHI, N.; CHENG, C. F. C.; SMEETS, E. The importance of manufacturing in economic development: Has this changed? World Development, v. 93, p. 293-315, 2017.)	Investigar se a importância da manufatura nos países em desenvolvimento mudou ou não.	Regressão de dados em painel com quatro painéis.	*172 países de 1970 a 1990.
		Regressão de dados em painel com quatro painéis.	**104 países de 1970 a 1990.
		*com dados da participação da manufatura no PIB;	*200 países de 1991 a 2012.
		**com dados da participação do trabalho no PIB e no trabalho total.	**122 países de 1991 a 2012.
Su e Yao (2017SU, D.; YAO, Y. Manufacturing as the key engine of economic growth for middle-income economies. Journal of the Asia Pacific Economy, v. 22, n. 1, p. 47-70, 2017.)	Avaliar o papel do setor manufatureiro durante o estágio de desenvolvimento de renda média.	Testes de causalidade de Granger em longo prazo; Regressões cross section x dados em painel via método generalizado dos momentos.	158 países de 1950 a 2013.
Cantore et al. (2017CANTORE, N. et al. Manufacturing as an engine of growth: Which is the best fuel? Structural Change and Economic Dynamics , v. 42, p. 56-66, 2017.)	Avaliar se a taxa de crescimento do valor agregado da manufatura afeta o crescimento do PIB e, caso positivo, qual é o driver.	Regressão de dados em painel via MGM (Método Generalizado dos Momentos) e LDMI (log mean divisia índex).	45 países em desenvolvimento e 35 desenvolvidos de 1980 a 2010.
Gabriel e Ribeiro (2019GABRIEL, L. F.; RIBEIRO, L. C. S. Economic growth and manufacturing: An analysis using Panel VAR and intersectoral linkages. Structural Change and Economic Dynamics , v. 49, p. 43-61, 2019.).	Investigar como a manufatura afeta o crescimento econômico ao longo do tempo.	PVAR (Panel Vector Autoregression) em efeito fixo e estimação de função impulso resposta. Índice Hirschman Rasmussen.	115 países de 1990 a 2011.
Szirmai e Verspagen (2015SZIRMAI, A.; VERSPAGEN, B. Manufacturing and economic growth in developing countries, 1950-2005. Structural Change and Economic Dynamics , v. 34, p. 46-59, 2015.)	Investigar se a contribuição da manufatura ao crescimento é mais forte do que a de outros setores.	Regressão de dados em painel.	67 países em desenvolvimento e 21 países desenvolvidos de 1950 a 2005

Variável	Estatística	Média	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
CAP _i;t	overall	2,268	3,593	-36,829	24,376
	between		1,616	-0,852	8,581
	within		3,213	-33,709	22,195
PAM _i;t	overall	14,474	6,172	2,541	50,637
	between		5,715	4,845	37,258
	within		2,386	-15,791	27,853
lFBCF _i;t	overall	23,348	2,149	17,162	29,033
	between		2,121	18,525	28,679
	within		0,393	21,792	25,024
GAC _i;t	overall	83,258	51,663	15,635	441,603
	between		49,794	24,056	367,503
	Within		14,471	-27,814	191,925
lREU _i;t	overall	2,144	1,553	-0,807	5,475
	between		1,554	-0,733	5,322
	within		0,134	1,438	2,803
lCAH _i;t	overall	0,863	0,307	0,052	1,337
	between		0,302	0,124	1,293
	within		0,058	0,659	1,132
lFBC _i;t	overall	23,505	2,130	18,246	29,150
	between		2,099	18,950	28,692
	within		0,416	19,036	25,485
lPRD _i;t	overall	9,919	1,313	6,245	13,434
	between		1,303	6,455	13,090
	within		0,197	8,855	10,875

*Variáveis*	MOD.I		MOD.II		MOD.III
CAPi;t	Coef.	z	Coef.	z	Coef.	z
CAP _i;t-1	0,147***	3,20	0,149***	3,31	0,117***	2,75
CAP _i;t-2	-0,097***	-3,74	-0,101***	-3,74	-0,116***	-4,06
GAC _i;t	0,023**	2,52	0,0159	1,37	0,021*	1,75
lCAH _i;t	-2,178	-0,64	-3,244	-0,90	-5,062	-1,28
lREU _i;t	5,525***	3,20	7,523***	3,67	8,316***	4,27
PAM _i;t	-2,156***	-2,66	-1,51**	-1,98	-1,936*	-1,82
lPRD _i;t			1,778**	2,34
lFBCF _i;t	0,982	1,25	1,894*	1,91
lFBCF_i;t * PAM _i;t	0,105***	2,87	0,077**	2,30
lFBC _i;t					2,438**	2,33
lFBC_i;t * PAM _i;t					0,096**	2,05
Efeito Interação Médio - PAM _i;t com $l F B C F_{i; t}$ e PAM _i;t com $l F B C_{i; t}$
PAM _i;t + (PAM _i;t * lFBCF _i;t )]	0,302***	3,12	0,306***	3,54
PAM _i;t + (PAM _i;t * lFBC _i;t )]					0,322***	3,40
Testes
Arellano e Bond
AR(1)	-4,70***		-4,48***		-4,42***
AR(2)	-0,16		-0,29		-0,19
Teste Hansen χ²		117,55		111,07		110,73

Variáveis	Teste Levin-Lin-Chu	Teste Harris-Tzavalis
Variáveis	Estatística t ajustado	Estatística rho
CAP _i;t	-22,25***	0,23***
PAM _i;t	-6,96***	0,80***
lFBCF _i;t	-3,28***	0,93
GAC _i;t	-4,09***	0,85
lREU _i;t	-0,39	0,98
lCAH _i;t	10,64	1,01

Variáveis	Teste Levin-Lin-Chu	Teste Harris-Tzavalis
Variáveis	Estatística t ajustado	Estatística rho
CAP _i;t	-22,51***	0,23***
PAM _i;t	-7,01***	0,80***
lFBCF _i;t	-3,14***	0,92
lFBC _i;t	-3,09***	0,86
GAC _i;t	-3,86***	0,86
lREU _i;t	-0,41	0,98
lCAH _i;t	10,36	1,00
lPRD _i;t	-4,70	0,91

Teste Kao	MOD.I	MOD.II	MOD.III
Dickey-Fuller t modificado	-37,33***	-36,66***	-36,32***
Dickey-Fuller t	-27,51***	-27,22***	-26,83***
Dickey-Fuller t aumentado	-10,29***	-10,08***	-9,90***
Dickey-Fuller t modificado não ajustado	-39,95***	-39,38***	-38,90***
Dickey-Fuller t não ajustado	-27,83***	-27,54***	-27,14***
Teste Pedroni
Phillips-Perron modificado	8,03***	10,36***	7,68***
Phillips-Perron	-16,70***	-15,08***	-16,53***
Dickey-Fuller ampliado	-20,14***	-18,54***	-19,70***
Teste Westerlund
Ratio de Variância	-5,99***	-4,56***	-5,80***

Instituto de Economia da Universidade Federal do Rio de Janeiro Avenida Pasteur, 250 sala 114, Palácio Universitário, Instituto de Economia, 22290-240 Rio de Janeiro - RJ Brasil, Tel.: 55 21 3938-5242 - Rio de Janeiro - RJ - Brazil
E-mail: rec@ie.ufrj.br

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