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Evidências de desindustrialização setorial no Brasil: uma análise por modelos ARDL

Evidence of sectoral deindustrialization in Brazil: an analysis by ARDL models

Rodrigues, Regiane Lopes ; Veríssimo, Michele Polline ;

Artigo:

Este estudo analisa a desindustrialização no Brasil considerando os efeitos de curto e longo prazos de algumas variáveis apontadas pela literatura como causas do processo sobre o desempenho exportador dos setores manufatureiros individuais conforme a intensidade tecnológica. Para tanto, são estimados modelos Autorregressivos de Defasagens Distribuídas (ARDL), com dados trimestrais de 2002 a 2021. As evidências indicam que a desindustrialização no Brasil não é um fenômeno homogêneo, pois os setores manufatureiros individuais são afetados de forma distinta pelos preços das commodities, taxa de câmbio real, juros, abertura comercial e atividade doméstica. Todavia, vale ressaltar o efeito negativo da valorização dos preços das commodities em diversos setores, independentemente da intensidade tecnológica, sugerindo o direcionamento de recursos produtivos para os setores primários da economia em prejuízo ao desenvolvimento industrial e, consequentemente, ao processo de crescimento econômico de longo prazo.

Artigo:

This paper analyzes the deindustrialization in Brazil considering the short and long run effects of some variables identified by the literature as causes of that process on the export performance of individual manufacturing sectors according to technological intensity. To this end, it estimates Autoregressive Distributed Lag models (ARDL), with quarterly data from 2002 to 2021. Evidences indicate that deindustrialization in Brazil is not a homogeneous phenomenon, as individual manufacturing sectors are affected differently due to the commodity prices, real exchange rate, interest rates, trade liberalization and the domestic activity. However, it is worth mentioning the negative effect of commodity prices appreciation in several sectors, regardless of the technological intensity, suggesting the directing of productive resources to the primary sectors to the detriment of industrial development and, consequently, the long run economic growth.

Palavras-chave: Desindustrialização; exportações; intensidade tecnológica; Brasil; ARDL,

Palavras-chave: Deindustrialization; exports; technological intensity; Brazil; ARDL,

DOI: 10.5151/vi-enei-827

Referências bibliográficas
  • [1] ASTERIOU, D.; PILBEAM, K.; PRATIWI, C. E. Public debt and economic growth: panel data evidence for Asian countries. J. Econ. Finan. 45, 270–287. 202
  • [2] BALTAGI, B. H. Econometric analysis of panel data. John Wiley & Sons, p. 4-8. 2005.
  • [3] BANK FOR INTERNATIONAL SETTLEMENTS. Effective exchange rate indices. 2021. Disponível em: https://www.bis.org/statistics/eer.htm?m=6%7C381%7C676. Acesso em: 15 maio 2021.
  • [4] BOLLERSLEV, T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics, v. 31, p. 307-327, 1986.
  • [5] BRESSER-PEREIRA, L. C. A Doença Holandesa. In: BRESSER-PEREIRA, L. C. Globalização e Competição: Por que alguns países emergentes têm sucesso e outros não. Rio de Janeiro: Elsevier, Cap. 5, p141-171, 2009.
  • [6] CORDEN, W. M.; NEARY, J. P. Booming sector and de-industrialization in a small open economy. Economic Journal, v. 92, n. 368, dez. 1982.
  • [7] EICHENGREEN, B. The real exchange rate and economic growth. The World Bank, Working Paper n. 4. 2008.
  • [8] ENGLE, R. F. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica, 50, p. 987-1008, 1982.
  • [9] ENGLE, R. F.; GRANGER, C. W. J. “Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing.” Econometrica, vol. 55, no. 2, p. 251-276, 1987.
  • [10] FRANKEL, J. The natural resource curse: a survey. NBER Working Paper 15836. March, 20
  • [11] GABRIEL, L.F; MISSIO, F. Real Exchange Rate And Economic Complexity In A North-South Structuralist Bopg Model. In: Anais do X Encontro Internacional da Associação Keynesiana Brasileira. Anais...Brasília, UnB, 2017.
  • [12] HIDALGO, C. A., KLINGER, B., BARABÁSI, A.L., HAUSMANN, R. The Product Space Conditions the Development of Nations. Science.317, 482–487. 2007.
  • [13] HIDALGO, C. A.; HAUSMANN, R. The Building Blocks of Economic Complexity. PNAS, v. 106, n. 26, p.10.570-10.575, June, 2009.
  • [14] IM, K. S.; PESARAN M. H., SHIN, Y. Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics. 115(1):53-74, July, 2003.
  • [15] JOHANSEN, S. Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models. Econometrica, 59(6), p. 1551-1580. 1991.
  • [16] KALDOR, N. A. A Model of Economic Growth. The Economic Journal, v. 67, n. 268, December, 1957.
  • [17] KRUGMAN, P. A Model of Innovation, Technology Transfer, and the World Distribution of Income.Rethinking International Trade.1.ed. Cambrige: The MIT Press, p.139-151. 1994.
  • [18] LALL, S. The technological structure and performance of developing country manufactured exports, 1985-1998. QEH Working Paper Series, n. 44, 2000.
  • [19] LEVIN A.; LIN C.; CHU C. J. Unit root tests in panel data: asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108(1):1-24. 2002.
  • [20] MEHLUM, H.; MOENE, K.; TORVIK. R. Institutions and the resource curse. The Economic Journal, n. 116, p.1-20, 2006.
  • [21] OBSERVATORY OF ECONOMIC COMPLEXITY. Methods. 2020. Disponível em: https://oec.world/en/resources/methods. Acesso em: 14 maio 20
  • [22] OREIRO, J. L.; FEIJÓ, C. A. Desindustrialização: conceituação, causas, efeitos e o caso brasileiro. Revista de Economia Política, Vol. 30, n. 2. 2010.
  • [23] OREIRO J. L.; MANARIN D’AGOSTINI, L.L.; GALA, P. Deindustrialization, economic complexity and exchange rate overvaluation: the case of Brazil (1998-2017), PSL Quarterly Review, 73(295):313-341, 2020.
  • [24] PEDRONI, P. Fully modified OLS for heterogeneous cointegrated panels and the case of purchasing power parity. Manuscript, Department of Economics, Indiana University 5:1-45. 1996.
  • [25] PEDRONI, P. Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 61(1), p. 653-670. 1999.
  • [26] PEREIRA, H. C. I.; MISSIO, F. J. Exchange rate and Structural Change: evidences for Latin America. In: 47° Encontro Nacional de Economia, 2019, São Paulo. Anais do 47° Encontro Nacional de Economia, Dezembro, 2019.
  • [27] PESARAN, M. H.; SHIN, Y.; SMITH, R. P. Pooled mean group estimation of dynamic heterogeneous panels. Journal of the American Statistical Association, 94(446), p. 621-634. 1999.
  • [28] PESARAN, M. H.; SHIN, Y. An Autoregressive Distributed-Lag Modelling Approach to Cointegration Analysis. In: Strom, S. (ed.). Econometrics and Economic Theory in the 20th Century, p. 371-413. 1999.
  • [29] PESARAN, M. H.; SHIN, Y.; SMITH, R. J. Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics, 16, p. 289-326. 2001.
  • [30] PESARAN, M.H. A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. J. Appl. Econ., 22: 265-312. https://doi.org/10.1002/jae.951. 2007.
  • [31] RAZIN, O.; COLLINS, S. M. Real exchange rate misalignments and growth, NBER Working Paper Series 6174. September. 1997.
  • [32] ROBINSON, J. A.; TORVIK, R.; VERDIER, T. Political foundations of the resource curse. Journal of Development Economics, v. 79, n. 2, p. 447-468, 2006.
  • [33] RODRIK, D. Growth After the Crisis. World Bank Working Paper 65, May, 2009.
  • [34] SACHS, J. D.; WARNER, A. M. Natural resource abundance and economic growth. NBER Working Paper 5398, December, 1995.
  • [35] SACHS, J. D.; WARNER, A. M. Natural Resource Abundance and Economic Growth. Center for International Development and Harvard Institute for International Development. Harvard University. November, 1997.
  • [36] TAYLOR, S. Modeling Financial Time Series, New York: John Wiley & Sons. 1986.
  • [37] THIRLWALL, A. P. The Balance of Payments Constraint as an Explanation of International Growth Rate Differences. Banca Nazionale del Lavoro Quarterly Review, 128(1), 45-53. 1979.
  • [38] VAN DER PLOEG, F. Natural resources: curse or blessing? Journal of Economic Literature, v. 42, n. 2, p. 366-420, 2011.
  • [39] VERISSIMO, M. P.; XAVIER, C. L.; VIEIRA, F. V. Taxa de câmbio e preços de commodities: uma investigação sobre a hipótese da Doença Holandesa no Brasil. Revista Economia, Brasília, v. 13, n. 1, p. 93-130, jan./abr. 2012.
  • [40] VIEIRA, F. V.; DAMASCENO. A. Desalinhamento cambial, Volatilidade cambial e Crescimento Econômico: Uma Análise para a Economia Brasileira (1995 –2011). Revista de Economia Política. Vol. 36. N. 4. P. 704 –725. 2016.
  • [41] VU, T. V. Does Institutional Quality Foster Economic Complexity? MPRA Paper N. 107912, May, 2021.
  • [42] WOOLDRIDGE, J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge: MIT Press. 2nd Edition, 2010.
  • [43] WORLD BANK. Worldwide Governance Indicators. DataBank. 2020. Disponível em: https://databank.worldbank.org/source/worldwide-governance-indicators. Acesso em: 20 jun. 2021.
Como citar:

Rodrigues, Regiane Lopes; Veríssimo, Michele Polline; "Evidências de desindustrialização setorial no Brasil: uma análise por modelos ARDL", p. 129-149 . In: Anais do VI Encontro Nacional de Economia Industrial e Inovação (ENEI): “Indústria e pesquisa para Inovação: novos desafios ao desenvolvimento sustentável”. São Paulo: Blucher, 2022.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/vi-enei-827

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