Impacto da concorrência chinesa em terceiros mercados: uma análise por regiões e por categorias tecnológicas



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3. Aspectos metodológicos e especificação do modelo gravitacional

Grande parte dos estudos para analisar o impacto da concorrência chinesa em terceiros mercados emprega a análise de indicadores de comércio, medindo a similaridade da estrutura exportadora entre o país afetado e a China17 ou estudando a evolução do market share do país de interesse em comparação com a China e eventualmente outros países18. Esse conjunto de técnicas, apesar de úteis para sugerir a direção do impacto das exportações chinesas sobre as exportações dos outros países, carece de ferramentas para controlar outros fatores que afetam o comércio entre os países, bem como se mostra incapaz de capturar efeitos de equilíbrio geral. Os estudos que utilizam técnicas de equilíbrio geral para simular os efeitos da competição chinesa em terceiros mercados19 empregando o modelo GTAP (Global Trade Analysis Project20), especificam todas as relações econômicas para prever mudanças nas variáveis de interesse como preço, produto e bem-estar econômico. Entretanto, o modelo GTAP depende de um grande conjunto de parâmetros para estimar as previsões do período desejado, mostrando-se muito sensível aos parâmetros adotados, o que altera significativamente os resultados21. Neste estudo, optou-se por utilizar uma extensão do modelo gravitacional capaz de incorporar os efeitos de equilíbrio geral sem depender das restrições apresentadas pelo modelo GTAP. O modelo gravitacional não realiza previsões (que dependem de parâmetros definidos ex ante), mas ao utilizar uma sequência de dados de séries anuais permite observar a tendência de um período de interesse.

O modelo gravitacional representa um dos métodos mais utilizados em economia internacional para explicar diversas questões relacionadas ao fluxo de comércio entre os países. As primeiras aplicações do modelo gravitacional ao comércio internacional foram desenvolvidas por Tinbergen (1962) e Pöyhönen (1963), com o objetivo de explicar o montante de comércio entre dois países, assumindo que o volume de comércio se relaciona positivamente ao “tamanho” dos países medido pelo produto doméstico, e negativamente ao custo de transporte entre os dois países, medido pela distância entre seus centros econômicos (Cheng e Wall, 1999). Mesmo diante das críticas quanto à fundamentação teórica dos modelos gravitacionais, tais críticas perderam força na medida em que vários autores22 contribuíram para dar fundamentação ao modelo, demonstrando sua compatibilidade com diversas teorias de comércio internacional23. Neste trabalho, o modelo gravitacional é utilizado como ferramenta para analisar um problema empírico, e não para testar uma teoria específica de comércio.

Assim, o modelo gravitacional é empregado para estimar o impacto das exportações chinesas sobre as exportações de outros países com mesmo destino, semelhantemente a Eichengreen, Rhee e Tong (2007), conforme especificação abaixo24:



(1)

,

em que β0 a β9 são os parâmetros a serem estimados; Xij,t representa as exportações do país i para o país j no ano t; CXj,t refere-se às exportações chinesas para o país j no ano t; Yi,t e Yj,t correspondem ao Produto Interno Bruto (PIB) do país exportador e importador respectivamente, no tempo t; Ri,t e Rj,t representam a renda per capita do país exportador e importador respectivamente, no ano t; Dij é a distância entre o país exportador i e o importador j; Fij refere-se à variável binária que assume valor 1 se o país exportador i e importador j compartilham uma fronteira comum; Lij corresponde à variável binária que apresenta valor 1 quando o país exportador e importador possuem língua oficial comum; Pij é a variável binária que adquire valor 1 quando o país exportador e importador tiveram uma relação colonial no passado; e por fim, εij,t representa o termo de erro aleatório. Vale ressaltar que as variáveis de exportação, PIB e renda per capita estão medidas em dólares correntes25 e a variável distância entre dois países está medida em quilômetros, a partir da latitude e longitude das cidades ou aglomerações mais importantes de cada país em termos de população.

A variável CXj,t, referente às exportações chinesas para o país j no período t consiste na variável chave, de particular interesse neste estudo, pois é ela que indica o nível de competição das exportações mundiais frente às exportações chinesas para o mesmo destino. Quando o coeficiente dessa variável for negativo pode-se interpretar que as exportações chinesas para o país j estão deslocando as exportações do país i que se destinariam ao mesmo país de destino j. Portanto, a interpretação do coeficiente negativo de exportações chinesas significa que a crescente competitividade das exportações chinesas está provocando o efeito dos países consumidores substituírem seus fornecedores pela China. O caso contrário de um sinal positivo representa uma situação de complementaridade, uma vez que o aumento das exportações chinesas estaria relacionado a um aumento das exportações mundiais de mesmo destino.

É importante reconhecer que a variável explicativa exportações chinesas (CXj,t) é potencialmente uma variável endógena ao modelo, pois fatores globais não observados contidos no termo de erro26 podem ao mesmo tempo afetar as exportações do país i para o país j e as exportações chinesas para o país j. A solução comum dada pela literatura é a estimação pelo método das variáveis instrumentais. Como apontado por Eichengreen, Rhee e Tong (2007), a variável distância entre a China e o país j de destino das exportações (CDj) pode ser introduzida como variável instrumental válida de exportações chinesas (CXj,t), pois é plausível considerá-la exógena (hipótese que não pode ser testada27) e ao mesmo tempo significativamente correlacionada com a variável endógena CXj,t (hipótese testada e corroborada pelos resultados das regressões de primeiro estágio).

Assim, a estimação da equação (1) é realizada pelo método de mínimos quadrados de dois estágios28, sendo utilizada estimação robusta à presença de heterocedasticidade segundo a técnica proposta por White (1980). Ao considerar o problema de heterogeneidade na amostra dos modelos gravitacionais, a solução frequentemente apontada pela literatura é a estimação pelo método de efeitos fixos para o par de países, como fizeram Cheng e Wall (1999). Contudo, neste estudo foi estimado um intercepto para cada região exportadora como forma de incorporar uma espécie de efeito fixo29, já que a estimação pelo método de efeitos fixos para o par de países considerando ao mesmo tempo a endogeneidade da variável exportações chinesas se torna inviável pelo fato de a variável instrumental (CDj) encontrada para estimar o primeiro estágio da regressão (em dois estágios) ser constante no tempo.

Além disso, o modelo gravitacional apresentado neste trabalho inclui variáveis explicativas que buscam captar efeitos históricos, culturais, étnicos e geográficos que afetam o comércio entre dois países como forma de complementar o controle da heterogeneidade das observações. Assim, a especificação da equação (1) incorpora além dos fatores de oferta e demanda do mercado mundial, os fatores de resistência ao comércio representados pela distância geográfica (Dij), pela presença/ausência de fronteira comum entre dois países (Fij) e pelo distanciamento histórico-cultural, cujas variáveis proxy correspondem à língua comum entre dois países (Lij) e à relação colonial no passado entre dois países (Pij). A expectativa é de que a distância entre o país exportador e importador se relacione negativamente ao volume de comércio entre eles e que a presença de fronteira comum, a presença de língua comum e a existência de uma relação colonial no passado se mostrem positivamente relacionadas ao montante de comércio entre os dois países. A fim de controlar também o efeito tempo foi realizada a inclusão de dummies anuais. Trata-se de uma prática frequente em estimações com dados em painel, que permite incorporar mudanças comuns a todos os países que tenham ocorrido ao longo do tempo (por exemplo, uma crise internacional) na análise do impacto das exportações chinesas para as exportações mundiais.

É importante destacar que a equação (1) é utilizada para estimar o impacto uniforme das exportações chinesas sobre as exportações mundiais. Porém, num segundo momento do trabalho, objetiva-se identificar o impacto das exportações chinesas diferenciado para cada região exportadora, partindo da ideia de que as exportações chinesas não afetam igualmente todos os países exportadores. Diante disso, foi estimado um coeficiente diferente do efeito das exportações chinesas para cada região exportadora. Com base na equação (1), mas agora interagindo a variável exportações chinesas (CXj,t) com dummies de região exportadora Gk é possível obter um coeficiente de inclinação da variável exportações chinesas para cada região, conforme modelo abaixo:

(2)

em que k corresponde a k-ésima região exportadora considerada na análise; β0 representa o intercepto estimado do grupo base (ou grupo de referência)30; δ0 corresponde à diferença estimada entre o intercepto da região exportadora (Gk) e o intercepto do grupo base; β1 se refere ao coeficiente estimado do efeito das exportações chinesas sobre as exportações da região adotada como grupo base; δ1 representa a diferença entre o coeficiente estimado do efeito das exportações chinesas sobre o grupo base e o efeito das exportações chinesas sobre a região exportadora Gk. Assim, o intercepto da região exportadora Gk (quando a dummy de região assume valor igual a 1) é dado por; e a inclinação, que mede o impacto das exportações chinesas sobre a região exportadora Gk, é dada por .

Como já mencionado, a variável exportações chinesas apresenta problema de endogeneidade. Se a variável distância entre a China e o país de destino das exportações (ln CDj) é considerada uma variável instrumental válida para a variável endógena exportações chinesas (ln CXj,t), então as variáveis endógenas Gk ln CXj,t utilizam como variáveis instrumentais Gk ln CDj, conforme Wooldridge (2002, p. 121-122). O método de estimação que emprega as variáveis instrumentais é novamente o de mínimos quadrados ordinários de dois estágios, mas nesse caso há k variáveis endógenas, k variáveis instrumentais e k equações estimadas no primeiro estágio, a fim de estimar a equação (2).

A divisão das regiões exportadoras busca separar os grupos de países apontados pela literatura como os países que seriam mais afetados pelas exportações chinesas, especialmente os países asiáticos e latino-americanos, separando-os dos grupos de países avançados. Dessa forma, as regiões analisadas foram classificadas de acordo com os seguintes grupos de países de origem31:

1- Exportações com origem na Ásia Emergente32;

2- Exportações com origem na Ásia Avançada33;

3- Exportações com origem em Hong Kong e Macau34;

4- Exportações com origem na Europa35;

5- Exportações com origem na América do Norte36;

6- Exportações com origem na América Central e México37;

7- Exportações com origem na América do Sul38;

8- Exportações com origem nos países do Resto do Mundo39.

Tanto o modelo gravitacional da equação (1), quanto da equação (2), é estimado para o período de 2000 a 2009, levando em consideração a classificação introduzida por Lall (2000), que categoriza os produtos por intensidade tecnológica. Assim, as estimações deste trabalho são apresentadas, num primeiro momento, para o conjunto de produtos manufaturados de baixa, média e alta tecnologia. Num segundo momento, são utilizadas as seguintes categorias: i) Produtos primários; ii) Manufaturas baseadas em recursos naturais; iii) Manufaturas de baixa tecnologia; iv) Manufaturas de média tecnologia; e v) Manufaturas de alta tecnologia.

Vale novamente ressaltar que as classificações tecnológicas como a de Lall (2000) podem superestimar as exportações de alta tecnologia, pois se associa características setoriais de intensidade tecnológica ao produto. Com a fragmentação produtiva, o país que exporta produtos de alta intensidade tecnológica não necessariamente domina os fundamentos tecnológicos para sua produção, pois pode realizar somente a etapa de montagem (o estágio final do processo produtivo). Apesar disso, a análise por categoria tecnológica é importante já que diferentes estruturas de exportação têm diferentes implicações para o crescimento econômico e desenvolvimento da indústria doméstica.

Os dados de exportação foram extraídos da base United Nations Commodity Trade Statistics Database (UN Comtrade) e foram agregados segundo a classificação de Lall (2000) com base no trabalho de Marconi e Rolli (2007). As observações de Produto Interno Bruto (PIB), renda per capita e população foram obtidas junto ao Banco Mundial por meio do World Development Indicators. Os dados de distância entre país exportador e importador, e das variáveis binárias de fronteira comum, língua oficial comum e passado colonial comum, foram coletados junto à base de dados do CEPII (Centre D’Estudos Prospectives et d’Informations Internacionales).

4. O impacto das exportações chinesas sobre as exportações mundiais

Nesta seção, são apresentados os resultados das estimações do modelo gravitacional para análise do impacto das exportações chinesas sobre as exportações mundiais, supondo um efeito uniforme sobre os países exportadores. Por conta da forte concentração de produtos manufaturados na pauta exportadora chinesa, primeiramente estima-se o impacto das exportações chinesas sobre as exportações mundiais de manufaturados. Em seguida, apresentam-se os resultados das estimações do impacto das exportações chinesas para cada categoria tecnológica de produto.

A equação estimada na Tabela 1 corresponde à equação (1), incluindo as dummies temporais e de região exportadora. A primeira coluna expõe os coeficientes obtidos por meio da estimação de mínimos quadrados ordinários (MQO) e a segunda coluna, pelo método de mínimos quadrados de dois estágios (MQ2E)40. É importante notar que a grande diferença entre os coeficientes estimados por MQO e MQ2E se encontra no coeficiente da variável chave, exportações chinesas, pois de uma estimação a outra se altera não apenas a magnitude, como também o sinal estimado. Isso aponta para a importância de considerar a endogeneidade das exportações chinesas no modelo pelo método MQ2E, o que é reforçado pelo teste de Hausman41, que aponta para a rejeição (ao nível de significância de 1%) da hipótese de exogeneidade das exportações chinesas.

Assim, pelo método de MQ2E têm-se evidências de que as exportações mundiais de produtos manufaturados foram deslocadas em terceiros mercados pela competição das exportações chinesas no período de 2000 a 2009, mostrando que um aumento de 1% das exportações chinesas refletiria em uma redução das exportações mundiais para os mesmos mercados em 0,2%. Tais resultados corroboram a conclusão de Dimaranan, Ianchovichina e Martin (2009), cujas simulações revelaram que o crescimento chinês intensificaria a competição nos mercados de manufaturados e que as indústrias manufatureiras de diversos países seriam afetadas negativamente. Os coeficientes estimados por MQ2E das demais variáveis do modelo apresentam o sinal esperado42 e são estatisticamente significantes a 1%.



Tabela 1 – Resultados das estimações – Competição das exportações chinesas com exportações mundiais no setor de manufaturados

 

MQO

MQ2E

exportações chinesas

0,590***

-0,200***




(0,007)

(0,022)

PIB exportador

1,131***

1,240***




(0,005)

(0,007)

PIB importador

0,222***

1,052***




(0,008)

(0,023)

renda per capita exportador

0,311***

0,355***




(0,009)

(0,010)

renda per capita importador

0,0252***

0,0155**




(0,006)

(0,007)

distância bilateral

-1,401***

-1,413***




(0,009)

(0,010)

fronteira comum

0,993***

1,029***




(0,046)

(0,051)

língua comum

0,939***

1,290***




(0,024)

(0,027)

relação colonial no passado

0,558***

0,354***




(0,040)

(0,043)

ano 2001

-0,141***

-0,00253




(0,031)

(0,035)

ano 2002

-0,288***

-0,0377




(0,032)

(0,036)

ano 2003

-0,653***

-0,228***




(0,032)

(0,037)

ano 2004

-0,903***

-0,311***




(0,032)

(0,039)

ano 2005

-1,162***

-0,434***




(0,033)

(0,041)

ano 2006

-1,431***

-0,577***




(0,034)

(0,043)

ano 2007

-1,729***

-0,749***




(0,034)

(0,045)

ano 2008

-1,919***

-0,871***




(0,035)

(0,047)

ano 2009

-1,912***

-0,965***




(0,034)

(0,045)

Ásia Avançada

-0,330***

-0,524***




(0,043)

(0,049)

Hong Kong/Macau

-0,203***

-0,358***




(0,067)

(0,071)

Europa

-1,711***

-1,855***




(0,036)

(0,041)

Am. Norte

-2,626***

-3,070***




(0,042)

(0,049)

Am. Central/México

-2,790***

-3,192***




(0,043)

(0,049)

Am. Sul

-2,179***

-2,469***




(0,033)

(0,038)

Resto Mundo

-2,025***

-2,232***




(0,030)

(0,034)

constante (Grupo base: ano 2000, Ásia Emergente - região exportadora)

-18,89***

-27,15***




(0,194)

(0,296)

Observações

73.918

73.918

R2

0,759

0,698
1   2   3   4


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