This study attempts to identify the effect of inequality on growth by using Brazilian data, in order to mitigate comparability problems present in cross-country studies. The econometric method System-GMM was used and compared with other three econometric methods (OLS, Panel Within-Groups, and GMM) in a dynamic panel, aiming to use a consistent estimator in the presence of endogeneity in the analysis that involves inequality and growth. Our results suggest that the hypothesis of nonlinearity between the variables cannot be rejected. The same conclusion holds for hypothesis of incomplete credit markets and the argument from political economy that redistributive policies mitigate growth. Show
1. INTRODUÇÃODurante os últimos anos pesquisadores têm apresentado conclusões conflitantes acerca da relação entre distribuição de renda e crescimento econômico. Enquanto trabalhos incluindo Forbes (2000)Forbes, K. J. (2000). A
reassessment of the relationship between inequality and growth. American Economic Review, 90(4), 869-887. doi: 10.1257/aer.90.4.869 De acordo com a BBC Brasil (2011)BBC Brasil. (2011, dezembro 05). Apesar de redução, Brasil mantém maior desigualdade entre Brics,
diz OCDE. Mediacon news. Acessado em 11 de maio de 2012: http://www.midiacon.com.br/materia.asp?id_canal=5&id=41881 Um estudo realizado por Pinto (2012, CPS/FGV) indica que “a diminuição da desigualdade [...] na última década no Brasil se assemelha ao movimento verificado no conjunto de todos os países.” O estudo aponta que “a comparação dos índices [de Gini] mostra que o Brasil é uma maquete muito próxima do mundo”. Ainda segundo o Pinto (2012), a redução na desigualdade no país é “três vezes superior à meta do milênio da ONU [e] a renda média per capita cresceu 2,7% desde 2002. Nota-se, na Figura 1, que as inclinações da evolução do Gini, Mundial e do Brasil, são similares e com tendência negativa. Figura 1 Tais
fatos reforçam o Brasil como um case importante no estudo da relação entre desigualdade e crescimento. Algumas declarações, como a do Vice-Governador Sênior do Banco Central do Canada, Tiff Macklem, que “elogiou o Brasil por mostrar ao mundo como aumentar o crescimento econômico, mas ao mesmo tempo reduzir a desigualdade entre ricos e pobres” (Tower, 2012Tower, C. (2012, Mar 12). BOC’s Macklem: Brazil shows the way on growth, lower inequality. MNI/Deutsche
Börse Group. Acessado em 11 de maio de 2012: https://mninews.marketnews.com/content/bocs-macklem-brazil-shows-way-growthlower-inequality Para que fosse possível identificar empiricamente o efeito da desigualdade no crescimento econômico, foi proposto um modelo que procurou incorporar variáveis de controle de forma a mitigar o problema de endogeneidade causado pela omissão de variáveis relevantes, correlacionadas com desigualdade e que afetam o crescimento. O método econométrico System-GMM foi empregado ao modelo proposto e comparado às estimativas obtidas em um painel dinâmico a partir de outras três técnicas econométricas (MQO, Efeitos-Fixos e GMM), com vistas à obtenção de um estimador consistente frente à endogeneidade existente nas análises que envolvem crescimento e desigualdade. Os dados utilizados se referem às vinte e sete Unidades Federativas do Brasil no período entre 1995 a 2009 e foram obtidos junto às bases de dados do IPEADATA, IBGE, PNUD, PNAD/IBGE, SCN/IBGE, SIM-DATASUS, MDIC e STN. A partir da abordagem que sugere que a desigualdade afeta positivamente o crescimento para níveis mais baixos do PIB per capita, e negativamente quando esse assume valor mais elevado (Barro, 2000Barro, R.
J. (2000). Inequality and growth in a panel of countries. Journal of Economic Growth, 5(1), 5-32. doi: 10.1023/A:1009850119329 Este trabalho contribui para a literatura de desigualdade e crescimento ao apresentar evidências de que a desigualdade exerce efeito positivo no crescimento para níveis de PIB per capita mais elevados e efeito negativo para níveis de PIB per capita baixo, o que confirma o questionamento feito por de Dominicis, Florax e de Groot (2008)de Dominicis, L., Florax, R. J. G. M. & de Groot, H. L. F. (2008). A
meta-analysis on the relationship between income inequality and economic growth. Scottish Journal of Political Economy, 55(5), 654-682. doi: 10.1111/j.14679485.2008.00470.x Os resultados encontrados contribuem ainda para a teoria de economia política ao sugerir que a pressão exercida pela sociedade por mais políticas redistributivas, como forma de atenuar os efeitos da distinção de renda, implicam em um impacto negativo na taxa de crescimento. Tal associação contraria a concepção de que a política redistributiva brasileira é a característica distintiva que permite ao país crescer e reduzir desigualdade concomitantemente. Os resultados sugerem que essa dinâmica pode advir do fato de que a desigualdade exerce efeito negativo no crescimento para níveis de baixo PIB per capita. Os resultados obtidos contribuem ainda para a literatura de desigualdade e crescimento ao apresentar evidências de que análises in-contry podem mitigar problemas
de comparabilidade, tais como os apontados por Atkinson e Brandolini (2009)Atkinson, A. B., & Brandolini, A. (2009). On data: A case study of the evolution of income inequality across time and across countries. Cambridge Journal of Economics, 33(3), 381-404. doi: 10.1093/cje/bel013 O presente artigo segue estruturado da seguinte forma: próxima seção é feita uma revisão das prin cipais questões que envolvem a relação entre desigualdade e crescimento, de forma que seja fornecida sustentação teórica que fundamente a construção do modelo empírico proposto. A seção 3 apresenta uma descrição dos dados, bem como dos procedimentos metodológicos referentes a cada um dos mode los econométricos utilizados. Na seção 4 são apresentados os principais resultados. A seção 5 se destina à conclusão e demais comentários. 2. DESIGUALDADE E CRESCIMENTO ECONÔMICONo final da década de 40 até início de 50, os trabalhos que abordavam desigualdade tinham
como escopo compreender os efeitos da industrialização no crescimento. Considerava-se que a distribuição de renda derivava do processo de industrialização. Já nos anos 80, os modelos de crescimento endógeno não consideravam a desigualdade como um dos determinantes do crescimento. Contudo, nos anos 90, as novas teorias do crescimento e a abordagem da economia política atribuíram à desigualdade papel fundamental no processo de crescimento, renovando o interesse no tema. A disponibilidade de novos
dados cross-country permitiu uma série de novos estudos (Ehrhart, 2009Ehrhart, C. (2009, Feb). The effects of inequality on growth: A survey of the theoretical and empirical literature (Working Paper No WP 2009 - 107). ECINEQ, Society for the Study of Economic Inequality. Disponível em:
http://www.ecineq.org/milano/WP/ECINEQ2009-107.pdf 2.1. Efeito positivo da desigualdade no crescimentoAghion et al. (1999)Aghion, P., Caroli, E. & Garcia-Penalosa, C. (1999). Inequality and economic growth: The perspective of
the new growth theories. Journal of Economic Literature, 37 (4), 1615-1660. doi: 10.1257/jel.37.4.1615 2.1.1. A hipótese de KaldorA hipótese de Kaldor (1955Kaldor, N. (1955-1956). Alternative theories of distribution. The Review of Economic Studies, 23(2), 83-100. Disponível em: http://www.jstor.org/stable/2296292 2.1.2. Custos indivisíveis de investimentosAssumindo que determinados projetos possuam um custo mínimo elevado, devido principalmente às escalas produtivas necessárias a sua realização, somente indivíduos com alta renda poderiam empreendêlos, pois a alta renda atenua as
restrições ao crédito, as quais tornam os custos de se investir elevados. Tal processo tende a ter maior magnitude nos países em desenvolvimento, pois nações desenvolvidas costumam possuir mercados de capitais e instituições legais melhor estruturadas, o que minimiza os efeitos do crédito restrito (Barro, 2000Barro, R. J. (2000). Inequality and growth in a panel of countries. Journal of Economic Growth, 5(1), 5-32. doi:
10.1023/A:1009850119329 2.1.3. Trade-off entre eficiência e equidadeMirrlees (1971)Mirrlees, J. (1971). An exploration in the theory of optimum income taxation. Review of Economic Studies, 38(114), 175-208. Disponível em: http://EconPapers.repec.org/RePEc:bla:restud:v:38:y:1971:i:114:p:175-208 Desse modo, equidade elevada pode desestimular os esforços produtivos
individuais. Isso implica em perda de eficiência produtiva, o que prejudica o crescimento (Attanasio & Binelli, 2004Attanasio, O., & Binelli, C. (2004). Inequality, growth and redistributive policies. In Poverty, inequality and growth: Proceedings of the AFD-EUDN Conference, 2003 (pp. 179-223). Paris. Disponível em:
http://www.afd.fr/webdav/site/afd/shared/PUBLICATIONS/RECHERCHE/Archives/Notes-et-documents/10-notes-documents.pdf 2.2. Efeito negativo da desigualdade no crescimentoO argumento teórico utilizado pelos estudos que defendem efeito negativo da desigualdade no crescimento é o de que a distribuição de renda influencia os níveis de investimento em capital humano (e.g. qualificação) e físico (e.g. novos empreendimentos) da economia. Os modelos teóricos podem ser divididos em quatro abordagens distintas: Mercado de crédito imperfeito; Economia política; Instabilidade social; Fertilidade e desigualdade. 2.2.1. Imperfeições do mercado de crédito e segurosBaseados no trabalho seminal de Loury (1981)Loury, G. (1981).
Intergenerational transfers and the distribution of earnings. Econometrica, 49(4), 843-67. Disponível em: http://EconPapers.repec.org/RePEc:ecm:emetrp:v:49:y:1981:i:4:p:843-67 2.2.2. Economia políticaA abordagem da economia política fundamenta-se no Teorema do Eleitor Mediano, que traça um paralelo entre o processo eleitoral e o funcionamento do mercado. A ideia central é a de que propostas políticas tendem a ser quase homogêneas devido ao interesse comum dos
candidatos em angariar os votos da maioria. Black (1948)Black, D. (1948). On the rationale of group decision-making. Journal of Political Economy, 56(1), 23-34. Disponível em: http://www.jstor.org/stable/1825026 2.2.3. Instabilidade socialPara Gupta (1990)Gupta, D. K. (1990). The economics of political violence: The effect of political instability on economic growth. New York: Praeger
Publishers. a instabilidade social ocorre de três maneiras distintas: por meio de ações dire tas de violência contra o governo (e.g. protestos em massa), atos de violência praticados pelo governo (e.g. ações de repressão a distúrbios sociais) e através da violência ocasionada pela mudança de governo (e.g. golpes políticos). Keefer e Knack (2002)Keefer, P., & Knack, S. (2002). Polarization, politics and property rights: Links between
inequality and growth. Public Choice, 111(1-2), 127-154. doi: 10.1023/A:1015168000336 2.2.4. Fertilidade e desigualdade de rendaTradicionalmente, na literatura
econômica, considera-se que altas taxas de fertilidade exercem im pacto negativo no crescimento, e investimentos em educação exercem efeito positivo (Lucas, 2002Lucas, R. E., Jr. (2002). Lectures on economic growth. Harvard University Press.). Perotti (1996)Perotti, R. (1996). Growth, income distribution, and democracy: What the data say. Journal of Economic Growth, 1(2), 149-187. doi:
10.1007/BF00138861 2.3. Efeito não-linear da desigualdade no crescimentoBénabou (2000)Bénabou, R. (2000). Unequal societies: Income distribution and the social contract. American Economic Review, 90(1), 96-129. doi:
10.1257/aer.90.1.96 2.4. Evidências empíricas2.4.1. Efeito negativo da desigualdade no crescimentoFishlow (1996)Fishlow, A. (1996).
Inequality, poverty and growth: Where do we stand? In M. Bruno & B. Pleskovic (Eds.), Annual world bank conference on development economics 1995 (pp. 25-39). Washington, D.C.: The World Bank. Disponível em:
http://documents.worldbank.org/curated/en/1996/05/696570/annual-world-bank-conference-development-economics-1995 Entretanto, os autores acima utilizaram o Gini para medir a desigualdade de distribuição de terras como proxy para controlar a desigualdade de distribuição de riqueza. No entanto, para Griffin e Ickowitz (1997)Griffin, K., & Ickowitz, A. (1997, Nov). The distribution of wealth and the pace of development (Working Paper No 3). United Nations Development Programme, Social Development and Poverty Elimination Division., variáveis de concentração de terras são inadequadas, pois consideram-se apenas a renda dos donos de terras, a posse da terra (distribuída, quase sempre, de forma mais equânime) e cada fazenda como uma unidade de propriedade individual. Knowles (2005)Knowles, S. (2005). Inequality and economic growth: The empirical relationship reconsidered in the light of comparable data. Journal of Development Studies, 41(1), 135-159. doi: 10.1080/0022038042000276590 Figura 2 2.4.2. Efeito positivo da desigualdade no crescimentoLi e Zou (1998)Li, H., & Zou, H.-f. (1998). Income inequality is not harmful for growth: Theory and evidence. Review of Development Economics, 2(3), 318-334. doi:
10.1111/1467-9361.00045 Aghion et al.
(1999Aghion, P., Caroli, E. & Garcia-Penalosa, C. (1999). Inequality and economic growth: The perspective of the new growth theories. Journal of Economic Literature, 37 (4), 1615-1660. doi: 10.1257/jel.37.4.1615 2.5. Efeito não-linear da desigualdade no crescimentoUtilizando dados de
“alta qualidade” e separando a amostra em países desenvolvidos e em desenvolvimento, Barro (2000)Barro, R. J. (2000). Inequality and growth in a panel of countries. Journal of Economic Growth, 5(1), 5-32. doi: 10.1023/A:1009850119329 2.5.1. A influência do método econométrico e composição da amostraVoitchovsky (2005Voitchovsky, S. (2005). Does the profile of
income inequality matter for economic growth? Distinguishing between the effects of inequality in different parts of the income distribution. Journal of Economic Growth, 10(3), 273-296. doi: 10.1007/s10887-005-3535-3 No entanto, a maioria dos trabalhos empíricos sobre desigualdade e crescimento utiliza dados cross country, ao invés de microdados de um único país (Otter,
2009Otter, T. (2009, April). Does inequality harm income mobility and growth? An assessment of the growth impact of income and education inequality in Paraguay 1992-2002 (IAI Discussion Paper No 188). Ibero-America Institute for Economic Research. Disponível em: http://EconPapers.repec.org/RePEc:got:iaidps:188 Estudos feitos em um único país com dados provenientes de uma mesma pesquisa domiciliar têm os problemas de comparabilidade atenuados, dado que os questionários aplicados, as definições adotadas, os contextos cultural e
institucional, dentre outras questões, são mais homogêneos (Deininger & Okidi, 2003Deininger, K., & Okidi, J. (2003). Growth and poverty reduction in Uganda, 1999-2000: Panel data evidence. Development Policy Review, 21(4), 481-509. doi: 10.1111/1467-7679.00220 3. DADOS E METODOLOGIAA amostra é composta por dados secundários das 27 Unidades Federativas brasileiras, compreendendo o período entre 1995 a 2009. As informações tiveram como fonte as bases de dados do IPEADATA, IBGE, PNUD, PNAD/IBGE, SCN/IBGE, SIM-DATASUS, MDIC, STN. Os valores monetários estão em Reais constantes (ano-base 2000), deflacionados pelo Deflator de Transformação do PIB Implícito do IPEA. Os valores foram transformados em Logaritmo Neperiano ou em Taxas (e.g. Receitas Públicas/PIB). 3.1. Procedimentos metodológicosOs estudos de desigualdade e crescimento da década de 90 adotaram o método de regressão crosscountry com equação reduzida, no qual combina-se uma medida de desigualdade a um conjunto de variáveis explanatórias (de Dominicis et al., 2008de Dominicis, L., Florax, R. J. G. M. & de Groot, H. L. F. (2008). A meta-analysis on the relationship between income inequality and economic growth. Scottish Journal of Political Economy,
55(5), 654-682. doi: 10.1111/j.14679485.2008.00470.x onde (lnγi,t − lnγi,t-π)i no tempo t; π o intervalo de tempo; gi,t-π a medida de desigualdade; Xi,t-π a matriz de variáveis de controle incluindo uma constante; e εi,t o termo de erro. é a média anual da taxa de crescimento do PIB per capita real do paísA
principal crítica a esse tipo de abordagem é a possibilidade de existência de viés devido a variáveis não observáveis específicas de cada país (e.g. padrões tecnológicos, estabilidade das instituições e diferenças culturais, climáticas) que podem explicar o crescimento econômico. Buscando controlar por tais fatores, pesquisas em painel admitem que essas variáveis sejam constantes no tempo e utilizam mais séries temporais que dados em cross-section (de Dominicis et al.,
2008de Dominicis, L., Florax, R. J. G. M. & de Groot, H. L. F. (2008). A meta-analysis on the relationship between income inequality and economic growth. Scottish Journal of Political Economy, 55(5), 654-682. doi: 10.1111/j.14679485.2008.00470.x onde אt é o termo de Efeitos-Fixos específico no tempo; νi são as características constantes no tempo de cada país; i,t capta a parte remanescente do erro variante no tempo e nos países. Os modelos de Efeitos-Fixos permitem a correlação das variáveis condicionais com os efeitos não observáveis individuais. Essa técnica é utilizada para analisar o efeito de variáveis que afetam o crescimento no longo prazo ou possuam razoável constância ao longo do tempo (Temple, 1999Temple, J. (1999). The new growth
evidence. Journal of Economic Literature, 37(1), 112-156. doi: 10.1257/jel.37.1.112 Uma alternativa para tais questões é o estimador GMM. Arellano e Bond (1991)Arellano, M., & Bond, S. R. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. doi: 10.2307/2297968 onde γi,t é a taxa de Crescimento anual do PIB per capita dos estados i no período t; ni é um fator específico não observável dos estados; νi,t é o resíduo; e ni + vi,t = μi,t é o termo de erro. Suponha ainda que as esperanças condicionais sejam, para i = 1,...,N e t = 2,...,T, e onde o termo de erro νi,t não seja serialmente autocorrelacionado: para i = 1,...,N e s ≠ t. Tem-se como condição de início, predeterminada, de γi,1, para i = 1,...,N e t = 3,...,T. Dados (3) a (6) a endogeneidade é tratada utilizando os regressores defasados (no mínimo em dois períodos) como variáveis instrumentais de (3) em primeira diferença. Para estimar o parâmetro β existem m = 0,5(T − 1)(T − 2) condições de momento suficientes para uma amostra T (Bond et al., 2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth
models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em: http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf para t = 3,...,T e s ≥ 2. Pode-se escrever (7) matricialmente como onde Zi é a matriz, de dimensão (T − 2) × m, e é um vetor de dimensão (T − 2)× 1. Os ganhos em relação aos outros métodos, ao utilizar-se o GMM, são ausência de viés, oriundos dos efeitos fixos temporalmente invariantes, e consistência do estimador diante de endogeneidade. Isso torna-se possível uma vez que o estimador minimiza a norma de
∆ν'ZWZ'∆ν, na qual Z é a matriz de instrumentos de dimensão M × N (T − 2) e definida por [Z'1,Z'2,...,Z'N]; W é a matriz de ponderação; ∆ν, definida como [∆v'1,∆v'2,...,∆v'N], é a matriz de erros de dimensão N (T − 2) × 1. Nesse caso, utilizar
um conjunto apropriado de instrumentos, obter N suficientemente grande e T fixo são condições necessárias para consistência do estimador (Bond et al., 2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em:
http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf No entanto, Blundell e Bond (1998)Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of
Econometrics, 87(1), 115-143. doi: 10.1016/S0304-4076(98)00009-8 (e.g. dependentes da população ou da renda agregada) ou na presença de termos dinâmicos. O fato dos instrumentos possuírem fraca correlação com a equação em primeira diferença ocasiona problema de correlação espúria, e a defasagem indica, de maneira errônea, a existência de uma raiz
unitária (Bond et al., 2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em: http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf Arellano e Bover (1995)Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of Econometrics, 68(1), 29-51. doi: 10.1016/0304-4076(94)01642-D para i = 1,...,N. É condição suficiente para que se garanta (11) que a média de γi,t seja constante i,t. No entanto, essa condição de estacionaridade só se faz necessária nos primeiros momentos de γi,t. Mesmo diante da correlação entre ∆γi,t e ni, por hipótese ela assume o valor zero. Admitindo (3) a (6) e (11) adiciona-se T − 2 condições de momentos, como vê-se em (12): para i =1,...,N e t =3,4,...,T. Assim, por um sistema de equações, o System-GMM, “combina condições de momento para o modelo em primeira diferença com condições de
momento para o modelo em nível”. Os níveis defasados são os instrumentos das primeiras diferenças e as primeiras diferenças defasadas instrumentalizam a equação em nível (Bun & Kleibergen, 2010Bun, M., & Kleibergen, F. (2010, April 9). GMM based inference for panel data models. Paper presented at the 2nd Amsterdam-Bonn Workshop in Econometrics, Amsterdam, NL. Disponível em:
https://editorialexpress.com/cgi-bin/conference/download.cgi?db_name=paneldata2010&paper_id=72 onde de (9) obtem-se Zi. Reescrevendo essa nova condição de momento em forma matricial tem-se onde (μ+i = ∆νi,3,...,∆νi,T,νi,3,...,νi,T)'. Na presença de séries persistentes, as primeiras diferenças defasadas mostram-se instrumentos mais eficientes para os níveis. Dada às propriedades de amostra finita, dado a validez dos instrumentos o System-GMM é um estimador consistente (Bond et al., 2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models
(Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em: http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf 3.1.1. Especificações do modeloEssa pesquisa utilizou variáveis com comportamento tipicamente persistente, como o PIB per capita e Gini de
Renda. Como visto no tópico anterior, o System-GMM mostra-se robusto diante dessa caracte rística (Bond et al., 2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em:
http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf onde i representa os estados e t o período; γi,t é a Taxa de Crescimento anual do PIB per capita; γi,t−1 é o Termo dinâmico; x1i,t é a Variável de Desigualdade; x2i,t é a Variável de Interação; x3i,t é a Taxa de Homicídios por 100.000 Habitantes; x4i,t é a Escolaridade Média; x5i,t é a Taxa de Analfabetismo; x6i,t é o Ln da Taxa de Fertilidade; x7i,t é a Esperança de Vida ao Nascer; x8i,t é o Grau de Abertura Econômica; x9i,t é a Razão das Receitas Públicas Estaduais pelo PIB; x10i,t é a Razão dos Gastos Públicos Estaduais pelo PIB; x11i,t é a Razão dos Investimentos Públicos Estaduais pelo PIB; x12i,t é a Razão dos Gastos Públicos Estaduais com Educação pelo PIB; ni é um fator específico não observável; vi,t é o resíduo. Buscando mitigar o problema apontado por Voitchovsky (2005)Voitchovsky, S. (2005). Does the profile of income inequality matter for economic growth? Distinguishing between the effects of inequality in different parts of the income distribution. Journal of Economic Growth, 10(3), 273-296. doi:
10.1007/s10887-005-3535-3 Já uma estimação por Efeitos-Fixos “resultaria em uma estimativa de β1 seriamente enviesada para baixo em painéis” com T pequeno (Bond et al., 2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em:
http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf No entanto, pode-se estimar β1 de maneira consistente pelo uso de um estimador assintóticamente não enviesado combinado ao uso de variáveis instrumentais (Hsiao, 2003Hsiao, C. (2003). Analysis of panel data (2nd ed.). Cambridge University Press. doi:
10.1017/CBO9780511754203 onde EF é obtido pela estimação por Efeitos-Fixos; MQO é obtido pela estimação por MQO; é parâmetro consistente.No entanto, a condição (17) pôde ser apenas intuitivamente observada nesse estudo,
dado que a endogeneidade dos regressores é tratada por meio de variáveis instrumentais. Contudo, tanto Bond et al. (2001)Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em:
http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf 4. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOSDiante da metodologia exposta, o modelo em (15) foi estimado por meio de quatro métodos economé tricos distintos, cujos resultados encontram-se nas quatro seções seguintes, com o intuito de identificar qual das técnicas resultaria em um β1 ∈ (β1(EF), β1(MQO)) (Bond et
al., 2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em: http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf 4.1. Método dos Mínimos Quadrados (MQO) em PainelPor ser considerado o Best Linear Unbiased Estimator (BLUE), estimou-se (15) pelo método MQO com AR(1). Os valores dos coeficientes da Variável de Desigualdade apresentados na Tabela 1 sugerem efeito negativo da desigualdade no crescimento para baixos valores de PIB per capita. Já os coeficientes com sinal positivo da Variável de Interação sugerem efeito contrário quando tem-se um PIB per capita elevado. Dessa forma, não rejeitou-se a presença de não-linearidade entre desigualdade e crescimento. Tabela 1 4.2. Método MQO com Efeitos-Fixos em Painel (Efeitos-Fixos)Buscando minimizar a possível presença de viés na estimação por MQO advinda dos efeitos específi cos, estimou-se (15) pelo método dos Efeitos-Fixos. Para tal, admitiu-se que esses efeitos são constantes no tempo e permitiu-se a correlação das variáveis condicionais com os mesmos. Observa-se na Tabela 2 que houve mudança na magnitude dos valores dos coeficientes de desigualdade. Contudo, ainda não rejeita-se o efeito não-linear da desigualdade no crescimento. Isso é observado pelos sinais negativo da Variável de Desigualdade e positivo na Variável de Interação. Tabela 2 4.3. Método MM em Primeira Diferença (GMM)Com vistas a mitigar o possível viés para baixo no estimador de Efeitos-Fixos devido à possibilidade do estimador de covariância ser inconsistente, dado o fato da dimensão temporal do painel ser pequena e fixa (15 anos), utilizou-se o método GMM. A equação (15) foi diferenciada em primeira ordem, resul tando em uma nova equação livre dos efeitos fixos não observáveis. A endogeneidade presente nas variáveis explanatórias foi tratada pela utilização dos regressores defasados em no mínimo dois períodos como instrumentos da nova equação, conforme sugerido na literatura. Admitiu-se que os erros não são serialmente correlacionados e os regressores foram predeterminados por ao menos um período. Os coeficientes exibidos na Tabela 3 apresentaram mudança na magnitude dos valores comparados ao MQO e Efeitos-Fixos. Novamente a não-linearidade não foi rejeitada. Tabela 3 4.4. Generalized Method of Moments SystemObjetivando sanar o problema da fraca instrumentalização no método GMM (Teste de Sargan de sobre-identificação apresentou Valor-p da Estatística J 0,0000), estimou-se (15) por meio do System- GMM a partir da adição da condição de momento (11) às condições já estabelecidas no GMM. Nas novas regressões de (15) os níveis defasados foram usados como instrumentos para as primeiras diferenças. Já as primeiras diferenças defasadas foram empregadas como instrumentos para a equação em
nível. Todos os instrumentos foram defasados em ao menos dois períodos, acompanhando a literatura. O System-GMM propiciou um menor ranking de instrumentos relativo à estimação por GMM, o que minimiza a possibilidade de over-fitting. Nota-se na Tabela 4 que a não-linearidade na relação entre desigualdade e crescimento não foi rejeitada, dados os coeficientes negativos da variável de Desigualdade e positivos
na variável de Interação. Os resultados foram significantes estatisticamente quando a desigualdade foi mensurada pelo Gini de Renda, L de Theil e Taxa de Extrema Pobreza. Desse modo, encontraram-se evidências de efeito positivo da desigualdade diante de um PIB per capita elevado e negativo quando o PIB per capita é baixo. Tais resultados são similares aos de Barro (2000Barro, R. J. (2000). Inequality and growth in a panel of countries. Journal of
Economic Growth, 5(1), 5-32. doi: 10.1023/A:1009850119329 Tabela 4 A Taxa de Extrema Pobreza apresentou coeficiente positivo, enquanto sua variável de Interação exibiu valor negativo. Os sinais contrários às demais medidas conflui com a hipótese de Attanasio e
Binelli (2004)Attanasio, O., & Binelli, C. (2004). Inequality, growth and redistributive policies. In Poverty, inequality and growth: Proceedings of the AFD-EUDN Conference, 2003 (pp. 179-223). Paris. Disponível em:
http://www.afd.fr/webdav/site/afd/shared/PUBLICATIONS/RECHERCHE/Archives/Notes-et-documents/10-notes-documents.pdf Nota-se na Tabela 5, a título de exemplificação, que na regressão que adotou-se o método System-GMM e o Gini de renda, obtêve-se um coeficiente β1 = −0,168797 ∈ (−0,234767,
−0,124732),o que corrobora com a metodologia proposta por Bond et al. (2001)Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em:
http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf Tabela 5 Bond et al. (2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford.
Disponível em: http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf Com o intuito de atestar a validade das variáveis instrumentais utilizadas, aplicou-se o Teste de Sargan para sobre-identificação. Os Valores-p da Estatística J na Tabela 6 sugerem que os instrumentos utilizados em todas as regressões que adotaram o System-GMM são válidos, ou seja, não rejeitou-se a hipótese nula de que os instrumentos são não-correlacionados com o termo de erro, Cov[Z+iμi] = 0, hipótese a qual foi rejeitada no método GMM. Tabela 6 Desse modo, as estimações do β1 pelo método System-GMM, conforme metodologia proposta por Bond et al. (2001)Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion
Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of Oxford. Disponível em: http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf 4.5. Discussão dos resultados - método System-GMMComo já dito no tópico anterior, a
não-linearidade não foi rejeitada, como exposto na Tabela 7, o que corrobora com Voitchovsky (2005)Voitchovsky, S. (2005). Does the profile of income inequality matter for economic growth? Distinguishing between the effects of inequality in different parts of the income distribution. Journal of Economic Growth, 10(3), 273-296. doi:
10.1007/s10887-005-3535-3 Tabela 7 Pode ser
observado na Tabela 8 que a variável Esperança de Vida apresentou sinal negativo, resultado repetido em todas as demais técnicas de estimação adotadas nesse estudo, o que contraria a teoria do crescimento. Mesmo que usualmente assuma-se que a Esperança de Vida impacte positivamente no crescimento, por ser uma proxy para saúde, caso admita-se a hipótese da instabilidade social, o efeito tende a possuir sinal contrário.
Isso decorre da violência resultante da falta de estabilidade social aumentar os gastos com saúde e segurança, o que eleva o custo de vida geral dos indivíduos, além de direcionar recursos produtivos para atenuar os efeitos decorrentes do ambiente instável, efeitos confluentes com Bourguignon (2004)Bourguignon, F. (2004, Mar). The poverty-growth-inequality triangle (Working Paper No 125). New Delhi, India: Indian Council for Research on International Economic
Relations. Disponível em: http://siteresources.worldbank.org/INTPGI/Resources/342674-1206111890151/15185_ICRIER_paper-final.pdf Tabela 8 Para analisar a hipótese da incompletude dos mercados,
observou-se os coeficientes das variáveis Escolaridade Média e Analfabetismo, as quais constituem proxies para os efeitos da restrição do crédito no crescimento. Dada a incompletude dos mercados de crédito, credores buscam minimizar possíveis problemas de inadimplência. Um indivíduo de baixa renda, por não possuir dotação inicial suficiente, é impedido de acumular capital humano, o que subutiliza o seu potencial produtivo (Aghion & Bolton, 1992Aghion, P.,
& Bolton, P. (1992). Distribution and growth in models of imperfect capital markets. European Economic Review, 36(2-3), 603-611., 1997Aghion, P., & Bolton, P. (1997). A theory of trickle-down growth and development. Review of Economic Studies, 64(2), 151-172.; Ehrhart, 2009Ehrhart, C. (2009, Feb). The effects of inequality on growth: A survey of the theoretical and empirical
literature (Working Paper No WP 2009 - 107). ECINEQ, Society for the Study of Economic Inequality. Disponível em: http://www.ecineq.org/milano/WP/ECINEQ2009-107.pdf Alesina e Rodrik (1994)Alesina, A., & Rodrik, D. (1994). Distributive politics and economic growth. Quarterly Journal of Economics, 109(2), 465-490. doi: 10.2307/2118470 Como
verificado na Tabela 9, nossos resultados sugerem que a Taxa de Analfabetismo possui um coeficiente negativo e estatisticamente significativo, de forma que não é possível rejeitar a hipótese da incompletude dos mercados. Nesse caso, nossos resultados corroboram com evidências apresentadas por Carneiro e Heckman (2002)Carneiro, P., & Heckman, J. J. (2002). The evidence on credit
constraints in post-secondary schooling. The Economic Journal, 112(482), 989-1018. doi: 10.1111/1468-0297.00075 Tabela 9 A hipótese da economia política foi testada pelas variáveis Receitas Públicas, Gastos Públicos, Investimentos Públicos e Gastos Públicos com Educação, e os valores seguem apresentados na Tabela 10. Dado o Teorema do Eleitor Mediano, a desigualdade implica em maior demanda por políticas redistributivas, o que desestimula a poupança, investimento e trabalho. Essa hipótese não foi rejeitada, dado o efeito negativo
dos Gastos Públicos, o que corrobora com Alesina e Rodrik (1994)Alesina, A., & Rodrik, D. (1994). Distributive politics and economic growth. Quarterly Journal of Economics, 109(2), 465-490. doi: 10.2307/2118470 Tabela 10 Nesse trabalho visou-se controlar por outros dois efeitos com a inclusão do Grau de Abertura
Econômica. Primeiro, o de que sociedades com baixa estabilidade social possuem menores capacidades de resposta a choques internacionais. Segundo, dado os influxos de investimentos internacionais, os agen tes econômicos passam a ter acesso à tecnologia de ponta. Como nota-se na Tabela 11, os coeficientes obtidos nas regressões com o L de Theil, Extrema Pobreza e (10% Ricos)/(40% Pobres) são positivos, o que
corrobora com as evidências de Barro (2008)Barro, R. J. (2008, Jan). Inequality and growth revisited (Working Papers on Regional Economic Integration No 11). Asian Development Bank. Disponível em: http://ideas.repec.org/p/ris/adbrei/0011.html Tabela 11 Por fim, observa-se na Tabela 12 que o efeito isolado da desigualdade no crescimento no Brasil, de rivado de (18) e mensurado pelo Gini de renda, mostra-se positivo, o que sugere que para os níveis de PIB per capita de 2009 a desigualdade foi positiva para o crescimento. Para que o efeito negativo suplantasse o positivo, seria necessário que o PIB assumisse o valor de R$1.789,54 (Ano-base 2000). Dado um intervalo de confiança (nível de confiança de 99%), a média do Efeito está no intervalo (0,71,1,02), o que sugere fortes indícios de que esse efeito seja positivo. Tabela 12 5. CONCLUSÃOA presente pesquisa visou identificar o efeito da desigualdade no crescimento. De maneira distinta aos demais estudos, que valem-se em sua maioria de modelos com equação reduzida, estimou-se um modelo que incluiu variáveis de controle dos principais canais apontados pela teoria pelos quais a desigualdade afeta o crescimento. Devido a isso, acredita-se que o controle dos efeitos indiretos da desigualdade no crescimento foi efetuado com maior acuidade. Partiu-se da premissa de que a desigualdade possui causalidade não-linear com o crescimento. Para verificar a existência de não-linearidade, incluiu-se como um dos regressores uma variável de interação entre desigualdade e o Ln do PIB per capita. Os resultados corroboraram com os de Barro (2000Barro, R. J. (2000).
Inequality and growth in a panel of countries. Journal of Economic Growth, 5(1), 5-32. doi: 10.1023/A:1009850119329 Não rejeitou-se também a hipótese da incompletude dos mercados de crédito, diante dos coeficientes negativos e significantes estatisticamente da Taxa de Analfabetismo em todas as regressões que empregaram o método System-GMM. Desse modo, as evidências sugerem que, dada a impossibilidade de se investir em educação devido principalmente ao crédito restrito, a parcela de indivíduos sem a qualificação mínima requerida pelo mercado mitiga as taxas de crescimento do PIB per capita. O argumento da economia política, dado o Teorema do Eleitor Mediano, também não foi rejeitado. Os coeficientes dos Gastos Públicos mostraram-se negativos e significantes estatisticamente, mesmo mensurando-se a desigualdade por cinco medidas distintas. Assim, as evidências sugerem que a pressão exercida pela sociedade por mais políticas redistributivas como forma de atenuar os efeitos da distinção de renda implicam em um impacto negativo na taxa de crescimento. Isso contraria a concepção de que a política redistributiva brasileira é a característica distintiva que permite ao país crescer e reduzir desigualdade concomitantemente. Essa dinâmica parece advir do fato de que a desigualdade exerce efeito negativo no crescimento para níveis de baixo PIB per capita. A análise em um único país apresentou evidências de que os problemas de comparabilidade de dados em Atkinson e Brandolini (2009)Atkinson, A. B., & Brandolini, A. (2009). On data: A case study of the evolution of income inequality across time and across countries. Cambridge Journal of Economics, 33(3), 381-404. doi:
10.1093/cje/bel013 Foi possível também, após estimar-se por quatro técnicas econométricas distintas, tecer conside rações acerca dos estimadores. Corroborando com a literatura (Bond et al., 2001Bond, S., Hoeffler, A. & Temple, J. (2001, Sept). GMM estimation of empirical growth models (Discussion Paper Series No 2001-W21). Economics Group, Nuffield College, University of
Oxford. Disponível em: http://www.nuffield.ox.ac.uk/economics/papers/2001/w21/bht10.pdf Admitindo-se a validade das premissas sobre a interação entre desigualdade, fertilidade e educação, tem-se um fato interessante para o caso brasileiro, o qual sugere-se exploração em estudos futuros. Dado que os agentes econômicos com baixa renda possuem incentivos ao aumento do número de filhos como forma alternativa para elevar a renda familiar, tem-se um efeito negativo no crescimento devido ao baixo acumulo de capital humano. As políticas redistributivas brasileiras ocasionariam um incentivo adicional a esse movimento. Pelo fato de programas como o Bolsa Escola condicionarem à assistência a frequência das crianças na escola, tem-se um desincentivo às famílias com baixa renda a buscarem qualificação fora da rede pública. Os coeficientes dos Gastos Públicos com Educação, na estimação pelo System-GMM, para o L de Theil (−2,818**)e para a Taxa de Pobreza Extrema (−2,987**), mostram evidências que sugerem tal possibilidade. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Qual é a relação entre o crescimento econômico e desigualdade de renda?Kuznets (1955) sugere que o crescimento econômico em seu estágio inicial vem acompanhado com o aumento da desigualdade de renda, atingindo um ponto de máximo, e posteriormente diminui na medida em que a economia se desenvolve, em um padrão gráfico de "U" invertido.
O que o crescimento econômico tem a ver com a desigualdade social?Para alguns autores, a desigualdade pode ser prejudicial ao crescimento econômico. Conforme é resumido em Castelar (2007), o que se observa em estudos empíricos realizados, principalmente a partir de 1996, é que a desigualdade inicial afeta negativamente o crescimento econômico posterior.
Qual a relação entre crescimento econômico e desenvolvimento?Enquanto o crescimento econômico significa que durante um ou vários períodos, ocorreu um aumento sustentado de uma unidade econômica, o desenvolvimento econômico vai além, impactando diretamente a qualidade de vida das pessoas e a sociedade em geral.
Qual é a diferença entre o crescimento econômico e o desenvolvimento econômico?Crescimento econômico: crescimento contínuo da renda per capita ao longo do tempo. Desenvolvimento econômico: alterações de composição do produto e alocação dos recursos pelos diferentes setores da economia de forma a melhorar os indicadores de bem-estar econômico e social.
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