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In document A LEARNING SITUATION (sider 68-73)

22.4.1 Modelo III.5 – PIB – Incluindo a Variável Preço, mas

sem as Variáveis de Escolaridade e Densidade

Demográfica – Resultados

Os coeficientes do modelo foram obtidos a partir de simulação no programa Eviews. Amostra: 2000 a 2008 (9 amostras). Observações incluídas: 243

Variáveis Instrumentais Utilizadas: POP_15_AN_8_AN_EST, ROB_SCM, PIB_PER_CAPITA e PRECO. Modelo III.5 Variáveis Dependentes Método de Regressão Nomes dos Coeficientes GMM 3SLS

Produção Agregada (PIB)

INVEST_SCMt P1 0,380838 (51,34634) 0,396752 (29,67189) POP_15_AN_8_AN_EST tP2 1,115865 (91,91260) 1,084271 (51,74455) DENS_B_LARG tP3 0,037591 (2,227868) ** 0,108581 (5,860035)

Demanda agregada (Densidade de Banda Larga)

PIB_PER_CAPITAtD1 1,453160 (42,76642) 1,243869 (46,68460) PRECO tD4 -2,128333 (-38,05935) -1,788876 (-39,76378)

Oferta Agregada (Investimento em Banda Larga)

ROB_SCMtO1 0,888904 (278,3672) 0,901550 (211,3017) PRECOtO2 0,247895 (17,77594) 0,190876 (9,925758)

Produção Agregada da Infra-Estrutura de Banda Larga (Variação da Penetração de Banda Larga)

INVEST_SCMtPBL1 0,022169

(21,12353)

0,021482 (16,09012)

R2

Produção Agregada (PIB) 0,940207 0,944647

Demanda agregada (Densidade de Banda Larga) 0,812515 0,865199

Oferta Agregada (Investimento em Banda Larga) 0,839006 0,853862

Produção Agregada da Infra-Estrutura de Banda

Larga (Variação da Penetração de Banda Larga) -0,025335 -0.025580 Obs.: a) Valores entre parênteses: estatística-t; b) Todos os coeficientes com significância abaixo de 1%, exceção para ** com significância de 3%%;

Tabela 23 – Coeficientes obtidos para o Modelo III.5 de equações simultâneas para regressão por meio dos métodos GMM – Método dos Momentos Generalizado e 3SLS – Mínimos Quadrados de Três Estágios. O modelo inclui a variável de preço do serviço de Banda Larga, mas exclui as variáveis referentes à escolaridade e concentração demográfica. Fonte: elaboração do autor.

DO BRASIL: ANÁLISE ATRAVÉS DE MODELOS COM EQUAÇÕES SIMULTÂNEAS DE OFERTA E DEMANDA COM VARIÁVEIS ENDÓGENAS.

22.4.1 Modelo III.5 – PIB – Incluindo a Variável Preço, mas sem as Variáveis de Escolaridade e Densidade Demográfica – Resultados

Este modelo tenta explicar a influência da penetração do serviço de Banda Larga sobre o PIB, incluindo a variável referente aos preços praticados no mercado sobre este serviço, mas excluindo as variáveis relacionadas com a porcentagem da população maior ou igual a 15 anos e com pelo menos 8 anos de estudo completos.

a) Equação de produção agregada:

Da mesma forma que nos modelos III.1 e III.3, tabelas 18 e 21, a variável de maior peso sobre o aumento do PIB foi o quantia de habitantes com mais de 15 anos de idade e pelo menos 8 anos de escolaridade, com coeficiente P2 = 1,115865 (GMM) e P2 = 1,084271

(3SLS). Assim nos três modelos, sem a variável preço (III.1), com a variável preço (III.3) e com a variável preço mas sem as variáveis de porcentual da população com pelo menos 15 anos de idade e pelo menos 8 anos de escolaridade, o capital humano se manteve como o fator importante no crescimento econômico, na equação de produção.

Os valores de todos os coeficientes da equação de produção ficaram bem próximos aos dos modelos equivalentes anteriores, III.1 e III.3. A maior diferença encontrada, no modelo III.5 foi com relação ao coeficiente relacionado com a difusão de Banda Larga, P3 =

0,037591, (GMM) ou P3 = 0,108581 (3SLS). Seu impacto sobre o PIB foi diminuindo

progressivamente. Seu maior valor foi no modelo III.1, onde a variável preço não foi incluída, diminuindo no modelo III.3, onde a variável preço foi incluída pela primeira vez e mais ainda no modelo III.5, com preço mas sem as variáveis de escolaridade e concentração geográfica.

Este comportamento, de diminuição do impacto da penetração do serviço de Banda Larga sobre o PIB, não correspondeu à expectativa inicial, uma vez que não houve alteração na equação de produção.

O R2 obtido se manteve praticamente o mesmo dos modelos anteriores, cerca de 0,94, indicando que de forma geral o modelo da equação de produção se adéqua aos dados das amostras.

DO BRASIL: ANÁLISE ATRAVÉS DE MODELOS COM EQUAÇÕES SIMULTÂNEAS DE OFERTA E DEMANDA COM VARIÁVEIS ENDÓGENAS.

22.4.2 Modelo III.6 - PIB per Capita – Incluindo a Variável Preço, mas sem as Variáveis de Escolaridade e Densidade Demográfica – Resultados

b) Equação de demanda agregada:

Similar ao ocorrido no modelo III.3, tabela 21, o preço do serviço de Banda Larga continuou sendo o fator predominante para influenciar a penetração do serviço de Banda Larga, isso devido ao seu maior valor absoluto, D4 = –2,128333 (GMM) e D4 = –1,788876

(3SLS). Manteve valores próximos aos mesmos coeficientes do modelo III.3.

Houve uma pequena redução nos valores D1 = 1,453160 (GMM) e D1 = 1,243869

(3SLS) em relação ao modelo III.3, mas manteve-se a mesma coerência.

O R2 = 0,812515 (GMM) e R2 = 0,865199 (3SLS) reduziram-se um pouco em relação ao modelo III.3, mas manteve um valor elevado, indicando boa capacidade de explicação das relações entre as diversas variáveis. O valor também e razoavelmente bem maior que o do modelo III.1. Isso indica que a introdução da variável preço melhorou o desempenho geral do modelo, na equação de demanda.

c) Equação de oferta agregada:

As duas variáveis, preço e receita mantiveram os valores pouco alterados em relação ao modelo III.3. Assim a coerência foi mantida.

O R2 obtido manteve-se elevado, R2 = 0,839006 (GMM) e R2 = 0,853862 (3SLS), mantendo quase os mesmos valores dos modelos III.1 e III.3.

d) Equação de produção agregada da infra-estrutura de Banda Larga:

O coeficiente da variável explicativa manteve praticamente inalterado seu valor em relação aos modelos III.1 e III.3. Assim a coerência dos modelos anteriores foi mantida

22.4.2 Modelo III.6 - PIB per Capita – Incluindo a Variável

Preço, mas sem as Variáveis de Escolaridade e

Densidade Demográfica – Resultados

Os coeficientes do modelo modificado foram obtidos a partir de simulação no programa Eviews.

DO BRASIL: ANÁLISE ATRAVÉS DE MODELOS COM EQUAÇÕES SIMULTÂNEAS DE OFERTA E DEMANDA COM VARIÁVEIS ENDÓGENAS.

22.4.2 Modelo III.6 - PIB per Capita – Incluindo a Variável Preço, mas sem as Variáveis de Escolaridade e Densidade Demográfica – Resultados

Amostra: 2000 a 2008 (9 amostras). Observações incluídas: 243

Variáveis Instrumentais Utilizadas: POP_15_AN_8_AN_EST, ROB_SCM e PRECO.

Modelo III.6 Variáveis Dependentes

Método de Regressão Nomes dos

Coeficientes GMM 3SLS

Produção Agregada (PIB_PER_CAPITA)

INVEST_SCMt P1 0,307291 (27,64092) 0,326707 (18,75077) POP_15_AN_8_AN_EST tP2 0,135701 (7,662507) 0,104163 (3,808836) DENS_B_LARG tP3 0,195625 (8,353454) 0,202685 (8,015462)

Demanda agregada (Densidade de Banda

Larga) PIB_PER_CAPITAtD1 1,319185 (39,89024) 1,339643 (44,02001) PRECO tD4 -1,927884 (-35,36667) -1,950034 (-37,98579)

Oferta Agregada (Investimento em Banda

Larga) ROB_SCMtO1 0,898364 (245,7452) 0,899547 (208,7685) PRECOtO2 0,207230 (12,83509) 0,198550 (10,22116)

Produção Agregada da Infra-Estrutura de Banda Larga (Variação da Penetração de

Banda Larga) INVEST_SCMtPBL1 0,022595 (22,06186) 0,021857 (16,36240) R2

Produção Agregada (PIB) 0,455947 0,463187

Demanda agregada (Densidade de Banda

Larga) 0,851969 0,849668

Oferta Agregada (Investimento em Banda

Larga) 0,849350 0,852951

Produção Agregada da Infra-Estrutura de Banda Larga (Variação da Penetração

de Banda Larga)

-0,026625 -0,025090

Obs.: a) Valores entre parênteses: estatística-t; b) Todos os coeficientes com significância abaixo de 1%.Tabela 24 – Coeficientes obtidos para o Modelo III.6 e equações simultâneas para regressão por meio dos métodos GMM – Método dos Momentos Generalizado e 3SLS – Mínimos Quadrados de Três Estágios. O modelo inclui a variável de preço do serviço de Banda Larga, mas exclui as variáveis referentes à escolaridade e concentração demográfica. Fonte: elaboração do autor.

DO BRASIL: ANÁLISE ATRAVÉS DE MODELOS COM EQUAÇÕES SIMULTÂNEAS DE OFERTA E DEMANDA COM VARIÁVEIS ENDÓGENAS.

22.4.2 Modelo III.6 - PIB per Capita – Incluindo a Variável Preço, mas sem as Variáveis de Escolaridade e Densidade Demográfica – Resultados

Este modelo tenta explicar a influência da penetração do serviço de Banda Larga sobre o PIB per capita, incluindo a variável referente aos preços praticados no mercado sobre este serviço, mas excluindo as variáveis relacionadas com a porcentagem da população maior ou igual a 15 anos e com pelo menos 8 anos de estudo completos.

a) Equação de produção agregada:

De maneira análoga com o ocorrido nos modelos III.1, III.3 e III.5, tabelas 18 e 21 e 23, os coeficientes da variável de penetração de Banda Larga foram diminuindo, indicando que o impacto da difusão deste serviço sobre o crescimento do PIB per capita diminuiu com a introdução da variável preço. Isto pode ser visto comparando-se os dados dos modelos III.2, III.4 e III.6, tabelas 20, 22 e 24.

Como o PIB e PIB per capita estão diretamente relacionados, o comportamento de ambos tende a ser similar. Por isso quando a introdução da variável preço fez diminuir o impacto da penetração de Banda Larga sobre o PIB era de se esperar que tivesse o mesmo efeito sobre o PIB per capita.

Os coeficientes das variáveis de investimento em Banda Larga pelas operadoras de telecomunicações e tamanho da população com pelo menos 15 anos de idade e 8 ou mais anos de estudo, mantiveram praticamente os mesmos valores dos modelos anteriores, III.2, III.4.

O R2 obtido se manteve praticamente o mesmo do modelo III.4 mas teve ligeira melhora em relação ao modelo III.2. O valor de O R2 continua baixo, R2 = 0,455947 (GMM), R2 = 0,463187. Mas o ligeiro aumento de valor com a introdução da variável preço indica ser esta uma variável que contribui para a melhora da capacidade de explicação do modelo.

b) Equação de demanda agregada:

Da mesma forma que nos modelos anteriores, o preço do serviço de Banda Larga é o que tem maior peso sobre a demanda pelo serviço.

O R2 obtido foi elevado, R2 = 0,851969 (GMM) e R2 = 0,849668 (3SLS), sendo o melhor dentre os três modelos, III.2, III.4 e III.6, mostrando boa característica explicativa. A introdução da variável preço melhorou significativamente a qualidade do modelo.

DO BRASIL: ANÁLISE ATRAVÉS DE MODELOS COM EQUAÇÕES SIMULTÂNEAS DE OFERTA E DEMANDA COM VARIÁVEIS ENDÓGENAS.

In document A LEARNING SITUATION (sider 68-73)