Kapittel 2 Redegjørelse for problemstillingene
2.2 Kommunenivå – bruk og forankring
A hipótese 7 propôs a tese da existência de diferenças na criação de valor pelo Capital Intelectual nos cinco setores analisados, que, na sua maioria foram caracterizados por efeitos fixos, com declividade constante por setor. Com base nas tabelas das saídas setoriais (dos vários modelos já reportados e da amostra da PIA no apêndice 9) foram feitas duas abordagens: uma análise dos coeficientes setoriais obtidos com regressões de ROA4 em função de VAIC, conforme Pulic (2000) e CIV, conforme Luthy (1998), além de um teste de médias com os coeficientes setoriais destas regressões para a variável VAIC e CIV.
4.3.4.1 Análise dos coeficientes obtidos por regressão Modelos Estáticos
Com base nas regressões de ROA 4 = f( LnCIV;VAIC, Dummy ano), já reportadas, foram comparados os coeficientes estáticos e dinâmicos dos cinco setores estudados.
Na Tabela 40 os coeficientes dos modelos estáticos: Tabela 40 Coeficientes comparados dos Modelos Estáticos
Grupo Modelo Estático Robusto (1) Coeficiente ( declividade) da variável independente obtidas por regressões
simples, isoladas, onde ROA4 é a variável dependente em cada uma delas
VAIC LnCIV
PIA Amostra extraída da PIA 0,207175* 0,0318285*
34 Fabricação. e Montagem.de Veículos
Automotivos, Reboques e Carrocerias .0729252* .0249368* 36 Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas .0762813* .0423403* 19 Preparação de couros e fabricação de artefatos de
couro, artigos de viagem e calçados .0621568* .0253106** 17 Fabricação de Produtos Têxteis .052998* .0187385*** 29 Fabricação de Máquinas e Equipamentos .079729* .0138785** Fonte: preparado pelo autor com base nas saídas dos modelos por STATA 10/SE
Com os modelos estáticos foram obtidos os seguintes resultados:
a) Os modelos estáticos, reportados na Tabela 40 e mostraram significância estatística para as variáveis, sendo: VAIC a 1% em todos os setores e LnCIV, de 1 a 10%;
b) Os coeficientes estimados na forma robusta de Newey-West parecem mostrar dierença absoluta na sua intensidade, entre setores, mas é uma observação não testada estatisticamente.
Esses resultados foram reportados no Apêndice 11, de forma comparativa.
Modelos Dinâmicos
Com base nos modelos dinâmicos, na forma robusta, também procurou-se gerar uma estatística de longo prazo , de cada setor (Tabela 41) (ASTERIOU; HALL, 2007). Esta fórmula foi explicitada em 2.19. O resultado foi submetido ao Teste Wald (soma nula do numerador) para eliminar-se a possibilidade de soma zero do numerador, na obtenção da estatística , a partir dos coeficientes da variável independente e de suas defasadas.
Vale novamente ressaltar que o modelo amplo utilizado para análise dos betas foi:
Deste modelo pode-se derivar uma estatística ( derivada parcial). Assim haveria uma estatística para cada regressor, pois os demais ficariam constantes. A seguir a estatística para os coeficientes do VAIC ( na estatística para o LnCIV trocam-se os coeficientes).
Da mesma forma que no modelo estático, somente foram utilizados nas comparações) os modelos dinâmicos não rejeitados pelos testes estatísticos, conforme já explicitado na Figura 17 , tópico 2.20. Foi possível então comparar os Betas setoriais e os indicadores de longo prazo com base nos modelos dinâmicos reportados nas tabelas 11,13,15,17 e 19. A seguir um comentário e os resultados obtidos com VAIC.
Estimativa da estatística de Longo prazo para o VAIC.
O VAIC é o Coeficiente Intelectual do Valor Adicionado (PULLIC,2000). Para compreensão do Quadro 14 a seguir faz-se necessário lembrar que neste estudos modelos dinâmicos foram defasados até a segunda ordem, gerando 4 modelos para cada setor: M1 ( as
variáveis são defasadas de duas ordens); M2 ( ROA4 foi defasada de duas ordens, as demais de apenas uma ordem; M3 ( as variáveis foram defasadas de uma ordem) e M4 ( apenas ROA4 foi defasada de uma ordem).
Pode-se verificar na Tabela 4 a seguir que, no setor 34, o sinal do coeficiente do VAIC pode ser determinado (Ho foi rejeitada, a soma dos coeficientes da variável e suas defasadas é significativamente diferente de zero). O mesmo ocorreu com o modelo M3 do setor 29.
Tabela 41 Teste Wald para identificação do sentido do efeito sobre a variável independente
Setor/Amostra (1) Variações das ordens de defasagem no modelo
34(2) M1 M2 M3
Teste Wald (3) VAIC+VAIC_1= 4,94 (0,0262) VAIC+VAIC_1= 3,2 (0,0738)
29(2) M1 M2 M3
Teste Wald (3) (3) VAIC+VAIC_1= 0,26(0,61)
AMOSTRA PIA (2) M1 M2 M3
Teste Wald (4) VAIC+VAIC_1=2,9(0,088) VAIC+VAIC_1= 4,5 (0,0331) Fonte: o autor com base nas saídas do Stata SE/10
n/a – não aplicável
(1) O teste não foi reportado para os setore com modelos dinâmicos rejeitados, caso dos setores 17 e o 19.
(2)Ao lado do teste de hipótese a estatística e a respectiva significância de 1%(*), 5%(**) e 10%(***) para a Hipótese nula de que a soma da variável e das suas defesadas iguala-se a zero.
(3) Modelo reprovado pelos testes dinâmicos
(4) A hipótese nula não foi rejeitada pelo Teste de Wald, não sendo possível determinar o sentido do sinal.
Finalmente, foi possível estimar uma estatística de longo prazo apenas para modelos dos setores 34 e 29, além de modelos da amostra geral da PIA, na Tabela 41 a seguir.
Tabela 42 – Modelo Dinâmico : ROA4 = f ( ROA t-i; VAIC t ;LnCIV; Dummy 2000-2006)(2)
Amostras/modelos ROA4_1 ROA4_2 VAIC VAIC_1 VAIC_2
Amostra PIA
M2 +0,014340 0,3032281* 0,06697*** 0,02480** -0,015767** n/a
M3 +0,018537 0,2179426* n/a 0,029924* -0,015427**
Setor 34: Setor de Fabricação e Montagem de Veículos Autos, Reboques e Carrocerias (3)
M2 +0,33657 0,522443** 0.17230*** 0.102741* (2) n/a
M3 +0,07135 0,3984015** n/a 0,074349* -0,031423** n/a
M4 +0,14484 0,4188589* n/a 0,084175* n/a n/a
Setor 29: Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas (3)
M3 0,02921 0,3785585 n/a 0,077359* -0,059209** n/a
Setor 36: Fabricação de Máquinas e Equipamentos (3) Setor 17: Fabricação de Produtos Têxteis (3)
Setor 19: Preparação de couros e fabricação de artefatos de couro, artigos de viagem e calçados (3) Fonte: preparado pelo autor com base nas saídas dos modelos por STATA 10/SE.
* p ; ** p ; *** p n/a – não aplicável
(1) Derivada parcial: .
(2) Estes coeficientes constam das saídas mas não foram significativos ( Ho: β=0 não rejeitada) no “teste t”.
(3) As variações de modelos não reportadas ou foram rejeitadas pelos testes dos modelos dinâmicos (Figura 17), ou foram rejeitadas pelo Teste Wald, de forma que não foi possível determinar-se o sinal da estatística de longo prazo.
As estatísticas de longo prazo dos setores 34 e 29 parecem dar indicações de que as variáveis independentes “empurram” a variável dependente com intensidades diversas em cada setor (as estatísticas de longo prazo diferem em magnitude), variando no mesmo sentido da variável dependente. As estatísticas parecem indicar que o setor 34 tem uma intensidade relativamente maior que os demais.
Estas indicações ainda não são suficientes para uma conclusão mais firme pela falta de testes estatísticos, razões pela qual um teste de médias se fez necessário.
a) Estimativa da estatística de Longo prazo para o CIV.
A seguir a mesma metodologia foi aplicada para o Valor Intangível Calculado – CIV, conforme 3.14.2, buscando-se estimar a estatística de longo prazo, nos modelos dinâmicos e inclusive os Testes Wald onde se fizeram necessários. Os resultados do Teste Wald, setor a setor, estão reportados a seguir .
Tabela 43 Resultados dos Testes Wald aplicados aos modelos dinâmicos para ROA = f(LnCIV) Setor/amostraPIA Variações das ordens de defasagem no modelo (3)
34(1) M1 M2 M3
Teste Wald (3) LnCIV +L.lnCIV = 0,49 (0,48) lnCIV + lnCIV = 0(0,99)
29 M1 M2 M3
Teste Wald (3) LnCIV +L.lnCIV = 0,35 (0,55) lnCIV + L.lnCIV = 7,6(0,06)
Amostra da PIA M1 M2 M3
Teste Wald LnCIV+ LnCIV_1=0(*) LnCIV + L.lnCIV = 18,7(0,0) lnCIV + L.lnCIV =2 3,9(0,00) Fonte: o autor com base nas saídas do Stata SE/10
Nota:
(1) Setores 17, 19 e 36 não reportados por terem seus modelos dinâmicos rejeitados.
(2) Ao lado do teste de hipótese a estatística e a respectiva significância de 1%(*), 5%(**) e 10%(***) (3) Rejeitado pelos testes dos modelos dinâmicos conforme Arelano & Bond
Com base nos casos significativos do Quadro 16 ( rejeição da hipótese nula, de acordo com o teste Wald, explicado em 2.19), foi montada a Tabela 44, a seguir.
Tabela 44 – Dinâmico : ROA4 = f ( ROA t-i; VAIC t ;LnCIV; Dummy 2000-2006)(2)
Amostras ROA4_1 ROA_2 LnCIV LnCIV_1 LnCIV_2
Total extraído da PIA
M2 +0,24502 0,3032281* 0,06697*** 0,0344049* 0,119913** n/a
M3 +0,20953 0,2179426* n/a 0,0287345* 0,0169306* n/a
Setor 34: Setor de Fabricaçação e Montagem de Veículos Autos, Reboques e Carrocerias (2)
M4 +0,08735 0,4188589* n/a 0,0365903* n/a n/a
Setor 29: Fabricação de Máquinas e Equipamentos (2)
M3 +0,06397 0,3785585** n/a (1) 0,0242165** n/a
M4 +0,08386 0,2567828* n/a 0,0215357** n/a n/a
Setor 36: Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas(2) Setor 17: Fabricação de Produtos Têxteis (2)
Setor 19: Preparação de couros e fabricação de artefatos de couro, artigos de viagem e calçados (2) Fonte: preparado pelo autor com base nas saídas dos modelos por STATA 10/SE. e N/a - não aplicável
(1)Estes coeficientes constam das saídas mas não foram significativos ( Ho: β=0 não rejeitada) no “teste t”.
(2)Dada a configuração da equação os modelos dinâmicos em painel foram rejeitados nos testes estatísticos neste setor, ou não foram reportados porque não foi possível estimar o sentido da estatística de longo prazo pelo Teste Wald.
Utilizando-se os modelos dinâmicos submetidos aos testes estatísticos já descritos antes, foi possível estimar uma estatística de “impulso-resposta, como explicado em 4.15.3.
Foi ainda montada a tabela 45 a seguir, comparando-se, para cada setor estudado, a magnitude do seu IBI e a respectiva estatística de longo prazo .
Tabela 45 Setores testados: amostra, Índice de Inovação (IBI) e Índice de Nacionalização
CNAE Setor Estatística (1) IBI
VAIC(4) LnCIV(5) (2)
17 Fabricação de Produtos Têxteis (3) (3) 0,87
19 Preparação de couros e fabricação de artefatos de couro, (3) (3) 0,52
29 Fabricação de Máquinas e Equipamentos 0,02921 0,064 e 0,084 1,63
34 Fabr. e Mont.de Veículos Aut., Reb. e Carrocerias (4) 0,071 a 0,336 0,08735 1,62
36 Fabricação de Móveis e Indústrias Diversas 0,95
Total (5) Nd
Fonte: o autor com base em IBGE (2008) Furtado; Camilo e Domingues (2007) e Queiroz e Carvalho (2005). (1) A estatística de longo prazo ( ver 2.19) foi obtida a partir dos modelos dinâmicos significativos. (2) Índice Brasileiro de Inovação – IBI
(3) Os testes estatísticos reprovaram a especificação do modelo testa nos setores 17 e 19. (4) Valor Adicionado do Capital Intelectual – VAIC ( PULLIC,2000)
(5) Valor Intangível Calculado - CIV ( LUTHY, 1998) .
Com base nas estatísticas obtidas, geradas pelas regressões com as amostras dos setores automotivo (34) e de máquinas e equipamentos (29), parece haver indicações de que há intensidades positivas e diferentes, a longo prazo, entre setores com base nas estimativas dos betas para o VAIC e LnCIV, como regressores únicos explicando Criação de Valor.
Ressalta-se que o coeficiente dos setores 34 (automotivo) e 29 (máquinas e equipamentos) são superiores aos dos setores têxtil e de couros nos modelos estáticos, tanto para o coeficiente do VAIC, como do LnCIV. No caso dos modelos dinâmicos a comparação ficou prejudicada pois houve rejeição nos setores têxtil e de couros (apêndice 11).
Talvez a forma correta de testar-se as diferenças de intensidade entre setores fosse montar uma regressão que possibilitasse extrair os coeficientes dos cinco setores; isso não foi realizado por motivos orçamentários.
4.3.4.2 Teste de Médias
No apêndice 12 foi realizado um teste de médias para os cinco setores, com base nos coeficientes extraídos das saídas das regressões de ROA 4 em função de VAIC e de ROA4 em função de LnCIV revelou que os coeficientes de ambas as variáveis diferem nos diversos setores, ou seja explicam com intensidade diversa a criação de valor . Em suma, parece haver indicações para que se considere a hipótese 7 não rejeitada,
sugerindo que os setores contribuem com intensidade diferente (em nível do Coeficiente Intelectual do Valor Adicionado – VAIC e do Valor do Intangível Calculado - LnCIV)