Regulação, Mercado ou Pressão Social? Os Determinantes do Investimento Ambiental na Industria *

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1 Regulação, Mercado ou Pressão Socal? Os Determnantes do Investmento Ambental na Industra Claudo Ferraz e Ronaldo Seroa da Motta Insttuto de Pesqusa Econômca Aplcada (IPEA) Av. Presdente Antono Carlos 51, 17 o andar Ro de Janero, RJ, E-mal: cferraz@pea.gov.br, seroa@pea.gov.br Resumo O presente trabalho utlza dados da pesqusa da atvdade econômca de São Paulo (PAEP) em conjunto com dados muncpas de regulação, economa polítca e condções soco-econômcas, para explcar a probabldade das undades locas da ndústra realzarem nvestmentos ambentas no ano de Para tal, um modelo probt é utlzado para estmar os efetos margnas de característcas da frma e da regulação formal e nformal. A especfcação do modelo probt smples é dscutda e a smultanedade da decsão da frma e do regulador é levada em consderação estmando um modelo probt com varáves nstrumentas. Os resultados sugerem que a pressão das comundades e outros agentes socas afeta a regulação formal, provavelmente através de reclamações, e que ndretamente as frmas respondem a esta pressão va o regulador. Tamanho das undades locas, produção exportada e orgem do captal são também varáves sgnfcatvas para explcar o padrão do nvestmento ambental. Palavras-chave: regulação ambental, regulação nformal, nvestmento ambental, probt, varáves nstrumentas, problema de seleção Abstract Ths study s an attempt to analyze the probablty of ndustral frms n São Paulo to undertake envronmental nvestments utlzng a database from the 1996 economc ndustral survey PAEP together wth economc and socal of the locaton where producton unts are located. To carry ths on, a probt model s employed to estmate margnal effects of frm s characterstcs and formal and nformal regulaton. Takng nto account smultanety of decsons between frms and regulator, nstrumented varables are used. Results suggest nformal regulaton act ndrectly on frm s decsons on nvestment through regulators. Sze, export-orentaton and orgn of captal are also sgnfcant varables explanng the envronmental nvestment pattern. Key words: envronmental regulaton, nformal regulaton, envronmental nvestment, probt, nstrumented varables, selecton problems JEL: Q13 Área ANPEC: 05 Agradecemos o apoo da Fundação SEADE.

2 1. Introdução A gestão ambental na ndústra braslera ganhou espaço durante a últma década. Um maor número de empresas contam hoje em da com uma undade ambental e a mportânca dada por essas empresas à certfcações do tpo ISO também cresceu substancalmente. Os resultados de uma pesqusa realzada pela CNI (1998) ndcam que aproxmadamente 85% das médas e grandes empresas adotam algum tpo de gestão ambental. O processo de preocupação empresaral com o meo ambente não é únco no Brasl e é uma conseqüênca de dversas modfcações nos ncentvos crados para o controle da polução. Por um lado, alguns mercados nternaconas dscrmnam produtos ntensvos em polução e premam os produtos verdes. Por outro lado, a crescente nternaconalzação da economa braslera através da entrada de novas empresas e processos de fusões e aqusções ntroduzu modfcações no comportamento dos empresáros, especalmente aqueles que tem que prestar contas em países onde a regulação ambental é mas estrta. Além dsso, a conscênca ambental da população também se modfcou e a vglânca comuntára aumentou graças aos processos de dfusão de conhecmento, educação ambental e surgmento de organzações não-governamentas de meo ambente. A regulação formal amplou-se e a nformatzação dos órgãos reguladores facltou a tarefa de controle da polução, o que fo complementado pela ntrodução de novas les como a le de crmes ambentas. Apesar de todas essas modfcações nsttuconas, socas e econômcas, nvestr para a melhora do meo ambente anda não pode ser consderada como uma estratéga prmordal para a maora das empresas. Mesmo com a melhora de sstemas de regulação, a probabldade de detecção de uma volação ambental e de aplcação de sanções anda é relatvamente baxa, especalmente para as frmas pequenas. Por sso, exste um debate sobre os melhores nstrumentos de polítca de gestão ambental e os ncentvos que podem ser crados pelo governo. Neste contexto, a déa de regulação nformal ganhou mportânca durante os últmos anos. O trabalho Greenng Industry do Banco Mundal resume grande parte deste novo paradgma enaltecendo a déa que comundades precsam somente de nformação e poder de barganha para convencer as frmas a controlarem emssões de poluentes. O paradgma defenddo em World Bank (1999) é que através de barganha, no melhor estlo Coaseano, grande parte dos problemas ambentas urbanos podera ser resolvdo, sempre e quando o problema de nformação assmétrca sobre a gravdade da polução fosse removdo. Se sto for verdade, parte dos recursos nvestdos em regulação formal, fscalzação, montoramento, multas, poderam ser nvestdos de outra forma. Assm, tornase mportante para a mplementação de polítcas ambentas efcentes, nvestgar se a pressão da regulação nformal realmente nfluenca as decsões das frmas. A lteratura afrma que um grande número de empresas adota cudados e realza nvestmentos ambentas mesmo com penaldades lmtadas e pouca regulação formal (Harrngton, 1988). Se vsto desde um contexto estátco, sto pode parecer um paradoxo. O modelo tradconal de crme proposto ncalmente por Becker (1968) determna que um agente econômco decde estar ou não dentro da le comparando o custo margnal de estar dentro da le com o custo margnal de estar fora da le (probabldade esperada de ser dentfcado multplcada pela multa). No entanto, um smples modelo dnâmco de teora 2

3 de jogos pode servr para explcar esta aparente contradção. Se o fato de ser dentfcado burlando a legslação ambental tem conseqüêncas defntvas (entrar para uma lsta negra por exemplo) aumentando a probabldade de montoramento para sempre, a decsão de aumentar o atendmento a legslação torna-se raconal. Exste uma extensa lteratura resumda em Cohen (1998) que utlza modelos teórcos para explcar a raconaldade de frmas para cooperar com o regulador e do regulador para montorar as frmas. Dversos trabalhos empírcos testam a relação entre os níves de emssões de plantas ndustras e fscalzação ambental (Magat e Vscus, 1990; Gray e Dely, 1996; Laplante e Rlstone, 1996, Helland, 1998; Gray e Shadbegan, 2000). No entanto, Magat e Vscus (1990) e Laplante e Rlstone (1996) dscutem a endogenedade da fscalzação ambental numa regressão que busca explcar os níves de polução de uma planta. Laplante e Rlstone (1996) utlzam fscalzação esperada como um nstrumento para varável fscalzação para tentar resolver o problema de endogenedade. Além da regulação formal, a déa de regulação nformal através de pressão da comundade tem sdo descrta na lteratura e testada emprcamente (Pargal e Wheeler, 1996; Blackman e Bannster, 1998; Don, Lanoe, Laplante, 1998; Schatzk e Panayotou, 1998; Dasgupta, Hettge e Wheeler, 2000). Neste trabalho partmos, entretanto, de um modelo postvo onde assummos que o regulador está preocupado não só em cumprr o seu papel, mas está preocupado em agradar o governo através de votos futuros. Desta forma fatores como a proporção de empregos na ndústra local torna-se um fator determnante para a decsão geográfca de regulação. Sendo assm, nosso trabalho, na lnha dos trabalhos ctados anterormente, tenta dentfcar quas são os determnantes de nvestmento ambental utlzando como base a pesqusa da atvdade econômca paulsta (PAEP) e varáves em nível muncpal. Além das varáves tradconas utlzadas em outros trabalhos, este trabalho nclu uma varáves de economa polítca e de organzação coletva. Utlzamos dados de proporção de votos para deputados em partdos de plataforma ambental e o número de ONGs ambentas por muncípo. 1 Pelas hpóteses adotadas neste trabalho, dos tpos de empresas podem estar fazendo nvestmento em meo ambente: aquelas que poderam ser consderadas ambentalmente corretas, que buscam exportar, agradar seus consumdores verdes e acredtam que através da novação e controle da degradação ambental exste um ganho de compettvdade; e aquelas que não são lmpas, e assm não acredtam nestes ganhos de compettvdade, mas que sofrem pressão de regulação formal e nformal e estaram tentando dmnur suas emssões de poluentes. Para evtar problemas de endogenedade, controlamos pelo fato da empresa ter feto novação tecnológca voltada para o meo ambente entre e pelo fato dela ter utlzado técncas de melhora de meo ambente em Dada a característca dcotômca da varável nvestmento ambental, estmamos um modelo probt para explcar os determnantes da probabldade de nvestmento ambental. No entanto, dos problemas adconas são tratados buscando dentfcar os parâmetros da nossa análse da formas mas consstente possível. Prmero tratamos o problema de censura da nossa amostra que podera nduzr um problema de seleção vesando os coefcentes estmados. Um modelo de 1 Outro modelo que nclu uma varável de economa polítca é Gray e Shadbegan (2000). Porém, a varável utlzada consste em proporção de votos feta por congressstas em favor de questões ambentas. 3

4 seleção de Heckman é estmado e comparado com os resultados do probt com amostra censurada. Segundo, um problema conhecdo na lteratura é a smultanedade da decsão da frma de realzar nvestmento ambental para reduzr emssões e a decsão de fscalzação do regulador. Buscamos dentfcar os parâmetros estmados através de um modelo probt com varáves nstrumentas utlzando o estmador Amemya s generalzed least square (AGLS). 2. Dados A prncpal fonte de dados utlzada neste estudo é a Pesqusa de Atvdade Econômca Paulsta (PAEP) executada pela Fundação SEADE que tem como referênca o ano de A PAEP fo desenhada tendo como base o cadastro da pesqusa censtára do IBGE e a Relação Anual de Informações Socas (RAIS) de Nosso nteresse se centra na parte de ndústra da PAEP. O unverso da PAEP ndustral nclu empresas com cnco ou mas pessoas ocupadas nos 21 setores ndustras consderados de acordo com a classfcação CNAE e nclu empresas que tnham pelo menos uma undade local produtva no estado de São Paulo em As empresas da população de referênca foram dvddas em dos estratos utlzando os mesmos crtéros estabelecdos pela Pesqusa Censo Cadastro do IBGE. O estrato certo nclu empresas com 30 ou mas pessoas ocupadas e o estrato aleatóro abrange as empresas com sede no estado de São Paulo que possuem de 5 a 29 pessoas ocupadas. O unverso da PAEP segundo a pesqusa do IBGE de 1995 nclu empresas no setor ndústra sendo no estrato certo e no estrato aleatóro. O levantamento teve um como caráter censtáro para as empresas do estrato certo. A pesqusa do estrato aleatóro fo feta dvdndo as empresas segundo a atvdade (21 atvdades para o setor ndústra) e a localzação da sede (regão metropoltana e nteror). Dentro de cada subdomíno fo feta uma amostra aleatóra sstemátca com estratfcação por localdade, códgo de atvdade (4 dígtos) e porte para cada categora. O estrato aleatóro totalzou empresas. Para o setor ndústra, que é o setor que nos nteressa, o estrato certo totalzou empresas e o estrato aleatóro empresas 3 Dado o nteresse de explcar o nvestmento ambental em função de característcas da undade produtva e da localzação, optamos por utlzar dados da undade local (UL), o que podera ser cruzado com dados de localzação geográfca. A nossa amostra ncal na ndústra, após a retrada pelo SEADE de questonáros não aprovetados, é de undades locas. Porém, as varáves de nteresse relaconadas com o nvestmento em meo ambente foram perguntadas somente para a empresa e não para as undades locas. Uma alternatva para esta dscordânca sera assumr que todas as plantas pertencentes a uma empresa que faz nvestmento ambental também fazem nvestmento ambental. Porém, esta hpótese sera contrára ao que queremos estudar, o efeto das varáves locas. Optamos por utlzar na nossa amostra somente as undades locas de empresas que são unlocalzadas e undades locas de empresas que não são unlocalzadas, mas que mantêm somente uma undade local produtva. Assm, foram descartadas da nossa amostra 2 Para uma descrção metodológca mas detalhada, ver SEADE (1999a). 3 Ver SEADE (1999b) para uma descrção do plano amostral da pesqusa. 4

5 todas as undades locas de empresas que tem mas de uma undade local produtva. Além dsso, na amostra de ndústra estão ncluídas undades locas não ndustras de empresas que tem uma atvdade prncpal ndustral. Estas undades locas também foram excluídas da nossa análse. Desta forma as undades seleconadas para nossa análse econométrca consstem em UL produtvas ndustras (total de ) com as quas estmamos um modelo probt utlzando somente aquelas que pertencem a empresas com uma undade local produtva ndustral, o que corresponde a undades ou 87% das UL produtvas ndustras. A varável de nvestmento ambental utlzada (varável dependente nas regressões) fo construída juntando as respostas três perguntas: () Houve ocorrênca de nvestmento em substtução de nsumos contamnantes para redução de problemas ambentas causados pela atvdade da empresa? () Houve ocorrênca de nvestmento em mudanças no processo de produção para redução de problemas ambentas causados pela atvdade da empresa? () Houve ocorrênca de nvestmento em reutlzação ou tratamento de resíduos para redução de problemas ambentas causados pela atvdade da empresa? Se uma empresa respondeu sm a pelo menos uma das três perguntas anterores, esta empresa teve atrbuído um valor de 1 na varável nvestmento ambental, caso contráro um valor de 0 fo computado. Das undades locas, 23,62% fzeram algum tpo de nvestmento ambental enquanto 76,38% afrmaram não ter feto nenhum tpo de nvestmento ambental. Para explcar a probabldade de fazer nvestmento ambental foram escolhdas varáves relaconadas com o tamanho da undade local (economa de escala e vsbldade), uma dummy de orgem do captal (estrangero=1) (multnaconas por trazerem tecnologa de fora de países com regulação mas estrta e sócos e gerentes estrangeros podem ser mas sensíves a passvos ambentas e à possível degradação da magem), exportação (hpótese de que mercados em alguns países da OECD tem preferênca por produtos vndos de lugares menos poluentes), dade da empresas (empresas mas antgas tem que se renovar mas suas tecnologas), dummy para setores consderados verdes e marrons em relação aos setores consderados vermelhos (setores mas ntensvos em polução tenderão a ter que fazer mas nvestmento), uma dummy com requsto de escolardade para contratação (empresas que tem requstos de contratação com alta escolardade são mas ntensvas em tecnologa e tenderão a fazer mas nvestmento ambental). Os dados da PAEP foram combnados com dados em nível muncpal provenentes de outras fontes (IBGE, TSE, CETESB, PMU). Utlzamos códgos muncpas para cruzar dados das undades locas com dados muncpas. Por tanto, as nformações muncpas são constantes para todas as UL pertencentes a um mesmo muncípo. As varáves coletadas no nível muncpal podem ser dvddas em três grupos. O prmero grupo está composto por varáves que estão relaconadas com o nível de pressão e regulação executado pela CETESB em um determnado muncípo. Neste sentdo foram coletados dados de multas e advertêncas (1993 a 1995) e número de postos da CETESB exstentes em cada muncípo. O segundo grupo de varáves servem de controle para entender a mportânca da ndústra no muncípo. Estas varáves são utlzadas para explcar advertêncas na estmação por dos estágos. Esperamos que o número de multas e advertêncas aumente com o número de estabelecmentos da ndústra, com o número de dstrtos ndustras, exstentes no muncípo, com a proporção de empregos ocupados na ndústra, com a 5

6 partcpação da ndustra do muncípo no valor adconado do estado (mportânca econômca relatva do muncípo) e proporção da população urbana. Tercero ncluímos as varáves que aproxmam a pressão nformal. Utlzamos uma varável de economa polítca que é a proporção de votos do muncípo para deputado estadual que foram para partdo verde e a proporção de votos para deputado federal que foram para o partdo verde e o canddato Fabo Feldman nas eleções de Incluímos o número de ONGs ambentas por muncípo exstentes em 1995, nível de escolardade e renda do muncípo em Além das varáves prevamente menconadas, ncluímos duas varáves de controle dsponíves na PAEP. Uma dummy=1 se a empresa realzou novação tecnológca entre 1994 e 1996 e teve o meo ambente como um fator mportante (aqu cramos uma dummy colocando 1 para quem respondeu de 3(mportante) a 5(crucal)). Um dummy=1 se a empresa respondeu sm à pergunta: classfque a stuação da empresa frente aos programas/ técncas/ métodos voltados para o aumento da qualdade e produtvdade. Melhora de métodos produtvos para defesa do meo ambente, utlzava em 1994?. O objetvo da nclusão destas duas varáves é consegur dentfcar os determnantes que levam as empresas a fazerem um maor nvestmento ambental. Assm, queremos controlar pelo fato de uma empresa estar fazendo novação tecnológca e por sso não estar nvestndo dretamente em meo ambente. Além dsso, também queremos controlar pelo fato da empresa ter utlzado métodos produtvos para defesa do meo ambente em Modelo O modelo teórco utlzado como referênca para este trabalho é Andrew e Keeler (1994). O modelo assume uma teração estratégca entre as frmas e o órgão regulador, gerando um equlíbro em um jogo de líder-segudor. O presente trabalho toma como pano de fundo um modelo de escolhas smultâneas (quantdade de polução, quantdade de regulação e quantdade de reclamação) e propõe um modelo econométrco onde estas relações possam ser estmadas. A smultanedade entre as decsões de quanto polur e quanto regular gera a necessdade de um modelo econométrco que nclua relações frma/regulador e vce-versa. O papel da comundade pode ocorrer através de uma barganha dreta com a frma ou somente através de reclamações ao órgão regulador. O tpo de comportamento da comundade será testado através do modelo. 3.1 Um Modelo Probt Básco Assummos que cada frma observa suas característcas e forma expectatvas em relação ao mercado, à atuação do órgão regulador e da comundade e decde realzar um montante de nvestmento ambental I. O nvestmento ambental consste tanto na manutenção do equpamento necessáro para controlar as emssões de poluentes como em novos nvestmentos e utlzação de novas técncas, processos ou uso de nsumos menos poluentes. A frma decdrá nvestr no meo ambente se o benefíco margnal deste nvestmento for gual ao seu custo margnal, alternatvamente, podemos dzer que se o benefíco líqudo do nvestmento ambental for postvo, observamos um nvestmento postvo. 6

7 O nosso modelo econométrco busca explcar os determnantes do nvestmento ambental e pode ser descrto como: ( 1) I = X β + Rδ + Cγ + ε, Onde X é um vetor de característcas da frma e da undade local, R é uma varável que ndca o nível de regulação que a frma observa e C é um vetor de varáves geográfcas e socoeconômcas que aproxmam a possível pressão da socedade cvl. Na base de dados utlzada, não observamos a varável latente nvestmento I, somente observamos a decsão de fazer ou não nvestmento ambental. Para cada frma, a varável observada nvestmento (I ), está relaconada com I da segunte forma: I =1 quando a frma fez nvestmento ambental e I =0 quando não faz. A probabldade de nvestmento ambental da -ésma frma está dada por: (2) Pr[ I = Φ[ β X = 1] = Pr[ β X + δ R + δ R + γ C ] + γ C + ε > 0] = F[ β X + δ R + γ C ] onde assummos que ε~ N(0,1) e portanto a função F(.) é a função de densdade acumulada de uma normal. A estmação do modelo Probt gerado pela expressão (2) nclu os grupos de varáves descrtos anterormente junto com três varáves de controle. Prmero controlamos pelo setor ndustral da undade local. Esperaríamos que setores que são naturalmente mas poluentes tenham uma maor probabldade de fazer nvestmento ambental. Além dsso, tentamos controlar pelo fato de uma empresa já ter adotado procedmentos de gestão anterormente e por tanto quanto perguntada pela PAEP em 1996, ela responda que não fez nvestmento ambental. Para sso, duas varáves são utlzadas: a prmera varável controla pelo fato de em 1994 a empresa ter ntroduzdo técncas e procedmentos ambentas e a segunda varável controla pelo fato da empresa ter feto novação tecnológca entre 1994 e 1996 com motvação ambental. Os resultados do modelo Probt básco são apresentados na Tabela 1. Conforme descrto anterormente, utlzamos três grupos de varáves. Um prmero grupo representa as característcas da frma, um segundo grupo que aproxmam a regulação e um tercero grupo que está relaconado com a regulação nformal (votos e ONGs) e pressão da comundade (renda e educação). Todas as varáves ncluídas no modelo são sgnfcatvas em 1%, exceto o requsto de escolardade que é sgnfcatva no nível de 5%. Os resultados obtdos são nteressantes e confrmam uma sere de hpóteses. Prmero que tamanho determna de forma postva a probabldade da undade local realzar nvestmento ambental. Undades locas que pertencem a empresa com captal estrangero e captal estrangero/naconal também têm aproxmadamente 0,09% a mas de probabldade de fazer nvestmento ambental. As varáves de controle nvestmento em processo em 1994 e novação tecnológca motvada por meo ambente são ambas sgnfcatvas. Já a undade local que fez novação tem 0,05% a mas probabldade de fazer nvestmento ambental, enquanto as undades locas que 7

8 fzeram mudança no processo em busca de maor produtvdade e compettvdade em 1994 têm uma probabldade 17% maor de fazer nvestmento ambental em Frmas mas antgas tem maor probabldade de fazer nvestmento ambental. Por cada ano adconal de antgudade, esta probabldade aumenta em 0,002%. Conforme esperado pela teora de demanda de produtos ambentalmente corretos em países desenvolvdos, uma maor proporção de exportação sobre vendas aumenta a probabldade de nvestmento ambental. As dummes verde e marrom ndcam que undades locas que pertencem aos setores classfcados em estas categoras tem respectvamente 0,05% e 0,06% probabldade de fazer menor nvestmento ambental. Por últmo, a varável que representa a regulação formal no muncípo ou a percepção da regulação é sgnfcatva com um snal postvo. Undades locas que estão localzadas em muncípos onde o regulador (CETESB) dstrbuu mas advertêncas por undades locas tem uma maor probabldade de fazer nvestmentos ambentas. Por outro lado as varáves ndcadoras de pressão nformal não foram sgnfcatvas, nclusve as de votos verdes, ONGs e renda. Tabela 1 Estmação do modelo Probt de nvestmento Ambental (1) Efeto Margnal (2) Efeto Margnal Varáves ndependentes Coefcente Erro padrão Coefcente Erro padrão PO atvdade prncpal 0,0001 0,0000 0,0001 0,0000 Orgem do captal estrangero 0,0987 0,0237 0,1007 0,0249 (Sm=1) Orgem do captal nac./estrangero 0,0913 0,0320 0,0899 0,0335 (Sm=1) Mudança captal (Sm=1) ,0186 0,0482 Inovação meo ambente ,0493 0,0026 0,0496 0,0027 (Sm=1) Idade da frma 0,0020 0,0003 0,0020 0,0003 Processo e gestão ambental em 0,1786 0,0094 0,1812 0, (Sm=1) Unlocalzada (Sm=1) ,0052 0,0117 Proporção exportação/vendas 0,0018 0,0005 0,0016 0,0005 Requsto de escolardade para 0,0193 0,0090 0,0192 0,0093 contratação (Sm=1) Setor verde (Sm=1) -0,0485 0,0113-0,0482 0,0118 Setor Marrom (Sm=1) -0,0596 0,0103-0,0557 0,0107 Advertênca por estabelecmento 0,5347 0,1015 0,1749 0,0360 % chefes fam. renda > 5 s.m ,0005 0,0004 % Votos dep. estadual PV ,2035 0,8793 ONGs amb per capta , ,2159 Constante -0,3818 0,0119-0,3549 0,0257 Log Lkelhhod -4519, ,80 Classfcados corretamente 78,7 % 79,3 % McKelvey and Zavona's R 2 0,23 0,24 8

9 Varável dependente: fez nvestmento ambental =1, não fez nvestmento ambental=0. Número de observações para o prmero modelo e 9267 para o segundo modelo. Erro padrão estmado robusto utlzando o método de Whte. Efetos margnas calculados nas médas das varáves ndependentes. 3.2 Problema de Seleção Conforme explcado na Seção 2, a varável nvestmento ambental está dsponível somente no nível da frma e dado o nosso nteresse na undade local fomos obrgados a utlzar somente 85% da amostra dsponível. Isto não sera um problema se essa amostra tvesse sdo escolhda de forma aleatóra. Porém, exste a possbldade da decsão de ter mas de uma undade local produtva estar relaconada com o fato desta empresa fazer ou não nvestmento ambental. Neste caso, os coefcentes estmados pelo modelo probt smples estaram vesados e sera necessáro utlzar algum método para corrgr este problema. Uma solução clássca para este problema está na utlzação do modelo de seleção de Heckman. O modelo de Heckman trata o problema de seleção como um problema de especfcação utlzando um estmador de máxma verossmlhança (ou método de dos estágos) para controlar pela má especfcação. Num prmero estágo estmamos um modelo probt que determna a probabldade de uma empresa ter uma ou mas de uma undade local ndustral produtva. Determnamos assm a probabldade da observação estar na amostra censurada. Formalmente, dado o modelo de nvestmento latente descrto na equação ( 1), adconamos o fato da varável nvestmento ambental ser observada somente para as plantas que pertencem a empresas com uma undade ndustral produtva. Assumndo que as varáves explcatvas podem ser agrupadas em x, o modelo probt estmado acma pode ser descrto como: I p = 1 se x β + ε > 0 No entanto, fazendo a censura observamos a varável nvestmento da frma somente quando: s I 1 se z γ + u > 0 = onde z é um vetor de característcas da frma que explcam a probabldade de exstrem uma ou váras undades locas produtvas, ε ~ N(0,1), u ~ N(0,1) e corr ( ε, u) = ρ. Se ρ 0, os parâmetros estmados acma pelo modelo probt estarão vesados. Para que o modelo esteja dentfcado, precsamos nclur pelo menos uma varável no prmero estágo que não faça parte da estmação do segundo estágo. Como dspomos de uma sere de varáves no nível da frma que podem explcar a escolha de manter mas de uma undade produtva, resolvemos utlzar uma sere de varáves. Além das varáves orgem do captal e dade utlzadas anterormente, foram utlzadas também dummes ndcando se houve aumento da escala de produção durante o período 94-96, se foram nstaladas novas undades entre e se a sede da empresa está dentro do estado de São Paulo. Incluíram-se as varáves contínuas: proporção da venda exportada sobre receta total e nvestmento total efetuado. O resultado deste modelo está descrto na Tabela 2. Exceto pela dummy orgem do captal naconal/estrangero, todas as varáves são sgnfcatvas e tem o snal esperado. A 9

10 varável dependente neste caso é uma dummy que ndca 1 se a varável está na nossa amostra, ou seja, se ela tem somente uma undade local produtva e zero se tem mas de uma. Observamos pelos resultados que undades locas pertencentes a empresas que tveram aumento de escala e nstalaram nova planta de 1994 a 1996 tem menor probabldade de ter somente uma planta. Frmas com orgem do captal estrangero também têm menor probabldade de ter somente uma planta assm como empresas com sede fora de São Paulo. Empresas com maor proporção de exportações sobre vendas, mas antgas e com maor nível de nvestmento tem menor probabldade de ter somente uma planta. Tabela 2 Estmação do modelo Heckman Probt de nvestmento Ambental Varável dependente: nvestmento ambental (Sm=1) Probt controlando seleção Probt sem controle seleção Varáves ndependentes Coefcente Erro padrão Coefcente Erro padrão PO atvdade prncpal 0,0004 0,0001 0,0005 0,0001 Orgem do captal estrangero (Sm=1) 0,3468 0,0855 0,3503 0,0840 Orgem do captal nac./estrangero (Sm=1) 0,3266 0,1135 0,3241 0,1135 Inovação meo ambente (Sm=1) 0,1746 0,0092 0,1748 0,0092 Idade da frma 0,0066 0,0012 0,0070 0,0011 Processo e gestão ambental em 1994 (Sm=1) 0,6342 0,0332 0,6337 0,0331 Proporção exportação/vendas 0,0061 0,0017 0,0063 0,0016 Requsto de escolardade para contratação (Sm=1) 0,0664 0,0318 0,0685 0,0318 Setor verde (Sm=1) -0,1767 0,0402-0,1721 0,0401 Setor Marrom (Sm=1) -0,2126 0,0367-0,2114 0,0366 Advertênca por estabelecmento 1,8899 0,3608 1,8974 0,3598 Constante -1,3523 0,0457-1,3546 0,0457 Varável dependente: somente uma planta ndustral (Sm=1) Aumento de escala (Sm=1) -0,1502 0,0378 Instalação de nova planta (Sm=1) -1,4130 0,0493 Orgem do captal estrangero (Sm=1) -0,4680 0,0848 Orgem do captal nac./estrangero (Sm=1) 0,1723 0,1446 Localzação sede fora São Paulo (Sm=1) -0,8334 0,1860 Proporção exportação/vendas -0,0089 0,0014 Idade -0,0210 0,0012 Investmento -1.03e e-09 Constante 2,9242 0,1945 Rho 0,0584 0,0881 Wald test of rho=0 ch2(1) = 0,44 Pr > ch2=0,51 Log lkelhood -7453,3 Número de observações do modelo completo: Número de observações do modelo consurado: Varável sgnfcatva ao 5% e varável sgnfcatva ao 1%. 10

11 Na tercera e quarta coluna replcamos os coefcentes estmados através do modelo probt anteror. Observamos que todos os coefcentes são bastante parecdos. O ganho de efcênca obtdo de estmar o modelo controlando pelo problema de seleção pode ser testado através do teste de Wald do coefcente rho. Como sera esperado pela smlardade dos coefcentes estmados, não podemos rejetar a hpótese de correlação zero entre os resíduos das duas equações (probt e seleção) o que ndca que os coefcentes estmados orgnalmente pelo modelo probt são váldos. 3.3 Um Modelo Probt com Smultanedade As estmações do modelo probt apresentadas nas seções anterores não ncorporam a possbldade do nvestmento ambental e das advertêncas serem determnadas de forma smultânea. Este ponto já fo levantado prevamente por Magat e Vscus (1990), Laplante e Rlstone (1996). A exstênca de smultanedade cra uma correlação entre a varável de regulação e o termo de erro, provocando uma estmação nconsstente dos coefcentes do modelo. Um estmador consstente para os parâmetros do modelo fo proposto por Lee (1981). Estmando um prmero estágo através de MQO, é possível obter estmações consstentes dos parâmetros de forma que se possa estmar uma forma reduzda no segundo estágo através de um Probt, com uma função de verossmlhança lgeramente modfcada. Apesar deste estmador ser consstente, ele não é efcente. Amemya (1978) mostra que o estmador que utlza os valores estmados é nefcente quando comparado com o Amemya s Generalsed Least Square (AGLS), apresentado no anexo. Neste trabalho utlzamos o AGLS aplcado ao caso de um modelo Probt com uma varável dependente endógena, dervado em Rvers and Vuong (1988), Newey (1987) e Maddala (1983). Intutvamente, a déa do estmador AGLS é de utlzar um passo a mas que o estmador em dos estágos fazendo uma ponderação por uma matrz de varânca e covarânca. Na Tabela 3 apresentamos os resultados do modelo com varáves nstrumentas. Nas notas apresentamos um resumo do modelo utlzado no prmero estágo onde o número de advertêncas é explcado pela proporção de população urbana, renda, ONGs ambentas, proporção de votos no PV, proporção de emprego ndustral, número de dstrtos ndustras e número de postos da CETESB. Todas as varáves menconadas anterormente são sgnfcatvas e seus coefcentes, assm como o R 2 ajustado, encontramse nas notas da Tabela 3. O coefcente da varável endógena, advertêncas, aumenta sgnfcatvamente quando controlamos pela smultanedade, passando de 1,89 para 3,72. Conforme podemos observar comparando os coefcentes nas duas colunas da Tabela 3, todas as demas varáves contnuam com coefcentes bastante smlares, não havendo alterações sgnfcatvas. Porém, se acredtamos na endogenedade da varável advertênca, o estmador AGLS permte dentfcar este parâmetro mostrando que sua mportânca para explcar a probabldade de nvestmento ambental é maor do que orgnalmente comprovada. Além dsso, vemos que as varáves de comundade como votos, ONGs e renda explcam as advertêncas, o que sugere uma relação entre regulação formal e nformal bastante dferente do que já fo mostrado para outros países em desenvolvmento. Nossos resultados sugerem que a regulação nformal é mportante, mas no sentdo de pressonar a regulação formal a adotar meddas contra empresas poludoras. 11

12 Tabela 3 Estmação do modelo Probt de nvestmento Ambental com varáves nstrumentas Probt Probt com VI Varáves ndependentes Coefcente Erro padrão Coefcente Erro padrão Advertênca por estabelecmento 1,8974 0,3637 3,7245 0, PO atvdade prncpal 0,0005 0,0001 0,0004 0,0001 Orgem do captal estrangero 0,3503 0,0830 0,3436 0,0832 (Sm=1) Orgem do captal 0,3241 0,1130 0,3025 0,1135 nac./estrangero (Sm=1) Inovação meo ambente ,1748 0,0090 0,1744 0,0090 (Sm=1) Idade da frma 0,0070 0,0011 0,0072 0,0011 Processo e gestão ambental em 0,6337 0,0325 0,6299 0, (Sm=1) Proporção exportação/vendas 0,0063 0,0017 0,0063 0,0017 Requsto de escolardade para 0,0685 0,0317 0,0657 0,0318 contratação (Sm=1) Setor verde (Sm=1) -0,1721 0,0404-0,1636 0,0407 Setor Marrom (Sm=1) -0,2114 0,0369-0,2016 0,0372 Constante -1,3546 0,0466-1,4597 0,0623 Varável dependente: fez nvestmento ambental =1, não fez nvestmento ambental=0. Erro padrão estmado robusto utlzando o método de Whte. Efetos margnas calculados nas médas das varáves ndependentes. Varável sgnfcatva ao 5% e varável sgnfcatva ao 1%. Número de observações: Modelo utlzado no prmero estágo: 0,91proporção da população urbana 0,007renda + 131pong + 0,283proporção votos PV dep. est. + 0,067 proporção emprego ndustral -0,01número dstrtos ndustras 0,004 postos Cetesb. R 2 ajustado de 0,28 e F(7, 10059) = 516. Conclusão Desde o trabalho de Pargal e Wheeler (1996), dversos autores têm enfatzado a mportânca da regulação nformal feta através da pressão das comundades. Neste contexto, dversos trabalhos dscutem se o dnhero gasto com regulação nformal não sera mas produtvo se fosse orentado para a dssemnação de nformação e programas alternatvos como o programa de categorzarão de poludores da Indonésa. Buscamos utlzar a base de dados da PAEP em conjunto com dados em nível muncpal para testar os determnantes do nvestmento ambental na ndústra. Além de um modelo probt tradconal fo estmado um modelo de seleção para testar a robustez dos resultados em relação a um possível problema de seleção gerado pela censura da amostra. Os resultados encontrados vão de acordo coma lteratura, plantas com um maor número de trabalhadores tem uma maor probabldade de fazer nvestmento ambental, assm como empresas mas antgas e empresas com captal estrangero. Comprovando a tese de que empresas que exportam se benefcam com algum tpo de dferencação do produto verde, plantas com maor proporção de exportação sobre vendas têm uma maor probabldade de 12

13 fazer nvestmento ambental. Igualmente, os setores consderados mas poluentes têm uma maor probabldade de fazer nvestmento ambental. Em relação aos fatores externos à frma, somente se mostraram sgnfcatvos fatores assocados à regulação formal. O número de advertêncas, tanto no probt smples quanto no probt com varáves nstrumentas, fo altamente sgnfcatvo enquanto os fatores assocados com regulação nformal, votos, número de ONGs e renda não foram sgnfcatvos para explcar o comportamento da frma. No entanto estes fatores explcaram de forma sgnfcatva a quantdade de advertêncas fetas, sugerndo que para o caso braslero a organzação local e pressão da comundade não são realzadas de forma dreta sobre a frma, mas utlzando reclamações aos órgãos reguladores. Este resultado é bastante dferente a outros resultados encontrados em países em desenvolvmento onde a regulação nformal parece ser um dos prncpas fatores regulando a polução. No entanto, é mportante menconar que em São Paulo a agênca regulatóra é consderada bastante efcente em controlar a polução ndustral gerando advertêncas e multas para empresas que não cumprem a le. Esta podera ser a explcação para a falta de mportânca da regulação nformal. No entanto, esta conclusão anda é prelmnar dado o nível agregado dos dados de ONGs e as proxes agregadas de pressão da comundade. Referêncas AMEMIYA, T, (1978), The estmaton of a smultaneous equaton generalzed probt model, Econometrca 46, , BECKER, G, (1968), Crme and punshment: an economc approach, Journal of Poltcal Economy, vol, 76, pag, , BLACKMAN, A,, BANNISTER, G,J, (1998), Communty pressure and clean technology n the nformal sector: an econometrc analyss of the adopton of propane by tradtonal Mexcan brckmakers, Journal of Envronmental Economcs and Management, vol, 35, pag, 1-21, COHEN, M, (1998), Montorng and enforcement of envronmental polcy em Tetemberg e Folmer (eds), Internatonal Yearbook of Envronmental and Resource Economcs, Volume III, Edward Elgar, CNI (1998), Pesqusa gestão ambental na ndústra braslera, BNDES/CNI/SEBRAE, DASGUPTA, S,, HETTIGE, H,, WHEELER, D, (2000), What mproves envronmental performance? evdence from the Mexcan ndustry, Journal of Envronmental Economcs and Management DION, C,, LANOIE, P,, LAPLANTE, B, (1998), Montorng of polluton regulaton: do local condtons matter? Journal of Regulatory Economcs, vol, 13, pag, 5-18, FOULON, J,, LANOIE, P,, LAPLANTE, B, (1999), Incentves for polluton control: regulaton and/or nformaton?, Mmeo, World Bank, 13

14 GRAY, W,B,, DEILY, M,E, (1996), Complance and enforcement: ar polluton regulaton n the U,S, steel ndustry, Journal of Envronmental Economcs and Management, Vol, 31, pag,96-111, GRAY, W,B,, SHADBEGIAN, R,J, (2000), When s enforcement effectve or necessary? Paper presented n the NBER envronmental economcs workshop, August 2000, HARRINGTON, W, (1988), Enforcement leverage when penaltes are restrcted, Journal of Publc Economcs vol 37, pag, 29-53, HELLAND, E, (1998), The enforcement of polluton control laws: nspectons, volatons and self-reportng, The Revew of Economcs and Statstcs, HETTIGE, H, ET ALL, (1996), Determnants of polluton abatement n developng countres: evdence from South and Southeast Asa, World Development, Vol, 24 (12), pag, , LAPLANTE, B,, RILSTONE, P, (1996), Envronmental nspectons and emssons of the pulp and paper ndustry n Quebec, Journal of Envronmental Economcs and Management, vol,31, pag, 19-36, LEE, L,F, (1981), Smultaneous equatons models wth dscrete and censored varables em C,F, Mansk e D, McFadden, eds,, Structural Analyss of Dscrete data wth Econometrc Applcatos, MIT Press, Cambrdge, MA, PARGAL, S, WHEELER, D, (1996), Informal regulaton of ndustral polluton n developng countres: evdence from Indonesa, Journal of Poltcal Economy, Vol, 104 (6), SEADE (1999a), PAEP- regstros metodológcos, Mmeo, Seade: São Paulo, SEADE (1999b), Plano amostral da pesqusa da atvdade econômca paulsta, Mmeo, Seade: São Paulo, TIETEMBERG, T,, WHEELER, D, (1998), Empowerng the communty: nformaton strateges for polluton control, Paper presented n Fronters of Envronmental Economcs Conference, Arle House, Vrgna, WORLD BANK (1999), Greenng the ndustry: new roles for communtes, markets and governments, Oxford Unversty Press, Anexo A: Estmador AGLS 14

15 A apresentação do modelo de AGLS segue Rvers e Vuong (1988). O modelo está composto de uma equação estrutural e uma sere de equações em forma reduzda para as varáves explcatvas exógenas: ` ` (A 1) y = Y γ + X 1 β + u (A 2) Y = Π ` X + V onde X 1 = J `X e J é a matrz de seleção aproprada. Somente observamos para a varável latente y a segunte dstrbução: y = 1 se y > 0 y = 0 se e assummos que u e V tem uma dstrbução normal com méda zero e uma matrz de covarânça Ω postva defnda. Se escrevemos (A 1) na forma reduzda temos que: y < 0 ` ` ` ` (A 3) y = Π X ) γ + X β + u + V γ. ( Amemya (1978) propõe a estmação de (A 3) sem a mposção de qualquer restrção maxmzando n ` ` L ( τ ) y log Φ( X τ ) + (1 y ) log[1 Φ( X τ )], = n = 1 em relação à τ. Posterormente, os valores estmados na amostra de τ e Πˆ geram (A 4) = H ˆ γ τ ˆ + e onde Hˆ = ( Πˆ, J ) e e = ( τˆ τ ˆ ) ( Π Π) γ. β Se aplcamos MQO a (A 4) obtemos estmadores consstentes dos parâmetros de nteresse γ e β. Porém, o estmador de Amemya pondera este estmador por uma matrz de varânca e covarânca obtda de forma consstente (Vˆ ), gerando um estmador de mínmos quadrados generalzados. Podemos então defnr o estmador de Amemya como: A γˆ 1 1 (A 5) ˆ ` ˆ ˆ ( ) ˆ ` ˆ = τˆ ˆ H VH H V A β 15

16 Anexo B: Defnções das dummes setoras Setores mas poluentes: Indústra Extratva" Prepar. e Confec. de Artef. de Couro Fabrc. de Celulose e Papel" Fab. e Ref. Petróleo, Álcool" Fabrcação de Produtos Qumcos" Fab. Prod. Mneras Não-Metálcos" Metalúrga Básca" Setores ntermedáros (dummy marrom) Fabrcação de Almentos e Bebdas" Fabrcação de Produtos Têxtes" Confec. de Vestuáros e Acessóros" Fab. Prod. Metal (Excl. Maq. e Eq.)" Fab. de Máqunas e Equpamentos" Fab. e Montagem de Veículos Automotores, Reboques e Carroceras" Fab. Outros Equp. de Transp." Setores relatvamente mas lmpos (dummy verde) Edção, Impressão, Reprod. de Grav." Fabrcação de Artgos de Borracha e Plástcos " Fab. de Maq. Escrtóro e Equpamentos de Informátca" Fab. de Maq, Ap. e Mat. Elétrco" Fab. Mat. Eletrônco e Aparelhos e Equpamentos de Comuncações" Fab.Equp.Méd.Ótca e Relógos, Instr. precsão, Automação Industral" Outras Indústras" Anexo C: Defnções das perguntas utlzadas da PAEP Tema:Meo Ambente E97IO005 - INVESTIMENTO-SUBSTIT,INSUMOS CONTAMINAN, Ind- Conceto: OCORRÊNCIA DE INVESTIMENTO EM SUBSTITUIÇÃO DE INSUMOS CONTAMINANTES PARA REDUÇÃO DE PROBLEMAS AMBIENTAIS CAUSADOS PELA ATIVIDADE DA EMPRESA, Tema:Meo Ambente E97IO006 - INVESTIMENTO-MUDANÇAS PROCESSO PRODUÇÃO Ind- Conceto: OCORRÊNCIA DE INVESTIMENTO EM MUDANÇAS NO PROCESSO DE PRODUÇÃO PARA REDUÇÃO DE PROBLEMAS AMBIENTAIS CAUSADOS PELA ATIVIDADE DA EMPRESA, Tema:Meo Ambente E97IO007 - INVESTIMENTO-REUTILIZAÇÃO/TRAT, RESÍDUOS Ind- Conceto: OCORRÊNCIA DE INVESTIMENTO EM REUTILIZAÇÃO OU TRATAMENTO DE RESÍDUOS PARA REDUÇÃO DE PROBLEMAS AMBIENTAIS CAUSADOS PELA ATIVIDADE DA EMPRESA, 16

17 Tema:Automação e Inovações tecnológcas E97IA031 - FATOR INOV,-MEIO AMBIENTE (94-96) Ind- Obtenção:F031 Conceto: FATORES QUE MOTIVARAM A EMPRESA A INOVAR, NO PERÍODO DE 1994 À PRESERVAÇÃO DO MEIO AMBIENTE: ndca o grau de mportânca da estratéga de preservação do meo ambente como fator de motvação para a empresa novar, Se: - INDIFERENTE; - POUCO IMPORTANTE; - IMPORTANTE; - MUITO IMPORTANTE; - CRUCIAL; - NÃO SE APLICA, caso não tenha ocorrdo novação tecnológca no período de 94 a 96, ou este tpo de fonte para desenvolvmento de atvdades novadoras não se aplque à empresa, Tema:Estratégas de Gestão da Produção E97IG100 - PROGR,/TÉC,-MELHORIA P/DEF,MEIO AMB(94) Ind- Obtenção:F100 Conceto: UTILIZAÇÃO DE PROGRAMAS,TÉCNICAS E/OU MÉTODOS PARA AUMENTO DE QUALIDADE E PRODUTIVIDADE, EM MELHORIA DE MÉTODOS PRODUTIVOS PARA DEFESA DO MEIO AMBIENTE, 17

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