DETERMINANTES DA OFERTA DE EXPORTAÇÃO DE CALÇADOS DO BRASIL, 1990 a 2008

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1 DETERMINANTES DA OFERTA DE EXPORTAÇÃO DE CALÇADOS DO BRASIL, 1990 a 2008 Vinícius Gonçalves Vidigal Cláudia Bueno Rocha Glauber Flaviano Silveira RESUMO O objetivo do presente estudo consistiu em estimar uma função de oferta de exportação brasileira de calçados para o período de 1990 a 2008, de modo a avaliar os determinantes que influenciam o desempenho exportador desse setor. A equação de oferta foi especificada a partir de um modelo teórico que pressupõe que a oferta de exportação é derivada das funções de oferta e demanda internas, correspondendo ao excedente do mercado interno. O modelo econométrico foi ajustado a partir da modelagem de um Vetor Auto-Regressivo (VAR), sob a representação de um modelo Vetorial de Correção de Erro (VEC). Os resultados mostram que os principais determinantes das exportações brasileiras de calçados são a renda interna, o preço das exportações e, por fim, a taxa de câmbio. Entre esses, a renda interna e o preço das exportações são os que causam efeitos mais expressivos sobre as exportações. Conclui-se, portanto, que existe uma forte dependência das exportações do setor calçadista brasileiro em relação às condições internas de demanda e, também, a diversos fatores externos. Palavras-chave: oferta de exportação, calçados, Brasil. ABSTRACT The objective of this study was to estimate an export supply function for Brazilian footwear exports for the period between 1990 to 2008, in order to evaluate the determinants that influence the export performance of this sector. The supply equation was specified from a theoretical model that assumes that export supply is derived from internal supply and demand functions, corresponding to the domestic market surplus. The econometric model was adjusted by modeling a Vector Autoregression (VAR), in the representation of a Vector Error Correction (VEC) model. The results show that the main determinants of Brazilian exports of footwear are the domestic income, the price of exports and, finally, the exchange rate. Among these, the domestic income and the price of exports are causing the strongest effects on exports. Therefore, it follows that there is a strong dependence on exports of Brazilian footwear sector in relation to domestic demand and other external factors. Key words: export supply, shoes, Brazil. JEL: F13, L67. Mestrando em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (UFV). vinicius.vidigal@ufv.br Mestranda em Economia Aplicada pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP). claudiabuenorocha@usp.br Mestrando em Economia Aplicada pela Universidade Federal de Viçosa (UFV). glauberpuc@hotmail.com

2 1 INTRODUÇÃO A importância das relações comerciais como elemento de política econômica para a maior parte das economias mundiais tem sido apresentada e discutida por diversos estudos no ramo da economia internacional. No Brasil, o desempenho das exportações tem tido papel estratégico no ajustamento das contas externas e manutenção do equilíbrio macroeconômico. Em especial para países em desenvolvimento, as exportações devem sustentar o endividamento externo resultante da absorção de poupança externa, a qual financia os investimentos nacionais diante de reduzida taxa de poupança interna (CAVALCANTI e RIBEIRO, 1998). Dessa forma, de acordo com Barros et al. (2002), as vendas externas geram recursos que permitem tais países estabelecerem fluxos de importação de bens de capital imprescindíveis para uma trajetória de crescimento econômico. Tais fatos revelam, assim, a importância de se estudar os fatores que determinam o comportamento das exportações. O estudo dos elementos que influenciam as exportações permite verificar o impacto de variações nesses determinantes, bem como as implicações de políticas de incentivo e o desempenho dos segmentos produtivos. Logo, a estimação de função de oferta de exportações possibilita a elaboração de análises prospectivas sobre o comportamento do comércio externo, o que pode auxiliar na definição de políticas comerciais e programas de ajustamento do setor externo, assim como auxiliar os agentes produtivos na tomada de decisões de produção e comercialização (ALVES e BACCHI, 2004; BARROS et al, 2002). No caso do Brasil, as exportações têm historicamente se concentrado em produtos básicos, embora muito se discuta sobre a importância de se estimular as exportações de produtos industriais. Justifica-se, então, a realização de análises focadas nesse segmento, em especial no setor de calçados, o qual apresenta significativa representatividade nos contextos nacional e internacional. A indústria brasileira de calçados, enquanto atividade tradicional, é responsável por parte substancial da absorção de mão-de-obra da indústria nacional, sendo a quarta maior geradora de emprego (BRASIL/RAIS, 2010). Além disso, sua participação na pauta de exportação e contribuição para a balança comercial são bastante notáveis. Por fim, no cenário mundial, o Brasil se encontra 2

3 como o terceiro maior produtor, após China e Índia, e quinto maior exportador, antecedido por China, Hong Kong, Vietnã e Itália (ABICALÇADOS, 2010). Nesse contexto, o objetivo do presente trabalho consiste em estimar uma função de oferta de exportação brasileira de calçados para o período de 1990 a 2008, de modo a avaliar os determinantes que influenciam o desempenho exportador desse setor. Além dessa introdução, outras cinco seções compõem este estudo. A segunda seção apresenta uma caracterização geral do setor calçadista brasileiro. A seção seguinte traz o referencial teórico, seguido dos procedimentos metodológicos, encontrados na quarta seção. Os resultados são apresentados e discutidos na quinta seção. Por fim, têm-se as considerações finais do trabalho. 2 CARACTERIZAÇÃO DA ATIVIDADE CALÇADISTA BRASILEIRA A indústria de calçados está entre as mais antigas atividades fabris no Brasil. O início das atividades desse setor remete ao Estado do Rio Grande do Sul no século XIX (por volta de 1824). Esse processo foi estimulado pela presença de imigrantes italianos e alemães, os quais implantaram curtumes, aproveitando-se da grande disponibilidade de peles vacuns, sua principal matéria-prima (CORRÊA, 2001). Desde o seu início até meados da década de 1960, a indústria calçadista passou por distintas fases no seu processo de desenvolvimento. Entre as décadas de 1820 e 1860, segundo Suzigan (1986), a atividade consistia em uma pequena indústria local, empenhada por artesãos. A partir desse período até 1920, ocorreu certo dinamismo inicial na indústria, com o emprego de novas tecnologias provenientes da Europa. No entanto, esse dinamismo foi sucedido por uma fase de relativa estagnação, entre 1920 e 1960, quando houve redução do emprego de novas máquinas e técnicas produtivas. Sustentado pela ação coletiva entre os pequenos produtores, nos pólos do Vale do Sinos (Rio Grande do Sul) e de Franca (São Paulo), e por incentivos governamentais à exportação, o setor experimentou impulso de crescimento ao fim da década de 60, com exportações destinadas aos Estados Unidos. 3

4 Contudo, foi a partir da década de 70 que os calçados passaram a ter elevada participação na pauta de exportações e a desenvolver os setores de máquinas, equipamentos, artefatos e componentes no Rio Grande do Sul. Logo, segundo Garcia (2001), o Brasil passou a ser um dos principais fornecedores mundiais de calçados, exercendo importante papel na cadeia global de produção e comercialização. Mais avanços foram observados na década seguinte, devido ao emprego de técnicas organizacionais e produtivas nas empresas. A década de 90, entretanto, modificou as condições de produção e de concorrência da atividade calçadista, a qual não pôde contar mais com a proteção que vinha recebendo há muito tempo. O processo de abertura econômica trouxe a concorrência dos calçados importados, sobretudo asiáticos, assim como a perda de competitividade externa devido à valorização do câmbio. Desde então, tem-se observado certo processo de reestruturação do setor. Empresas calçadistas das regiões Sul e Sudeste têm se deslocado para a região Nordeste visando o benefício de menores custos de mão-de-obra, incentivos de governos estaduais e, em certa medida, da localização geográfica, a qual privilegia o processo de exportação. Entretanto, tal movimento tem se restringido às empresas de maior porte. O desenvolvimento e relevância do setor para a economia brasileira são expressos pela participação de 1,26% no PIB da indústria nacional, em 2005, e de 4,3% do emprego industrial ( trabalhadores), em 2009, sendo o quinto segmento industrial mais importante na geração de empregos (IBGE, 2010; BRASIL/RAIS, 2010). Os principais estados produtores são o Rio Grande do Sul, São Paulo e Minas Gerais, sendo que em termos de geração de empregos, Ceará e Bahia figuram entre os mais importantes. No que diz respeito ao comércio exterior, os maiores responsáveis pelas exportações brasileiras, em 2009, foram o Rio Grande do Sul (57,4% do total) e o Ceará (20,2%), de acordo com o MDIC/SECEX (2010). Como citado anteriormente, o Brasil encontrava-se, em 2005, como terceiro maior produtor de calçados e quinto maior exportador. A menor importância em relação às exportações deve-se à forte demanda doméstica pelo produto, visto que o país está entre os maiores consumidores mundiais, junto aos Estados Unidos, China, Índia e Japão (ABICALÇADOS, 2010). Ressalta-se ainda que, entre esses, o 4

5 primeiro é historicamente o mais notável destino das exportações brasileiras de calçados, especificamente os de couro. No período de 1990 a 2008, as exportações cresceram a uma taxa geométrica de 3,0% ao ano, atingindo o nível de US$2,0 bilhões no último ano da série (Figura 1). Isso evidencia maior significância do setor para o comércio externo e, possivelmente, uma melhoria de competitividade. Fonte: MDIC/SECEX (2010). Nota: Exportações correspondem ao Capítulo 64 da Nomenclatura Comum do Mercosul, referente a Calçados. Figura 1 Exportações, Importações e Saldo Comercial de Calçados do Brasil, em US$ milhões (FOB) 1990 a 2008 As importações, ainda que em níveis bem inferiores, também vêm crescendo, mas a uma taxa de 15% ao ano. Atingiram em 2008 o valor de US$326,6 milhões, vindo em uma trajetória a ascendente desde Isso mostra que, mesmo com a desvalorização o cambial de 1999, as importações de calçados vêm se elevando consistentemente e representando resentando concorrência cada vez maior para os produtores nacionais. Apesar do crescimento superior das exportações com relação às importações nesse mesmo período, o resultado tem sido um movimento de redução do saldo comercial desdee

6 3 MODELO TEÓRICO A literatura econômica traz diversos estudos de comércio internacional que envolvem estimativas de funções de exportações de países. A partir da década de 1940, houve grande evolução dos trabalhos que tratavam desse tema, como relatam Leamer e Stern (1970). Entre os estudos mais recentes, pode-se citar aqueles desenvolvidos por Goldstein e Khan (1978), Onunkwo e Epperson (1999), e Senhadji e Montenegro (1999), assim como os estudos aplicados aos Brasil por Zini (1988), Castro e Cavalcanti (1997), Cavalcanti e Ribeiro (1998), Carvalho e Negri (2000), Miranda (2001), Barros et al. (2002), e Alves e Bacchi (2004). A especificação da função de oferta de exportação do presente trabalho, considerando as exportações de calçados do Brasil, seguiu aquela proposta por Barros et al. (2002) e que foi, também, empregada por Alves e Bacchi (2004). Pressupõe-se, nesse modelo, que o quantum exportado do produto em questão está associado aos excedentes do mercado doméstico. De acordo com o modelo, definem-se as funções de oferta e de demanda doméstica, na forma logarítmica, como: s = f ( pd,w) (1) d = g( pd, y) (2) em que pd é o logaritmo do preço doméstico; w é um deslocador da oferta, tal como o preço da mão-de-obra; e, y representa deslocadores da demanda, tal como a renda. Tem-se que: qx = s d (3) onde qx é o quantum exportado. 6

7 Estabelecendo uma relação entre o preço das exportações e o preço interno, chega-se a uma margem de exportação, a qual cobre o custo dessa operação. Pressupõe-se que a margem m, na forma logarítmica, seja representada por: m = α pd (4) em que α representa a elasticidade relacionando m a pd. Levando em consideração que o preço de exportação, expresso em moeda nacional (px), na forma logarítmica, corresponde ao preço doméstico mais a margem de exportação, tem-se: px = pd + m (5) ou pd = px m (6) ou, por fim, pd = px α pd (7) A associação entre as equações (1), (2) e (3) permite especificar a função de oferta de exportação, que representa o excesso de oferta sobre a demanda doméstica. Assim, essa função envolve as mesmas variáveis que influenciam a oferta e a demanda interna. Se utilizando também da expressão (7), pode-se apresentar a função de oferta de exportação, na forma genérica e em logaritmo, como: qx = h( pd, px, w, y) (8) Tendo em vista que: px = pe + tc (9) 7

8 em que pe é o preço das exportações em moeda estrangeira e tc é a taxa de câmbio (ambos logaritmizados), a equação (8) pode ser expressa, finalmente, por: qx = h(pe, tc, pd, w, y) (10) onde: qx é a quantidade exportada; pe é o preço recebido pelas exportações; tc é a taxa de câmbio efetiva; pd é o preço doméstico; w é o deslocador da oferta; e y é a renda interna. Os coeficientes estimados representam as elasticidades, uma vez que o modelo está expresso em logaritmos. Ademais, a transformação dos dados para a forma logarítmica reduz problemas relacionados à variância não constante dos erros, quando se fazem presentes. No presente modelo, a quantidade exportada está em função dos preços recebidos pelas exportações, da taxa de câmbio efetiva, do preço doméstico, da renda interna e de um deslocador da oferta (tal como o preço da mão-de-obra, não utilizado neste trabalho por indisponibilidade de dados). Além dessas variáveis, foi incluída também uma dummy indicativa do período de câmbio fixo, o qual antecede o início do ano de 1999, de forma a se controlar as influências da mudança de regime cambial. Com relação aos resultados, espera-se observar sinal negativo nos coeficientes do preço doméstico e da renda interna, visto que aumentos no preço doméstico causam elevação da oferta interna e consequente redução de produtos destinados ao mercado externo, ao passo que aumentos da renda levam a redução da disponibilidade de produtos para exportação. Por outro lado, esperam-se sinais positivos para os coeficientes do preço das exportações e da taxa de câmbio. De maneira semelhante a Alves e Bacchi (2004), mas diferente de Barros et al. (2002) que ajustaram o modelo por Mínimos Quadrados Ordinários, utilizar-se-á a modelagem de Auto-Regressão Vetorial (VAR) para a estimação da função de oferta 8

9 de exportação de calçados brasileiros. Tal metodologia possibilitará a análise dos efeitos dinâmicos resultantes de mudanças nas variáveis incluídas no modelo. 4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS O modelo de auto-regressão vetorial (VAR), proposto por Sims (1980), surgiu como alternativa aos modelos estruturais multi-equacionais. O autor defendeu a premissa de que todas as variáveis inseridas no modelo devem ser ajustadas de forma simultânea e simétrica, não necessitando de uma completa especificação de um modelo estrutural para a economia. Dessa forma, apresenta-se como um simples caminho no estudo de efeitos entre variáveis econômicas em um sistema de equações múltiplas. Afora tal vantagem, o modelo VAR possibilita analisar as interrelações entre as variáveis macroeconômicas e seus efeitos a partir de choques (ou inovações), os quais são capazes de gerar ciclos econômicos. A metodologia VAR permite ainda a decomposição histórica da variância dos erros de previsão, n períodos à frente, em percentagens atribuídas a cada variável que compõe o sistema. Isso possibilita analisar o impacto de cada choque ocorrido no passado na explicação dos desvios dos valores observados das variáveis quando se realiza a previsão no início do período considerado. A representação do modelo VAR com k variáveis e p defasagens, de acordo com Hamilton (1994), pode ser dada por: (11) em que Y t é um vetor com as variáveis endógenas; α é o vetor de interceptos; θ i, i = 1,2,...,p, são matrizes dos coeficientes a serem estimados; Y t-j, j = 1,2,...,p, são vetores de variáveis defasadas; e ε t é o vetor de erros aleatórios, com E(ε t ) = 0 e E (ε t, ε t ) = Ω, seguindo as características de ruído branco (white noise). Com o intuito de verificar a estacionariedade das séries, necessária para a aplicação da modelagem VAR de forma não viesada e consistente, empregou-se o teste de Dickey-Fuller Aumentado (ADF), o qual consiste em testar a presença de raiz unitária (DICKEY e FULLER, 1981). Conforme Alves e Bacchi (2004), 9

10 pressupondo que a série é gerada por um processo auto-regressivo de ordem p, [AR(p)], o teste de raiz unitária pode ser descrito conforme segue: (12) sendo 1 ; e T = tendência determinista do modelo. A hipótese nula do teste ADF é de que existe raiz unitária no modelo (H 0 : η = 0). A hipótese deverá ser rejeitada se o valor calculado da estatística t for maior do que o valor crítico de Dickey-Fuller, o que indicará que a série é estacionária; caso contrário, será não-estacionária. O teste repete-se até que a série se torne estacionária. O número de raízes unitárias (ordem de integração) é dado pela quantidade de vezes que a série deve ser diferenciada até tornar-se estacionária. A determinação da ordem do modelo VAR (p) é realizada a partir dos testes de AIC (Akaike Information Criterion) e SC (Schwarz Criterion), obtendo-se resíduos não correlacionados (ENDERS, 1995). A existência de aucorrelação serial é verificada através do teste Q de Ljung Box, o qual também pode ser utilizado como procedimento auxiliar na determinação da ordem do modelo. Os testes de Dickey & Fuller, de acordo com Alves e Bacchi (2004), consistem na utilização das estatísticas τ βτ e τ αµ que avaliam a significância dos coeficientes da variável tendência (β) do modelo que inclui esta variável e da constante do modelo no qual a tendência é excluída. São utilizadas também as estatísticas τ τ, τ µ e τ, as quais correspondem, respectivamente, aos coeficientes da variável defasada (η) do modelo seguindo três especificações distintas: i) com constante e tendência; ii) apenas com constante; e iii) sem constante e tendência. Identificada a ordem de integração, busca-se verificar se as séries são cointegradas. Segundo Lovadine e Bacchi (2005), a co-integração significa que as séries temporais não-estacionárias e integradas de mesma ordem compartilham tendências estocásticas semelhantes, ou seja, apresentam relação de equilíbrio de longo prazo. As relações de co-integração entre as variáveis pode ser detectada através de várias metodologias, sendo as mais empregadas a de Engel e Granger, e de Johansen. Este último, também conhecido como método de máxima 10

11 verossimilhança de Johansen, sugere obter melhores estimativas, testar a presença de mais de um vetor de co-integração, assim como prover testes de razão de verossimilhança, sobre os vetores de co-integração, sob a ótica de sistemas de variáveis (BITTENCOURT e BARROS, 1996). De acordo com Engle e Granger (1987), se as séries são integradas de mesma ordem e co-integradas, um termo de correção de erro deve ser incluído no modelo, sem o qual ocorre erro de especificação. O modelo vetorial de correção de erro (VEC) pode ser descrito pela reparametrização da equação (11) da seguinte forma: (13) onde Π = γβ e as combinações lineares β Y t-1 representam as r relações de cointegração. A principal vantagem de escrever o sistema de equações pelo modelo VEC está relacionada à incorporação de informações tanto de curto quanto de longo prazo (BARBOSA et al., 2002) A identificação da presença de vetores de co-integração é feita através dos testes do traço (λ traço ) e do máximo autovalor (λ max ), os quais são especificados, respectivamente, por: ç ln 1 (14) em que λ i é o i-ésimo autovalor., 1 ln 1 (15) onde λ são as raízes características de Π. Para a realização dos testes de raiz unitária e de co-integração, assim como para estimar os modelos VAR e VEC, utilizou-se o software estatístico Eviews. 11

12 4.1 Fonte de dados O modelo foi estimado com dados trimestrais referentes ao período de 1990 a 2008, os quais foram logaritmizados para melhor ajustamento do modelo. Os dados de quantidade e valor das exportações foram obtidos por meio do sistema Aliceweb, do Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior (MDIC/SECEX, 2010). Os valores da série de preços das exportações foram construídos a partir da razão entre o valor das exportações e a quantidade exportada. A taxa de câmbio real corresponde à Taxa de Câmbio Efetiva Real (IPA-OG exportações), índice elaborado pelo Instituto de Pesquisa em Economia Aplicada (IPEA). Os preços domésticos referem-se ao índice IPA-OG calçados, divulgado pela Fundação Getúlio Vargas e obtidos pelo sistema Ipeadata (2010). Por fim, como proxy para a renda interna, utilizou-se o PIB a preços de mercado (índice real), série divulgada pelo IBGE e obtida também junto ao IPEA. 5 RESULTADOS Os resultados dos testes de raiz unitária aplicados às séries temporais utilizadas no modelo que explica as exportações brasileiras de calçados são apresentados na Tabela 1. Seguindo o procedimento recomendado por Enders (1995), tem-se que as variáveis quantidade exportada (export), preço das exportações (pexp), preço doméstico (pdom), taxa de câmbio (cambio) e renda interna (renda), são não-estacionárias. 12

13 Tabela 1 Resultados dos testes de raiz unitária para as variáveis do modelo de oferta de exportação brasileira de calçados Defasagen Estatísticas Variáveis s (p-1) τ t τ βt τ µ τ αµ τ export 5-2,444 0,556-2,656 2,658 0,142 pexp 4-1,270 2,062-1,284 1,298 0,296 pdom 3-2,793 0,378-3,124 2,851-1,298 cambio 0-3,094-2,599-2,059 2,066 0,137 renda 1-2,567 2,241-1,254 1,264 0,919 Fonte: Resultado de pesquisa. A estatística Q de Ljung Box mostrou-se não significativa, indicando a ausência de autocorrelação serial. As estatísticas tau dessas séries não se mostraram estatisticamente significativas. Porém, a condução do mesmo teste sobre as suas primeiras diferenças evidencia que as mesmas são integradas de ordem um, ou seja, I(1). A Tabela 2 traz as estatísticas desse segundo teste, cujas significâncias indicam a rejeição da hipótese nula de raiz unitária. Tabela 2 Resultados dos testes de identificação raiz unitária para as variáveis do modelo de oferta de exportação brasileira de calçados Variáveis τ export * pexp * pdom ** cambio * renda * Fonte: Resultado de pesquisa. * Significativo ao nível de significância de 1%. ** Significativo ao nível de significância de 5%. Valores críticos em Fuller (1976) e Dickey-Fuller (1981). Uma vez que as séries têm a mesma ordem de integração, elas podem ser co-integradas. No entanto, como passo anterior e necessário ao teste de cointegração, buscou-se determinar qual o número de defasagens a ser utilizado na estimação do modelo VAR. Tendo como base os critérios de informação de Akaike, 13

14 Hannan-Quin e Schwarz, optou-se por seguir a indicação desse último que, segundo Enders (1995), consiste no mais parcimonioso. Dessa forma, passou-se a considerar o modelo com três defasagens (Tabela 3). Tabela 3 Definição do número de defasagens do Modelo VAR, a partir dos Critérios de Informação de Akaike, Hannan-Quin e Schwarz Defasagens Akaike Hannan-Quin Schwarz 0-1, , , , ,1678-9, , , , , , ,5676* 4-13, ,2488* -10, , ,1162-9, ,202* -12,2244-9,2232 Fonte: Resultado de pesquisa. Os valores resultantes do teste de co-integração de Johansen, por meio dos testes do máximo autovalor (λ max ) e do traço (λ traço ), são apresentados na Tabela 4. Os resultados indicam, respectivamente, a existência de quatro e de três vetores cointegração, o que significa que as variáveis mantêm relações de equilíbrio de longo prazo. Portanto, no sentido de se considerar tanto efeitos de curto quanto de longo prazo, ajustou-se um modelo VAR com Correção de Erro (VEC). Tabela 4 Resultados dos testes de co-integração de Johansen Hipótese Nula (H 0 ) λ max λ traço r 4 1, , r 3 16,49931** 18,21252 r 2 22,46754** 40,68006** r 1 37,05280* 77,73286* r = 0 59,38904* 137,1219* Fonte: Resultado de pesquisa. 14

15 * Significativo ao nível de significância de 1%. ** Significativo ao nível de significância de 5%. Valores críticos em Osterwald-Lenum (1992). Modelo com constante restrita e ajustado com três defasagens. Os resultados dos coeficientes do modelo ajustado para explicar o comportamento das exportações de calçados apresentaram os sinais esperados. De acordo com a Tabela 5, as variáveis que se mostraram estatisticamente significativas foram a renda interna, o preço das exportações, a taxa de câmbio e dummy para câmbio fixo. Para um aumento de 1% na renda, tem-se uma variação negativa de 3,59% na quantidade exportada, enquanto alterações de mesma magnitude no preço das exportações e na taxa de câmbio geram aumentos de 3,11% e 1,07%, respectivamente. A significância da variável que controla para o período de câmbio fixo, por sua vez, indica que existe diferença significativa entre os períodos anterior e posterior a mudança de regime cambial. No período de câmbio fixo, a quantidade exportada era um pouco maior, demonstrando a influencia dessa variável para as exportações daquele período. Tabela 5 Resultados das Estimativas do Modelo de Correção de Erros (VEC) que explica as exportações brasileiras de calçados Variável explicativa Coeficiente Estatística t constante -0,008 - pexp 3,107* 6,232 pdom -0,079-1,198 cambio 1,065* 2,668 renda -3,586* -5,507 câmbio fixo 0,069** 1,789 Fonte: Resultado de pesquisa. * Significativo ao nível de significância de 1%. ** Significativo ao nível de significância de 5%. Dessa forma, observa-se que as exportações reagem de forma mais que proporcional a alterações nas variáveis ligadas a fatores externos. As magnitudes dos efeitos da renda interna e do preço das exportações mostram que essas são as variáveis que mais influenciam as exportações de calçados do Brasil. Confirma-se 15

16 assim que o desempenho exportador desse setor depende de condições internas de demanda e de fatores que afetam o preço das exportações. As funções de impulso-resposta, resultantes da estimação do modelo VEC, demonstram os efeitos sobre a quantidade exportada resultantes de choques nas variáveis do modelo para os primeiros doze períodos seguintes. A Figura 2 indica que uma variação da taxa de câmbio causa maior efeito nos terceiro e sétimo trimestres após o choque. Uma variação de 1% no câmbio gera, três trimestres depois, um impacto de 0,022% na quantidade exportada de calçados, sendo essa uma das variáveis com maior efeito. Nos trimestres posteriores, as respostas apresentam-se menores e decrescentes. Fonte: Resultado de pesquisa. Figura 2 Função de impulso-resposta do quantum exportado de calçados a impulso na taxa de câmbio O preço de exportação, por sua vez, exerce efeito negativo sobre as exportações no segundo período, mas tem forte efeito positivo no terceiro trimestre, quando atinge o valor de aproximadamente 0,026% (Figura 3). Apesar de efeitos positivos também nos sétimo e décimo primeiro trimestres, a influência do preço de exportação torna-se bastante reduzida do sétimo trimestre em diante. 16

17 Figura 3 Função de impulso-resposta do quantum exportado de calçados a impulso no preço de exportação Fonte: Resultado de pesquisa. As Figuras 4 e 5 mostram que também os efeitos do preço doméstico e da renda ocorrem mais intensamente nos terceiro e quarto trimestres. No caso do preço doméstico, têm-se impactos negativos, os quais se estabilizam a partir do quinto trimestre seguinte a um choque. A renda interna exerce impacto negativo de 0,032% no terceiro trimestre e impacto positivo de 0,027% no quarto, sendo que nos demais trimestres sua influência é minimizada. Figura 4 Função de impulso-resposta do quantum exportado de calçados a impulso no preço doméstico Fonte: Resultado de pesquisa. 17

18 Figura 5 Função de impulso-resposta do quantum exportado de calçados a impulso na renda interna Fonte: Resultado de pesquisa. As funções de resposta analisadas demonstraram que, para uma mesma variação, há maior influência das variáveis preço das exportações e renda interna sobre o quantum exportado de calçados. Dessa forma, pode-se inferir que as exportações respondem mais a fatores relacionados à demanda interna e ao preço recebido pelos exportadores. A decomposição da variância do erro de previsão, obtida pelo modelo VAR, permite verificar o poder explicativo de cada variável integrante do modelo sobre as demais. A decomposição para a quantidade exportada indica que, passados doze trimestres de um choque não antecipado sobre essa variável, ela responde por aproximadamente 87% de seu comportamento. Observa-se que o preço das exportações explica de 2,2 a 3,9% da variância do erro de previsão das exportações e a renda explica de 0,1 a 6,2%, ao longo do período analisado. A taxa de câmbio e o preço doméstico, em contrapartida, apresentam reduzido poder explicativo para essa variável (Tabela 5). 18

19 Tabela 5 Decomposição da variância dos erros de previsão do quantum exportado de calçados Trimestres Desvio padrão export pexp pdom cambio renda 1 0, ,000 0,000 0,000 0,000 0, ,125 97,035 2,190 0,168 0,352 0, ,163 87,682 3,863 1,929 2,049 3, ,169 85,556 3,628 1,806 2,029 6, ,191 86,997 2,966 2,374 1,902 5, ,196 86,105 2,954 2,851 1,980 5, ,216 85,733 3,326 3,071 2,632 4, ,220 85,872 3,205 3,137 2,550 4, ,234 86,851 2,865 3,112 2,404 3, ,240 86,834 2,746 3,200 2,304 3, ,252 86,784 2,810 3,419 2,339 3, ,257 86,950 2,710 3,469 2,256 3,702 Fonte: Resultado de pesquisa. No que diz respeito ao preço das exportações, a Tabela 6 aponta que apenas 67,3% de seu comportamento decorrem dele mesmo, após doze trimestres. Ou seja, ao longo desse período, outras variáveis explicam a variância do erro de previsão do preço externo. Aquelas que apresentam maior influência são a taxa de câmbio e a quantidade exportada, respondendo por 7,4% e 11,7%, respectivamente. 19

20 Tabela 6 Decomposição da variância dos erros de previsão do preço das exportações Trimestres Desvio padrão export pexp pdom cambio renda 1 0,057 5,904 94,096 0,000 0,000 0, ,072 8,911 85,102 0,750 1,244 0, ,079 10,090 71,235 1,514 6,533 5, ,082 10,402 68,521 1,440 7,442 7, ,097 9,429 75,041 1,080 5,341 5, ,103 10,002 74,074 1,648 5,153 4, ,106 10,333 69,217 2,595 6,747 6, ,109 10,718 68,306 2,464 7,308 6, ,118 10,788 70,667 2,115 6,442 5, ,122 11,186 69,603 2,307 6,473 5, ,124 11,530 67,294 2,545 7,316 6, ,127 11,733 67,314 2,430 7,423 5,902 Fonte: Resultado de pesquisa. A relevância da quantidade exportada pode ser explicada pela significativa participação do Brasil no mercado mundial de calçados, uma vez que o país se encontra entre os maiores exportadores. Com relação à taxa de câmbio, tal relação sugere que o preço recebido pelas exportações, e consequentemente os ganhos de receita obtidos pelos exportadores, dependem em muito desse indicador. Por fim, observa-se a decomposição da variância dos erros de previsão do preço doméstico, cujos resultados são apresentados na Tabela 7. 20

21 Tabela 7 Decomposição da variância dos erros de previsão do preço doméstico Trimestres Desvio padrão export pexp pdom cambio renda 1 0,070 0,675 3,026 96,299 0,000 0, ,137 0,279 0,817 85,678 3,067 9, ,196 0,260 0,553 79,100 6,772 11, ,236 0,299 0,423 80,052 7,873 8, ,264 0,436 0,399 79,207 9,395 7, ,288 0,563 0,520 78,128 10,605 7, ,308 0,532 0,495 78,513 10,703 6, ,329 0,509 0,435 78,607 10,691 6, ,350 0,509 0,398 78,479 10,820 6, ,371 0,499 0,417 78,599 10,944 6, ,389 0,502 0,407 78,541 11,135 6, ,406 0,517 0,381 78,441 11,282 6,182 Fonte: Resultado de pesquisa. Sucedidos doze trimestres de um choque, verifica-se que o preço doméstico é explicado em grande parte pela taxa de câmbio (11,3%) e pela renda (6,2%). Essa expressiva influência está relacionada ao fato de que o Brasil, além de grande exportador, também consiste em grande mercado consumidor. Entretanto, a maior parte de sua demanda é abastecida por importações, perfazendo com que o câmbio tenha grande influência no preço doméstico. 21

22 6 CONSIDERAÇÕES FINAIS Este trabalho buscou avaliar os determinantes que influenciam o desempenho exportador do setor brasileiro de calçados, por meio de uma função de oferta de exportação para o período de 1990 a O modelo estimado mostrou que as variáveis que se apresentaram estatisticamente significantes e que influenciaram as exportações nesse período foram a taxa de câmbio e, sobretudo, o preço das exportações e a renda interna. Essa última variável foi aquela que apresentou a maior elasticidade. As funções de impulso-resposta também evidenciam essa condição, confirmando que o desempenho das exportações da indústria de calçados do Brasil mantém uma relação inversa com a renda interna. Ademais, tais funções apontaram certa relevância do preço das exportações como fator determinante da quantidade exportada. Também a decomposição da variância dos erros de previsão demonstrou que esses fatores têm significativo poder explanatório sobre o quantum de exportações. Conclui-se, portanto, que existe uma forte dependência das exportações do setor calçadista brasileiro em relação ao PIB e ao preço externo. Logo, torna-se evidente a necessidade de formulação de políticas que estimulem esse setor, resultando em ganhos de produtividade, de modo a amenizar essa dependência com relação às condições internas de demanda (sujeitas a flutuações) e, também, a diversos fatores externos, que afetam a formação do preço internacional. 22

23 REFERÊNCIAS ABICALÇADOS. Associação Brasileira das Indústrias de Calçados. Resenhas Estatísticas. Disponível em: Acesso em: jan ALVES, L. R. A.; BACCHI, M. R. P. Oferta de exportação de açúcar do Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural, v. 42, n. 1, p , BARBOSA, M. Z.; MARGARIDO, M. A.; NOGUEIRA JÚNIOR, S. Análise da elasticidade de transmissão de preços no mercado brasileiro de algodão. Nova Economia. Belo Horizonte, v.12, n.2, p , jul./dez BARROS, G. S. C.; BACCHI, M. R. P.; BURNQUIST, H. L. Estimação de equações de oferta de exportação de produtos agropecuários para o Brasil (1992/2000). Texto para Discussão, IPEA, n. 865, BITTENCOURT, M. V. L.; BARROS, G. S. C. Relações de preço de frango nas Regiões Sul e Sudeste do Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural. Brasília, v.34, n.3 e 4, p , BRASIL. Ministério do Trabalho e Emprego. Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) CARVALHO, A; NEGRI, J. A. Estimação de Equações de Importação e Exportação de Produtos Agropecuários para o Brasil (1977/1998). Texto para Discussão, IPEA, n. 698, CASTRO, A. S.; CAVALCANTI, M. A. F. H. Estimação de Equações de Exportação e importação para o Brasil 1955/1995. Texto para Discussão, IPEA, n. 469, CAVALCANTI, M. A. F. H.; RIBEIRO, F. J. As exportações brasileiras no período 1977/96: desempenho e determinantes. Texto para Discussão, IPEA, n. 545, CORRÊA, A. R. O complexo coureiro-calçadista brasileiro. BNDES Setorial, n. 14, DICKEY, D.A.; FULLER, W.A. Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, Chicago, v.49, n.4, p , Jul ENDERS, W. Applied Econometric Time Series. Nova York: John Wiley; Sons, ENGLE, R. F.; GRANGER, C. W. J. Co-integration and error correction: Representation, estimation and testing. Econometrica, n. 55, p , GARCIA, R. Uma análise do processo de desconcentração regional nas indústrias têxtil e de calçados e a importância dos sistemas locais de produção. In: XIII 23

24 Encontro Regional de Economia da ANPEC e Fórum BNB de Desenvolvimento. Anais GOLDSTEIN, M.; KHAN, M. The Supply and Demand for Exports: a simultaneous approach. The Review of Economics and Statistics, v. 60, p , HAMILTON, J.D. Time Series Analysis. Princeton, New Jersey: Princeton University, IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Sistema de Contas Nacionais. Disponível em: Acesso em: jan IPEADATA (2010). Disponível em: Acesso em: jan LOVADINE, D.; BACCHI, M. R. P. Causalidade e transmissão de preços entre mercado interno e internacional para produtos do complexo soja. In: Congresso da Sociedade Brasileira de Economia e Sociologia Rural, 43, 2005, Ribeirão Preto. Anais... Ribeirão Preto: MDIC/SECEX. Ministério do Desenvolvimento, Indústria e Comércio Exterior. Secretaria de Comércio Exterior. Disponível em: Acesso em: jan MIRANDA, S. H. G. Quantificação dos Efeitos das Barreiras Não-tarifárias sobre as Exportações Brasileiras de Carne Bovina. Piracicaba, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Tese de Doutorado) p. ONUNKWO, I. M.; EPPERSON, J. E. Export Demand for U.S. Pecans: Impacts of U.S. Export Promotion Programs, Paper selected for Presentation at the Annual Meeting of the American Agricultural Economics Association in Nashville, Tennessee. August 8-11, OSTERWALD-LENUM, M. A note with quantiles of the asymptotic distribution of the maximum likelihood cointegration rank test statistics. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, v.53, n.3, p , SENHADJI, A. S.; MONTENEGRO, C. E. Time Series Analysis of Export Demand Equations: a cross-country analysis, IMF Staff Papers, v. 46, n. 3, p , SIMS, C. Macroeconomics and reality. Econometrica, v.48, n.1, p.1-48, SUZIGAN, W. Indústria brasileira: origem e desenvolvimento. São Paulo: Brasiliense,