EVIDÊNCIA DA CURVA DE KUZNETS PARA OS MUNICÍPIOS PARAIBANOS

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1 GT ECONOMIA Métodos Quantitativos Aplicados à Economia Modalidade da apresentação: Comunicação oral EVIDÊNCIA DA CURVA DE KUZNETS PARA OS MUNICÍPIOS PARAIBANOS Resumo: O objetivo desse trabalho é investigar a relação entre desigualdade e crescimento econômico nos municípios paraibanos. Para consecução do objetivo proposto, testamos empiricamente através de modelagem econométrica (dados de painel) à evidência de uma Curva de Kuznets no estado paraibano para o período de 1991, 2000 e Os resultados apontam a existência de uma curva de Kuznets com U invertido para os recortes escolhidos, tanto para estimações com o Índice de Gini como para o L de Theil. Apesar da não utilização da metodologia tradicional relacionada ao tema (cross-section), as conclusões foram bastante condizentes com os resultados nacionais relacionados ao tema. Palavras-chave: Curva de Kuznets. Desigualdade de Renda. Crescimento Econômico. Paraíba.. 1 INTRODUÇÃO Nas ciências econômicas é vasta a literatura nacional e internacional que investiga a relação entre desigualdade de renda e crescimento econômico. Um dos primeiros e mais importantes trabalhos relacionado ao tema foi elaborado por Simon Kuznets (1955) na década de 1950 e alcançou grande impacto e repercussão na acadêmica. Sucintamente, as conclusões de Kuznets sugerem uma relação não-linear entre desigualdade de renda e crescimento econômico, indicando que no curto prazo a desigualdade aumenta com o crescimento econômico e que no longo prazo essa tendência é invertida, pois a desigualdade decresce a partir de turning point. As conclusões de Kuznets também ficaram conhecidas na literatura econômica como a hipótese da curva de Kuznets ou do U invertido.

2 Ao longo dos anos, a hipótese da Curva de Kuznets vem sido debatida e testada exaustivamente através de diversas metodologias e recortes históricos/geográficos, sendo confirmada e refutada também por um grande número de estudos, ou seja, apesar de se tratar de um tema recorrente nas ciências econômicas, este é também um tema muito controverso. Atualmente pesquisas relacionadas ao tema ressurgem com força na literatura, devido a diversos fatores como: a melhor disponibilidade de dados, o avanço dos métodos e programas estatísticos/econométricos, o surgimento de novas teorias e modelos new-growth e o aumento da desigualdade mundial. Diante do apresentado, este trabalho busca investigar a relação entre desigualdade e crescimento econômico nos municípios paraibanos, testando empiricamente através de modelagem econométrica (dados de painel) à evidência de uma Curva de Kuznets no estado da Paraíba para o período de 1991, 2000 e Além dessa introdução, o trabalho é dividido em três partes: o ponto dois apresenta o conceito teórico da curva de Kuznets e faz uma singela revisão empírica de trabalhos (principalmente nacionais) que investigam evidências da hipótese do U invertido. O ponto três apresenta e argumenta os procedimentos metodológicos utilizados no trabalho e por fim, o último ponto demostra os resultados alcançados na pesquisa. 2. CURVA DE KUZNETS 2.1 Arcabouço Teórico A curva de Kuznets também conhecida também conhecida na literatura econômica como a hipótese da curva de Kuznets ou do U invertido foi elaborada por Simon Smith Kuznets (Pinsk, Cambridge, 1985) na década de Kuznets era economista e acabou recebendo o Prêmio Nobel de Economia em 1971 por sua teoria, seu trabalho foi um dos primeiros e mais importantes trabalhos que tentam relacionar desigualdade e crescimento econômico e alcançou grande impacto e repercussão na acadêmica. Sucintamente, a teoria de Kuznets sugere que existe uma correlação positiva no curto prazo entre desigualdade de renda e nível de renda per capita que é revertida no longo prazo, graficamente este comportamento é verificado através de uma parábola invertida, como nos mostra o GRÁF. 1.

3 GRÁFICO 1 - Curva de Kuznets Fonte: Salvato et al. (2006). Simon Kuznets realizou sua teoria observando a transição entre economias agrárias para economia industrializadas na Europa, contexto que o levou a constatar que o processo de crescimento econômico é acompanhado inicialmente por um aumento na desigualdade. A concentração de renda para Kuznets (1995) ocorria porque existia uma tendência de menor participação do setor agrícola na economia e uma expansão da industrialização e urbanização que provocava uma migração de pessoas e recursos da área rural para a área urbana, este processo ainda era agravado pelo fato da renda per capita urbana ser maior do que a rural. À medida que a industrialização (setor dinâmico) avançasse a desigualdade avançaria e os trabalhadores voltariam para os setores mais tradicional (agrícola) onde as diferenciações de salários são menores, porém, também são menores (SALVATO et al, 2006). Apesar de nas ciências econômicas, a literatura nacional e internacional que investiga a relação entre desigualdade de renda e crescimento econômico ser vasta, evidências empíricas da curva de Kuznets nem sempre são constatadas:

4 Uma possível causa da não evidência da curva, segundo a literatura, se apoia nos dados. Muitas vezes a análise é feita a partir de dados de vários países com diferentes níveis de desenvolvimento, ocasionando uma relação fraca entre o desenvolvimento e a concentração de renda. Caso a análise fosse feita para uma amostra mais homogênea, em que países e regiões possuíssem características específicas parecidas, a curva de Kuznets teria uma probabilidade maior de ser evidenciadas. Este parece ser o caso dos municípios nordestinos, os quais não apresentam grandes divergências entre si, com exceção destes com as capitais estaduais (LINHARES E ERNESTO, 2015). Taques e Mazzutti (2010) nos alerta que a maioria dos trabalhos que tentam estudar a relação entre o nível de crescimento econômico e a desigualdade de renda ou da relação da desigualdade com o crescimento econômico, geralmente, buscam apenas verificar a relação empírica, não existe uma preocupação direta com a estimação do efeito causal do desenvolvimento sobre a desigualdade (e viceversa), como não existe modelo teórico que sugira o conjunto de regressores adequados para o modelo econométrico. Piketty (2006, 2014) ressalta que a teoria otimista de Kuznets foi um forte instrumento político, servindo de base para argumentações que afirmam que se os países menos desenvolvidos forem pacientes o suficiente e não se preocuparem muito com os custos sociais de curto prazo do desenvolvimento, então eles irão em breve chegaram a uma situação onde o crescimento e a redução da desigualdade andaram de mãos dadas e as taxas de pobreza caíram acentuadamente. 2.2 Revisão Empírica Na literatura associada a objeto de estudo desse trabalho, diversos trabalho foram realizados visando comprovar a hipóteses da curva de Kuznets através de distintas metodologias e abordagens econométricas. No Brasil, muitos estudos também foram realizados visando a comprovação da hipótese do U invertido, o QUAD. 1 apresenta os principais.

5 QUADRO 1 - Evidências empíricas para a hipótese de Kuznets para o Brasil Fonte: TALES e MAZZUTTI, Podemos perceber através do quadro acima, que os principais trabalhos nacionais que investigam evidências empíricas da curva de Kuznets utilizam dados de cross-section apoiados nos censos decenais do país. A utilização de dados de cross-section é recorrente na literatura nacional devido à falta de dados para períodos mais longos. Apesar de adotarem metodologias diversas, os trabalhos evidenciam geralmente a existência do U invertido. Cabe lembrar que a maioria dos

6 trabalhos utilizam modelos paramétricos e semi-paramétricos, onde o Índice de Gini e o Índice de Theil são usados como medida de desigualdade e o crescimento econômico geralmente é medido através da renda per capita. Diversos trabalhos nacionais utilizam formas funcionais, especificações matemáticas simples do tipo: Onde: L é um índice de desigualdade (Índice de Gini ou L de Theil), Y é a renda per capita, Y² é a renda per capita ao quadrado, D trata-se de uma dummy, é o erro aleatório ou idiossincrático e i refere-se à unidade federativa, municipal ou etc. Este é o caso dos trabalhos de Bagolin, Gabe e Ribeiro (2004), Jacinto e Tejada (2004), Salvato et al. (2006), Barros e Gomes (2007), dentre outros. Para Berni, Marchetti e Kloeckner (2002), uma evidência da curva de Kuznets deve levar em consideração os setores da economia, pois, para o Rio Grande do Sul no setor agropecuário, a hipótese de Kuznets é rejeitada, enquanto nos setores industrial e de serviços essa hipótese é observada. Bagolin, Gabe e Ribeiro (2003) ressalta as limitações do método de crosssection para uma estimação da curva de Kuznets para os estados brasileiros, ressaltando que este método não captura as diferenças nas trajetórias de crescimento dos municípios. Desta forma os autores acabam utilizando também dados de painel, mostrando assim como metodologias e períodos diferentes podem gerar viabilizar ou não a hipótese do U invertido. Em Jacinto e Tejada (2004) a teoria de Kuznets é testada através de dados cross-section, pooled crosssection e painel de dados. Em todos os casos evidências da curva de Kuznets são comprovadas, porém, os autores concluem que o procedimento mais adequado é o uso do estimador de efeitos fixos. 3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 3.1 Descrição dos dados e das variáveis O presente trabalho possui cunho exploratório-quantitativo e contou com a ajuda de instrumentos estatísticos/econométricos para a consecução do objetivo proposto. Visto que uma análise de evidência empírica da curva de Kuznets requer dados que expressem o crescimento econômico e a desigualdade de renda para o

7 recorte histórico/geográfico escolhido pelo pesquisador, este estudo utiliza o Índice de Gini e o Índice de Theil como medida de desigualdade e a Renda per capita como medida de crescimento econômico. Os dados utilizados na análise se referem a todos os municípios paraibanos 223 municípios - para os anos de 1991, 2000 e 2010, apresentando um total de 669 observações. Os dados de desigualdade de renda (índice de Gini e índice L de Theil) e renda per capita (valores em reais para de 1 de agosto de 2010) e foram obtidos no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (2015). A tabela abaixo apresenta as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas neste trabalho (TAB. 1). TABELA 1 - Estatísticas Descritivas Variável Média Mediana Mínimo Máximo Índice de Theil 0, , , ,23000 Índice de Gini 0, , , , Renda per capita 181, ,360 41, ,21 Variável Desv. Padrão C.V. Enviesamento Curtose Ex. Índice de Theil 0, , , ,756 Índice de Gini 0, , , ,82357 Renda per capita 100,186 0, , ,0952 Variável Perc. 5% Perc. 95% Interv. IQ Obs. ausentes Índice de Theil 0, , , Índice de Gini 0, , , Renda per capita 69, , , Modelagem Econométrica Salvato et al. (2006) nos alerta que testes de evidência empírica da curva de Kuznets geralmente são realizados através de dados cross-section, porém, a utilização deste método para o autor, apresenta uma grande limitação ao ignora as diferenças históricas particulares de cada município nas trajetórias de evolução da renda e da desigualdade, tendenciando assim, a obtenção de resultado errôneo para a curva estimada (U invertido ou normal).

8 Desta forma, este trabalho utiliza uma modelagem econométrica para dados de painel. Jacinto et al. (2009) reforça a preocupação apresentada acima, sobre a melhor modelagem econométrica para o objetivo proposto neste artigo, ao afirmar que a forma mais adequada para verificar a existência da curva de Kuznets para municípios da região Nordeste do Brasil seria através de dados de painel, devido à falta de informações individuais dos municípios ao longo do tempo. A estimação de dados em painel considera as observações em diferentes instantes de tempo, sendo a função do tipo: Onde, D é a medida de desigualdade, Y é a renda per capita, Y² a renda per capita ao quadrado, t o indicador do tempo e i se refere, por exemplo, à unidade da federação, municipal e etc. Neste trabalho agregamos à especificação acima uma dummy temporal que é justificada pela constatação de que durante o período de analise foi constatado uma redução significante na desigualdade na Paraíba e no Brasil com um todo. Desta forma, uma especificação matemática geral para este trabalho pode ser dada por: Onde: L é o índice de desigualdade (índice de gini ou índice de theil), Y é a renda per capita, Y² é a renda per capita ao quadrado, D trata-se de uma dummy temporal, é o termo de erro ou idiossincrático, t é o indicador do tempo e i se refere à unidade municipal. Uma regressão de dados em painel pode utilizar o método de efeitos fixos e de efeitos aleatórios. Uma estimativa de efeitos fixos controla as variáveis omitidas nas especificações, quando estas variam entre as observações, mas não ao longo do tempo, enquanto, em uma estimativa de efeitos aleatórios, as variáveis são constantes entre as observações, mas variam ao longo tempo. (TAQUES e MAZZUTTI, 2010).

9 4. RESULTADOS Nesta seção iremos abordar os resultados alcançados através da estimação de uma Curva de Kuznets. 1 Testes foram feitos visando encontrar o melhor modelo (mínimos quadrados ponderados, efeito fixo ou efeito aleatório) para a estimação, a TAB. 2 nos apresenta os resultados. TABELA 2 Teste de Hausman e de Breusch-Pagan com o Índice de Gini Testes Hipóteses p-valor Estatística do teste Hipótese nula: Modelo de efeito aleatório o modelo de correção de erros é adequado Hausman Hipótese alternativa: 0, ,64655 Modelo de efeito fixo - o modelo de correção de erros não é adequado Pagan Hipótese nula: Modelo pooled - a variância dos resíduos que refletem diferenças individuais é nula Hipótese alternativa: Modelo de efeito aleatório - a variância dos resíduos que refletem diferenças individuais 0 Breusch- 2,19483e ,7887 Ao nível de significância de 5%, não rejeitamos H0 no teste de Hausman, assim o modelo de efeito aleatório é mais robusto que o modelo de efeito fixo para a estimativa. Ao mesmo nível de significância, rejeitamos a hipótese nula do teste do Breusch-Pagan, fato que nos indica que o modelo de efeito aleatório em relação ao modelo de mínimos quadrados é mais adequado à análise. Nos trabalhos nacionais que utilizaram dados em painel para estimação do U- invertido, parece que não existe uma tendência de escolha única entre o modelo de efeito aleatório e o fixo, no trabalho de Taques e Mazzutti (2010) o modelo de efeito aleatório foi eleito a melhor abordagem, enquanto, no trabalho de Salvato et al. (2006) o modelo de efeito fixo foi o mais consistente. Vale ressaltar que com efeito fixo o intercepto é diferente para cada município, então é possível plotar uma curva 1 Neste trabalho o modelo 1 foi estimado com mínimos quadrados ponderados interados e o modelo 2 com erros padrões robusto.

10 de Kuznets para cada um deles, o contrário se aplica para o efeito aleatório. Então neste trabalho, a curva de Kuznets estimada é equivalente ao estado da Paraíba. O modelo 1 (pooled) e o modelo 2 (efeito fixo) apresentaram inconsistências para uma análise de estimação, porém, para efeitos de comparação a TAB. 3 apresenta três modelos de painel estático para estimativas da curva de Kuznets com o Índice de Gini. TABELA 3 Estimação para o Índice de Gini Variáveis independentes Modelo 1 Mínimos Quadrados Ponderados Modelo 2 Efeito Fixo Modelo 3 Efeito Aleatório 0,475914*** 0,466206*** 0,479691*** Y 0, *** 0, *** 0, *** Y² -7,54913e-08 1,96000e-07** 6,73896e-08 Dt 2 0, * 0, , Dt 3-0, *** 0, *** 0, *** R² 0, , F 70, , N U invertido? Sim Sim Sim (*) 10% de significância, (**) 5% de significância, (***) 1% de significância. Podemos notar através da TAB. 3, que todos os modelos comprovaram a existência do U invertido, uma vez que os sinais esperados pela hipótese do U- invertido ( 1 0 e 0 2 ) foram verificados. No modelo de efeito aleatório, o intercepto, a renda per capita e a dummy 3 foi significantes a 1%, enquanto a dummy 2 e a renda per capita ao quadrado não apresentaram significância (TAB. 3). Para o modelo 3, o teste de normalidade dos resíduos nos indica que no modelo, o erro apresenta distribuição normal (TAB. 4 e GRÁF. 2).

11 TABELA 4 Teste de normalidade do erro para o modelo de efeito aleatório com o Índice de Gini. Teste Hipótese p-valor Estatística do teste Hipótese nula: O erro tem distribuição normal Hipótese alternativa: 2,04426e- Normalidade do erro O erro não tem distribuição ,146 normal GRÁFICO 2 Distribuição dos erros para o modelo de efeito aleatório com o Índice de Gini. No modelo de efeito fixo, o teste de diferenciação de interceptos de grupos nos indica que ao nível de significância de 5% os grupos não têm um intercepto em comum, o teste de Durbin-Watson também indica que o modelo não possui autocorreção, porém, o teste de Wald que mede heterocedasticidade em grupo para modelos de efeito fixo, levamos a constatar que o modelo 2 (efeito fixo) possui heterocedasticidade, então o modelo apresenta inconsistências para uma análise de estimação (TAB. 5).

12 TABELA 5 Teste para o modelo de efeito fixo com o Índice de Gini. Testes Hipóteses Estatística do Teste P-valor Diferenciação de interceptos de grupos Hipótese nula: os grupos têm um intercepto comum Hipótese alternativa: os grupos não têm um intercepto em comum. 2, ,97001e-011 Durbin-Watson 1, Wald Hipótese nula: as unidades têm a mesma variância de erro ou ausência de heterocedasticidade Hipótese alternativa: as unidades não têm a mesma variância de erro ou tem heterocedasticidade 1,1851e+006 0,00 A TAB. 6 apresenta os resultados de uma estimação da curva de Kuznets com o Índice de Theil. A um nível de significância de 1%, no modelo 3, o intercepto, a renda per capita e a dummy 3 foram significantes, enquanto a renda per capita ao quadrado e a dummy 2 foram insignificantes.

13 TABELA 6 Estimação para o Índice de Theil Variáveis independentes Modelo 1 Mínimos Quadrados Ponderados Modelo 2 Efeito Fixo Modelo 3 Efeito Aleatório Os testes da TAB. 7 indicam que o melhor modelo de estimação o U invertido com o Índice de Theil seria o de efeito aleatório. TABELA 7 - Teste de Hausman e de Breusch-Pagan com o Índice de Theil Testes Hipóteses p-valor Estatística do teste Hausman Hipótese nula: Modelo de efeito aleatório o modelo de correção de erros é adequado Hipótese alternativa: Modelo de efeito fixo - o modelo de correção de erros não é adequado 0, , ,370036*** 0,331400*** 0,390727*** Y 0, *** 0, *** 0, *** Y² 3,51193e-07*** 7,39245e- 2,25324e-07 07*** Dt 2 0, * 0, ** 0, Dt 3 0, *** 0,161798*** 0, *** R² 0, , F 58, , N U invertido? Sim Sim Sim (*) 10% de significância, (**) 5% de significância,(***) 1% de significância.. Breusch- Pagan Hipótese nula: Modelo pooled - a variância dos resíduos que refletem diferenças individuais é nula Hipótese alternativa: Modelo de efeito aleatório - a variância dos resíduos que refletem diferenças individuais 0 0, ,1216

14 CONSIDERAÇÕES FINAIS O presente estudo teve como objetivo buscar evidências através de dados de painel para a validação da curva de Kuznets nos municípios paraibano para os anos de 1991, 2000 e Apesar da não utilização da metodologia tradicional relacionada ao tema (cross-section), as conclusões foram bastante condizentes com os resultados nacionais relacionados ao tema. A análise econômica dos estimadores nos permite observar a existência da curva de Kuznets com U invertido para os municípios do estado da Paraíba no período de 1991, 2000 e 2010, tanto para estimações com o Índice de Gini quanto com o Índice de Theil. Para todos os casos, o modelo de efeito aleatório mostrou-se ser mais consistente. Vale ressaltar que com efeito fixo o intercepto é diferente para cada município, então é possível plotar uma curva de Kuznets para cada um deles, o contrário se aplica para o efeito aleatório. Então neste trabalho, a curva de Kuznets estimada é equivalente ao estado da Paraíba. O coeficiente de determinação, também chamado de R², nas estimativas foram relativamente altos quanto comparados a alguns trabalhos da literatura nacional, tal fato é explicado através da incorporação da dummy temporal ao modelo, outros trabalhos que incorporam a dummy também alcançaram o mesmo resultado. REFERÊNCIAS ATLAS DO DESENVOLVIMENTO HUMANO. Disponível em < Acesso em 20 de julho de BAGOLIN, I.P.;GABE, J. e RIBEIRO, E. P. Crescimento e Desigualdade no Rio Grande do Sul: uma revisão da Curva de Kuznets para os municípios gaúchos ( ). Anais do XXX Encontro Nacional de Economia ANPEC, Nova Friburgo, dezembro, BARROS, L. C.; GOMES, F. A. R. Desigualdade e Desenvolvimento: a hipótese de Kuznets é valida para os municípios brasileiros? São Paulo: IBMEC, Working Paper, n. 28. BÊRNI, D. A.; MARQUETTI, A.; KLOECKNER, R. A Desigualdade Econômica do Rio Grande do Sul: primeiras investigações sobre a curva de Kuznets. In: Encontro de Economia Gaúcha, 1., 2002, Porto Alegre, RS. Anais. Porto Algre: FEE, JACINTO, Paulo de Andrade e et al. Desigualdade de Renda e Crescimento Econômico para o Nordeste do Brasil: evidências a partir de modelos semi-

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