UMA ANÁLISE SOBRE A UTILIDADE DE UMA MEDIDA DE PIB EXPURGANDO A AGRICULTURA · A agricultura pode ser considerada um divisor de águas na história da humanidade. A revolução neolítica,

Departamento de Economia

UMA ANÁLISE SOBRE A UTILIDADE DE UMA MEDIDA DE PIB EXPURGANDO A AGRICULTURA

Aluno: Julia Sohnchen Victor Rodrigues

Orientador: Eduardo Zilberman Introdução O produto interno bruto da economia, mais conhecido como PIB, contabiliza o total da renda e o total dos gastos no âmbito dessa economia. Uma vez que o PIB constitui o aferidor mais abrangente para as condições gerais da economia, é o ponto natural para que se comece a análise do ciclo econômico. A medida pode ser subdividida em diferentes categorias, de acordo com o setor correspondente da economia responsável pela geração da riqueza. E assim temos o PIB Agrícola, o PIB Industrial e o PIB setorial, por exemplo. O PIB Agrícola corresponde às atividades de extrativismo vegetal e pesca, que atingem somente em torno de 7% da riqueza mundial, devido a seu baixo valor agregado. Esse componente da medida do PIB pode ser compreendido como a contribuição da agricultura no crescimento econômico em um determinado país. Ele corresponde ao nível de crescimento econômico gerado pela agricultura. Nos dias atuais, trata-se com freqüência de um conceito de agronegócio, referente ao setor agropecuário, que engloba um conjunto de atividades que fazem uso da terra tanto para a criação de animais como para o cultivo de plantas. O Brasil é uma das maiores potências mundiais do agronegócio, com índices de desenvolvimento agrícola acima da média global, segundo dados publicados pela OCDE (Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico) em 2011. Nesse ano, o Brasil também registrou liderança no quesito de produtividade agrícola na América Latina e Caribe, com 3,6% ao ano de crescimento. No Brasil, o agronegócio é referente a mais de 20% do PIB (Produto Interno Bruto) do país. O país também é um dos maiores exportadores do mundo, sendo o principal parceiro comercial da China nesse setor; depois dos chineses, os EUA são os principais compradores e investidores do agronegócio brasileiro. O Brasil exporta para a China e para os EUA, principalmente, artigos como carnes, produtos florestais, soja, café, açúcar e álcool, além de laranja, feijão e mandioca. Muitos economistas assumem a tarefa de prognosticar oscilações de curto prazo da economia. Os economistas envolvidos com o setor privado o fazem com o fim de ajudar suas empresas em um melhor planejamento quanto a mudanças futuras no cenário econômico, enquanto que os envolvidos na esfera governamental o fazem pois o cenário econômico afeta o governo, visto que afeta o estado em que se encontra a economia e pois o governo pode reagir estimulando a economia através de políticas monetárias e fiscais. Todavia, a forma pela qual esses economistas atingem esses prognósticos se dá através da análise dos principais indicadores da economia, que nada mais são do que variáveis que tendem a oscilar antes da economia como um todo, permitindo, portanto, um prognóstico. Contudo, chegamos a conclusão de que a análise da variável do PIB e sua composição são de extrema importância para o funcionamento da economia. Uma análise minuciosa dessa variável, dada uma atenção especial ao seu componente relacionado a agricultura será apresentada neste presente trabalho.

A agricultura e sua composição no PIB

A agricultura pode ser considerada um divisor de águas na história da humanidade. A revolução neolítica, termo denominado pelo historiador australiano Gordon Childe, designa o


movimento da Pré-História que foi marcado pelo fim dos povos nômades. Através da descoberta da prática da agricultura, as sociedades humanas puderam tornar-se sedentárias, isto é, puderam estabelecer-se em um local fixo, dando origem a vilas e, mais tarde, cidades. Seguindo o curso da história, a agricultura sempre representou uma atividade importante para as sociedades; primeiro como subsistência e posteriormente, com o desenvolvimento do comércio, como objeto de troca. Com o desenvolver das sociedades e o surgimento de novas tecnologias, o cultivo agrícola foi também se desenvolvendo e sofisticando dentro das economias. A agricultura transformou-se, dando origem ao agronegócio, que engloba toda a cadeia produtiva agrícola ou pecuária do ponto de vista econômico. Essa nova realidade da agricultura como elemento estratégico de um grande ramo de negócio na economia moderna apresenta um segmento forte, altamente dinâmico, conectado com toda a economia e com desempenho relevante no processo de desenvolvimento econômico. A “nova economia” agrícola – o agronegócio – exige o rompimento com preceitos clássicos das análises da agricultura, sendo fundamental ressaltar o desenvolvimento do agronegócio, caminho mais eficiente do país para adicionar valor sobre o produto agrícola produzido, propiciando novos mercados que possibilitam ampliação das exportações, geração de rendas e impostos para o país, como observado por Lauschner, 1993; Santana, 1994. Vejamos uma evidência deste comportamento na economia brasileira. Dados empíricos apresentados por Furtoso e Guilhoto1, reforçam a ideia de que o segmento do agronegócio é fundamental na economia brasileira. Em 2000, o agronegócio foi responsável por aproximadamente 27% do PIB em 2000. Valendo-se de uma análise mais precisa, verifica-se que o PIB do agronegócio da agricultura representa, aproximadamente, 20% do PIB brasileiro, enquanto o complexo do agronegócio referente a pecuária representa o restante aproximado em 8% do PIB brasileiro. A alta contribuição da agricultura é, em parte, explicada pela diversidade do setor agrícola brasileiro, que inclui um maior número de indústrias processadoras quando comparado ao setor pecuário. Através desses resultados, torna-se evidente a importância e a dependência dos outros setores da economia em relação a agricultura. Em 2000, a participação da agricultura no PIB brasileiro foi de 7,6%. A interdependência da atividade com outros setores da economia, no entanto, multiplica a participação da agricultura no PIB nacional em torno de 3,6 vezes quando se trata do conceito de agronegócio. A Austrália é outro exemplo interessante quando se trata da importância do setor agrícola para a economia. No país, a agricultura vem perdendo importância relativa. No entanto, sua contribuição para a economia permanece substancial. Em 2003-4, o setor contribuiu em 4%, ou, em cifras, com 25 bilhões de dólares para o total da produção do país. Empregou no mesmo período cerca de 375.000 indivíduos, o que corresponde a cerca de 4% do total da força de trabalho australiana. A agricultura corresponde a um papel muito maior nas exportações australianas do que se espera, dada a porcentagem de sua participação no produto total. No mesmo período, as exportações agrícolas contabilizaram cerca de 22% de toda a exportação de bens e serviços.

Figura 1: Contribuição da agricultura para a atividade econômica da Austrália; 2003 -2004 - Porcentagem


Fonte: Australian Government - Productivity Commission Research Paper: Trends in Australian Agriculture.

O setor agrícola vem sofrendo mudanças consideráveis ao longo das últimas décadas. Na Austrália, por exemplo, apesar de continuar crescendo em termos absolutos, o setor perde importância quando comparado ao restante da economia. Houve mudanças dentre a quantidade e tamanho das propriedades agrícolas, na produção e nas estratégias empregadas pelos produtores. Algumas das causas por trás dessas mudanças respondem por novas demandas de consumo políticas governamentais, avanços tecnológicos e inovações quanto a questão ambiental. Além disso, o setor também teve de enfrentar o desafio contínuo de variações naturais, como as climáticas. Em 2002, Da-Rocha e Restuccia, dois acadêmicos das universidades Carlos III em Madrid e Toronto, respectivamente, escreveram sobre o papel da agricultura nas flutuações do ciclo econômico agregado dos países. De acordo com os autores, existem diferenças substanciais nos ciclos econômicos dos diferentes países que poderiam ser explicadas pelos c -

que possuem uma alta participaçna economia experimentam maior variaçcorrelaç 2. Em seu artigo, os autores argumentam que a agricultura expressa relaç veis que a influenciam em relaçeconomia.

Figura 2: Dados conjunturais por indústria dos EUA 1987-2000

2 em The role of agriculture in aggregate business cycles. (Ver referências bibliográficas).


* As duas primeiras colunas mostram a participação do produto e do emprego de cada setor da economia. As outras quatro colunas apresentam o desvio padrão do logaritmo e das variáveis filtradas e as estatísticas de correlação entre produto do setor e emprego.

Fonte: DA ROCHA e RESTUCCIA; The Role of Agriculture in Aggregate Business Cycle Fluctuations.

m papel fundamental na diferença entre os ciclos econômicos a . Os autores calibraram um modelo de dois setores de natureza RBC (ciclos reais de negócios) e encontraram um resultado que aponta que um aumento de 2% para 30% na participaç ultura no PIB aumenta a flutuaç oduto da economia em quase 40%. Para a amostra de países da OCDE analisada por eles, o resultado encontrado foi que o produto agrícola flutuou duas vezes mais que o produto não agrícola. Os autores concluíram também que a agricultura não é positivamente correlacionada com o resto da economia. Para a mesma amostra de países, a correlação do PIB agrícola e não agrícola foi de -0,03. Bragagnolo e Barros observaram resultados similares aos encontrados por Da-Rocha e Restuccia para alguns períodos da economia brasileira. No Brasil, ocorre uma correlação positiva, porém de baixa intensidade entre o PIB agrícola e o não agrícola. A tabela abaixo, apresentada por Bragagnolo e Barros, exibe as volatilidade do produto agropecuário brasileiro e do produto não-agropecuário, assim como a correlação entre as duas medidas.

Figura 3: Desvio padrão dos ciclos do PIB real agropecuário e não agropecuário e correlação entre os ciclos do PIB real agropecuário e não agropecuário*

Fonte: Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e estatística – IBGE e dados da pesquisa.

*os resultados apresentados referem-se a dados filtrados pelo filtro HP com parâmetro de suavização da série utilizado (λ) de 100.

-100%

sugerido pelos autores. Na análise do caso brasileiro, observa-se que a correlação entre as duas séries variou significativamente durante o período analisado, ao contrário do que afirmam Da-Rocha e Restuccia sobre a inexistência de uma correlação positiva entre a agricultura e o restante da economia. Nos períodos de 1971-1980 e 2001-2009 a correlação mostrou-se, no entanto, negativa. Contudo, observando o período como um todo, a correlação entre o setor agrícola e o resto da economia foi, em geral, baixa (0,191).

Motivação Em uma análise mais acurada do setor agrícola, percebe-se a freqüência de notícias relacionadas ao setor referentes à quebras de safra devido a grandes chuvas, períodos de secas, pragas e uma diversidade de outros fatores. Observamos, no entanto, que existe uma


certa volatilidade no setor agrícola, que pode ocorrer devido a variações climáticas e conjunturais, entre outras, mas também devido a choques de produtividade, advindos de avanços tecnológicos. Estudo realizado em uma amostra de países da OCDE mostra que o produto agrícola flutuou duas vezes mais que o produto não agrícola, Da-Rocha e Restuccia (2006). O setor agrícola, todavia, tem uma contribuição significante para o produto de diversos países, chegando a representar grandes porcentagens do produto das economias, como são os casos da Nigéria ( 30%) e o Vietnã (20%), segundo dados do Banco Mundial referentes ao ano de 2012. O PIB, contudo, é também um importante indicador para diversas relações estabelecidas na macroeconomia. As mais conhecidas, Curva de Phillips e Lei de Okun, explicitam, respectivamente, as relações entre inflação e desemprego e desemprego e hiato do produto. A exposição da medida do produto interno bruto à volatilidade apresentada pelo setor agrícola, no entanto, implicaria em reflexos nessas relações macroeconômicas. Motivada por essas questões, surge a ideia de expurgar o efeito da volatilidade, excluindo a agricultura da medida do PIB, propondo-me a verificar se esta nova medida é mais informativa para a economia. O presente trabalho se propõe a estudar a importância que recai sobre a agricultura na composição do PIB, podendo assim, através de uma medida de PIB que expurgue a agricultura, buscar uma comparação entre as correlações entre inflação, desemprego e crescimento do produto, que tomem o PIB original como base, e aquelas que tomem o PIB expurgado da agricultura como base. Por fim, este trabalho visa demonstrar uma conclusão sobre a utilidade de se medir o PIB expurgando a agricultura.

A exposição do setor agrícola a externalidades

A atividade agrícola, devido a um maior componente ambiental, difere da produção em qualquer outro setor da economia. Flutuações anuais da produção agrícola decorrem do

– - - pragas e doenças. Outros fatores também contribuem para essas flutuações, como a ação individual de

mercado, a decisão de aumentar a produção, tomada por um pequeno produtor em concorrência perfeita, não afeta o mercado. Entretanto, se muitos ou todos os produto

, ocasionando baixa nos preços, quando da comercialização do produto. O gráfico abaixo mostra a produção anual de trigo nos Estados Unidos nos períodos entre 1980 e 2010 e evidenciam um comportamento volátil.

Figura 4: Produção anual de trigo nos EUA, 1980-2010


Fonte: SUMNER, Daniel. Economics of Volatility in Agricultural Markets; Agricultural Issues Center, University of California.

Vejamos alguns exemplos da volatilidade do setor aplicados a economia australiana. O setor agrícola na Austrália cresceu consideravelmente nas últimas décadas, expandindo-se 2,4 vezes em termos reais, de cerca de 10 bilhões de dólares em 1963-64 para 27 bilhões de dólares em 2003-04 (a preços constantes de 2002-03). Secas no início dos anos 80 e meados dos anos 90 implicaram em uma retração de cerca de um quinto do produto. A seca mais recente foi a mais dura já registrada e implicou em uma retração de quase um quarto do PIB em 2002-03. O produto, no entanto, recuperou-se fortemente em 2003-04.

Figura 6: Crescimento do produto agrícola*, 1963-64 a 2003-04 valor adicionado (bilhões de dólares, preços constantes de 2002)

*as tendências das taxas de crescimento foram calculadas através da regressão do logaritmo das variáveis relevantes, nesse caso, o valor adicionado. Fonte: Australian Government - Productivity Commission Research Paper: Trends in Australian Agriculture.

No período concentrado entre 1974 e 2004, a atividade agrícola registrou a maior volatilidade no crescimento ano a ano da produção dentre todos os setores da economia, registrando um índice de volatilidade mais de 2,5 vezes maior que a média registrada para todas as indústrias. A volatilidade da produção agrícola também foi substancialmente maior que os outros dois setores que a seguiram registrando as maiores volatilidades: construção, finanças, seguro e mineração.

Figura 7: Volatilidade do setora e crescimento do PIB, 1974-05 a 2003-04


a A volatilidade do setor foi calculada a partir do desvio padrão da diferença percentual entre o produto e a sua tendência anual para todos os anos do período. Fonte: Australian Government - Productivity Commission Research Paper: Trends in Australian Agriculture.

A volatilidade na produção agrícola pode ter impacto significativo nas taxas de crescimento registradas para a economia como um todo, principalmente durante os ciclos seca-recuperação. Uma comparação entre as taxas de crescimento do PIB e do PIB não-agrícola mostra que a agricultura “sugou” cerca de um ponto percentual do crescimento do PIB australiano durante as últimas três grandes secas registradas. O crescimento do PIB em 2002-03 foi de 3%, por exemplo, enquanto o crescimento do PIB não-agrícola para o mesmo período foi de cerca de 4,2%. Contudo, similarmente, em 2003-04, a recuperação da produção agrícola levou o produto a uma taxa de crescimento de 4,2%, 0.8 pontos percentuais superior que o crescimento do produto não-agrícola. As secas levaram a uma queda de 6,7% do produto agrícola nos três primeiros trimestres de 2004-05 quando comparados com o período correspondente em 2003-04 (séries sazonalmente ajustadas, preços constantes de 2002-03). Ainda que menor do que a retração do PIB em 2002-03, a queda indica um impacto negativo da agricultura no crescimento do PIB para esse período. Sumner, professor do centro de questões agrícolas da universidade da Califórnia, lembra-nos que a volatilidade é uma questão natural da agricultura. E, portanto, é esperada por todos no setor. As flutuações na agricultura vem ocorrendo há décadas e não há nada que se possa fazer, além de tomar o conhecimento de que tal volatilidade exista.

Metodologia O próximo passo para a análise da nova medida de PIB consiste em expurgar a sua composição agrícola. A intuição por trás disso baseia-se na ideia de que, retirando o valor adicionado pela agricultura no PIB, ou seja, a parte mais volátil da composição do produto, retiramos, contanto, parte da volatilidade deste. Essa nova medida nos será útil na análise das correlações entre desemprego, inflação e crescimento da economia a partir de um produto expurgado. A base de dados Os dados relevantes para monografia foram extraídos em sua maioria da base de dados do Banco Mundial (World Bank open Data) e também da base de dados da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), ambos abertos para o público em seus respectivos portais na internet. Dados sobre inflação e desemprego foram, por vezes, importados da base de dados do Bloomberg. Os indicadores utilizados consistem nas taxas de inflação, Consumer Price Índex (CPI) e Core (non-food, non-energy), taxa de desemprego, Gross Domestic Product (GDP), a soma bruta do valor adicionado de todos os produtores da economia e valor adicionado da agricultura, sendo os dois últimos medidos em constant Local Currency Unit (LCU), ou seja, moeda a preços constantes dos respectivos países aos quais pertencem. De forma a obter uma série razoável para a análise das correlações entre os indicadores, foram selecionados dados em um período de cerca de 40 anos, de 1970 a 2012. A seleção dos países analisados A escolha dos países a serem analisados deu-se basicamente através da sua classificação em três diferentes categorias: países com baixa participação da agricultura no PIB(até 5%), países com média participação da agricultura no PIB (cerca de 10 a 15%) e países com alta participação da agricultura no PIB (acima de 20%). A seleção deu-se principalmente dentre os países membros da OCDE, devido a uma maior facilidade na obtenção de séries históricas de dados para estes países. Além disso, a amostra deveria conter no mínimo cerca de 10 países,


para que uma análise consistente fosse realizada. Foram selecionados os países listados abaixo. 1. Alemanha 2. Austrália 3. China 4. Colômbia 5. Equador 6. Estados Unidos 7. França 8. Portugal 9. Turquia Expurgando a agricultura da medida do PIB O método utilizado para expurgar a agricultura da medida do PIB é bastante simples. Seleciona-se o GDP e o valor adicionado da agricultura de um respectivo país e é efetuada apenas a subtração do valor adicionado pela agricultura do GDP. Veja o exemplo abaixo:

PIB expurgado = GDP (Constant LCU) – Agriculture (Constant LCU)

= 1.064.334 x 106 - 12.451 x 106

E teríamos, portanto:

ALEMANHA 1970 GDP (Constant LCU) 1.064.334 x 106 Agriculture, value added (Constant LCU) 12.451 x 106 PIB expurgado 1.051.883 x 106

As novas relações entre desemprego, inflação e crescimento da economia Antes de medirmos as relações que se dão entre crescimento do produto, agora expurgado, desemprego e inflação, falemos sobre essas relações e sua intuição em geral. A Curva de Phillips Em 1958, o economista neozelandês A.W. Phillips observou uma relação negativa entre a taxa de desemprego e a taxa de inflação salarial no período entre 1861-1957 para dados do Reino Unido. Phillips observou que havia uma relação estável de trade-off entre inflação e desemprego. Analisando o modelo de oferta e demanda agregada de curto prazo, constatou que uma expansão da demanda agregada, por exemplo, movimentaria a economia ao longo da curva de oferta agregada de curto prazo até um ponto onde o nível do produto fosse mais elevado. Um nível mais alto de produção significa um menor índice de desemprego, uma vez que as empresas contratam maior quantidade de trabalhadores quando produzem mais. Por sua vez, um nível mais alto de preços implica em uma maior taxa de inflação. Portanto, aí fica exposta a relação de trade-off entre inflação e desemprego: Quando formuladores da política

ALEMANHA 1970 GDP (Constant LCU) 1.064.334 x 106

Agriculture, value added (Constant LCU) 12.451 x 106


econômica movimentam a economia para cima ao longo da curva de oferta agregada de curto prazo, eles provocam uma queda na taxa de desemprego e um aumento na taxa de inflação. O oposto ocorre para uma retração da demanda agregada. A curva de Phillips é um método útil de se expressar a oferta a agregada, visto que inflação e desemprego são indicadores muito importantes para o desempenho econômico. Com o passar do tempo, após algumas alterações, surgiu a curva de Phillips moderna. A inflação salarial foi substituída pela inflação de preços, apesar de ambas serem estreitamente relacionadas: quando os salários estão aumentando, os preços também aumentam. A curva de Phillips moderna, no entanto, inclui também as chamadas expectativas de inflação, decorrente da contribuição do trabalho de Friedman sobre o modelo de informação imperfeita. Além disso, devido aos choques de oferta causados pela OPEP (Organização dos países exportadores de Petróleo), passou-se a dar mais atenção à importância dos choques na oferta agregada, que foram incluídos no modelo da Curva de Phillips. π = Eπ - β ( u – un ) + ν

Inflação = Inflação Esperada - β * ( Desemprego Cíclico ) + Choque de Oferta

Figura 8: Evidência empírica por trás do trade-off entre inflação e desemprego

*O traço vermelho indica a trajetória do da taxa de desemprego e o traço azul a trajetória da taxa de inflação(CPI). O eixo vertical determinas as taxas em porcentagem, enquanto o horizontal indica o tempo decorrente em anos. Fonte: Dados apresentados pelo St Louis FED

Em sua forma moderna, a Curva de Phillips enuncia que a taxa de inflação depende da inflação esperada, do desvio do desemprego em relação ao nível natural, chamado de desemprego cíclico e dos choques de oferta, como estão expressas na equação acima, onde β expressa o parâmetro que mede a sensibilidade da inflação ao desemprego cíclico.

A lei de Okun Os ciclos econômicos tornam-se evidentes não somente nos dados extraídos das contas nacionais, mas também nos dados que descrevem as condições do mercado de trabalho. Uma vez que trabalhadores empregados ajudam na produção de bens e serviços, enquanto trabalhadores desempregados não contribuem para essa produção, crescimentos na taxa de desemprego deveriam necessariamente estar associados a quedas no PIB real. Foi essa relação negativa entre desemprego e PIB que o economista Arthur Okun observou pela primeira vez em 1962. A lei de Okun anuncia, mais precisamente, que variações de ano para ano na taxa de desemprego estão estreitamente relacionadas a variações de ano para ano no PIB real. Veja o exemplo abaixo da Lei de Okun para os EUA:


ut – ut-1 = - β (gyt – gy)

ou

∆u = - β (gyt – gy)

onde ut e ut-1 representam, respectivamente, o nível de desemprego no período corrente e no anterior, gyt e gy representam, respectivamente, as taxas de crescimento do PIB no período corrente e a taxa de crescimento normal do produto, que é aquela que mantém o desemprego constante. E β representa um parâmetro que mede a sensibilidade do desemprego aos desvios do produto. Figura 9: Evidência empírica da relação estabelecida na Lei de Okun para o Reino Unido, 1947-2002

*Gráfico de dados trimestrais Americanos de 1947 a 2002. A mensuração das novas relações A proposta do presente trabalho consiste em analisar as relações explicitadas acima nas lei de Okun e curva de Phillips. Para isso, no entanto, usaremos apenas das intuições derivadas dessas relações, como a correlação básica entre os indicadores desemprego, inflação e crescimento do produto, dois a dois.

Os Indicadores

Com o objetivo de estabelecer uma comparação entre as relações inflação-desemprego e desemprego-produto para uma medida de PIB original e uma expurgada, ou seja, aquela apresentada anteriormente (ver seção 5.3) que expurga o valor adicionado da agricultura do componente do PIB, é necessário expurgar o efeito da agricultura também de outros indicadores, como a inflação. Para isso, selecionamos a medida de inflação conhecida como Core. Essa medida de inflação representa a tendência de longo prazo do nível de preços. Para atingir essa medida, mudanças de preços transitórias devem ser excluídas. Uma das formas mais comuns de executar este objetivo é excluindo itens mais suscetíveis à volatilidade de preços da mensuração. A exclusão dos preços de energia e alimentos é uma das formas mais recorrentes estabelecidas e será utilizada aqui como uma aproximação para a medida de inflação que expurgue os efeitos da volatilidade da agricultura. Além disso, calculamos o


crescimento do produto ano a ano a partir dos dados selecionados, tanto para a medida do PIB, quanto para a medida calculada do PIB expurgado.

Os métodos estatísticos utilizados Para estudar a relação entre os indicadores, foi escolhido um método estatístico bastante simples. Através da correlação calculada a partir da série de dados coletados, obtivemos um coeficiente de correlação entre as duas variáveis. A correlação entre as variáveis verifica a existência de algum tipo de relacionamento entre elas, e, pela regressão linear simples, determina-se um modelo linear para descrever o tipo de relação presente entre essas variáveis. O coeficiente de correlação varia entre -1 e 1. Valores próximos de 1 ou -1 indicam forte correlação positiva ou negativa. Já valores próximos de 0 indicam uma falta de correlação entre as variáveis. O cálculo da correlação segue a seguinte Formula:

A comparação entre as relações medidas a partir do PIB comum e o expurgado A análise da volatilidade De início, verificamos a hipótese de uma maior volatilidade do produto agrícola. Os gráficos abaixo mostram o exemplo de alguns dos países selecionados e o comportamento do crescimento de seus respectivos produtos ao longo do tempo. Em uma primeira instância, verificamos que o crescimento do PIB agrícola possui uma dispersão maior do que o crescimento do PIB em geral, o que indica a maior volatilidade do setor. Figura 10: Taxas de crescimento das medidas de PIB e seu componente agrícola para os Estados Unidos, 1971-2009

Figura 11:Taxas de crescimento das medidas de PIB para a Fraça, 1971-2011


Ainda assim, com o intuito de mensurar a grandeza desta volatilidade, calculamos o coeficiente de variação do crescimento dos produtos, PIB original e PIB agrícola. O coeficiente de variação é uma medida de dispersão estatística que indica o tamanho real da dispersão dos dados, uma vez que seu coeficiente indica qual porcentagem o desvio padrão representa em relação à média. Verificamos os seguintes valores: Tabela 1: Coeficientes de Variação

Aqui, nos deparamos com um comportamento intrigante. O coeficiente de variação referente ao crescimento do PIB agrícola é de fato mais representativo do que o coeficiente relacionado ao crescimento do PIB original. Ou seja, há uma dispersão significantemente maior do crescimento do produto agrícola, como visualizamos anteriormente através dos gráficos. No entanto, diferentemente do que indicava a intuição, o coeficiente de variação referente ao PIB expurgado não apresenta uma proporção significantemente diferente do coeficiente referente ao PIB original. Isso também pode ser verificado se analisarmos a trajetória do crescimento das duas medidas. Enquanto o crescimento do PIB agrícola mostra um comportamento que destoa visivelmente das outras duas medidas, o PIB expurgado e o PIB original tem uma trajetória bastante similar, com o PIB expurgado, na maioria dos casos, apresentando uma dispersão sutilmente menor. Figura 12: Taxas de crescimento das medidas de PIB para os Estados Unidos, 1971-2011

Figura 13: Taxas de crescimento das medidas de PIB para a França, 1971-2011

Coeficientes de Variação País Crescimento do PIB Crescimento do PIB expurgado Crescimento do PIB agrícola

Austrália 0,4749

0,4777

3,9662

Alemanha 0,9790

0,9978

7,1210

Colômbia 0,5668

0,5983

2,4372

Equador 0,82

0,8839

1,7112

França 0,8136

0,8105

4,1207

China 0,3721

0,4233

0,7339

Estados Unidos 0,7341

0,7341

3,4871

Portugal 1,1831

1,0951

9,9769

Turquia 0,9714

0,9535

2,7789


Análise de acordo com a participação da agricultura na economia A participação da agricultura na economia, ou seja, a porcentagem do valor adicionado ao produto relativo ao setor agrícola em relação ao total do produto, varia bastante dentre os países. Essas diferenças ocorrem devido a especificidades dentre as economias, como disponibilidade de terras cultiváveis, clima favorável ao cultivo e até mesmo questões históricas da formação dos países, como no caso de países colonizados durante o Antigo Regime, que tiveram suas economias, mesmo após a independência, ainda altamente relacionadas a produção agrícola. Na análise do comportamento do PIB expurgado, a taxa de participação da agricultura é bastante relevante para a compreensão dos resultados, uma vez que economias com uma maior participação da agricultura em seu PIB, teriam, em tese, produtos mais sujeitos a variações nesse setor. Com o objetivo de perceber o impacto dessa questão na análise da variável, estudamos o comportamento dos produtos de um mesmo país em diferentes períodos da série, segundo a grandeza da participação da agricultura no produto nos diferentes períodos. Tabela 2: Coeficientes de Variação de acordo com participação da agricultura no PIB (%).

Coeficientes de Variação Equador 1972 - 2000

Crescimento do PIB 0,9793 Crescimento do PIB expurgado 1,0597 Crescimento do PIB agrícola 1,9697

Equador 1978 - 1988 Crescimento do PIB 0,7227 Crescimento do PIB expurgado 0,7489 Crescimento do PIB agrícola 3,2126

Coeficientes de Variação Colômbia 1970 - 1990


Colômbia 1994 - 2012 Crescimento do PIB 0,7220 Crescimento do PIB expurgado 0,7633 Crescimento do PIB agrícola 2,6658


Analisando a volatilidade, aqui observada como a dispersão em relação a média através do coeficiente de variação, dentre diferentes períodos em um mesmo país, chegamos aos resultados acima. O Equador teve entre 1978 e 1988 uma participação da agricultura de cerca de 6% do produto e entre 1970 e 2000 a agricultura correspondeu a cerca de 9% do PIB. No período com menor participação da agricultura no produto, observamos uma dispersão geral menor do crescimento do produto em relação a sua média. Dos coeficientes de variação 0,82 (PIB) e 0,88 (PIB expurgado) obtidos para o total do período (ver tabela 1), verifica-se uma queda da dispersão para os coeficientes 0,72 (PIB) e 0,74 (PIB expurgado) durante o período de 1978 a 1988. O mesmo padrão de comportamento é observado no caso da China. Entre 1970 e 1986, quando a participação da agricultura no PIB superava os 30%, os coeficientes observados foram mais altos. O coeficiente de variação do PIB foi de 0,52 para o período, enquanto o coeficiente referente ao crescimento do produto expurgado marcou 0,57. Ambos verificando uma maior volatilidade do que a observada em todo o período (ver tabela 1) e também do que a observada no período de 1999 a 2012, quando a participação da agricultura no produto variou de 15 a 6%, obtendo os coeficientes 0,186 (PIB) e 0,188 (PIB expurgado). De uma forma geral, os coeficientes indicam, nesses dois casos, que a dispersão do PIB é maior quando a agricultura é responsável por uma parcela maior do produto. No entanto, a dispersão do PIB expurgado continua sendo ligeiramente maior que a do PIB original. Todavia, outros dois casos mostram um comportamento completamente distinto quanto ao impacto da parcela de participação da agricultura no produto. A Turquia, durante o período de 1970 a 1982, em que a agricultura representava mais de 20% do produto, apresentou coeficientes de variação menores do que durante o período decorrido entre 1993 e 2012, em que a parcela da agricultura no PIB decaiu de 13% a 9%. Sendo os coeficientes 0,85 (PIB) e 0,86 (PIB expurgado) contra 1,230 (PIB) e 1,234 (PIB expurgado), respectivamente. A Colômbia mostra o mesmo comportamento, apresentando para o período entre 1970 e 1990, quando a agricultura representava cerca de 15 a 13% do produto, dispersões menores do crescimento do produto quanto a sua média do que no período entre 1994 e 2012, em que essa parcela decaiu de 9% a 6%. Nesses dois últimos casos, encontramos indícios de que a agricultura acrescentaria algum tipo de estabilidade para a economia.

Coeficientes de Variação Turquia 1970 - 1982


Turquia 1993 - 2012 Crescimento do PIB 1,2390 Crescimento do PIB expurgado 1,2342 Crescimento do PIB agrícola 2,7995

Coeficientes de Variação China 1970 - 1986


China 1999 - 2012 Crescimento do PIB 0,1880 Crescimento do PIB expurgado 0,1864 Crescimento do PIB agrícola 0,3018


As correlações entre as variáveis Vamos agora finalmente analisar as relações estabelecidas entre as variáveis macroeconômicas referentes ao desemprego, inflação e produtos original e o expurgado. Primeiramente estabelecemos as correlações entre os dados referentes à taxa de inflação e taxa de desemprego, cuja intuição extraímos da teoria da curva de Phillips. Tabela 3: Coeficientes de correlação entre taxas de inflação e desemprego

* coeficientes medidos a partir do somatório das taxas de desemprego e taxas de inflação (CPI) extraídos da base de dados do Banco Mundial. Dados em geral para 1970 a 2012, mas com eventuais diferenças devido a disponibilidade dos indicadores. A segunda relação estabelecida remete a intuição adquirida da lei de Okun (ver seção 6.2) e relaciona as variáveis referentes à taxa de desemprego e crescimento do produto. Tabela 4: Coeficientes de correlação entre taxas de crescimento do produto e desemprego

* coeficientes medidos a partir do somatório das taxas de desemprego e taxas de inflação (CPI) extraídos da base de dados do Banco Mundial. Dados em geral para 1970 a 2012, mas com eventuais diferenças devido a disponibilidade dos indicadores. As correlações entre as variáveis seguem, em geral, as intuições apresentadas pelas curva de Phillips e lei de Okun. Os coeficientes encontrados são, de uma forma geral, negativos ou, quando positivos, apresentam valores muito baixos próximos de zero, o que reflete o trade – off apresentado em ambas as teorias. As figuras abaixo mostram dois exemplos das relações acima: Figura 14: Inflação e Desemprego na Alemanha 1970-2011

Correlações Inflação - Desemprego País Coeficiente de correlação

Austrália -0,2676 Alemanha -0,6782 Colômbia -0,8414 Equador 0,3313 França -0,2968 China -0,5164 Estados Unidos 0,08010 Portugal -0,2228 Turquia 0,6713

Correlações Crescimento do PIB - Desemprego País Coeficiente de correlação

Austrália -0,1517 Alemanha -0,3864 Colômbia -0,1439 Equador -0,1648 França 0,2484 China -0,1854 Estados Unidos -0,4387 Portugal -0,1894 Turquia -0,0780


Fonte: Dados obtidos do Banco Mundial. Figura 15: Crescimento do Produto (PIB) e Desemprego na Alemanha 1971-2011

Fonte: Dados obtidos do Banco Mundial. Agora, contudo, faremos uma análise do comportamento dessas correlações, quando expostos as medidas de crescimento de produto expurgado e de inflação core. Obtivemos os seguintes dados: Tabela 5: Coeficientes de correlação entre taxas de inflação core e desemprego

Correlações Inflação core - Desemprego País Coeficiente de correlação

Austrália -0,0212 Alemanha -0,6715 Colômbia (2000-2013) 0,7135 Equador - França -0,1908 China - Estados Unidos 0,2116 Portugal -0,5375 Turquia (2004-2012) -0,2429

*devido a disponibilidade de dados, países como Colômbia e Turquia tiveram as correlações medidas no período entre parênteses indicado. Para China e Equador não foram encontrados dados significativos para mensurar a correlação. Tabela 6: Coeficientes de correlação entre taxas de crescimento do produto expurgando agricultura e desemprego


Com o intuito de verificar a utilidade da medida de PIB expurgando a agricultura, analisamos os resultados obtidos nas correlações entre crescimento do PIB expurgado e desemprego e inflação core e desemprego. Investigando os resultados obtidos, verificamos alguns fatos interessantes. A Turquia, por exemplo, apresenta para o período entre 1970 - 1980, quando a agricultura representa entre 28% e 20% do seu produto, coeficientes de correlação negativos bastante fortes entre as variáveis, tanto para a relação entre crescimento do PIB e desemprego (-0,5048), como para o crescimento do PIB expurgado e desemprego (-0,5803). No entanto, quando observamos o período contido entre 1981 e 2000, quando a agricultura representava uma parcela menor do PIB (cerca de 20 a 10%), os coeficientes de correlação observados entre as variáveis foram positivos, apesar de fracos; 0,1125 para a relação entre crescimento do produto e desemprego e 0,1062 para a relação entre crescimento do produto expurgado e desemprego. Contudo, quando a participação da agricultura no produto cai para cerca de 10% (2001 - 2012), as correlações apresentadas voltam a ser negativas e apresentam valores bastante similares àqueles do primeiro período observado (1970 – 1980). No caso da Colômbia, entre o período de 1980 – 1999, quando a agricultura representava cerca de 16% do produto, os coeficientes de correlação entre crescimento do produto e desemprego (-0,7324), crescimento do produto expurgado e desemprego (-0,7300) e inflação e desemprego (-0,7276) apresentam valores maiores do que durante o período de 2000 – 2012, quando a agricultura representava uma parcela menor do produto, de cerca de 6%. Nesse último, os valores obtidos para os coeficientes de correlação foram de -0,5012 para a relação entre crescimento do produto e desemprego, -0,5127 para a relação entre crescimento do produto expurgado e desemprego e 0,6323 para a relação entre inflação e desemprego. Afim de comparar as correlações entre desemprego e inflação core, analisamos o período entre 2000 e 2013, devido a uma indisponibilidade de dados para as taxas de inflação core para outros períodos no país. O coeficiente de correlação entre inflação e desemprego obtido entre 2000 e 2013 foi de 0,6866, enquanto o coeficiente obtido para a relação entre inflação core e desemprego foi de 0,7135. Quando analisamos um país que sofre poucas alterações na participação da agricultura em seu produto, como é o caso da Alemanha, por exemplo, observamos que não há grandes diferenças nas relações entre as variáveis originais e as expurgadas. Assim como não há diferenças significativas quando observamos períodos em que a agricultura apresenta uma participação ligeiramente maior ou menor no produto do país. Contudo, quando analisamos as correlações calculadas a partir de todo o período observado (1970 a 2012), os dados sugerem um comportamento interessante quanto a participação da agricultura no produto do país e a comparação entre as correlações entre as variáveis originais e as expurgadas. Os dados obtidos sugerem que, em economias onde a agricultura representa uma parcela significativa do produto, as correlações entre as variáveis expurgadas, ou seja, inflação core e

Correlações Crescimento PIB expurgado - Desemprego País Coeficiente de correlação

Austrália -0,1762 Alemanha -0,3818

Colômbia -0,1938 Equador -0,1547 França 0,2237 China -0,3004 Estados Unidos -0,4206 Portugal -0,2053 Turquia -0,1048


desemprego e crescimento do produto expurgado e desemprego são mais fortes, ou seja, apresentam valores maiores, independentemente se positivos ou negativos, do que aqueles obtidos através da correlação entre as variáveis originais. Essas observações se aplicam, em nossa amostra de países, a Portugal, Colômbia e Turquia. Por outro lado, em economias onde a agricultura representa uma parcela pequena do produto, como Austrália, França, Alemanha e Estados Unidos, os coeficientes de correlação obtidos durante o período como um todo para as variáveis expurgadas são mais fracos do que aqueles obtidos para a relação entre as variáveis originais.

Conclusões A questão a se responder é: A nova medida de PIB que expurga a agricultura é, de fato, útil? As observações feitas neste trabalham mostram que a hipótese inicial sobre a volatilidade da agricultura se afirma através de uma análise do comportamento do componente agrícola do PIB. No entanto, a medida de PIB expurgado apresentou uma dispersão maior do que a do PIB original, contrariando a intuição de que uma medida de PIB que expurgasse a agricultura apresentaria uma volatilidade menor do que a medida padrão. Contudo, os resultados obtidos neste trabalho foram obtidos através de uma análise de uma amostra pequena de países, o que permite que uma ampliação da pesquisa permita resultados mais consistentes. Todavia, nos deparamos com um fato interessante na análise entre as correlações estabelecidas entre as variáveis macroeconômicas referentes ao desemprego, inflação e crescimento do produto. A comparação entre os coeficientes de correlação para as relações da curva de Phillips e lei de Okun nos mostraram que, em economias onde a agricultura representa uma porcentagem maior do produto, quando usamos a medida de PIB expurgado, assim como a medida de inflação core, obtemos relações mais coerentes com as relações de trade-off expostas na lei de Okun e curva de Phillips, isto é, as correlações entre crescimento do produto expurgado e desemprego e taxa de inflação core e desemprego apresentam coeficientes mais negativos. Da mesma forma, em economias onde a agricultura representa uma baixa porcentagem do produto, as correlações medidas a partir das variáveis-padrão, ou seja, crescimento do PIB, desemprego e inflação, são as que apresentam correlações que melhor explicitam as relações de trade-off expostas. Portanto, podemos concluir que há sim alguma utilidade escondida nesta nova forma de se mensurar o produto interno bruto de uma economia.

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Documents

UMA ANÁLISE SOBRE A UTILIDADE DE UMA MEDIDA DE PIB EXPURGANDO A AGRICULTURA · A agricultura pode ser considerada um divisor de águas na história da humanidade. A revolução neolítica,