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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.96.2020.tde-15092020-151118
Documento
Autor
Nome completo
Rafael Campello de Alcantara
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2019
Orientador
Banca examinadora
Júnior, Sérgio Kannebley (Presidente)
Lucinda, Claudio Ribeiro de
Mendonça, Diogo de Prince
Menezes Filho, Naercio Aquino
Título em português
Estimação da elasticidade de P&D no Brasil: uma abordagem de fatores comuns não-observados
Palavras-chave em português
Elasticidade de P&D
Fatores comuns não-observados
Produtividade total dos fatores
Spillover de conhecimento
Resumo em português
A existência de spillovers de conhecimento, choques de produtividade e relações entre setores econômicos justifica a presença de fatores comuns não-observados no contexto da estimação de funções de produção. Este trabalho tem por objetivo estimar a elasticidade de P&D, controlando a presença de fatores comuns não-observados. Utilizando dados das indústrias extrativa e de transformação no Brasil, a elasticidade de P&D foi estimada aplicando o estimador augmented mean group (AMG) de Eberhardt e Teal (2010), que considera explicitamente um modelo de fatores comuns. A elasticidade de P&D obtida pelo AMG foi de 0.014. Porém, tal estimativa não foi estatisticamente significante. A comparação com outros estimadores que não controlam a presença de fatores comuns indica que ignorar esta propriedade causa um viés positivo na estimativa da elasticidade de P&D. Este resultado aponta para a dificuldade de separar o retorno de gastos em P&D do efeito de spillovers e outros choques econômicos. Adicionalmente, os resultados do AMG foram utilizados para calcular a produtividade total dos fatores (PTF) dos setores como proposto por Eberhardt e Teal (2010). A PTF apresenta uma evolução temporal que vai de acordo com outras estimativas da PTF no Brasil, apontando para a qualidade das estimativas do AMG. Além disso, a PTF apresenta uma evolução próxima à das variáveis utilizadas. Isso indica uma possível relação de cointegração entre a PTF, não-observada, e as variáveis da função de produção. Finalmente, altos níveis e taxas de crescimento da PTF estão positivamente associados à orientação exportadora dos setores e à alta intensidade tecnológica.
Título em inglês
Estimation of the R&D elasticity in Brazil: an unobserved common factor approach
Palavras-chave em inglês
Knowledge spillovers
R&D elasticity
Total factor productivity
Unobserved common factors
Resumo em inglês
The existence of knowledge spillovers, productivity shocks and relations between economic sectors justifies the presence of unnobserved common factors in the context of estimating production functions. The aim of this research is to estimate the R&D elasticity controlling for the presence of unobserved common factors. Using a panel of brazilian industrial data, the R&D elasticity was estimated by the augmented mean group estimator (AMG) of Eberhardt e Teal (2010), which explicitly assumes this property. The R&D elasticity obtained by the AMG estimator was of 0.014. However, this estimate was not statistically significant. A comparison with other estimators that do not control for the presence of common factors indicates that ignoring this property causes an upward bias in the estimated R&D elasticity. This result suggests that it is difficult to separate the returns to R&D from the effect of knowledge spillovers. Additionally, the results obtained by the AMG estimator were used to calculate the total factor productivity (TFP) of each sector as proposed by Eberhardt e Teal (2010). The TFP shows a temporal evolution similar to other TFP measures calculated for Brazil, which highlights the quality of the AMG estimates. Furthermore, the TFP shows a temporal pattern close to the variables used in the estimation. This indicates a possible cointegration relationship between unobserved TFP and the variables in the production function. Finally, high levels and growth rates of TFP are positively related to export orientation and to high levels of technological intensity.
 
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Data de Publicação
2020-10-27
 
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