Des avancées significatives dans la construction de l’Etat de droit

4.1 BASE PARA O MODELO

Com base no modelo de gravidade descrito acima, segue-se os passos para alcançar o objetivo central dessa análise, utilizando do Modelo Gravitacional para fluxos de entrada de IDP, em vinte países com maiores volumes de fluxos de entrada de IDP, em 2016. Em vista disso, o modelo avaliará a dotação de fatores ligados ao IDP para o crescimento do PIB para: Alemanha, Austrália, Bélgica, Brasil, Canadá, China, Espanha, França, Holanda, Irlanda, Israel, Itália, Rússia, Índia, Inglaterra, Estados Unidos, Luxemburgo, México, Suécia e Turquia.

Os países dessa amostra foram escolhidos conforme volume de fluxo da entrada de IDP no ano de 2016. O que muito se observa dessa escolha de países é, de fato, a relação entre dados e a teoria econômica das relações entre países no processo atual de internacionalização das CGVs, onde poucos países concentram a maior parte do fluxo de IDP no mundo.

Importante mencionar que há países, como o Japão, que apesar de possuírem crescimento econômico, demonstrado pelo PIB, não apresentam significativo nível de fluxo de entrada de IDP. Esta como 3ª maior PIB, no entanto em relação ao fluxo não apresenta como em relação ao estoque de entrada de IDP tem relevância neste período se posicionando como 17ª maior estoque de entrada de IDP em 2016 e em 10ª no seguinte ano.

O modelo gravitacional é importante para essa análise ao restringir os impactos das variações do fluxo de entrada de IDP. Esse fluxo de entrada de IDP determina, através da participação do valor que compartilha com o crescimento do PIB, uma função estável entre população e o crescimento do PIB, ou seja, de cada variável da análise com o crescimento do PIB.

No modelo dessa abordagem será aplicada a metodologia para os países com dados em painel com variáveis do crescimento do PIB, fluxo de entrada de IDP, liberdade econômica, grau de abertura comercial, população, distância do IDP mundial com o IDP do país e dummy do idioma.

Os dados para amostra são: a variação do PIB, o grau de abertura comercial e tamanho populacional do World Development Indicator (WORLDBANK, 2016); o IDP mundial e os fluxos de entrada do IDP por UNCTAD (2017) e, por fim, o nível de liberdade econômica11 por Heritage Foundation.

Define-se a escolha de cada variável para essa análise econométrica a partir das contribuições de outros estudos com o mesmo intuito proposto aqui. O IDP é parte dessa amostra para estimação e compreensão das relações em que contribui diretamente no

11 Nível de liberdade económica tem como base um índice calculado com doze indicadores criados pela Fundation Heritage e The Wall Street Journal. Com ênfase a liberdade dos indivíduos para acumular riquezas e, consequentemente, proseguir no colaborar inconsciente de incrementar riquezas a sociedade, como teoría principal de Adam Smith. Ao que considera-se importante o nível de liberadade económica para o crescimento de um país.

crescimento/decrescimento de PIB de determinado país. Considera-se o tamanho populacional diferencial, isso por que esse fator é essencial na diferenciação entre os países, ao obterem maior volume de mão-de-obra, grande volume de renda, mesmo que a renda não seja igual para todos e o consumo no mercado seja elevado. Em relação ao crescimento do PIB, avalia-se o desempenho econômico de entradas e saídas (fluxos do Balanço de Pagamentos) para os países no período 2005-2016.

A questão que se levanta é: há de fato crescimento a partir do fluxo de entrada de IDP, retirando assim a diferença entre países quanto à população e seu tamanho de mercado?

A liberdade econômica está baseada numa nova fase de modernização capitalista, com elevada significância para o nível de inovação nos países. Está considerado neste estudo, devido a quanto maior for o seu nível, que vai de 0-100, maiores serão as oportunidades de receber investimento, uma vez que um país com elevado nível de liberdade econômica possui um perfil de remover barreiras à entrada de novos produtos no processo manufatureiro.

O grau de abertura comercial de um país se reconhece a partir da relação entre a balança comercial (exportações e importações) e a sua participação no PIB. Consequentemente, quanto maior o fluxo comercial de um país espera-se correlação positiva com o crescimento econômico desta economia. População e distância de IDP são características que flutuam com o tempo e avaliam aspectos da teoria da economia regional e urbana.

O modelo para os vinte países no período 2005-2016 será abordado da seguinte forma:

(3.0) Nessa relação i são os países do estudo, e t os anos em que cada país será abordado, assim, tem-se que:

PIB i = crescimento do PIB dos países i

αi = Representa a heterogeneidade específica de cada país i da amostra.

IDP i,t = IDP do país i no tempo t (corrigido pelo IPP-norte americano com base 2016). Dist i, t = Distância do IDP entre cada país i e o mundo.

Dummy Idm i,t = Variável dummy que captura a existência de idioma comum entre país i com relação a todos os outros.

Pop i, t = Variável que representa a população que cada país i. GAC i,t = Índice de Abertura Comercial dos países i

ILE i, t= Índice de Liberdade Econômica de cada país i μ i,t = Termo de erro.

Com relação aos dados em painel, tem-se um painel com vinte países(n) ao longo de onze períodos (t, 2005-2016) em que se dá n vs t.

O modelo geral, neste estudo, adota as variáveis de mercado: a população, o fluxo de entrada de IDP, linguagem do país, o grau de liberdade econômica, grau de abertura comercial. Considera-se a variável IDP distância: é calculada pelo IDP mundial a diferença com o fluxo de entradas do IDP do país, isso porque busca identificar o quão longe esse país está do nível de investimento dos demais países. Uma variável dummy para linguagem de cada país com idiomas, uma vez que amostra de países possuem países com linguagem em comum e não comuns.

4.2 ESTIMAÇÕES DO MODELO

O modelo será estimado segundo enfoques da distribuição regional da IDP. Os estudos com uso da equação gravitacional envolvem todas as variáveis que correlacionam entre elas características do país analisado.

A metodologia utilizará a técnica de manuseio de dados em painel. Primeiramente, serão apresentadas as estimações por meio de testes a fim de averiguar as robustezes entre as variáveis para escolha do modelo mais significativo para o efeito sobre os dados analisados.

Com dados em painel, os modelos econométricos podem agregar uma combinação de países e observações em corte transversal por T períodos de tempo, menor que a quantidade de países da amostra. Por essa análise, existem mais informações consideradas na abordagem de fenômeno de liberdades e desvios entre as variáveis (BALTAGI, 2001).

O modelo econométrico avalia dados combinados, que, por sua vez, podem ter problemas associados ao enviesamento da seleção de dados que não são significativos para o estudo de amostra aleatória (ANDERSON, 1979). A partir da análise dos resultados do modelo, tem-se como objetivo para as próximas sessões, as melhores abordagens e tratamento das variáveis a serem consideradas adequadas para este estudo.

Apresenta-se a correlação entre os parâmetros, para entender as relações de dependência ou associação que leva a compreensão dos impactos desses sobre o crescimento econômico. Também, justifica-se por Teste de Hausman, o uso de efeitos aleatórios para dados em painel devido à quantidade de países e anos.

Em sequência, com o intuito de averiguar o emprego das variáveis abordadas nesta pesquisa, classifica-se a importante contribuição da Estatística Descritiva em que se constituem as evidências empíricas entre associações realizadas com a base de dados do modelo. A metodologia com análise de estatística descritiva permite relatar adequadamente os dados que fazem referência à teoria econômica, estudada nas sessões 2 e 3 desta pesquisa.

4.2.1 ESTUDO DO MODELO

Nesse processo, a análise do modelo se dá por meio de todas as variáveis apresentadas na sessão anterior. A partir dos resultados e do grau de significância de cada uma das variáveis, verifica-se também para algumas variáveis do modelo a necessidade de estuda-las separadamente para averiguar a robustez do modelo.

A análise com dados em painel, pode utilizar efeitos fixos ou efeitos aleatórios. O uso de dados em painel segue os critérios de n≥t, onde n são os países da amostra e t os anos analisados. Ao apresentar maior quantidade de países em relação aos anos estudados nesta abordagem. Baltagi (2001) considera importante o uso de dados em painel ao estudar séries temporais, observando por meio de corte transversal multiplicado por T períodos do tempo. Dessa maneira, há mais possibilidades de análise do fenômeno e dos graus de liberdade, tem- se maior proveito ao analisar o corte transversal como também a série temporal.

A escolha do modelo depende da estimação do modelo. No caso do modelo com efeitos fixos tem-se que o intercepto de cada variável deve estar associado (significa ter correlação)

com um ou mais regressores. Enquanto que no modelo com efeitos aleatórios, entende-se que o intercepto de cada variável independente não está correlacionado com as demais variáveis explicativas. Segundo o qual seria inviável estimar dados com variações mediante efeitos fixo dada a estrutura da estimação que considera a diferenças no tempo das variáveis.

É importante mencionar a possibilidade de ocorrer enviesamento das variáveis, dada erros da seleção da amostra que deve ser aleatória. Assim como podem ocorrer questões de auto seleção ao que apresentaria efeitos não-observados.

Para o modelo com dados em painel, dessa forma, em economia e em outras áreas, vale destacar à avaliação dos estimadores quanto as variáveis envolvidas na análise, caracterizando- se como correlatas ou não correlatas, com auto-correlação, significativas para a amostra e seu conjunto (NINA, 2002), através da quantidade de informações avaliadas (BALTAGI, 2001).