Análise espacial da relação entre financiamento e especialização industrial por intensidade tecnológica no Brasil

Smolski, Felipe Micail da Silva; Fochezatto, Adelar

doi:10.1590/1982-3533.2023v32n3art04

Acessibilidade / Reportar erro

Brasil

Español English

sumário « anterior atual seguinte »

Sumário

Artigos originais • Econ, Soc. 32 (3) • Sep-Dec 2023 • https://doi.org/10.1590/1982-3533.2023v32n3art04 copiar

Análise espacial da relação entre financiamento e especialização industrial por intensidade tecnológica no Brasil

Spatial analysis of the relationship between financing and industrial specialization by technological intensity in Brazil

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

O sistema financeiro brasileiro apresentou incrementos sistemáticos no montante de crédito livre e direcionado após 2001, porém poucos estudos relacionam crédito e distribuição da indústria no território. O objetivo deste artigo é verificar os impactos espaciais da disponibilização de crédito sobre a especialização das microrregiões brasileiras no setor da indústria. Foi utilizado o quociente locacional de vínculos empregatícios na indústria por intensidade tecnológica como indicador de especialização industrial, entre 2006 e 2019, com técnicas de Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) e econometria espacial. Os resultados indicam: a existência de autocorrelação espacial em relação ao quociente locacional de vínculos industriais, com clusters espaciais principalmente nas regiões Sudeste e Sul; que há impactos significativos da preferência pela liquidez dos bancos e do crédito do BNDES sobre a especialização industrial das microrregiões, em atividades de baixa e média intensidade tecnológica; e atividade de alta intensidade tecnológica apresentou piora na distribuição espacial.

Palavras-chave
Preferência pela liquidez; Crédito; BNDES; Bancos; AEDE

	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
	Alta
Brasil	0,64	0,64	0,62	0,58	0,58	0,58	0,57	0,55	0,50	0,49	0,48	0,47	0,47
Centro-Oeste	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03	0,03
Nordeste	0,02	0,03	0,02	0,02	0,02	0,03	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02	0,02
Norte	0,10	0,10	0,08	0,07	0,07	0,09	0,10	0,08	0,06	0,06	0,06	0,06	0,05
Sudeste	0,41	0,40	0,40	0,37	0,37	0,35	0,34	0,34	0,32	0,31	0,30	0,30	0,30
Sul	0,08	0,09	0,09	0,10	0,09	0,09	0,09	0,08	0,08	0,07	0,07	0,07	0,07
	Média
Brasil	7,65	7,80	7,84	7,43	7,69	7,62	7,42	7,11	6,63	6,40	6,30	6,31	6,34
Centro-Oeste	0,22	0,24	0,26	0,26	0,28	0,30	0,30	0,30	0,28	0,28	0,28	0,28	0,29
Nordeste	0,64	0,64	0,64	0,64	0,69	0,69	0,71	0,69	0,68	0,65	0,63	0,62	0,62
Norte	0,21	0,22	0,23	0,22	0,23	0,24	0,23	0,23	0,21	0,19	0,18	0,18	0,19
Sudeste	4,92	4,99	4,98	4,67	4,80	4,69	4,47	4,24	3,92	3,77	3,71	3,71	3,71
Sul	1,66	1,71	1,72	1,64	1,70	1,71	1,71	1,65	1,55	1,50	1,50	1,52	1,53
	Baixa
Brasil	9,51	9,42	9,05	8,82	8,79	8,48	8,16	8,02	7,83	7,84	7,82	7,68	7,71
Centro-Oeste	0,61	0,63	0,61	0,60	0,59	0,59	0,63	0,62	0,61	0,60	0,62	0,62	0,63
Nordeste	1,61	1,62	1,59	1,60	1,59	1,52	1,41	1,39	1,34	1,35	1,31	1,29	1,28
Norte	0,34	0,33	0,29	0,28	0,28	0,26	0,25	0,25	0,25	0,24	0,25	0,24	0,24
Sudeste	4,07	4,00	3,85	3,72	3,72	3,60	3,44	3,36	3,25	3,25	3,20	3,12	3,11
Sul	2,89	2,84	2,72	2,62	2,62	2,51	2,44	2,41	2,38	2,41	2,44	2,41	2,44
	Total
Brasil	17,80	17,86	17,51	16,83	17,06	16,68	16,15	15,68	14,96	14,73	14,60	14,46	14,52
Centro-Oeste	0,86	0,90	0,90	0,89	0,90	0,92	0,96	0,95	0,92	0,91	0,93	0,93	0,95
Nordeste	2,27	2,29	2,25	2,26	2,30	2,24	2,14	2,10	2,04	2,02	1,96	1,93	1,92
Norte	0,65	0,65	0,60	0,57	0,58	0,59	0,58	0,56	0,52	0,49	0,49	0,48	0,48
Sudeste	9,40	9,39	9,23	8,76	8,89	8,64	8,25	7,94	7,49	7,33	7,21	7,13	7,12
Sul	4,63	4,64	4,53	4,36	4,41	4,31	4,24	4,14	4,01	3,98	4,01	4,00	4,04

Variáveis	Descrição	Fonte dos Dados^* * Fontes dos dados para elaboração dos indicadores.	Efeito Esperado	Referencial
Dependentes
lnqltotal	QL do Emprego Industrial (Alta, Média e Baixa Intensidade Tecnológica)	RAIS (2022)RAIS. Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), Brasília, DF, 2022. Disponível em: https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php. Acesso em: 28 ago. 2022. https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php...
lnqlalta	QL do Emprego de alta intensidade tecnológica	RAIS (2022)RAIS. Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), Brasília, DF, 2022. Disponível em: https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php. Acesso em: 28 ago. 2022. https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php...
lnqlmedia	QL do Emprego de média intensidade tecnológica	RAIS (2022)RAIS. Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), Brasília, DF, 2022. Disponível em: https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php. Acesso em: 28 ago. 2022. https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php...
lnqlbaixa	QL do Emprego de baixa intensidade tecnológica	RAIS (2022)RAIS. Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), Brasília, DF, 2022. Disponível em: https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php. Acesso em: 28 ago. 2022. https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php...
Independentes
lnplb	Preferência pela Liquidez dos Bancos – razão dos depósitos a vista (depavista) da microrregião pelo seu volume total de crédito (opcredito)	BCB (2022)BANCO CENTRAL DO BRASIL ESTBAN – BCB. Estatística Bancária Mensal por Município. Brasília, 2022. Disponível em: http://www4.bcb.gov.br/fis/cosif/estban.asp. Acesso em: 4 out. 2023. http://www4.bcb.gov.br/fis/cosif/estban....	( – )	(Cavalcante; Almeida; Baker, 2016CAVALCANTE, A.; ALMEIDA, R. P.; BAKER, N. The urban dynamics of financial services: centralities in the metropolis. Nova Economia, Belo Horizonte, v. 26, Número Especial, p. 1245-1286, 2016. ; Dow, 2017DOW, S. C. Regional finance. International Encyclopedia of Geography, Hoboken, p. 1-9, 2017.; Dow; Rodríguez-Fuentes, 1997DOW, S. C.; RODRÍGUEZ-FUENTES, C. J. Regional finance: a survey. Regional Studies, Abingdon, v. 31, n. 31.9, p. 903-920, 1997.; Gama; Bastos, 2018GAMA, F.; BASTOS, S. Q. A. Impacto heterogêneo da incerteza sobre o desempenho econômico das microrregiões brasileiras: uma análise espacial a partir do modelo RGP. In: ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 46., 2018, Rio de Janeiro. Anais […]. Rio de Janeiro: Anpec, 2018.)
lnqlbndes	QL de crédito do BNDES à indústria de transformação	BNDES (2022)BANCO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO E SOCIAL – BNDES. Portal de Dados Abertos do BNDES. Disponível em: https://dadosabertos.bndes.gov.br/. Acesso em: 26 ago. 2022. https://dadosabertos.bndes.gov.br/...	( – )	(Romero; Ávila, 2010ROMERO, J. P.; ÁVILA, J. L. T. Sistema financeiro e desenvolvimento regional: um estudo sobre o financiamento bancário da atividade industrial no Brasil. EconomiA, Brasília, DF, v. 11, n. 1, p. 217-263, 2010.; Souza; Ribeiro; Mattos, 2020SOUZA, E. C.; RIBEIRO, P. F.; MATTOS, E. S. Crédito do BNDES, dependência de finança externa, e intensidade de P&D nos setores da indústria brasileira (1998-2014). Estudos Econômicos, São Paulo, v. 50, n. 4, p. 611-645, 2020.)
lndenpop	Densidade populacional da microrregião (hab./km²)	IBGE (2019)INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA – IBGE. População residente estimativas para o TCU. Disponível em: www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9103-%0Aestimativas-de-populacao.html?=&t=downloads. Acesso em: 2 ago. 2019. www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/pop...	( + )	(Christaller, 1966CHRISTALLER, W. Central places in southern Germany. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1966.; Dow, 1987DOW, S. C. Money and regional development. Studies in Political Economy, v. 23, n. 23, p. 73-94, 1987.)
lnqlc	Quociente Regional de Crédito – referente ao crédito total da microrregião disponibilizada pelo sistema financeiro (opcredito)	BCB (2022)	( + )	(Crocco; Santos; Amaral, 2010CROCCO, M.; SANTOS, F.; AMARAL, P. V. The spatial structure of financial development in Brazil. Spatial Economic Analysis, Abingdon, v. 5, n. 2, p. 181-203, 2010.)

	N	Mínimo	Média	Mediana	Máximo	Desvio Padrão
denpop	7.630	0,25	107,86	32,51	6.401,27	381
plb	7.630	0,02	0,13	0,1	2,98	0,1
qlbndes	7.630	0,00	0,73	0,17	116,05	2,94
qlalta	7.630	0,00	0,33	0,00	24,53	1,42
qlbaixa	7.630	0,00	1,26	0,96	7,31	1,14
qlmedia	7.630	0,00	0,78	0,51	5,71	0,8
qltotal	7.630	0,00	1,02	0,87	3,97	0,75

3.A							3.B
Matriz	Wqueen	Wqueen2	Wknn	Wknn2	Wknn3	Wknn4	Variável	2006	2010	2015	2019
Moran I	0,484	0,294	0,53	0,503	0,507	0,504	qltotal	0,47	0,48	0,51	0,53
Exp.	–0,002	–0,002	–0,002	–0,002	–0,002	–0,002	qlalta	0,10	0,28	0,22	0,16
Variância	0,001	0	0,003	0,002	0,001	0,001	qlmedia	0,29	0,31	0,32	0,39
Estat.	18,235	41,991	10,23	12,957	15,597	17,707	qlbaixa	0,45	0,46	0,49	0,46
p-valor	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00

	SDM-2SLS
	(1) lnqltotal	(2) lnqlalta	(3) lnqlmedia	(4) lnqlbaixa	(5) lnqltotal	(6) lnqlalta	(7) lnqlmedia	(8) lnqlbaixa
rho	0,1806^* ***** p < 0,001;	0,1697^* ***** p < 0,001;	0,0769^* ***** p < 0,001;	0,2622^* ***** p < 0,001;	0,5324^* ***** p < 0,001;	0,2209	0,8212^* ***** p < 0,001;	0,2787^* ***** p < 0,001;
	(0,0089)	(0,0091)	(0,0093)	(0,0085)	(0,0876)	(0,1207)	(0,1534)	(0,0948)
lndenpop	0,0153^ p < 0,01;	0,2783^* ***** p < 0,001;	0,1232^* ***** p < 0,001;	–0,049^* ***** p < 0,001;	0,2457^* ***** p < 0,001;	–0,2178^* ***** p < 0,001;	0,3208^* ***** p < 0,001;	0,1228
	(0,0063)	(0,0091)	(0,0076)	(0,0079)	(0,0600)	(0,0814)	(0,0887)	(0,0699)
lnplb	–0,4164^* ***** p < 0,001;	–0,2495^* ***** p < 0,001;	–0,5497^* ***** p < 0,001;	–0,384^* ***** p < 0,001;	–0,0529^* ***** p < 0,001;	–0,0240	–0,0540^* * p < 0,05.	–0,0781^* ***** p < 0,001;
	(0,0321)	(0,456)	(0,0387)	(0,0400)	(0,0160)	(0,0173)	(0,0255)	(0,0182)
lnqlbndes	0,3001^* ***** p < 0,001;	0,1564^* ***** p < 0,001;	0,3077^* ***** p < 0,001;	0,2699^* ***** p < 0,001;	0,018^* ***** p < 0,001;	-0,0042	0,0099	0,0146^* ***** p < 0,001;
	(0,0069)	(0,0099)	(0,0083)	(0,0087)	(0,0033)	(0,0042)	(0,0054)	(0,0038)
wlndenpop	0,0528^* ***** p < 0,001;	–0,1046^* ***** p < 0,001;	0,00004	0,0781^* ***** p < 0,001;	–0,2372^* ***** p < 0,001;	0,2851^* ***** p < 0,001;	–0,2859^* ***** p < 0,001;	–0,1566^* * p < 0,05.
	(0,0064)	(0,0094)	(0,0078)	(0,0080)	(0,0616)	(0,0833)	(0,1085)	(0,0698)
wlnqlbndes	0,0451^* ***** p < 0,001;	0,0406^* ***** p < 0,001;	0,0506^* ***** p < 0,001;	0,0705^* ***** p < 0,001;	–0,0062	0,0029	–0,0079	0,0038
	(0,0077)	(0,0102)	(0,0090)	(0,0093)	(0,0040)	(0,0044)	(0,0055)	(0,0043)
R²	0,47	0,30	0,40	0,40
AIC	13.3238,78	18.650,6	15.978,81	16.762,06
DWH	0,2995	0,8027	0,6415	0,6009
N	7.630	7.630	7.630	7.630	7.630	7.630	7.630	7.630

Divisão	Descrição	OCDE	Agrupado
21	Fabricação de produtos farmoquímicos e farmacêuticos	Alta	Alta
26	Fabricação de equipamentos de informática,	Alta
	produtos eletrônicos e ópticos
10	Fabricação de produtos alimentícios	Baixa	Baixa
11	Fabricação de bebidas	Baixa
12	Fabricação de produtos do fumo	Baixa
13	Fabricação de produtos têxteis	Baixa
14	Confecção de artigos do vestuário e acessórios	Baixa
15	Preparação de couros e fabricação de artefatos de	Baixa
	couro, artigos para viagem e calçados
16	Fabricação de produtos de madeira	Baixa
17	Fabricação de celulose, papel e produtos de papel	Baixa
18	Impressão e reprodução de gravações	Baixa
31	Fabricação de móveis	Baixa
32	Fabricação de produtos diversos	Baixa
30	Fabricação de outros equipamentos de transporte,	Média alta	Média
	exceto veículos automotores
20	Fabricação de produtos químicos	Média‐alta
27	Fabricação de máquinas, aparelhos e materiais elétricos	Média‐alta
28	Fabricação de máquinas e equipamentos	Média‐alta
29	Fabricação de veículos automotores, reboques e
	carrocerias	Média‐alta
19	Fabricação de coque, de produtos derivados do petróleo	Média‐baixa
	e de biocombustíveis
22	Fabricação de produtos de borracha e de material	Média‐baixa
	plástico
23	Fabricação de produtos de minerais não‐metálicos	Média‐baixa
24	Metalurgia	Média‐baixa
25	Fabricação de produtos de metal, exceto máquinas	Média‐baixa
	e equipamentos
33	Manutenção, reparação e instalação de máquinas	Média‐baixa
	e equipamentos

	(1)	(2)	(3)	(4)
	lnqltotal	lnqltotal	lnqlalta	lnqlalta
rho	0,2435^* ***** p < 0,001;	0,2123^* ***** p < 0,001;	0,1791^* ***** p < 0,001;	0,1842^* ***** p < 0,001;
	(0,007)	(0,0088)	(0,0081)	(0,0090)
lnplb	-0,4179^* ***** p < 0,001;	-0,4156^* ***** p < 0,001;	-0,1066^* ***** p < 0,001;	-0,0261
	(0,0297)	(0,0311)	(0,0408)	(0,0430)
lndenpop	0,0069	0,0026	0,4213^* ***** p < 0,001;	0,4199^* ***** p < 0,001;
	(0,0080)	(0,0081)	(0,0112)	(0,0112)
lnqlbndes	0,3403^* ***** p < 0,001;	0,3284^* ***** p < 0,001;	0,1776^* ***** p < 0,001;	0,1567^* ***** p < 0,001;
	(0,0066)	(0,0068)	(0,0089)	(0,0094)
wlnplb		0,058		-0,0914^* * p < 0,05.
		(0,0326)		(0,0447)
wlndenpop		0,0171^* * p < 0,05.		-0,0410^* ***** p < 0,001;
		(0,0082)		(0,0120)
wlnqlbndes		0,0606^* ***** p < 0,001;		0,0591^* ***** p < 0,001;
		(0,0077)		(0,0099)
R²	0,46	0,46	0,33	0,33
AIC		13.409,15		18.289,74
N	7.630	7.630	7.630	7.630
Modelo	SAR	SDM	SAR	SDM
	(5)	(6)	(7)	(8)
	lnqlmedia	lnqlmedia	lnqlbaixa	lnqlbaixa
rho	0,1573^* ***** p < 0,001;	0,133^* ***** p < 0,001;	0,2888^* ***** p < 0,001;	0,2625^* ***** p < 0,001;
	(0,0082)	(0,0091)	(0,0078)	(0,0085)
lnplb	-0,2947^* ***** p < 0,001;	-0,2891^* ***** p < 0,001;	-0,6189^* ***** p < 0,001;	-0,5879^* ***** p < 0,001;
	(0,0366)	(0,0385)	(0,0365)	(0,0382)
lndenpop	0,1188^* ***** p < 0,001;	0,1183^* ***** p < 0,001;	-0,015	-0,0259^* ***** p < 0,001;
	(0,0100)	(0,0100)	(0,0099)	(0,0099)
lnqlbndes	0,3633^* ***** p < 0,001;	0,3498^* ***** p < 0,001;	0,3073^* ***** p < 0,001;	0,2839^* ***** p < 0,001;
	(0,0080)	(0,0084)	(0,0080)	(0,0084)
wlnplb		0,1518^* ***** p < 0,001;		-0,0338
		(0,0401)		(0,0401)
wlndenpop		-0,0392^* ***** p < 0,001;		0,0552^* ***** p < 0,001;
		(0,0102)		(0,0101)
wlnqlbndes		0,0769^* ***** p < 0,001;		0,0804^* ***** p < 0,001;
		(0,0094)		(0,0091)
R²	0,36	0,36	0,41	0,42
AIC		16.537,48		16.589,43
N	7.630	7.630	7.630	7.630
Modelo	SAR	SDM	SAR	SDM

Instituto de Economia da Universidade Estadual de Campinas, Publicações Rua Pitágoras, 353 - CEP 13083-857, Tel.: +55 19 3521-5708 - Campinas - SP - Brazil
E-mail: publicie@unicamp.br

Acompanhe os números deste periódico no seu leitor de RSS

[1] Fonte: Elaboração dos autores, a partir de informações da RAIS (2022)RAIS. Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), Brasília, DF, 2022. Disponível em: https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php. Acesso em: 28 ago. 2022.
https://bi.mte.gov.br/bgcaged/login.php... .