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ESTRATÉGIAS DE CRESCIMENTO ECONÔMICO: AUFERINDO VANTAGENS COMPETITIVAS ATRAVÉS DA INOVAÇÃO

Autoria: Carlos Alberto Arruda de Oliveira, Marina da Silva Borges Araújo, Paulo Savaget Nascimento,

Lucas Calais Ferreira, Anderson Leitoguinho Rossi

RESUMO: Baumol (2002) propõe que a inovação deve ser considerada, nas análises microeconômicas, como um processo: o que significa atividades regulares e com certo grau de previsibilidade, em detrimento das concepções ortodoxas, que as abordam de modo fortuito. A partir destas novas concepções, ele busca demonstrar a importância da inovação como resposta à pressão competitiva com a qual as empresas se defrontam. Este estímulo à constante melhoria na performance empresarial, em face às pressões competitivas, justifica os níveis de crescimento sem precedentes da economia capitalista, destacando a inovação como a sua força motriz. Busca-se, portanto, através de ferramentas econométricas, a constatação da relação entre as variáveis de inovação do World Competitiveness Yearbook (IMD) e a variação do PIB. Isso será possível através da aplicação de modelos econométricos em Painel e MQO, possibilitando não apenas estimar a importância global da inovação para justificar o crescimento econômico, como, também, definir quais são os indicadores mais significativos, tanto em âmbito mundial como nacional. Os testes estatísticos foram robustos para validar a hipótese supracitada, destacando as variáveis que podem ser utilizadas na formulação de estratégias empresariais e governamentais, o que impacta nos níveis de competitividade nacional e nos principais agregados macroeconômicos.

1. Introdução Diversas teorias econômicas, com destaque a Ricardo (1982) e, até mesmo a

Schumpeter (1982, 1984) – notável pelo caráter central atribuído às mudanças técnicas e institucionais – descreveram a importância da inovação na dinâmica econômica, embora como eventos exógenos. Desse modo, através de análises ceteris paribus, foram aprofundadas as análises de crescimento econômico com o nível de emprego e investimentos de capital, embora a inovação tenha assumido caráter residual (FREEMAN; SOETE, 2000). A inovação tornou-se objeto de estudo sistemático a partir da década de 1980, com o surgimento das teorias de crescimento endógeno de Solow (1994) e Romer (1990), onde desenvolvimento tecnológico foi abordado como um dos principais responsáveis pela taxa de crescimento de longo prazo, empiricamente constatada ao entorno de 2%. Baumol (2002), no entanto critica a teoria do crescimento endógeno:

And, although recent macromodels of growth have turned their attention to endogenous technical change, they have not sought to explore the hear of the free-market growth process, which is the competitive pressure that forces firms to create, seek out, and promote innovations. It is essencial for a credible theory of endogenous technical change to treat explicitly the role of market forces as major determinants of innovative activity itself along with price and other pertinent variables. (15, 16)

Baumol (2002) busca, dessa forma, através de uma reestruturação em concepções microeconômicas, explicar o alto padrão de crescimento das economias capitalistas, com níveis sem precedentes em outros períodos históricos. Propõe que a inovação deve ser considerada, nas análises microeconômicas, como um processo: atividades regulares e com certo grau de previsibilidade, em detrimento das concepções ortodoxas, que as abordam de modo fortuito. A análise perpassa, dessa forma, pelas concepções microeconômicas com o intuito de justificar uma constatação empírica de ordem macroeconômica: “The analysis attributes this performance primarily to competitive pressures, not present in other types of

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economy, that force firms in relevant sectors of the economy to unrelating investment in innovation” (BAUMOL, 2002, p.3).

Arruda et all (2008a; 2008b) constatou que, dentre todos os indicadores de competitividade do World Economic Forum, a inovação é o mais estatisticamente significante para justificar o nível de renda. Este artigo busca explorar, portanto, uma concepção não evidenciada nos artigos supracitados: a relação entre inovação e crescimento econômico. O cerne deste artigo constitui em, inicialmente, estabelecer uma revisão bibliográfica sobre a importância da inovação no ambiente micro e, em decorrência destes fatores, no macroeconômico, estabelecendo a seguinte hipótese central: “A inovação explica o crescimento econômico?”. Para tal, foram empregadas ferramentas econométricas, com o intuito de analisar a relação entre os indicadores de inovação do World Competitiveness Yearbook (IMD) e os índices de crescimento do PIB. Esta análise econométrica corroborou com a hipótese central, além de possibilitar a identificação daqueles indicadores da inovação, analisadas pela IMD, que são os mais estatisticamente significativos para justificar as variações no PIB, tanto em uma análise global, quanto nacional.

2. A criação da Inovação no ambiente microeconômico. Baumol (2002) destaca o descrédito à inovação nas concepções microeconômicas tradicionais, onde o cerne principal constitui as análises de preços. Desta forma, critica a inexistência de uma abordagem da inovação de forma sistemática e integrada, subestimando a importância desta na alocação de recursos, distribuição de renda e análises de bem-estar social, dissociando seus impactos das demais formas tradicionais de investimento. Propõe que a inovação deve ser considerada, nas análises microeconômicas, como um processo: atividades regulares e com certo grau de previsibilidade, em detrimento das concepções ortodoxas, que as abordam de modo fortuito. “Innovation has been relegated to a peripheral place in the microeconomic literature, outside the central structure of the analysis....It can and should become a centerpiece of the microanalytic literature” (BAUMOL, 2002, p.6/7)

Até mesmo Schumpeter (1982, 1984) – que se destaca como um dos pioneiros e maiores defensores da importância da inovação para a compreensão econômica, assim como o seu caráter central na dinâmica capitalista – reconheceu, apenas em suas últimas publicações, a internalização da dinâmica da inovação dentro das firmas (PHILLIPS, 1971). Nestes últimos estudos, mencionou que a burocrática gestão da inovação adquiriu caráter primordial durante o século XX, ao contrário dos períodos predecessores, onde prevalecia a geração “espontânea” da inovação, seja através de dons individuais, experimentos de baixa escala ou observação direta (SCHUMPETER, 1984). As grandes corporações se tornaram, dessa forma, o principal veículo de inovação técnica da economia.

Para quaisquer técnicas de produção, transporte e distribuição, assim como suas respectivas produtividades e eficiências, existem limitações de longo prazo, delineadas pela tecnologia empregada. Dessa forma, é justificado o estímulo ao fluxo de novas idéias científicas, invenções e inovações, esforços geralmente vinculados a instituições especializadas: os centros de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D). O crescimento destes centros foi uma das mudanças sócio-econômicas mais importantes do século XX e tornou-se um dos principais objetos de estudo sistemático contemporâneo (FREEMAN; SOETE, 2000).

Estes centros de pesquisa devem estimular a inovação nas empresas, associando-se aos seus setores produtivos e gerenciais, buscando “janelas de oportunidade” e desenvolvendo inovações que possam promover resultados positivos à empresa, seja através de criações tecnológicas, idéias gerenciais, recursos humanos, transmissão e difusão de conhecimentos e valores, dentre outros (DOSI, 2000; FREEMAN e SOETE, 2000). Portanto, os centros de P&D conformam uma nova tendência econômica e seguem uma nova compreensão sobre o

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processo de geração de conhecimento: não se trata de um sistema baseado no laissez-innover, mas um processo sistemático de estímulo à inovação (FREEMAN; SOETE, 2000).

Entretanto, são inegáveis os riscos inerentes ao complexo processo inovatório, decorrentes da incerteza sobre os eventos futuros. Configura-se, portanto, a importância crucial do empreendedor, o responsável pelas decisões estratégicas com as quais as empresas se defrontam, especialmente em um cenário onde as inovações ocorrem, majoritariamente, dentro das próprias firmas (BAUMOL, 2004).

Segundo Peter Drucker (2002), o empreendedor deve estar apto a criar um ambiente favorável à inovação e assumir os seus riscos, atuando não apenas na busca de oportunidades inovadoras, mas na gestão dos recursos internos com o intuito de reduzir obstáculos, definir diretrizes, orientar os funcionários para o novo empreendimento, criar uma cultura de inovação, além de difundir os novos conhecimentos. Deve, também, gerir a inserção da inovação, seja em âmbito interno, em casos de emprego de novas técnicas de produção e disseminação de conhecimentos, ou externo, com a avaliação mercadológica associada ao lançamento do novo produto ou serviço.

Edith Penrose (1995) desenvolveu uma visão alternativa na Economia Industrial, onde sustenta que toda entidade possui um conjunto de recursos internos, seja tangíveis ou intangíveis, que definem os padrões competitivos. Distingue-se das demais teorias, portanto, na medida em que o seu foco de análise é direcionado ao interior da firma, investigando as forças e as deficiências de seus recursos, assim como a articulação destes para formar um diferencial, uma vantagem competitiva.

A diferenciação pode decorrer da assimetria entre as firmas, definida pela heterogeneidade dos recursos. A singularidade dos recursos heterogêneos está diretamente relacionada à resistência à erosão provocada pela competição, ou seja, à dificuldade de imitação e substituição. A resistência à imitação está associada a “mecanismos de isolamento”, tais como especificidades de ativos, principalmente aos intangíveis, e aos meios institucionais de proteção à criação tecno-científica (com destaque, dentre outras, às patentes). A resistência à substituição está vinculada à capacidade da empresa de renovar o seu posicionamento competitivo, através da aquisição de novos recursos diferenciados, uma nova combinação ou forma de explorá-los (PENROSE, 1995).

Essa captura do valor potencial de uma oportunidade, delineada pela disponibilidade de recursos, configura, portanto, uma inovação, submetida aos riscos da deterioração da vantagem competitiva (PENROSE, 1995). Dessa forma, as empresas são impulsionadas a inovar, através da gestão das suas capacitações organizacionais, criação de novos produtos, serviços, processos e rotinas, adaptando-se às mudanças econômicas e setoriais e visando oportunidades até então inexploradas. A grande chave do sucesso da inovação, no entanto, não é o processo de produção de inovação em si, mas as características técnicas do produto e sua adequação às necessidades dos clientes (PORTER, 1990).

É importante frisar que a inovação e conseqüente vantagem competitiva não decorrem apenas da criação e desenvolvimento de novos recursos, mas podem ser promovidos por uma nova combinação de recursos existentes (PENROSE, 1995). Somada ao risco eminente de qualquer atividade, diante às incertezas futuras, ressalta-se a importância do time gerencial, que deve não apenas constatar oportunidades, mas assumir os riscos e levá-las à prática.

As inovações podem proporcionar redução de custos, ganhos de produtividade, aumento na qualidade dos produtos ou serviços, assimetria competitiva e, freqüentemente, monopolização temporária de uma oportunidade de mercado, auferindo maiores lucros (KUPFER; HASENCLEVER, 2002). É importante frisar que estes efeitos são temporários, e este período varia segundo as diferentes legislações (dentre elas as políticas estatais de incentivo à inovação, nível de burocracia e tempo de expiração de patentes). Dessa forma, a estrutura microeconômica é alterada com a criação de novos setores, além do rejuvenescimento dos já existentes.

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Além disso, é importante destacar que a inovação pode ser compreendida como um processo acumulativo, com geração de externalidades de uma inovação para as sucessoras. Isso significa, por exemplo, que, ao criar um produto novo, outros produtores podem ficar inspirados a gerar novos produtos, sejam eles complementares ou substitutos (BAUMOL, 2002). 3. Inovação e Crescimento Econômico: do ambiente micro para o macroeconômico Através da interação entre firmas e os meios onde estão inseridas, assim como a relação destas com agentes externos (sejam eles nações ou empresas estrangeiras), a inovação destaca-se, também, como instrumento de desenvolvimento regional, com impactos de âmbito macroeconômico, mais especificamente no crescimento econômico – interação que formulará a hipótese deste artigo. “Innovation and growth theory surely originate from the activities of the industrial and business firms – the entitities studied in microeconomic analysis. Growth therefore cannot be fully understood without incorporating it to micro-economic theory” (BAUMOL, 2002, p.6)

Os impactos macroeconômicos das inovações são, em grande parte, imperceptíveis nos anos subseqüentes e, muitas vezes, até mesmo em períodos longos de tempo. A data da inovação não é um bom indicador para analisar os seus impactos: o que deve orientar esta avaliação é a sua disseminação e difusão (FREEMAN, 1984). A partir deste momento, passa a contar com poderosos efeitos multiplicadores que, por sua vez, proporcionam a indução de uma nova onda de inovações. Algumas dessas podem ser, inclusive, mais importantes que a inovação original. Essa combinação de efeitos diretos e indiretos produz efeitos altamente positivos para a economia. Rosenberg (1976) afirma que a inovação não deve ser vista como uma cópia em papel carbono, pois, freqüentemente, envolve uma cadeia de inovações adicionais, na medida em que um número crescente de firmas participa desta dinâmica e se esforça para ganhar margem diante aos seus concorrentes.

Amsden (2001) aponta a industrialização dos países latecomers, onde as receitas nacionais e os índices de crescimento econômico atingiram patamares sem precedentes. Destaca como ocorreu este catch up, as suas causas e assimetrias, assim como o surgimento de um novo e único padrão de desenvolvimento:

“The rise of “the rest” was one of the phenomenal changes in the last half of the twentieth century. For the first time in history, backward countries industrialized without proprietary innovations. They caught up in industries requiring large amounts of technological capabilities without initially having advanced technological capabilities of their own. Late industrialization was a case of pure learning, meaning a total initial dependence on the other countries’ commercialized technology to establish modern industries. This dependence lent catching up its distinctive norms” (AMSDEN; 2001, p. 2)

Amsden (2001) demonstra que os países latecomers cresceram através de modelos econômicos originais, nada ortodoxos, na medida em que foram governados por um mecanismo de controle totalmente inovadores: atuação constante do estado em promover o desenvolvimento industrial, através de subsídios para tornar as manufaturas rentáveis, facilitando, dessa forma, o fluxo de recursos da produção de bens primários para aqueles baseados no conhecimento. A intervenção estatal transformou a ineficiência, à qual está geralmente associada, em ganhos coletivos, atuando como uma “mão invisível” – de modo a monitorar a performance e realocando o capital através de uma orientação pelos resultados. Amsden (2001) destaca, também, que os governos destes países promoveram uma inovadora instituição para mobilizar capital, os bancos de desenvolvimento, que foram imprescindíveis para o sucesso do estado desenvolvimentista.

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“No matter how open the economy of a technology buyer, technology transfer proved unreliable as a means to equalize productivity internationally” (AMSDEN; 2001, p. 69). Além disso, Amsden (2002) destaca que os modelos de crescimento novos, ao contrário do modelo Hecksher-Ohlin-Samuelson, abordam a informação como um bem gratuito em qualquer economia, e a sua difusão globalmente, que guia as taxas internacionais de crescimento, passou a ser basicamente uma questão de investir em educação e na obtenção de conhecimentos (convertidos em novas tecnologias). Explorando estes novos modelos, Amsden (2002) demonstra, portanto, que os países latecomers não podem se industrializar simplesmente pela especialização em indústrias de baixa tecnologia.

Embora as teorias macroeconômicas tradicionais, ao longo de seu desenvolvimento, tenham descrito a relevância da inovação, negligenciaram um estudo pormenorizado do tema, de modo que, geralmente, pautaram a inovação, a invenção e o conhecimento como variáveis exógenas, ou simplesmente excluíram-nas dos modelos, como é o exemplo de Ricardo (1982). Isso significa que, através de análises ceteris paribus, aprofundaram as análises de crescimento econômico e nível de emprego, embora a inovação tenha assumido caráter residual (FREEMAN; SOETE, 2000). Até mesmo Schumpeter (1982, 1984), notável pelo caráter central atribuído às mudanças técnicas e institucionais, tratou as origens da inovação como eventos exógenos à economia

O interesse pela inovação aumentou, especialmente, a partir da década de 1980, quando se tornou objeto de estudo sistemático. Grande parte dos modelos econométricos recentes demonstram que a correlação entre progresso técnico e crescimento econômico estimado é extremamente expressiva, mais relevante do que as análises das variáveis que, até então, possuíam caráter central na teoria econômica: nível de emprego e investimentos de capital (FREEMAN; SOETE, 2000). É compreensível, portanto, a nova tendência teórica, onde educação, pesquisa e desenvolvimento científico, ou seja, determinantes intangíveis tornaram-se as égides para a compreensão do desenvolvimento econômico, enquanto investimentos de capital, dentre outros, são tidos como fatores intermediários, com importância depreciada em relação aos períodos predecessores. Portanto, torna-se claro que a comunidade científica está intensificando, gradualmente, o reconhecimento do caráter central das mudanças técnicas e gestão do conhecimento aos modelos econômicos, anteriormente negligenciadas.

Em meados do século XX, no entanto, em contraposição às tendências teóricas precedentes, surge, com o pioneirismo de Solow (1994), uma abordagem onde a inovação adquire maior importância do que os bens de capital. Este modelo assume retornos marginais decrescentes do capital e atribui o crescimento econômico de longo prazo, empiricamente constatado em torno de 2%, às variáveis exógenas: inovação tecnológica e crescimento populacional.

Esse modelo, no entanto, prediz que haja, necessariamente, uma convergência da produtividade e renda per capta, na medida em que países mais abastados possuem maior estoque de capital e, conseqüentemente, menor produtividade marginal que os países periféricos. Esse catch-up das nações subdesenvolvidas, não observada na prática, levou ao desenvolvimento da teoria do crescimento endógeno, com destaque à Romer (1990). Em oposição ao modelo de Solow (1994) a inovação passou a ser concebida, em grande parte dos modelos, como variável endógena e destacada como uma das bases do crescimento econômico. Entretanto, Baumol (2002) critica a credibilidade destas teorias:

And, although recent macromodels of growth have turned their attention to endogenous technical change, they have not sought to explore the hear of the free-market growth process, which is the competitive pressure that forces firms to create, seek out, and promote innovations. It is essential for a credible theory of endogenous technical

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change to treat explicitly the role of market forces as major determinants of innovative activity itself along with price and other pertinent variables. (15, 16)

Além das teorias do crescimento endógeno, Baumol (2002) critica a inexistência de esforços teóricos que visem justificar o crescimento sem precedentes das economias capitalistas, quando comparadas com os períodos predecessores. Sugere que a inovação constitui a força motriz deste crescimento empiricamente constatado:

The virtual absence of any explicit attempt to explain the fabulous growth record of the free-enterprise economies in general, with their transformation of living standards and creation of technological innovations, undreamed of in any previous era, is perhaps the most glaring omission of recent economic growth theory. (BAUMOL; 2002, p.4)

Através da elaboração de um arcabouço teórico microeconômico, Baumol (2002) destaca as condições imperativas que determinam a inovação como a principal causa do acelerado crescimento econômico, consideravelmente superior no período capitalista do que nos predecessores:

• Competição oligopolística entre firmas grandes e de perfil high-tech, onde a inovação conforma a principal arma competitiva - assegurando a perpetuação de atividades inovadoras e conseqüente crescimento. Neste mercado, dominado por poucos gigantes, a inovação substituiu o preço como fator primário de sucesso, destacando-se como o fator indispensável para a sobrevivência empresarial

• As atividades inovadoras se tornaram rotineiras e, portanto, deflagram um componente regular nas atividades empresariais

• O empreendedorismo produtivo que encoraja os gestores a empreender maiores esforços às inovações produtivas do que em formas não produtivas de perseguir lucro.

• As regras e leis que asseguram, via contratos, a imunidade da propriedade intelectual e tecnológica, contra possíveis expropriações arbitrárias.

• As negociações de tecnologias de modo que as firmas busquem, voluntariamente, as oportunidades para disseminar as inovações. Isso ocorre através da locação dos seus direitos de uso (via licenciamentos) para outros agentes, inclusive competidores diretos. Em alguns casos a otimização de lucros decorre do uso da inovação, concomitantemente, à locação dos seus direitos para outros agentes, disseminando a tecnologia por diversos setores da economia. Desse modo, torna-se possível internalizar as externalidades geradas no processo de inovação.

4. A forte relação entre Inovação e Competitividade Internacional A discussão que aponta os impactos da Inovação como fator primordial para o crescimento econômico das nações é de longa data, e engloba autores clássicos como Schumpeter, Dosi e Pavitt. Outra linha de pensamento que incorpora esse raciocínio (de forma completa ou não) é a da competitividade defendida por autores como Porter (1990), Garelli (2006) e Sala-i-Martin (2004). Como afirmado por Porter (1990), a competitividade seria, resumidamente, o conjunto de instituições, políticas e fatores que determinam o nível de produtividade do país. No que tange à produtividade, ela é considerada um fator primordial para a sustentabilidade da prosperidade econômica das nações. Porém, como extensamente abordado nos capítulos anteriores, a produtividade das empresas depende, e é bastante influenciada, por sua capacidade de inovação (completa, incremental, etc). Nações mais inovadores são, ainda, mais competitivas internacionalmente e, conseqüentemente, tem melhores condições de sustentabilidade e prosperidade.

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Para Garelli (2006), a infra-estrutura tecnológica e a capacidade de uma sociedade em inovar seriam fatores primordiais para o seu desenvolvimento. O autor afirma que somente frente a uma boa infra-estrutura tecnológica ou de base é possível potencializar as capacidades nacionais e gerar o desenvolvimento econômico almejado. Ele ainda reforça que a interação entre governo, firmas e universidades é fundamental para a competitividade e para a atração de investimento direto estrangeiro (IDE), considerando essa associação a forma mais eficiente de se transpor a fronteira tecnológica e de conhecimento dentro de um país. Mesmo se valendo desses outros agentes, os autores defendem a capacidade diferenciada da inovação como propulsora de maiores níveis de crescimento econômico e, conseqüentemente, de competitividade. Frente a todas essas afirmações Arruda et al, em dois de seus trabalhos publicados em 2008, conseguiram testar estatisticamente a relevância da inovação como fator propulsor da competitividade da nação. O primeiro trabalho possui a idéia central da existência de uma relação direta entre competitividade e o produto interno bruto (WEF, 2007). Assim, para Arruda et all (2008a) boas condições de competitividade serão condições ex-ante ao aumento do PIB. Frente a esse pressuposto foram realizadas estimações com as quais se buscou captar o real poder de determinação dos indicadores globais de competitividade e seus sub-indexes (dos quais inovação é um dos pilares trabalhados). Corroborando as diversas linhas teóricas que defendem a inovação como principal meio de uma nação auferir crescimento e desenvolvimento econômico, os dois sub-indicadores de inovação e tecnologia (TI e innovation) foram os que apresentaram maiores capacidades de determinação sobre o PIB, 13,9% e 17,76% respectivamente, para os TI e innovation indexes. Os autores concluem que tal fato não diminui a importância dos outros quesitos fundamentais à competitividade. Eles ainda afirmam que a inovação somente poderá acontecer se existir, por trás dela, todo um sistema estruturado.

Num segundo trabalho, Arruda et al (2008b) realizam testes semelhantes, porém diferenciando os testes estatísticos por nível de desenvolvimento das nações elencadas. Novamente, os sub-indicadores de inovação e tecnologia (innovation index) foram os que apresentaram maiores capacidades de determinação sobre o PIB em todos os grupos analisados, respectivamente, 61,6%, 7,89% e 19,14%, para os estágios 1, 2 e 3. Outro destaque desse trabalho trata do impressionante peso que a inovação tem para o desenvolvimento competitivo das nações que se encontram no primeiro estagio de desenvolvimento. Esse fato pode ser uma evidência de que essa variável deva ser tratada de forma diferenciada pelos estudiosos e formuladores de políticas, principalmente quando se considera toda a sua capacidade de impacto sobre a formação de renda. 5. Testando a Inovação como fator de crescimento econômico. Frente a todas essas provocações, o objetivo fundamental deste paper é testar estatisticamente a capacidade de previsão (impacto) e de explicação dos indicadores de Inovação (e seus sub-produtos) do World Competitiveness Yearbook (IMD) em relação às variações do produto interno bruto (PIB), ou seja, em relação a sua capacidade de gerar crescimento econômico. Considerando verdade o comprovado por Arruda et al (2008a; 2008b), este trabalho pretende sinalizar, dentro de um conjunto de dados específicos de inovação, quais as variáveis chaves do tema que influenciam, com relevância estatística, o desenvolvimento econômico de uma nação. Para que os indicadores e estatísticas fossem calculados, usou-se o pacote estatístico Stata® (versão 9), bem como o seu auxiliar StatTransfer® (versão 6), que permite a transformação de um banco de dados em seus diversos formatos. Os dados foram extraídos do WCY publicados desde 1995 até 2008. Os dados de PIB bem como as suas variações também foram extraídos desse mesmo trabalho.

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A análise inclui um seleto grupo de 54 países que compõem o estudo do IMD desde 2007. Esses países são: Argentina, Austrália, Áustria, Bélgica, Brasil, Bulgária, Canadá, Chile, China, Colômbia, Croácia, República Tcheca, Dinamarca, Estônia, Finlândia, França, Alemanha, Grécia, Hong Kong, Hungria, Índia, Indonésia, Irlanda, Israel, Itália, Japão, Jordânia, Coréia, Lituânia, Luxemburgo, Malásia, México, Holanda, Nova Zelândia, Noruega, Filipinas, Polônia, Portugal, Romênia, Rússia, Cingapura, Eslováquia, África do Sul, Espanha, Suécia, Suíça, Taiwan, Tailândia, Ucrânia, Reino Unido, EUA e Venezuela. A partir do World Competitiveness Yearbook, foi compilado um conjunto de 26 variáveis (incluindo PIB), conforme indicação e especificações abaixo (TAB. 1), para cada uma dessas nações e para um período de tempo que engloba 1995 a 2008. De todo o elenco de países abordados pelo IMD, somente o Peru foi excluído de nossas análises. Por ser uma nação recém-participante no cálculo dos indicadores, há uma grande defasagem nos dados e indicadores para o período analisado, o que poderia acarretar em distorções dos resultados. 5.1. Metodologia A questão básica que envolve esses testes estatísticos está centrada na pergunta: dentre um elenco de variáveis de inovação que tentam definir a competitividade em um determinado país, quais dessas teriam um significância real, e estatisticamente comprovada, para a geração de renda de uma nação? Frente a essa idéia, são propostos dois testes econométricos básicos. TABELA 1: Lista das variáveis compiladas do WCY 1995-2008

Fonte: Elaboração própria

Variável Descrição

var1 Ênfase da ciência nas escolasvar2 Artigos científicos publicados (por origem do autor)var3 Primeiras graduações em engenharia e ciência (porcentagem do total)var4 Contribuição da pesquisa básica para o desenvolvimento no longo prazo var5 Profissionais nas áreas de P&D das empresas (per capita)var6 Total de profissionais nas àreas de P&D das empresasvar7 Profissionais dedicados à P&D no país (per capita)var8 Interesse dos jovens pela ciênciavar9 Investimentos totais em P&D, (em milhões de dólares)var10 Total de profissionais dedicados à P&D no paísvar11 Investimentos totais em P&D (porcentagem do PIB)var12 Investimentos do setor empresarial em P&D (porcentagem do PIB)var13 Investimentos do setor empresarial em P&D (em milhões de dólares)var14 Investimentos em P&D (em milhões de dólares) per capitaPIB PIB (em bilhões de dólares)var16 Patentes registradas por residentesvar17 Solidez dos direitos de propriedade intelectualvar18 Número de patentes em curso por (100 mil hab.)var19 Patentes registradas por residentes / Profissionais de P&D nas empresas ('000s) var20 Sustentação da pesquisa científica pela legislaçãovar21 Exportação de produtos de alta tecnologia (porcentagem da exportação de manufaturados)var22 Exportação de produtos de alta tecnologia agregada (em milhões de dólares) var23 Disponibilidade de financiamento para desenvolvimento tecnológicovar24 Sustentação no âmbito legal para aplicação de tecnologiasvar25 Desenvolvimento de cooperação tecnológica entre empresasvar26 Disponibilidade de informações tecnológicas

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O primeiro deles trata das regressões pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Esse teste é usado quando o objetivo das regressões é estimar o efeito causal da variação de uma unidade de X em Y. A segunda modelagem trata os dados em formato de Painel e segue todas as suas especificações. A escolha, por gerar duas estimações distintas (e algumas vezes complementares), está baseada nos testes de Lagrange. Para o conjunto das variáveis selecionadas, o teste de Lagrange apontou o modelo sem efeitos individuais (MQO) como o mais adequado para um determinado conjunto de variáveis. Todavia, pelo perfil dos dados aqui trabalhados, pela importância da singularidade de cada nação e pela relevância do tempo para o amadurecimento dos impactos da inovação na economia, optou-se também por gerar dados em Painel. Assim, as análises que se seguem buscam ponderar os resultados de ambos os modelos. Para a modelagem de MQO foram geradas as seguintes equações:

sendo Nessa descrição, cada variável apresentada na TAB.1 é aqui representada por seu código de identificação, à fim de facilitar o entendimento das equações propostas. Para a variável dependente (PIBcres) estão incorporadas todas as variações do PIB de cada uma das 54 nações analisadas para os anos de 1995 a 2008. Quanto aos modelos de Painel, os testes envolvem a estimativa das seguintes regressões:

sendo Nessas estimações, o mesmo conjunto de variáveis, tanto independentes quanto depedente, foram replicadas. Apesar das equações estimadas se mostrarem simples e objetivas, elas desenham adequadamente os objetivos do paper. Além disso, orientados pela pergunta central, a melhor forma encontrada para mensurar em que proporção as variáveis de Inovação explicam as variações da renda nacional, este trabalho analisará unicamente o grau de ajuste dos modelos abaixo proposto (R2), bem como a validação do modelo via estatísticas básicas de análise econométrica (teste t, teste F, Hausmann). O motivo dessa restrição está no objetivo do trabalho, que é o de corroborar ou não o ajuste perfeito entre essas variáveis propostas pelo IMD e as variações do PIB (Proxy de crescimento econômico). 5.2. As modelagens em Painel e por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)

Para testar essa hipótese, com base na modelagem econométrica dos mínimos quadrados ordinários (MQO), observa-se , partindo de uma função de regressão amostral (FRA), que:

ccccc uxy ++= 21 ββ Eq. (12.1) cccc xy 21ˆˆˆ ββ += Eq. (12.2)

ccc uyy ˆˆ += => ccc yyu ˆˆ −= Eq. (12.3) Para uma FRA eficiente, deve-se ter o menor termo cu possível, de modo que o valor

estimado cy seja o mais próximo possível do valor real cy . E é nesse sentido que a modelagem dos Mínimos Quadrados Ordinários opera. Um menor cu indica um menor termo de erro na previsão, e, conseqüentemente, uma menor quantidade de fatores não especificados pelo modelo. Entretanto, se somarmos todos os erros encontrados no processo de estimação do modelo, pode-se cair no engano de encontrar soma zero indevidamente. Isso porque erros negativos e positivos se compensariam indevidamente, gerando soma zero. Aplicando o Critério dos Mínimos Quadrados, solução da modelagem de MQO para esse problema de estimação, ajusta-se estatisticamente os termos de erro de modo que a soma seja a mínima possível, sem, no entanto, mascarar qualquer valor. Além disso, por definição, um modelo será mais eficiente se a soma dos quadrados dos termos de erro for mínima. Isso ocorrerá quando a derivada dessa soma dos quadrados for zero.

Com esse método de estimação, o intuito é gerar regressões com o menor termo de erro possível, tentando diminuir os efeitos das variáveis não captadas pelos indicadores de

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inovação em questão. Um dos problemas de se estimar por MQO está na superestimação dos outliers, dado que suas estimações são feitas com base em médias. Além disso, o modelo supõe a mesma distribuição dos termos de erro independentemente da origem e da distribuição das variáveis explicativas, o que, em se tratando de dados e nações tão heterogêneas, pode se tornar um problema.

Já os dados em painel são utilizados pela possibilidade de se combinar efeitos de séries temporais com efeitos transversais (cross-section) para um conjunto de n X T observações. Segundo Hsiao (1986), uma das principais vantagens da modelagem em painel é a possibilidade de se analisar os dados através de cortes transversais ou temporais, separadamente ou em conjunto, além de ser possível controlar com um maior rigor a heterogeneidade do grupo de países analisados. Assim, espera-se controlar os efeitos das variáveis não observadas, evitando resultados viesados. Outra vantagem da modelagem está na maior eficiência, aumentando os graus de liberdade e, conseqüentemente, diminuindo o problema de multicolinearidade entre as variáveis explicativas.

Em termos matemáticos, o modelo geral que expressa a modelagem em painel é dada por: itkitnititititit exxy ++++= βββ ...110 (17)

Nessa equação, são representadas as diferentes nações (i) e os diferentes períodos de tempo analisados (t). it0β denota o parâmetro do intercepto e os diferentes kβ que representam os coeficientes angulares para as suas respectivas variáveis explicativas kx .

De modo geral, o intercepto e os parâmetros respostas são diferentes para cada economia e para cada período de tempo, existindo assim, mais parâmetros desconhecidos do que observações, não sendo possível, portanto, estimar os seus valores. Surgiu, de tal modo, a necessidade de se especificar as suposições do modelo de modo a torná-lo operacional. Assim, surgem as variações do modelo (Aparentemente não relacionado, Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios).

O modelo de Efeitos Fixos permite controlar os efeitos das variáveis omitidas que oscilam de país para país (por exemplo, capacidade dos gestores), mas que apresentam uma tendência constante no decorrer do tempo T. Já o modelo de Efeitos Aleatórios se diferencia do modelo de Efeitos Fixos pelo tratamento dado ao intercepto. Neste caso, também considera-se que o intercepto varia de uma nação para outra e os parâmetros respostas são constantes para as nações e em todos os períodos de tempo. A diferença está no tratamento do intercepto, desta vez é considerada como uma variável aleatória no modelo.

A escolha do modelo mais adequado se deu através dos testes do Multiplicador de Lagrange e de Hausmann. A estatística do multiplicador de Lagrange testa a influência de efeitos individuais na amostra em questão. Caso a hipótese nula não seja rejeitada, o modelo mais simples, sem efeitos individuais, será o mais adequado. Já a estatística de Hausmann verifica se os efeitos aleatórios ou os fixos são os mais adequados para a especificação do modelo. Para essa estatística, a rejeição da hipótese nula pode ser interpretar o modelo de efeitos fixos como o mais adequado. Além desses testes, foram considerados na análise as estatísticas F, R2 e t. 5.3. Principais Resultados Estimadas as regressões, seguem os principais resultados, abaixo listados na TAB.2. Os cortes, para ambas as modelagem são distribuídos da seguinte forma: 1 – variáveis significantes para os testes t e F, e com R2 maior ou igual a 10%; 2 – variáveis significantes para os testes t e F, e com R2 que variam entre 1 e 10 %; 3 – variáveis significância estatística ou com R2 inferior a 1%.

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Nessa perspectiva, pretende-se identificar com clareza as variáveis que, teoricamente, teriam condições de responder pelos saltos econômicos ocorridos no passado, bem como condições de gerar impactos para o crescimento econômico futuro. Os cortes acima apresentados são aleatórios e, contudo, seguem uma lógica de acordo com o tamanho do impacto da variável para o crescimento econômico. Outra observação importante é que, na definição dos três grupos de análise acima, somente interessam ao estudo as variáveis do grupo 1 e 2 por serem, nos parâmetros desse trabalho, significantes para explicar as variações de renda. TABELA 2: Principais resultados das estimações por MQO e Painel, para as 54 nações,

no intervalo de tempo de 1995 a 2008.

Variáveis Coef R2 (adj) R2 (overall) p(t) p(F) Hausmann R2 (overall) p(t) p(F)Var1 fe -20,32 0,0186 0,0082 0,002 0,0019 0,106 0,0082 0,0302 0,0302Var2 re 0,00253 0,172 0,3919 0 0 0 0,3919 0 0Var3 fe -1,083 0,0067 0,003 0,281 0,2811 0,3198 0,0003 0,793 0,7927Var4 fe 12,1013 0,0093 0,0424 0,027 0,0271 0,6223 0,0424 0 0Var5 fe 5,7389 0,0015 0,0019 0,468 0,468 0,2788 0,0019 0,375 0,3753Var6 re 0,1078 0,0387 0,0322 0 0,0002 0,0023 0,0322 0 0,0002Var7 fe 12,2727 0,0077 0,0004 0,093 0,0926 0,0708 0,0004 0,683 0,6826Var8 fe -23,41 0,051 0,0099 0 0 0,0266 0,0099 0,021 0,0207Var9 re 0,00168 0,1342 0,3098 0 0 0 0,3098 0 0Var10 re 0,45179 0,0469 0,0414 0 0 0,003 0,0414 0 0Var11 fe 6,754 0,0012 0,0172 0,428 0,4279 0,4886 0,0172 0,0017 0,002Var12 fe 7,9308 0,001 0,0178 0,476 0,476 0,4247 0,0178 0,002 0,0015Var13 re 0,0022 0,1331 0,2935 0 0 0 0,2935 0 0Var14 fe 0,1207 0,0353 0,0306 0 0,0001 0,0623 0,0306 0 0,0001Var16 fe 0,00193 0,0039 0,0822 0,2060 0,2058 0,8535 0,0822 0 0Var17 re -5,321 0,0134 0,0037 0,263 0,2629 0,0075 0,0037 0,146 0,1456Var18 fe 0,00247 0,0001 0,0013 0,837 0,8373 0,6681 0,0013 0,49 0,4897Var19 fe 0,01709 0 0,002 0,933 0,9331 0,7132 0,002 0,417 0,4168Var20 fe -6,4888 0,0028 0,0013 0,516 0,5156 0,4236 0,0013 0,606 0,6062Var21 fe -0,3121 0,0001 0,0076 0,857 0,8567 0,5793 0,0076 0,059 0,0594Var22 fe 0,00164 0,829 0,3124 0 0 0,8627 0,3124 0 0Var23 fe 22,8835 0,0477 0,0193 0 0 0,053 0,0193 0,001 0,0009Var24 fe 32,0734 0,0318 0,0097 0 0,0001 0,0358 0,0097 0,023 0,023Var25 fe 24,7279 0,054 0,0222 0 0 0,1086 0,0222 0 0,0003Var26 fe 30,113 0,0719 0,0183 0 0 0,0559 0,0183 0,004 0,0044

Painel MQO

Fonte: Elaboração Própria De tal modo, como se pode observar na TAB.2, para os modelos de MQO, as variáveis Var2, Var9, Var13 e Var22 se enquadram nas características do conjunto 1. Nesse bloco de variáveis com alta relevância estatística merece destaque a Var22 (Exportações de produtos de alta tecnologia agregada), com uma capacidade de responder pelas variações do PIB em 31,24%. Essa variável, por ser conseqüência (e não causa) da inovação pode ser apresentada como uma sinalização do potencial que os investimentos em inovação no presente podem gerar, no longo prazo, forte impactos para o crescimento econômico do país. Voltando as atenções para as variáveis de causa, gerariam um maior impacto para a formação do PIB, o aumento do numero de artigos científicos publicados (Var2 – 39,19%), investimentos totais em P&D (Var9 – 30,98%) e investimentos do setor empresarial em Pesquisa e Desenvolvimento (Var13 – 29,35%). Para o conjunto 2, foram estatisticamente relevantes as variáveis Var4, Var6, Var10, Var11, Var12, Var14, Var16, Var23 e Var25. Para este bloco se destacam as variáveis patentes registradas (Var16 – 8,22%), contribuição da

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pesquisa básica para o desenvolvimento (Var4 – 4,24%) e o total de profissionais dedicados à Pesquisa e Desenvolvimento (Var10 – 4,14%). Ainda cabe destacar que todas essas três variáveis são de causa, ou seja, são inputs para a inovação nacional e seus conseqüentes impactos sobre o crescimento econômico. Para os modelos de Painel, as variáveis Var2, Var9, Var13 e Var22 se enquadram nas características do conjunto 1. Nesse bloco de variáveis com alta relevância estatística, merece destaque a Var22 (Exportações de produtos de alta tecnologia agregada), com uma capacidade de responder pelas variações do PIB em 82,9%. Quanto às variáveis de causa que gerariam um maior impacto para a formação do PIB, destacam-se o número de artigos científicos publicados (Var2 – 17,20%) e investimentos do setor empresarial em Pesquisa e Desenvolvimento (Var13 – 13,31%). Para o conjunto 2, foram estatisticamente relevantes as variáveis Var1, Var6, Var8, Var10, Var14, Var23, Var24, Var25 e Var26. Para este bloco destacam-se as variáveis disponibilidade de informações tecnológicas (Var26 – 7,19%), a cooperação tecnológica entre empresas (Var25 – 5,40%) e o interesse dos jovens pela ciência (Var8 – 5,10%). O que se percebe é que, mesmo com as mudanças dos modelos econométricos, as variáveis que compõem o grupo 1 são as mesmas para ambos os casos. Para o grupo 2, na comparação dos resultados entre as modelagens, as variáveis Var6, Var10, Var14 e Var25 aparecem duplamente.

TABELA 3: Grupos de Impactos da Inovação Grupo A Grupo B Grupo CVar2 Var1 Var4Var6 Var8 Var11Var9 Var24 Var12Var10 Var26 Var16Var13Var14Var22Var23Var25

Fonte: Elaboração própria. Para a análise, foram considerados três grupos principais de variáveis que impactam o crescimento econômico. No primeiro grupo (Grupo A) constam as variáveis que tiveram relevância econométrica (R2 e testes t e F significativos) tanto para as regressões com base no MQO e no Painel. No segundo grupo (Grupo B) constam as variáveis que tiveram relevância estatística somente para as regressões em Painel. Assim como no terceiro grupo (Grupo C), que contará com regressões relevantes para as regressões em MQO. Ao observar a tabela acima, se destacam as nove variáveis que compõem o grupo A. Por sua robustez em ambos os modelos, a probabilidade é de que essas mesmas variáveis possam responder por considerável parcela do crescimento econômico das nações. Desse mesmo grupo, mais uma vez enfatizam-se as variáveis Var2, Var9, Var13 e Var22, não somente por estas replicarem-se nos modelos, mas, também, pelo forte impacto estatístico que essas mesmas sinalizam para a formação do crescimento econômico das nações. 5.2.1 – Um olhar sobre o Brasil Num exercício de agregar conhecimentos específicos para o Brasil é proposto nessa seção o mesmo exercício de exploração dos dados realizados na seção anterior. Isso significa que as mesmas regressões e análises serão feitas com foco exclusivo no Brasil. Entretanto, por se tratar de uma só nação, dispensam-se as modelagens em Painel por esse banco de dados não possuir o perfil demandado para o mesmo.

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Muito provavelmente influenciados pelo curto intervalo de tempo explorado, a maioria das variáveis acima apresentadas não obtiveram significância estatística válida ( valor(p) menor que 5%). Dentre as seis variáveis que atendem a essa restrição, todas, sem exceção, apresentaram um R2 maior que 10%. Essas variáveis são exportações de produtos de alta tecnologia agregada (Var22 – 54,73%), interesse dos jovens por ciência (Var8 – 53,68%), investimentos do setor empresarial em P&D (Var13 – 44,73%), financiamento do desenvolvimento tecnológico (Var23 – 42,90%), cooperação tecnológica entre as empresas (Var25 – 40,46%) e adequação dos direitos de propriedade intelectual (Var17 – 34,52%).

TABELA 4: Principais resultados das estimações por MQO e Painel, para o Brasil, no intervalo de tempo de 1995 a 2008.

MQO R2 (overall) p(t) p(F) MQO R2 (overall) p(t) p(F)Var1 0,0736 0,3940 0,3938 Var14 0,2086 0,1850 0,1846Var2 0,2773 0,1450 0,1453 Var16 0,3234 0,1100 0,1101Var3 0,0016 0,9490 0,9489 Var17 0,3452 0,0450 0,0446Var4 0,0669 0,4170 0,4169 Var18 0,0938 0,5040 0,5041Var5 0,0428 0,7380 0,7384 Var19 . . .Var6 0,0488 0,7210 0,7209 Var20 0,0741 0,7280 0,7277Var7 0,2761 0,3630 0,3632 Var21 0,0260 0,6790 0,6788Var8 0,5368 0,0100 0,0103 Var22 0,5473 0,0230 0,0227Var9 0,3666 0,0640 0,0636 Var23 0,4290 0,0210 0,0208Var10 0,2313 0,4120 0,4121 Var24 0,0653 0,4480 0,4481Var11 0,1422 0,2040 0,2044 Var25 0,4046 0,0260 0,0262Var12 0,2916 0,0860 0,0864 Var26 0,2991 0,1280 0,1276Var13 0,4473 0,0240 0,0244

Fonte: Elaboração Própria. Duas observações são importantes. Das variáveis pertencentes ao conjunto 1 e grupo A

na seção anterior, somente as variáveis Var13 (Investimentos do setor empresarial em P&D) e Var22 (Exportações de produtos de alta tecnologia agregada) é que aparecem como bastante relevantes para o Brasil. Cabe também destacar o aumento do grau de ajuste quando se compara os resultados dentre as 54 nações e quando fazemos o mesmo exercício para o Brasil. Essa variação é justificada por duas justificativas. A primeira é aleatória, e trata das influências das mudanças de padrão do banco de dados. A segunda justificativa destaca a melhor capacidade de resposta do modelo MQO gerado para uma nação. Infelizmente, não foi possível mensurar o peso das justificativas acima para a mudança dos resultados. 6. Considerações Finais Diversas correntes defendem a inovação como o meio mais efetivo de uma nação atingir crescimento e desenvolvimento econômico sustentável no longo prazo, auferindo maiores níveis de renda para a população. Destaca-se, portanto, a importância dos formuladores de políticas identificarem os fatores chaves para delinear uma estratégia nacional de crescimento econômico. Como ressaltado por diversas frentes teóricas, a inovação é um elemento relevante para a obtenção de vantagens competitivas e estímulo ao desenvolvimento econômico. Nesse sentido, este trabalho contribui para o entendimento dos fatores que mais diretamente influenciam a inovação em um país, assim como a sua importância para a geração de riqueza. A discussão que se segue busca acrescentar uma nova direção à abordagem já iniciada por Arruda et al (2008a, 2008b), na qual as principais conclusões apontam para a relevância da inovação como geradora de vantagens competitivas e como fator explicativo do nível de renda, independente do estágio de desenvolvimento econômico. O objetivo fundamental deste paper é testar estatisticamente a capacidade de impacto e de explicação dos indicadores de Inovação (e seus sub-produtos) do World Competitiveness

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Yearbook (IMD) em relação às variações do produto interno bruto (PIB); ou seja, em relação à sua capacidade de promover crescimento econômico. De tal modo, os testes estatísticos estão centrados na seguinte questão: dentre um elenco de variáveis de inovação que tentam definir a competitividade em um determinado país, quais dessas teriam uma significância real, e estatisticamente comprovada, para a geração de renda de uma nação. Frente a essa idéia, são propostos dois testes econométricos básicos. O primeiro deles trata das regressões pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) que é usado quando o objetivo das regressões é estimar o efeito causal da variação de uma unidade de X em Y. A segunda modelagem trata os dados em formato de Painel, auferindo conclusões temporais e não-causais. Dessa forma, os dados em Painel possuem contribuição calcada no perfil dos dados aqui trabalhados, que apresentam singularidades específicas para cada nação, bem como pela relevância do tempo para o amadurecimento dos impactos da inovação na economia. A escolha pelo banco de variáveis definido pelo IMD é justificada pela regularidade da série, bem como de sua metodologia, ao longo dos 14 anos analisados nesse trabalho. Utilizando as estatísticas de R2 como parâmetro de ajuste dos modelos estimados, obteve-se uma proxy que mede o quanto as variações das variáveis independentes influenciam as variações do crescimento da renda. O grande destaque do estudo está nos quesitos VAR2, VAR9, VAR13 e VAR22, por estas terem apresentado o maior coeficiente de correlação (conjunto 1 – Acima de 10%) e apresentarem significância estatística para as duas modelagens econométricas (Grupo A). Extrapolando esses resultados, isso pode ser um indicativo de que essas mesmas variáveis influenciam o crescimento de renda de um país, tanto no curto quanto no longo prazo, além de exprimirem os efeitos individuais de cada uma das nações consideradas. Além disso, esses mesmos fatores poderiam ser estimulados de forma estratégica pelos principais agentes nacionais, de modo a promover o desenvolvimento econômico nacional. Em uma análise mais pormenorizada, a VAR2, que corresponde à publicação de artigos científicos, deflagra a importância das empresas conduzirem pesquisas formais, utilizando novos conhecimentos para despontarem como pioneiras em produtos e processos próprios. É importante, deste modo, frisar o papel crucial das universidades e centros de pesquisa, além das parcerias destes com as empresas, para que os conhecimentos e oportunidades potenciais possam ser convertidos em retornos financeiros, com a inserção mercadológica ou redução de custos processuais. Além disso, destaca-se a importância da pesquisa, dos esforços inovativos para o crescimento econômico, ao invés de recorrer apenas às imitações ou compras de licenças como forma de acesso às inovações tecnológicas. Já as variáveis VAR9 e VAR13, que representam, respectivamente, a importância dos gastos totais e dos gastos do setor privado em Pesquisa e Desenvolvimento, sinalizam a relevância da participação das instituições em todos os processos da inovação. Em outras palavras, demonstra a necessidade das filiais de multinacionais em países subdesenvolvidos de “romper com esta divisão internacional do trabalho”, participando não apenas do desenvolvimento das inovações, mas das pesquisas e busca de oportunidades que as orientam. Outra observação decorre da importância dos investimentos privados em P&D: com alta significância estatística, esse dado é tido como a formalização da necessidade do setor privado investir mais pesadamente no estímulo ao fluxo de novas idéias científicas, invenções e inovações, esforços geralmente vinculados a instituições especializadas, os centros de Pesquisa e Desenvolvimento (FREEMAN; SOETE, 2000) A variável VAR22, volume de bens exportados com alta tecnologia, apesar de classificada como uma variável de output, sinaliza alta significância estatística para explicar a variação do crescimento do PIB. A relevância dessa variável contradiz a concepção ortodoxa (ricardiana) de vantagens comparativas, posto que o crescimento e desenvolvimento econômico devem-se muito à inovação high tech - e não, simplesmente, no planejamento

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industrial pautado pela otimização do comércio externo e eficiência na alocação de recursos. Desse modo, este resultado contradiz a visão clássica do desenvolvimento econômico, que defende a industrialização dos países subdesenvolvidos voltadas para indústrias de base e leves, onde, teoricamente, possuiriam maior eficiência alocativa. As variáveis VAR1 e VAR8 (respectivamente, ênfase suficiente em ciências nas escolas e forte interesse dos jovens pela ciência) foram estatisticamente significantes apenas nos modelos em Painel, o que confirma a trivial concepção de que os retornos sobre os investimentos em educação são de longo prazo, e não imediatos. Um resultado conflitante com o aparato teórico é que os registros de patentes (VAR19) são parcialmente significativos em termos estatísticos. Este dado sinaliza que as patentes, usualmente utilizadas como proxys de inovação ou de ciência e tecnologia, talvez não sejam ferramentas tão apropriadas. Além disso, segundo a constatação econométrica, as patentes são relevantes estatisticamente em modelos MQO, mas não em Painel (com impactos intertemporais). Isso indica que as patentes não demonstram impactos significativos no longo prazo e, portanto, apontam uma possível incoerência das políticas de estímulo à inovação no que tange à defesa da propriedade intelectual. Os mesmos testes foram repetidos para o Brasil, para a mesma série de tempo considerada no trabalho geral. Entretanto, dada as características específicas desse banco, somente foram geradas as estatísticas segundo a modelagem de MQO. Para essa perspectiva, em coerência com os resultados encontrados para o conjunto de 54 nações, as variáveis VAR22 e VAR13 foram estatisticamente significantes e com capacidade de explicação das variações do PIB acima de 10%. Mais que isso, a capacidade de justificar as variações do PIB dessas variáveis (coeficiente de correlação) é maior para o Brasil do que é, na média, para as outras nações. A VAR17 (Solidez dos direitos de propriedade intelectual) apresentou um comportamento fora do esperado. Com índices estatísticos significantes e com um coeficiente de correlação superior a 30%, esses resultados contradizem a concepção, usualmente defendida por pesquisadores e estudiosos, de que há baixa qualidade no que tange à proteção à propriedade intelectual no Brasil. Outras duas variáveis que se mostraram significantes para o Brasil, e fogem do comportamento básico para a média das 54 nações, são as variáveis VAR25 e VAR23 (Desenvolvimento de cooperação tecnológica entre empresas e Disponibilidade de financiamento para desenvolvimento tecnológico, respectivamente), com um alto grau de capacidade de ajuste ao crescimento do PIB. Essas são reconhecidamente apontadas pela literatura de inovação como fundamentais para a transposição das barreiras tecnológicas das nações, mas, para o Brasil, esses dois componentes parecem adquirir dimensão especial. Isso pode ser aproveitado de forma positiva pelos formuladores de políticas como um meio de se incrementar a competitividade nacional e auferir maiores crescimentos de renda. É importante frisar, contudo, que existem variáveis significativas quando analisadas no impacto de curto prazo (MQO) no crescimento econômico, embora não o sejam para análises temporais (painel), e vice-versa; pautando a importância de estudos futuros que venham a pormenorizar essas excentricidades. Da mesma forma, é altamente relevante a realização de novos estudos que associem a inovação com o crescimento das exportações de produtos com alta tecnologia agregada – uma das variáveis mais significativas nos modelos econométricos deste artigo, além de tema polêmico e recorrente nas teorias de desenvolvimento econômico. De uma forma geral, esse paper busca colaborar para a literatura de duas formas principais. Em primeiro lugar, indica estatisticamente o papel chave da inovação para o crescimento econômico, observado pelo alto coeficiente de correlação de algumas das variáveis aqui estimadas e analisadas Em segundo lugar, dada a robustez dos testes estatísticos, estas mesmas variáveis podem ser utilizadas na formulação de estratégias

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empresariais e governamentais, impactando nos níveis de competitividade nacional e nos principais agregados macroeconômicos. Referências Bibliográficas SALA-I-MARTIN, X.; DOPPELHOFFER, G.; MILLER, R. Determinants pf long-term growth? A Bayesian averaging of classical estimative approach. American Economic Review. V. 94, n. 4. September, 2004 AMSDEN. Alice. The rise os the rest: challenges to the west from late-industrializing economies. London: Oxford University Press, 2001. ARRUDA, CARLOS. ; ARAUJO, M. S. B. ; ROSSI, A. ; RIVERA, Juan F. R. A Relação entre Crescimento Econômico e Competitividade: um Estudo da Capacidade de Previsão do Global Competitiveness Report. In: XXXII Encontro da ANPAD, 2008, Rio de Janeiro. ARRUDA, CARLOS. ; ARAUJO, M. S. B. ; RIVERA, Juan F. R. ; SILVEIRA, F. O. A Relação entre Crescimento Econômico e Competitividade: um Estudo da Capacidade de Previsão do Global Competitiveness Report. In: I Fórum sobre Pesquisa em Internacionalização, 2008, São Leopoldo. BAUMOL, W.J. The Free-Market innovation Machine: analyzing the growth miracle of capitalism. Pinceton University Press, 2002. DOSI, G. Innovation, organization and economic dynamics: selected essays. Cheltenham: Edward Elgar, 2000. DRUCKER, P.F. Inovação e Espírito Empreendedor (entrepreneurship): práticas e princípios. Thompson, 2002. FREEMAN, C. Inovação e Ciclos Longos de Desenvolvimento Econômico. Ensaios FEE, Porto Alegre, 1984. FREEMAN, C; SOETE, L. The economics of industrial innovation. 3. ed. Cambridge, Massachusetts: The MIT, 2000. GARELLI, S. Top class competitors: how nations , firms and individuals succeed in the new world of competitiveness. Chichester: Wiley, 2006 HSIAO, Cheng. Analysis of Panel Data. Cambridge: Cambridge University Press, 1986 KUPFER, D; HASENCLEVER, L. (orgs). Economia Industrial: fundamentos teóricos e práticos no Brasil. Rio de Janeiro: Campos, 2002. PENROSE, E. The Theory of the Growth of the Firm, 3a ed, New York: Oxford University Press, 1995. PHILLIPS. A. Technology and Market Structure. Lexington: Lexington Books, 1971. PORTER, M. The competitive advantage of Nations. New York: 1990 RICARDO, D. Princípios de Economia Política e Tributação. São Paulo: Abril Cultural, 1982 (Coleção Os Economistas). ROMER, P. M. Endogenous Technological Change, The Journal of Political Economy, Vol.98, No.5, pp.S71-S102, 1990. ROSENBERG, N. Perspectives on Technology. Cambridge, Cambridge Press, 1976. SCHUMPETER, Joseph A. Teoria do Desenvolvimento Econômico, Coleção Os Economistas. São Paulo: Abril Cultural, 1982. SCHUMPETER, A. J. Capitalismo, socialismo e democracia: destruição criadora. Rio de janeiro: Zahar, 1984. SHUMPETER, A. J. Towards a strategic theory of the firm, in Lamb, R.B. (org.), Competitive Strategic Management, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1984. SOLOW, R. M. Perspectives on Growth Theory, The Journal of Economic Perspectives, Vol. 8, No.1, pp.45-54, 1994.