O crescimento da china no mercado mundial e os seus impactos para o brasileiro



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5 CONCLUSÃO GERAL

Com o propósito de analisar os impactos do crescimento da China no mercado mundial para o comércio exterior brasileiro, este estudo procurou apresentar, primeiramente, um breve histórico da economia chinesa e uma análise dos principais índices econômicos do Brasil e China. O que se verificou foi que, a partir do final da década de 70, iniciou-se um período de reformas na economia chinesa, lideradas por Deng Xiaoping, cuja ênfase foi nas reformas na agricultura, na área industrial e em mudanças na orientação da economia externa, quando então se iniciou a abertura da economia. Divergente da maioria dos países, principalmente os da América Latina, essa abertura se deu de forma cautelosa, através da criação das Zonas Econômicas Especiais.

O modelo econômico Chinês consistiu na abertura da economia para o mercado internacional, cuja base foi o forte ingresso de investimentos e tecnologia estrangeira que ocorreu devido às facilidades proporcionadas pelas Zonas Econômicas Especiais, que orientaram a economia para a exportação, facilitadas pelo regime cambial. Pode-se ver que, a implementação dessas reformas permitiram à China o rápido crescimento verificado nos últimos anos, que se deu de forma bastante estável e sustentável, apresentando taxas de aproximadamente 10% ao ano. A maior participação nesse crescimento veio do setor industrial, que é sustentado pela elevada formação de poupança, pelos elevados investimentos direto externos e pela direção da economia voltada ao comércio exterior.

Já o Brasil no mesmo período apresentou instabilidades na sua taxa de crescimento. Ao contrário do ocorrido na China, o processo de liberalização da economia brasileira foi feito de maneira brusca no início da década de 90, o que refletiu uma grande queda na participação da indústria no PIB. O principal setor da economia brasileira é o setor terciário que tem representado mais de 60% no crescimento do país.

Em relação ao comércio entre os dois países, pôde-se ver que tem apresentado elevadas taxas de crescimento nas últimas décadas. De um comércio que era praticamente inexistente há três décadas, hoje se tem a China como um dos principais parceiros comerciais do Brasil. Os benefícios para a economia brasileira advindos da expansão comercial sino-brasileira foram enormes, com o Brasil apresentado superávits comerciais, impulsionados pelo aumento nos preços de bens primários, dado o aumento da demanda chinesa por eles. Porém, esse superávit comercial alcançado no comércio com a China tem diminuído nos últimos anos, devido ao aumento do número de bens com maior valor agregado importados pelo Brasil da China.

Isto faz com que surjam duas opiniões sobre os impactos do crescimento da China para o Brasil. Uma que tal crescimento seria uma oportunidade e outra que seria uma ameaça. A fim de analisar o impacto desse crescimento, partiu-se no presente trabalho para uma análise econométrica, utilizando o modelo gravitacional de comércio. De acordo com essa abordagem, o comércio entre dois países é afetado positivamente pelas suas massas, medidas pelo PIB e negativamente pela sua distância, sendo que outras variáveis podem ser acrescentadas. A aplicação tomou por base a relação bilateral entre o Brasil e vinte outros países e acrescentaram-se variáveis de possíveis influências da China no comércio do Brasil com estes países. Os resultados obtidos mostraram um impacto positivo causado pela exportação da China para terceiros países no comércio internacional brasileiro. Chegou-se, assim, à conclusão de que as exportações brasileiras estão complementando as exportações chinesas no mercado mundial.

Dessa forma, na quarta parte deste trabalho, foi analisado a pauta de exportação dos dois países, através da utilização do índice de Vantagem Comparativa de Vollrath, que é um método onde através da análise do fluxo de comércio, consegue se captar o grau de especialização de uma determinada economia. O que pode ser observado é que as duas economias estão seguindo em direções opostas quanto ao seu grau de especialização. Enquanto o Brasil esta se especializando cada vez mais em produtos primários, a China começa a se especializar em produtos manufaturados e de maquinaria. Isso sugere que a especialização do comércio do Brasil tem se tornado cada vez mais complementar ao modelo de especialização da China.

Os setores em que o Brasil tem perdido vantagem comparativa são exatamente os segmentos que mais tem reclamado da concorrência chinesa. No entanto, nada pode ser afirmado de que essa mudança na especialização do Brasil é devida a concorrência chinesa. Um estudo mais detalhado sobre isso seria necessário para apontar as principais causas.

O caminho que a especialização das exportações brasileiras tem seguido é bastante preocupante, independente de este ser reflexo da concorrência chinesa ou não. A especialização de um país mostra que fatores esse país se utiliza para se inserir no comércio mundial. Assim, temos que o Brasil é um país que esta se inserindo no mercado mundial, cada vez mais baseado no uso de seus recursos naturais, sendo necessário, dessa forma, buscar alternativas e maiores incentivos governamentais as outras áreas da economia brasileira para reverter este quadro.

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Apêndice


Tabela 1 – Regressão pelo modelo de efeitos aleatórios

Random-effects GLS regression

Number of obs =

329




Group variable: pasj

Number of groups =

20

























R-sq:

within = 0.7330

Obs per group:

Min =

8







between = 0.7356




avg =

16,4







overall = 0.7341




max =

17

























Random effects u_i ~ Gaussian

Wald chi2(9) =

875,00




corr(u_i, X) = 0 (assumed)

Prob > chi2 =

0,0000














































lnMij

Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]

lnYi

0,0676349

0,1214587

0,56

0,578

-0,1704197

0,3056895

lnYj

0,340355

0,0757398

4,49

0

0,1919076

0,4888023

lnei

-0,0765767

0,0256195

-2,99

0,003

-0,12679

-0,0263633

lnej

0,0483503

0,0120326

4,02

0

0,0247669

0,0719337

lndst

-1,16147

0,1871878

-6,2

0

-1,528352

-0,794589

lnMcz

-0,0209904

0,0248443

-0,84

0,398

-0,0696844

0,0277035

lnXcz

0,3365242

0,0453233

7,42

0

0,2476921

0,4253563

lnXci

0,0595134

0,0928439

0,64

0,522

-0,1224573

0,2414841

lnMci

0,0451107

0,0636685

0,71

0,479

-0,0796772

0,1698986

_cons

11,29848

2,879396

3,92

0

5,654971

16,942

sigma_u

0,4399947

 

 

 

 

 

sigma_e

0,2789842
















rho

0,7132487

(fraction of variance due to u_i)

 

 

Fonte: Stata 10

Tabela 2 – Resultado da estimação.

Source | SS df MS Number of obs 340

-------------+------------------------------ F( 27, 312) = 137.26

Model | 283.790468 27 10.5107581 Prob > F = 0.0000

Residual | 23.8908935 312 .076573377 R-squared = 0.9224

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9156

Total | 307.681361 339 .907614634 Root MSE = .27672
-------------------------------------------------------------------------

lnmijt | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf.Interval]

-------------+-----------------------------------------------------------

Ipasj_3 | .8988898 .1736109 5.18 0.000 .5572937 1.240486

Ipasj_4 | -.2984474 .256272 -1.16 0.245 -.8026874 .2057925

Ipasj_5 | .5064838 .3746511 1.35 0.177 -.2306783 1.243646

Ipasj_6 | -.7567465 .4463357 -1.70 0.091 -1.634955 .1214621

Ipasj_7 | -.4092945 .2739814 -1.49 0.136 -.9483794 .1297904

Ipasj_8 | .2146925 .3940453 0.54 0.586 -.5606297 .9900146

Ipasj_9 | -.1158168 .2537652 -0.46 0.648 -.6151244 .3834907

Ipasj_10| -.5831562 .2601436 -2.24 0.026 -1.095014 -.0712986

Ipasj_11| -.2291498 .1222286 -1.87 0.062 -.4696464 .0113469

Ipasj_12| -.6785407 .2489323 -2.73 0.007 -1.168339 -.1887424

Ipasj_13| -.6322166 .2702985 -2.34 0.020 -1.164055 -.1003783

Ipasj_14| (dropped)

Ipasj_15| -.4692834 .1643369 -2.86 0.005 -.792632 -.1459348

Ipasj_16| -.9080901 .6133405 -1.48 0.140 -2.114897 .2987165

Ipasj_17| -.9219987 .4381457 -2.10 0.036 -1.784093 -.0599047

Ipasj_18| -1.147379 .2429433 -4.72 0.000 -1.625394 -.6693651

Ipasj_19| -.641659 .5709517 -1.12 0.262 -1.765062 .4817436

Ipasj_20| .1233744 .1405194 0.88 0.381 -.1531111 .39986

Ipasj_21| -.6802551 .1967235 -3.46 0.001 -1.067328 -.2931825

lnyi | .0634052 .1207425 0.53 0.600 -.1741674 .3009778

lnyj | .3386186 .0976646 3.47 0.001 .1464541 .5307831

lndist | -.7279303 .3803789 -1.91 0.057 -1.476362 .0205019

lnxchinaz| .3255098 .0475467 6.85 0.000 .2319571 .4190625

lnmchinaz| -.0355551 .0252844 -1.41 0.161 -.0853046 .0141943

lnxchinai| .0585442 .091864 0.64 0.524 -.1222071 .2392955

lnmchinaj| .0722567 .0621149 1.16 0.246 -.0499604 .1944737

lnei| -.078399 .0254351 -3.08 0.002 -.1284451 -.0283529

lnej| .0549113 .0124042 4.43 0.000 .0305049 .0793176

cons | 9.492018 2.757889 3.44 0.001 4.065606 14.91843

-------------------------------------------------------------------------
* Sendo pasj_3 = Argentina; pasj_4 = Alemanha; pasj_5 = Holanda; pasj_6 = Japão; pasj_7 = Itália; pasj_8 = Bélgica; pasj_9 = México; pasj_10 = Inglaterra; pasj_11 = Chile; pasj_12 = França; pasj_13 = Espanha; pasj_14 = Paraguai; pasj_15 = Venezuela; pasj_16 = Korea; pasj_17 = Russia; pasj_18 = Canada; pasj_19 = Iran; pasj_20 = Uruguai; pasj_21 = Colombia; lnYi = PIB do Brasil; lnYj = PIB de cada um dos países selecionados; lndist = distância do Brasil entre os países; lnxchinaz = exportações da China para os terceiros mercados; lnmchinaz = importações da China dos países selecionados; lnxchinai = exportações da China para o Brasil; lnmchinaj = importações da China do Brasil; lnei = taxa de câmbio brasileira; lnej = taxa de câmbio dos países selecionados; e cons = constante.

Fonte: Stata 10.



Tabela 3 – Resultado da estimação como produto das exportações chinesas para os terceiros mercados.

Source | SS df MS Number of obs = 329

-------------+------------------------------ F( 46, 282) = 108.98

Model | 287.967376 46 6.26016034 Prob > F = 0.0000

Residual | 16.1994099 282 .057444716 R-squared = 0.9467

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9381

Total | 304.166785 328 .92733776 Root MSE = .23968

------------------------------------------------------------------------------

lnMij | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

_Ipasj_3 | -6.23672 1.364527 -4.57 0.000 -8.922671 -3.550768

_Ipasj_4 | -.2965112 2.29133 -0.13 0.897 -4.806793 4.213771

_Ipasj_5 | 2.850115 2.059616 1.38 0.168 -1.204057 6.904287

_Ipasj_6 | (dropped)

_Ipasj_7 | (dropped)

_Ipasj_8 | (dropped)

_Ipasj_9 | (dropped)

_Ipasj_10 | (dropped)

_Ipasj_11 | -3.113842 1.544595 -2.02 0.045 -6.154242 -.0734415

_Ipasj_12 | (dropped)

_Ipasj_13 | -1.533937 1.987131 -0.77 0.441 -5.44543 2.377555

_Ipasj_14 | (dropped)

_Ipasj_15 | -4.671033 1.468021 -3.18 0.002 -7.560704 -1.781363

_Ipasj_16 | (dropped)

_Ipasj_17 | -10.73089 2.320664 -4.62 0.000 -15.29891 -6.162862

_Ipasj_18 | (dropped)

_Ipasj_19 | -3.909082 2.492891 -1.57 0.118 -8.816119 .9979553

_Ipasj_20 | (dropped)

_Ipasj_21 | (dropped)

lnYi | -.0283899 .1125881 -0.25 0.801 -.2500097 .1932298

lnYj | .3534996 .1023824 3.45 0.001 .1519689 .5550302

lnei | -.0841823 .0224614 -3.75 0.000 -.1283956 -.0399691

lnej | .0332515 .0206408 1.61 0.108 -.007378 .0738811

lndist | -1.404929 1.147431 -1.22 0.222 -3.663546 .8536869

lnMcj | -.0730883 .0273159 -2.68 0.008 -.1268573 -.0193193

lnXcj | .1888508 .079847 2.37 0.019 .0316789 .3460226

lnMci | .0687024 .0569277 1.21 0.229 -.0433549 .1807596

lnXci | .1769331 .0832289 2.13 0.034 .0131044 .3407619

_Ipasj_3 | (dropped)

_Ipasj_4 | (dropped)

_Ipasj_5 | (dropped)

_Ipasj_6 | 6.179342 3.114 1.98 0.048 .0497068 12.30898

_Ipasj_7 | -1.343476 2.769756 -0.49 0.628 -6.795496 4.108544

_Ipasj_8 | .8561101 2.198071 0.39 0.697 -3.470599 5.182819

_Ipasj_9 | -2.901838 1.684615 -1.72 0.086 -6.217854 .4141769

_Ipasj_10 | 1.875284 2.02447 0.93 0.355 -2.109708 5.860275

_Ipasj_11 | (dropped)

_Ipasj_12 | -2.277072 2.130387 -1.07 0.286 -6.470552 1.916407

_Ipasj_13 | (dropped)

_Ipasj_14 | (dropped)

_Ipasj_15 | (dropped)

_Ipasj_16 | -.1693838 3.059763 -0.06 0.956 -6.192258 5.85349

_Ipasj_17 | (dropped)

_Ipasj_18 | -2.701094 1.91372 -1.41 0.159 -6.468084 1.065896

_Ipasj_19 | (dropped)

_Ipasj_20 | 1.551931 1.302838 1.19 0.235 -1.012591 4.116452

_Ipasj_21 | -3.39259 1.273419 -2.66 0.008 -5.899204 -.8859769

lnXcj | (dropped)

_IpasXlnXc_3 | .2917034 .078286 3.73 0.000 .1376043 .4458024

_IpasXlnXc_4 | .001003 .0891168 0.01 0.991 -.1744154 .1764215

_IpasXlnXc_5 | -.1108244 .0787013 -1.41 0.160 -.265741 .0440922

_IpasXlnXc_6 | -.2551827 .104182 -2.45 0.015 -.4602558 -.0501096

_IpasXlnXc_7 | .0376499 .1181222 0.32 0.750 -.1948631 .270163

_IpasXlnXc_8 | -.04162 .0903299 -0.46 0.645 -.2194265 .1361866

_IpasXlnXc_9 | .1075925 .070885 1.52 0.130 -.0319384 .2471234

_IpasXlnX~10 | -.1190081 .0785533 -1.51 0.131 -.2736334 .0356171

_IpasXlnX~11 | .0914951 .081554 1.12 0.263 -.0690368 .2520269

_IpasXlnX~12 | .0642648 .086784 0.74 0.460 -.1065619 .2350914

_IpasXlnX~13 | .0248881 .0844453 0.29 0.768 -.141335 .1911113

_IpasXlnX~14 | -.1058812 .084041 -1.26 0.209 -.2713084 .059546

_IpasXlnX~15 | .1600302 .079007 2.03 0.044 .0045119 .3155485

_IpasXlnX~16 | -.001396 .1028383 -0.01 0.989 -.203824 .2010321

_IpasXlnX~17 | .4534643 .0843145 5.38 0.000 .2874987 .61943

_IpasXlnX~18 | .0559911 .0809475 0.69 0.490 -.1033469 .2153291

_IpasXlnX~19 | .1574461 .0914836 1.72 0.086 -.0226313 .3375235

_IpasXlnX~20 | -.1695029 .0781082 -2.17 0.031 -.323252 -.0157538

_IpasXlnX~21 | .0780684 .070041 1.11 0.266 -.0598012 .2159379

_cons | 17.81996 9.173439 1.94 0.053 -.2371414 35.87707



Fonte: Stata 10.

1 Segundo RIBEIRO (2008), “as ZEEs dependeriam de capital estrangeiro, e os produtos ali produzidos deveriam ser manufaturados para exportação. A liberdade de venda e comércio contrastava com o controle estatal do resto do país. Nas ZEEs seria permitido praticar preços livres, mas um pré-requisito importante imposto pelo Estado foi a prioridade da presença das joint ventures”. RIBEIRO, Valéria Lopes. A China e a economia mundial: Uma abordagem sobre a ascensão chinesa na segunda metade do século XX. Dissertação de mestrado, UFSC, 2008.

2 O incidente da Praça Tiananmen consistiu uma série de manifestações lideradas por estudantes, que se iniciaram em 15 de abril e foram até 4 de junho de 1989. O acontecimento que iniciou os protestos foi o falecimento de Hu Yaobang, um ex-membro do partido comunista que foi acusado, como bode expiatório, das manifestações estudantis de 1986-7. Ele foi demitido de seus cargos partidários e obrigado a divulgar uma autocrítica humilhante de seus atos. “Assim que a morte de Hu Yaobang foi noticiada, os estudantes de Pequim viram nela uma maneira de pressionar o governo para avançar com mais vigor no caminho das reformas econômicas e democráticas”.(SPENCE,1996, pg.686). O governo Chinês decidiu reprimir o protesto pelo uso da força. No dia 03 de junho de 1989 o exército atacou, o que se seguiu foram dois dias de muita violência e mortes.

3 World Trade Organization.

4 Essa importância foi definida de acordo com o volume de comércio entre o Brasil e o referido país, através de dados obtidos no UN COMTRADE.

5 Least Square Dummy Variable ( Mínimos Quadrados com variável Dummy).

6 Generalized Least Square (Mínimos Quadrados Generalizados).

7Feasible Generalized Least Square (Mínimos Quadrados Generalizados com correção para heterocedasticidade e para autocorrelação).

8 Hausman, 1978. (apud GUJARATI, 2006, p. 524-5).

9 Analysis of Variance – Análise de Variância.

10 Dotou-se como significativo erro padrão menor que 10%.

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