influência do nível de corrupção sobre o crescimento

INFLUÊNCIA DO NÍVEL DE CORRUPÇÃO SOBRE O CRESCIMENTO
ECONÔMICO, UMA ANÁLISE PARA OS BRICS1.
Eryka Fernanda Miranda Sobral2
Cássio da Nóbrega Besarria3
Jevuks Matheus de Araújo4
RESUMO
A corrupção tem ganhado atenção nos últimos anos na área das ciências política, sociais e
econômicas, o que tem contribuído para tais análises é a criação de organismos que buscam
mensurar esta variável, como o órgão da Transparency International. A relação negativa da
corrupção sobre o crescimento é um tema que tem atraído muitos estudos na literatura
internacional como os trabalhos de Mauro (1995) e Mo (2000), porém, existe uma outra
literatura em paralelo que define este efeito como sendo misto, positiva no curto prazo e
negativa no longo prazo, segundo identificam Akai (2005) e Lui (1996) apud Castro (2008).
Desta forma, o objetivo desta pesquisa será o de estimar a influência da corrupção sobre o
crescimento do grupo de países emergentes BRICS, no período de 1995 a 2011, motivação
gerada tanto pelo desempenho em crescimento que estes tem apresentado nos últimos anos
(até por projeções futuras conforme apresentado pelo relatório intitulado Building Better Global
Economic Brics) quanto pelo cenário de instabilidade política e social que estes países
apresentam em comum. O modelo econométrico utilizado foi o de dados em painel dinâmico
com estimador MGM Sistema. Os resultados das estimações demonstram que existe uma
relação negativa entre a não corrupção e o crescimento econômico para estes países,
corroborando com uma literatura que defende que a corrupção possa proporcionar eficiência
quanto a redução da burocracia do sistema.
Palavras-chave: BRICS, Corrupção, Crescimento Econômico.
ABSTRACT
Corruption has gained attention in recent years in science policy, social and economic, which
has contributed to such analyzes is the creation of organizations that seek to measure this
variable, as the organ of Transparency International. The negative relationship of corruption
on growth is a topic that has attracted many published studies as the work of Mauro (1995)
and Mo (2000), however, there is another parallel literature that defines this effect as being
mixed, positive negative in the short term and the long term, according identify Akai (2005)
and Lui (1996) apud Castro (2008). Thus, the objective of this research is to estimate the
influence of corruption on growth of BRICS group of emerging countries in the period 1995
to 2011, both motivation generated by growth in performance they have shown in recent years
(up by projections future as shown by the report entitled Building Better Global Economic
BRICs) as the backdrop of political and social instability that these countries have in
common. The econometric model was used with dynamic panel data GMM system estimator.
The estimation results show that there is a negative relationship between corruption and
economic growth not for these countries, supporting a literature that argues that corruption
can provide efficiency as reducing bureaucracy system.
Keywords: BRICS, Corruption, Economic Growth.
ANPEC SUL: Área 5 - Economia Internacional
Classificação JEL: C23, D73, F43
1
Termo criado em 2001 pelo inglês Jim O'Neill para os países emergentes: Brasil, Rússica, India, China e
África do Sul.
2
Metranda em Economia pelo PPGECON/UFPE/CAA. E-mail: [email protected]
3
Doutorando em Economia, UFPE/PIMES. E-mail: [email protected]
4
Doutorando em Economia, UFPE/PIMES. E-mail: [email protected]
1 INTRODUÇÃO
A partir da definição de corrupção pode-se trazer análise do quão esta impacta na
trajetória do crescimento econômico dos países. De acordo com o World Bank (2013)
corrupção pode ser definida como um fenômeno gerador de desigualdades, estas vem através
do processo burocrático, políticas de influências, subornos dentre outros.
Existem literaturas que tratam de um fenômeno análogo ao citado, o da corrupção
como positiva, pois ela cessa em partes, o entrave que um Estado burocratizado e repleto de
vícios pode gerar ao desenvolvimento de projetos e de políticas sociais que promovam
crescimento do produto5.
Entretanto, autores que criticam esta literatura definem que este impacto positivo vem
ocorrer apenas a curto prazo, e que no longo prazo este torna negativo, apresentando a
corrupção então um efeito misto, conforme identifica Akai et al (2006). Vishny (1993) apud
Ugur & Dasgupta (2011) também evidencia esta teoria de efeito misto, demonstrando que os
agentes corruptos no decorrer do tempo começarão a entravar o sistema na busca por maiores
propinas, exercendo o que pode-se classificar como comportamento de rent-seeking6, uma
busca contínua pela renda, gerando um valor social negativo ao beneficiar, por vezes, apenas
uma minoria7.
Assim, diante o exposto o objetivo desta pesquisa será o de estimar a influência da
corrupção sobre o crescimento dos BRICS, no período de 1995 a 2011. Dada a relevante
importância que este grupo tem ganhado nestes últimos anos na economia internacional, por
meio da sua forte atração de fluxos de investimentos e a posição que tem ocupado nas
chamadas economias emergentes, em que segundo Perushotman & Wilson (2003) apud Paula
& Barcelos (2011) evidenciando o Relatório do grupo Goldman Sachs divulga que estes
poderão nos próximos cinqüenta anos ser a principal força na economia global superando o
grupo de países desenvolvidos que formam o G-6 (Estados Unidos, Japão, Alemanha, Reino
Unido, França e Itália) ao estimar o crescimento do PIB, a renda per capita e as oscilações
cambiais destes, em um modelo de acumulação de capital e crescimento de produtividade,
para 2050. E também, por existir pesquisas que trazem a instabilidade política e social,
presente nos BRICS, decorrentes da extrema desigualdade social e da corrupção, assim como
os problemas causados por uma infraestrutura inadequada, incapaz de manter o bom ritmo do
rápido crescimento econômico verificado nos últimos anos (SGI, 2011).
Para atingir o objetivo proposto o artigo se divide em outras seis seções, além desta
introdução e das considerações finais. Assim sendo, a seção seguinte apresenta a literatura
econômica que aborda a corrupção como influencia no crescimento. Na terceira seção é
apresentada uma caracterização do índice de corrupção e do crescimento nos BRICS. Na
quarta seção contém a metodologia e o modelo empírico. A quinta seção a base de dados. E a
sexta seção, por fim, analisa os resultados encontrados diante a estimação do modelo de dados
em painel dinâmico.
2 CORRUPÇÃO E O CRESCIMENTO
A corrupção no setor público tem sido tratada como um problema para a eficiência do
sistema econômico de um país ao provocar perda de bem estar para os indivíduos. Perda essas
5
Leff (1964), Huntington (1968), Acemoglu & Verdier (1998) apud Ugur & Dasgupta (2011); Bardhan (1997)
apud Mo (2000).
6
Vid. Buchanan (1980).
7
A atividade de rent-seeking nem sempre é ilegal. Ela pode referir-se à obtenção do status de um monopólio, a
um zoneamento urbano especial, a restrições quantitativas às importações e à proteção de barreiras tarifárias,
todas auferidas dentro dos parâmetros jurídicos de, por exemplo, uma democracia ocidental (COELHO, 2006).
em geral que oneram as famílias de renda mais baixa, onde recursos que visam políticas de
cunho social, cujo alvo são essas pessoas, é desviado.
O índice de percepção da corrupção, da Transparency International8 (2011) chama
atenção para o fato de que nenhum país está imune aos danos da corrupção quando em 2011
um percentual significativo da ordem de 73% dos 183 países e territórios avaliados pelo
índice de percepção da corrupção, por este órgão construído, apresentaram pontuações abaixo
de 5, em uma escala de 0 representando muito corrupto e 10, não corrupto.
A literatura empírica tem demonstrado que existe uma relação negativa entre
corrupção e crescimento econômico, como os trabalhos de Mauro (1995), Mo (2000),
Podobinik et al (2008), Castro (2008), Ugur & Dasgupta (2011).
Mauro (1995) é o autor mais citado na literatura econômica atual que investiga a
influência da corrupção sobre o crescimento, sua análise parte da utilização de índices
subjetivos de honestidade e eficiência burocrática9 para fornecer evidências empíricas sobre
os efeitos da corrupção sobre o crescimento econômico. Realizando sua análise para 30 países
para o período de 1980-1983 e mais 57 países para o período de 1971-1979, este encontra
uma relação negativa entre corrupção e investimento, bem como para o crescimento. Porém
quando se utiliza variáveis institucionais este resultado torna-se insignificante.
O autor Mo (2000), utilizando como modelo teórico o modelo de crescimento de
Solow acrescentando a variável corrupção, identifica a mesma relação negativa quanto a taxa
de crescimento encontrada por Mauro (1995), porém com uso de uma metodologia de dados
em painel, identifica que o aumento de 1% do nível de corrupção reduz a taxa de crescimento
em cerca de 0,72%. Este autor, ainda, expande sua análise para identificar qual o canal de
transmissão mais importante pelo qual a corrupção afeta o crescimento econômico, listando
como tais, o Investimento, o Capital Humano e a Estabilidade Política, mensurados através
das variáveis de investimento (% PIB), escolaridade total média e o índice de direitos
políticos Gastil, respectivamente, para os 54 países por ele investigado.
O referido autor, justifica estes três canais da seguinte forma: a) Investimento, pela
relação negativa entre esta variável e a corrupção encontrada por Mauro (1995), assim se a
taxa de crescimento do PIB per capita depende do Investimento, logo poderá sofrer
influencias do nível de corrupção; b) Capital Humano, pelo fato da corrupção reduzir os
retornos da atividade produtiva, por a corrupção apresentar retorno maior do que os insumos
produtivos como levantado por Murphy et al (1993); e c) Estabilidade Política: por várias
investigações empíricas relacionar positivamente desigualdade de renda e instabilidade
política, que conforme Murphy et al (1993) esta desigualdade gera frustração psicológica para
os mais desfavorecidos, reduzindo oportunidade de emprego e assim o nível da atividade.
Identificando assim, que o canal que a corrupção mais afeta o crescimento econômico é por
via da instabilidade política, e que ela ainda, reduz o nível do capital humano e o peso do
investimento privado.
Um outro autor que diagnosticou esta relação negativa foi Podobinik et al (2008),
realizando sua análise para o período de 1999-2004 para todos os países do mundo, ele
identifica que o aumento de uma unidade no índice de corrupção leva a um aumento na taxa
de crescimento do PIB per capita de 1,7%, e ao regredir apenas para os países europeus com
economias com economias em transição este impacto passa para 2,4%. Este autor acrescenta
em sua analise o impacto da corrupção sobre os investimentos estrangeiros diretos recebidos,
8
De acordo com o órgão International Transparency (2011) esta pode ocorrer diante atuação de funcionários
públicos através do recebimento de propinas nos contratos públicos, desvio de fundos públicos, e na eficácia do
setor público quanto a esforços anti-corrupção
9
BE é o índice de eficiência burocrática, criado por Mauro (1995) para mensurar a eficiência institucional do
país, consistindo assim, na média simples de três índices de Negócios Internacionais: sistema judiciário,
burocracia e corrupção. Em que, um valor elevado deste significa que a eficiência institucional do país é boa.
diagnosticando uma significativa relação negativa, levantando a reflexão de que um país
corrupto descredibiliza no mercado sua economia quanto a entrada de novos investimentos.
Os autores Ugur & Dasgupta (2011) fazem um levantamento teórico sobre este tema
assim como uma analise empírica através de uma meta-análise, apresentando um quadro
comparativo para as influencia da corrupção sobre o crescimento entre países de baixa renda e
demais países, identificando por sua vez, pesquisas com resultados de relação negativa com a
corrupção, assim como, uma literatura em paralelo que encontram esta relação como positiva,
como os trabalhos de: Leff (1964), Huntington (1968), Acemoglu & Verdier (1998)
apresentando os seguintes principais resultados:
Geração de eficiência Econômica: Corrupção funcionando como taxa de pagamento
para os burocratas, induzindo assim, a uma oferta mais eficiente dos serviços públicos,
fornecendo uma margem de manobra aos empresários ao ignorar regulamentações
ineficientes; (Leff (1964) apud Ugur & Dasgupta (2011); Huntington (1968) apud Ugur &
Dasgupta (2011).
Discriminação de Preço: cria desigualdade de oportunidades ao oferecer uma
classe/grupo em particular, podendo identificar maiores investidores; (Bardhan (1997) apud
Mo (2000)).
O trabalho de Castro (2008) levanta também abordagens teóricas que encontra
resultados positivos com explicação semelhantes aos expostos, como os trabalhos de Lui
(1996) e Akai (2005) citados por ela, porém, estes chamam atenção de que esta relação ocorra
apenas a curto prazo, destacando por principal motivação a ineficiência da burocracia,
tornando-se para os dois no longo prazo este efeito negativo, quando introduz possíveis
entraves, na questão dos burocratas na busca por maior proprina (suborno).
Castro (2008), então, analisando 15 países da UE utiliza um modelo baseado no de Mo
(2000), porém, insere variáveis como proxy para a instabilidade econômica, como a taxa de a
inflação. Identificando ainda, que a corrupção não possui um influencia linear sobre o
crescimento, mas que existe uma corrupção maximizadora (em torno dos 6,88) do
crescimento econômico, sugerindo que o crescimento econômico de longo prazo é máximo
para valores relativamente reduzidos de corrupção.
Destarte diante a literatura levantada, o grupo de paíes BRICS se classificam como um
significativo objeto de estudo, como pode-se observar suas características diante o quadro de
corrupção e de crescimento econômico, na sessão seguinte.
3 CORRUPÇÃO E CRESCIMENTO ECONÔMICO NOS BRICS
Como se observou na sessão anterior, o debate sobre a influência da corrupção varia
para cada objeto estudado. Os BRICS, diante dados do Transparency International, tem
mostrado desempenhos menores que 5 ao longo do período de 1995-2008, conforme se
verifica na FIGURA 1. Destacando a África do Sul como o país que apresentam os maiores
índices, revelando uma menor corrupção em comparação aos demais e a Rússia como o de
menores índices, revelando a presença de uma maior corrupção. Seguido por ordem de maior
corrupção, India, China e Brasil.
FIGURA 1 – Índice de Percepção da Corrupção para os BRICS, período de 1995-2008.
AFRICA DO SUL
BRASIL
CHINA
INDIA
RUSSIA
Índice de Percepção da Corrupção
6
5
4
3
2
1
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
0
Fonte: Elaboração Própria. Transparency International, CPI.
A FIGURA 2 apresenta por sua vez o cenário de taxa de crescimento vivenciado pelos
BRICS no período de 1995-2008. Destacando a China como o país que detém para grande
parte do período um maior crescimento em comparação aos demais, com a media de
crescimento real do PIB de 9,89% em 1995-2011. Na seqüência das maiores médias no
período em análise se tem: Índia, Rússia, África do Sul e Brasil, 7,02%, 3,42%, 3,26% e
3,15%, respectivamente.
FIGURA 2 – Taxa de Crescimento do PIB dos BRICS, para o período de 1995-2008
BRASIL
CHINA
INDIA
RUSSIA
AFRICA DO SUL
20
Taxa de Crescimento
15
10
5
0
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
-5
-10
Fonte: Elaboração Própria. World Bank.
Uma variável bastante representativa para a importância que os BRICS tem ganhado
na literatura da Economia Internacional é o grau de abertura da economia 10, representando o
nível de transações comerciais que os países mantém com o resto do mundo (BRUM e
DIDOLICH, 2009). A evolução desta variável para os BRICS no período estudado pode ser
observada na Figura 3.
FIGURA 3 – Evolução do Grau de Abertura dos BRICS no período de 1995-2011.
Grau de Abertura da Economia (%)
ÁFRICA DO SUL
BRASIL
CHINA
INDIA
RUSSIA
80
70
60
50
40
30
20
10
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
0
Fonte: Elaboração Própria, World Bank.
Conforme se pode verificar na referida figura, é crescente o grau de abertura dos
BRICS, em que analisando por ordem de maior grau de abertura comercial tem-se: Rússia,
África do Sul, China, Índia e Brasil. Ressaltando, conforme destaca Brum & Didolich (2009)
que um grau de abertura comercial elevado não representa, necessariamente, crescimento
econômico, porém, ajuda bastante a obtê-lo, desde que outros problemas de natureza interna
sejam resolvidos.
4 METODOLOGIA
Com o objetivo de estimar a influencia da corrupção sobre o crescimento econômico
dos BRICS no período de 1995 a 2011, esta análise se adéqua ao uso de dados em painel,
quando podemos estudar conjuntamente dados temporais (time-series) – em “t” anos – e
seccionais (cross-section) – sobre “n” observações (indivíduos, países, regiões, entre outros).
Os dados em painel possuem algumas relevantes vantagens em comparação a demais
metodologias, conforme levanta Wooldrigge (2010), destacando: a) Pela junção de dados
temporais e seccionais utiliza-se um número maior de observações, assegurando assim as
propriedades assintóticas dos estimadores; b) aumenta os graus de liberdade nas estimações,
tornando as inferências estatísticas mais robustas (testes t e F mais significativos); c) reduz-se
o risco de multicolinearidade, uma vez que os dados entre os indivíduos apresentam estruturas
diferentes; e) aumenta a eficiência e a estabilidade dos estimadores, aplicando métodos de
10
De acordo com Carvalho (2002) o grau de abertura da economia pode ser contabilizado pela soma das
exportações e importações em relação ao PIB:
𝑋+𝑀
𝐺𝑟𝑎𝑢 𝑑𝑒 𝐴𝑏𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 =
𝑃𝐼𝐵
estimação adequados e testes de hipóteses que permitem uma escolha segura entre estimações
diferentes. Porém, como qualquer método este também possui suas desvantagens, a destacar:
a) a heterogeneidade que causa viés entre as observações, e a seletividade dos indivíduos que
constituem a amostra também gerando viés.
Para tanto, buscando inferir sobre as conseqüências da corrupção sobre o crescimento
abrangendo variáveis que influencia no crescimento econômico, seguindo por base a Teoria
de Solow e a literatura empírica atual sobre o tema aqui proposto, o método econométrico de
dados em painel escolhido para se estimar o objetivo desta pesquisa será o modelo geral para
dados em painel dinâmico, que conforme Greene (2000)11, é apresentado da seguinte forma:
𝑌𝑖𝑡 = 𝜔𝑌𝑡−1 + 𝑋 ′ 𝑖𝑡 𝛽 + 𝜀𝑖𝑡
(1)
Onde, 𝑌𝑖𝑡 é um vetor 1 x K, 𝜔 é um escalar; 𝑋 ′ 𝑖𝑡 é um vetor n x K; β é um vetor K x 1;
∀𝑖 = 1,2,3 … . 𝑁 𝑒 𝑡 = 1,2.3, … 𝑇 .
O termo de perturbação 𝜀𝑖𝑡 pode ser representado pela equação, segundo Araújo &
Filho (2010):
𝜀𝑖𝑡 = 𝜀𝑖 + 𝜗𝑖𝑡
Onde, 𝜀𝑖 representa o efeito das variáveis omitidas no modelo e é invariante no tempo;
e 𝜗𝑖𝑡 representa o restante do erro (termo de erro habitual das regressões).
O modelo da equação (1) por abranger variável defasada da variável dependente
representada pelo termo 𝑌𝑡−1 pode apresentar correlação entre os termos de pertubação da
análise. Logo, segundo Arellano e Bond (2001) apud Araújo & Filho (2010) estimação do
referido modelo pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) não permite
estimativas consistentes. Neste sentido Arellano e Bond (2001) desenvolveram um estimador
baseado no Método dos Momentos Generalizados (GMM) para modelos dinâmicos,
proporcionando estimativas consistentes e eficientes dos parâmetros.
4.1 Modelo Empírico
Consistindo na aplicação do método de dados em painel dinâmico, o modelo
econométrico a ser estimado possui a seguinte representação:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1 𝑌𝑖𝑡−1 + 𝛽2 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑢𝑝𝑖𝑡 + 𝛽3 𝐼𝑌 + 𝛽4 𝑇𝑥𝐼𝑛𝑓𝑙 + 𝛽5 𝐺𝑟𝑎𝑢𝐴𝑏𝑒𝑟𝑡 + 𝜇𝑖𝑡
Onde, 𝑌𝑖𝑡 representa a taxa de crescimento do país i no período t, 𝑌𝑖𝑡−1 a taxa de
crescimento defasada do país i no período t-1, 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑢𝑝𝑖𝑡 representa o índice de corrupção, 𝐼𝑌
o investimento (% PIB) para o país i no período t, 𝑇𝑥𝐼𝑛𝑓𝑙 representando a taxa de inflação do
país i no período t, 𝐺𝑟𝑎𝑢𝐴𝑏𝑒𝑟𝑡 representando o grau de abertura da economia do país i no
período t, e 𝜇𝑖𝑡 representando o termo de erro do modelo.
5 BASE DE DADOS
O período da análise corresponde de 1995 a 2011. Os dados utilizados nesta análise
são da base de dados do Banco Mundial para os BRICS, com exceção da variável índice de
percepção da corrupção em que é utilizado o Transparency International Corruption Índex
(CPI) da International Transparency, que disponibiliza este índice anualmente para todos os
países desde 1995.
O índice de percepção da corrupção como proxy para o nível de corrupção no setor
público, é um indicador agregado que combina diferentes fontes de informação sobre a
11
Greene (200), p. 400.
corrupção, tornando-se possível comparar países. Este varia de 0 a 10, em que 10 indica um
país altamente limpo e 0 indica um país altamente corrupto, este índice é o que tem sido mais
utilizado na literatura empírica internacional que estuda corrupção influenciando no
crescimento econômico, como apresenta os trabalho de Mauro (1995), Mo (2000), Mocan
(2007), Podobnik et al (2008) e Castro (2008). Para tanto, espera-se que exista uma relação
negativa entre o índice de corrupção e o crescimento econômico para os países em análise.
6 RESULTADOS
Para a respectiva inferência a análise seguiu os seguintes procedimentos: organização
dos dados em forma de painel; estimação do modelo dinâmico com estimador Blundell/Bond;
para verificar a robustez e consistência dos modelos foram aplicados os testes de
autocorrelação (teste Bond) e o de especificação ou validação dos instrumentos (teste de
Sargan), ambos sugeridos por Arellano e Bond (1991).
A aplicação dos testes de especificação e autocorrelação 12 permitiram avaliar os
melhores modelos, tendo sido realizado para esta inferência o teste de Sargan e o teste de
Arellano e Bond. Em que, o teste de Sargan tem como objetivo verificar a validade dos
instrumentos quando se aceita a hipótese nula. E o teste de Arellano e Bond verificar a
correlação serial dos resíduos de primeira e segunda ordem. Logo, sendo a estimação
consistente, deve-se rejeitar a hipótese nula de ausência de autocorrelação de primeira ordem
e não rejeitar a hipótese nula de ausência de autocorrelação de segunda-ordem.
A Tabela 1 apresenta, então, os resultados estimados, assim como, o resultado dos
respectivos testes.
TABELA 1. Resultados das Estimações
TxCresc
Coef
-8,8890***
L1
(0,051)
-53,0381**
Corrup
(0,043)
2,2486**
IY
(0,034)
-0,8201**
TxInfl
(0,041)
1,3491**
GrauAbert
(0,034)
Teste de Autocorrelação
M2
0,5944
Teste Sargan
Chi2
5,89E-25
Prob>chi2
1.0000
Fonte: Elaboração Própria.
Nota: Os p-valores estão entre parêntese. * Significância de 1%, ** Significância de 5%
e *** Significância de 10%. Sobre as variáveis explicativas, L1 representa a defasagem
em Yt-1.
Como se pode observar na referida tabela, identifica que diante o Teste de Sargan, os
instrumentos são validados quando aceita-se a hipótese nula, e quanto ao teste autocorrelação
12
Sendo por método utilizado o painel dinâmico este é sensível a autocorrelação dos resíduos, por trabalhar com
defasagem, como se pode verificar em Gujarati (2000).
também aceita-se a hipótese nula de não correlação serial de segunda ordem, identificando os
estimadores como consistentes.
Analisando os resultados dos estimadores13, pode-se verificar que a variável defasada
é significativa ao nível de 10%, o que indica um ajustamento correto para um padrão de
comportamento dinâmico das variáveis estimadas. Todas as demais variáveis apresentaram
significativas ao nível de 5%.
As estimações evidenciam uma relação positiva com relação a variável objetivo deste
estudo que é o nível de corrupção, em que se um dos BRICS torna-se mais limpo com relação
a corrupção (menos corrupto), isto é, conforme o índice de corrupção em média aumenta a
taxa de crescimento do país decresce, não corroborando com a literatura mais atual que tem
estudado a influencia desta variável sobre o crescimento, como Mauro (1995), Mo (2000),
Castro (2008) e Ugur & Dasgupta (2011). Assim, diante os resultados expostos, um aumento
de uma unidade do índice de corrupção reduz a taxa de crescimento por 53 pontos
percentuais.
Outras variáveis que apresentaram relação negativa foram a defasagem da taxa de
crescimento do PIB e taxa de inflação, cujo aumento de 1% no crescimento destes países no
período anterior (Yt-1) em média ocasiona uma redução de 8,88% no crescimento do período
seguinte, não conseguindo diante os resultados apresentados revelar um efeito-transferência
do crescimento passado para o futuro. Já com relação a taxa de inflação um aumento de 1%
desta provoca em média uma redução de cerca de 0,82% na taxa de crescimento dos países
que compõe o BRICS, concordando com a teoria inflação tem uma relação negativa com o
crescimento, colaborando com a teoria econômica de que taxa de inflação altas reduzem os
rendimentos das pessoas podendo por conseqüência depreciar o crescimento econômico14.
Já com relação a taxa de investimento (% PIB) e o grau de abertura da economia, estes
apresentaram uma relação positiva em que um aumento de 1% em cada uma destas variáveis
para os BRICS, provoca em média, respectivamente, um aumento de cerca de 2,25% e 1,35%
na taxa de crescimento de cada país.
7 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Com a construção de índices que conseguem mensurar a corrupção, como o índice de
percepção da corrupção da Transparency International, é que tem motivado nos últimos anos
a realização de estudos empíricos para este tema, contribuindo para uma melhor divulgação
desta prática.
Assim, diante o objetivo da pesquisa de inferir a influência do nível de corrupção
sobre a taxa de crescimento econômico. Os resultados desta pesquisa discordaram da
literatura que assume uma relação negativa entre a corrupção e o crescimento econômico.
Concluindo-se que um aumento de uma unidade no índice de corrupção, tornando em média,
um país dos BRICS menos corrupto, acarreta em um decréscimo de cerca de 53% no seu
crescimento econômico.
Este resultado corrobora com os trabalhos de Leff (1964), Huntington (1968),
Acemoglu & Verdier (1998) apud Ugur & Dasgupta (2011) e de Bardhan (1997) apud Mo
(2000), que também realizando inferência sobre esta relação encontraram resultado positivo,
favorecendo minorias que sinalizam maiores investimentos ou promovendo uma maior
redução na burocratização destes países.
Corroborando ainda, com as reflexões de Coelho (2006) quando o mesmo aborda a
idéia de que o governo não é a solução perfeita e automática para os problemas das falhas de
mercado, ressaltando que as imperfeições do mercado nem sempre exigem a intervenção
13
14
Toda a interpretação dos resultados tiveram como base a literatura do Gujarati (2000).
Vid. Froyen (2006).
governamental. E com Silva (1995), quando os governos são grandes compradores de bens de
capital e de obras de infra-estrutura com preços que dificilmente são estabelecidos por uma
lógica de mercado, retomando ao seu benefício próprio com reflexos no sistema econômico.
As demais variáveis explicativas taxa de investimento, taxa de inflação e grau de
abertura da economia, apresentando-se significantes identificaram resultados que corroboram
com a teoria do crescimento. Com a taxa de investimento e a abertura da economia sendo
positivamente relevantes para o crescimento dos BRICS, com a inflação exercendo um efeito
negativo.
Ainda para este estudo foram realizados exercícios com o logaritmo do PIB per capita
como variável explicativa, assim como, a inserção de taxa de crescimento da população, com
base nos trabalhos de Mo (2000) e Castro (2008), encontrando uma relação positiva da não
corrupção com o PIB, porém insignificante estatisticamente, o que nada se podia afirmar,
permanecendo o modelo neste apresentado, por revelar-se como o de maior eficiência.
Por fim, os resultados por esta pesquisa encontrados é de um estudo preliminar,
sugerindo-se, assim, como estudo futuro, a avaliação dos efeitos da corrupção sobre o
crescimento no longo prazo, já que como evidenciou alguns autores citados anteriormente,
este resultado negativo da não corrupção no crescimento pode ter sido por este estudo ser de
curto prazo, evidencia confirmada quando, posteriormente, através de modelo econométrico
simultâneo poderá se estimar efeitos de curto e longo prazo.
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