Essays on Spatial Econometrics

Esta dissertação concentra-se nos processos estocásticos espaciais definidos em um reticulado, os chamados modelos do tipo Cliff & Ord. Minha contribuição nesta tese consiste em utilizar aproximações de Edgeworth e saddlepoint para investigar as propriedades em amostras finitas do teste para detectar a presença de dependência espacial em modelos SAR (autoregressivo espacial), e propor uma nova classe de modelos econométricos espaciais na qual os parâmetros que afetam a estrutura da média são distintos dos parâmetros presentes na estrutura da variância do processo. Isto permite uma interpretação mais clara dos parâmetros do modelo, além de generalizar uma proposta de taxonomia feita por Anselin (2003). Eu proponho um estimador para os parâmetros do modelo e derivo a distribuição assintótica do estimador. O modelo sugerido na dissertação fornece uma interpretação interessante ao modelo SARAR, bastante comum na literatura. A investigação das propriedades em amostras finitas dos testes expande com relação a literatura permitindo que a matriz de vizinhança do processo espacial seja uma função não-linear do parâmetro de dependência espacial. A utilização de aproximações ao invés de simulações (mais comum na literatura), permite uma maneira fácil de comparar as propriedades dos testes com diferentes matrizes de vizinhança e corrigir o tamanho ao comparar a potência dos testes. Eu obtenho teste invariante ótimo que é também localmente uniformemente mais potente (LUMPI). Construo o envelope de potência para o teste LUMPI e mostro que ele é virtualmente UMP, pois a potência do teste está muito próxima ao envelope (considerando as estruturas espaciais definidas na dissertação). Eu sugiro um procedimento prático para construir um teste que tem boa potência em uma gama de situações onde talvez o teste LUMPI não tenha boas propriedades. Eu concluo que a potência do teste aumenta com o tamanho da amostra e com o parâmetro de dependência espacial (o que está de acordo com a literatura). Entretanto, disputo a visão consensual que a potência do teste diminui a medida que a matriz de vizinhança fica mais densa. Isto reflete um erro de medida comum na literatura, pois a distância estatística entre a hipótese nula e a alternativa varia muito com a estrutura da matriz. Fazendo a correção, concluo que a potência do teste aumenta com a distância da alternativa à nula, como esperado.

Testando as hipóteses do modelo de Mincer para o Brasil: uma abordagem não paramétrica

Na literatura empírica, várias estimativas de taxas de retorno para educação têm sido reportadas, baseadas no modelo de Mincer (1958, 1974). No entanto, para que o coeficiente dos anos de estudo, em uma regressão do logaritmo da renda contra educação e experiência, seja entendido como taxa de retorno diversas hipóteses devem ser válidas. Baseado em Heckman, Lochner e Todd (2006) e Heckman, Ichimura, Smith e Todd (1998), testamos algumas de tais hipóteses como: linearidade nos anos estudo e separabilidade entre educação e experiência (paralelismo). Para isso, utilizamos dados da PNAD (1992-2004) e do Censo (1970-2000) e lançamos mão de regressões paramétricas e não-paramétricas (regressão linear local); e acabamos rejeitando tanto linearidade como paralelismo. Adicionalmente, relaxamos tais hipóteses e estimamos as taxas internas de retorno (T1Rs), baseado em Becker (1993), para se medir a ordem do viés em relação ao coeficiente escolar do modelo original de Mincer. Esta medida permite mensurar o tamanho do erro em diversos estudos quando os mesmos utilizam o modelo de Mincer. Obtemos vieses que chegaram a ordem de mais de 200%, como por exemplo a TIR em 2000 passando de 17.2% para todos níveis educacionais (retorno "minceriano") para 5.61% para mestrado/doutorado em relação ao nível superior, quando estimada não parametricamente, relaxando linearidade e paralelismo. Assim, diversos estudos no Brasil não consideram tais hipóteses e, conseqüentemente suas estimativas estão erradas e mais ainda, a magnitude deste erro é grande, podendo levar à conclusões distorcidas ou mal interpretadas. Assim, provemos também novas estimativas das TIRs, as quais devem ser tomadas como referência para a análise do comportamento dos agentes nos movimentos de demanda por educação e oferta de mão-de-obra. Por fim, corroboramos a evidência da literatura que os retornos educacionais estão decaindo ao longo das décadas, com exceção do nível superior que aponta para um crescimento nesta última década, mas em magnitude menor das obtidas em diversos estudos recentes, que se baseiam no modelo de Mincer.

Impactos econômicos das mudanças do PIS-COFINS utilizando um modelo de equilíbrio geral computável

Neste artigo é apresentada uma avaliação dos impacto da reforma tributária do PIS/PASEP e da COFINS, que passaram a ser coletados através de dois regimes associados aos fluxos domésticos (cumulativo e não cumulativo - misto) e a incidir sobre importações de bens e serviços. A metodologia adotada utiliza um modelo de Equilíbrio Geral Computável (CGE), adaptado para as novas características do sistema fiscal e especificado para simular os impactos sobre indicadores de bem-estar no Brasil. Estes impactos foram avaliados em duas etapas: a mudança do regime cumulativo para o novo regime tributário e a reforma completa. Os resultados mostram que esta reforma teria provocado deterioração dos indicadores macroeconômicos, de mercado de trabalho e de bem-estar.

A relação entre aglomeração produtiva e crescimento: a aplicação de um modelo multinível ao setor industrial paulista

Este estudo identificou a relação da aglomeração de firmas de uma mesma atividade econômica na taxa de crescimento do emprego local. Dados das firmas industriais do Estado de São Paulo constantes da Relação Anual de Informações Sociais [RAIS] nos anos de 1996 a 2005 foram coletados. Foram analisadas 263.020 observações de nível de emprego de 26.231 combinações de município-CNAE e 296 diferentes atividades. Os critérios de Puga (2003) e Suzigan, Furtado, Garcia, Sampaio (2003) foram usados para identificar as aglomerações. Uma análise de curva de crescimento, usando-se um modelo multinível, foi desenvolvida no software Hierarchical Linear Models [HLM]. Os resultados evidenciam que existe uma relação positiva entre aglomeração de firmas de uma mesma atividade econômica e o crescimento de emprego. Considerando as externalidades previstas pelo fato de as empresas estarem localizadas em uma mesma região, pode-se sugerir que, em termos comparativos, firmas de uma mesma atividade econômica, localizadas em aglomeração, podem, perceber crescimento maior que suas concorrentes localizadas fora de um aglomerado. Este resultado é relevante, tanto para a empresa individual, como para o estabelecimento de políticas públicas que apóiam o desenvolvimento regional, no nível do município. As evidências confirmam estudos anteriores de caso, permitindo dar mais robustez à teoria