Os investimentos chineses em pesquisa e desenvolvimento (P&D) cresceram desde a virada do século, aumentando mais de dez vezes em termos absolutos desde 2000 e atingindo uma alta de 2,4% do PIB em 2020. Como o segundo maior gastador mundial em P&D depois dos Estados Unidos Unidos, a China é certamente uma força a ser reconhecida no cenário global de inovação. Seu novo impulso em direção ao crescimento liderado pela inovação e a ambição declarada de se tornar uma potência de inovação tecnológica até 2050 levantaram questões:a China está no caminho certo para atingir seus objetivos e maiores investimentos em P&D – como prometido pelo primeiro-ministro Li Keqiang – chegarão lá?
Em um estudo publicado na edição de julho de 2022 da Econometrica , o economista de Yale Fabrizio Zilibotti e os coautores Michael König, Zheng Michael Song e Kjetil Storesletten abordam essa questão através das lentes da má alocação.

Resultados em resumo

• Apesar das extensas distorções do mercado de trabalho e de capitais enfatizadas na literatura sobre desenvolvimento econômico chinês, os investimentos em P&D têm sido um importante impulsionador do crescimento da produtividade da China.
• No entanto, aliviar as distorções na economia chinesa aumentaria a produtividade da inovação, criando as condições para que as "empresas certas" invistam em P&D.
• Portanto, reduzir a alocação incorreta não apenas promete estática significativa ganhos de eficiência (ganhos quando a economia está em equilíbrio), mas também dinâmicas ganhos (ganhos à medida que a economia se ajusta ao equilíbrio), porque estimula as empresas com uma vantagem comparativa natural em inovação a realizar P&D.
• O direcionamento de políticas baseadas em inovação é importante. Gastos pesados ​​em P&D – por exemplo, por meio de subsídios governamentais – não podem garantir um alto crescimento e podem sair pela culatra, se incentivarem empresas improdutivas a inovar e deixar passar a estratégia de inovação mais adequada de imitar.

Alocação incorreta em P&D chinês

“Na China, as empresas com conexões mais fortes com o Estado têm mais acesso a recursos do que empresas mais eficientes, mas mal conectadas”, explicou Fabrizio Zilibotti, professor de economia internacional e de desenvolvimento da Tuntex, em entrevista ao EGC. "Isso dá origem à má alocação de recursos, pois os recursos (trabalho e capital) são absorvidos por empresas de produtividade relativamente baixa, enquanto as forças competitivas são bloqueadas". Se as empresas com potencial limitado de crescimento por meio da inovação realizarem P&D de qualquer maneira, talvez devido a incentivos governamentais, isso resultará em má alocação de P&D. As empresas de maior produtividade e mais aptas à atividade inovativa ficam privadas de recursos para conduzi-la, impedindo o crescimento econômico.

O estudo de Zilibotti e seus coautores sobre alocação incorreta de P&D e suas implicações é o primeiro desse tipo, avançando tanto um modelo teórico com mudanças técnicas endógenas quanto testando suas previsões por meio de sua aplicação a um novo conjunto de dados no nível da empresa.

Uma teoria da mudança técnica:imitar versus inovar

No modelo teórico do estudo, as empresas que maximizam o lucro com o objetivo de melhorar sua tecnologia interagem com outras empresas de forma aleatória em cada período de tempo. Eles são agrupados em diferentes indústrias e têm níveis variados de produtividade. As empresas têm duas opções:imitar ou inovar. A imitação requer menos recursos e é adequada para empresas menos produtivas:há uma grande chance de elas encontrarem uma empresa mais produtiva e aprenderem com ela as melhores práticas. Em contrapartida, inovar exige investimentos específicos e convém a empresas mais produtivas. Essas empresas têm pouco a aprender com seus pares, de modo que podem aumentar melhor sua produtividade projetando novos produtos e descobrindo novos processos. Em última análise, as empresas mais eficientes empurram a fronteira da inovação, enquanto o restante segue seu exemplo.

As distorções – que ocorrem quando a interferência no mercado afeta os preços e prejudica a eficiência – desempenham um papel fundamental no modelo. As cunhas específicas do mercado de trabalho e de capital desencorajam as empresas de investir, reduzindo o quanto elas podem lucrar com uma melhoria de produtividade futura.

Surgem quatro previsões testáveis:

1. Se tudo o mais for igual, as empresas mais produtivas são mais propensas a se envolver em P&D;
2. Entre as empresas com o mesmo nível de produtividade, as empresas maiores são mais propensas a se envolver em P&D;
3. Quanto mais produtiva é uma empresa, menor é o crescimento da produtividade que ela pode esperar no futuro, o que significa que a convergência ocorre - este é especialmente o caso de empresas que não são de P&D; e
4. A diferença no crescimento médio da produtividade entre empresas de P&D e não P&D aumenta em níveis mais altos de produtividade.

Um resultado chave do modelo é que, em equilíbrio, a distribuição da produtividade se move na direção do aumento da produtividade ao longo do tempo. No jargão matemático, pode ser descrito como uma "onda viajante". A intuição é clara:a curva que representa a distribuição das ondulações da produtividade da esquerda para a direita, representando a mudança técnica. Todas as empresas abaixo de um certo limiar de produtividade imitam; o resto inova.

Aplicando a teoria aos dados:pegando a onda

Os autores usam uma estratégia de estimativa conhecida como método simulado de momentos para combinar seu modelo teórico com dados sobre empresas manufatureiras chinesas de 2007-2012. Em essência, a distribuição estacionária de produtividade total dos fatores (TFP) descrita no Painel A tem vários parâmetros; os autores selecionam valores para esses parâmetros que permitem obter a melhor reprodução dos dados em nível de empresa chinesa. Seu modelo se ajusta ainda melhor aos dados depois de ser aumentado com "cunhas de inovação" (que tornam P&D mais barato para algumas empresas e mais caro para outras) e contabilizando os relatórios incorretos de gastos com P&D pelas empresas.

O erro de medição – que surge quando os valores são medidos de forma imprecisa – tem sido um bugbear da literatura sobre má alocação. Os autores trazem um excitante desenvolvimento metodológico para o campo ao propor um modelo explícito de erro de medição. Sob certas suposições, seu modelo permite que eles avaliem quanto dos dados é atribuível ao erro de medição.

A análise dos autores indica que o erro de medição cria a falsa impressão de uma convergência mais forte nos dados do que existe na realidade:exagera até que ponto as empresas não-P&D menos produtivas alcançam as empresas não-P&D mais produtivas devido ao fato de as primeiras terem maior taxas de crescimento da produtividade. Isso ressalta a importância de corrigir o erro de medição por causa da precisão.

As previsões do modelo são confirmadas nos dados. Por exemplo, a parcela de empresas envolvidas em P&D quase dobra à medida que se passa das empresas menos produtivas para as mais produtivas, e as empresas maiores são mais propensas a realizar P&D. Os resultados dos autores inspiram confiança em seu método de estimativa:não apenas as previsões qualitativas de seu modelo se sustentam, mas também muitos aspectos de seu modelo se ajustam aos dados de maneira recomendável, mesmo sem ajuste deliberado.

A análise dos autores sugere que os investimentos em P&D foram um importante determinante do crescimento da produtividade no período 2007-2012, apesar dos ventos contrários impostos pelas distorções generalizadas do mercado de trabalho e de capital induzidas por políticas (por exemplo, restrições à mobilidade do trabalho através do hukou e forte intervenção na alocação de capital por meio de planos administrativos de crédito).

China x Taiwan:

As economias de Taiwan e da China apresentam fortes semelhanças em sua orientação para a exportação e importância do setor manufatureiro. "Uma questão que nos interessa é:o que aconteceria se a China tivesse acesso à mesma tecnologia que as empresas taiwanesas?" disse Zilibotti. Os autores corroboram a validade de seu modelo teórico testando-o em um conjunto de dados de empresas taiwanesas e, em seguida, comparam os resultados em suas amostras chinesas e taiwanesas. Embora os parâmetros estimados para a amostra taiwanesa dos autores sejam qualitativamente semelhantes aos da amostra chinesa, as diferenças quantitativas acabam sendo impressionantes:a inovação e a difusão de tecnologia são mais rápidas em Taiwan do que na China.

Experiências de políticas contrafactuais e suas implicações

Para estudar as implicações da má alocação, os autores conduzem análises contrafactuais, o que significa que eles consideram “realidades” hipotéticas onde certos aspectos da economia são ajustados. Em um contrafactual, eles investigam o efeito de uma redução na má alocação. A redução da má alocação gera ganhos dinâmicos de eficiência, desencadeando um ajuste para um novo equilíbrio com maior crescimento. O crescimento acelera e a distribuição da produtividade das empresas se torna mais dispersa. Isso sugere que reduzir a má alocação, por exemplo, reduzindo o apoio estatal a empresas com vínculos políticos ou aliviando as restrições de crédito, poderia aumentar a produtividade da inovação e aumentar consideravelmente o crescimento.

Em outro contrafactual, os autores descobriram que subsídios não direcionados à P&D – subsídios acessíveis a todas as empresas, em vez de direcionados especificamente a apenas um subconjunto de empresas – aceleram o crescimento da produtividade em níveis moderados, mas podem sair pela culatra se forem excessivamente generosos. Em outras palavras, os subsídios à P&D podem ser uma coisa boa demais:quando os subsídios à P&D são distribuídos indiscriminadamente, as "empresas erradas" inovam, mesmo que fossem melhores imitar, inibindo o crescimento da PTF.

"Uma implicação política importante é que gastar dinheiro em empresas para realizar P&D não é suficiente para garantir o crescimento da produtividade", disse Zilibotti. “Acima de tudo, os recursos devem induzir as 'empresas certas' a inovar. Na melhor das hipóteses, não está claro se uma abordagem de cima para baixo com um forte papel do governo pode ser um bom substituto para isso." + Explorar mais

O papel da má alocação de recursos na produtividade diminui desde a crise financeira de 2007