SBTC vs TRADE na Desigualdade Salarial: Aplicação Empírica em 27 Países da UE

2012 SBTC vs Trade na Desigualdade Salarial: Aplicação Empírica nos 27 Países da União Europeia por Ana de Lurdes Abreu Reimão Albuquerque Tese de Mestrado em Economia e Gestão da Inovação Orientada por: Professor Doutor Óscar Afonso (orientador) Mestre Alexandre Almeida (co-orientador) © Ana de Lurdes Reimão Albuquerque, 2012 i Nota Biográfica Ana de Lurdes Abreu Reimão Albuquerque nasceu em Vila Nova de Gaia, a 19 de Dezembro de 1987. Completou, em 2009, o curso de Economia na Faculdade de Economia da Universidade do Porto (FEP), com a nota final de 13 valores. Após a conclusão do curso, ingressou no Mestrado em Economia e Gestão da Inovação. Concomitantemente, assumiu funções de administrativa na Caixa Económica Montepio Geral até Setembro de 2011. De seguida, encetou nova actividade profissional na empresa de corretagem e consultadoria de seguros, F·Rego – Corretores de Seguros como administrativa, cargo que ocupa até à presente data. ii Agradecimentos É com muita satisfação que expresso aqui o mais profundo e sincero agradecimento a todos aqueles que tornaram a realização deste trabalho possível. Em primeiro lugar, gostaria de agradecer ao Professor Óscar Afonso, meu orientador da dissertação, pela competência científica e acompanhamento do trabalho, pela disponibilidade, apoio, generosidade e compreensão reveladas ao longo destes meses de trabalho, assim como pelas críticas, correcções e sugestões relevantes indispensáveis à concretização deste trabalho. Ao Professor Alexandre Almeida, meu co-orientador, gostaria de agradecer pelo seu empenho em explicar as coisas de forma simples e clara, pela competência científica e orientação dada, pela disponibilidade, atenção dispensada, profissionalismo e incentivo demonstrados ao longo da dissertação e pela ajuda essencial na utilização do software e nas questões teóricas de econometria. Gostaria também de agradecer a toda a minha família, em particular aos meus pais, Alexandre e Esmeralda, ao meu irmão Ivo e ao meu tio “Varinho”, que me apoiaram e incentivavam incondicionalmente, estando sempre disponíveis para me ajudar. E por fim, mas não menos importante, agradeço ao meu namorado André, pelo seu companheirismo, compreensão, paciência e incentivo, pelo seu carinho e atenção, por sempre estar disposto a ajudar-me em qualquer situação e, principalmente, pelo seu apoio que me conforta e me torna mais confiante. iii Resumo Nas últimas décadas, o aumento da desigualdade salarial entre trabalhadores qualificados e não qualificados tem sido observado em muitos países. Esta mudança é normalmente justificada através de duas linhas teóricas fundamentais: liberalização do comércio internacional e/ou Skill-Biased Technological Change (SBTC). Neste trabalho, analisamos o impacto real de ambas as linhas teóricas na desigualdade salarial de 27 países da União Europeia (UE27), tendo por base o uso de técnicas econométricas e os estudos até agora realizados. Dada a limitação de dados disponíveis, os resultados deste trabalho são baseados numa amostra de 18 países da União Europeia durante o período entre 1997 a 2009. Em função dos pressupostos teóricos apresentados e os resultados dos testes estatísticos, concluímos que a literatura SBTC apresenta um efeito marginal significativo na desigualdade salarial, quer medido pelo rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário, quer entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico, para os diferentes grupos em análise. Os resultados obtidos revelaram ainda que a imigração e a educação exercem uma influência significativa na desigualdade salarial, nos vários países da amostra. iv Abstract In the last decades, the wage inequality increase between skilled and unskilled workers has been observed in several countries. This change is usually justified by two fundamental theoretical perspectives: liberalization of international trade and/or SkillBiased Technological Change (SBTC). In this work, we analyze the impact of both theories on wage inequality of 27 countries of the European Union (EU27), based on econometric techniques and studies carried out so far. Due to the limitation of available data, the results of our work are based on a sample of 18 countries of the European Union during the period between 1997 and 2009. Based on theoretical assumptions and statistical test results, we were able to conclude that SBTC presents a significant marginal effect on the wage inequality, both measured as the wage premium ratio between individuals with higher education and individuals with upper secondary education, and between individuals with higher education and individuals with basic education, for the different groups under analysis. The obtained results further revealed that immigration and education exert a significant influence on wage inequality, for the different countries in the sample. v Índice 1. Introdução .............................................................................................................. 1 2. Literatura Relevante .............................................................................................. 5 3. Dados e Metodologia ............................................................................................ 15 3.1. Metodologia de investigação e amostra do modelo .............................................. 15 3.2. Análise descritiva .................................................................................................... 19 i) Análise de correlação ............................................................................................................. 24 3.3. Modelo econométrico .............................................................................................. 27 i) Pool OLS ............................................................................................................................... 28 ii) Modelo de Efeitos Fixos (FEM) ............................................................................................ 30 iii) Modelo de Efeitos Aleatórios (REM) .................................................................................... 32 iv) Pool OLS, FEM, REM: Qual o modelo a adoptar? ................................................................ 33 4. Resultados Estimados .......................................................................................... 36 5. Conclusão .............................................................................................................. 52 6. Referências Bibliográficas ................................................................................... 55 vi Índice de Tabelas Tabela 1 - Composição da amostra e subamostras ................................................ 18 Tabela 2 - Definição das variáveis de análise ....................................................... 19 Tabela 3 - Estatística descritiva dos países da amostra ......................................... 20 Tabela 4 - Estatística descritiva dos países líderes da amostra ............................. 21 Tabela 5 - Estatística descritiva dos países seguidores na inovação da amostra ... 22 Tabela 6 - Estatística descritiva dos países moderados na inovação da amostra .. 23 Tabela 7 - Correlações (Pearson) para os países da amostra ................................ 25 Tabela 8 - Correlações (Spearman) para os países da amostra ............................. 26 Tabela 9 - Modelo 1: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário ............................................................................................................ 36 Tabela 10 - Modelo 1: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico ................................................................................................................... 39 Tabela 11 - Modelo 2: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário ............................................................................................................ 41 Tabela 12 - Modelo 2: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico ................................................................................................................... 43 Tabela 13 - Modelo 3: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário ............................................................................................................ 44 Tabela 14 - Modelo 3: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico ................................................................................................................... 46 Índice de Tabelas vii Tabela 15 - Modelo 4: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário ............................................................................................................ 47 Tabela 16 - Modelo 4: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico ................................................................................................................... 50 Literatura Relevante 5 2. Literatura Relevante A desigualdade salarial entre trabalhadores qualificados e não qualificados, num determinado país, pode ser analisada, sobretudo, por duas linhas teóricas existentes: a nível das modificações no comércio internacional (trade) e/ ou a nível da literatura SBTC. Todavia, factores como a demografia, o aumento da escolaridade, a sindicalização, o colapso do comunismo, a imigração, a democratização ou a introdução do salário mínimo nacional, podem também ser importantes factores que influenciam as tendências da desigualdade salarial (O'Rouker, 2001). Segundo Wood (1995), Durevall & Munshi (2006) e Cheng & Dingsheng (2007), entre outros, a teoria que melhor explica os efeitos do comércio sobre a desigualdade salarial é a teoria de Heckscher-Ohlin-Samuelson (HOS). Esta teoria afirma que, num regime de liberalização do comércio internacional, a estrutura de produção de um país é determinada pela sua dotação relativa dos factores. Assim, sob determinados pressupostos, os países devem exportar os bens que usam intensivamente os factores de produção que são relativamente abundantes e importar bens que usam intensivamente factores que são relativamente escassos no seu país. Um efeito colateral desse tipo de comércio, não surpreendente, é a alteração da remuneração de diferentes factores na economia doméstica (Wood, 1995). O corolário de Stolper e Samuelson considera a relação entre os preços dos bens e o rendimento dos factores no modelo de HOS. A ideia central defendida é que o comércio internacional reduz a desigualdade salarial em países intensivos em mão-deobra não qualificada e aumenta em países intensivos em mão-de-obra qualificada, através de mudanças nos preços relativos (Durevall & Munshi, 2006). Para melhor se perceberem os efeitos sobre os salários, estes autores consideram um modelo de Heckscher-Ohlin simples com dois países (desenvolvidos e em desenvolvimento), dois factores (mão-de-obra qualificada e não qualificada) e dois bens (bens intensivos em trabalho qualificado e bens intensivos em trabalho não qualificado). Países em desenvolvimento relativamente abundantes em mão-de-obra não qualificada beneficiam com a especialização em bens intensivos em mão-de-obra não qualificada (possuindo maior vantagem comparativa nesses bens). Como resultado, a procura relativa por trabalhadores não qualificados aumenta, levando a um aumento do seu salário relativo. Por outro lado, países desenvolvidos que são relativamente abundantes em mão-de-obra qualificada beneficiam com a especialização na produção Literatura Relevante 6 de bens intensivos em mão-de-obra qualificada (onde obtêm maior vantagem comparativa). Assim, haverá uma contracção do sector que utiliza trabalhadores não qualificados (de importação), reduzindo a procura de trabalhadores não qualificados e consequente o seu salário relativo. Desde modo, nos países em desenvolvimento o preço relativo dos bens intensivos em mão-de-obra não qualificada aumenta, proporcionando um aumento nos salários dos trabalhadores não qualificados; por outro lado, nos países desenvolvidos, o aumento do preço relativo dos bens intensivos em mão-de-obra qualificada leva a um aumento nos salários dos trabalhadores mais qualificados. Isto conduziria, então, a uma redução da desigualdade dos salários nos países em desenvolvimento e a um aumento nos países desenvolvidos (Durevall & Munshi, 2006). No entanto, há que ter em consideração vários factores que poderão influenciar o livre comércio e a distribuição salarial, como, por exemplo: a redução de tarifas ao comércio, com efeito positivo na expansão do comércio entre países; a alteração de atribuição dos skills-premium; a maior consciência e utilização das melhores práticas de produção tecnológica existente no estrangeiro, induzindo a mudança tecnológica e aumentando o trabalho qualificado (e.g. Acemoglu, 2003). É igualmente pertinente analisar estudos empíricos já existentes sobre a liberalização do comércio internacional e a desigualdade salarial nos diversos países do mundo. Tendo como referência a análise feita a diversos estudos por Durevall & Munshi (2006) constata-se que a previsão não se confirma na realidade: a desigualdade salarial tem diminuido nalguns países em desenvolvimento e aumentado noutros. Por exemplo, na Índia, no Quénia e em alguns paises da Ásia Oriental, conhecidos por Tigres Asiáticos (Hong Kong, Coreia, Singapura e Taiwan), com a abertura ao comércio internacional, a desigualdade salarial entre trabalhadores qualificados e não qualificados reduziu-se, indo de encontro à teoria de Hecksher-Ohlin-Samuelson supra apresentada. Porém, noutros estudos efectuados em épocas diferentes, em alguns países da América Latina, como é o caso da Argentina, Uruguai, Chile, México, Colômbia e Costa Rica, constatou-se que a liberalização do comércio internacional aumentou a desigualdade salarial. Mas quais podem ser as razões para o aumento da desigualdade salarial nos países em desenvolvimento? Nos estudos analisados por Durevall & Munshi (2006) e Cheng & Dingsheng (2007) foi possível identificar alguns factores que contribuem para esse aumento da desigualdade salarial. Entre esses factores destaque-se: o aumento do nível Literatura Relevante 7 de escolaridade; as mudanças no skill-premium nas indústrias; o recurso a investimento directo estrangeiro; a orientação da exportação realizada, desencadeada pelo catchingup tecnológico; aumento do progresso e desenvolvimento da tecnologia e consequentes mudanças na estrutura produtiva da economia (por exemplo, importação de equipamentos), que favorece cada vez mais a procura de mão-de-obra qualificada. Segundo Acemoglu (2003), a SBTC, que propõe a principal explicação para a desigualdade salarial, significa que qualquer mudança na tecnologia aumenta a procura agregada das qualificações e que um aumento na produtividade geral de um sector que use trabalhadores qualificados mais intensamente pode corresponder a uma mudança tecnológica baseada nas qualificações. Em termos históricos parece poder dizer-se que no início do século XIX as inovações substituíram (ao que parece) os trabalhadores qualificados e expandiram as tarefas realizadas por trabalhadores não qualificados. Por sua vez, no século XX os avanços tecnológicos aumentaram a procura de qualificações (skills) e a desigualdade salarial, principalmente por dois motivos: o comportamento dos salários e o feedback da escolarização indicam que a mudança tecnológica se baseou, ao longo do século, nas qualificações dos trabalhadores. A mudança tecnológica e o desenvolvimento e utilização da tecnologia por trabalhadores qualificados dão resposta às necessidades de obtenção de máximo lucro. Este século foi caracterizado pela SBTC, pois o aumento rápido da oferta de trabalhadores qualificados induziu o desenvolvimento de tecnologias complementares, exigindo mais qualificação. É provável que a recente aceleração na SBTC tenha sido uma resposta ao rápido aumento na oferta de qualificações durante as últimas décadas (Acemoglu D. , 2002). Acemoglu (2002) defende ainda que os recentes desenvolvimentos tecnológicos podem ter afectado a organização do mercado de trabalho, incluindo a forma como as empresas se organizam e as políticas de mercado de trabalho, e ter tido um grande efeito sobre a estrutura dos salários. Para melhor compreensão do porquê de, actualmente, as mudanças tecnológicas favorecerem os trabalhadores qualificados, Acemoglu (2002) aborda a tecnologia de duas formas: primeiramente, como algo exógeno e, depois, como algo endógeno. Na primeira abordagem, a tecnologia é algo exógeno que decorre dos avanços da ciência ou do comportamento dos empresários devido a diversos motivos sem fins lucrativos e que leva ao da procura de qualificações, devido a uma “revolução Literatura Relevante 8 tecnológica” (com internet, microchips e computadores), mas sem explicar o momento da aceleração. Na segunda abordagem, a tecnologia é endógena, reagindo a incentivos. O grande aumento na oferta de trabalhadores qualificados induz a aceleração na procura de qualificações. Ou seja, quando as tecnologias baseadas nas qualificações são mais rentáveis, as empresas terão mais incentivos para desenvolver e adoptar tais tecnologias. Por isso, um factor determinante da rentabilidade das novas tecnologias é o tamanho do mercado. Isso implica que os equipamentos que complementam o trabalho qualificado são mais rentáveis para o desenvolvimento quando existem mais trabalhadores qualificados a utilizá-los. Assim, as novas tecnologias tornaram-se mais skill-biased porque a oferta de trabalhadores qualificados também cresceu. Um rápido aumento na oferta de qualificações pode, por isso, levar a uma aceleração na procura de qualificações (Acemoglu, 1998). Donde, o timing dos aumentos da oferta e da procura não são uma coincidência, mas reflectem a resposta da tecnologia à oferta de qualificações (Acemoglu D. , 2002). A literatura da SBTC tenta pois solucionar a contradição do aumento do skill premium num contexto de aumento relativo da oferta de trabalhadores qualificados. O argumento é que a mudança no conhecimento tecnológico induz um aumento na procura relativa de trabalhadores mais qualificados que excede o aumento da oferta relativa, aumentando assim o skill premium. Nesta literatura, a direcção do conhecimento tecnológico, que impulsiona a dinâmica da desigualdade salarial, é determinada pelas dotações de trabalho (Acemolgu, 2002 e 2003). Com o aumento de oferta de trabalho qualificado (muito devido ao aumento do nível de escolaridade), no sector de bens intermédios, é cada vez mais rentável investir em tecnologia usada em bens intermédios H-skill, o que leva ao aumento da produtividade relativa dos H-skill. Como resultado, cria incentivos adicionais para a I&D baseadas nessas tecnologias, levando ao aumento da procura de trabalhadores cada vez mais qualificados e, assim, aumentando o skill premium. É por isso que as contribuições recentes interpretam o aumento do skill premium como uma consequência directa do aumento da oferta relativa de trabalhadores mais qualificados. No entanto, sublinhando o efeito do Literatura Relevante 9 tamanho do mercado sobre a evolução do conhecimento tecnológico, essa literatura contradiz a literatura dominante sobre os efeitos de escala desde Jones (1995). 1 Além disso, dados de países desenvolvidos e em desenvolvimento contradizem essa literatura da SBTC. Por exemplo, a Hungria e a República Checa registaram um aumento do skill premium, entre 1993 e 2004, enquanto o emprego relativo de trabalhadores mais qualificados diminuiu; a Holanda registou uma diminuição do skill premium, entre 1980 e meados de 1990, num cenário com aumento relativo de competências; o Canadá, entre 1980 e 1990, teve uma estável oferta relativa de qualificações, mas o skill premium aumentou (Afonso & Leite, 2010). Tendo em consideração estas contradições, surgem estudos que removem os efeitos de escala. A cadeia de efeitos passa então a ser induzida pelo canal dos preços em que o aumento do preço relativos dos bens H-skill leva a que seja cada vez mais rentável investir em I&D. Daí advêm incentivos adicionais para melhorar os bens Hskill, aumentando a produtividade relativa dos H-skills e provocando um aumento do salário relativo do trabalhadores H-skill (aumento do skill premium), ou seja, aumentando a desigualdade salarial. Afonso (2006) explica o aumento do skill premium num contexto em que os preços dominam o efeito induzido pelo mercado. Um aumento da oferta de trabalho altamente qualificado provoca uma queda imediata no prémio dos trabalhadores qualificados (H-skills). Mas o aumento da oferta de trabalho altamente qualificada direcciona o conhecimento tecnológico a favor dos H-skills, não pela dimensão do mercado mas porque induz a um “efeito de absorção do conhecimento tecnológico” (Afonso, 2006) que estimula a procura de trabalhadores qualificados e ao aumento do prémio dos H-skills. No seguimento da remoção dos efeitos de escala na literatura da SBTC, em que o caminho da desigualdade salarial é igualmente influenciado pela direcção do progresso do conhecimento tecnológico, mas fortemente induzido pelo canal de preço, Afonso e Leite (2010) sugeriram um modelo com learning-by-doing e com custos de adopção de tecnologia que afecta a direcção da mudança no conhecimento tecnológico, a procura 1 Segundo Jones (1995), se o nível de recursos para a I&D duplicasse, então o crescimento do output per capita também deveria duplicar. Mas, empiricamente, este ponto de vista sobre os efeitos de escala não está comprovado. Por exemplo, nos EUA o número de cientistas e engenheiros de 1950 para 1987 quintuplicou, mas o crescimento do output per capita não teve o mesmo aumento. Por isso, “the prediction of scale effects is clearly at odds with empirical evidence” (Jones, 1995, p. 760). Literatura Relevante 10 relativa de trabalho altamente qualificada e o skill premium. Concluíram que um aumento exógeno da oferta relativa de trabalho altamente qualificado aumenta sempre o skill premium na literatura SBTC, enquanto que, nesse modelo, o skill premium tanto pode aumentar como diminuir. Ainda no contexto de ausência de efeitos de escala, outro factor que pode influenciar a desigualdade salarial, tendo por base a literatura da SBTC, são as políticas governamentais de um país. Tendo em conta a política do governo, Afonso (2008) analisa como a literatura SBTC e a consequente desigualdade salarial influenciada pela qualificação pode ser causada pela intervenção do governo. Tendo, como exemplo, a política dos EUA, em 1981, o governo começou por estimular investimentos em I&D, sobretudo direccionado para trabalhadores qualificados, e a contribuir para o forte progresso do conhecimento tecnológico. Ao mesmo tempo, começou-se por mudar a composição das despesas públicas, direccionando alguns dos gastos públicos para bens altamente qualificados. Afonso (2008) mostrou que a desigualdade salarial influenciada pela qualificação é também causada pelo desvio do conhecimento tecnológico que pode, no entanto, ser encorajado por intervenções do governo. Por seu turno, os resultados da sua investigação sugerem que a política do governo dos EUA pode ser uma explicação para o aumento do skill premium, nas décadas de 80 e de 90 (Afonso, 2008). No entanto, Afonso e Almeida (2010) ao alargarem o debate empírico sobre este tema, estudaram a importância relativa da literatura da SBTC e do comércio internacional sobre a desigualdade salarial a favor dos trabalhadores mais qualificados, através de um conjunto de dados de 25 países da Organização de Cooperação e de Desenvolvimento Económico (OCDE), separando em dois grupos (países desenvolvidos e em desenvolvimento), entre 1997 a 2006. Foi possível concluir que a SBTC é a principal explicação nos países desenvolvidos, quando a desigualdade salarial é medida pela relação entre os salários dos licenciados e os salários dos indivíduos com o ensino básico; já o comércio internacional domina a explicação nos países em desenvolvimento, quando a desigualdade salarial é avaliada pela relação entre os salários dos licenciados e os salários dos indivíduos com o ensino secundário. Por outro lado, autores como Acemoglu (2003) e Unel (2010) sugeriram que o aumento do comércio internacional pode ser uma das principais causas do aumento da desigualdade salarial, porque induz a SBTC. Ou seja, as duas explicações concorrentes para o aumento da procura de qualificações – comércio internacional e SBTC – podem estar relacionadas. A explicação do comércio internacional sugere que o skill premium, Literatura Relevante 11 por exemplo, dos EUA aumentou, porque o comércio com os países menos desenvolvidos com trabalho escasso aumentou a procura trabalhadores norteamericanos qualificados. De facto, segundo Acemoglu (2003), entre 1970 e 1990, a percentagem das importações dos países menos desenvolvidos no PIB dos EUA aumentou consideravelmente. Segundo Acemoglu (2003), o comércio internacional induz a SBTC porque nos EUA houve uma tendência para aumentar o preço relativo dos bens intensivos em qualificação. Essa mudança nos preços relativos aumenta a procura por tecnologias utilizadas na produção desses bens, o que faz com que essas tecnologias e inovações sejam mais rentáveis e incentivem novas mudanças tecnológicas. Por isso é que o skill premium é determinado pela oferta relativa de competências, pelo grau de polarização de competências em tecnologia e pelo comércio internacional. Assim, como defende Acemoglu (2003), um aumento no número de trabalhadores qualificados amplia o tamanho do mercado para as tecnologias complementares qualificadas e induz a SBTC. No entanto, a relação entre as fontes e os skill premium relativos são diferentes em todos os países, havendo, contudo, uma relação negativa entre a oferta relativa de qualificações e o skill premium entre países com acesso à mesma tecnologia de ponta. Mais ainda, Lorenzen (s. d.) defende que o fenómeno da desigualdade salarial pode ser explicado com um modelo de oferta e procura. A procura por trabalhadores qualificados aumentou em relação à procura por trabalhadores não qualificados, enquanto a oferta de cada um destes grupos de trabalhadores tem permanecido relativamente estável. E, assim, os três principais factores que contribuem, em conjunto, para o aumento da procura de trabalhadores qualificados e consequente aumento da desigualdade salarial são: as mudanças entre e intra-indústrias, 2 o comércio internacional e as mudanças tecnológicas. Segundo o artigo de Machin (2008) as recentes subidas da desigualdade salarial, tendo em foco o Reino Unido, foram principalmente devido a uma combinação de SBTC e mudanças institucionais que afectam o mercado de trabalho. Autores como Machin e Van Reenen (1998) vêem a SBTC como uma força que opera nos mercados 2 A mudança industrial tem mostrado grande impacto na procura de trabalho qualificado porque, por um lado, a importância das indústrias na economia mudaram de sectores empregadores de trabalhadores pouco qualificados (indústrias transformadoras) para sectores empregadores de trabalhadores mais qualificados (serviços); por outro lado, dentro das indústrias tem aumentado o interesse por trabalhadores mais qualificados, devido ao aumento do investimento em tecnologia e I&D. Ambas levam ao aumento da procura de trabalhadores mais qualificado e consequentemente ao aumento dos salários em relação aos trabalhadores menos qualificados (Lorenzen, s. d.). Literatura Relevante 12 de trabalho de um número de países industrializados como gerador de maior desigualdade de mercado de trabalho do que no passado. Esta alteração foi motivada por avanços tecnológicos (como computadores, internet) que foram usados para beneficiar trabalhadores mais qualificados e, ao mesmo tempo, foram prejudiciais para os salários e perspectivas de emprego dos trabalhadores menos qualificados. Como essas tecnologias são difundidas em locais de trabalho modernos, o salário relativo do trabalhador qualificado aumenta ou aumentam as taxas de emprego de trabalhadores qualificados em detrimento dos trabalhadores menos qualificados. Outros factores que influenciam a desigualdade salarial, positiva e/ou negativamente, podem ser as alterações institucionais. Em primeiro lugar, o rápido declínio dos sindicatos, que, tradicionalmente, tinham apoiado os salários e o emprego dos trabalhadores não qualificados, desempenhou um papel na crescente desigualdade salarial. Em segundo lugar, a introdução do salário mínimo nacional 3 foi um importante factor na obtenção de notáveis ganhos salariais para os mais baixos assalariados, contribuindo para a redução da desigualdade (Machin & Van Reenen, 2008). Um estudo de Rueda e Pontusson (2000) revelou que factores de oferta e procura por si só não podem explicar variações observadas na desigualdade salarial entre os países da OCDE, ou seja, que os efeitos da distribuição dos salários do governo são contingentes no contexto institucional. 4 Enquanto os governos de esquerda estão associados a uma menor desigualdade salarial em economias de mercado liberal (EML), 5 este não é o caso em economias de mercado social (EMS). 6 Mostram que a distinção entre economias de mercado social e liberal tem implicações importantes para a nossa compreensão dos determinantes da desigualdade salarial. Os efeitos da distribuição dos salários na negociação da centralização, no emprego no sector público, 3 Dickens e Manning (2004), mostram que a introdução do salário mínimo nacional em Abril de 1999, no Reino Unido, foi importante na obtenção de ganhos salariais para os trabalhadores menos assalariados, na década de 2000, e no estreitamento da desigualdade (Machin & Van Reenen, 2008). 4 Como instituição vem à mente não só codificação de regras ou formalizados arranjos organizacionais, como também políticas de governo e a distribuição de poder entre interesses organizados. É comum, a distribuição sectorial do emprego e outras dimensões da estrutura industrial que são também referidas como variáveis institucionais. Quatro variáveis políticas institucionais relevantes da literatura são a sindicalização, centralização da negociação salarial, o tamanho do sector público e a composição partidária do governo (Rueda & Pontusson, 2000). 5 Nas economias de mercado liberal é mais comum a evidente discriminação salarial baseada no sexo, raça ou estatuto legal e a evolução salarial nos diferentes sectores da economia é mais forte (Rueda & Pontusson, 2000). 6 As economias de mercado social caracterizam-se por sistemas de segurança social abrangentes financiada por fundos públicos, pela regulamentação do governo para padronizar as condições de emprego e para fornecer um grau elevado de segurança no emprego e distingue-se por um elevado grau de institucionalização da negociação colectiva e a coordenação da formação dos salários (Rueda & Pontusson, 2000). Literatura Relevante 13 e no partidarismo diferem entre as variedades do capitalismo e que só a densidade sindical tem uma associação significativa com a desigualdade salarial, que não é afectada pela distinção entre as EMS e EML. Segundo Rueda e Pontusson (2000), países com sistemas de negociação salarial mais centralizados tendem consistentemente a ter uma distribuição mais compactada dos salários do que os países com menos sistemas centralizados de negociação salarial. A centralização facilita a redução das diferenças salariais entre empresas e entre sectores uma vez que significa que mais empresas e sectores são incluídos num assentamento de salário único. A relação entre o tamanho do sector público e a distribuição global dos salários é dupla: em primeiro lugar, há a questão de como a distribuição dos salários no sector público se comparam com a distribuição dos salários no sector privado e, em segundo lugar, há a questão das diferenças salariais entre esses sectores e como eles afectam a distribuição global dos salários. Assim, há várias razões para esperar que os salários no sector público sejam mais compactados do que os salários no sector privado, além do facto de que o sector público é mais fortemente sindicalizado do que o sector privado na maioria dos países da OCDE. Os governos partidários influenciam mais directamente a distribuição dos salários por meio de legislação do salário mínimo e a igualdade de remuneração, outras formas de política de rendimentos e uma variedade de medidas que reforçam a posição competitiva das mulheres e outros grupos desfavorecidos (por exemplo, os imigrantes) no mercado de trabalho. Mas as políticas do governo também afectam a distribuição dos rendimentos do mercado em geral, e dos salários, em particular. Indirectamente, as políticas do governo podem afectar a distribuição dos salários através dos seus efeitos sobre o desemprego, o tamanho do sector público e a densidade sindical. A densidade sindical refere-se ao equilíbrio de poder entre sindicatos e empregadores, centralização pertence à organização formal do processo de negociação salarial e institucionalização descreve a influência dos salários colectivamente negociados sobre os salários reais em toda a economia. Assim, conflitos de interesses entre sindicatos e empregadores constituem uma importante dimensão da política de distribuição dos salários e, por isso, é esperado que a densidade salarial seja negativamente associado à desigualdade salarial (Rueda & Pontusson, 2000). Apesar de todas estas teorias apresentadas, pretendemos debruçar-nos sobre o impacto da SBTC e/ou do comércio internacional na desigualdade salarial, deixando Literatura Relevante 14 ainda em aberto a possibilidade de variáveis como a imigração e o nível de escolaridade poderem realmente afectar a desigualdade salarial em diferentes grupos de países. Dados e Metodologia 21 ▪ já a média do grau de abertura, relativa à variável comércio, dos países em análise é de cerca 63,87 em percentagem do PIB; ▪ a média da taxa de indivíduos com ensino superior dos países em análise é de aproximadamente 22,58 em percentagem do total da população; ▪ relativamente à variável despesa em educação, em média a despesa é de cerca de 4,48 em percentagem do PIB. Os quadros seguintes decompõem a tabela anterior em três tabelas: uma relativa ao grupo dos países líderes em inovação, outra relativa ao grupo dos países inovadores seguidores e outra relativa ao grupo de países moderadamente inovadores. Importa referir que: do grupo dos países líderes em inovação são utilizados os quatro países constantes base de dados; do grupo dos países inovadores seguidores existem dez países constantes na base de dados, mas serão utilizados apenas oito para a análise devido à falta de dados já mencionada; e do grupo de países moderadamente inovadores são utilizados apenas seis países constantes na base de dados, pois os restantes três do grupo não têm dados para a análise. Assim, no que diz respeito às empresas certificadas em ISO ao grupo dos países líderes em inovação, no período de 1997-2009, observa-se que: Média Desvio-padrão Máximo Mínimo WPT/S 137,726 13,077 166,518 120,622 WPT/S 158,299 13,565 191,166 139,331 SBTC 2,996 0,599 4,130 1,920 Comércio 61,342 6,895 72,402 46,535 IDE 4,645 4,097 20,100 -0,700 Imigração 0,02 0,307 0,949 0,054 Educação 29,765 4,246 37,269 22,643 Despesa em educação 5,479 1,169 7,247 3,539 Tabela 4 - Estatística descritiva dos países líderes da amostra ▪ o índice médio de wage premium entre trabalhadores com nível terciário e o nível secundário, nos países inovadores líderes, é de cerca 137,73 pontos e o índice médio de wage premium entre trabalhadores com nível terciário e o nível básico é de Dados e Metodologia 22 cerca 158,29 pontos, sendo ambos inferior ao índice médio dos países da amostra pertencentes à União Europeia (UE27). Embora possam existir excepções, a distribuição estatística desta variável evidencia uma relação positiva entre o diferencial do wage premium e o investimento em I&D, a par com a literatura. De realçar, que tal facto depende do nível de desenvolvimentos destes países em análise; ▪ relativamente á variável SBTC, em média a despesa em I&D é de cerda de 2,99 em percentagem do PIB, superior à despesa média em I&D dos países da amostra de 1,79%, como já referido anteriormente, justificando serem os países líderes na inovação; ▪ já a média do grau de abertura dos países inovadores líderes é ligeiramente inferior à média dos países da amostra de cerca 61,34 em percentagem do PIB. ▪ em relação à média da taxa de indivíduos com ensino superior dos países inovadores líderes é de 29,76 em percentagem do total da população, relativamente superior à média verificada para o total da amostra em 7 pontos percentuais, onde o valor máximo deste grupo de países é da Finlândia em 2009, com um valor próximo doa 40%; ▪ no que respeita à média da despesa em educação os países inovadores líderes demonstram uma percentagem superior à média dos países da amostra de cerca 5,48 em percentagem do PIB, onde o valor máximo gasto em educação pertence à Finlândia com 7,25 em percentagem do PIB . No que diz respeito ao grupo dos países inovadores seguidores, conforme tabela abaixo referida, pode-se comentar: Média Desvio-padrão Máximo Mínimo WPT/S 153,131 14,906 198,397 127,741 WPT/S 198,031 35,241 271,605 139,323 SBTC 1,789 0,346 2,750 1,100 Comércio 82,473 35,197 162,328 27,586 IDE 35,871 102,065 533,700 -7,400 Imigração 1,962 4,108 14,671 0,017 Educação 24,563 5,824 36,864 10,608 Despesa em educação 4,316 0,649 5,314 2,553 Tabela 5 - Estatística descritiva dos países seguidores na inovação da amostra Dados e Metodologia 23 ▪ o índice médio de wage premium entre trabalhadores com nível terciário e o nível secundário, nos países inovadores seguidores, é de cerca 153,133 pontos e o índice médio de wage premium entre trabalhadores com nível terciário e o nível básico é de cerca 198,03 pontos, apresentando ambos valores próximos ao índice médio dos países da amostra pertencentes à União Europeia (UE27); ▪ relativamente á variável SBTC, a média a despesa em I&D, nos países inovadores seguidores, é de cerda de 1,79 em percentagem do PIB, igual à despesa média em I&D dos países da amostra, indo de acordo com o mencionado anteriormente; ▪ já a média do grau de abertura dos países inovadores seguidores, relativa à variável comércio, é de cerca 82,47 em percentagem do PIB, sendo superior à média dos países da amostra; ▪ no que se refere à média da taxa de indivíduos com ensino superior dos países inovadores seguidores é de 24,58 em percentagem do total da população, relativamente próxima da média verificada para o total da amostra, onde o valor máximo deste grupo de países é do Reino Unido, em 2009, com um valor próximo dos 37% e o valor mínimo do grupo é referente à Áustria, mas no ano de 1997; ▪ em relação à média da despesa em educação dos países inovadores seguidores é de cerca 4,32 em percentagem do PIB, ligeiramente inferior à despesa média em educação dos países da amostra, em que o valor mais elevado do grupo é da França com 5,31 em percentagem do PIB. No que diz respeito ao grupo de países moderadamente inovadores, conforme tabela abaixo referida, pode-se comentar: Média Desvio-padrão Máximo Mínimo WPT/S 170,328 24,302 235,079 126,816 WPT/S 233,557 43,596 299,258 155,807 SBTC 0,980 0,284 1,660 0,540 Comércio 40,159 13,085 73,171 17,964 IDE 2,813 1,696 8,400 0,500 Imigração 0,575 0,632 3,079 0,026 Educação 15,242 5,514 29,692 8,305 Despesa em educação 4,006 0,459 5,001 3,052 Tabela 6 - Estatística descritiva dos países moderados na inovação da amostra Dados e Metodologia 24 ▪ o índice médio de wage premium entre trabalhadores com nível terciário e o nível secundário, nos países inovadores moderados, é de cerca 170,33 pontos base e o índice médio de wage premium entre trabalhadores com nível terciário e o nível básico é de cerca 233,56 pontos base, sendo ambos superiores ao índice médio dos países da amostra pertencentes à União Europeia (UE27). De acordo com o verificado, nos países inovadores moderados, a distribuição estatística desta variável evidencia uma relação negativa entre o diferencial do wage premium e o investimento em I&D, em consonância com o seu nível de desenvolvimentos; ▪ relativamente à variável SBTC, em média a despesa em I&D é de cerda de 0,98 em percentagem do PIB, inferior à despesa média em I&D dos países da amostra de 1,79%, justificando serem um países inovadores moderados; ▪ já a média do grau de abertura dos países moderados na inovação é inferior à média dos países da amostra de cerca 40,16 em percentagem do PIB; ▪ no que se refere à média da taxa de indivíduos com ensino superior dos países inovadores moderados é de 15,24 em percentagem do total da população, relativamente inferior da média verificada para o total da amostra, onde o valor máximo deste grupo de países é da Espanha, em 2009, com um valor próximo dos 30% e o valor mínimo do grupo é referente a Portugal, com 8,31%, mas no ano de 1998; ▪ em relação à média da despesa em educação dos países inovadores moderados é inferior à despesa média em educação dos países da amostra, com cerca de 4,01 em percentagem do PIB, encontrando o valor mais elevado do grupo na Hungria com 5,001 em percentagem do PIB. De seguida será descrita a respectiva correlação. Desejando desenvolver uma análise empírica para avaliar a importância da qualificação do desempenho de inovação, obtido pelo Índice Sumário da Inovação, e tendo essa análise uma base econométrica, importa desenvolver uma análise de correlação que nos permita averiguar sobre a existência de problemas de correlação entre as variáveis explicativas que possa conduzir à violação das hipóteses clássicas. Por outro lado, os resultados não deixam de permitir observar o grau de correlação entre as diferentes variáveis e permitir inferir sobre a coevolução destas e o sinal dessa co-evolução. i) Análise de correlação A análise de correlação subsequente contempla, para cada par de variáveis da amostra relativa dos países em análise, o grau de correlação entre variáveis, sendo Dados e Metodologia 25 importante para despistar potencial multi-colinearidade entre variáveis explicativas no contexto de uma regressão multivariada. A tabela a seguir descrita evidencia o coeficiente de correlação Pearson, também chamado por coeficiente de correlação produto-momento, que mede a correlação entre duas variáveis de escala métrica. O sinal deste coeficiente exprime também se a relação é positiva ou negativa. Normalmente utiliza-se como cut-off value (ρ) o valor de 0,7 ou de -0,7 para indicar a presença de uma correlação forte. Avaliando o grau de correlação com base na medida de Pearson, observamos que existe uma correlação positiva e considerada forte entre WPT/S e WPT/B e entre IDE e Imigração por população activa, com coeficientes superiores a 0,7. WTS WTB SBTC Comércio IDE Imigração Educação Despesa em educação WTS Pearson Correlation 1 ,900** -,540** -,240** -,042 ,061 -,561** -,411** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,001 ,563 ,431 ,000 ,000 WTB Pearson Correlation ,900** 1 -,610** -,311** ,018 ,089 -,654** -,459** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,801 ,246 ,000 ,000 SBTC Pearson Correlation -,540** -,610** 1 ,196** -,031 -,078 ,663** ,553** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,006 ,654 ,281 ,000 ,000 Comércio Pearson Correlation -,240** -,311** ,196** 1 ,239** ,233** ,363** ,091 Sig. (2-tailed) ,001 ,000 ,006 ,001 ,002 ,000 ,232 IDE Pearson Correlation -,042 ,018 -,031 ,239** 1 ,933** ,056 -,268** Sig. (2-tailed) ,563 ,801 ,654 ,001 ,000 ,417 ,000 Imigração Pearson Correlation ,061 ,089 -,078 ,233** ,933** 1 -,073 -,439** Sig. (2-tailed) ,431 ,246 ,281 ,002 ,000 ,314 ,000 Educação Pearson Correlation -,561** -,654** ,663** ,363** ,056 -,073 1 ,424** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,417 ,314 ,000 Despesa em educação Pearson Correlation -,411** -,459** ,553** ,091 -,268** -,439** ,424** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,232 ,000 ,000 ,000 Tabela 7 - Correlações (Pearson) para os países da amostra Nota: **, correlação é significante ao nível de 0,01 (2 caudas). Dados e Metodologia 26 A segunda tabela a seguir referida analisa o potencial de correlação não paramétrica entre cada par de variáveis. Analisa, assim, se a relação de correlação entre as duas variáveis pode ser descrita por uma qualquer função monótona arbitrária sem qualquer pressuposto sobre a distribuição estatística de cada uma das variáveis. Este grau de correlação é calculado com base no coeficiente de Spearman. WTS WTB SBTC Comércio IDE Imigração Educação Despesa em educação WTS Correlation Coefficient 1,000 ,908** -,571** -,219** -,274** ,164* -,561** -,381** Sig. (2-tailed) . ,000 ,000 ,004 ,000 ,032 ,000 ,000 WTB Correlation Coefficient ,908** 1,000 -,665** -,285** -,241** ,222** -,669** -,474** Sig. (2-tailed) ,000 . ,000 ,000 ,001 ,004 ,000 ,000 SBTC Correlation Coefficient -,571** -,665** 1,000 ,407** ,182** -,089 ,664** ,495** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 . ,000 ,007 ,219 ,000 ,000 Comércio Correlation Coefficient -,219** -,285** ,407** 1,000 ,377** ,269** ,375** ,179* Sig. (2-tailed) ,004 ,000 ,000 . ,000 ,000 ,000 ,018 IDE Correlation Coefficient -,274** -,241** ,182** ,377** 1,000 ,062 ,303** -,022 Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,007 ,000 . ,408 ,000 ,764 Imigração Correlation Coefficient ,164* ,222** -,089 ,269** ,062 1,000 -,044 -,433** Sig. (2-tailed) ,032 ,004 ,219 ,000 ,408 ,548 ,000 Educação Correlation Coefficient -,561** -,669** ,664** ,375** ,303** -,044 1,000 ,394** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,548 ,000 Despesa em educação Correlation Coefficient -,381** -,474** ,495** ,179* -,022 -,433** ,394** 1,000 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,018 ,764 ,000 ,000 Tabela 8 - Correlações (Spearman) para os países da amostra Notas: **, correlação é significante ao nível de 0,01 (2 caudas); *, correlação é significante ao nível de 0,05 (2 caudas). Avaliando o grau de correlação com base no coeficiente de Spearman (Tabela 8), observamos que também esta medida indicia a existência de uma correlação positiva forte entre WPT/S e WPT/B. Assim, tendo em atenção as estatísticas descritivas dos vários países da amostra e as respectivas correlações entre as diferentes variáveis dependentes e independentes, é descrito e analisado, de seguida, o modelo econométrico. Dados e Metodologia 27 3.3. Modelo econométrico Metodologia Como já referido na análise de estatística descritiva, a amostra configura dados em painel. Os dados em painel conjugam informação cross-section para um conjunto de países, com múltiplas observações temporais para cada uma delas (Greene, 2003). Por outras palavras, um painel de dados inclui para cada elemento da amostra, as observações das variáveis ao longo do tempo. Por esta via a amostra pode ser alargada, melhorando a qualidade do ajustamento. No caso em análise foi possível construir um painel de dados não balanceado 6 com um total de dezoito países (quatro países líderes da inovação, oito países inovadores seguidores e seis países moderadamente inovadores) para um período de treze anos, pois não foi possível aceder a dados para todos os países da UE27. Nesta investigação optou-se por usar o painel não balanceado visto que não implica alterações relevantes no modelo teórico. 7 É de realçar que o software utilizado (o LIMDEP) permite tratar a ausência de informação como tal e não como um zero. Assim, foi considerado que não existia qualquer razão para se perder a valia de informação recolhida apesar de não ser completa para o total do período em análise. O facto de se trabalhar com um painel de dados permite utilizar métodos de regressão multivariada mais complexos do que o simples OLS (Método dos Mínimos Quadrados Ordinários) ou o pool OLS. Assim, de seguida é apresentado as diferentes opções metodológicas de estimação e a argumentação pela opção utilizada. Os painéis de dados caracterizam-se por incluírem um número de observações cross-section bastante maior do que o espectro temporal de disponibilidade de dados. Recorrendo a técnicas econométricas adequadas para estimar modelos teóricos com base nos dados em painel é possível uma maior flexibilidade em modelizar as diferenças idiossincráticas dos indivíduos, permitindo melhorar a precisão dos estimadores e a qualidade do ajustamento (Greene, 2003). 8 O gráfico seguinte ilustra a estimação baseada no método pool OLS (que seguidamente é enunciado) fundamentada em técnicas adequadas para dados em painel, 6 Em alternativa, poderíamos ter usado um painel balanceado, mas um painel deste tipo implica que haja informação completa para todas as observações consideradas o que, neste caso, só seria possível, eliminando algumas das observações. 7 Ver mais detalhadamente Greene (2003, pp. 289-290). 8 Tal como acontece no caso em análise, é desaconselhável a utilização de métodos de análise de séries temporais como o GMM - Generalized Moment Method - Método Generalizado dos Momentos quando não há disponibilidade de dados num período longo (Greene, 2003). Dados e Metodologia 28 comparando com a estimação de FEM/REM. 9 A evolução temporal da relação causal em estimação para cada indivíduo importa vantagens qualitativas à estimação, para além da mera justaposição de observações feita pelo método pool OLS. Fonte: Judge et al, 1985 (p. 453) i) Pool OLS O pool OLS é uma extensão do tradicional Método de Mínimos Quadrados beneficiando de uma maior dimensão de amostra possibilitada pelo painel de dados. Este alargamento tem impacto positivo na precisão dos estimadores e na qualidade da inferência estatística (Wooldridge, 2003). Atendendo às hipóteses para a análise empírica e modelo associado, iremos regredir o WPT/S e/ou o WPT/B em função da SBTC, do comércio internacional e de um conjunto de variáveis de controlo já referidas. O modelo genérico tomará, respectivamente, a assim a forma: 9 FEM – Fixed-Effects Model, ou seja, Modelo de Efeitos Fixos; REM – Random Effects Model, ou seja, Modelo de Efeitos Aleatórios. Gráfico 2 - Comparação de estimação de Pool OLS com FEM/REM Dados e Metodologia 29 Onde α é o vector das constantes para cada um dos países, β1 o coeficiente de regressão que traduz o impacto estimado da SBTC na variável dependente, β2 o coeficiente de regressão que traduz o impacto estimado do Comércio Internacional na variável dependente e X uma matriz de variáveis de controlo que incluem, entre outras, o nível de escolaridade. O erro compósito, considerando apenas a presença de efeitos grupo, é dado por: Em que: εit exprime o erro associado aos modelos estimados, decompondo-o em componentes: uma componente não observada e específica de cada indivíduo ( i) e uma perturbação de carácter estocástico . De acordo com as hipóteses, será dada particular atenção à análise do coeficiente estimado : dado que representa o impacto estimado da SBTC na desigualdade salarial, e à análise do coeficiente estimado : que representa o impacto estimado do COMÉRCIO na desigualdade salarial. A opção pelo método pool OLS é pertinente quando o vector é, na verdade, um escalar, ou seja, apenas contém um termo constante comum a todas as observações da amostra. Contudo, se corresponde a um vector incluindo componentes não observáveis e específicas do indivíduo, então existirá correlação do termo de perturbação εit com as variáveis explicativas donde resultaria que os estimadores obtidos Dados e Metodologia 30 pela aplicação do método pool OLS seriam inconsistentes devido à violação da hipótese clássica de especificação correcta do modelo (o efeito não observado e que, não sendo captado pelo método pool OLS, consubstancia um problema de omissão de variáveis explicativas relevantes). Para além disso, o pool OLS, como ilustrado no gráfico 2 supra apresentado, ignora a evolução da relação causal a estimar ao longo do tempo. Por outras palavras, o método pool OLS estima o painel de dados sem ter em conta nesse processo a evolução temporal na estimação. Assim, a estimação pelo pool OLS só é a melhor opção se a relação entre a variável explicada e pelo menos algumas das variáveis explicativas se mantiver constante ao longo do tempo. Espera-se também que não existam características “indivíduo-específicas” que influenciem essa relação ou que pela sua natureza idiossincrática, não sejam captadas, por qualquer das variáveis explicativas mas apenas por uma bateria de variáveis binárias identificativas de cada elemento da amostra (Wooldridge, 2003). Assim, em vez de agregar a informação de cada indivíduo ao longo do tempo e considerá-la na estimação do modelo, considera-se cada observação temporal como um indivíduo diferente, devolvendo uma média global. ii) Modelo de Efeitos Fixos (FEM) O Modelo de Efeitos Fixos, que na terminologia anglo-saxónica se denomina de Fixed Effects Model – FEM, em vez de ignorar a evolução temporal da relação em cada indivíduo, assume que podemos captar as diferenças idiossincráticas no termo constante (ver gráfico 2). Assim, estimam-se um conjunto de sub-regressões que permitem a estimação de uma modelo global médio que incorpora a evolução temporal da relação entre cada indivíduo e trabalha a informação do painel de dados de forma mais completa. A implementação do modelo de efeitos fixos pressupõe que de facto existe uma componente não observada que é específica de cada indivíduo, como é o caso da cultura, ambiente, tradições, posição geográfica dos diferentes países, legislação laboral ou fiscal. Na correcção da violação da hipótese clássica, já anteriormente referida, o modelo de efeitos fixos implementa-se de forma similar à técnica de primeiras diferenças, de forma a remover o ai e repor as hipóteses clássicas para garantir a Resultados Estimados 37 A tabela supra apresentada e as tabelas subsequentes reproduzem o resultado da estimação do modelo teórico explicitado anteriormente e que visa analisar a importância relativa da SBTC e do comércio internacional sobre a desigualdade salarial entre trabalhadores qualificados e não qualificados. Esta análise é efectuada considerando duas medidas do diferencial salarial. A primeira medida tem por base o diferencial remuneratório entre trabalhadores com formação terciária e trabalhadores com formação secundária e a segunda medida tem por base o diferencial remuneratório entre trabalhadores com formação terciária e trabalhadores com formação básica. O modelo 1 considera o rácio do prémio salarial (WP) entre indivíduos com o ensino superior e com o ensino secundário, regredindo-o em função das variáreis independentes SBTC, comércio internacional e imigrantes. Da análise aos resultados decorre que, tendo em atenção o total da amostra, a SBTC é estatisticamente significativo a 5%. Em linha com o previsto na teoria, o seu efeito marginal é positivo sobre o WP, estimando-se que um aumento em 1pp da variável SBTC leva a um aumento de 11,09 pontos percentuais (pp) no prémio salarial (WP). A busca permanente de conhecimento e progresso favorece a procura de trabalhadores mais qualificados fomentando o aumento do seu preço e, assim, conduzindo a um aumento da desigualdade salarial. O comércio internacional também é estatisticamente significativo a 5% estimando-se que o efeito marginal sobre o WP de um aumento em 1pp da variável comércio leva a um aumento de 0,137 pp do WP. Este resultado encontra-se igualmente alinhado com a previsão teórica de que os países mais desenvolvidos, ao especializarem-se na produção de bens e serviços em que dispõem de vantagens competitivas, tecnologia e conhecimento, fomentam a desigualdade salarial. Na análise considerou-se ainda a entrada de imigrantes em proporção da população activa, que, no entanto não se revelou estatisticamente significativa. Apesar da amostra total já representar um grupo de países considerados desenvolvidos entendeu-se que seria interessante e vantajoso dividir a amostra em três grupos mais homogéneos pelo desempenho de inovação de cada país, segundo o relatório Innovation Union Scoreboard (IUS): os líderes, os seguidores e os moderados. Assim, para os países líderes, a SBTC e o comércio continuam a ser estatisticamente significantes. O efeito da SBTC é positivo sobre o WP, estimando-se um efeito marginal de 9,48 pp (um pouco inferior em relação ao conjunto dos países da amostra), mais uma vez indo de encontro com a teoria de que o enviesamento da procura por tecnologia e conhecimento exige mais qualificação por parte dos Resultados Estimados 38 indivíduos, conduzindo à elevação do WP, mesmo entre trabalhadores muito qualificados e de qualificação intermédia. O efeito do comércio internacional estima-se também positivo, sendo relativamente maior do que o observado para o total dos países da amostra. Este resultado adequa-se ao previsto pela teoria de Hecksher-OhlinSamuelson, pois países líderes da inovação são intensivos em tecnologia e conhecimento e a especialização da sua economia fundada nestes fatores, promove o aumento da procura por trabalhadores mais qualificados e, por sua vez, o aumento do prémio salarial. Relativamente à variável imigrantes observa-se um efeito negativo e estatisticamente significante a 1% no rácio do WP, estimando-se que um aumento em 1pp de trabalhadores imigrantes leva a uma diminuição do WP em 13,33pp; isto pode indiciar que, para este rácio entre indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário, estes países recebem maioritariamente mão-de-obra qualificada que permite ocupar cargos que exigem mais qualificação/ conhecimento e, por isso, aumenta a oferta relativamente à procura (v.g.: o recrutamento de engenheiros pela Alemanha). No caso dos países seguidores, a variável SBTC estatisticamente significante, estima-se um efeito marginal positivo de 10,21 pp no WP, próximo do efeito verificado para a amostra total dos países e também de acordo com a teoria SBTC. Por outro lado, a variável comércio internacional, apesar de se estimar um efeito positivo no WP não é estatisticamente significante. A não significância estatística observada pode ter explicação no facto de, apesar de classificados como seguidores da inovação, estes países evidenciam taxas de penetração das TIC e níveis de escolaridade elevados, bem como uma rápida transição para níveis de inovação próximos da fronteira tecnológica, mas também, paradoxalmente, manterem alguma vantagem comparativa em trabalho menos qualificado. A variável dos imigrantes é estatisticamente não significativa. Nos países moderados, a SBTC, o comércio internacional e os imigrantes apresentam efeitos marginais positivos estatisticamente não significativos, apesar de alinhados com as estimativas dos grupos anteriores. A heterogeneidade deste grupo pode contribuir para explicar a não significância estatística destas variáveis na medida em que o IUS (2010) agrupa nesta classificação países como a Itália (país com indústrias de valor acrescentado, com clusters completos ao nível da indústria têxtil e que aposta no design e na maquinaria mas ainda com bastante mão-de-obra pouco qualificada), a Hungria (país com uma estrutura económica menos sofisticada explorando ainda a mão-de-obra mais barata e observando níveis de mais baixos (IUS, 2010)) no mesmo grupo de países com um certo nível de inovação, segundo Resultados Estimados 39 determinados indicadores (como a adesão à banda larga, taxas de penetração ou…), estes países apresentam estruturas de produção e desenvolvimentos bastante diferentes uns dos outros, sendo um dos motivos por o modelo apresentar resultados tão díspares em relação aos outros. Modelo 1 Desempenho da inovação Variável dependente: WPT/B Todos Líderes Seguidores Moderados SBTC 7,2708 9,6124** 17,0293 -17,0286 Comércio Internacional -0,0149 0,1159 -0,0732 0,4064*** Imigrantes 3,2368** 2,2718 6,5361* 0,8427 IDE Educação Despesa Educ Constante - - - - R2 adj 0,9711 0,9067 0,9381 0,9701 N*T 234 52 104 78 Hausman 11,09 14,62 6,75 9,91 F-test 198,331 42,458 75,809 108, 789 Lagrange Multip 543,35 4,21 167,01 47,95 Baltagi-Li 487,74 4,14 139,89 46,77 Modelo FEM FEM FEM FEM Tabela 10 - Modelo 1: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico Nota: ver nota da tabela 9. Na tabela anterior replica-se à análise anterior, utilizando como variável dependente o prémio salarial (WP) entre indivíduos com o ensino superior e com o ensino básico. Para o total da amostra de países, estima-se um efeito marginal da SBTC sobre o WP, apesar de inferior ao observado no modelo anterior, mas que, no entanto, não é estatisticamente significativo. O mesmo se verifica no caso do comércio internacional em que, novamente, os resultados apontam para uma não significância estatística. No que respeita à variável imigrantes, estima-se que o efeito marginal sobre o WP é positivo e estatisticamente significativo a 5%. Assim, um aumento em 1pp de Resultados Estimados 40 trabalhadores imigrantes em percentagem da população activa leva a um aumento de 3,23 pp no rácio do WP, sugerindo que, em média, a maioria dos trabalhadores imigrantes, tendo em atenção a variável dependente (WPT/B), são menos qualificados que a população nativa ou exercem trabalhos não adequados à sua qualificação, levando a um aumento de oferta de mão-de-obra não qualificada e, consequentemente, a uma diminuição do salário. Refazendo sucintamente a análise para os diferentes grupos de países observamos que nos países líderes, a SBTC é estatisticamente significativa a 5%, estimando-se um efeito da marginal sobre o WP positivo (com valores semelhantes ao conjunto WPT/S). Também no comércio internacional e na imigração se estima terem impactos positivos, mas não estatisticamente significativos. Para os países seguidores, estima-se que a SBTC tenha um efeito positivo estatisticamente não significativo e que o comércio internacional tenha um efeito negativo, também estatisticamente não significativo. Por sua vez, a variável dos imigrantes é estatisticamente significante a 1%, com um efeito positivo sobre o rácio do WP, indo de encontro com o observado para a amostra total dos países. Este resultado pode, possivelmente, ser interpretado como decorrendo do facto de os imigrantes provocarem um aumento de oferta de trabalho, frequentemente não qualificado, promovendo o alargamento do diferencial salarial. Nos países moderados, observa-se que a SBTC e os imigrantes são estatisticamente não significativos e que o comércio internacional apresenta um efeito marginal positivo estatisticamente significativo a 10%. Resultados Estimados 41 Modelo 2 Desempenho da inovação Variável dependente: WPT/S Todos Líderes Seguidores Moderados SBTC 11,3223* 8,0899* 11,1627*** 7,4464 Comércio Internacional 0,1306*** 0,4322* 0,0084 0,3601 Imigrantes 0,2311 -13,6458* 1,7871 1,5506 IDE -0,0042 -0,1545 -0,0103 0,1036 Educação Despesa Educ Constante - - - - R2 adj 0,9291 0,9376 0,8158 0,9168 N*T 234 52 104 78 Hausman 20,31 9,44 10,88 19,21 F-test 82,829 130,077 17,273 19,002 Lagrange Multip 482,15 21,82 56,15 0,13 Baltagi-Li 433,80 21,51 47,52 0,13 Modelo FEM FEM FEM FEM Tabela 11 - Modelo 2: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário Nota: ver nota da tabela 9. Relativamente ao modelo anterior (modelo 1 – tabela 9), foi acrescentada uma variável de controlo, Investimento Directo Estrangeiro (IDE) referente à sua intensidade em cada país, às outras variáveis já apresentadas, para o rácio do WP entre indivíduos com o ensino superior e com o ensino secundário. Na análise para o total da amostra, verifica-se que, como já acontece no modelo anterior, e em linha com a teoria, o comércio internacional é estatisticamente significativo a 10%, estimando-se um efeito marginal positivo. Também o SBTC apresenta um efeito marginal positivo estatisticamente significativo estimado em 11,32 pp no WP. As variáveis imigrantes e IDE não são estatisticamente significativas. Para os países líderes, as variáveis SBTC, comércio internacional e imigrantes são estatisticamente significativas a 1%, muito semelhante ao que ocorreu no modelo anterior. Importa salientar que com a introdução da variável IDE, que é estatisticamente não significativa, as estimativas obtidas relativamente ao modelo 1, apenas evidenciam uma ligeira variação. Resultados Estimados 42 Para os países seguidores, observa-se novamente insignificância estatística da variável IDE estimando-se efeitos marginais similares ao modelo anterior. Nesta subamostra, apenas a SBTC é estatisticamente significativa estimando-se um impacto marginal superior em, aproximadamente, 1 pp em relação ao modelo anterior. As variáveis comércio internacional e imigrantes são estatisticamente não significativas. Já nos países moderados, nenhuma variável é estatisticamente significativa. Este resultado pode decorrer da elevada heterogeneidade estrutural entre os elementos deste grupo de países. Em todas as estimativas, a variável IDE é sempre estatisticamente não significativa. Consideramos que esta variável de controlo poderia contribuir também para a evolução do WP. A sua não significância pode resultar da própria variável que estava disponível e que afere os fluxos de IDE e não o stock. Os fluxos de IDE, como é sabido, evidenciam grande variabilidade, pelo que seria mais interessante trabalhar, eventualmente, com stocks de IDE, e se possível, desagregados por actividade económica, por forma a captar a intensidade tecnológica do mesmo. Por dificuldade de obtenção de dados e por considerarmos que essa análise excede os objectivos e âmbito desta tese, não foi feita a análise utilizando a variável stock. Quanto à variabilidade dos fluxos, por exemplo, é possível verificar, nos dados da Eurostat, que o Luxemburgo é um país com um IDE muito superior (até desfasado) ao dos outros países da UE27, fenómeno que se justifica por razões fiscais, atraindo muitas sedes de empresas internacionais. A este aspecto junta-se a posição geográfica central e próxima de países como Alemanha, França, Bélgica, Holanda e até Itália. Em países como a Alemanha ou a França caracterizados por um elevado estádio de desenvolvimento tecnológico, um factor que poderá justificar a entrada de IDE é o facto de empresas desejarem aceder a tecnologia e acompanhar fornecedores/clientes tecnologicamente avançados. Já em países como Portugal, Espanha, Irlanda, estes eram atractivos para o IDE por ter mão-de-obra mais barata (inicialmente pouco qualificada e actualmente, também qualificada – call centres), vantagem que se deteriorou face a outros países da Europa de Leste e aos países Asiáticos. Resultados Estimados 43 Modelo 2 Desempenho da inovação Variável dependente: WPT/B Todos Líderes Seguidores Moderados SBTC 7,6826 8,9785** 18,9017 -17,0403 Comércio Internacional -0,0290 0,1462 -0,0934 0,3429 Imigrantes 3,3054** 2,2994 6,7806* 0,8842 IDE -0,0139 -0,0913 -0,0206 0,8320 Educação Despesa Educ Constante - - - R2 adj 0,9704 0,9078 0,9330 0,9698 N*T 234 52 104 78 Hausman 14,36 13,68 8,01 13,49 F-test 185,244 41,005 69,916 102,966 Lagrange Multip 494,94 4,63 171,46 45,24 Baltagi-Li 445,30 4,57 145,13 44,12 Modelo FEM FEM FEM FEM Tabela 12 - Modelo 2: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico Nota: ver nota da tabela 9. Como já referido na análise para o rácio do WPT/S, este modelo para o rácio WPT/B não acrescenta nada de novo à análise, pois o IDE é sempre estatisticamente não significativo e os restantes resultados são muito semelhantes ao modelo 1. Assim, para a amostra total dos países, a SBTC apresenta um efeito positivo mas estatisticamente não significativo, tal como o comércio internacional e o IDE, que estimando-se um efeito marginal negativo, o mesmo é não significativo. Só a variável dos imigrantes é que surge estatisticamente significativa, a 5%, estimando-se um efeito marginal positivo sobre o WP, com valores muito semelhantes ao modelo anterior. Para os países líderes, as variáveis comércio internacional, imigrantes e IDE são estatisticamente não significativas. Apenas o SBTC apresenta um efeito marginal positivo e estatisticamente significativo a um nível 5%. Nos países seguidores, a variável imigrantes estima-se que tenha um efeito marginal positivo e estatisticamente significativo, analogamente ao modelo anterior. As variáveis SBTC, comércio e IDE são estatisticamente não significativas. Resultados Estimados 44 Finalmente, para os países moderados e em consonância com o mesmo modelo para o rácio WPT/B, nenhum estimador das variáveis em análise são estatisticamente significantes. Como na análise anterior a variável IDE nada acrescenta ao modelo. Modelo 3 Desempenho da inovação Variável dependente: WPT/S Todos Líderes Seguidores Moderados SBTC 6,1541 7,0046*** 7,7411 -5,7540 Comércio Internacional 0,1424** 0,4105* 0,0521 0,0271 Imigrantes -0,2971 -13,8278* 1,0008 1,7736 IDE 0,0043 -0,0822 -0,0035 0,4127 Educação 0,5745* 0,2768 0,4069* 1,2588 Despesa Educ Constante - - - - R2 adj 0,9332 0,9364 0,8329 0,9199 N*T 234 52 104 78 Hausman 24,20 0 13,13 22,36 F-test 82,441 123,873 19,781 18,534 Lagrange Multip 442,27 - 50,10 0,05 Baltagi-Li 397,92 - 42,40 0,05 Modelo FEM FEM FEM FEM Tabela 13 - Modelo 3: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário Nota: ver nota da tabela 9. Neste terceiro modelo, considerando o rácio do prémio salarial (WP) entre indivíduos com o ensino superior e com o ensino secundário, foi acrescentado, às restantes variáveis a variável educação, aferindo a percentagem da população com o ensino superior. Assim, para todos os países da amostra, estima-se que o comércio internacional seja estatisticamente significativo a 5%, com um efeito marginal positivo sobre o rácio do WP em cerca de 0,14 pp, indo, mais uma vez, de acordo com a teoria de HecksherOhlin-Samuelson. No que diz respeito à variável educação, esta é estatisticamente significativa a 1%, com um efeito positivo no rácio do WP, podendo-se verificar que um aumento de 1% da população com o ensino superior, leva a um aumento de 0,57 pp do WP. Este resultado pode estar alinhado com o preconizado encontro com a literatura do Resultados Estimados 45 SBTC; ou seja, apesar de, por um lado, esta variável ser sinónimo de um aumento futuro da oferta de trabalho qualificado, também enviesa a procura por tecnologia, fomentando o aumento da procura por trabalho e promovendo o aumento do WP. A variável SBTC estima-se ter um efeito positivo no WP, mas inferior ao observado no modelo 2 e estatisticamente não significativo. As variáveis imigrantes e IDE também se apresentam estatisticamente não significativas. Para os países líderes, é possível verificar-se uma situação semelhante ao total dos países da amostra. A variável comércio internacional é estatisticamente significativa a 1%, estimando-se um efeito marginal positivo no rácio do WP em aproximadamente 0,41 pp. Também a variável SBTC se estima ser estatisticamente significativa a 10%, com um efeito marginal positivo no rácio do WP de 7,005 pp. A variável imigrantes apresenta um efeito negativo no WP de 13,82 pp, muito superior ao verificado no modelo anterior e estatisticamente significativa, em consonância com o observado nos modelos anteriores. A variável educação estima-se ter um efeito marginal positivo inferior ao modelo anterior e estatisticamente não significativa, tal como acontece com a variável IDE. Para os países seguidores só a variável educação se estima ser estatisticamente significativa a 1%, com um efeito marginal positivo no rácio do WP em que um aumento de 1pp da população com o ensino superior, leva a um aumento de 0,41 pp. As restantes variáveis SBTC, comércio internacional, imigrantes e IDE, apesar de estarem em consonância com o modelo anterior (com valores inferiores) são estatisticamente não significativas. Por fim, nos países moderados, como já foi anteriormente justificado, mesmo com a adição de uma nova variável, todas as variáveis são estatisticamente não significativas. Apesar de ser um grupo de países muito diferentes, que dificulta a correcta estimação das variáveis, foi possível constatar que a variável educação só é estatisticamente significante a 12%, apresentando um efeito positivo no WP muito superior comparativamente ao verificado nos outros grupos de países em análise, sendo a educação um ponto fulcral para o desenvolvimento tecnológico destes países. Como a variável educação é uma variável que mede o lado da oferta foi possível verificar que a sua utilização no modelo influenciou o impacto quer das restantes variáveis de controlo do lado da oferta, quer também as variáveis do lado da procura (esmorecendo o seu impacto no rácio do WP, principalmente a SBTC). Resultados Estimados 46 Modelo 3 Desempenho da inovação Variável dependente: WPT/B Todos Líderes Seguidores Moderados SBTC 2,6751 6,1114 15,2913 -20,7347 Comércio Internacional -0,0176 0,0889 -0,0474 0,2497 Imigrantes 2,7936** 1,8185 5,9509** 0,9466 IDE -0,0056 0,0999 -0,0134 0,9185 Educação 0,5567** 0,7314 0,4293 0,3543 Despesa Educ Constante - - - - R2 adj 0,9713 0,9102 0,7916 0,9691 N*T 234 52 104 78 Hausman 19,87 0 9,59 20,69 F-test 172,129 31,325 70,41 58,157 Lagrange Multip 499,54 - 175,11 14,49 Baltagi-Li 449,45 - 148,21 14,13 Modelo FEM FEM FEM FEM Tabela 14 - Modelo 3: Resultados da estimação utilizando como variável dependente o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico Nota: ver nota da tabela 9. Neste modelo 3, considerando o rácio do prémio salarial (WP) entre indivíduos com o ensino superior e com o ensino básico e acrescentando a variável de controlo educação, verifica-se para todos os países da amostra que a variável imigrantes é estatisticamente significativa a 5% e tem efeito marginal positivo sobre o rácio do WP em cerca de 2,79 pp, valores semelhantes aos modelos anteriores analisados. A variável educação é também estatisticamente significativa a 5%, e tem um efeito positivo no rácio do WP em aproximadamente 0,55 pp (valor muito parecido ao apresentado para o modelo com WPT/S), confirmando que o aumento de oferta de indivíduos mais qualificados leva a um aumento da diferença salarial, como defendido na literatura da SBTC, devido à maior criação de procura por mais conhecimento e tecnologia e, por sua vez, mais trabalhadores qualificados. As variáveis SBTC, comércio internacional e IDE são estatisticamente não significativas e apresentam valores bastante inferiores ao modelo 2 correspondente. Nos países líderes, neste modelo, foi possível verificar que todos as variáveis estimadas não são estatisticamente significativas. Mesmo assim, é observável que as Conclusão 53 qualificados e trabalhadores não qualificados, nomeadamente, nos 27 países da União Europeia. Tendo em consideração que os dados recolhidos do Eurostat, da OCDE e do Índice Sumário da Inovação para os 27 países da UE, só foi exequível analisar, para um intervalo de tempo entre 1997 e 2009, uma amostra de 18 países da UE, podendo ser ainda dividida em três grupos de países: países líderes da inovação, seguidores da inovação e inovadores moderados. Isto acontece porque não foi possível encontrar dados satisfatórios em relação aos países modestamente inovadores, bem como a países como Chipre, Estónia, Malta, Grécia e Eslováquia e, por isso, foram deixados de fora da amostra. Com os modelos econométricos supra apresentados e tendo em atenção as especificações de cada país era expectável que existisse uma correlação entre a componente não observada e intrínseca ao país e alguma das variáveis explicativas. Assim, optamos por usar os modelos de efeitos fixos (FEM), pois o desempenho final de qualquer país reflecte, para além de características estruturais, aspectos que permite identificar particularidades próprias de cada país que, embora não captáveis perfeitamente pelas variáveis explicativas, estão com elas relacionadas. Do método de efeitos fixos seleccionado em função dos pressupostos teóricos apresentados e os resultados dos testes estatísticos conduzidos (Hausman, LM, e F) foram estimados quatro modelos para uma amostra total de 18 países, bem como para cada um dos três grupos dos países em análise (líderes, seguidores e modernos). Estes quatro modelos foram ainda repetidos para as duas variáveis dependentes, quer para o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário, quer para o rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico. Da análise feita pôde-se constatar que os resultados obtidos sugerem que, em geral, nos quatros modelos analisados, é a SBTC que apresenta um efeito marginal maior e significativo no prémio salarial quer medido pelo rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário, quer entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico, para os diferentes grupos em análise. Para o grupo dos países líderes o comércio internacional também demonstra um pequeno efeito positivo na desigualdade salarial, principalmente, quando medida pelo rácio do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário. Conclusão 54 Por outro lado, também foi possível constatar que a imigração tem um efeito positivo no prémio salarial quando medido pelo do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino básico, nomeadamente, nos países seguidores na inovação e no total da amostra e um efeito negativo na desigualdade salarial quando medido pelo do prémio salarial entre os indivíduos com o ensino superior e o ensino secundário, nos países líderes. Relativamente ao nível da educação verifica-se que também apresentam um efeito positivo na desigualdade para ambos os rácios, em todos os países e grupos. Ao utilizar dados relativos a países da EU é importante salientar que, apesar de apresentar grupos de países com nível de inovação diferentes, segundo o Índice Sumário da Inovação, os níveis de desenvolvimento económico são bastante homogéneos num continente como a Europa. Por isso, consideramos que nesta investigação há algumas limitações que, no entanto, poderão constituir pontos interessantes para uma investigação futura. Por exemplo, apresentar uma amostra mais ampla e heterogénea que englobe mais países, não só com diferentes níveis de inovação, como também distintos níveis de desenvolvimento/crescimento económico na esfera global. Referências Bibliográficas 55 6. Referências Bibliográficas Acemoglu, D. (2003). "Patterns of Skill Premia". Economic Studies 70 , pp. 199-230. Acemoglu, D. (2002). "Technical Change, Inequality, and the Labor Market". Journal of Economic Literature , Vol. XL, pp. 7-72. Acemoglu, D. (1998). "Why do new technologies complement skills? Directed Technical Change and Wage Inequality". The Quarterly Journal of Economics , pp. 1055-1089. Acemoglu, D., & Zilibotti, F. (2001). "Proditivity Differences". The Quarterly Journal of Economics , 563-606. Afonso, Ó. (2010). 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