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Estudo Da Relação Entre o Crescimento e Desenvolvimento Econômico Em Angola: Uma Análise Econométrica [Study Of The Relationship Between Growth and Economic Development In Angola: An Econometric Analysis]
Emmanuel Paulo Dala Zua
Formado em Economia na Especialidade de Economia Monetária pela Faculdade de Economia do Uíge, da Universidade Kimpa Vita-Angola.
E-mail: paulo.pm739@gmail.com
Resumo
O crescimento económico é um dos elementos essências para que hajá o desenvolvimento económico, mas, não obstante de ser o único factor a tomar parte deste processo. O presente trabalho subordinado ao tema Estudo da Relação Entre o Crescimento e Desenvolvimento Econômico em Angola, é baseado em uma análise econometrica compreendida no período de 1999 à 2021. E tem como objectivo geral analisar através de um modelo econométrico a relação existente entre o crescimento econômico e o desenvolvimento econômico em Angola, subentendido por PIB versus IDH. O Produto Interno Bruto (PIB) tem uma incidência positiva sobre a variação do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) coeteris paribus, um aumento do PIB de 1% implicará uma variação positiva do IDH na ordem de 0,007717%. Este aumento não é significativo tendo em conta a dimensão numérica, facto que levou-nos acreditar que o desenvolvimento econômico em Angola não é significativamente sustentado pelo crescimento econômico (pelas variações do Produto Interno Bruto). Situação está que é muito perigosa, pois a economia angolana viola os pressupostos básicos da teória econômica e a sua população desfruta de condições precárias de serviços públicos, como saúde e educação. Além disso, o país apresenta uma elevada desigualdade econômica e social.
Palavras-chave : Crescimento econômico, Desenvolvimento econômico, Relação entre o PIB e o IDH, Econometria, Angola.
Abstract
Economic growth is one of the essential elements for economic development to occur, but despite being the only factor taking part in this process. The present work under the theme Study of the Relationship Between Growth and Economic Development in Angola, is based on an econometric analysis comprised in the period from 1999 to 2021. And its general objective is to analyze, through an econometric model, the relationship between economic growth and economic development in Angola, implied by GDP versus HDI. The Gross Domestic Product (GDP) has a positive impact on the variation in the Human Development Index (HDI) coeteris paribus, an increase in GDP of 1% will imply a positive variation in the HDI in the order of 0.007717%. This increase is not significant taking into account the numerical dimension, a fact that led us to believe that economic development in Angola is not significantly supported by economic growth (by variations in the Gross Domestic Product). This situation is very dangerous, as the Angolan economy violates the basic assumptions of economic theory and its population enjoys precarious conditions of public services, such as health and education. Furthermore, the country has high economic and social inequality.
Keywords: Economic growth, Economic development, Relationship between GDP and HDI, Econometrics, Angola.
1. INTRODUÇÃO
O desenvolvimento econômico é uma das maiores preocupações atuais de diversos países. E é de conhecimento que há casos, entretanto, especialmente nos países produtores de petróleo, que a renda per capita não reflete em absoluto o nível de produtividade e de desenvolvimento econômico. Ou seja, muitos países produtores de petróleo que apresentam um grande volume de produtividade, a sua riqueza não é refletida no bem-estar da população. Partindo deste pressuposto queremos estimar os parâmetros econométricos no sentido de analisar se a economia angolana está nesta situação também.
2. ENQUADRAMENTO TEÓRICO
Este ponto conforme acima referenciado, visa proporcionar um esclarecimento dos conteúdos teóricos que estão relacionados ao nosso estudo sobre crescimento econômico e desenvolvimento econômico. De modos a definir e espelhar os conceitos básicos e fundamentais do estudo em causa.
2.1. Crescimento Econômico
É certo que o crescimento econômico não se processa simplesmente pelo aumento do PNB (BRUE, 1945, p. 459). Este mesmo processo ocorre por um conjunto de factores fundamentais para que a economia obtenha resultado positivos. Estes elementos são os seguintes:
- Crescimento Populacional
- Acumulação de Capital
- Progresso Tecnológico
2.2. Modelos de Crescimento Econômico
Podemos agrupar os modelos de crescimento económico que surgiram na segunda metade do século XX em três classes principais: primeiro, no fim da primeira metade do século XX temos o trabalho de Harrod (1939)^1 e Domar (1946)^2 ; segundo, em meados dos anos cinquenta, surgiu o modelo neoclássico de crescimento económico introduzido por Solow (1956) e Swan (1956)^3 ; e, terceiro, nos anos oitenta, encontra os modelos de crescimento endógeno, desenvolvido por Romer (1986)^4 e Lucas (1988)^5.
Harrod e Domar defendem que o crescimento econômico depende do nível da poupança e da produtividade do investimento.
Romer e Lucas defendem que a acumulação de capital humano é a fonte principal para o crescimento econômico.
2.3. As causas do baixo crescimento econômico
As principais causas do baixo crescimento econômico são as seguintes:
- Altas taxas de juros
- Burocracia
- Carga tributária
- Custos para a abertura de novos postos de trabalho
- Dificuldade no acesso ao crédito
- Elevado índice de inflação
- Falta de investimentos
(^1) Harrod, R. F. (1939). “An Essay in Dynamic Theory”. The Economic Journal: 49(193), 1433. (^2) Domar, E. (1946). “Capital Expansion, Rate of Growth, and Employment”. Econometrica: 14(2), 137-147. (^3) Swan, T. (1956). “Economic Growth and Capital A ccumulation” Economic Record, 32, 334 - 361, 483-486. (^4) Romer, P. (1990). “Endogenous Technological Change”. Journal of Political Economy: 98(5), 71- 102 (^5) Lucas, Robert Jr. (1988) “On the Mechanics of Economic Development” Journal of Monetary Economics: 22, 3-42.
Técnica Bibliográfica: consiste na análise de literaturas já publicadas em forma de livros, revistas, artigos, dissertações, teses, e etc. Com está técnica permitiu-nos alcançar os objectivos preconizados quanto a revisão bibliográfica (SEVERINO, 2007, p. 124).
Técnica Estatística: por meio desta técnica foi possível elaborar as probabilidades estatísticas. Permitiu-nos também utilizar os testes de hipóteses e as teorias de probabilidades econométricas a fim de validar os resultados quantitativos sempre com uma certa margem de erro (SEVERINO, 2017, Op. Cit).
4. RESULTADOS
No presente ponto vamos fazer uma abordagem quantitativa e apresentação dos resultados da análise observada de acordo ao modelo econométrico construído (que será apresentado logo a baixo), usando assim uma variável dependente e outra independente (modelo de regressão simples).
Em termos gerais, a metodologia econométrica tradicional segue os seguintes passos:^8
- Exposição da teoria ou hipótese
- Especificação do modelo matemático da teoria
- Especificação do modelo estatístico ou econométrico
- Obtenção dos dados
- Estimação dos parâmetros do modelo econométrico
- Teste de hipóteses
- Projeção ou previsão
- Uso do modelo para fins de controle ou de política
4.1. Modelização econométrica
LogdIDH = ꞵ 0 + ꞵ 1 LogdPIB + ℇ t
Onde temos as seguintes designações:
LogdIDH: Logaritmo estacionário do Índice de Desenvolvimento Humano
LogdPIB: Logaritmo estacionário do Produto Interno Bruto.
Onde ꞵ 0 e ꞵ1: são as constantes desconhecidas a serem observadas ou parâmetros do modelo, são, respectivamente, o intercepto e o coeficiente angular.
Também encontramos o ℇ t: em que ℇ, conhecido como distúrbio, ou termo de erro, é uma variável aleatória (estocástica) que tem propriedades probabilísticas conhecidas.
4.1.1. Problemática
Em alguns países produtores de petróleo que apresentam um grande volume de produtividade, a sua riqueza não é refletida no bem-estar da população. Na verdade, o que está na base disto?
Com isso levantamos a seguinte questão que vai nos ajudar na orientação do nosso trabalho: será que o desenvolvimento econômico em Angola é sustentado significativamente pelas variações do Produto Interno Bruto?
4.1.2. Hipóteses
As hipóteses são encaradas como possíveis respostas acerca da pergunta formulada (CIPRIANO, 2017, p. 25). A hipótese apresentada abaixo fará um prévio julgamento sobre as respostas que possa então vir acomatar o problema ou a pergunta em questão. Assim, a hipótese citada a baixo vai nos permitir orientar o nosso trabalho de uma forma mais segura e clara para que
(^8) SPanoS, aris. Probability. Theory and statistical inference: econometric modfling with observational data. reino Unido:
Cambridge Uni versity Press, 1999. p. 21.
a gente não se desvie daquilo que é o tema ou o problema em análise. Salientar que o nosso trabalho é baseado numa análise empírica, desta feita, formulamos duas hipóteses estatísticas:
- H 0 : O desenvolvimento econômico em Angola não tem sustento significativo pelas variações do Produto Interno Bruto.
- H 1 : O desenvolvimento econômico em Angola tem sustento significativo pelas variações do Produto Interno Bruto.
4.2. Obtenção dos Dados
Para se estimar o modelo econométrico da nossa Equação, isto é, para se obter os valores numéricos de ꞵ 0 e ꞵ 1 precisaremos de dados. Para alcançar os nossos objectivos, escolhemos uma mostra anual de vinte e dois anos.
Tabela 1
Resultados da regressão linear simples
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos dados do Software Eviews.
4.3. Modelo Estimado
Por meio destes valores apresentados pelo o aplicativo Eviews, o nosso modelo econométrico estimado é aceitável. Pois, nos apresenta um valor acima da média (0.50 ≈ 50 %) que se encontra à 75% de aceitação. Passando-nos a ideia que o nosso coeficiente de determinação é forte e valida de forma automática o modelo econométrico estruturado.
4.4. Apresentação dos Resultados Empíricos
Gráfico 1
Evolução temporal da variável IDH
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00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20
IDH
Fonte: Emmanuel Zua (2023)
Modelo IDH = 0.392071 + 0.007717*PIB Desvio – Padrão [0.011287] [0.010237] t- Student [-34.73549] [7.538896] Probabilidade [0.0000] [0.0000] R^2 = 0,75% DW = 2, Prob (F-statistic) = 0.
-.
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00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20
Residual Actual Fitted
Fonte: Emmanuel Zua (2023)
4.5. Validação dos Resultados e Inferência Estatística do Modelo
Fisher (1890-1962)^9 chamou os testes de hipóteses de significância sugeriu a probabilidade de 0,05 como nível de corte para rejeitar a hipótese H 0 e aplicou essa probabilidade a uma distribuição normal com um teste bicaudal chamou teste de significância.
Hipótese nula H 0 é a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste.
4.5.1. Validação paramétrica do modelo
A validação paramétrica dos resultados consiste em testar a significância individual e global dos parâmetros do modelo, através de diferentes testes de significância.
Tabela 2
Teste de significância individual dos parâmetros
Teste de Significância Individual dos Parâmetros Parâmetros Probabilidade Nível de Significância (Ꜫ = 5%)
Condição Decisão
ꞵ 0 0.0000 0,05 0.0000˂(Ꜫ=5%) AH 1 ꞵ 1 0.0000 0,05 0.0000˂(Ꜫ=5%) AH 1 Fonte: Emmanuel Zua (2023)
4.5.2. Teste de significância Global do modelo
Tabela 3
Hipótese Estatística
Definição das Hipóteses do nosso modelo econométrico
(^9) Guajarati, Damodar, N e Porter, Dawn. C. (2011), Econometria Básica, 5ª Edição, São Paulo, MacGraw-Hill.
H 0 : ꞵ0 = ꞵ1 = 0 H 1 : um dos parâmetros é ≠ 0
Prob (F-Statistic) Observação Decisão 0.0000 0.0000 ˂ 0.05 AH 1
Modelo R^2 Qualidade IDH=0.392071 + 0.007717*PIB 0,75% Modelo bem ajustado Fonte: Emmanuel Zua (2023)
4.5.3. Análise dos problemas econométricos
4.5.3.1. Validação não paramétrica
Com a validação não paramétrica, temos como objetivo verificar possíveis violações de uma ou mais hipótese do modelo clássico de regressão.
A validação não paramétrica está ligada com as probabilidades de violação das hipóteses dos métodos mínimos quadrado ordinário, uma vez confirma, o modelo é considerado inválido. Para o modelo em estudo, vamos analisar os problemas de autocorrelação dos erros, e heteroscedasticidade.
4.5.3.2. Teste de Autocorrelação
O coeficiente de Durbin-Watson é igual a 2,3 assim sendo, o coeficiente de autocorrelação dos erros tenderá ser igual a zero. Logo o modelo não sofre do problema de autocorrelação dos erros.
4.5.3.3. Teste de Heteroscedasticidade
O problema de heteroscedasticidade num modelo econométrico ocorre quando a variância do termo de erros não é constante, varia de uma observação para outra. São vários testes existentes para detectar esse problema, na nossa abordagem, escolhemos o teste de ARCH (Auto Regressive Conditional Heteroscedasticity).
Este teste, que faz uma regressão de um modelo auto regressivo de ordem 1 e estima o seguinte modelo:
Ҩ^2 t = θ 0 + θ 1 Ҩ^2 t- 1 + vt
Parâmetro θ 1
Tese de Hipótese
H 0 : θ 1 = 0
H 1 : θ 1 ≠ 0
Probabilidade: 0.5162 ˃ 0,
Aceitamos a hipótese nula (AH 0 ), pois a variância residual é Homoscedástica. Consoante aos resultados obtidos acima, demostram que o nosso modelo não sofre de problema de heteroscedasticidade.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Após uma analise exaustiva sobre o tema estudo da relação entre o crescimento econômico e o desenvolvimento econômico em Angola. Chegamos ao ponto culminante deste trabalho, alegando que: para que haja o desenvolvimento econômico, é necessariamente haver o crescimento econômico. Porque, segundo o nosso modelo econômico conseguimos observar que o IDH = f+^ PIB.
SPanoS, aris. Probability. Theory and statistical inference: econometric modfling with observational data. reino Unido: Cambridge Uni versity Press, 1999. p. 21.
Swan, T. (1956). “Economic Growth and Capital A ccumulation” Economic Record, 32, 334-361, 483-
ZUA, Emmanuel Paulo Dala; Estudo da Relação entre o Crescimento e Desenvolvimento Econômico em Angola (Uma Verificação Empírica de 1999-2021), Inédito, Faculdade de Economia do Uíge da Universidade Kimpa Vita, Uíge, 2022.
7. ANEXOS
Dependent Variable: LIDH Method: Least Squares Date: 11/24/22 Time: 23: Sample (adjusted): 2000 2019 Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.392071 0.011287 - 34.73549 0. LPIB 0.007717 0.010237 7.538896 0.
R-squared 0.759471 Mean dependent var
Adjusted R-squared 0.746108 S.D. dependent var 0.
S.E. of regression 0.014434 Akaike info criterion
Sum squared resid 0.003750 Schwarz criterion
Log likelihood 57.43857 Hannan-Quinn criter.
F-statistic 56.83495 Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.
Coefficient Confidence Intervals Date: 11/24/22 Time: 23: Sample: 2000 2021 Included observations: 20
90% CI 95% CI Variable Coefficient Low High Low High
C 0.392071 0.411643 0.372498 0.415784 0. LPIB 0.007717 0.005942 0.009492 0.005566 0.
Teste de Heterocedasticidade (ARCH)
Heteroskedasticity Test: ARCH
F-statistic 0.439542 Prob. F(1,17) 0. Obs*R-squared 0.478871 Prob. Chi-Square(1) 0.
Test Equation: Dependent Variable: RESID^ Method: Least Squares Date: 11/24/22 Time: 23:
Sample (adjusted): 2001 2019 Included observations: 19 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000152 7.59E- 05 2.003775 0. RESID^2(-1) 0.157963 0.238262 0.662979 0.
R-squared 0.025204 Mean dependent var 0. Adjusted R-squared - 0.032137 S.D. dependent var 0.
S.E. of regression 0.000267 Akaike info criterion
Sum squared resid 1.21E- 06 Schwarz criterion
Log likelihood 130.4167 Hannan-Quinn criter.
F-statistic 0.439542 Durbin-Watson stat 1. Prob(F-statistic) 0.
0
2
4
6
8
10
12
-0.05 0.00 0.05 0.
Series: Residuals Sample 1999 2021 Observations 23
Mean -9.90e- Median -0. Maximum 0. Minimum -0. Std. Dev. 0. Skewness 1. Kurtosis 4.
Jarque-Bera 10. Probability 0.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 IDHF ± 2 S.E.
Forecast: IDHF Actual: IDH Forecast sample: 1999 2021 Included observations: 23 Root Mean Squared Error 0. Mean Absolute Error 0. Mean Abs. Percent Error 4. Theil Inequality Coefficient 0. Bias Proportion 0. Variance Proportion 0. Covariance Proportion 0.
