Os clusters de desenvolvimento econômico no mundo
O vídeo acima mostra as regiões mais desenvolvidas do planeta: Europa, América do Norte e Leste Asiático. América Latina e África estão fora desse circuito. O mapa destaca os países produtores de máquinas e eletro-eletrônicos em 2014, os produtos mais complexos do mundo. Segundo o Atlas da Complexidade, são basicamente manufaturas de ponta.
Países da América do Norte e Europa também produzem commodities, mas se destacam mesmo por conta de sua produção manufatureira. América Latina e África só são capazes de produzir commodities. O Atlas da Complexidade Econômica traz uma contribuição interessante para a discussão estruturalista da importância da industrialização para o desenvolvimento econômico; do ponto de vista de uma análise estritamente empírica feita pelo algoritmo do Atlas, fica claro que manufaturas se caracterizam em geral como bens mais complexos e commodities como bens menos complexos.
Ao calcular a probabilidade de produtos serem co-exportados por diversos países, o Atlas cria uma medida interessante sobre conhecimento produtivo contido nos produtos e capacidades locais necessárias para produzi-los: o “espaço produtivo” (Hidalgo et al 2007). Quanto maior a probabilidade de dois produtos serem co-exportados maior a indicação de que contem características similares e de que portanto demandam capacidades produtivas similares para serem produzidos, são produtos “irmãos” ou “primos”.
O indicador de co-exportação acaba funcionando como uma medida de encadeamento de conhecimento produtivo entre produtos, ou seja, ele indica as conexões produtivas existentes entre vários bens graças aos pré-requisitos comuns necessários para produzi-los. Os bens que tem muita conectividade estão, portanto, carregados de potencial de conhecimento tecnológico. Isto os torna hubs de conhecimento; enquanto que bens com baixa conectividade requerem capacidades produtivas simples e que tem baixo potencial multiplicativo de conhecimento.
Por exemplo: países que produzem motores de combustão avançados provavelmente têm engenheiros e conhecimentos que permitem produzir uma série de coisas similares e sofisticadas. Países que produzem só bananas ou frutas tem conhecimentos limitados e provavelmente serão incapazes de fazer bens mais complexos.
É importante frisar aqui que toda dificuldade para se observar isso decorre da incapacidade de se medir e capturar diretamente essas competências produtivas locais. O que se observa no comércio internacional são os produtos e não as habilidades que os países têm em produzi-los. Do ponto de vista empírico, fica claro no Atlas que manufaturas se caracterizam em geral como bens mais complexos e commodities aparecem como bens não complexos.
Das 34 principais comunidades de produtos calculadas a partir de uma algoritmo de compressão do Atlas (Rosvall and Bergstrom 2007), é possível observar que maquinário, produtos químicos, aviões, navios e eletrônicos se destacam como bens mais complexos e conectados entre si (ou seja, hubs de conhecimento). Por outro lado, pedras preciosas, petróleo, minerais, peixes e crustáceos, frutas, flores e agricultura tropical apresentam baixíssima complexidade e conectividade. Cereais, têxteis, equipamentos para construção e alimentos processados situam-se numa posição intermediária entre os bens mais complexos e menos complexos.
Quanto a críticas e possíveis problemas da metodologia de análise de complexidade, talvez a maior falha do método seja usar unicamente dados de exportações como proxies da estrutura produtiva dos diversos países.
Trata-se de fato de uma fragilidade pois sabemos que muitos países produzem mas não exportam bens por n motivos. Toda análise se baseia no que se pode “ver” nos dados de comércio mundial; uma base ampla, desagregada, padronizada e com histórico desde os anos 60.
A grande vantagem dessas bases de comércio está justamente na padronização, capilaridade e longevidade dos dados; a desvantagem está em não captar todas as questões internas idiossincráticas de cada país. Por outro lado, as bases de contas nacionais que poderiam ter esses dados não conseguem capturar, ainda, o mesmo tipo de informação com a granularidade necessária para o tipo de análise que aqui fizemos; são, em geral, bases com poucas camadas de desagregação produtiva.
Um outro problema da metodologia é não identificar os países que são maquiladores: aqueles que simplesmente importaram e depois exportam produtos complexos. O caso mais conhecido é o México. Schteingart (2014) faz um interessante trabalho para qualificar a complexidade “genuína” de países levando em conta número de patentes registradas e gastos em P&D como porcentagem do PIB.
