Há um fato estilizado que todo economista do desenvolvimento aprende cedo: a participação da indústria de transformação no PIB e no emprego segue um U invertido ao longo do processo de crescimento. Sobe enquanto o país sai da agricultura, atinge um pico e depois cai, à medida que a renda per capita avança e os serviços ganham espaço. A curva foi desenhada por Rowthorn nos anos 1990, reinterpretada por Gabriel Palma e recolocada no centro do debate por Dani Rodrik, que mostrou que ela vem se deslocando para baixo e para a esquerda — ou seja, os países hoje começam a desindustrializar mais cedo e a partir de patamares industriais mais baixos do que os pioneiros. É a chamada desindustrialização precoce, tema que interessa diretamente ao Brasil.
Um working paper de Fiona Tregenna e Antonio Andreoni, publicado pelo Institute for Innovation and Public Purpose da UCL (WP 2020-06), pega esse fato estilizado e faz com ele algo que a literatura até então não havia feito de forma sistemática: abre a caixa-preta da indústria. E o resultado é desconcertante para quem trata “manufatura” como um bloco único.
O U invertido agregado, e como ele se moveu
A primeira parte do trabalho refaz o exercício clássico para 161 países, regredindo a participação da indústria no PIB e no emprego contra o PIB per capita e seu quadrado. Os pontos de virada aparecem onde se esperava. Em 2005, a participação da indústria no PIB atingia o pico em torno de 15,5%, com renda per capita de aproximadamente US$ 10,8 mil; em 2015, o pico havia caído para 14,4%. No emprego, o pico passou de 14,3% em 2005 para 12,0% em 2015, e a renda associada a esse ponto recuou de cerca de US$ 15,2 mil para US$ 12,1 mil. A curva desceu, e no caso do emprego também andou para a esquerda. É a desindustrialização precoce medida com régua.
Os autores então cruzam duas dimensões para classificar os países: se a participação industrial cresceu ou caiu entre 2005 e 2015, e se ela está acima ou abaixo do que a renda per capita do país permitiria prever. Sai daí uma tipologia em quatro quadrantes que eles descrevem como uma corrida de bicicleta — há quem esteja à frente e acelerando, à frente mas desacelerando, atrás mas acelerando, e atrás e desacelerando. O quarto grupo é o pior lugar do pelotão, e é ali que aparecem Zimbábue, África do Sul, Chile, Filipinas e, curiosamente, o Reino Unido. O Brasil entra na lista de possíveis desindustrializadores precoces pelo critério de participação no PIB, ao lado de Colômbia, Peru, Equador, Bolívia e boa parte da América Latina. Vinte e um países atendem aos critérios simultaneamente pelo emprego e pelo produto.
Vale registrar a honestidade metodológica dos autores: eles tratam essa identificação como indicativa, não conclusiva. Estar na lista não prova que o país esteja desindustrializando prematuramente, e ficar fora dela não inocenta ninguém.
A parte realmente nova: dentro da indústria não há um padrão só
É na desagregação que o trabalho ganha corpo. Usando uma base subsetorial da UNIDO construída a partir do INDSTAT2, com 67 países e cobertura de 1993 a 2010, Tregenna e Andreoni separam a indústria em três grupos por intensidade tecnológica e depois em dezessete subsetores.
O achado central é que o U invertido não é uma propriedade da indústria; é uma propriedade de alguns pedaços dela. A baixa tecnologia — alimentos, têxteis, vestuário, madeira, papel — exibe uma corcova pronunciada, exatamente como o agregado. A média tecnologia já é bem mais achatada: no emprego, a curva praticamente não cai, apenas estaciona depois de certo nível de renda. E a alta tecnologia é monotonicamente crescente, tanto no emprego quanto no PIB. Não há ponto de virada dentro da faixa de renda observada no mundo. Quanto mais sofisticada a atividade, menos côncava é sua trajetória.
O caso extremo é o de equipamentos médicos e instrumentos de precisão, cuja curva é francamente convexa: a participação no PIB e no emprego não apenas cresce com a renda, cresce a taxas crescentes. Os autores explicam por quê — trata-se de um setor que integra sensores, atuadores, materiais avançados e soluções digitais, e que só floresce onde existe um ecossistema industrial denso de fornecedores especializados. É capacidade produtiva acumulada, não dotação de fatores.
Outro resultado que merece atenção de quem discute automação: no setor automotivo, a curva de emprego também não atinge ponto de virada. Mesmo em um setor intensivo em capital e em robôs, países mais ricos empregam relativamente mais gente, e não menos. Isso enfraquece bastante a ideia de que alta tecnologia é sinônimo de indústria sem trabalhadores.
O movimento das curvas ao longo do tempo é igualmente heterogêneo. Nos setores de baixa tecnologia, as curvas caem e correm para a esquerda de forma dramática. Em têxteis e vestuário, a participação no PIB deixa de ser um U invertido e vira uma reta decrescente em 2010 — ou seja, não existe mais nenhuma faixa de renda per capita em que esses setores ganhem espaço no produto, nem mesmo entre os países mais pobres. A porta de entrada clássica da industrialização, aquela que a Ásia usou nos anos 1970 e 1980, simplesmente se fechou. Já nos setores de alta tecnologia as curvas se mexem pouco, e em alguns casos ficam ainda mais convexas.
O que isso quer dizer
Refazendo a análise de quadrantes apenas para a alta tecnologia, os autores encontram Taiwan, Coreia, Tailândia e Hungria à frente e acelerando, com participações superiores ao que sua renda per capita faria prever e ainda em crescimento. Do outro lado, Reino Unido, Espanha, Canadá, Grécia, Egito e África do Sul aparecem atrás e desacelerando. O comentário sobre o Reino Unido é dos mais interessantes do paper: um país frequentemente citado como líder em patentes e inovação em setores de ponta pode estar com o elo entre inovação e produção rompido. Inventar não é o mesmo que fabricar, e a estatística de patentes não redime uma base produtiva que encolhe.
Para quem trabalha com complexidade econômica, o recado é familiar, mas ganha aqui uma base empírica nova e bem construída. O problema brasileiro nunca foi “ter pouca indústria” em termos abstratos; foi perder posição justamente nos segmentos que sustentam retornos crescentes, aprendizado e capacidade de exportar com valor agregado. Uma indústria de alimentos grande e uma indústria de bens de capital pequena não são o mesmo tipo de indústria, ainda que somem a mesma participação no PIB. A curva agregada esconde isso; a desagregação por intensidade tecnológica escancara.
A implicação de política é direta e os autores a enunciam sem rodeios: não existe resposta única. Diagnosticar desindustrialização olhando apenas o agregado leva a políticas genéricas que tentam segurar tudo ao mesmo tempo, quando o que muda o destino de um país é a composição do que se produz. E há aqui uma boa notícia contraintuitiva — mesmo economias de renda alta conseguem aumentar a participação de alguns subsetores industriais no PIB e no emprego. Desindustrializar não é destino inescapável do desenvolvimento; é o resultado da composição setorial que cada país conseguiu construir, ou deixou de construir.
Referência: Tregenna, F. e Andreoni, A. (2020). “Deindustrialisation reconsidered: Structural shifts and sectoral heterogeneity”. UCL Institute for Innovation and Public Purpose, Working Paper 2020-06.