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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS CAMPUS SOROCABA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA GABRIEL DE PAULA EDUARDO ANÁLISE ESTRUTURAL DO SEGMENTO DE PICAPES PEQUENAS DA INDÚSTRIA AUTOMOBILÍSTICA BRASILEIRA Sorocaba 2016
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS
CAMPUS SOROCABA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
GABRIEL DE PAULA EDUARDO
ANÁLISE ESTRUTURAL DO SEGMENTO DE PICAPES PEQUENAS
DA INDÚSTRIA AUTOMOBILÍSTICA BRASILEIRA
Sorocaba
2016
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS
CAMPUS SOROCABA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
GABRIEL DE PAULA EDUARDO
ANÁLISE ESTRUTURAL DO SEGMENTO DE PICAPES PEQUENAS
DA INDÚSTRIA AUTOMOBILÍSTICA BRASILEIRA
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Economia, para
obtenção do título de mestre em
Economia Aplicada
Orientação: Prof. Dr. Adelson Martins
Figueiredo
Sorocaba
2016
RESUMO EDUARDO, Gabriel de Paula. Análise Estrutural do segmento de picapes pequenas da
indústria automobilística brasileira. 2016. 73p. Dissertação (Mestrado em Economia) -
Universidade de São Carlos, Sorocaba, 2016.
Os altos preços dos veículos brasileiros comparados com os de outros países levantam a questão
da existência de poder de mercado na indústria nacional como habilidade de aumentar o preço
lucrativamente acima do custo marginal. Além disto, o mercado caracteriza-se por uma estrutura
oligopolizada com alta concentração e com significativas barreiras à entrada, apresentando
condições que podem propiciar o uso de poder de mercado pelas firmas. Esta dissertação estuda
a relação entre o comportamento das firmas e a estrutura do mercado no segmento de picapes
pequenas para explicar as políticas de precificação de diferentes firmas. E ainda visa entender a
estrutura e se existe o uso de poder de mercado, informação importante para que as políticas
públicas sejam formuladas de forma a aumentar o desempenho do setor para a economia do país
e para o bem-estar social. Aplica-se o modelo estrutural desenvolvido por Berry et al. (1995)
para determinar os parâmetros de demanda e custo de cada versão, utilizando dados de
quantidade, preço e atributos dos veículos. A análise dos dados do período entre janeiro de 2001
e maio de 2014, compreendendo todo o território nacional, indica potencial uso de poder de
mercado. Os parâmetros estimados são estatisticamente significativos e as análises de custo e
markup são coerentes com a teoria econômica. O teste de hipótese não apresenta significância
estatística a favor do modelo de conluio sobre competição de Bertrand, porém o modelo de
conluio apresenta melhor ajuste aos dados.
Palavras-chave: Concentração. Poder de mercado. Mercado automobilístico.
ABSTRACT EDUARDO, Gabriel de Paula. Structural analysis of brazilian automotive industry of
small pickups segment. 2016. 73p. Master Thesis in Economy - Universidade de São
Carlos, Sorocaba, 2016.
The high Brazilian vehicles price compared to other countries raise the question about market
power exercise at the national industry as the ability to apply prices higher than marginal cost.
Also, the market has oligopoly structure with high concentration and significant entry barriers,
presenting favorable conditions to Market power exercise. This project studies the relationship
between the firm behavior and the markets structure for the small pick-ups segment in order to
explain the firms pricing policy. Understanding the market structure and market power exercise
is important for government actions to improve market performance, national economy and
social welfare. It is applied the structural model developed by Berry et al. (1995) to identify the
demand and cost parameters of each vehicle model, using quantity, price and vehicles attributes
data. The data analyze for the period of January 2001 to May 2014 for the whole country
indicates potential market power exercise. The parameters estimated have statistical significance
and the cost and markup results are in accordance with economic theory. The hypothesis test
does not present statistical significance rejecting Bertrand competition in favor of cooperation,
but the cooperation models with the three major companies and with all the companies have
better data fit than competition.
Keywords: Concentration. Market power. Automotive market.
LISTA DE QUADROS
QUADRO 1 - Estudos com aplicações empíricas de modelos estruturais em oligopólios .... 14
QUADRO 2 - Nome descritivo das versões de picapes pequenas vendidas no Brasil entre
2001 e 2014 considerados no estudo e respectivo código da tabela FIPE ................................. 36
QUADRO 3 - Sinal esperado dos parâmetros dos atributos observáveis do modelo
estrutural de demanda e oferta .................................................................................................................... 38
QUADRO 4 - Sinais encontrados para os parâmetros dos atributos observáveis, estimados
pelo modelo estrutural ..................................................................................................................................... 49
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1 - Composição média do preço de um automóvel vendido no Brasil, Estados
Unidos e na média mundial .............................................................................................................................. 4
FIGURA 2 - Índice de concentração para as quatro maiores firmas do segmento automotivo
brasileiro, 2005-2013 ....................................................................................................................................... 24
FIGURA 3 - Índice de concentração para as quatro maiores firmas dos segmentos
automotivos brasileiros com inflexão em 2011 ..................................................................................... 25
FIGURA 4 - Índice Herfindahl-Hirschman de alguns segmentos automotivos brasileiros,
2005-2013 ............................................................................................................................................................. 26
FIGURA 5 - Quantidade real de empresas de alguns segmentos automotivos brasileiros,
2005-2013 ............................................................................................................................................................. 27
FIGURA 6 - Quantidade hipotética de empresas iguais que caberiam nos segmentos
automotivos brasileiros, 2005-2013 .......................................................................................................... 29
FIGURA 7 - Parcela de mercado das firmas que operam no setor automotivo brasileiro,
2005-2013 ............................................................................................................................................................. 30
FIGURA 8 - Parcela de mercado das firmas que atuam no segmento de picapes pequenas,
2001-2014 ............................................................................................................................................................. 31
FIGURA 9 - Quantidade vendida de picapes pequenas no Brasil por firma, 2001-2014 ...... 32
FIGURA 10 - Preço real médio de picapes pequenas comercializadas no Brasil, 2001-2014.
.................................................................................................................................................................................... 45
FIGURA 11 - Quantidade mensal vendida versus preço de cada versão de picapes pequenas
comercializadas no Brasil, 2001-2014. ...................................................................................................... 46
FIGURA 12 - Custo médio por versão de picapes pequenas comercializadas no Brasil de
cada firma, 2001-2014. .................................................................................................................................... 52
FIGURA 13 - Custo de produção ponderado por quantidade vendida de picapes pequenas
no Brasil de cada firma, 2001-2014. ........................................................................................................... 53
FIGURA 14 - Custo estimado versus preço de picapes pequenas no Brasil de cada firma,
2001-2014. ............................................................................................................................................................ 54
FIGURA 15 - Markup médio estimado por versão de picapes pequenas no Brasil. ................. 54
FIGURA 16 - Markup médio ponderado pela quantidade vendida, estimado para o
segmento de picapes pequenas no Brasil, 2001-2014. ....................................................................... 56
FIGURA 17 - Markup percentual estimado para o segmento de picapes pequenas no Brasil
de cada firma, 2001-2014. .............................................................................................................................. 57
FIGURA 18 - Markup percentual médio ponderado por quantidade, estimado para
segmento de picapes pequenas no Brasil, 2001-2014. ....................................................................... 58
FIGURA 19 - Composição do preço entre custo médio e markup estimado para segmento
de picapes pequenas no Brasil, 2001-2014. ............................................................................................ 58
FIGURA 20 - Markup versus preço no segmento de picapes pequenas no Brasil de cada
firma, 2001-2014. ............................................................................................................................................... 59
FIGURA 21 - Markup estimado por quantidade vendida para segmento de picapes
pequenas no Brasil, 2001-2014. ................................................................................................................... 60
LISTA DE TABELAS
TABELA 1 - Índices C4, HHI e classificação de oligopólios para 2005 e 2013 ........................... 28
TABELA 2 - Quantidade de versões por firmas no segmento de picapes pequenas ............... 33
TABELA 3 - Evolução dos dados de picapes pequenas de quantidade, preço, potência do
motor, massa e dimensão dividido em cinco períodos, 2001-2014 .............................................. 44
TABELA 4 - Relação entre preço de picapes pequenas e seus atributos para algumas
versões em diferentes períodos .................................................................................................................... 47
TABELA 5 - Estimativa do modelo estrutural para picapes pequenas no Brasil ...................... 48
TABELA 6 - Teste entre modelos de cooperação e competição....................................................... 61
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ANFAVEA Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores
CADE Conselho Administrativo de Defesa Econômica
ECD Estrutura – Conduta – Desempenho
FENABRAVE Federação Nacional da Distribuição de Veículos Automotores
FIPE Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas
GM General Motors (Chevrolet)
GMM Método dos Momentos Generalizados
HHI Índice de Herfindahl-Hirschman
INPC Índice Nacional de preços ao Consumidor
IOF Imposto sobre Operações Financeiras
IPI Imposto sobre Produtos Industrializados
NEIO New Empirical Industrial Organization
OI Organização Industrial
PIB Produto Interno Bruto
PSA Peugeot Société Anonyme
VW Volkswagem
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................... 1
1.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS ............................................................................................................ 1
1.2 O PROBLEMA E SUA IMPORTÂNCIA ......................................................................................... 2
1.3 OBJETIVOS E HIPÓTESES ............................................................................................................... 5
2 REFERENCIAL TEÓRICO .............................................................................................. 7
3 MERCADO AUTOMOTIVO BRASILEIRO ................................................................ 17
3.1 ESTRUTURA DO MERCADO AUTOMOTIVO .......................................................................... 17
3.1.1 Principais Barreiras à Entrada ............................................................................ 19
3.1.2 Indicadores da Estrutura ...................................................................................... 22
3.2 SEGMENTO DE PICAPES PEQUENAS ...................................................................................... 31
4 METODOLOGIA ............................................................................................................. 35
4.1 MERCADO RELEVANTE ................................................................................................................ 35
4.2 MODELO ECONOMÉTRICO .......................................................................................................... 36
4.3 MÉTODO DE ESTIMAÇÃO ............................................................................................................ 41
4.4 TESTE ................................................................................................................................................... 42
4.5 DADOS .................................................................................................................................................. 43
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO ...................................................................................... 45
5.1 ANÁLISE DOS DADOS .................................................................................................................... 45
5.2 ESTIMATIVA DO MODELO ........................................................................................................... 47
5.3 TESTE ................................................................................................................................................... 60
6 CONCLUSÕES ................................................................................................................. 65
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................ 69
1
1 INTRODUÇÃO
1.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS A indústria automobilística foi instalada no Brasil na década de 1950 e operou até os
anos 90 em regime de economia fechada. A década de 90 foi palco de mudanças
significativas na política de comércio exterior brasileira, caracterizando-se por um processo
de abertura comercial abrangente. A alíquota do imposto de importação chegou a reduzir de
85%, em 1990, para 20%, em 1994 (AVERBUG, 1999). Já em 1995 foi instituído o Regime
Automotivo Brasileiro, como um dos principais instrumentos de política pública industrial
do setor automotivo, sendo na sua essência um programa de investimento para
modernização industrial e de exportações com regime especial de importação.
O novo regime atraiu mais firmas para o mercado, elevando expressivamente a
participação dos automóveis importados, expondo as empresas instaladas no país à
competição internacional, forçando estas a se estruturarem de acordo com as novas
características impostas pelo processo de internacionalização e organização das atividades,
para se manterem ativas e atender aos requisitos do mercado. Nos anos subsequentes o
setor automobilístico continuou crescendo em virtude de uma série de fatores como:
políticas públicas, redução da taxa de juros, crescimento da renda dentre outros.
Desde 2008, o desempenho da indústria automobilística brasileira tem sido
influenciado diretamente pelas políticas públicas que tem por objetivo, dependendo do
período, conter o desaquecimento da economia, proteger a indústria nacional e, ou,
estimular o crescimento e investimento.
Neste mesmo ano, o governo reagiu à crise financeira com um pacote de medidas para
estimular a economia e manter a taxa de crescimento. Para o setor automotivo teve uma
redução específica do Imposto sobre Produtos Industrializados (IPI) para a compra de
carros; diminuição do Imposto sobre Operações Financeiras (IOF) para todas as operações
de crédito de pessoas físicas; e liberação de parte dos depósitos compulsórios para a
realização de novas operações de crédito para financiamento de automóveis além de outras
ações como, por exemplo, linhas de crédito para financiamento de pré-embarque de
exportações.
As importações também tiveram um crescimento, demonstrando a evolução do
mercado nacional e a oportunidade de retorno financeiro. Com a evolução da entrada de
novos produtos, em especial dos sul-coreanos e chineses, cresceu a preocupação
protecionista por parte do governo com relação à indústria local. Contrapondo-se a esta
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tendência, ao final de 2011, o governo aumentou o IPI para veículos importados e
determinou cotas de importação para Argentina e México que são os principais
fornecedores de carros importados para o Brasil e possuem acordos de isenção fiscal.
Teoricamente, esta medida funciona como uma barreira à entrada de novas firmas no
mercado nacional, que já é considerado um oligopólio (ARAUJO et al., 2013), assim,
proporcionando um maior poder de mercado para as firmas já instaladas e reduzindo o
desempenho do setor. A indústria automotiva no Brasil é um dos setores que mais remete
dinheiro ao exterior, sendo de fato o que mais remeteu no ano de 2011 e 2013 (UOL, 2014),
indicando que talvez não necessitem de proteção por parte do governo.
Por fim, a ação mais recente é o Inovar-Auto, que entrou em vigor em 2013. Trata-se de
um regime automotivo que regulamenta o programa de incentivo à inovação tecnológica e
adensamento da cadeia produtiva de veículos automotores no Brasil. Este regime define
critérios e exigências para que as montadoras tenham redução na tributação do IPI.
Assim, o setor automotivo brasileiro é caracterizado pela concorrência de poucas
empresas, onde as quatro maiores detêm aproximadamente 70% do mercado, com alto
volume de capital, que fabricam uma elevada gama de produtos diferenciados,
assemelhando-se à estrutura de mercado oligopolista concentrado e diferenciado (FARIAS,
2009; MATTOS e BARROS, 2006). Este oligopólio global de multinacionais é suportado por
barreiras econômicas e tecnológicas à entrada de novos competidores. Olhando
especificamente para o mercado brasileiro, também se identificam barreiras à entrada para
a importação, favorecendo empresas com processos produtivos instalados em território
nacional.
Baseando-se na teoria das organizações industriais – descrita, por exemplo, em Church
e Ware (2000) – deduz-se que a alta concentração e as barreiras à entrada observadas no
setor automotivo brasileiro podem possibilitar uso de poder de mercado, resultando em
menor bem-estar social. Desta forma, faz-se necessário uma análise abrangendo barreiras à
entrada, concentração, condições de entrada e rivalidade para identificar se há exercício de
poder de mercado e verificar como as políticas públicas o estão influenciando (POSSAS,
1996).
1.2 O PROBLEMA E SUA IMPORTÂNCIA Os altos preços dos veículos brasileiros comparados com os de outros países (EXAME,
2013; GLOBO, 2009) instigam debates relacionados à existência do exercício de poder de
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mercado1 na indústria automobilística nacional. O problema no caso da ocorrência do
exercício de poder de mercado no setor de automóveis no Brasil seria a deterioração da
performance do mercado, causando perdas para o consumidor como produtos com preços
mais altos e com menor tecnologia.
Relacionado a isso, em Dezembro de 2012, ocorreu uma audiência pública dirigida pela
Comissão de Assuntos Econômicos do Senado para discutir os altos preços dos carros no
Brasil, para ilustrar o tema, um exemplo discutido foi o do Toyota Corolla, visto que o carro
custa US$ 16,2 mil nos Estados Unidos, US$ 21,6 mil na Argentina e US$ 28,6 mil no Brasil
(BRASIL, 2012).
O mesmo estudo revela que o custo de produção no Brasil é de 58% do preço final do
carro, contra a média mundial de 79% e que chega a ser de 91% nos EUA, conforme
ilustrado na Figura 1. Também indica que o lucro no Brasil chega a ser três vezes maior que
em outros países, visto que a margem praticada no Brasil é uma das maiores do mundo,
10% sobre o valor ao consumidor, enquanto a margem média mundial é de 5% e nos
Estados Unidos o lucro é de 3%. No Brasil, a carga tributária sobre o carro é da ordem de
32%, a média mundial está perto de 16% e nos Estados Unidos varia em torno de 7%. A alta
margem no Brasil eleva o interesse de novas firmas entrarem no mercado sem refletir
apenas a tendência de expansão desse mercado.
1 Nesta pesquisa, define-se poder de mercado como habilidade de aumentar o preço lucrativamente
acima do custo marginal (CHURCH e WARE, 2000).
4
FIGURA 1 - Composição média do preço de um automóvel vendido no Brasil, Estados Unidos e na média mundial
Fonte: Elaborado com dados de 2012 (BRASIL, 2012).
O exercício de poder de mercado na indústria automobilística brasileira foi estudado
inicialmente por Negri (1998) de forma a identificar o custo de bem-estar proporcionado
pelo regime automotivo da década de 90. Por meio do cálculo da elasticidade-preço da
demanda, encontrou-se uma demanda de veículos preço-inelástica, na sequência estimou a
trajetória futura dos preços em função das observações anteriores e posteriores ao regime
automotivo, o que indicou uma diferença que resulta na perda de bem-estar.
Diversos trabalhos avaliam a estrutura revelando a alta concentração da indústria
automobilística do Brasil bem como as diversas barreiras à entrada (ROTTA e BUENO, 2000;
MATTOS e BARROS, 2006; FARIAS, 2009; ROMÃO, 2009; ARAUJO et al., 2013), de forma a
caracterizar o entorno propício ao uso de poder de mercado.
Farias (2009) indica que seguindo as definições de Shepherd (1997), o mercado
automobilístico no Brasil em 2007 é considerado um oligopólio forte visto que a
concentração das quatro maiores empresas de 84% é maior que 60% e que o índice
Hirschman-Herfindahl de 0,20 é superior a 0,18. Ainda, o Guia de Análise de Concentração
Horizontal da Secretaria de Acompanhamento Econômico do Ministério da Fazenda
(BRASIL, 2001) considera que uma concentração das quatro maiores empresas superior a
75% viabiliza a possibilidade do uso de poder de mercado coordenado. Além disto, Farias
5
(2009) utiliza um modelo que estima para diversas versões de carros, de forma conjunta,
um sistema de equações de demanda e de funções de reação de preço. Os resultados do
estudo evidenciam a existência de poder de mercado no oligopólio diferenciado no
segmento de picapes pequenas.
Neste ponto, vale destacar a importância do setor automobilístico para a economia e a
sociedade do país. No Brasil, optou-se preferencialmente pelo modal rodoviário que, aliado
com a baixa qualidade dos meios de transportes públicos, propicia a necessidade de
obtenção desse bem e resulta no quarto maior mercado automotivo do mundo (CASOTTI e
GOLDENSTEIN, 2008). O setor automotivo é responsável por aproximadamente 25% do PIB
industrial e tem fortes ligações com outros setores da economia: siderúrgico, borracha e
vidro; além disso, o setor é forte gerador de empregos. Desta forma, a indústria tem caráter
estratégico, considerando os impactos econômicos e tecnológicas, as oportunidades de
desenvolvimento e qualificação do setor industrial do país, além de favorecer vários outros
segmentos produtivos ligados a esta indústria; e por todo o descrito, tem sido alvo de
políticas públicas nos anos recentes.
1.3 OBJETIVOS E HIPÓTESES Este trabalho tem por objetivo verificar se há ocorrência do exercício de poder de
mercado no segmento de picapes pequenas do setor de automóveis no Brasil, no período de
janeiro de 2001 a maio de 2014.
Como objetivo específico, pretende-se caracterizar a evolução e as transformações
ocorridas na estrutura do segmento de picapes pequenas, analisar os parâmetros de
demanda e de custos para cada versão de picapes pequenas comercializadas no Brasil e
analisar diferentes conjecturas de comportamento estratégico das firmas para determinar o
nível de competitividade do mercado.
A hipótese é que há prática de exercício de poder de mercado no segmento de picapes
pequenas do mercado automotivo brasileiro.
6
7
2 REFERENCIAL TEÓRICO Lee (2007) sumariza o histórico dos estudos no âmbito da Organização Industrial (OI)
que levaram ao desenvolvimento da abordagem empírica que é empregada no presente
trabalho. A relação entre o comportamento da firma e a estrutura do mercado é foco de
estudo da OI que emerge na economia como uma nova frente de conhecimento no início do
século XX. O cenário econômico ao final do século XIX, com o surgimento de grandes
empresas industriais, resultou num ambiente propício ao desenvolvimento das pesquisas de
OI. A concentração pode possibilitar o exercício do poder de mercado, com consequente
perda de bem-estar social. Historicamente, o tema relacionamento do comportamento da
firma com a estrutura do mercado é influenciado pelos trabalhos de um grupo de
economistas de Harvard na década de 1930 (LEE, 2007).
Edward Mason e seu aluno Joe S. Bain formularam o conceito para análise empírica
chamada de Estrutura – Conduta – Desempenho (ECD) que se atenta a descrever como
aspectos chaves da estrutura do mercado se relacionam. A origem do paradigma do ECD é
do trabalho do economista de Harvard, Edward Mason, na década de 1930. Os trabalhos
teóricos de Edward Chamberlin foram inspiração para Mason e para Joe Bain para estudar
empiricamente como precificação e políticas produtivas de firmas são determinados (LEE,
2007). Nesta época existiam duas abordagens para explicar as políticas de precificação das
firmas: abordagem teórica, envolvendo o uso de modelos de oligopólio e monopólio para
derivar a produção e a estratégia de preço; abordagem empírica, envolvendo correlação
entre preços observados e outras variáveis econômicas representando diferenças na
estrutura do mercado.
Desta forma, relacionando o custo marginal e o preço de cada firma é possível inferir o
poder de mercado. Tendo dados contábeis disponíveis pode-se estimar medidas de poder de
mercado, visto que os preços podem ser observáveis. Nesta linha foram desenvolvidos
modelos empíricos por meio de mudanças conjecturais, nos preços das ações e na
produtividade para mensurar performance (MARTIN, 2001). O paradigma de ECD se tornou
dominante para trabalhos empíricos dentro do contexto de OI entre a década de 1850 e o
começo da de 1980. Os trabalhos empíricos evoluíram durante o tempo desde sua
concepção no começo da década de 1950. As pesquisas de Joe Bain foram publicadas em
dois de artigos (BAIN, 1951; BAIN, 1954) culminando no livro intitulado ‘Barriers to New
Competition’ em 1956. O primeiro artigo está em sua maioria baseado no uso descritivo de
estatística para relacionar concentração de mercado e lucratividade. No segundo artigo
aumenta a complexidade incluindo barreiras à entrada.
8
Subsequentes trabalhos como o de Comanor e Wilson (1967) utilizam análise
econométrica para relacionar mais parâmetros de um mercado como diferenciação de
produto, propaganda entre outros com lucratividade. Outra contribuição foi a de Collins e
Preston (1969) que usou um meio alternativo de definir desempenho usando o termo
margem entre preço e custo. Desta forma, vários estudos empíricos conduzidos na década
de 1960 e 1970 suportam a hipótese do ECD em que a estrutura é um determinante da
lucratividade (SCHMALENSEE 1989; SCHERER e ROSS 1990; HAY e MORRIS 1991; WEISS
1991; MARTIN 2002).
Por outro lado, a abordagem empírica ECD apresenta algumas críticas: erros de
mensuração ou estatísticos; informações incorretas ou indisponível de custo marginal;
formulação de dados contábeis considerando depreciação de ativos, investimentos em
ativos intangíveis, dispêndio em publicidade; problemática identificação da estrutura e
desempenho do mercado (FIUZA, 2001). Uma crítica conceitual se refere a inconsistência do
teste que utiliza medidas de curto prazo para verificar a teoria econômica que define
relações entre estrutura e desempenho para longo prazo, além de que o tempo de análise de
longo prazo difere entre os mercados. Outro ponto levantado é que quando o desempenho
afeta a estrutura, a concentração não conjectura o grau de poder de mercado (BORENSTEIN
et al., 1999). Portanto, sendo a concentração endógena, ocorre o viés de simultaneidade
entre lucro e concentração.
Frente a ECD surgiu uma abordagem alcunhada Escola de Chicago defendendo que
competição perfeita teria poder explicativo maior (MARTIN, 1993), assim, rejeitando a
causalidade da ECD. A influência da teoria ECD começa a ser dissipada na década de 1980,
como sumarizado em Bresnahan (1989) e Hyde e Perloff (1995), com o surgimento da
teoria de jogos aplicada aos mercados oligopolistas; abordagem conhecida por ‘New
Industrial Organization’ que está associado ao trabalho empírico NEIO.
Fundamentada em conceitos teóricos para ponderar a formação de preços e seu
relacionamento com o uso de poder de mercado, a teoria NEIO versa a motivação do
comportamento das firmas no mercado com base em dados quantitativos de preço e
quantidade, permitindo analisar a competitividade de mercado. Esta teoria foi
primeiramente aplicada por Appelbaum (1979 e 1982), Gollop e Roberts (1979), Just e
Chern (1980) e Bresnahan (1981), no entanto, Bresnahan (1982) e Lau (1982) são os
primeiros a generalizar a formulação de identificação do poder de mercado. Diferentes
abordagens da metodologia foram inicialmente sumarizadas por Bresnahan (1989), sendo o
entorno destes trabalhos a modelagem econométrica para identificar comportamentos
oligopolistas usando dados de preço e quantidade.
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A análise da conduta, fundamentada nos modelos de Teoria dos Jogos, é realizada com
base no comportamento implícito das firmas que é observado nas condições de equilíbrio
do mercado, tendo diferentes modelos para mercados de bens homogêneos e diferenciados.
A abordagem NEIO trabalha assumindo que os custos marginais não são observáveis e
provavelmente não estimáveis e; que o comportamento de cada setor é único de tal forma
que as condutas individuais das firmas e do setor são parâmetros a serem estimados. Desta
forma, esta abordagem faz uso de modelos estruturais que descrevem teoricamente como
firmas se comportam com diferentes estruturas de mercado. Referências dos métodos
empíricos podem ser encontradas nos trabalhos de Schmalensee (1989), Bresnahan (1989),
Martin (2002) e mais recentemente em Boone (2007, 2008a e 2008b). Assim, estima-se um
modelo estrutural com equações de comportamento, demanda e oferta usando séries
temporais de preço, quantidade, vários outros custos de recursos e vários outros
parâmetros que influenciam demanda e oferta.
Algumas são as formas de identificar a competitividade do mercado, Baker e Bresnahan
(1992) apontam três alternativas econométricas: reação dos preços dada uma variação na
elasticidade-preço da demanda, reação dos preços dada uma variação no custo marginal e
identificação de múltiplos regimes de preços. O modelo convencionado por Bresnahan
(1982) e Lau (1982) utiliza a reação dos preços dada uma variação na elasticidade-preço da
demanda para verificar a existência de competitividade de mercado por meio de variáveis
que alteram a demanda. O modelo estrutural utiliza a formulação da demanda e oferta para
determinar o equilíbrio do mercado.
A identificação do poder de mercado se dá por determinação de um parâmetro de
conduta dada uma alteração da elasticidade-preço da demanda promovida por uma rotação
da curva de demanda, além da forma da receita marginal. Contrapondo com o mercado
competitivo, na condição de equilíbrio não se tem alteração de preço.
A forma para aferir o poder de mercado é comparando o preço alterado com o suposto
preço de um mercado competitivo e do monopólio. Desta forma, a teoria NEIO propõe a
identificação do parâmetro de conduta de maneira indireta, por meio de uma demanda
derivada, representando uma conduta média do mercado. Uma desvantagem neste processo
é que em alguns mercados existem algumas empresas que utilizam do poder de mercado e
outras que não o fazem, assim, um modelo que estima o mercado como um todo pode não
caracterizar o poder de mercado que algumas empresas possam estar utilizando, assim, não
permitindo a verificação de poder individual.
A teoria NEIO é suportada pela modelagem econométrica, a solução econométrica do
modelo de Bresnahan (1982) utiliza equações simultâneas de demanda e oferta para
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identificar no equilíbrio a quantidade e o preço de cada bem. Neste sentido, Bresnahan
(1989) generaliza que uma aplicação NEIO é um modelo econométrico de um mercado.
Como mencionado anteriormente, o trabalho de Bresnahan (1989) compila aplicações
da teoria NEIO no mercado de alimentos e, desta forma, capta o desenvolvimento do
método. Um dos primeiros trabalhos, realizado por Just e Chern (1980), analisa o poder
oligopólio no setor de processamento de tomate, seguido de Lopez (1984), que analisa o
oligopólio no setor de alimentos processados do Canadá.
Os primeiros modelos eram estáticos de um oligopólio não-cooperativo e simétrico, os
desenvolvidos por Cournot e Bertrand estão dentre os primeiros aplicados (BRESNAHAN,
1989). Bresnahan (1981) é um exemplo de utilização deste tipo de abordagem aplicado ao
mercado de automóveis, onde a diferenciação do bem está compreendida num espaço
unidimensional. A demanda por um automóvel é determinada pelo preço e qualidade, sendo
esta descrita por uma função hedônica que contém atributos tal como: massa, dimensões,
capacidades e desempenho. Dentre os resultados, identificou-se que veículos de dimensões
maiores possuem uma margem maior entre o preço e o custo e, que tais veículos também
estão mais diferenciados em relação a qualidade unidimensional.
Uma outra linha de modelos é elaborada seguindo o princípio que existem firmas
líderes e seguidoras. Uma das principais referências é o trabalho de Suslow (1986) que
analisa o poder de mercado na indústria de produção do alumínio. Dentre os resultados,
vale destacar a identificação do uso de poder de mercado por parte da empresa líder.
Outros estudos utilizam uma abordagem dinâmica, aplicando interações repetidas em
oligopólios, tentando verificar o efeito de curto e longo prazo no poder de mercado, como é
o caso de Stigler (1964), Porter (1983), Abreu (1986), Rotemberg e Saloner (1986). Esta
abordagem surgiu para contrapor as críticas à teoria ECD. De forma geral, existem
diferentes considerações nas modelagens para caracterizar a mudança de um regime para o
outro, bem como diferentes expectativas de comportamento para cada regime.
Esta linha de desenvolvimento encontrou alguns desafios, sendo um deles relacionados
a modelagem dinâmica, que requereu dados no nível das firmas. Algumas alternativas
baseadas em simplificações de jogos quadráticos permitiram a utilização, como nos
trabalhos de Karp e Perloff (1989) e Deodhar e Sheldon (1996), no entanto, restrições foram
necessárias.
Porter (1983) aplica a metodologia para o setor de ferrovias nos anos 80, definindo a
oferta em função da probabilidade de se ter cooperação. Neste trabalho, identificou-se que a
cooperação permitiu aumentos de preço da ordem de 40% superiores quando comparados
com períodos onde a competição era intensificada.
11
Dentro das aplicações da modelagem dinâmica, é interessante ressaltar o trabalho de
Steen e Salvanes (1999) que parte da modelagem de Bresnahan (1982) e trata de forma
simplificada o fenômeno dinâmico, fazendo uso de correção de erros para equilíbrio de
longo prazo. Devido à necessidade de hipóteses explícitas nas equações do modelo e de
vasta quantidade de dados, surgiu o método de forma reduzida desenvolvido por Hall
(1996) e Panzar e Rosse (1987).
Uma das primeiras aplicações é o trabalho de Hyde e Perloff (1995) que analisa a
modelagem estrutural proposta na aferição de poder de mercado. As conclusões do trabalho
de Hyde e Perloff (1995) indicam que a modelagem é funcional e pode apresentar bons
resultados se devidamente especificada, no entanto, o modelo de Hall se adequa apenas com
condições ideais. A grande maioria destes trabalhos trata de bens homogêneos e caracteriza
o poder de mercado de todas as firmas conjuntamente, sem considerar as individualidades.
Para alguns setores de bem diferenciados, como é o caso do mercado automotivo, ainda,
onde existe a possibilidade de firmas terem grau de poder de mercado diferente entre elas,
uma abordagem diferenciada é necessária. Assim, modelos de equilíbrio de um oligopólio
para bens diferenciados são utilizados para identificar atributos de demanda e oferta,
permitindo testes de hipóteses referentes ao nível de poder de mercado.
Neste contexto, surge o trabalho de Bresnahan (1987), onde se tenta explicar a guerra
de preço no mercado automotivo dos Estados Unidos no ano de 1955. O autor busca por
meio da teoria NEIO explicar os movimentos na quantidade total e nos preços que indicam
um choque de oferta. No ano de 1955 a quantidade de carros vendidos foi alta e os preços
foram baixos quando comparados com os anos anterior e posterior. Desta forma, Bresnahan
(1987) utiliza a variação na demanda para entender o comportamento da competição,
assumindo um modelo de conduta e estimando a demanda de substituição, tornando
possível mensurar o markup do preço sem utilizar dados de custo.
Bresnahan (1987) utiliza um modelo de demanda baseado na escolha discreta
individual de comprar ou não o carro, além disso, o modelo apresenta diferenciação vertical
unidimensional definida pela qualidade. A qualidade é definida com base em atributos
observáveis do carro como dimensões, potência do motor, funcionalidades e conteúdo
específicos. Consumidor tem diferente propensão marginal a pagar por qualidade, assim, o
consumidor escolhe o carro que minimiza a relação entre o preço e a preferência do
consumidor por qualidade ponderada pela própria qualidade do carro.
Os dados utilizados para o modelo econométrico são os preços, as quantidades e as
características dos carros. Estima-se o modelo separadamente para cada um dos três anos:
1954, 1955 e 1956; ainda, para cada ano utiliza-se quatro diferentes comportamentos do
12
mercado: competição Bertrand-Nash, conluio, hedônica e produto. A competição Bertrand-
Nash considera que as firmas competem tal como num oligopólio de Bertrand, tendo o preço
como variável estratégica, na condição conluio as firmas definem o preço de forma a
otimizar o lucro como se todas as versões fossem de um mesmo grupo de montadoras, a
formulação hedônica considera apenas os atributos para definir o preço e a condição de
produto considera que cada versão tem seu preço estrategicamente definido como se fosse
de uma firma independente. Cada par destes comportamentos do mercado é considerado
de modelos não-aninhados, ou seja, os parâmetros e variáveis de um modelo não estão
contidos no conjunto de um segundo modelo, e vice-versa. Em suma, no contexto estatístico,
um modelo é não-aninhado a um outro modelo se ele não pode ser escrito em função de
restrições do mesmo.
Bresnahan (1987) utiliza testes de modelos não-aninhados para verificar as hipóteses
referentes ao mercado. A qualidade do resultado do teste é função da adequada estimação
da demanda. Assim, o autor conclui que o comportamento do mercado em 1955 é
consequência de uma quebra do conluio que estava presente nos anos adjacentes.
Com o intuito de flexibilizar mais o modelo de demanda desenvolvido por Bresnahan
(1987), Berry et al. (1995) desenvolve um modelo randômico de utilidade para derivar a
demanda. A utilização deste modelo reconhece que o consumidor tem preferência
diferenciada que não é observável, assim, consumidores podem ter diferentes preferências
sobre as características: dimensão do porta-malas ou do próprio carro é preferida por um
pai de família, mas não por um solteiro.
Modelos randômicos demandam um esforço de modelagem e computacional maior
devido a maior complexidade. Os trabalhos de Berry (1994) e Berry et al. (1995)
apresentam uma metodologia que usa dados agregados para estimar coeficientes logit
randômicos de um modelo de demanda que caracteriza a diferença da preferência do
consumidor. Na modelagem também são captadas as características não observadas do bem
como: elementos subjetivos como a beleza do carro, erros de medição das características e
qualquer outro efeito que façam a versão ser desejado pelos consumidores. A flexibilidade
introduzida reduz o potencial do viés na estimação.
Berry et al. (1995) interpreta como de difícil quantificação os elementos não
observáveis que afetam a demanda por bens diferentes como: estilo, prestígio da marca,
reputação e experiência com outras versões; bem como outros atributos que não são
relacionados a marca ou a versão como a intensidade ou qualidade da propaganda. Estas
características são incorporadas no modelo, tanto pelo lado do consumidor, afetando a
demanda, quanto pelo lado do custo que afeta a estratégia de preço da firma.
13
No trabalho de Berry et al. (1995) assume que o equilíbrio é tal como especificado pela
teoria de Bertrand, utilizando uma função de demanda que elimine viés e obtendo os
parâmetros de custo. Assim, desenvolve uma metodologia empírica analisando a demanda e
a oferta de bens diferenciados e aplica para estudar o equilíbrio no mercado automotivo dos
Estados Unidos entre 1971 e 1990. Utilizando dados anuais de preço, quantidade e
características agregados por versão, estima a demanda e oferta com uma especificação
funcional da demanda mais flexível que Bresnahan (1987) e, obtém parâmetros de custo e
demanda para cada versão.
Rapson (2009) utiliza a modelagem da demanda mais flexível desenvolvida por Berry
et al. (1995) para revisitar o estudo de Bresnahan (1987). Desta forma, aplica-se o modelo
de coeficientes randômicos logit, que representam um comportamento mais realista para a
demanda do que o modelo determinístico desenvolvido por Bresnahan, proporcionando
elevada probabilidade dos maiores markups entre preço e custo serem atribuídos
apropriadamente ao comportamento de uso de poder de mercado. As conclusões obtidas
utilizando o mesmo teste de hipóteses de Bresnahan (1987) indicam que não se pode
rejeitar a competição na forma de Bertrand em favor de conluio, o que contrapõe os
resultados de Bresnahan, assim, apresentando um resultado surpreendente em que as
firmas não estavam maximizando lucro no ano de 1955.
Sudhir (2001) também utiliza o modelo estrutural de Berry et al. (1995) para estudar o
comportamento competitivo na precificação no mercado automotivo dos Estados Unidos
entre os anos de 1981 e 1990. Para aferir a competitividade do setor é mensurado o desvio
em relação a condição de Bertrand, tal como especificado em Bresnahan (1987), desta
forma, permitindo uma segregação entre os efeitos de demanda e custo dos efeitos de
competição, visto que a abordagem de Bertrand considera os efeitos de demanda e custo.
Desta forma, se a firma perseguir um objetivo que pondera positivamente em relação ao
lucro de seus competidores, o equilíbrio será mais cooperativo que Bertrand, o que é de
certa forma intuitivo, visto que a cooperação perfeita é obtida se as ponderações forem as
mesmas para o lucro de todas as firmas.
Para comparar a competitividade entre os diferentes segmentos do mercado
automotivo, Sudhir (2001) aplica o modelo estrutural para cada um deles. Os resultados
indicam comportamentos competitivos diferentes entre os segmentos, que segundo o autor
podem também ser identificados por meio da análise de certas características estruturais do
mercado e empregando a suposição de que mercados mais concentrados são menos
competitivos.
O Quadro 1 ilustra alguns trabalhos que aplicam modelos estruturais em mercados com oligopólio. Primeiramente foram considerados apenas trabalhos aplicados a um grande
14
número de firmas e variedade, depois subdivide-se entre estudos que assumem e os que inferem o comportamento competitivo, finalmente separam-se os trabalhos que utilizam modelo de demanda determinística de randômica.
QUADRO 1 - Estudos com aplicações empíricas de modelos estruturais em oligopólios
Modelo Grande número
de firmas e variedades Tipo de utilidade
Assume modelo de
Bertrand
Feenstra e Levinsohn (1995) Determinística
Berry et al. (1995)
DeSouza et al. (2010) Randômica
Escolha do modelo baseada
em ajuste dos dados
Bresnahan (1987) Determinística
Sudhir (2001)
Rapson (2009) Randômica
Fonte: Elaborado pelo autor.
Com relação ao mercado automotivo brasileiro, pode-se citar o desenvolvimento de
Negri (1998) que analisa de forma agregada os segmentos por meio das elasticidades de
demanda, obtendo o resultado de que as receitas das firmas têm uma variação
proporcionalmente maior que os preços. Utilizando a teoria NEIO, Farias (2009) analisa a
competitividade para o segmento de picapes pequenas por meio da demanda, tal como
proposto por Cotterill et al. (1996), considerando a concorrência do tipo Bertrand e
produtos diferenciados. O poder de mercado é identificado pela relação entre a elasticidade
de plena cooperação com a elasticidade da demanda observável, definindo o índice de
Cotterill.
Aplicado aos principais modelos do segmento de picapes pequenas: Fiat Strada,
Volkswagen Saveiro, Chevrolet Montana e Ford Courier, entre outubro de 2003 e maio de
2007, Farias (2009) consegue inferir que a Fiat Strada possui maior poder unilateral e que a
Volkswagen Saveiro é detentora de maior poder cooperativo. Desta forma, a Fiat Strada
consegue manter o preço com markup proporcionalmente maior em relação ao custo do que
os demais modelos ao passo que a Volkswagen Saveiro usufrui da posição de líder sendo os
outros modelos seguidores em estratégias de aumento de preço. Por fim, o poder de
mercado observável maior é da Volkswagen Saveiro, que apesar de ter um poder unilateral
inferior ao da Fiat Strada, a supera quando considerado o poder cooperativo, desta forma, os
resultados do estudo evidenciam existência de poder de mercado no oligopólio diferenciado
no segmento de picapes pequenas.
15
O trabalho de DeSouza e Petterini (2009) é pioneiro em utilizar o modelo de Berry et al.
(1995) para veículos novos no mercado brasileiro, aplicando para o período entre 2005 e
2008 e, permitindo estimar as elasticidades preço e preço cruzada e o markup de cada
versão. As variáveis explicativas utilizadas são: uma dummy para veículos populares, uma
para bicombustíveis, a relação entre potência e massa e um trend para os anos. DeSouza e
Petterini (2009) consideram principalmente carros populares e sedan médios, não
utilizando picapes no estudo. Para o ano de 2008, a média do markup ponderada pelas
vendas para as versões populares foi de 11,9%, o menor markup foi do Ford Ka de 7,6% e o
maior do Peugeot 206 de 15%.
Dando continuidade, DeSouza et al. (2010) utiliza o modelo de Berry et al. (1995) para
simular o impacto sobre a firma e o consumidor de uma redução de impostos no mercado
automotivo brasileiro. Neste trabalho aplica um método mixed- logit, ao invés do logit
utilizados em seu trabalho anterior, que permite maior flexibilidade para as elasticidades
cruzadas. O período e as variáveis explicativas são as mesmas de DeSouza e Petterini
(2009). Para o ano de 2008, comparando com DeSouza e Petterini (2009), a média do
markup ponderada pela quantidade vendida para todo o mercado estimada é 5,1% maior.
Por fim, a conclusão indica que 78,2% do ônus tributário é pago pelos consumidores.
O presente trabalho também aplica a teoria NEIO para o mercado de picapes pequenas,
assim como Farias (2009), porém aplica uma metodologia que inclui atributos observáveis
que caracterizam cada uma das versões de automóvel, considerando portanto as diferenças
entre eles e sendo mais adequado para produtos diferenciados, tal como em Petterini e
DeSouza (2009) e DeSouza et al. (2010). Ainda, o período de estudo é mais amplo, desde
janeiro de 2001 a maio de 2014.
16
17
3 MERCADO AUTOMOTIVO BRASILEIRO
3.1 ESTRUTURA DO MERCADO AUTOMOTIVO
A indústria automotiva é formada por um oligopólio global de multinacionais no qual
existem barreiras econômicas, tecnológicas e regulatórias à entrada de novos competidores
como: volume inicial de capital, diferenciação de produto, economias de escala, rede de
concessionárias, capacidade limitada de fornecedores, propaganda e requisitos legais e
impostos. Além disso, no mercado brasileiro também se identificam barreiras à entrada de
veículos importados.
Oriunda da segunda revolução industrial, a indústria automotiva sempre se
caracterizou por empresas do tipo chandleriana, uma empresa de grande porte que
internaliza grande parte de seu processo produtivo a fim de obter vantagens de economia
de escala e escopo. Com o fenômeno da globalização, porém, as empresas têm alterado sua
forma de produção, terceirizando muitas etapas do processo produtivo e formando
complexas cadeias de suprimentos. Assim, as empresas investem em inovações na produção
e nos produtos, influenciando diversos outros setores e a economia de forma geral.
Atualmente o setor pode ser caracterizado pela intensa desverticalização das cadeias
produtivas seguindo a filosofia do processo “just in time”, estratégias de economia de escopo
e concentração do processo de inovação tecnológica nos países desenvolvidos.
Nesse contexto, o mercado automobilístico brasileiro tem se expandido rapidamente
nos últimos anos, entre 2006 até 2013, sendo um dos setores de maior dinamismo da
economia do país. Sua importância no âmbito nacional também é evidenciada pelas recentes
políticas de redução do IPI iniciadas como medida anticíclica para combater a crise
financeira mundial em dezembro de 2008.
No período entre 2006 e 2013, também foram fundamentais para o crescimento do
setor a conjuntura macroeconômica imperante até então com taxa de juros básica mantida
aos menores níveis históricos, inflação controlada, crescimento acelerado da renda e do PIB,
aumento do emprego e abundância de crédito.
Com o crescimento do mercado, as importações de veículos também aumentaram. Com
o intuito de defender a indústria nacional, o governo aplicou medidas protecionistas como o
aumento de impostos em veículos importados em 2011 e um índice de nacionalização para
indústria automobilística em 2012, penalizando fiscalmente as empresas automotivas que
tiverem um índice de nacionalização inferior a 65% (MORCEIRO, 2012). Estas medidas
protecionistas funcionam como barreiras à entrada de novas firmas e também podem
18
impactar a estrutura do mercado, aumentando assim a possibilidade do exercício de poder
de mercado.
Como consequência destas medidas, diversos investimentos de montadoras para
localizar a fabricação de seus veículos foram realizados e estão sendo planejados.
Recentemente foram instaladas no país importantes montadoras de automóveis. Ganha
destaque a montadora da Hyundai localizada em Piracicaba, e a Toyota em Sorocaba, ambas
no interior de São Paulo. Logo em seguida instalaram-se a Chery e JAC Motors, ambas
montadoras chinesas. Para mercados mais nobres também foram anunciadas as instalações
da BMW, Mercedes, Audi e Honda, mostrando que o mercado automotivo brasileiro atrai
investimentos de todo o mundo.
Caracterizado pela concorrência de poucas empresas com alto volume de capital
investido e que fabricam uma elevada gama de produtos diferenciados, o setor automotivo
brasileiro, tal como em outros países, assemelha-se à estrutura de mercado oligopolista
concentrado e diferenciado, segundo a formulação proposta por Labini (1986) e Possas
(1985).
Aproximadamente dez a quinze empresas dominam o mercado de automóveis com
produtos que, mesmo tendo sensíveis variações entre suas características como tamanho,
tipo de carroceria, quantidade de passageiros; enquadram-se em categorias muito próximas,
caracterizando nichos de mercado contendo produtos substitutos entre si. No caso do Brasil,
as quatro maiores empresas do ramo detêm aproximadamente 70% do mercado
(FENABRAVE, 2014).
Os veículos apresentam variedade em termos de estilo, dimensões, cor, opcionais,
motorização, desempenho em durabilidade, ruído, economia de combustível entre outras
características que visam preencher o mercado e atender a um número cada vez maior de
consumidores com suas preferências. Os principais segmentos definidos de automóveis de
passeio de acordo com a FENABRAVE (2014) são: entrada, hatch pequeno, sedan pequeno,
sedan médio, hatch médio, monocab, SW médio, sedan compacto, grandcab, sedan grande,
SW grande, sport, picape pequena, SUV, picape grande, furgão pequeno, furgão e outros.
Dentro de cada segmento existem ainda subcategorias, considerando veículos com um
mínimo de itens de série (veículos básicos) que possuem preços mais baixos, a veículos
intermediários com mais itens opcionais de série, e também veículos completos com mais
opcionais, motorização maior, acabamento refinado, itens de tecnologia, além de versões
com apelo “fora de estrada”, bem comuns no mercado brasileiro que são nomeadas de
“cross”, “adventure”, “rally”, ou simplesmente “x”.
19
O padrão tecnológico, porém, não é totalmente difundido entre as firmas concorrentes, o
que exige investimentos em pesquisa e desenvolvimento. O risco de não garantir lucro ou
vantagem competitiva em tempo hábil proporcionados por inovação é um fator que
introduz possibilidade de maior período de tempo nas decisões de investimento (POSSAS,
1996). Sendo assim, as multinacionais que possuem volume de capital gigantesco possuem
vantagens competitivas à medida que enfrentam menores riscos de prejuízo e perda com
pesquisa e desenvolvimento, marketing e outras atividades básicas.
Portanto, o mercado automobilístico favorece a concentração e o exercício do poder de
mercado à medida que requer elevados níveis de investimento “sunk”, que não são
recuperáveis, elevado risco e outras barreiras à entrada.
3.1.1 PRINCIPAIS BARREIRAS À ENTRADA Segundo Bain (1954), as barreiras à entrada são qualquer fator que dificulte e
desestimule a entrada de concorrentes no mercado. As barreiras à entrada são relevantes no
estudo das organizações industriais, já que devem ser superadas por firmas que desejam
entrar no mercado e competir. Desta forma elas podem contribuir para a concentração e
para o poder de mercado das firmas estabelecidas. As barreiras à entrada dificultam o
ingresso de novos concorrentes no mercado e, dessa forma, prejudicam a livre concorrência,
que é importante aos consumidores, pois garante menores preços e estimula a criatividade e
a inovação das empresas (BRASIL, 2014).
No âmbito do setor automotivo brasileiro podem ser identificados dois possíveis
cenários de entrada de concorrentes: montadoras que já atuam em algum mercado, mas não
no brasileiro e empresas iniciantes no ramo. A ascensão de uma montadora completamente
nova, não relacionada a nenhuma já existente, é pouco provável. O mais provável é a entrada
de empresas que já possuem conhecimento no setor, tanto no produto quanto no processo,
porém que não têm atividade no mercado nacional.
A seguir, serão discutidas as principais barreiras à entrada de novos competidores para
o mercado de automóveis:
Volume inicial de capital
Ingressar no setor automotivo requer um grande volume de capital inicial, representado
sob a forma de investimento “sunk”. Esse tipo de investimento é considerado irrecuperável e
consiste numa barreira à entrada já que, além de ter um expressivo valor monetário,
representa um risco à companhia, caso o investimento não dê certo, o produto não seja
aceito ou o local de instalação não seja bem escolhido (CASOTTI e GOLDENSTEIN, 2008;
20
GOBARA et al., 2009). Como barreira a entrada, desestimula empresas que querem
aproveitar de um lucro temporário. O volume inicial de capital também é considerado uma
barreira a saída, uma vez que não pode ser reaproveitado em outras atividades. Assim, além
do investimento necessário para se instalar uma montadora com todos os recursos,
máquinas e equipamentos específicos, é necessário um estudo prévio sobre o mercado
consumidor, as áreas de instalação etc. Dessa maneira, o alto volume inicial de capital
necessário para a implantação de uma nova empresa representa uma forma a manter
afastadas muitas firmas de fora do setor e funciona como barreira à entrada (PINHO, 1999).
Diferenciação de produto
A diferenciação de produto busca criar, na ótica do consumidor, a percepção de
vantagem de um veículo sobre outro. Assim, alguns atributos de diferenciação podem exigir
tempo de estudo sobre o consumidor, criação artística, solução de engenharia e tempo de
implementação, como é o caso do design, um dos mais importantes para o mercado
brasileiro. Alguns diferenciais como durabilidade e robustez podem exigir um esforço de
longo prazo, visto que é um atributo que é percebido após longo uso dos veículos, porém
não menos importante e, para alguns segmentos, potencialmente crucial para o sucesso
(SANTOS, 2011).
É importante observar que uma estratégia corporativa de identidade dos produtos de
uma marca tem influência significativa na percepção do consumidor sobre a diferenciação
do produto. Por exemplo, marcas que se consagram por uma identidade de trazer inovações
de mídia e aplicativos de interface com os passageiros, podem usar esta influência para
disseminar a marca em diversos segmentos. Porém, como viés, isto pode iludir o
consumidor, que deixa de prestar atenção para outros atributos. Dentro da diferenciação de
produtos, é importante salientar o papel da superioridade técnica viabilizado por recursos
como profissionais especializados, experiência e instalações de pesquisa e desenvolvimento
e investimentos em treinamento, que pode permitir diferenciação de produto e colocar uma
vantagem competitiva e uma barreira à entrada a novos competidores. Aliado a
superioridade técnica, tem-se também uma barreira regulatória institucionalizada pelo
governo que é a propriedade intelectual por meio de patentes. Assim, incentivando
inovação, garantindo exclusividade para os inventores e usufruto viabilizando lucratividade
ou qualquer outra vantagem para a firma (SANTOS, 2011; PINHO, 1999; GABRIEL et al.,
2011).
Um exemplo interessante de diferenciação tecnológica que é uma barreira à entrada é o
motor “flex”, que pode operar tanto com gasolina quanto com álcool. Excluindo os
21
seguimentos mais caros, é inviável conseguir êxito no mercado com produtos que não
contemplem esta tecnologia, que é uma peculiaridade única do mercado brasileiro, exigindo
investimento em pesquisa e desenvolvimento.
Economias de escala
O setor automobilístico é caracterizado por altas economias de escala que se justificam
pelo alto custo de produção de um automóvel (SANTOS, 2011; PINHO, 1999; GABRIEL et al.,
2011; CASOTTI e GOLDENSTEIN, 2008; GOBARA et al., 2009). Este mecanismo está
associado ao alto custo de implantação de uma fábrica ou montadora, altos custos de
manutenção dos bens, necessidade de mão de obra especializada que pode ser aproveitada
em diferentes processos produtivos, peças e componentes padronizados, grande quantidade
vendida mensalmente, padrão mundial dos bens, entre outras características que justificam
as economias de escala. Economias de escala proporcionam para grandes produtores uma
vantagem significativa de custo sobre competidores de pequena produção. Assim, é crucial
para as montadoras aplicar estratégias globais de desenvolvimento de produto e produção
de forma a viabilizar os maiores volumes possíveis de componentes e produtos e aumentar
os ganhos de economias de escala. Nesse contexto ganha importância a empresa com
complexas cadeias de suprimentos que, mesmo não produzindo internamente todos os
componentes de um veículo, produz e compra tudo em enormes escalas, o que gera
economias de escala e garante baixos custos unitários às montadoras.
Rede de concessionárias
O Brasil é um país extenso geograficamente e as montadoras já instaladas foram ao
longo dos anos ampliando as parcerias com concessionárias em todo o território. Assim,
atrair investidores para aumentar a rede de concessionárias exige um processo e uma série
de recursos, além de uma boa proposta e imagem de negócio. Além disso, deve-se
considerar os constantes investimentos em treinamento de pessoal e as renovações e
inovações nos processos das concessionárias (CASOTTI e GOLDENSTEIN, 2008). As
concessionárias são fundamentais no escoamento da distribuição e das vendas dos veículos,
no processo de pós-venda com manutenção e itens de acessório além de participarem no
processo de divulgação e propaganda de novos produtos.
Capacidade limitada de fornecedores
Em alguns casos, dependendo do serviço ou produto, a capacidade dos fornecedores
pode estar limitada (GOBARA et al., 2009). No setor automotivo brasileiro, por exemplo, o
22
fornecimento de pneus nacionais está comprometido já que os fabricantes estão
trabalhando com toda a capacidade instalada.
Propaganda
O fator propaganda é muito relevante no mercado automobilístico. Divulgar uma marca
nova ou uma versão nova pode ser extremamente custoso nesse mercado, uma vez que o
padrão de propaganda do segmento usa frequentemente propaganda na televisão e rádio,
em jornais e revistas, outdoors e shopping centers, em larga escala. Algumas empresas já
conquistaram prestígio e reconhecimento no mercado e podem utilizar isto a seu favor,
potencialmente reduzindo os esforços propagandísticos para informar o consumidor. Em
alguns outros casos, porém, com o exemplo das montadoras chinesas, estas devem exercer
grandes esforços de propaganda para mudar a imagem que os produtos construíram na
sociedade brasileira, principalmente no que diz respeito à qualidade dos produtos chineses.
Requisitos legais e impostos
O governo pode exigir requisitos legais como itens de segurança ou níveis de emissões
de CO2 que podem exigir investimentos em pesquisa e desenvolvimento, o que representa
um custo adicional ao produto (PINHO, 1999; GABRIEL et al., 2011). Como exemplo tem-se a
obrigatoriedade do airbag e o freio ABS nos automóveis novos para o mercado brasileiro
desde 2012. Outro ponto importante são os impostos de importação e sobre produtos
industrializados importados, fazendo com que os veículos de alguns países com os quais o
Brasil não possui acordo de livre comércio cheguem a preços não competitivos.
3.1.2 INDICADORES DA ESTRUTURA Seguem agora os indicadores da estrutura de mercado, analisando no âmbito nacional o
segmento de veículos de passeio, que compreende os automóveis, e o segmento comerciais
leves, incluindo os utilitários esportivos, SUV, picapes e furgões.
A variável utilizada nos cálculos dos indicadores de concentração de mercado deve dar a
ideia da grandeza da firma. As mais comumente usadas são: faturamento, quantidade
vendida, quantidade produzida, capacidade de produção e número de empregados.
Nesse caso, a variável escolhida foi o total anual de emplacamentos de veículos, dividido por
segmento. Essa variável pode ser considerada uma proxy do número de veículos vendidos
no país anualmente, assim inclui veículos nacionais e importados. Os segmentos
selecionados foram: entrada, hatch pequeno, sedan pequeno, sedan médio, hatch médio,
23
monocab, SW médio, sedan compacto, grandcab, sedan grande, SW grande, esporte, picape
pequena, SUV, picape grande, furgão pequeno e furgão (FENABRAVE, 2014).
Os indicadores foram calculados para o período entre 2005 e 2013, usando dados anuais
de venda de forma a evitar desvios sazonais como promoções estratégicas e evoluções
históricas, como troca de versões.
Os indicadores descritos abaixo estão definidos em Kon (1994). Como indicadores de
estrutura foram utilizados a parcela de mercado de cada firma, a taxa de concentração das
“k” maiores firmas e o Índice de Herfindahl-Hirschman (HHI).
Parcela de mercado de cada firma:
n
j
j
i
i
q
qs
1
(1)
Sendo “q” a quantidade vendida pela firma i, “n” a quantidade de empresas.
Taxa de concentração das “k” maiores firmas – Ck. Como indicador da taxa de
concentração do mercado calculou-se o C4 e o C8, que representam a parcela de mercado das
4 e das 8 maiores firmas respectivamente.
k
i
isCk1
(2)
Sendo “k” a quantidade de maiores empresas consideradas.
Índice de Herfindahl-Hirschman (HHI).
n
i
isHHI1
2 (3)
Em seguida, calculou-se a quantidade hipotética de empresas iguais “N”, ou seja, N
representa a quantidade de firmas iguais que caberiam hipoteticamente nesse mercado.
n
i
is
N
1
2
1 (4)
Analisando a taxa de concentração das quatro maiores firmas através da Figura 2
observa-se uma tendência de redução da concentração com o passar dos anos.
24
FIGURA 2 - Índice de concentração para as quatro maiores firmas do segmento automotivo brasileiro, 2005-2013
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014).
O segmento de sedans grandes apresenta um aumento na concentração quando
comparados os anos de 2005 e 2013, indo de 67% para 85%. Outro segmento que também
aumentou foi o de SW médio e monocab, principalmente em razão da saída da Chevrolet
25
(GM) e da Peugeot (PSA) do segmento. Já o segmento de pequenos, maior volume no
mercado automotivo, está progressivamente reduzindo a concentração, sendo que de 2012
para 2013 teve sua maior redução. Isto pode ser explicado pela entrada recente de duas
firmas novas no segmento: Hyundai e Toyota; que fizeram investimentos massivos para
fabricação nacional. Os segmentos de furgões pequenos e picapes pequenas pouco se
alteraram, mantendo-se sempre acima dos 95%. O segmento de furgões pequenos
basicamente foi dominado por Volkswagen e Fiat, tendo nos últimos anos uma parcela ao
redor de 10% assimilada por entrantes: primeiramente a Hafei e depois a Renault. O
segmento de compactos premium é muito dinâmico com entrada e saída de firmas, assim, é
possível observar entre 2009 e 2010 uma redução brusca de concentração dada a entrada e
saída de firmas e produtos.
É interessante observar que diversos segmentos, entre eles compactos, médios, sw
médios & monocab, sw grandes & grand cabs, picapes grandes e SUVs, apresentaram uma
mudança radical de tendência de redução de concentração a partir de 2011 e iniciaram uma
retomada de maior concentração, como mostra a Figura 3. Este fenômeno pode ser
explicado pelo aumento da barreira à entrada de importados que o governo atingiu com a
elevação da alíquota do IPI em 30% (BRASIL, 2012). Esta medida protecionista do governo
teve impacto na estrutura de alguns segmentos do mercado.
FIGURA 3 - Índice de concentração para as quatro maiores firmas dos segmentos automotivos brasileiros com inflexão em 2011
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014).
26
O índice de Herfindahl-Hirschman (HHI) incorpora a divisão das parcelas entre as
maiores e é mostrado na Figura 4.
FIGURA 4 - Índice Herfindahl-Hirschman de alguns segmentos automotivos brasileiros, 2005-2013
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014).
A Figura 5 mostra a quantidade de firmas presentes em cada segmento. O segmento de
furgões pequenos é o que apresenta índices mais elevados ao longo do período analisado,
com média em torno de 0,4, o que é explicado pelo domínio da Volkswagen e Fiat. Os
modelos Fiorino e Doblo da Fiat apresentam média de parcela do mercado, no período entre
2005 e 2013, de 40% ao passo que o modelo Kombi da Volkswagen apresenta 50%. Com
relação a quantidade de firmas, em 2013 tinham seis firmas no segmento ao passo que em
2005 apenas cinco.
27
FIGURA 5 - Quantidade real de empresas de alguns segmentos automotivos brasileiros, 2005-2013
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014).
Outro segmento que se destaca com o maior valor observado de HHI em 2013 é o de SW
grandes & grand cabs. Em 2012, o modelo Spin da GM foi lançado e obteve grande aceitação
pelo consumidor, atingindo a marca de 92% do segmento em 2013. A situação referente a
quantidade de firmas é tal como no segmento de furgões pequenos, apresentando uma a
mais quando comparado os anos extremos observados.
O setor de picapes pequenas sempre foi dominado pela Strada da Fiat, Saveiro da
Volkswagen e Montana da GM e o HHI em torno de 0.35 reflete a diferença significativa que
a líder Strada tem frente às competidoras, sempre com parcela próxima de 50%.
O segmento de compacto hatch premium também possui pontos de altos índices de
concentração, resultado de modelos com maior sucesso momentâneo de venda, atingindo
quantidades mais expressivas de venda, normalmente recém lançados no mercado, sempre
motivado por promoções e propaganda, sendo o ponto em 2008 referente ao Fusca, que
atingiu mais de 50% de parcela do segmento e; o ponto em 2012 referente ao Fiat 500, que
chegou perto de 60% de parcela do segmento.
De forma geral observa-se uma redução da concentração no mercado com diferenças
entre as firmas cada vez menores, motivados por fortalecimento de firmas como a Renault,
Toyota e pelas entrantes Nissan e Hyundai. Na Figura 5 pode-se observar que de forma geral
a quantidade de firmas participando está aumentando no período observado.
28
Seguindo a definição de Shepherd (1997), um oligopólio é considerado fraco com C4
menor que 40% e HHI menor que 0,1, é considerado oligopólio forte com C4 maior que 60%
e HHI maior que 0,18 e um oligopólio moderado em situação intermediária. Assim, podem-
se classificar os segmentos e o mercado de acordo com a Tabela 1.
TABELA 1 - Índices C4, HHI e classificação de oligopólios para 2005 e 2013
Fonte: Elaboração própria a partir de dados da FENABRAVE (2014).
Observa-se na Tabela 1 que apesar de a maioria dos segmentos estarem classificados
como oligopólio forte, existe uma redução significativa da intensidade do oligopólio de 2005
para 2013. Note que o segmento de picapes pequenas manteve a condição de oligopólio
forte.
A Figura 6 mostra o número de firmas iguais que proporcionariam o HHI encontrado
para cada segmento. É possível notar que no caso dos SUVs grandes e médio hatch e sedan, o
número de firmas iguais que caberiam no mercado chega a 10, o que sugere que o mercado
está bastante concentrado.
C4 HHI Oligopólio C4 HHI Oligopólio
Pequeno Hatch & Sedan 76% 0.172 moderado 92% 0.232 forte
Compacto Hatch & Sedan 80% 0.211 forte 100% 0.396 forte
Compacto Hatch Premium 84% 0.216 forte 100% 0.469 forte
Médio Hatch & Sedan 65% 0.130 moderado 76% 0.193 forte
Grande Sedan 86% 0.218 forte 67% 0.159 moderado
Sw Médio & Monocab 98% 0.306 forte 92% 0.260 forte
Sw Grande & Grand Cab 100% 0.852 forte 100% 0.255 forte
Picape Pequena 100% 0.372 forte 100% 0.356 forte
Picape Grande 78% 0.196 forte 86% 0.204 forte
Furgoes Pequenos 97% 0.368 forte 99% 0.414 forte
Furgoes 59% 0.147 moderado 81% 0.198 forte
Suv´s 79% 0.185 forte 97% 0.610 forte
Suv´s Grande 55% 0.101 moderado 92% 0.311 forte
Mercado Automotivo 68% 0.137 moderado 81% 0.181 forte
2013 2005
29
FIGURA 6 - Quantidade hipotética de empresas iguais que caberiam nos segmentos automotivos brasileiros, 2005-2013
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014).
O segmento de picapes pequenas permitiria de 5 a 7 firmas iguais, sendo que teve na
maior parte do tempo em questão apenas 4, indicando a concentração elevada.
30
A Figura 7 ilustra a evolução da parcela de mercado das maiores firmas durante o
período estudado.
FIGURA 7 - Parcela de mercado das firmas que operam no setor automotivo brasileiro, 2005-2013
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014).
Pode-se observar que as quatro maiores firmas Fiat, Volkswagen, GM e Ford, estão
perdendo parcela de mercado ao passo que outras firmas menores como Renault, Hyundai e
Toyota estão aumentando participação.
Pode-se observar em diversos segmentos e de forma geral que, apesar das barreiras à
entrada, recentemente várias montadoras já estabelecidas em outros países entraram no
mercado, seja por importação ou por fabricação local. Em alguns casos foram muito bem-
sucedidas, como é o caso da Hyundai com o HB20.
Desta forma, a alta concentração não implica num controle absoluto, com o qual não seja
possível a entrada de concorrentes. E necessário ter volume de capital adequado e recursos
suficientes, bem como conhecimento para desenvolvimento de produtos, o qual só é
encontrado em empresas multinacionais (GABRIEL et al., 2011; CASOTTI e GOLDENSTEIN,
2008).
31
3.2 SEGMENTO DE PICAPES PEQUENAS O segmento de picapes pequenas é um dos mais concentrados no mercado automotivo
brasileiro, sendo este um dos motivos de seleção do mesmo para o estudo. Este produto,
considerado bem de capital, se caracteriza pela funcionalidade, sendo utilizado para
transporte de carga por firmas. Para o segmento de picapes pequenas, o período de estudo é
mais abrangente, iniciando em janeiro de 2001 e terminando em maio de 2014. As únicas
firmas que participaram deste segmento no período de estudo foram a Fiat, a Volkswagem
(VW), a Chevrolet (General Motors – GM), a Ford e a Peugeot (Peugeot Société Anonyme -
PSA) com seus respectivos produtos: Strada, Saveiro, Montana, Courrier e Hoggar.
Na Figura 7 tem-se a parcela de cada firma desde janeiro de 2001 até maio de 2014. A
Fiat, de forma geral, tem a maior participação do mercado em torno de 50%. A Volksvagem
transitou por condições distintas ao longo dos anos, compartilhando no início grande parte
do mercado e após a entrada da GM no segmento, disputou a segunda posição com a mesma
até os anos mais recentes onde estabilizou ao redor de 30%. A GM iniciou as atividades em
2004 obtendo grande sucesso no lançamento e oscilou ao redor de 20%.
FIGURA 8 - Parcela de mercado das firmas que atuam no segmento de picapes pequenas, 2001-2014
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014) e ANFAVEA (2014).
A Ford foi continuamente perdendo participação no período estudado, até retirar o
produto do segmento em 2013, mostrando como a diferenciação do produto é importante. A
32
PSA tentou entrar no segmento em 2010, mas não obteve sucesso e também encerrou as
atividades, indicando o reflexo das barreiras à entrada.
Na Figura 9 pode-se observar a quantidade vendida por firma. Complementando, observa-se que o segmento cresceu significativamente desde 2005, apresentando uma significativa queda na quantidade vendida em 2009, sendo reflexo da crise econômica. A Ford, manteve-se estável e constante em relação a quantidade vendida, sofrendo pouca oscilação.
FIGURA 9 - Quantidade vendida de picapes pequenas no Brasil por firma, 2001-2014
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014) e ANFAVEA (2014).
Na Tabela 2 a quantidade de versões disponíveis por cada firma é apresentada, sendo o
período repartido em cinco intervalos menores. As estratégias de cada firma em relação a
quantidade de versões disponíveis foram diferentes ao longo do tempo. Alguns pontos são
consequência de lançamento de novas gerações de veículos como em 2010 que a GM lançou
a nova linha da Montana e em 2011 e 2012 a Fiat lançou uma nova linha da Strada; outros
são consequência de alteração de portfólio, como em 2010 que a Volkswagen parou de
oferecer as versões com motores maiores: 1.8 e 2.0.
33
TABELA 2 - Quantidade de versões por firmas no segmento de picapes pequenas
Fonte: Elaborado com dados de FENABRAVE (2014) e ANFAVEA (2014).
Assim, apesar das condições estruturais propiciarem um ambiente favorável ao poder
de mercado e uso do mesmo, com base na concentração e estrutura do mercado, não é
possível inferir tais situações, bem como a estratégia relacionada: cooperação, competição.
Para tanto, são necessárias outras análises aplicando metodologias fundamentadas na teoria
econômica das organizações industriais, como a NEIO citada no referencial teórico no
Capítulo 2.
Período Total Fiat VW GM Ford PSA
2001 - 2003 18 7 7 2 2 0
2004 - 2006 22 9 8 3 2 0
2007 - 2009 20 9 8 2 1 0
2010 - 2012 28 15 5 4 1 3
2013 - 2014 20 9 5 2 1 3
Quantidade de Versões
34
35
4 METODOLOGIA
4.1 MERCADO RELEVANTE A identificação do mercado relevante é importante nos estudos de exercício de poder de
mercado (SOUZA et al., 2010; FARIAS, 2009). A delimitação do mercado relevante é tratada
em duas dimensões: produto e geográfica.
A dimensão do produto define os bens substitutos e complementares comercializados,
sendo para este projeto os veículos automotores novos do tipo picapes pequenas tal como
segmentado pela FENABRAVE (2014) e ANFAVEA (2014). O mercado de veículos usados
não faz parte do escopo deste estudo. A faixa de preço não foi considerada como restrição.
Ressalta-se que as picapes pequenas compõem atributos únicos como funcionalidade
em transporte de carga e pessoas, capacidade de carga e dimensões; que as definem
adequadamente e as distinguem dos demais bens.
Na dimensão geográfica, o mercado relevante foi definido como sendo o território
nacional, visto que as montadoras que atuam no segmento: Fiat, VW, GM, Ford e PSA,
possuem concessionárias com abrangência em todo território nacional.
As versões consideradas no período em questão estão listadas no Quadro 2. Os clientes
de picapes pequenas podem ser pessoas físicas como produtores rurais ou operários que
transportam equipamentos e materiais, ou pessoas jurídicas como empresas da
agroindústria ou mesmo locadoras de veículos.
36
QUADRO 2 - Nome descritivo das versões de picapes pequenas vendidas no Brasil entre 2001 e 2014 considerados no estudo e respectivo código da tabela FIPE
Fonte: Elaborado pelo autor.
4.2 MODELO ECONOMÉTRICO O modelo utilizado é o desenvolvido por Berry et al. (1995), um modelo estrutural de
demanda e oferta, onde aplica-se um modelo randômico de utilidade para derivar a
demanda e assume-se que o logaritmo do custo marginal é linear em relação ao custo dos
atributos. Desta forma, a base do modelo da demanda são os coeficientes randômicos logit,
onde a heterogeneidade do consumidor é criada por técnicas matemáticas, permitindo
estimar a distribuição da preferência para atributos distintos do bem estudado. Desta forma,
o método para estimar os parâmetros da demanda foi desenvolvido por Berry (1994) e
encontra-se detalhado no mesmo. Este método é uma abordagem que considera os valores
não observados dos atributos do bem e se consolidou como uma ferramenta padrão para
caracterizar a demanda de bens diferenciados (LEE, 2007). Esta modelagem também
permite identificar parâmetros estruturais, sendo assim, útil para avaliar hipóteses
múltiplas de comportamento.
Número Nome Versão Código FIPE Número Nome Versão Código FIPE
1 Strada/ Strada Working 1.5 mpi 8V CE 001122-3 34 Saveiro Super Surf 1.6 Mi Total Flex 8V 005194-2
2 Strada/ Strada Working 1.5 mpi 8V CE 001122-3 35 Saveiro Super Surf 1.8 Mi Total Flex 8V 005203-5
3 Strada Working 1.4 mpi Fire Flex 8V CS 001291-2 36 Saveiro CROSSOVER 1.8 Mi Total Flex 8V 005224-8
4 Strada LX 1.6 mpi 16V 001091-0 37 Saveiro SPORTLINE 1.8 Mi Total Flex 8V 005233-7
5 Strada Trekking 1.6 mpi 001090-1 38 Saveiro CROSSOVER 1.6 Mi Total Flex 8V 005246-9
6 Strada Adventure 1.6 mpi 16V CE 001163-0 39 Saveiro SPORTLINE 1.6 Mi Total Flex 8V 005247-7
7 Strada Working 1.6 mpi 16V CE 001148-7 40 Saveiro TITAN 1.6 Mi Total Flex 2p 005267-1
8 Strada Working 1.4 mpi Fire Flex 8V CE 001292-0 41 Saveiro SURF 1.6 Mi Total Flex 2p 005268-0
9 Strada 1.3 mpi Fire 8V 67cv CS 001183-5 42 Saveiro 1.6 Mi Total Flex 8V CE 005298-1
10 Strada 1.3 mpi Fire 8V 67cv CE 001184-3 43 Saveiro 1.6 Mi Total Flex 8V CE 005298-1
11 Strada/ Strada Working 1.5 mpi 8V CS 001089-8 44 Saveiro 1.6 Mi Total Flex 8V CE 005298-1
12 Strada Trekking 1.8 mpi Flex 8V CE 001218-1 45 Saveiro TROOPER 1.6 Mi Total Flex 8V CE 005300-7
13 Strada Trekking 1.8 mpi Flex 8V CS 001217-3 46 Saveiro TROOPER 1.6 Mi Total Flex 8V 005299-0
14 Strada Adventure 1.8 mpi 8V 103cv CE 001189-4 47 Saveiro 1.6 Mi/ 1.6 Mi Total Flex 8V 005094-6
15 Strada Adventure1.8/ 1.8 LOCKER Flex CD 001277-7 48 Saveiro 1.6 Mi/ 1.6 Mi Total Flex 8V 005094-6
16 Strada Adventure1.8/ 1.8 LOCKER Flex CD 001277-7 49 Saveiro 1.6 Mi/ 1.6 Mi Total Flex 8V 005094-6
17 Strada 1.4 mpi Fire Flex 8V CE 001222-0 50 Saveiro 1.6 Mi/ 1.6 Mi Total Flex 8V 005094-6
18 Strada 1.4 mpi Fire Flex 8V CS 001221-1 51 Saveiro CROSS 1.6 Mi Total Flex 8V CE 005315-5
19 Strada Working 1.4 mpi Fire Flex 8V CD 001293-9 52 Saveiro CROSS 1.6 Mi Total Flex 8V CE 005315-5
20 Strada Sporting 1.8 Flex 16V CE 001335-8 53 Saveiro CROSS 1.6 Mi Total Flex 8V CE 005315-5
21 Strada Adv.1.8 16V Dualogic Flex CD 001363-3 54 MONTANA Off Road 1.8 MPFI FlexPower 8V 004241-2
22 Strada Adventure 1.8/ 1.8 LOCKER Flex CE 001257-2 55 MONTANA Off Road 1.8 MPFI FlexPower 8V 004241-2
23 Strada Trekking 1.6 16V Flex CE 001387-0 56 MONTANA Sport 1.8 MPFI FlexPower 8V 004240-4
24 Strada Trekking 1.6 16V Flex CS 001386-2 57 MONTANA 1.8/ 1.8 Conquest FlexPower 8V 004239-0
25 Strada Trekking 1.6 16V Flex CD 001388-9 58 MONTANA Sport 1.4 ECONOFLEX 8V 2p 004365-6
26 Saveiro CL/ Summer 1.8 Mi e 1.8 005021-0 59 MONTANA LS 1.4 ECONOFLEX 8V 2p 004370-2
27 Saveiro 1.8 Mi 005142-0 60 Courier 1.6 L/ 1.6 Flex 003139-9
28 Saveiro 1.8 Mi 005142-0 61 Courier 1.6 L/ 1.6 Flex 003139-9
29 Saveiro 1.6 Mi/ 1.6 Mi Total Flex 8V 005094-6 62 Courier XL/XL-RS 1.6/ XL 1.6 Flex 003140-2
30 Saveiro 1.6 Mi/ 1.6 Mi Total Flex 8V 005094-6 63 HOGGAR X-Line 1.4 Flex 8V 2p 024169-5
31 Saveiro 2.0 Mi 005140-3 64 HOGGAR XR 1.4 Flex 8V 2p 024170-9
32 Saveiro 2.0 Mi 005140-3 65 HOGGAR ESCAPADE 1.6 Flex 16V 2p 024171-7
33 Saveiro FUN 1.8 99cv/ City e S.Surf 1.6 005161-6 66 HOGGAR Active 1.4 Flex 8V 2p 024205-5
37
O modelo descrito a seguir é baseado em Berry (1994). A escolha do consumidor é
discreta, entre comprar ou não certa versão, assim, afetando a função de utilidade com um
ganho, no caso da compra da versão, em função dos atributos ou por conta do consumo de
um outro bem. A utilidade indireta segue a seguinte forma2:
𝑢𝑖𝑗 = 𝛼𝑝𝑗 + 𝑋𝑗𝛽 + 𝜉𝑗 + ∑ 𝜎𝑘𝐾+1𝑘=1 𝑥𝑗𝑘𝜈𝑖𝑘 + 휀𝑖𝑗 (5)
Onde “i” é referente ao indivíduo e “j” a versão, “p” é o preço, “α” é a utilidade marginal
do capital, “X” é o vetor de atributos do veículo, “β” é o vetor de parâmetros de preferência
média da população aos atributos, “ξ” são os atributos não observáveis, “σ” é uma
ponderação de um componente idiossincrático do atributo que reflete a média da
população, sendo igual a todos os indivíduos, “ν” é uma ponderação idiossincrática de um
atributo por um indivíduo e “ε” é um choque randômico.
Os atributos observáveis estudados nas equações da utilidade e custo foram escolhidos
com base na disponibilidade da informação e são: anos após lançamento, que quantifica em
anos entre o primeiro lançamento da versão até o ano da venda; potência do motor em
“horse power”; motor em cilindrada; área projetada multiplicando o comprimento pela
largura e sendo representado em metro quadrado; roda, que é mensurado em polegadas e
representa o diâmetro da roda; volume da caçamba em litros; depreciação que é
considerada como o delta percentual entre o preço de um carro novo e o preço de um carro
usado com dois anos; quantidade de lugares para ocupantes; tamanho da cabine que é a
medida do comprimento da mesma e que diferencia de forma geral entre a cabine simples, a
estendida e a dupla; carga em quilogramas representando a capacidade de carregamento;
desempenho de zero a cem quilômetros por hora medido em segundos; economia de
combustível em quilômetro por litro; cabine medida em metros e representando o
comprimento; direção assistida como variável binária, apresentando valor zero na ausência
de direção assistida e um para quando se tem o sistema e apenas para a equação de custo a
quantidade vendida.
Dentre estes atributos, alguns não foram aplicados para ambas as funções; foi feito um
julgamento para escolher os atributos mais coerentes, como por exemplo a depreciação, que
foi considerada apenas na função de utilidade.
Segue, no Quadro 3, os atributos escolhidos para cada equação e também o sinal
esperado. Para a equação de demanda, os parâmetros indicam a preferência pelos
respectivos atributos. Como as picapes pequenas são veículos de cunho funcional, espera-se
maior preferência por veículos de cabine simples, com dois lugares, com motores menores
2 As descrições e notações das equações do modelo econométrico são baseadas em Rapson (2009).
38
que proporcionem uma melhor economia de combustível e menor desempenho de
aceleração, rodas simples que privilegiem a funcionalidade e não a estética e direção
assistida para melhor conforto do motorista. Espera-se ainda que veículos recém lançados
tenham maior procura e que os que apresentem menor depreciação sejam preferidos.
Importante mencionar que o tipo de cabine tem certo grau de correlação com a quantidade
de lugares, visto que cabine simples e estendida permitem dois lugares e cabine dupla
permite quatro lugares, desta forma é possível que os resultados indiquem apenas uma
destas variáveis como significativa.
QUADRO 3 - Sinal esperado dos parâmetros dos atributos observáveis do modelo estrutural de demanda e oferta
Fonte: Elaborado pelo autor.
Para a equação de custo, espera-se que os seguintes atributos impliquem em maior
custo: cabine dupla com quatro lugares, motor maior, roda maior, direção assistida. Já o
volume de caçamba e economia de combustível, que são inversamente proporcionais ao tipo
de cabine e ao tamanho de motor, espera-se que resultem num menor custo. Ou seja, o
volume da caçamba é reduzido quando se aumenta o tamanho da cabine, desta forma, existe
um balanço onde a extensão do compartimento de carga útil é distribuída entre carga de
Sinal Esperado
Preço -
Constante + ou -
Anos após lançamento -
Depreciação -
Quantidade de lugares -
Cabine -
Potência do motor -
Desempenho 0-100 kph -
Economia combustível +
Roda -
Direção assistida +
Sinal Esperado
Constante + ou -
Quantidade de lugares +
Capacidade de carga +
Cabine +
Volume caçamba -
Potência do motor +
Economia combustível -
Roda +
Direção assistida +
Quantidade -
Oferta
Demanda
39
bagagem ou de passageiros. Com relação à economia de combustível, quanto maior for o
motor, maior será o consumo de combustível. A quantidade também é esperada com sinal
negativo, indicando o efeito de economia de escala.
A utilidade é decomposta entre média “δ” e idiossincrática “μ”:
𝛿𝑗 = 𝑋𝑗𝛽 + 𝜉𝑗 (6)
𝜇𝑖𝑗 = 𝛼𝑝𝑗 + ∑ 𝜎𝑘𝐾+1𝑘=1 𝑥𝑗𝑘𝜈𝑖𝑘 + 휀𝑖𝑗 (7)
Analisando a modelagem, observa-se que o consumidor tem aumento na sua utilidade
em função dos atributos da versão, sendo que todos os consumidores estão sujeitos aos
mesmos atributos de cada versão. Um outro ponto são os atributos não observáveis em cada
versão, por não serem mensuráveis como: estilo, prestígio da marca, reputação, experiência
com outras versões e propaganda; todavia, são considerados como percebidos pelos
consumidores. Com a utilidade definida, escreve-se a probabilidade de um indivíduo
escolher uma certa versão:
𝑝𝑟𝑜𝑏𝑖𝑗 =exp(𝛿𝑗+𝜇𝑖𝑗)
∑ exp(𝛿ℎ+𝜇𝑖ℎ)𝐽ℎ=1
(8)
Sendo a participação de mercado de uma dada versão a soma referente a todos os
indivíduos:
�̂�𝑗 =1
𝐼∑ 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑖𝑗𝐼𝑖=1 (9)
Como os atributos não observáveis “ξ”, também interpretados como erro, são
correlacionados com a variável preço, tem-se um problema de endogeneidade, fazendo-se
necessário o uso de técnicas de estimação com variáveis instrumentais. As variáveis
instrumentais serão tais como detalhadas em Bresnahan et al. (1997). Desta forma, os
parâmetros não lineares serão estimados numericamente por meio do algoritmo de busca
ótimo descrito em Lagarias et al. (1998). Atributos observáveis exógenos listados no Quadro
3, podem ser considerados como instrumentos. Ainda, nas condições em que as derivadas
cruzadas não são zero, os atributos das versões em questão também podem ser utilizados
como instrumentos.
𝑍1 = 𝑋𝑗 (10)
𝑍2 = ∑ 𝑋𝑘𝑘≠𝑗 ∈𝐹𝑓 (11)
𝑍3 = ∑ 𝑋𝑘𝑘∉𝐹𝑓 (12)
Uma estimativa da utilidade média de uma dada versão “𝛿” pode ser determinada como
a solução de um algoritmo de ponto fixo que equaciona as parcelas de mercado observadas
e as estimadas:
𝛿ℎ+1 = 𝛿ℎ + 𝑙𝑛𝑠𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜 − 𝑙𝑛�̂� (13)
40
Desta forma, a equação 6 estima o vetor de parâmetros de preferência média da
população aos atributos consistentemente e assim, sendo possível estimar o vetor dos
atributos não observáveis “𝜉”.
Do lado da oferta, define-se que cada firma tem um conjunto “F” de versões. Assume-se
que o logaritmo do custo marginal é linear em relação ao custo dos atributos. Da mesma
forma que definido para a demanda, os atributos são divididos entre os que são observáveis
“X” e os que não o são “ω”. Logo, dadas as suposições, define-se o custo marginal de uma
versão como:
ln(𝑚𝑐𝑗) = 𝑋𝑗𝛾 + 𝜔𝑗 (14)
Sendo “γ” um vetor de parâmetros a ser estimado.
Sendo “M” o tamanho do mercado, “s” a parcela da versão e “f” o índice referente a uma
dada firma, pode-se considerar o lucro variável da firma:
𝜋𝑓 = ∑ (𝑝𝑗 −𝑚𝑐𝑗)𝑀𝑠𝑗𝑗𝜖𝐹𝑓 (15)
Cada firma determina os preços de suas versões para maximizar o lucro. As condições
de primeira ordem para uma versão “j” são:
0 = 𝑠𝑗 + (𝑝𝑗 −𝑚𝑐𝑗)𝜕𝑠𝑗
𝜕𝑝𝑗 (16)
Considerando que a firma produza duas versões: “j” e “j+1’, os preços das suas versões
serão definidos para maximizar o lucro, resultando na seguinte condição de primeira
ordem:
0 = 𝑠𝑗 + (𝑝𝑗 −𝑚𝑐𝑗)𝜕𝑠𝑗
𝜕𝑝𝑗+ (𝑝𝑗+1 −𝑚𝑐𝑗+1)
𝜕𝑠𝑗+1
𝜕𝑝𝑗 (17)
Generalizando:
0 = 𝑠𝑗 + ∑ (𝑝𝑟 −𝑚𝑐𝑟)𝜕𝑠𝑟
𝜕𝑝𝑗𝑟𝜖𝐹𝑓 (18)
Sendo “r” referente as versões da firma. As derivadas cruzadas em relação ao preço são
interpretadas tanto do ponto de vista dentro da firma como entre as firmas, desta forma
compondo as alternativas de comportamento: competição entre todos as versões,
cooperação entre todas as versões e cooperação entre as versões da mesma firma.
Para modelar estas alternativas utiliza-se a mesma estratégia aplicada por Bresnahan
(1987) e Rapson (2009), definindo uma matriz “∆” de derivadas cruzadas tal como:
∆𝑗𝑟= {
−𝜕𝑠𝑟
𝜕𝑝𝑗𝑐𝑎𝑠𝑜𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑎𝑐𝑜𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎çã𝑜
0𝑐𝑎𝑠𝑜𝑛ã𝑜𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑎𝑐𝑜𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎çã𝑜 (19)
Assim, atribuindo valores aos parâmetros não-lineares e com a estimação dos atributos
não observáveis pelo lado da demanda, é possível estimar o markup do preço sobre o custo
marginal; na forma matricial tem-se:
41
0 = 𝑠(𝑝, 𝑥, 𝜉; 𝜃) + Δ(𝑝, 𝑥, 𝜉; 𝜃)[𝑝 − 𝑐𝑚] (20)
Onde “θ” são parâmetros não lineares e “x” são os atributos observáveis. Manipulando a
equação 20 e combinando com a equação 14 chega-se na expressão de custo com a variável
não observável:
ln (𝑝 −𝑠(𝑝,𝑥,𝜉;𝜃)
Δ(𝑝,𝑥,𝜉;𝜃)) = 𝜑𝛾 + 𝜔 (21)
Sendo “φ” o vetor de atributos, pode-se estimar “�̂�” por meio de cálculo dos resíduos
ajustados condicionado a estimação de “𝛾”.
4.3 MÉTODO DE ESTIMAÇÃO
O algoritmo de simulação baseado em Berry (1994) é disponibilizado por Wildenbeest
(2016) e, é aplicado com o software Matlab seguindo a sequência de rotinas:
1. Ponto de partida aleatório para preferência individual
2. Calcula a utilidade idiossincrática
3. Converge a utilidade média com algoritmo de ponto fixo
4. Calcula os atributos não observáveis
5. Calcula as derivadas cruzadas
6. Calcula os custos referentes a atributos não observáveis
7. Otimiza a preferência individual por Método dos Momentos Generalizados
(GMM) utilizando variáveis instrumentais
Assim, tem-se como ponto de partida uma escolha aleatória para preferência individual
“𝑣” – definida na Equação 7, que é uma ponderação idiossincrática de um atributo por um
indivíduo. Desta forma, calcula-se a utilidade idiossincrática e com um algoritmo de ponto
fixo tal como na Equação 13 converge-se para encontrar a utilidade média. Estima-se com a
equação 6 por regressão linear os atributos não observáveis.
Calculam-se as derivadas cruzadas da parcela de mercado prevista pelo preço da
versão, seguindo a estratégia de cooperação ou competição de acordo com a alternativa em
questão, seguindo a Equação 19. Da Equação 21 obtêm-se por regressão linear os
parâmetros da função custo, concluindo a estimativa dos parâmetros do modelo estrutural.
Agora resta otimizar a preferência individual aplicando o Método dos Momentos
Generalizados utilizando como função objetivo a amostra análoga da condição de
ortogonalidade nas variáveis instrumentais e das não observáveis.
E[Zξ(θ)] = E[Zω(θ)] = 0 (22)
42
As variáveis instrumentais serão tais como detalhadas em Bresnahan et al. (1997).
Desta forma, os parâmetros não lineares “θ” serão estimados numericamente por meio de
um algoritmo de busca ótimo.
4.4 TESTE O objetivo do teste é verificar a existência de poder cooperativo, que consiste em as
firmas agirem coordenadamente para aumentar o lucro conjunto, no caso deste estudo,
assumindo a estratégia de aumento do preço.
As alternativas de comportamento das firmas para caracterizar o nível de
competitividade do mercado são não aninhadas, desta forma, pretende-se utilizar o método
descrito em Rivers e Vuong (2002), que é adequado para tratar de modelos não
especificados completamente. A estatística é uma função da diferença entre os valores da
função objetivo minimizada pelo método dos momentos generalizados no valor ótimo e uma
estimativa da variância entre os objetivos:
𝑇 = √𝐽
�̂�(𝑄1(𝜃1) − 𝑄2(𝜃2)) (23)
Onde “Q” é o resultado da função objetivo com os parâmetros ótimos, “θ” são os
parâmetros ótimos e “�̂�” é a estimativa da variância entre os objetivos; sendo os índices um
e dois referentes aos modelos a serem comparados.
O teste foi construído de forma que a hipótese nula é tal que os modelos de competição
e cooperação são indistinguíveis. A hipótese nula é testada contra duas alternativas que
estabelecem que um dos modelos tem ajuste superior aos dados em relação ao outro
modelo, formando um teste bicaudal da seguinte forma:
𝐻0 ∶ lim𝐽→∞√𝐽(𝑄1(𝜃1) − 𝑄2(𝜃2)) = 0 (24)
𝐻1 ∶ lim𝐽→∞√𝐽(𝑄1(𝜃1) − 𝑄2(𝜃2)) = −∞ (25)
𝐻2 ∶ lim𝐽→∞√𝐽(𝑄1(𝜃1) − 𝑄2(𝜃2)) = +∞ (26)
A estatística é comparada com os valores críticos de uma distribuição normal e vai
indicar qual dentre os modelos é melhor ajustado aos dados.
A competição Bertrand considera que as firmas competem tal como num oligopólio de
Bertrand, tendo como variável estratégica o preço do produto e, considera-se que as funções
de reação de preço de cada firma se encontram no ponto de equilíbrio de Nash (CHURCH e
WARE, 2000). Na condição conluio as firmas definem o preço de forma a otimizar o lucro
como se todos as versões fossem de um mesmo grupo de montadoras. Os acordos de
cooperação não são identificados como tácito ou explicito, o modelo apenas considera que
as estratégias de precificação das firmas podem ser coordenadas.
43
A estatística foi calculada considerando a condição de Bertrand como o primeiro
modelo a ser confrontado com os demais modelos descritos em cada coluna. A estatística
apresentada na equação 23 pode ser comparada com o valor crítico de uma distribuição
normal com média igual a zero e desvio padrão igual a um. Assim, quando o valor da
estatística for negativo, indica que o modelo de Bertrand apresenta melhor ajuste aos dados
do que o modelo descrito na respectiva coluna, favorecendo a hipótese H1 da equação 25.
Ainda, se o valor for estatisticamente significativo, pode-se rejeitar o modelo descrito na
coluna a favor de Bertrand; ao passo que se o valor da estatística for positivo, favorecendo a
hipótese H2 da equação 26, o inverso se aplica (RIVERS e VUONG, 2002).
4.5 DADOS Os dados a serem utilizados são: preço, quantidade e atributos das versões. Os dados de
preço e quantidade são mensais e se referem apenas a veículos novos vendidos no período
de janeiro de 2001 a maio de 2014. Os dados de quantidade têm como fonte a Associação
Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores (ANFAVEA) e a Federação Nacional da
Distribuição de Veículos Automotores (FENABRAVE).
Já os dados de preços são originários de pesquisas da Fundação Instituto de Pesquisas
Econômicas (FIPE). Importante comentar que o mercado de picapes pequenas é afetado por
isenção de impostos para pequenos produtores rurais, desconto este que não está refletido
nos preços da FIPE. Os preços dos veículos foram deflacionados com o INPC (Índice
Nacional de Preços ao Consumidor) com referência em janeiro de 2001.
Por fim, os dados dos atributos de cada versão de picapes pequenas foram compilados
dos sites das montadoras.
A Tabela 3 apresenta um sumário dividido em cinco intervalos de tempo para mostrar a
evolução da quantidade de unidades vendidas, do preço praticado pelo mercado ponderado
pela quantidade vendida de cada versão e alguns atributos. Em parênteses indica-se o
desvio padrão referente à métrica.
44
TABELA 3 - Evolução dos dados de picapes pequenas de quantidade, preço, potência do motor, massa e dimensão dividido em cinco períodos, 2001-2014
Fonte: Elaborado pelo autor.
Observa-se que com o tempo a quantidade de versões oscila, a quantidade de venda
aumenta, o preço reduz e, potência, massa e dimensões aumentam.
PeríodoQuantidade
de Versões
Quantidade
Média Mensal
Preço
Médio [R$]
Potência
Média [hp]
Potência
Máxima [hp]
Massa
Média [kg]
Área Projetada
Média [m2]
2001 - 2003 18 484518339
(2.166)
88.1
(12.4)112
1035
(64)
7.24
(0.28)
2004 - 2006 22 673221057
(2793)
94.1
(12.7)110
1064
(74)
7.28
(0.27)
2007 - 2009 20 1195820119
(2641)
95.9
(12.6)114
1073
(76)
7.30
(0.39)
2010 - 2012 28 2033418665
(2883)
97.8
(12.9)132
1093
(51)
7.55
(0.18)
2013 - 2014 20 2191116842
(2824)
96.4
(12.1)117
1087
(49)
7.56
(0.19)
45
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
5.1 ANÁLISE DOS DADOS Inicia-se a análise com os dados de preço de cada firma ponderado pela quantidade
vendida que se denomina como preço médio. Este preço médio refere-se ao realizado pelas
firmas e está na Figura 10. Observa-se oscilações de preços momentâneas durante os
períodos de crise como em 2003 e 2009, também pode-se perceber redução progressiva
iniciando-se em torno de 2007. Por outro lado, eventos de lançamentos de novas versões
são acompanhados de aumento de preços, como por exemplo os lançamentos da Fiat em
2001, 2004, 2009 e 2012 e da GM em 2004 e 2010. Outro ponto importante é referente a
entrada da GM no mercado, em que esta praticava preços bem superiores as demais
concorrentes, o que pode ser explicado pelo sucesso do novo lançamento e também por não
ofertarem versões mais simples ou restringir o volume das mesmas.
FIGURA 10 - Preço real médio de picapes pequenas comercializadas no Brasil, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor com base no preço de janeiro de 2001.
Na Figura 11 está relacionada a quantidade mensal vendida de cada versão pelo
respectivo preço. Nota-se que as versões que possuem maior volume de vendas possuem
46
preços mais baixos enquanto que as versões mais caras possuem volumes menores de
venda.
A Fiat possui algumas versões que conseguem ser vendidos a preços mais elevados, em
comparação com o das concorrentes, e em maiores quantidades. Por outro lado, Ford e PSA
só conseguem vender a preços mais baixos e em quantidades menores. Isto levanta
suspeitas sobre potencial exercício de poder de mercado por parte da Fiat e, ou, mostra a
fidelização do consumidor ao seu produto, podendo ser entendido como poder unilateral.
FIGURA 11 - Quantidade mensal vendida versus preço de cada versão de picapes pequenas comercializadas no Brasil, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Agora, combinando os dados de preço com os atributos observáveis, tenta-se elucidar
algumas relações interessantes referentes ao estudo. A Tabela 4 apresenta três comparações
entre versões de cada firma, sendo cada comparação referente a períodos distintos,
seguindo ordem cronológica. Para todas as comparações buscou-se a escolha de versões
com ano de lançamento adjacente e com configurações semelhantes.
Na primeira comparação observa-se que a Courier é bem semelhante a Strada mas tem
um preço inferior. Na segunda comparação a Montana apresenta características similares a
Strada, porém um preço mais elevado. A última comparação pode ser dividida entre os
veículos com motor 1.4 e 1.6, a Hoggar XR tem atributos similares a Montana, porém um
preço bem inferior, da mesma forma, a Hoggar Escapade tem atributos similares a Saveiro e
47
a Strada, porém o volume de venda é baixo, como pode ser observado na figura 9, mesmo
com preço bem inferior. Entende-se que existem atributos não observáveis que contribuem
com estas diferenças; entende-se que o modelo que é aplicado neste estudo contempla
flexibilidade para descrever tais atributos.
Além destes atributos, a estratégia de preço de cada firma também pode contribuir para
estas diferenças encontradas, podendo estas estratégias serem resultados de políticas
anticompetitivas.
TABELA 4 - Relação entre preço de picapes pequenas e seus atributos para algumas versões em diferentes períodos
Fonte: Elaborado pelo autor3.
5.2 ESTIMATIVA DO MODELO A Tabela 5 apresenta os parâmetros estimados e os respectivos erros padrões e o
Quadro 4 apresenta um sumário com o sinal obtido para cada parâmetro referente a este
trabalho e a alguns trabalhos já referenciados que utilizaram a mesma metodologia. No
Quadro 4 o termo “não aplicado” indica que a variável não foi utilizada no modelo.
3 Preço real médio com base no preço de janeiro de 2001.
Nome Versão Marca
Preço
Médio 3
[R$]
Ano de
LançamentoLugares
Carga
[kg]
Motor
[cc]
Comprimento
[mm]
Largura
[mm]
Roda
[pol]
Consumo
Estrada
[km/l]
Strada Working Fiat 21204 2001 2 685 1.6 4400 1665 14 14.8
Saveiro Total Flex VW 19976 2001 2 710 1.6 4060 1622 16 14.3
Courier Ford 18850 2000 2 700 1.6 4457 1685 14 15.9
Strada Trekking Fiat 22572 2004 2 685 1.8 4444 1664 14 15
Saveiro Super Surf VW 23348 2005 2 700 1.6 4451 1651 13 13.7
Montana LS GM 26815 2004 2 735 1.8 4557 1767 14 15.2
Strada Trekking Fiat 23011 2012 2 685 1.6 4423 1664 14 12.1
Saveiro Total Flex VW 21209 2013 2 700 1.6 4493 1708 14 12.3
Montana LS GM 18834 2010 2 758 1.4 4514 1700 14 11.4
Hoggar Escapade PSA 18342 2010 2 650 1.6 4547 1668 15 11.7
Hoggar XR PSA 15476 2011 2 660 1.4 4526 1668 14 13
48
TABELA 5 - Estimativa do modelo estrutural para picapes pequenas no Brasil
Nota: (*) significativo a 1%; (**) significativo a 5%. Fonte: Elaborado pelo autor.
Parâmetro
Estimado
Desvio
Padrão
Preço -1.204 0.012 *
Constante 16.928 1.289 *
Depreciação -2.464 0.481 *
Quantidade de lugares -0.040 0.078
Cabine -0.315 0.062 *
Potência do motor -4.434 0.181 *
Desempenho 0-100 kph -0.489 0.043 *
Economia combustível 0.016 0.003 *
Roda -0.913 0.057 *
Direção assistida 0.411 0.089 *
Parâmetro
Estimado
Desvio
Padrão
Constante -3.573 1.089 *
Quantidade de lugares 0.094 0.079
Capacidade de carga 0.794 0.126 *
Cabine 0.071 0.068
Volume caçamba -0.831 0.286 *
Potência do motor 0.006 0.118
Economia combustível -0.395 0.251
Roda 0.130 0.060 **
Quantidade -0.138 0.031 *
Oferta (Custo)
2001 - 2014
Demanda (Preferência do Consumidor)
2001 - 2014
49
QUADRO 4 - Sinais encontrados para os parâmetros dos atributos observáveis, estimados pelo modelo estrutural
Fonte: Elaborado pelo autor.
Iniciando a análise pelo lado da demanda, observa-se que o coeficiente estimado para o
preço indica a sensibilidade do consumidor para com o mesmo, estando em acordo com a
teoria econômica.
De forma geral, os parâmetros estimados para a equação da demanda indicam a
preferência média de escolha dos consumidores que afeta a utilidade, ao passo que o desvio
padrão mensura a heterogeneidade na preferência para cada atributo. Como as picapes
pequenas são veículos destinados a transporte de pequenas cargas, apresentam caráter
funcional, onde se espera maior utilidade para atributos como economia de combustível,
cabine simples e baixo esforço de direção.
O coeficiente referente aos anos após lançamento, que mensura de certa forma quão
antigo é a versão, indicou preferência por carros com versões mais antigas, o que poderia
ser explicado por uma maior confiabilidade, como também identificado por Sudir (2011) ou
por um aumento da quantidade de versões mais antigos nos anos mais recentes, culminado
com o aumento do mercado, o que pode indicar um erro em utilizar este atributo no longo
Este trabalhoBerry et al.
(1995) Rapson (2009)
DeSouza et
al. (2010) Sudhir (2011)
Preço - - - - -
Constante + - - / + + -
Depreciação - não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Quantidade de lugares - não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Cabine - não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Tamanho não aplicado + - / + não aplicado +
Potência do motor - + - / + - +
Desempenho 0-100 kph - não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Economia combustível + - não aplicado não aplicado +
Roda - não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Direção assistida + não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Este trabalhoBerry et al.
(1995) Rapson (2009)
DeSouza et
al. (2010) Sudhir (2011)
Constante - + - / + não indicado +
Quantidade de lugares + não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Capacidade de carga + não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Cabine + não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Volume caçamba - não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Tamanho não aplicado - / + - / + não aplicado +
Potência do motor + + + não indicado +
Economia combustível - - / + não aplicado não aplicado -
Roda + não aplicado não aplicado não aplicado não aplicado
Quantidade - - não aplicado não aplicado -
Demanda
Oferta
50
prazo. Uma alternativa para utilizar este atributo seria dividindo o período todo em
intervalos menores. Assim, este atributo não foi utilizado no modelo.
A depreciação que mensura quanto se perde percentualmente no valor do carro após
dois anos de uso é percebida pelo consumidor e a preferência é por veículos cujo valor tem
menor alteração com o passar dos dois anos.
Maior quantidade de lugares e cabines maiores como dupla ou estendida não são
preferidos pelo consumidor por apresentarem menos funcionalidade para o transporte de
carga, uma vez que o espaço destinado a caçamba é compromissado com o destinado a
passageiros. Fazendo um paralelo com o tamanho dos carros utilizado como atributo nos
estudos de Berry et al. (1995), Rapson (2009) e Sudhir (2011), pode se dizer que a
preferência no mercado norte americano para todos os segmentos de veículos de passeio é
por veículos maiores, de forma geral, tendo apenas Rapson (2009) encontrado preferência
por veículos menores em um dos anos de estudo. Entende-se que a preferência distinta é
justificada por mercados diferentes e também por segmentos diferentes. Ainda, observa-se
que a variável quantidade de lugares é estatisticamente não significativa, demonstrando a
correlação com o tipo de cabine, conforme potencialmente previsto na descrição da
elaboração do modelo econométrico.
Quanto à potência do motor, nota-se que a preferência do consumidor é por versões
menos potentes, o que era de se esperar, uma vez que as versões com motores de menores
cilindradas possuem maior aceitação no mercado por resultarem em maior economia de
combustível. Tal resultado também foi encontrado por DeSouza et al. (2010). De forma
similar encontram-se os resultados para o parâmetro de desempenho de zero a cem
quilômetros por hora, visto que existe um compromisso entre desempenho em aceleração e
economia de combustível.
Uma melhor economia de combustível é indicada como preferido pelo consumidor, o
que está em linha com a expectativa, em especial no Brasil e neste segmento onde o veículo
é funcional. Importante mencionar a existência de erros na observação do consumo uma vez
que foram declarados pelas montadoras e não segue um padrão comum e muitas vezes o
resultado no ciclo de emissões difere do praticado em condições normais de condução em
vias públicas. Espera-se que com as novas legislações referentes à eficiência energética estes
números sejam divulgados de forma mais coerente com o consumo real e de forma
padronizada entre as montadoras. Além disso, existe uma percepção de economia de
combustível associada com o range que um tanque de combustível permite, assim,
aumentando a complexidade da análise deste parâmetro.
51
Com relação ao tamanho da roda, a preferência esperada por rodas menores se
confirma, novamente indicando maior utilidade na funcionalidade do veículo e menos na
estética. Importante mencionar que as rodas de maior dimensão também diminuem a
economia de combustível por apresentarem maior massa e maior arrasto aerodinâmico.
Já a direção assistida hidraulicamente para reduzir os esforços em manobras de
estacionamento apresenta maior preferência, o que é condizente com a expectativa.
Com relação aos parâmetros não observados estimados, encontrou que a GM e a PSA
apresentam valores positivos em sua maioria, ao passo que a Fiat, a VW e a Ford apresentam
valores negativos em sua maioria. A abrangência de atributos não observados é grande e a
importância dentre eles é desconhecida, tornando difícil a análise destes resultados.
Do lado da oferta, a estimativa dos parâmetros da equação de custo também está
alinhada com a expectativa em sua maioria. De forma geral, o custo é maior para versões
com mais lugares e maiores cabines, rodas e motores.
A quantidade de lugares e o tamanho da cabine refletem em custo maior, o que é
coerente uma vez que maior estrutura metálica com mais peças são requeridas e também na
parte interna como banco e acabamento. Em contrapartida, com uma maior cabine, menor é
o volume da caçamba, por isto encontra-se o parâmetro indicando um menor custo para
maior volume de caçamba. Também se observa que as variáveis quantidade de lugares e
cabine são estatisticamente não significativas e a variável volume de caçamba é
estatisticamente significativa, alinhando o resultado com a expectativa de correlação entre
as três variáveis, conforme descrito na descrição do modelo econométrico.
A capacidade de carga reflete uma carroceria mais reforçada e também remete a
motores mais potentes, também indicando maior custo.
A potência do motor também remete um maior custo, seja por maior cilindrada ou por
carregar tecnologias que permitam melhor desempenho. Carros com melhor economia de
combustível possuem custo menor por terem motor menor e apresentar menos conteúdo,
assim, com massa menor. Este resultado também foi observado por Berry et al. (1995) e
Sudhir (2011).
A roda maior também apresenta custo maior, além de ter mais material, normalmente
rodas maiores são de material mais nobre como liga de alumínio.
Quanto à quantidade, o parâmetro estimado reflete a teoria econômica do efeito escala,
onde quanto maior a escala de produção, menor o custo médio do veículo.
A aplicação da direção assistida hidraulicamente implica em maior custo do
componente, no entanto, a estimação indicou o inverso. Possivelmente uma correlação com
52
algum outro parâmetro pode estar causando este viés, desta forma a variável foi retirada da
equação de custo.
A estimativa do modelo permite gerar informação de custo de cada versão pela equação
14. A Figura 12 ilustra o custo estimado de cada versão ao longo dos anos. De forma geral a
VW e a Fiat apresentam versões bem variados em relação ao custo, enquanto a Ford
apresenta versões com custo mais parecidos, o que é reflexo da estratégia de portfólio e
complementa a observação da quantidade de versões que cada empresa coloca no mercado.
Nos últimos anos do período estudado observa-se que a Fiat oferece versões com grande
diferenciação no custo de produção, tendo as versões com custo maior e com custo menor.
FIGURA 12 - Custo médio por versão de picapes pequenas comercializadas no Brasil de cada firma, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
A Figura 13 apresenta o custo médio ponderado por quantidade vendida. Observa-se
que o custo da GM entre 2003 e 2007 é superior e a justificativa é que a mesma vendeu, em
sua maioria, veículos com maior conteúdo, assim, versões com custo maior.
53
FIGURA 13 - Custo de produção ponderado por quantidade vendida de picapes pequenas no Brasil de cada firma, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Excluindo o período que a GM apresenta custo médio ponderado superior, as
montadoras apresentam valores próximos. A média do custo médio ponderado, ilustrado na
figura 13, entre o maior e o menor valor é igual a aproximadamente R$ 1.800,00 o que
representa 11% da média do custo médio ponderado ao passo que para o preço médio
ponderado, seguindo a mesma estratégia é igual a aproximadamente R$ 3.300,00 o que
representa 17%; com isso, alinhando os resultados que os markups são diferentes entre as
montadoras.
Importante observar na Figura 13 a redução do custo em todas as firmas por conta do
impacto no custo por parte da redução do IPI desde o final de 2008, seguindo um aumento
do custo com a recuperação progressiva do IPI até início de 2010 e, nova redução no início
de 2012 e manutenção em níveis baixos nos anos subsequentes.
A Figura 14 ilustra a relação entre custo e preço de cada versão. Observa-se que para
versões com mesmo custo, de forma geral a Fiat consegue vender a preços maiores que as
demais ao passo que Ford e PSA conseguem vender apenas praticando preços inferiores.
Assim indicando a fidelização que a Fiat consegue no segmento de picapes pequenas, o que
permite a ela um maior poder de mercado que resulta em um markup maior, como indicado
na Figura 15.
54
FIGURA 14 - Custo estimado versus preço de picapes pequenas no Brasil de cada firma, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor. FIGURA 15 - Markup médio estimado por versão de picapes pequenas no Brasil.
Fonte: Elaborado pelo autor.
A Figura 15 ilustra o markup estimado de cada versão ao longo dos anos. Assim como
observado na Figura 9 onde existem picos de preço nos eventos de lançamento, aqui
55
observa-se picos de markup, demonstrando alinhamento entre o modelo estimado e os
dados observados.
A Fiat de forma geral consegue negociar suas versãoes com maior markup, já a VW e a
GM alternam a segunda posição. A Ford e a PSA não conseguem atingir o mesmo nível de
markup que as demais, sempre trabalhando com valores inferiores.
Interessante observar que durante o período de crise em 2009, que também culminou
com o lançamento de uma nova geração da Fiat Strada, a montadora atingiu seu maior pico
de markup o que pode ser explicado pelo lançamento e pela estratégia para gerenciar a
crise. Mesmo tendo uma redução nas vendas notável em todas as montadoras, que pode ser
verificado na Figura 10, observa-se que enquanto a Fiat aumentava o preço de suas versões,
todas as demais estavam reduzindo continuamente.
A Figura 16 apresenta o markup médio ponderado por quantidade vendida. A Fiat
apresenta o maior markup em quase todos os anos, sendo inferior a GM quando da entrada
da mesma no segmento em 2004, o que por sua vez causou neste momento específico uma
redução de markup para a Fiat. A GM e a VW em quase todo o período estudado alternam a
posição com o segundo maior markup do segmento, enquanto a Ford e a PSA praticam os
menores valores de markup do segmento.
56
FIGURA 16 - Markup médio ponderado pela quantidade vendida, estimado para o segmento de picapes pequenas no Brasil, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
A Figura 17 apresenta o markup percentual sobre o preço de cada versão. Observa
novamente a superioridade da estratégia da Fiat que permite trabalhar com margens
maiores. Até 2004 a Ford está claramente praticando margens menores, depois alinhando-
se com VW e GM e em 2009 em sequência conseguindo níveis inferiores de markup. A PSA
por todo o período que participa do segmento consegue praticar margens entre as mais
baixas. O markup percentual em relação ao preço, de certa forma, se mostra mais similar
entre as firmas, exceto pela Fiat que possui valores muito superiores.
Os resultados sugerem que a Fiat possui maior poder unilateral, seguida da Volkswagen
e GM, indicando que existem poucos produtos substitutos e que a diferenciação de produtos
é percebida e apresenta preferência pelo consumidor, como fidelização às firmas.
A média do markup ponderada pela quantidade vendida é de 11,6%, comparável com o
valor encontrado para as versões populares em 11,9% no trabalho de DeSouza e Petterini
(2009). Verifica-se ainda, proximidade com o estudo do Sindipeças (BRASIL, 2012)
indicando em torno de 10% de markup sobre o preço ao consumidor no mercado
automobilístico brasileiro.
57
FIGURA 17 - Markup percentual estimado para o segmento de picapes pequenas no Brasil de cada firma, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
A Figura 18 apresenta o markup percentual médio ponderado por quantidade vendida.
Observa-se que a Fiat consegue trabalhar com markup percentual sobre o preço superior as
demais firmas.
Interessante observar o impacto no markup percentual por parte da redução do IPI
desde o final de 2008 com recuperação progressiva até início de 2010 e, nova redução no
início de 2012 e manutenção em níveis baixos nos anos subsequentes. Este reflexo de
aumento de markup com a redução do imposto também foi observado nas estimativas de
DeSouza et al. (2010).
58
FIGURA 18 - Markup percentual médio ponderado por quantidade, estimado para segmento de picapes pequenas no Brasil, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
A Figura 19 apresenta a composição do preço distribuída entre custo e markup para
alguns anos dentro do período estudado.
FIGURA 19 - Composição do preço entre custo médio e markup estimado para segmento de picapes pequenas no Brasil, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
59
A Figura 20 tem o markup de cada versão pelo respectivo preço. Observa-se de forma
geral que markups maiores podem ser obtidos com preços maiores e todas as montadoras
demonstram capacidade de executá-lo, porém em níveis diferentes. Além disso, é
importante comentar que para versões com mesmo preço, observa-se que algumas
montadoras conseguem atingir markups extremamente superiores quando comparado com
outras montadoras, como é o caso da Fiat.
FIGURA 20 - Markup versus preço no segmento de picapes pequenas no Brasil de cada firma, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
A Figura 21 apresenta o markup de cada versão pela quantidade vendida a cada mês.
Não se observa nenhuma relação entre o markup e a quantidade, apenas se confirma as
observações individuais referentes às montadoras e respectivos markups e quantidades
vendidas.
60
FIGURA 21 - Markup estimado por quantidade vendida para segmento de picapes pequenas no Brasil, 2001-2014.
Fonte: Elaborado pelo autor.
5.3 TESTE
A estratégia de teste de modelos não aninhados para a metodologia NEIO para produtos
diferenciados foi empregada por Bresnahan (1987) e Rapson (2009), sendo que o primeiro
aplicou o teste de Cox (1961) e o segundo Rivers and Vuong (2002).
Com o teste objetiva-se verificar existência de poder cooperativo, que consiste em as
firmas agirem coordenadamente para aumentar o lucro conjunto, no caso deste estudo,
assumindo a estratégia de aumento do preço. O teste foi construído de forma que a hipótese
nula H0 da equação 24 é tal que os modelos de competição e cooperação são indistinguíveis.
A hipótese nula é testada contra duas alternativas que estabelecem que um dos modelos
tem ajuste superior aos dados em relação ao outro modelo, formando um teste bicaudal.
As alternativas de comportamento das firmas para caracterizar o nível de
competitividade do mercado são testadas com o método de Rivers e Vuong (2002). Cinco
diferentes alternativas de competição e cooperação são avaliadas: condição onde as firmas
competem entre todas seguindo o modelo de Bertrand para oligopólio, cooperação entre
Fiat e VW, cooperação entre Fiat e GM, cooperação entre VW e GM, cooperação entre Fiat,
VW e GM e, cooperação entre todas as firmas. A competição Bertrand considera que as
firmas competem tal como num oligopólio de Bertrand, tendo como variável estratégica o
61
preço do produto e, considera-se que as funções de reação de preço de cada firma se
encontram no ponto de equilíbrio de Nash (CHURCH e WARE, 2000). Na condição de conluio
as firmas definem o preço de forma a otimizar o lucro como se todos as versões fossem de
um mesmo grupo de montadoras. Os acordos de cooperação não são identificados como
tácito ou explicito, o modelo apenas considera que as estratégias de precificação das firmas
podem ser coordenadas.
A estatística foi calculada considerando a condição de Bertrand como o primeiro
modelo a ser confrontado com os demais modelos descritos em cada coluna da Tabela 6. A
estatística apresentada na equação 23 pode ser comparada com o valor crítico de uma
distribuição normal com média igual a zero e desvio padrão igual a um. Assim, quando o
valor da estatística for negativo, indica que o modelo de Bertrand apresenta melhor ajuste
aos dados do que o modelo descrito na respectiva coluna, favorecendo a hipótese H1 da
equação 25. Ainda, se o valor for estatisticamente significativo, pode-se rejeitar o modelo
descrito na coluna a favor de Bertrand; ao passo que se o valor da estatística for positivo,
favorecendo a hipótese H2 da equação 26, o inverso se aplica (RIVERS e VUONG, 2002).
Para os testes, duas abordagens em relação a partição do tempo foram empregadas. A
primeira compreende todos os anos estudados, ou seja, de janeiro de 2001 a maio de 2014,
ao passo que a segunda considera cada um dos últimos cinco anos com dados completos:
2009, 2010, 2011, 2012 e 2013. A Tabela 6 apresenta os resultados de todos os testes
realizados.
TABELA 6 - Teste entre modelos de cooperação e competição
Fonte: Elaborado pelo autor.
Para o ano de 2009, apenas um teste apresenta significância estatística, permitindo
rejeitar o modelo de competição de Bertrand entre todas as firmas a favor da cooperação
das três maiores firmas em vendas: Fiat, VW e GM. O ano de 2009 foi marcado pela crise
econômica e pela queda de vendas, conforme já explanado anteriormente. Neste mesmo ano
o mercado automotivo foi alvo de redução de IPI e com exceção ao momento do lançamento
estatística p-valor estatística p-valor estatística p-valor estatística p-valor estatística p-valor
2009 0.036 0.40 -0.218 0.39 0.871 0.27 3.750 0.00 -0.257 0.39
2010 2.657 0.01 1.133 0.21 1.235 0.19 2.149 0.04 0.890 0.27
2011 2.243 0.03 -0.779 0.29 -1.980 0.06 1.361 0.16 0.391 0.37
2012 -2.911 0.01 -1.451 0.14 -0.479 0.36 -1.136 0.21 -1.248 0.18
2013 0.303 0.38 -0.507 0.35 -0.878 0.27 -0.687 0.32 1.131 0.21
2001 - 2014 -1.130 0.21 -2.015 0.05 -0.632 0.33 0.949 0.25 0.166 0.39
Cooperação
Todas
Ber
tran
d
Ano
Cooperação
Fiat e VW
Cooperação
Fiat e GM
Cooperação
VW e GM
Cooperação
Fiat, VW e GM
62
da nova versão da Fiat Strada, estas três firmas praticaram reduções significativas nos
preços de seus veículos, como observado na Figura 10.
O ano de 2010 mostra que todos os modelos de cooperação apresentam melhor ajuste
aos dados que o modelo de competição, sendo possível rejeitar com significância estatística
o modelo de competição entre todas as firmas a favor dos modelos de cooperação entre Fiat
e VW e entre Fiat, VW e GM. Este ano teve aumento gradual do IPI, e foi possível observar na
Figura 10 o aumento de preço concomitante entre Fiat e VW, seguidos pela GM. Este tipo de
cooperação no qual as firmas agem coordenadamente para aumentar o lucro conjunto não
pode ser distinguido entre tácito ou explícito.
Em 2011 dois testes apresentaram significância estatística: rejeição de competição
entre todas as firmas a favor de cooperação entre Fiat e VW e, rejeição de cooperação entre
VW e GM a favor de competição entre todas as firmas. Neste ano a GM praticou aumentos
significativos no preço de sua recém lançada nova versão da Montana como observado na
Figura 11, o que pode ter sido motivo de maior rivalidade com VW e uma possível
cooperação desta última com a líder de mercado Fiat.
Em 2012 todos os testes indicam melhor ajuste aos dados do modelo de competição
entre todas as firmas do que qualquer modelo de cooperação, tendo significância estatística
apenas a rejeição da cooperação entre Fiat e VW. Neste ano a Fiat lançou novas versões da
Strada, o que pode ter aumentado a rivalidade com a VW, além disto, este ano teve
momentos de estagnação e queda de vendas quando comparado com o ano anterior, reflexo
de uma economia fraca (ANFAVEA, 2014).
Observa-se que em 2011 e em 2012, provavelmente por decorrência dos lançamentos
da GM e da Fiat, respectivamente, o teste identificou, com significância estatística, melhor
ajuste do modelo de competição entre todas as firmas do que a cooperação da GM ou Fiat
com a VW. Isto pode ser consequência da diferenciação temporária causada pelo
lançamento de novos produtos, o que permite vantagem competitiva e maior poder
unilateral para a firma que efetua o lançamento, consequentemente, permitindo prática de
preços e markups mais elevados.
O ano de 2013 não possui nenhum teste com significância estatística, desta forma não
se pode fazer distinção entre os modelos de competição e cooperação, assim, rejeitando as
hipóteses H1 da equação 25 e H2 da equação 26.
Para a abordagem que considera todos os períodos estudados, a única alternativa que
pode ser descartada com significância estatística a favor de Bertrand é de conluio entre Fiat
e GM. Este resultado indica que a cooperação entre Fiat e GM não é mais adequada que a
competição entre todas as firmas. Também se nota que o conluio entre Fiat, VW e GM e o
63
conluio entre todas as firmas apresenta melhor ajuste aos dados do que Bertrand, apesar de
não possuir significância estatística para validar tais alternativas.
Desta forma os resultados corroboram com as conclusões de Farias (2009) que
sugerem a existência da presença de cooperação e de rivalidade entre as firmas,
dependendo do período e das firmas em questão.
64
65
6 CONCLUSÕES
O segmento de picapes pequenas é formado por um oligopólio que oscilou sua
composição, dentro do período estudado, entre três e cinco firmas. O mesmo é
caracterizado, como exposto, por grandes barreiras econômicas e tecnológicas à entrada de
novos competidores e por importante diferenciação do produto para permanência e
competitividade. Barreiras estas que impediram a entrada da PSA no segmento e,
diferenciação do produto que pressionou a saída da Ford.
A estrutura do segmento com alta concentração do mesmo, uma das mais altas da
indústria automobilística brasileira, é considerada como um oligopólio forte segundo a
definição de Shepherd (1997).
A análise dos dados coletados permite concluir que a Fiat possui algumas versões que
conseguem ser vendidos a preços mais elevados e em maiores quantidades. Por outro lado,
Ford e PSA só conseguiram vender apenas praticando preços mais baixos e em quantidades
menores. Isto pode ser explicado por atributos não observáveis e por diferentes estratégias
de precificação que cada firma utiliza, podendo estas estratégias serem resultados de
políticas anticompetitivas.
O modelo estimado apresenta resultados coerentes com a teoria econômica e
caracteriza a preferência média de escolha dos consumidores que afeta a utilidade. Os
atributos preferidos pelo consumidor estão em linha com a lógica do segmento de picapes
pequenas, que são veículos destinados a transporte de pequenas cargas. Como estes
veículos apresentam caráter funcional, a preferência observada no modelo estimado foi
para atributos como economia de combustível, cabine simples e maior capacidade de carga.
Desta forma, as firmas que intencionam entrar no segmento devem esperar encontrar um
consumidor com preferência pelos atributos de funcionalidade do veículo.
Do lado da oferta, a estimativa dos parâmetros da equação de custo também está
alinhada com a expectativa em sua maioria. De forma geral, o custo é maior para versões
com mais lugares, cabines maiores, com rodas maiores e com motores maiores.
Comparando os resultados estimados de custo de cada versão, excluindo o período que a GM
apresenta custo médio ponderado superior, as montadoras apresentam valores próximos.
Analisando o markup, a Fiat de forma geral consegue negociar suas versões com maior
markup, já a VW e a GM alternam a segunda posição. A Ford e a PSA não conseguem atingir o
mesmo nível de markup que as demais, sempre trabalhando com valores inferiores.
Interessante refletir sobre a importância da escala de produção e o impacto no markup,
visto que as empresas com maiores volumes de produção conseguem reduzir o custo e
66
aumentar o markup, assim, potencialmente atuando como pressão a saída do segmento das
empresas com volumes pequenos de produção. Assim, firmas que desejem competir neste
segmento devem esperar um consumidor fiel a Fiat e, entender a estratégia desta para
conseguir tal condição.
Assim, assumindo concorrência oligopolista como Bertrand, os resultados do markup
indicam que a Fiat possui maior poder unilateral, seguida da Volkswagen e GM, sugerindo
que existem poucos produtos substitutos e que a diferenciação de produtos é percebida e
apresenta preferência pelo consumidor, como fidelização às firmas com maior poder. Este
poder unilateral é decorrente da existência de barreiras à entrada e da diferenciação do
produto.
Desta forma, neste modelo estimado de oligopólio de Bertrand, a Fiat demonstra
superioridade em relação as demais em sua capacidade de vender veículos com maior
markup percentual. Farias (2009) obteve resultados similares ao inferir que a Fiat Strada
possui maior poder unilateral. Desta forma, a Fiat Strada consegue manter o preço com
markup proporcionalmente maior em relação ao custo do que os demais modelos. Segundo
Farias (2009), a Fiat assume estas condições por lograr maior quantidade de inovações e
reestilizações.
Estes resultados apresentam indícios de que as estratégias de diferenciação de produto
aplicadas pelas firmas neste segmento implicaram em markup significativo, principalmente
para a Strada, além de demonstrarem grande dificuldade para a entrada de concorrentes.
Outra conclusão importante é a coerência dos resultados de markup percentual com o
estudo DeSouza e Petterini (2009) quando considerados os veículos populares. Ainda,
verifica-se proximidade com o estudo do Sindipeças (BRASIL, 2012) para o mercado
automobilístico brasileiro.
Com o teste aplicado para comparar as alternativas de competição e cooperação e
verificar se existe exercício de poder de mercado no segmento de picapes pequenas no
mercado brasileiro foi possível demonstrar com significância estatística a existência de
cooperação entre algumas firmas em alguns períodos.
Em 2009 e 2010 é possível rejeitar o modelo de competição de Bertrand entre todas as
firmas a favor da cooperação das três maiores firmas em vendas: Fiat, VW e GM. Em 2011
dois testes apresentaram significância estatística: rejeição de competição entre todas as
firmas a favor de cooperação entre Fiat e VW e, rejeição de cooperação entre VW e GM a
favor de competição entre todas as firmas. Já em 2012 pode se rejeitar a cooperação entre
Fiat e VW a favor da competição entre todas as firmas. Nos anos 2011 e 2012, os
lançamentos da GM e da Fiat provavelmente orientaram o resultado do teste para rejeitar a
67
cooperação em favor de competição. Podendo ser consequência da diferenciação temporária
causada pelo lançamento de novos produtos, o que permite vantagem competitiva e maior
poder unilateral para a firma que efetua o lançamento.
Para a abordagem que considera todos os períodos estudados, dentre as alternativas
estudadas, a única que pode ser descartada com significância estatística a favor de Bertrand
é a de conluio entre Fiat e GM. Por outro lado, o conluio entre Fiat, VW e GM e, o conluio
entre todas as firmas apresentam melhores ajustes aos dados do que o modelo de Bertrand,
apesar de não possui significância estatística para validar tais alternativas. Lembrando que
este modelo não capta o tipo de cooperação, não sendo possível identificar se é tácito ou
explícito.
Neste segmento as firmas devem buscar a diferenciação de seus produtos por meio de
inovação, trazendo ao consumidor lançamentos de novas versões. Os consumidores por sua
vez, devem avaliar os impactos nos preços de todas as firmas quando alguma traz um
lançamento, podendo assim, realizar a compra com preços melhores.
Estes resultados mostram a existência da presença de cooperação e de rivalidade entre
as firmas, tal como observado por Farias (2009), condições estas provavelmente causadas
pelas dinâmicas do mercado automotivo, com lançamentos de produtos novos, situações
distintas da economia nacional e intervenções do governo.
Assim, este trabalho verifica a hipótese de que há prática do exercício de poder de
mercado no segmento de picapes pequenas do setor de automóveis no Brasil para alguns
períodos entre 2001 e 2014.
68
69
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