Skip to content

🔬 Pesquisa em Ação — Capítulo 11

Christensen, Laurits R.; Greene, William H. (1976). Economies of Scale in U.S. Electric Power Generation. Journal of Political Economy, 84(4, Part 1), 655-676. DOI: 10.1086/260470

Pergunta central: A indústria de geração de energia elétrica apresenta economias de escala? E, se sim, até que ponto? Essa questão era central para o debate regulatório dos anos 1970: se houvesse economias de escala ilimitadas, o monopólio natural seria a estrutura eficiente e a regulação seria justificada; se as economias de escala se esgotassem a partir de certo porte, a competição entre firmas seria viável.

Método: Christensen e Greene estimaram funções de custo translog (transcendental logarithmic) — uma forma funcional flexível que não impõe a priori o formato da curva de CMe de longo prazo — para uma amostra de 114 empresas de geração de energia elétrica nos Estados Unidos em 1970. A função translog permite que o formato de U do CMe emerja dos dados, em vez de ser imposto pela especificação funcional.

Resultado principal: Os resultados mostraram que a curva de CMe de longo prazo tinha de fato formato de U: economias de escala significativas para firmas pequenas e médias, custos médios aproximadamente constantes para firmas com geração acima de 20 bilhões de kWh, e leves deseconomias para as maiores. Isso contrastava com estimativas anteriores (usando formas funcionais restritivas como a Cobb-Douglas), que encontravam economias de escala ilimitadas — artefato da imposição de retornos crescentes homogêneos.

Relevância para o capítulo: O artigo é uma aplicação empírica direta dos conceitos das Seções 11.4 e 11.7: estimação da função custo, teste de economias de escala e determinação da escala mínima eficiente. A lição metodológica é poderosa: a escolha da forma funcional para a função custo (Cobb-Douglas vs. translog) pode alterar dramaticamente as conclusões sobre a estrutura de mercado eficiente. No Brasil, o setor elétrico passou por reformas estruturais nos anos 1990 e 2000, com a separação entre geração, transmissão e distribuição — decisão que pressupõe, implicitamente, que as economias de escala na geração não são ilimitadas, consistente com os achados de Christensen e Greene.

Bustos, Paula; Caprettini, Bruno; Ponticelli, Jacopo. (2016). Agricultural Productivity and Structural Transformation: Evidence from Brazil. American Economic Review, 106(6), 1320-1365. DOI: 10.1257/aer.20131061

Pergunta central: Como choques de produtividade na agricultura — que reduzem os custos de produção — afetam a estrutura produtiva e o emprego nas economias locais? A redução de custos no setor agrícola libera mão de obra para outros setores ou intensifica a produção agrícola?

Método: Os autores exploraram a introdução da soja geneticamente modificada (transgênica) no Brasil a partir de 2003 como um "experimento natural". A soja GM reduziu significativamente os custos de produção — especialmente os custos com herbicidas e mão de obra — em regiões com solo e clima adequados. Usando variação geográfica na adequação à soja GM, os autores estimaram o efeito causal da redução de custos agrícolas sobre a realocação de trabalho entre setores.

Resultado principal: Municípios mais adequados à soja GM experimentaram: (i) aumento da área plantada com soja e redução da área de outras culturas; (ii) queda no emprego agrícola (a soja GM é poupadora de trabalho); (iii) crescimento do emprego industrial nos municípios afetados. Porém, o efeito sobre a indústria dependia do tipo de inovação: tecnologias poupadoras de trabalho (como a soja GM) liberavam mão de obra para a indústria, enquanto tecnologias que aumentavam o valor do produto por hectare (como a cana-de-açúcar para etanol) atraíam mais trabalhadores para a agricultura.

Relevância para o capítulo: O artigo conecta diretamente a Seção 11.6 (deslocamentos nas curvas de custo por progresso técnico) e a Seção 11.7 (economias de escala). A adoção da soja GM representou uma redução de custos enviesada — poupadora de trabalho — que deslocou a curva de custo das fazendas para baixo e alterou a razão ótima capital/trabalho.

Syverson, Chad. (2011). What Determines Productivity? Journal of Economic Literature, 49(2), 326–365. DOI: 10.1257/jel.49.2.326

Pergunta central: Por que firmas no mesmo setor e país têm produtividades tão diferentes — e, consequentemente, custos tão distintos? A dispersão de produtividade entre firmas é enorme: a firma no percentil 90 de produtividade de um setor tipicamente produz o dobro com os mesmos insumos que a firma no percentil 10. Quais são as fontes dessa heterogeneidade persistente?

Método: Syverson realiza um levantamento abrangente da literatura empírica sobre determinantes da produtividade, organizando os fatores em duas categorias: (i) fatores internos à firma — gestão, tecnologia, capital humano, aprendizado — e (ii) fatores externos — competição de mercado, acesso a insumos, spillovers tecnológicos.

Resultado principal: Competição de mercado mais intensa está entre os correlatos mais robustos de maior produtividade média e menor dispersão. Firmas expostas a maior competição têm incentivos para reduzir ineficiências X (custos acima do mínimo possível) e para adotar novas tecnologias mais rapidamente. Gestão de qualidade, por sua vez, responde por uma fração surpreendentemente grande da dispersão de produtividade entre firmas.

Relevância para o capítulo: O artigo conecta a teoria dos custos (Seções 11.5–11.7) à realidade empírica. Na teoria, assumimos que as firmas estão sempre sobre a curva de custo mínimo — mas na prática, ineficiência X (operar acima do custo mínimo) é ubíqua.

Benkard, C. Lanier. (2000). Learning and Forgetting: The Dynamics of Aircraft Production. American Economic Review, 90(4), 1034–1054. DOI: 10.1257/aer.90.4.1034

Pergunta central: As firmas realmente "aprendem fazendo" — isto é, seus custos unitários caem com a experiência acumulada de produção? E, se a produção for interrompida, a firma "esquece" o que aprendeu, de modo que os custos voltam a subir?

Método: Benkard utiliza dados detalhados de produção do avião comercial Lockheed L-1011 TriStar (1970–1984) para estimar uma curva de aprendizado que incorpora não apenas learning by doing (redução de custos com experiência acumulada), mas também forgetting (depreciação do conhecimento acumulado quando a taxa de produção cai).

Resultado principal: Os custos de trabalho por unidade caíam substancialmente com a experiência acumulada — consistente com a curva de aprendizado clássica — mas o efeito de forgetting era igualmente importante: quando a produção desacelerava, os custos por unidade voltavam a subir significativamente. O estoque de conhecimento depreciava-se a uma taxa de aproximadamente 40% ao ano.

Relevância para o capítulo: O artigo conecta diretamente a Seção 11.6 (deslocamentos nas curvas de custo) à dinâmica temporal dos custos. Para a indústria aeronáutica brasileira (Embraer), a lição é direta: manter ritmo de produção estável é crucial para preservar os ganhos de aprendizado e manter custos competitivos.

Ferreira, Pedro C.; Rossi, José L. (2003). New Evidence from Brazil on Trade Liberalization and Productivity Growth. International Economic Review, 44(4), 1383–1405. DOI: 10.1111/1468-2354.t01-1-00101

Pergunta central: A abertura comercial brasileira dos anos 1990, ao expor as firmas nacionais à competição internacional, reduziu seus custos de produção? Qual o mecanismo: disciplina competitiva (eliminação de ineficiência X) ou acesso a insumos importados de menor custo?

Método: Os autores usam um painel de firmas industriais brasileiras no período de abertura comercial (1985–1997), explorando variação setorial nas tarifas de importação como instrumento para identificação causal.

Resultado principal: A abertura comercial causou aumento significativo da produtividade total dos fatores (PTF) nas firmas brasileiras, com magnitude maior nos setores mais expostos à competição estrangeira. Os autores estimam elasticidades da PTF em relação às tarifas de importação entre −0,3 e −0,5.

Relevância para o capítulo: O artigo é a contrapartida empírica brasileira da teoria de deslocamentos nas curvas de custo (Seção 11.6). A abertura comercial funcionou como um choque exógeno que forçou as firmas a se moverem em direção à curva de custo mínimo.

Box Mundo 11.1 — Economias de escala na indústria de semicondutores: TSMC e a lei de Moore

Contexto. A Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), fundada em 1987, é hoje a maior fabricante contratada de chips do mundo, respondendo por mais de 50% da capacidade global de fundição de semicondutores avançados. O setor de semicondutores oferece um dos exemplos mais extremos de economias de escala e de estrutura de custos dominada por custos fixos que existem na economia mundial.

Dados. A construção de uma fábrica de chips de última geração (uma "fab") custa entre US$ 15 bilhões e US$ 20 bilhões — e esse custo tem crescido mais de 10% ao ano. Uma vez construída, o custo marginal de produzir um wafer adicional é relativamente baixo: estimativas apontam para US$ 3.000–5.000 por wafer de 300mm para os nós mais avançados. O custo fixo da planta, amortizado ao longo de sua vida útil de 10–15 anos, representa mais de 70% do custo total por chip produzido.

Análise. Em termos da teoria das curvas de custo (Seção 11.7), a estrutura de custos da TSMC exibe economias de escala maciças: o custo médio de longo prazo cai acentuadamente com o volume de chips produzidos, até que a planta opere próxima de sua capacidade máxima. A escala mínima eficiente de uma fab moderna é de cerca de 100.000 wafers por mês — o que explica por que apenas 3–4 empresas no mundo conseguem operar com eficiência as tecnologias mais avançadas. Para o Brasil, a ausência de uma indústria nacional de semicondutores de ponta é em grande parte consequência dessa estrutura de custos: a escala mínima eficiente do setor excede em muitas vezes o tamanho do mercado doméstico brasileiro.

Fontes: TSMC Annual Report (2023); International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS); Flamm, K. (2019). The Semiconductor Industry and the U.S. Economy. MIT Press.

Box Mundo 11.2 — O custo de oportunidade do lockdown: estimativas da OCDE

Contexto. Durante a pandemia de COVID-19 (2020–2021), governos de todo o mundo adotaram medidas de distanciamento social e lockdowns para conter a propagação do vírus. Do ponto de vista econômico, essas medidas representam um custo de oportunidade colossal — a produção econômica sacrificada em troca de vidas salvas.

Dados. A contração do PIB em 2020 variou enormemente entre os países membros da OCDE. A zona do euro encolheu 6,4%; o Reino Unido, 9,4%; os EUA, apenas 3,4% (beneficiados por maior adoção de trabalho remoto). Entre os emergentes, a Índia contraiu 7,3%; o Brasil, 4,1%.

Análise. Em termos microeconômicos, a decisão de adotar um lockdown é um problema clássico de custo de oportunidade (Seção 11.1): o custo das restrições é a produção econômica sacrificada (PIB perdido); o benefício é a redução de mortes e sequelas de saúde. A comparação entre países revela que não existe uma relação simples entre o rigor das restrições e o custo econômico — economias com maior capacidade de trabalho remoto (serviços e tecnologia) sofreram contrações menores para o mesmo nível de restrições.

Fontes: OCDE. (2021). OECD Economic Outlook, Volume 2020, Issue 2. Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/39a88ab1-en; Viscusi, W. K. (2018). Pricing Lives: Guideposts for a Safer Society. Princeton University Press.

Box Mundo 11.3 — Custos irrecuperáveis na indústria aeronáutica: o caso Concorde

Contexto. O Concorde foi um avião supersônico comercial desenvolvido conjuntamente pela França e pelo Reino Unido a partir de 1962, com os primeiros voos comerciais em 1976 e operações encerradas em 2003. Do ponto de vista da história econômica, o Concorde é o exemplo mais citado de sunk cost fallacy em projetos governamentais.

Dados. O custo total do desenvolvimento do Concorde foi de aproximadamente £1,3 bilhão (valores da época, equivalentes a mais de £10 bilhões em valores de 2020). Apenas 14 aeronaves foram produzidas para uso comercial — números insuficientes para recuperar qualquer fração dos custos fixos de desenvolvimento. Cada voo transatlântico (Londres–Nova York em 3h 30min) consumia 25.000 litros de combustível — mais de 4 vezes mais combustível por passageiro-km que um Boeing 747.

Análise. Economicamente, o Concorde exemplifica com clareza a falácia dos custos irrecuperáveis (Seção 11.1). O argumento frequentemente usado para continuar o projeto era "já investimos muito para parar agora" — o exato raciocínio que a teoria econômica identifica como irracional. Os custos de desenvolvimento já realizados eram irrecuperáveis: independentemente de continuar ou não, o dinheiro estava gasto. A decisão correta, em cada ponto do tempo, era avaliar apenas os custos e benefícios futuros. O "efeito Concorde" tornou-se um termo consagrado na psicologia econômica e na teoria das organizações.

Fontes: Owen, K. (2001). Concorde: Story of a Supersonic Pioneer. Science Museum. London; Arkes, H. R.; Blumer, C. (1985). The Psychology of Sunk Cost. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 35(1), 124–140.

📚 Referências do Capítulo