Estimando alíquotas de imposto de importação dado o nível de competitividade relativa do brasil

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Eduardo Dornelas Munhoz
Gesner José Oliveira Filho
José Matheus Andrade
Rafael Pereira Oliveira

Resumo

O objetivo deste artigo é propor uma metodologia baseada em modelos econométricos e de machine learning para estimar
alíquotas de imposto de importação que seriam esperadas dado o nível de competitividade relativo do Brasil. Busca-se, assim, contribuir de maneira quantitativa com o debate em torno de qual deve ser o grau e velocidade adequados de processos de abertura comercial, considerando que existem gargalos estruturais e institucionais (ou ‘Custo Brasil’) que prejudicam o ambiente de negócios e limitam a competitividade das indústrias brasileiras frente à concorrência externa. A metodologia proposta, a qual pode ser aplicada para diferentes setores e produtos de interesse, utiliza indicadores do Global Competitiveness Index (GCI) como proxies para o grau de competitividade dos países. Juntamente com os fluxos de comércio do país para o produto de interesse, tais dados compõem o conjunto de covariadas que explicam a tarifa de importação. Calibra-se tal função a partir dos dados disponíveis entre
2017 e 2019 para os demais países e, então, estima-se qual seria a tarifa para o caso do Brasil. Apenas para fins de ilustração, este artigo realiza um estudo de caso para a indústria química, mais especificamente, para lixívia de soda cáustica.

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Artigos
Biografia do Autor

Eduardo Dornelas Munhoz

Mestre em Economia pela Universidade de Brasília. Coordenador de Infraestrutura na GO Associados.

Gesner José Oliveira Filho

Ph.D. em Economia pela Universidade da Califórnia em Berkeley. Sócio executivo da GO Associados.

José Matheus Andrade

Mestre em Economia na Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo. Consultor Sênior na GO Associados

Rafael Pereira Oliveira

Mestre em Economia Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo. Gerente de Projetos e Macrossetorial da GO Associados.

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