Does Financial Development Affect Environmental Degradation? Evidence for Brazil in the Period 1978-2020

Santos, Luiz Henrique Bispo; Andrade, Daniel Caixeta

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Sumário

Artigo original • Nova econ. 34 (01) • Jan-Mar 2024 • https://doi.org/10.1590/0103-6351/8169 copy

Does Financial Development Affect Environmental Degradation? Evidence for Brazil in the Period 1978-2020

Authorship SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Abstract

Several researches have focused on possible correlations between the development of the financial sector and economic growth. However, it is observed that these studies repeatedly ignore the environmental aspects of the issue, so the objective here is to fill this gap. To this end, this paper specifies ARDL models for the period 1978-2020, aiming to investigate the relationship between the development of the financial sector and environmental degradation in Brazil. A financial development index was constructed and then incorporated as an explanatory variable into the models. As a result, the development of the national financial sector worsens environmental quality in Brazil, increasing carbon dioxide emissions and reducing the country's natural capital stock. These results may be linked to the still low participation of green credit in the total credit allocated to the Brazilian economy, indicating a possible pro-carbon bias in the national financial sector.

Keywords:
environmental degradation; financial development index; ARDL model

Subperíodo	Principais características do subperíodo	Taxa real do crescimento do PIB per capita
1970-1979	Considerada a última tentativa de industrializar a economia brasileira sob a filosofia do nacional-desenvolvimentismo, nessa década houve um verdadeiro boom de crescimento entre 1968 e 1973 (também conhecido como o “milagre econômico brasileiro”). De 1975 a 1979, foi executado o II Plano de Desenvolvimento Nacional (PND). Em todo o período houve um governo militar autoritário.	5.8
1980-1989	A chamada “década perdida” para a economia brasileira. Nessa década houve a “crise da dívida” e a “crise do Estado”. O Estado brasileiro perdeu a capacidade de conduzir a política de substituição de importações. As altas taxas de inflação (próximas à hiperinflação) e a instabilidade monetária foram características recorrentes ao longo dessa década. No final da década de 1980, houve deterioração na distribuição de renda em decorrência da inflação elevada.	0.1
1990-1999	Esse período é mais conhecido como a “década da estabilidade”. Em 1994, o Plano Real finalmente derrotou a inflação. Foram implementadas políticas de cunho liberal que envolveram uma onda de privatizações de bens públicos. Apesar da estabilidade monetária, o desempenho econômico foi fraco. Em 1999 houve uma crise econômica que provocou a flutuação da taxa de câmbio e a adoção do regime de metas de inflação.	0.8
2000-2009	Um partido político de orientação social subiu ao poder. No entanto, as políticas macroeconômicas permaneceram inalteradas, embora tenham sido conjugadas com políticas sociais destinadas a reduzir a desigualdade de rendimentos e a aumentar as oportunidades educacionais. O principal impulso econômico dessa década foi o aumento do consumo e a expansão do crédito. A economia brasileira também se beneficiou da bonança econômica mundial (altos preços das commodities) até a crise financeira de 2008.	2.5
2010- 2019	Atravessada por grande instabilidade política e social, a década assistiu ao conjunto de eventos que expuseram insatisfação popular no que ficou conhecido como Jornadas de Junho de 2013. Muitas das empresas conhecidas como campeãs nacionais foram arrastadas para escândalos de corrupção. Houve o impeachment da presidente Dilma, o que culminou na substituição da política econômica vigente pelo projeto Ponte para o Futuro, que congregava as reformas trabalhista e previdenciária e a Emenda Constitucional 95 (teto de gastos).	0.2

Autores	Período	Unidade amostral	Variável dependente	Variáveis independentes	Conclusões
Boutabba, 2014BOUTABBA, M. A. The Impact of Financial Development, Income, Energy and Trade on Carbon Emissions: Evidence from the Indian Economy. Economic Modelling, v. 40, p. 33-41, 2014. Doi: https://doi.org/10.12968/prtu.2014.1.33.40. https://doi.org/10.12968/prtu.2014.1.33....	1971-2008	Índia	Emissões de CO₂	DF* = crédito total do setor privado como % do PIB; PIB; consumo de energia; abertura comercial. *DF = desenvolvimento financeiro.	DF possui impactos positivos sobre a degradação ambiental (ou seja, DF aumenta degradação), a causalidade de Granger indica que, no longo prazo, DF implica mais degradação.
*Nazir et al., 2018*NAZIR, M. R.; NAZIR, M. I.; HASHMI, S.; FAREED, Z. Financial Development, Income, Trade, And Urbanization on CO2 Emissions: New Evidence from Kyoto Annex Countries. Journal on Innovation and Sustainability RISUS, v. 9, n. 3, p. 17-37, 2018. Doi: http://dx.doi.org/10.24212/2179-3565.2018v9i3p17-37. http://dx.doi.org/10.24212/2179-3565.201...	1970-2016	21 países do anexo do Protocolo de Kyoto	Emissões de CO₂	DF = crédito total do setor privado como % do PIB; Abertura comercial; urbanização; PIB.	O desenvolvimento financeiro tem uma influência negativa no longo prazo nas emissões de CO₂, indicando que o desenvolvimento financeiro reduz a degradação ambiental.
Sales, 2018SALES, A. P. Ensaios sobre degradação ambiental na América Latina e no Rural Brasileiro. Dissertação - Universidade Federal do Ceará (UFC), Fortaleza, 2018.	1999-2014	América Latina	Emissões de CO₂	DF = IDE; produção de eletricidade per capita; eletricidade consumida; eletricidade importada; PIB; valor agregado da indústria.	Há uma relação negativa entre DF e degradação na América Latina.
Ji; Zhang, 2019JI, Q.; ZHANG, D. How Much does Financial Development Contribute to Renewable Energy Growth and Upgrading of Energy Structure in China? Energy Policy, v. 128, p. 114-124, 2019. Doi: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.12.047. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.12....	1992-2013	China	Consumo de energia renovável como % de consumo de energia total.	DF são três variáveis: crédito total do setor privado como % do PIB, capitalização de mercado das companhias listadas em bolsa e IDE; preço do barril de petróleo; PIB per capita; emissões totais de CO_2.	O DF contribui significativamente para mudar a estrutura de energia na China, contribuindo com 42,42% dessa mudança.
*Ahmed et al., 2020*AHMED, F.; KOUSAR, S.; PERVAIZ, A.; RAMOS-REQUENA, J. P. Financial Development, Institutional Quality, and Environmental Degradation Nexus: New Evidence from Asymmetric ARDL Co-Integration Approach. Sustainability, v. 12, n. 18, p. 7.812, 2020.	1996-2018	Paquistão	Emissões de CO₂	DF = índice construído a partir de crédito total do setor privado como % do PIB, oferta monetária e capacidade de liquidez (análise do componente principal); qualidade institucional; abertura comercial.	O estudo sugere que a qualidade das instituições, DF e a abertura comercial são necessárias para melhorar a qualidade do meio ambiente.
*Shahbaz et al., 2020*SHAHBAZ, M.; HAOUAS, I.; SOHAG, K.; OZTURK, I. The Financial Development-Environmental Degradation Nexus in The United Arab Emirates: The Importance of Growth, Globalization and Structural Breaks. Environmental Science and Pollution Research, p. 1-15, 2020. Doi: https://doi.org/10.1007/s11356-019-07085-8. https://doi.org/10.1007/s11356-019-07085...	1975-2014	Emirados Árabes	Emissões de CO₂	DF = índice construído a partir de crédito total do setor privado como % do PIB, capitalização no mercado de ações, M2, volume negociado no mercado de ações (análise do componente principal); globalização; consumo de energia; PIB.	Há cointegração entre DF e emissões. Foi encontrada uma relação de U invertido e N invertido entre as variáveis.
Oyinlola, 2020OYINLOLA, M. Financial Development and Energy Consumption Nexus in Nigeria. Nigeria Deposit Insurance Corporation - NDIC QUARTERLY, v. 35, p. 105- 116, 2020.	1981-2018	Nigéria	Consumo de energia	DF são três variáveis: crédito total do setor privado como % do PIB, M2 como % do PIB e capitalização de mercado sobre PIB; PIB; formação bruta de capital fixo; população.	O DF tem impacto positivo sobre o consumo de energia.

Variável	Descrição	Fonte
M2	Soma do papel moeda em poder do público, dos depósitos bancários à vista e dos depósitos a prazo.	IPEADATA
Volume de crédito ao setor privado	Recursos financeiros fornecidos pelo setor bancário, em dólares.	WDI - World Development Indicators
Volume negociado em bolsa	Volume de ativos, em dólares, negociado anualmente na Bovespa.	WDI

Variável	Descrição	Fonte
Degradação ambiental	Toneladas métricas de dióxido de carbono per capita	WDI
Sustentabilidade ambiental	Poupança ajustada pela depleção de recursos naturais como % do PIB	WDI
DF	Índice de desenvolvimento financeiro	Elaboração própria
FBKF	Formação bruta de capital fixo como % do PIB	WDI
IDE	Investimento direto estrangeiro	WDI
DESMAT	Área desmatada em km² na Amazônia Legal, em taxa de crescimento	Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Energia	Consumo de energia renovável sobre consumo de energia total.	WDI

	PC 1	PC 2	PC 3
M2	0.57376	-0.65107	0.4969
Crédito ao setor privado	0.59006	-0.092165	-0.80208
Volume movimentado em Bolsa	0.56801	0.7534	0.33129
Eigenvalue	265.643	0.229856	0.113717
% variance	88.548	76.619	37.906

	Média	Mediana	Desvio padrão	Mínimo	Máximo
Emisspercapit	1,71	1,70	0,33	1,275	2,49
Sustentab	1,25	1,19	0,66	0,36	2,74
DF	0,07	-0,90	1,75	-1,65	5,33
IDE	134253,90	16590,20	201552,52	317,15	480.782,00
FBKF	19,52	18,93	2,85	14,62	26,90
Desmat	53157556,56	55272026,00	19625895,39	16.012.326	79.436.395
Energia	45,70	45,57	2,27	41,43	49,86

Variável	ADF	KPSS	Ordem de integração
	I (0)	I (0)
Emissper capita	-1,97422	0,448169	I (1)
Sustentab	-2,77428	0,266529	I (1)
DF	0,786556	0,952713	I (1)
FBKF	-2,90682*	0,156223	I (0)
IDE	-1,44521	0,785717	I (1)
Desmat	0,521147	0,891565	I (1)
Energia	-3,69521*	0,112363*	I (0)

	Modelo 1	Modelo 2	Decisão estatística
Teste LM	0.823132 (0.4558)	3.312183 (0.1213)	Não há autorrelação

Modelos	Estatística	Valores críticos			Cointegração a longo prazo
	F	I (0)		I (1)
	F	10%	5%	10%	5%
1	5.283898	2.20	2.56	3.09	3.49	SIM
2	11.67155	2.37	2.79	3.20	3.67	SIM

	Modelo 1	Modelo 2
Defasagens	(3,1,1,2)	(4,4,4,1,1)
Variável dependente	Emisspercapita	Sustentab
Constante	1.889509 ***	-7.082298***
DF	0.098699 ***	-0.635058***
Desmatamento	0.152464 ***	1.669520 ***
FBKF	-0.019685
IDE		0.001239
Energia		0.095233***
R² ajustado	0.960924	0.932833

	ECM_t-1	Variáveis significativas no curto prazo
Modelo 1	-0.474698 (0,0000)	Demisspercapita (-1,-2); DDF (-1); DFBKF (-1); DDesmat (0)
Modelo 2	-1,156850 (0,0000)	DSustentab (-1,-2,-3); DDF (-1,-3); DIDE (0); DDesmat (0,-3);

	Estatística F	Valores críticos
ΔDF, Δemisspercapita	4,64949	0,0162
ΔEmisspercapita, ΔDF	1,37905	0,2652
ΔSustentab, ΔDF	3,46943	0,0422
ΔDF, ΔSustentab	1,76950	0,1853

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[TFN1] Fonte: Elaboração própria, com dados do WDI (2020).