[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]
No último relatório de inflação, o Banco Central divulgou um boxe titulado Evolução da produtividade e do rendimento do trabalho. Nele, há a construção de uma medida de produtividade da mão de obra, obtida pela razão entre valor adicionado e população ocupada. Observa-se que houve uma queda de 9,5% nessa métrica ao longo do período entre 2012 e 2018.
A queda da produtividade está associada a um crescimento maior da população ocupada em relação ao valor adicionado, por definição. Como mostra um gráfico do boxe, o aumento da população ocupada foi concentrado em atividades informais. Isso me levou a pensar qual seria a relação entre o crescimento econômico e a geração de empregos formais no mercado de trabalho.
Por óbvio, pode pensar o leitor, a relação deve ser positiva, não é mesmo? Maior crescimento econômico vai estar associado a maior contratação formal de trabalhadores. O problema aqui, entretanto, é mostrar essa obviedade com os dados disponíveis. Algo que temos feito através de nossos Cursos Aplicados de R. O gráfico abaixo mostra essa relação.
De fato, há uma forte correlação entre empregos formais e crescimento do PIB. Mas, pergunta o leitor, como diabos cheguei nesse gráfico bonitinho aí de cima? Pois é, vamos lá...
O primeiro problema é encontrar os dados. Para empregos formais temos a base de dados do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED) do Ministério do Trabalho. O que para nossa sorte conta com uma série disponível no IPEADATA que pode ser acessado via o pacote ecoseries, como abaixo.
library(ecoseries)
caged = ts(series_ipeadata('272844966',
periodicity = 'M')$serie_272844966$valor,
start=c(1999,05), freq=12)
Já o PIB pode ser baixado a partir do site do SIDRA/IBGE, que também conta com um pacote no R, o sidraR. O código abaixo pega a série.
library(sidrar) tabela = get_sidra(api='/t/1620/n1/all/v/all/p/all/c11255/90707/d/v583%202') pib = ts(tabela$Valor, start=c(1996,01), freq=4)
Como tenho dito aqui e nos meus Cursos Aplicados de R, cerca de 80% do trabalho de quem lida com dados passa pela coleta e pelo tratamento dos mesmos. Não faz muito sentido, por exemplo, relacionar a série de saldo líquido entre empregados e desempregados do CAGED que obtivemos acima com o número índice do PIB. Abaixo mostro o saldo líquido do CAGED.
A série tem uma clara sazonalidade, não é mesmo? Precisaremos tratar isso. Abaixo, o número índice do PIB...
Precisaremos obter a taxa de crescimento anualizada do PIB a partir desse índice para verificar alguma relação com os empregos formais do CAGED. Abaixo, fazemos esses tratamentos.
## Dessazonalizar Caged cagedsa = final(seas(caged)) ## Criar variação anual anual = (((pib+lag(pib,-1)+lag(pib,-2)+lag(pib,-3))/4)/ ((lag(pib,-4)+lag(pib,-5)+lag(pib,-6)+lag(pib,-7))/4)-1)*100
Tudo pronto? Não! Observe que a série do CAGED é mensal e a do PIB é trimestral. Ou seja, vamos ter que trimestralizar os dados do CAGED de modo a compatibilizar com o agora crescimento do PIB...
## Trimestralizar Caged
dates = seq(as.Date('1999-07-01'), as.Date('2018-09-01'),
by='1 month')
caged = window(cagedsa, start=c(1999,07), end=c(2018,09))
caged = data.frame(dates=dates, caged=caged)
caged = xts(caged$caged, order.by = caged$dates)
caged = apply.quarterly(caged, FUN=mean)
caged = caged[-1]
Também precisamos compatibilizar as datas das duas séries para que possamos, enfim, gerar aquele gráfico lá em cima, afinal elas precisam estar no mesmo intervalo de tempo, não é mesmo? Somente após isso, podemos gerar o gráfico e começar a explorar melhor a relação entre empregos formais e crescimento do PIB através de alguma modelagem que vemos nos nossos Cursos Aplicados de R.
Dá trabalho, dá, mas só sabendo fazer todas essas etapas é que você poderá se considerar um profissional sério... 🙂
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