Desindustrialização, Brasil Maior e temas correlatos

Nesse Brasil varonil, abençoado por Deus e bonito por natureza, já se praticou de tudo um pouco em matéria de intervenção do Estado na economia. Na maior parte das vezes, em função [claro] de interesses de uma [pequena] parte da sociedade. O recém-lançado [e polêmico] programa Brasil Maior soma-se, assim, aos tantos planos, tratados e gatilhos registrados em nossa historiografia econômica. A criatividade brasileira é mesma de saltar aos olhos!

Ao leitor desavisado, resumamos o Brasil Maior no que segue: é um programa que visa dar um "alívio tributário" a alguns setores [tidos como estrategicamente afetados pela concorrência externa] da economia. Pronto. É só isso. Mesmo que um ou outro ache que não. O programa não resolve o problema, por exemplo, da nossa alta [e burocrática] carga tributária, da nossa insegurança jurídica ou de nossa pobre infra-estrutura. Ao contrário, o programa "escolhe vencedores". Protege alguns setores [possivelmente alijados no poder] contra a concorrência [tida como desleal] chinesa.

Esse, leitor, é o nosso jeito de resolver as coisas. Em nossa industrialização, por exemplo, ao invés de liberalizar os setores à medida que o processo avançava, mantivemos o "arcabouço de proteção", gerando uma indústria pouco competitiva, que praticava preços elevados e não se interessava por inovação - dado que estava confortavelmente protegida. O choque da década de 90, nossa "segunda abertura dos portos", entregou a indústria brasileira à competição internacional. Não sem âncoras, como constumam dizer os críticos. O BNDES, por exemplo, continuou existindo e financiando [à taxas subsidiadas] a indústria nacional.

A defesa de alguns setores em detrimento de todo o conjunto da população, aliás, é uma prática corriqueira em nosso país. Lembre-se o leitor que nos idos do século XIX [e início do XX] o produto "estratégico" era o café e a ele eram devidos toda a sorte de incentivos e proteções. Quando veio a crise de 29 e o café já não dava mais frutos ao Erário foi a vez de aceitar a tese cepalina e dedicar "sangue, suor e lágrimas" à substituição de importações. Tudo, claro, com imensos custos para o país [leia-se: maiores preços para os consumidores].

Não tenha dúvidas, leitor, sobre duas coisas. A primeira é que proteção [contra a concorrência externa] a um determinado setor significa preços internos maiores - nós, os consumidores, pagaremos a conta. A segunda é que ao invés de "eleger vencedores", deveríamos fazer aquela lição de casa: insistir nas reformas e em inovação. Essas [e somente essas] nos dariam maior competitividade em relação à China ou a qualquer outro país.

Para saber mais, leia aqui e aqui.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?

Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Os microdados dos CAGED fornecem informações detalhadas a nível de cidade, sexo, raça, nível de instrução, idade, salário e outras sobre os trabalhadores formais do Brasil, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.