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Vitor Wilher

Coreia do Sul vs. Coreia do Norte

By | Dicas de R

Já comentei aqui nesse espaço sobre o projeto maddison, que busca publicar dados históricos de pib per capita para diversos países. Dentro desse fantástico banco de dados, há dados do pib per capita das duas Coreias, separadas em meados do século passado. A trajetória das duas Coreias é um desses laboratórios práticos sobre as diferenças existentes entre dois modelos de organização social e econômica. Os dados são baixados através do pacote maddison abaixo.


library(maddison)
df = subset(maddison, year>='1950-01-01' &
iso2c %in% c('KP', 'KR'))

Com os dados em mãos, podemos gerar o gráfico a seguir...

 

 

Difícil achar comparação mais nítida entre dois modelos de organização social e econômica do que esse, bem como seus resultados práticos, não é mesmo?

O papel do sistema financeiro na desigualdade de renda

By | Clube do Código

Qual é o papel do desenvolvimento do sistema financeiro na pobreza e na desigualdade de renda? Como seria possível verificar essa relação? Essas são as perguntas abordadas na Edição 63 do Clube do Código. Usando dados do FMI, construímos um painel de 22 países de modo a identificar o papel do desenvolvimento financeiro na desigualdade de renda. Os resultados encontrados sugerem que quanto mais desenvolvido é o sistema financeiro, menor é a desigualdade de renda, representada pelo índice de Gini. De forma a dar robustez aos resultados, também foi testado o efeito do desenvolvimento do sistema financeiro na participação dos 20% mais pobres na renda: quanto mais desenvolvido é o sistema financeiro, maior é a participação desse extrato na renda nacional.

Para além dos resultados encontrados, talvez a parte mais importante do exercício é o tratamento dos dados, uma vez que para construir um modelo de painel é preciso fazer um empilhamento dos dados. A Edição 63, diga-se, estará disponível na sexta-feira no repositório do Clube no Github!

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Qual a relação entre o Ibovespa e a Taxa de Câmbio?

By | Comentário de Conjuntura

Em dia de caos na Argentina, que sofre os efeitos da derrota de Macri nas prévias das eleições, a economia brasileira não saiu impune ontem. O Índice Ibovespa caiu 2% e a taxa de câmbio flertou novamente com os 4 R$/US$. Diante disso, resolvi dar uma olhada na relação entre essas duas variáveis ao longo do tempo, usando o R - aprenda a usar o R em nossos Cursos Aplicados. Abaixo, carregamos alguns pacotes.


library(quantmod)
library(ggplot2)
library(ggalt)

E assim podemos pegar os dados do yahoo finance com uma função do pacote quantmod.


getSymbols("BRL=X",src="yahoo")
getSymbols("^BVSP",src="yahoo")

Um pequeno tratamento é feito abaixo.


cambio = `BRL=X`[,4]
ibov = BVSP[,4]
data = cbind(cambio, ibov)
data = data[complete.cases(data)]
colnames(data) = c('cambio', 'ibov')

E assim, estamos prontos para plotar um gráfico.


ggplot(data, aes(cambio, ibov))+
geom_point()

Caso o leitor se interesse, verá que a correlação entre as séries é positiva, para uma amostra de dados diários, entre janeiro de 2007 e agosto de 2019. Mas o gráfico mostra clusters onde a correlação entre as séries parece ser negativa. Nós podemos destacar essas aglomerações com o pacote ggalt e dentro delas, verificar o ajuste. Antes de mais nada, nós selecionamos três clusters como abaixo.


data_select = data[data$cambio > 1.5 & data$cambio < 2.5 &
data$ibov > 33000 & data$ibov < 69000,]

data_select2 = data[data$cambio > 3 & data$cambio < 4.2 &
data$ibov > 31000 & data$ibov < 69000,]

data_select3 = data[data$cambio > 3.6 & data$cambio < 4.2 &
data$ibov > 75000 & data$ibov < 100000,]

E assim, podemos construir o código do gráfico.


ggplot(data, aes(cambio, ibov))+
geom_point(size=.6, colour='black')+
geom_encircle(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select,
color="red",
size=2,
expand=0.08)+
geom_smooth(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select,
method='lm',
colour='#8abbd0',
size=1.5)+
geom_encircle(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select2,
color="orange",
size=2,
expand=0.08)+
geom_smooth(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select2,
method='lm',
colour='#8abbd0',
size=1.5)+
geom_encircle(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select3,
color="blue",
size=2,
expand=0.08)+
geom_smooth(aes(x=cambio, y=ibov),
data=data_select3,
method='auto',
colour='#8abbd0',
size=1.5,
se=FALSE)+
labs(x='BRL/USD', y='Ibovespa',
title='Taxa de Câmbio vs. Ibovespa',
subtitle='Dados Diários: janeiro de 2007 a agosto de 2019',
caption='Fonte: analisemacro.com.br com dados do Yahoo Finance')

E aí está...

Para a nossa amostra completa, como dito, a correlação é positiva, mas dentro dos nossos clusters a correlação é negativa, como destacado no gráfico.

O terraplanismo econômico está doente, mas não morreu

By | Artigos de Economia

Graças ao fracasso desconcertante do governo Dilma Rousseff e sua famigerada Nova Matriz Econômica, a ortodoxia tem emplacado grandes vitórias nos últimos anos. A aprovação da reforma trabalhista, o cadastro positivo, a TLP, o Teto de Gastos e, agora, a Reforma da Previdência são algumas bandeiras históricas desse lado de cá do debate. Tudo isso pode dar a impressão que a heterodoxia econômica está morta e sepultada no país. Mas não é bem assim, infelizmente. Basta ver o enorme esforço que economistas e professores heterodoxos fizeram em cada um desses temas. Sempre, obviamente, se posicionando contrários a cada uma daquelas pautas. O terraplanismo econômico está doente, talvez até envergonhado, mas longe de estar morto.

A Grande Depressão vivida pelo país ao longo dos anos 2014-2016, com reflexos que perduram até os dias atuais, envergonhou os defensores do terraplanismo econômico. Mas não causou, infelizmente, uma mudança de mentalidade irrestrita. Ao longo dos últimos três anos, quando foram feitas e discutidas pautas importantes para o país, ficou evidente que economistas e professores de economia ligados às ideias implementadas no país ao longo de 2006-2014 pouco aprenderam sobre os desatinos daquela agenda. Nem mesmo a adoção de uma taxa de juros que reduzisse ao longo do tempo os subsídios implícitos nos empréstimos do BNDES foi abraçada por esse grupo de economistas. Mesmo depois do fracasso estrondoso da política industrial tocada pelo banco.

Na pauta fiscal, é estridente a gritaria dos heterodoxos. Rechaçaram veementemente a adoção do teto de gastos, mesmo diante de um crescimento médio de 6% em termos reais nos últimos 20 anos. Gasto, para esse grupo, parece continuar sendo vida. Ou, em outras palavras, para retomar o crescimento, tudo o que é preciso fazer é aumentar o gasto. Não se atentaram em nenhum momento para o crescimento do gasto obrigatório - notadamente a folha de pagamentos de ativos e inativos - e o estrangulamento do investimento público, como consequência.

No debate da previdência, então, negaram o quanto puderam a aritmética! Isto é, a existência de déficit nas contas da previdência. Confundiram expectativa de sobrevida com expectativa de vida ao nascer, defenderam privilégios de corporações, enganaram a sociedade com informações mentirosas sobre o texto-base da reforma.

Não houve até aqui, diga-se, qualquer autocrítica sobre os erros cometidos no período 2006-2014, onde vigorou uma agenda desenvolvimentista com cheiro de naftalina. A tônica do gasto irresponsável, o uso de bancos públicos como braço parafiscal, as inúmeras tentativas e fracassos de política industrial baseada em subsídios, a volta do controle de preços administrados, a contabilidade criativa nas contas públicas, enfim, a lista de equívocos é grande. Mas quando foi que você leu ou ouviu algum economista heterodoxo fazendo mea culpa por tudo isso?

Tudo o que vimos até aqui foi uma tentativa descarada de afastamento: as ideias não eram deles, a Dilma tocou a agenda sozinha!

Como não eram, cara pálida, se a cada artigo com sugestões para sair da crise, está lá o DNA da Nova Matriz? Não faltam novas propostas de controle dos juros, do câmbio e aumento do gasto. O que dizer da sandice de usar reservas para promover investimentos? Ou o ataque desavergonhado a cada uma das reformas em tramitação no Congresso?

A heterodoxia parece não ter compreendido que a economia brasileira tem um claro problema de oferta, com a produtividade caminhando com a ajuda de aparelhos. E isso desde o final de 2010! A agenda de reformas é necessária justamente para atacar essa debilidade. Não se trata aqui, diga-se, de um diagnóstico novo. O terrível ambiente de negócios brasileiro não surgiu nos últimos 10 anos, é fruto de décadas de protecionismo, burocracia e insegurança jurídica. Atacar essas ineficiências é uma condição mais do que necessária para que a economia consiga, enfim, ter um crescimento de renda per capita sustentável.

A tristeza é que a cada pauta ou reforma que ataque essas ineficiências, lá estarão os defensores do terraplanismo econômico sendo vigorosamente contrários a qualquer mudança. Do lado de corporações públicas e privadas. Comprometidos com narrativas e economistas defuntos, sem dar importância para a ampla evidência empírica disponível. E mais do que triste, corremos o risco desse grupo voltar ao poder nas próximas eleições, dado que os resultados de um processo de reforma são demorados e de difícil assimilação pelo conjunto da sociedade. O risco é real, como nos mostra a vizinha Argentina.

Diante disso, o que nos resta? Do lado de cá, cabe não se abater, mostrando sempre o que os dados têm a dizer, de forma a convencer o conjunto da população sobre os benefícios da agenda de reformas e sobre os malefícios de se voltar a adotar os fundamentos da Nova Matriz. Desse debate depende a volta do crescimento sustentável e a convergência na direção dos países que deram certo ao redor do mundo.

Há evidências de precarização do trabalho no Brasil?

By | Comentário de Conjuntura

Há uma discussão bastante em voga em certos meios chamando atenção para uma espécie de precarização do trabalho no país, movimento apelidado de "uberização". Isto é, a proliferação de postos de trabalho sem uma rede de proteção social como aquela disponível para empregados com carteira assinada. Com base na evidência disponível, é mesmo possível afirmar esse tipo de coisa? Vamos aos dados...

Para tentar responder essa pergunta, precisamos antes de tudo definir o que seria um trabalho não precário. Na falta de definição melhor, vamos usar como proxy o trabalho com carteira assinada. A ideia aqui, por suposto, é verificar o comportamento dessa variável ao longo do tempo, bem como a sua representatividade dentro da população ocupada. Em palavras outras, quanto da população ocupada é composta por pessoas com carteira assinada.

Os dados que podemos utilizar para isso são os da hoje extinta Pesquisa Mensal do Emprego (PME) e da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD Contínua). Os resultados extraídos das duas pesquisas, adianto, não são comparáveis. Mas, para hoje é o que tem...

Primeiro, vamos à PME, que é uma série um pouco mais longa. Nela, peguei os dados da população ocupada e verifiquei as diversas categorias. A que nos interessa aqui é a empregado com carteira assinada. De posse dessa categoria, nós verificamos a representatividade dela na população ocupada, isto é, o seu percentual. O gráfico abaixo ilustra.

Para a amostra disponível, o emprego com carteira assinada representou em média 49,56% da população ocupada, com um máximo em 55,66%. Abaixo, o boxplot da série.

O primeiro quartil termina em 45,56% e o terceiro em 53,95%, com um IQR de 8,38. Em outras palavras, é possível dizer que o emprego formal ou não precário por assim dizer representa na amostra da PME mais ou menos metade da população ocupada.

Agora, vamos à PNAD? Nessa pesquisa, pegamos agora o emprego privado com carteira assinada, que é um pouco diferente do emprego com carteira assinada que vimos anteriormente. O emprego privado com carteira é um subconjunto do emprego com carteira, por assim dizer. Naturalmente, por suposto, sua participação é menor. Mas como o que importa aqui é verificarmos a tendência, ploto o gráfico abaixo.

A amostra da PNAD vai de março de 2012 a junho de 2019, está baseada em trimestres móveis e não pode ser comparada à PME, por questões metodológicas. Observe, entretanto, que na ponta das séries, o comportamento da nossa variável é similar, com um máximo ali em 2014 e depois queda. Abaixo o bloxplot.

A nossa série tem uma média de 37,95%, com o primeiro quartil terminando em 36,68% e o terceiro quartil em 38,99%. O IQR aqui é de 2,31.

E aí?

Com base nesses dados, um leitor desavisado poderá concluir que existe evidência de precarização do trabalho, uma vez que o emprego com carteira reduziu sua participação na população ocupada. Qual é o problema dessa conclusão?

O problema é que até aqui nós não adicionamos na nossa análise uma variável muito importante no mercado de trabalho: a taxa de desemprego. Tipicamente, movimentos de formalização como o ilustrado pelo primeiro gráfico estão associados a redução da taxa de desemprego. Isto é, há uma correlação entre taxa de desemprego e emprego com carteira. Para ilustrar, ploto o gráfico abaixo.

Isso dito, como no período recente houve um aumento substancial da taxa de desemprego, é esperado que a taxa de emprego com carteira sobre a população ocupada caia. Isso, por si só, não pode ser caracterizado como um movimento de precarização do trabalho no Brasil. Seria preciso observar uma redução da taxa de desemprego que não seja acompanhada por um aumento do emprego formal para dizer que há precarização do trabalho no país. Supondo que o emprego com carteira seja uma boa proxy para emprego não precário.

Em outras palavras, a evidência disponível não dá suporte para a hipótese de precarização do trabalho no país.

Um outro ponto é que, como revela os dados da PME, em média o emprego com carteira representou cerca de metade da população ocupada. No melhor momento, a formalização atingiu 55%. Significa dizer que mesmo com a taxa de desemprego abaixo da taxa natural, pouco menos da metade da população ocupada não estava sob o regime de carteira assinada. 

Será, portanto, que a CLT é um bom regime para o mercado de trabalho? Pensa aí...

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Como de praxe, os códigos que geraram o post estão disponíveis no Clube do Código.

Quer aprender a usar o R para fazer esse tipo de análise? Conheça nossos Cursos Aplicados de R.

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