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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.

Por que aprender R e Data Science?

By | Artigos de Economia

Na semana passada, dei mais uma edição da minha palestra sobre R & Data Science: como entender o que dizem os dados com o R?, dessa vez no Instituto de Economia da UFRJ, a convite do pessoal da Liga de Mercado Financeiro daquela instituição ao Instituto Millenium. Falei um pouco sobre o que de fato é ciência de dados e por que o R tem sido cada vez mais utilizado por cientistas de dados e profissionais ligados a essa área. Ao contrário do que possa parecer, a princípio, data science não é algo distante do dia a dia da maioria dos profissionais e, mais cedo ou mais tarde, eles terão que conhecer seus fundamentos e as ferramentas disponíveis. Nesse post, procuro explicar os motivos.

Em primeiro lugar, é preciso compreender que o avanço da informática e das telecomunicações possibilitou o armazenamento e a distribuição de conjuntos de dados cada vez mais complexos. Lidar com essas bases de dados exigiu a sistematização de diversas técnicas de coleta, tratamento, análise e apresentação de dados. Essa sistematização de técnicas deu origem ao que hoje chamamos de data science, cujo objetivo principal é extrair informações úteis de conjuntos de dados aparentemente confusos.
O que chamamos de data science, portanto, nada mais é do que a organização dessas técnicas, divididas por cada uma daquelas etapas para lidar com os dados.

Você que atua no mercado de trabalho como profissional de nível superior já deve ter percebido que as suas planilhas EXCEL ficaram absurdamente maiores com o passar dos anos, não é mesmo? A quantidade de informação disponível em grandes empresas é, de fato, enorme, o que tem exigido tanto um maior conhecimento técnico para lidar com ela quanto mesmo a organização de setores específicos para explorar as possibilidades desses bancos dados. Sobre esse último ponto, há diversas empresas no Brasil e no mundo investindo milhões na criação de equipes de dados ou de business inteligence.

Seja em equipes específicas ou em departamentos tradicionais, ter a exata compreensão do ciclo do dado é algo que será cada vez mais exigido do profissional de nível superior. Isto porque, não apenas o armazenamento como a distribuição de dados ficou menos custosa, como a sua exploração passou a ter papel fundamental nas estratégias das empresas. Transformar conjuntos de dados aparentemente confusos e complexos em informação valiosa para gestores exigirá profissionais que entendam o ciclo do dado e as diversas técnicas associadas a esse processo.

Abaixo, algumas aplicações interessantes...

  • Previsão de receitas e despesas;
  • Melhor uso dos dados de clientes;
  • Identificar mensagens indesejáveis em um e-mail (spam);
  • Segmentação do comportamento de consumidores para propagandas direcionadas;
  • Redução de fraudes em transações de cartão de crédito;
  • Predição de eleições;
  • Otimização do uso de energia em casas ou prédios;
  • etc.

As aplicações são mesmo muito abrangentes considerando um conhecimento profundo sobre o ciclo do dado. O ciclo do dado aqui pode ser resumido pelas quatro operações abaixo:

  • É preciso coletar os dados;
  • Dados brutos precisam ser tratados;
  • Uma vez disponíveis, os dados precisam ser analisados de forma a extrair informações relevantes e/ou responder determinados questionamentos;
  • Com as respostas em mãos, é preciso apresentar os resultados.

Cada uma dessas etapas vai exigir do profissional conhecimentos específicos. Afinal, os dados podem estar em uma planilha excel, em uma página web, em arquivo json, em um banco de dados SQL, etc. Uma vez coletados, esses dados brutos podem necessitar de diversos tratamentos, como retirar valores ausentes, construir números índices, retirar tendências, dessazonalizar, criar variações mensais, trimestrais, anuais, etc. Somente após fazer esse trabalho de coleta e tratamento, é que o profissional poderá construir relações entre as variáveis e, por fim, apresentar o seu trabalho para um gestor ou colega de equipe. Será que você está preparado para fazer isso?

De todas as linguagens e ambientes criados para lidar com essas quatro operações do ciclo do dado, talvez a mais completa hoje seja o R. Basicamente pelos seguintes motivos:

  • A existência de uma comunidade grande e bastante entusiasmada, que compartilha conhecimento todo o tempo;
  • O R é gratuito, open source, de modo que você não precisa comprar licenças de software para instalá-lo;
  • Tem inúmeras bibliotecas pacotes em estatística, machine learning, visualização, importação e tratamento de dados;
  • Possui uma linguagem estabelecida para data analysis;
  • Ferramentas poderosas para comunicação dos resultados da sua pesquisa, seja em forma de um website ou em pdf;
  • Possui a melhor IDE do mercado, o RStudio, para integrar aquelas quatro operações do ciclo do dado.

Ao aprender R, você conseguirá integrar as etapas de coleta, tratamento, análise e apresentação de dados em um único ambiente. Você vai esquecer ter de abrir o excel, algum pacote estatístico, depois o power point ou o word, depois um compilador de pdf para gerar seu relatório. Todas essas etapas serão feitas em um único ambiente. E essa talvez seja a grande motivação para você entrar de cabeça nesse mundo.

Se você está convencido em aprender R & Data Science, dê uma olhada nos nossos Cursos Aplicados de R e sinta-se a vontade para tirar suas dúvidas conosco. Somos apaixonados por dados e queremos que você não fique para trás nessa grande revolução que estamos vivendo!

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Baixe os slides da palestra na UFRJ aqui.

A macroeconomia e os macroeconometristas em 2018

By | Artigos de Economia

O início de ano é tempo de olhar para o futuro. Economistas e analistas de mercado são chamados a dar seus palpites sobre uma cesta de variáveis macroeconômicas. É demandada desses profissionais uma série de previsões para variáveis como o PIB, a inflação, os juros e a taxa de câmbio. Se em tempos normais, a profissão conseguiu construir um conjunto de técnicas estatísticas avançadas que geram um erro de previsão aceitável, isso deixa de ser verdade em momentos de delicada incerteza. E esse é o grande problema de gerar previsões em um ano eleitoral como o que estamos entrando.

Ao contrário do que um leigo pode pensar a princípio, a trajetória normal de variáveis como o PIB, a inflação e os juros é determinada de acordo com um conjunto muito restrito de fatores. Isso permite ao macroeconometrista, profissional responsável por utilizar técnicas estatísticas avançadas capazes de explicar o comportamento de variáveis macroeconômicas, gerar um erro de previsão aceitável. Se não consegue predizer exatamente como vai se comportar uma determinada variável em um período pré-definido, consegue determinar um intervalo de confiança aceitável para a mesma.

O erro de previsão, porém, está sujeito ao estresse do ambiente institucional onde essas variáveis macroeconômicas serão determinadas. E aqui, de modo a tornar as coisas mais didáticas, vamos à conjuntura. A recuperação cíclica da economia brasileira, que levou o PIB a crescer próximo de 1% no ano passado, a inflação a ficar perto de 3% e os juros básicos a atingirem a mínima histórica, está calcada em condições muito frágeis. É basicamente um voto de confiança na agenda reformista do governo que se estabeleceu no pós-impeachment.

 

 

Estruturalmente, sabe-se que o país vive um grave problema fiscal, resultado de uma trajetória de gastos insustentável ao longo do tempo. Desse modo, a aprovação da PEC do Teto do Gasto gerou uma percepção positiva sobre os agentes, que abriu espaço para a recuperação cíclica da economia. Ainda que essa recuperação tenha contado com fatores objetivos como a queda da inflação, resultado da boa gerência da política monetária, não se pode retirar da percepção dos agentes sua primazia na melhora do organismo econômico.

Isso dito, vale notar que tudo pode ser abortado em 2018 caso um candidato não comprometido com a agenda de reformas comece a liderar o pleito. Para ilustrar, considere o aumento da incerteza, capturado pelo aumento do risco-país – uma variável objetiva, diga-se – na taxa de câmbio. Sob a liderança de um candidato não reformista, o pleito eleitoral fará o câmbio se depreciar, contaminando a inflação, os juros, o PIB e, por fim, a taxa de desemprego. Sob outro olhar, os investimentos, que deram os primeiros sinais de recuperação no terceiro trimestre do ano passado, seriam abortados, aumentando o impacto da incerteza sobre o crescimento da economia.

A macroeconomia em 2018 está, nesse contexto, condicionada ao pleito eleitoral. Se tivermos uma eleição propositiva, onde temas difíceis como a reforma da previdência sejam discutidos, encaminhando sua aprovação no próximo mandato presidencial, um cenário de crescimento econômico próximo de 3% se consolida. A inflação caminhará abaixo da meta, os juros inaugurarão novas mínimas históricas e a taxa de câmbio não deve sofrer maiores depreciações. O efeito mais visível desse cenário para a população será a continuação da redução da taxa de desemprego, com a criação de empregos formais.

Em outra perspectiva, contudo, se o pleito for liderado por candidatos não comprometidos com a agenda de reformas, o cenário se torna nebuloso para as variáveis macroeconômicas. A adição dessa incerteza, como ilustrado acima, contamina a percepção dos agentes, tornando o erro de previsão grande demais para que qualquer opinião minimamente embasada possa ser feita. O certo, diga-se, é que a recuperação cíclica é abortada nesse cenário, prejudicando sobretudo os mais pobres, que se encontram na fila do desemprego.

Diante dessa encruzilhada, a macroeconomia torce para que o desfecho seja o melhor possível. Que tenhamos um pleito cheio de ideias e proposições para os graves problemas do país, sobretudo sobre o drama fiscal. Como diz o ditado, oxalá que depois de ter feito tudo errado, possamos fazer o correto dessa vez. A esperar.

Vítor Wilher

Data Scientist

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

Refutando Bresser Pereira: por que os juros são altos no Brasil?

By | Artigos de Economia

Bresser Pereira e seus asseclas, reunidos em uma "corrente de pensamento" (sic) denominada novo-desenvolvimentismo, são conhecidos por opiniões econômicas no mínimo curiosas. Dessa feita, por suposto, Bresser foi um pouco mais longe do que o habitual, ao publicar um artigo no Valor Econômico sobre o delicado tema dos juros altos no Brasil. Na "visão" de Bresser, os juros brasileiros são os mais elevados do mundo porque haveria uma economia política (sic) contrária ao binômio juro baixo e câmbio mais depreciado. Sim, leitor, você não leu errado. Nas palavras de Bresser: "Quem, então, é contra juros baixos e câmbio competitivo? São os economistas liberais que defendem os interesses dos capitalistas rentistas (que vivem de juros, dividendos e aluguéis) e os economistas heterodoxos que pensam, equivocadamente, estarem defendendo os interesses dos trabalhadores ou, mais amplamente, dos assalariados". Nesse post, explico os motivos pelos quais Bresser rebaixa o debate sobre provavelmente o mais grave problema macroeconômico brasileiro.

Antes de mais nada, é bom logo dar nome aos bois: quem são os rentistas? Provavelmente, você o é, leitor. Afinal, se você tiver uma poupança ou um título de renda fixa, por exemplo, recebe juros sobre esses ativos, logo pode ser considerado rentista. Em outras palavras, longe de qualquer teoria conspiratória, não existe qualquer oposição entre as categorias criadas por Bresser e seus asseclas. Um trabalhador que ganha R$ 2000 por mês (a média salarial no país), pode muito bem aplicar uma parte do seu salário todos os meses, recebendo em troca algum juro ou mesmo dividendo, se for para o mercado de capitais. É, portanto, risível querer fazer uma espécie de oposição entre rendimentos financeiros e salário.

Explicada essa (primeira) confusão que Bresser faz, vamos aos fatos: por que, então, os juros são elevados no Brasil? Para responder essa questão, costumo dividir o problema em duas partes: o juro de equilíbrio da economia brasileira e spread bancário. O primeiro corresponde ao juro real que representa a economia crescendo no seu nível ótimo, sem gerar pressões inflacionárias. É uma variável não observada, também chamada de juro neutro, que deve ser estimada com base em questões estruturais da economia. Já o segundo corresponde a diferença entre o quanto os bancos pagam para captar recursos, geralmente expresso pelo juro de equilíbrio, e o quanto cobram dos seus clientes pelos empréstimos bancários.

Nesse contexto, o juro brasileiro é alto tanto porque o juro neutro é elevado quanto porque o spread bancário é alto. Sobre o primeiro exercem algumas forças, sendo as principais a baixa poupançao fiscal ruim e a existência de muito crédito direcionado. Já sobre o segundo, pesam o problema dos compulsórios elevados, do judiciário lento, dos impostos altos e da elevada concentração bancária. São, por suposto, critérios bastante concretos, que podem ser objeto de comparação internacional, que explicam o fato dos juros brasileiros serem elevados. E não uma teoria da conspiração sem qualquer fundamento científico, disfarçado do nome pomposo de "economia política".

A baixa poupança da economia brasileira tem de ser disputada com o deficitário setor público. A dívida bruta dos países emergentes é de 48,3% segundo o FMI. A nossa vai fechar 2017 próxima a 83% do PIB, pelos critérios do Fundo. Mas fica pior se considerarmos no denominador a riqueza, uma medida de estoque, e não o PIB, uma medida de fluxo. Como mostrou o Victor Cezarini nesse espaço, o Brasil é o país mais endividado do mundo por esse critério. Não é de se admirar, desse modo, que os agentes peçam juros cavalares para financiar o setor público e, consequentemente, o setor privado.

Mas não termina aí. Além de possuir uma baixa taxa de poupança e um setor público altamente alavancado, o Brasil possui ainda uma jabuticaba no mercado de crédito: metade dele não responde à política monetária, sendo regulado pelo governo. É o chamado crédito público ou direcionado. O gráfico abaixo ajuda a ilustrar.

Enquanto o crédito público possui taxas de juros subsidiadas para alguns setores da economia, o crédito privado vai ter taxas de juros mais elevadas para todos os demais setores. Afinal, o Banco Central precisará aumentar mais os juros básicos para atingir o crédito livre, que não atende a direcionamentos do setor público, para conter a demanda em tempos de contração monetária. Tudo, diga-se, previsto pela teoria da política monetária.

A baixa poupança, o fiscal ruim e o crédito direcionado explicam porque o juro de equilíbrio da economia brasileira é mais elevado do que seus pares internacionais. Ademais, o juro para o consumidor também é elevado, porque o spread bancário, a diferença entre o quanto os bancos pagam para captar recursos e o quanto cobram dos seus clientes nos empréstimos, também é bastante alto. Mas, ao contrário do que Bresser e seus asseclas podem pensar, o problema do spread elevado tem muito pouco a ver com a ganância dos banqueiros. Afinal, porque os banqueiros brasileiros seriam mais gananciosos do que os banqueiros do resto do mundo, não é mesmo? O gráfico abaixo ajuda a explicar por que o spread bancário no Brasil é muito alto.

O gráfico foi retirado de uma apresentação do presidente do Banco Central sobre o tema, que pode ser vista aqui. Como fica nítido, apenas uma parte do spread é composta por lucros, sendo o seu complemento consequência de impostos, compulsório e inadimplência. Essa última, claro, graças a dificuldade que não apenas os bancos, mas qualquer empresa no Brasil, tem de reaver recursos pela via judicial.

Ao reduzir o debate sério sobre provavelmente o principal problema macroeconômico brasileiro, Bresser presta um desserviço à sociedade brasileira. Dá voz a meia dúzia de lunáticos que acham que o problema se resume a uma luta de classes entre "rentistas" e "trabalhadores". Além claro, de dar margem a uma ação voluntarista: afinal, se os juros são altos por culpa dos "rentistas", basta baixá-los na marra! Ou seja, Bresser ignora não só os fundamentos citados acima mas tudo o que foi feito no governo Dilma Rousseff, que chegou a acreditar nesse tipo de crendice e de fato tentou baixar os juros na marra, levando a inflação a disparar. A evidência contrária a tudo o que ele diz parece, portanto, não ser suficiente para que o mesmo reveja sua "visão". Esse tipo de postura é simplesmente lamentável, porque o problema é grave e deve ser enfrentado com seriedade. E não de modo não científico, como faz Bresser.

Vítor Wilher

Data Scientist

Vítor Wilher é Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, tendo se especializado na construção de modelos macroeconométricos, política monetária e análise da conjuntura macroeconômica doméstica e internacional. Tem, ademais, especialização em Data Science pela Johns Hopkins University. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. É o criador da Análise Macro, startup especializada em treinamento e consultoria em linguagens de programação voltadas para data analysis, sócio da MacroLab Consultoria, empresa especializada em cenários e previsões e fundador do hoje extinto Grupo de Estudos sobre Conjuntura Econômica (GECE-UFF). É também Visiting Professor da Universidade Veiga de Almeida, onde dá aulas nos cursos de MBA da instituição, Conselheiro do Instituto Millenium e um dos grandes entusiastas do uso do no ensino. Leia os posts de Vítor Wilher aquiCaso queira, mande um e-mail para ele: vitorwilher@analisemacro.com.br

Como explicar o fascínio da heterodoxia pelo controle de preços?

By | Artigos de Economia

Qualquer estudante de graduação aprende nas aulas introdutórias de microeconomia que o mecanismo de preço funciona como um índice de escassez, sinalizando para consumidores e empresários o que está acontecendo com a oferta e com a demanda de um determinando bem ou serviço. Isso dito, eu confesso que ainda me surpreendo com o fascínio que alguns economistas alternativos brasileiros têm em relação ao controle de preços. Esse fascínio volta e meia ganha as páginas dos jornais, quando algum economista alternativo prega intervenção, por exemplo, na taxa de câmbio ou na taxa de juros. E provavelmente estará presente no próximo ano, em virtude das eleições presidenciais. Como entender esse quase fetiche, leitor, quando toda a evidência empírica disponível vai contra tal expediente?

Para ilustrar, uma vez mais, que controle de preços não funciona, podemos ver o efeito da interferência do governo Dilma Rousseff no setor elétrico, por meio da MP 579. O código abaixo pega a variação mensal dos preços de energia elétrica no SIDRA/IBGE.


library(sidrar)
library(ggplot2)
library(png)
library(grid)
library(scales)
library(gridExtra)
library(forecast)

tabela1 = get_sidra(api='/t/2938/n1/all/v/63/p/all/c315/7485,7627,7657/d/v63%202')

tabela2 = get_sidra(api='/t/1419/n1/all/v/63/p/all/c315/7485,7627,7657/d/v63%202')

energia1 = tabela1$Valor[tabela1$`Geral, grupo, subgrupo, item e subitem (Código)`==7485]

energia2 = tabela2$Valor[tabela2$`Geral, grupo, subgrupo, item e subitem (Código)`==7485]

energia = ts(c(energia1, energia2), start=c(2006,07), freq=12)

E abaixo um gráfico...

A MP 579 tinha por objetivo reduzir o custo da energia elétrica para consumidores residenciais e para a indústria. Para isso, propôs uma antecipação da renovação das concessões que venceriam entre 2015 e 2017, em troca de uma redução na tarifa para o consumidor. O efeito líquido está ilustrado na área hachurada do gráfico: a MP provocou uma deflação no preço da energia elétrica, que vigoraria até o início de 2014.

O problema parece ser mesmo simples, até mesmo para quem ainda está nos cursos introdutórios de microeconomia. A interferência no setor desincentivou a oferta, além de provocar um aumento da demanda por energia, gerando um enorme desequilíbrio, dado que o preço em questão não pôde ser alterado para refletir o novo equilíbrio. Quando finalmente o governo se deu conta do problema, o reajuste teve ser cavalar, chegando à casa de 60% no acumulado em 12 meses, para refletir o novo equilíbrio.

Esse tipo de coisa é de fato muito simples, controle de preço não funciona porque gera desequilíbrios cumulativos. Minha surpresa é que mesmo com o conjunto de evidências disponível, por que motivos alguns economistas alternativos continuam pregando esse tipo de coisa para resolver as ineficiências do país?

Se o objetivo é reduzir o custo da energia elétrica para o consumidor, o governo deve incentivar a apresentação de investimentos no setor, com um marco regulatório claro e previsível. Investimentos em energia elétrica, como em infraestrutura de modo geral, são caros e envolvem um tempo considerável de retorno. Para que ocorram, portanto, é preciso ter regras claras e imutáveis. A pior coisa que pode acontecer em um setor com essas características é ter regras que mudam a todo o tempo. Ninguém em sã consciência vai colocar o seu dinheiro nisso.

Mudar regras torna o ambiente imprevisível, afasta investimentos, reduzindo a oferta de bens e serviços. E não há coisa que sinalize mais mudanças de regras do que controle de preços...

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