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Desemprego fica no limite inferior das projeções

By | Mercado de Trabalho

A taxa de desemprego medida pela PNAD Contínua ficou em 11,2% em novembro. A projeção, com base em um modelo VEC era de desemprego entre 11,2% e 11,5%, com previsão média de 11,4%. Em palavras outras, o resultado acabou surpreendendo positivamente.

Com o resultado de novembro, nós atualizamos o nosso modelo VEC cuja metodologia está detalhada na Edição 68 do Clube do Código. O gráfico acima ilustra a trajetória projetada para a taxa de desemprego nos próximos seis meses. Como de praxe, o modelo ilustra uma queda em dezembro e depois uma alta até abril. O desemprego volta, então, a cair a partir de maio. A tabela a seguir ilustra o comportamento projetado.

Previsões para a Taxa de Desemprego
Lower Média Upper
Dez/19 10.4 10.5 10.6
Jan/20 10.7 10.9 11.2
Fev/20 11.4 11.7 12.1
Mar/20 12.0 12.5 13.0
Abr/20 11.9 12.5 13.2
Mai/20 11.3 12.1 12.8

Isto é, espera-se agora uma queda mais forte do desemprego do que antecipado até outubro. A conferir!

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CAGED mostra aceleração na criação de vagas

By | Mercado de Trabalho

O Ministério da Economia divulgou ontem os dados do CAGED, o cadastro geral de empregados e desempregados. O saldo de admitidos e demitidos chegou a 99,2 mil em novembro - 80,4 mil em termos dessazonalizados. A análise dos dados agregados do CAGED, que contam com script automático no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R, permite verificar uma aceleração na criação de vagas.

A média móvel anual do saldo entre admitidos e demitidos chegou a 44,3 mil em novembro. Em termos de comparação, ela era de 35,5 mil em novembro de 2018 e de -21,4 mil em novembro de 2017. Em palavras outras, há uma aceleração em curso no mercado de trabalho formal.

A abertura do dado por setores mostra que a recuperação do emprego está sendo liderada pelos setores de serviços e comércio. A indústria ainda sofre os efeitos de choques exógenos, enquanto a construção civil tem ensaiado uma recuperação nos últimos meses.

A análise completa está disponível no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

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Desemprego veio em linha com modelos de previsão

By | Mercado de Trabalho

O IBGE divulgou hoje os resultados da PNAD Contínua referente ao trimestre móvel encerrado em outubro. A taxa de desemprego, variável mais destacada da pesquisa, veio em linha com nossos modelos de previsão, como antecipamos no Comentário de Conjuntura dessa semana. A taxa saiu de 11,8% no trimestre encerrado em setembro para 11,6% em outubro. Em termos dessazonalizados, a taxa ficou em 12%.

Os dados da PNAD Contínua contam com script automático que é ensinado e disponibilizado no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. O gráfico acima faz a decomposição da variação interanual da população ocupada. A retomada no mercado de trabalho continua sendo liderada pelos subgrupos conta própria e sem carteira, mas a população ocupada com carteira mostra recuperação na margem, como pode ser visto abaixo.

A seguir um gráfico da taxa de desemprego com e sem ajuste sazonal.

Na sequência, uma tabela que resume as principais métricas da PNAD.

Métricas Principais da PNAD Contínua
Out/19 Out/18 Variação (%)
População 209.811 208.196 0,8
PIA 171.281 169.793 0,9
PEA 106.421 104.928 1,4
PO 94.055 92.619 1,6
PD 12.367 12.309 0,5
PNEA 64.860 64.866 -0,0
Carteira 33.206 32.863 1,0
Sem Carteira 11.852 11.572 2,4
Doméstico 6.314 6.245 1,1
Público 11.675 11.671 0,0
Empregador 4.452 4.503 -1,1
Conta Própria 24.446 23.533 3,9
TFA 2.110 2.232 -5,5
Agropecuária 8.449 8.619 -2,0
Indústria 12.119 11.954 1,4
Construção 6.846 6.738 1,6
Comércio 17.743 17.592 0,9
Transporte 4.854 4.621 5,0
Alojamento 5.539 5.333 3,9
Informação 10.540 10.216 3,2
Administração Pública 16.517 16.285 1,4
Outros Serviços 5.053 4.973 1,6
Serviços Domésticos 6.376 6.254 2,0
Renda Nominal 2.317 2.232 3,8
Renda Real 2.317 2.298 0,8
Massa Nominal 212.808 201.564 5,6
Massa Real 212.808 207.504 2,6

Como é possível observar, houve crescimento pelo segundo mês consecutivo da população ocupada com carteira assinada. O resultado está em linha com os dados do CAGED, que antecipa os resultados da PNAD, conforme estudo publicado no Clube do Código.

Um outro ponto de destaque foi a redução do desemprego com mais de dois anos no terceiro trimestre de 2019, conforme mostra o gráfico a seguir.

Outro destaque foi o crescimento do rendimento médio real, conforme o gráfico abaixo.

Dado o crescimento da população ocupada e dos rendimentos, também houve crescimento da massa de rendimentos conforme o gráfico a seguir.

Com base nos resultados referentes ao trimestre móvel encerrado em outubro, nós atualizamos nossos modelos de previsão. A seguir um resumo das previsões para os próximos meses.

Previsões para a Taxa de Desemprego
SARIMA Kalman BVAR Combinada
2019 Nov 11.5 11.4 11.6 11.4
2019 Dec 11.4 11.3 11.5 11.4
2020 Jan 11.9 11.7 11.5 11.7
2020 Feb 12.4 12.1 11.4 12.0
2020 Mar 12.9 12.6 11.4 12.3
2020 Apr 12.7 12.4 11.3 12.2

E um gráfico que resume as previsões...

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(*) Quer fazer análises de dados como essa? Conheça nossos Cursos Aplicados de R.

CAGED mostra firme recuperação no mercado de trabalho

By | Mercado de Trabalho

O Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED), divulgado mensalmente pelo Ministério da Economia, mostra o fluxo de contratos formais. A boa notícia é que a pesquisa teve resultado positivo pelo sétimo mês consecutivo, já feito o ajuste sazonal. Nos últimos 12 meses, o CAGED com ajuste sazonal manteve média mensal de 40 mil contratações líquidas. O resultado, como mostra o gráfico abaixo, está espalhado pela maior parte dos setores da economia.

Como mostrei em exercício recente do Clube do Código, nos próximos meses deveremos ver uma contaminação dos bons resultados do CAGED sobre a PNAD Contínua, uma pesquisa mais ampla que envolve medidas de estoque no mercado de trabalho.

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(*) Script completo de análise do CAGED está disponível no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Os dados confirmam: CLT sempre foi uma Utopia

By | Mercado de Trabalho

Volta e meia, vejo uma discussão para lá de desinteressante nas redes sociais sobre precarização do trabalho. Na maioria dessas discussões, Uber e outros aplicativos lançados há alguns anos são taxados como responsáveis por uma espécie de precarização nas relações de trabalho. Mas o que dizem os dados sobre isso?

Em primeiro lugar, é preciso dizer que sem o Uber e demais apps, pessoas em situação de desemprego teriam ainda mais dificuldade para gerar renda. De fato, como já publiquei nesse espaço, há não apenas uma correlação, mas uma causalidade entre desemprego e procura pela Uber. Em outras palavras, a existência desse e de outros aplicativos alivia a situação de desemprego porque permite às pessoas nessa situação uma geração de renda que não teriam na falta desses aplicativos.

Um outro ponto menos conhecido do grande público é que o emprego com carteira assinada nunca foi algo universal no mercado de trabalho. Em outras palavras, emprego com carteira assinada sempre foi um luxo, reservado a pessoas com maior qualificação. Para demonstrar esse ponto, basta que peguemos os dados da hoje extinta Pesquisa Mensal do Emprego. A seguir, carrego alguns pacotes e importo os dados que usarei nesse post.

library(magrittr)
library(dplyr)
library(readr)
library(ggplot2)
library(scales)
library(forecast)
### Pacote Seasonal
library(seasonal)
Sys.setenv(X13_PATH = "C:/Séries Temporais/R/Pacotes/seas/x13ashtml")

data = read_csv2('clt.csv',
col_types = list(col_date(format='%d/%m/%Y'),
col_double(), col_double(),
col_double())) %>%
mutate(razao = po_carteira/po*100)

desemprego_sa = ts(data$desemprego, start=c(2002,03), freq=12)
desemprego_sa = final(seas(desemprego_sa))

data = mutate(data, desemprego_sa=desemprego_sa)

Com as variáveis devidamente importadas e tratadas, posso construir um gráfico de correlação entre o desemprego dessazonalizado e a razão entre população ocupada com carteira e a população ocupada total.

Há uma correlação negativa forte entre desemprego e formalização no mercado de trabalho - e também uma relação de causalidade, do primeiro para o segundo, como mostro aqui. Isso dito, mesmo na mínima histórica da taxa de desemprego, o que vimos foi uma formalização um pouco superior à metade da população ocupada.

Nesse contexto, é incorreto dizer que esteja ocorrendo uma precarização do trabalho ao citar as ocupações nascidas a partir de aplicativos como o Uber. Primeiro, porque o emprego formal baseado na CLT nunca foi algo universal no Brasil, mesmo para níveis muito baixos de taxa de desemprego. Segundo, na ausência de aplicativos como o Uber, pessoas na situação de desemprego teriam ainda mais dificuldade de gerar renda. Isso dito, citar o Uber e outros aplicativos como sinônimos de precarização do trabalho é desconhecer os dados históricos do mercado de trabalho.

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(*) O exercício completo estará disponível no Clube do Código ao longo da semana.

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