A relevância do déficit da previdência e a necessidade de reforma

[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_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" text_font="Verdana||||"]

Em post anterior nesse espaço, comecei a escrever sobre a necessidade da reforma da previdência. Para isso, usei um argumento simples: mostrar o comportamento das despesas previdenciárias do regime geral. Uma série temporal cujo processo gerador se parece com um passeio aleatório com drift e que tem crescido acima de 6% ao ano (em termos reais) tem, de fato, uma trajetória caótica. Para mantê-la, será preciso cada vez mais destinar os recursos de outros bens e serviços públicos, dada a existência do limite de crescimento global da despesa primária, para a conta da previdência. Simples, não?

Infelizmente, nada é simples no Brasil. Recebi alguns comentários criticando a falta do "outro lado", isto é, da receita. Parece que para esses, não basta dizer que a despesa previdenciária está crescendo a 6% ao ano em termos reais. É preciso mostrar que as receitas acompanham esse crescimento, como se isso fosse trivial. Não é. Estamos falando de um crescimento que é o dobro do PIB no período da amostra. Em outras palavras, se o PIB não acompanha esse crescimento, significa dizer que a carga tributária (relação entre impostos e PIB) está aumentando. Manter, portanto esse ritmo de crescimento da despesa implica em retirar cada vez mais recursos da sociedade para financiar a previdência.

O outro problema óbvio é que se o PIB tem taxas negativas de crescimento, isso vai afetar a arrecadação do governo, o que vai levar a um aumento do déficit público. Logo, em momentos de recessão como o atual, as contas públicas se tornam insustentáveis, dada a rigidez e crescimento excessivo do gasto. Não importa, desse modo, o lado da receita, quando você tem uma trajetória explosiva da despesa.

Processos estocásticos e séries temporais

Houve também alguma confusão entre processos estocásticos e séries temporais. E aqui talvez seja interessante esclarecer como esses conceitos se relacionam. Usando Pfaff (2008), um processo estocástico é uma sequência ordenada de variáveis aleatórias, podendo ser definido formalmente como

(1)   \begin{equation*}\left \{y(s,t), s \in S, t \in \Im \right \}\end{equation*}

onde, para cada t \in \Im, y(., t) é uma variável aleatória no espaço amostral S, e a realização desse processo estocástico é dada por y(s, .) para cada s \in S com respeito a um ponto no tempo t \in \Im. Consequentemente, a série temporal que observamos é uma realização particular de um processo estocástico desconhecido. Ela pode ser representada como segue

(2)   \begin{equation*} \left \{ y \right \}_{t=1}^{T} = \left \{ y_{1}, y_{2}, ..., y_{t}, ..., y_{T-1}, y_{T} \right \} \end{equation*}

Nesses termos, esse processo estocástico desconhecido é o que chamamos de processo gerador dos dados que forma uma série temporal. Cada y_{t} em \left \{ y \right \}_{t=1}^{T} é, desse modo, apenas um valor possível de uma variável aleatória. Uma variável aleatória, por seu turno, é aquela que assume valores numéricos e tem um resultado que é determinado por um experimento. O desafio do econometrista será, portanto, tendo acesso apenas à série temporal, buscar compreender esse processo estocástico desconhecido. Quanto melhor for essa compreensão, melhor será a modelagem e, com efeito, a previsão de observações futuras. O protocolo utilizado no post, desse modo, buscou investigar se a série em questão era gerada ou não por um processo estacionário. E de fato não era. O processo se parece com um passeio aleatório com drift, isto é, um processo não estacionário.

Déficit da previdência e situação das contas públicas

Uma última questão que gostaria de abordar nesse post é sobre o tal déficit da previdência. Isso porque, alguns economistas alternativos têm proliferado a ideia de que a previdência seria superavitária e, por isso, não haveria necessidade de reforma. Para discutir essa questão, vamos colocar primeiro o cômputo oficial do governo. O gráfico abaixo ilustra as despesas e receitas com o regime geral.

A região sombreada entre a despesa e a receita seria o déficit da previdência, nas estatísticas oficiais. Dizer que ele é superavitário, portanto, implica em adicionar outros tributos no lado da receita, fechando assim o gap representado pela região sombreada. Mas isso não faz sentido porque as outras despesas que são financiadas por esses tributos não deixaram de existir. E isso é menos relevante ainda na situação atual, quando temos um déficit primário nas contas públicas. Isto é, juntando todas as receitas, não é possível pagar as despesas do governo. O gráfico abaixo ilustra o resultado primário do governo central (receitas menos despesas não financeiras) - a interpretação não muda se incluirmos estados, municípios e estatais, dando origem ao setor público consolidado.

O fato concreto é que a despesa primária total do governo tem crescido a 6% ao ano, em termos reais, há mais de vinte anos, o que exigiu uma elevação consistente das receitas. Quando isso não foi possível, como no momento atual, experimentamos déficits primários que pressionam a dívida, gerando aumento na percepção de risco. O primeiro passo, desse modo, para conter o avanço desse déficit foi limitar o crescimento da despesa primária total. Isso foi feito com a PEC do Teto. Agora, dentre as classes de despesa, a que se mostra em trajetória mais crítica é justamente a previdência. De novo, se nada for feito, teremos que alocar cada vez mais recursos para financiar esse crescimento da despesa previdenciária, sobrando cada vez menos dinheiro para os demais bens e serviços e mais impostos para as famílias e empresas.

Conclusão

Em assim sendo, leitor, a relevância da discussão está na trajetória explosiva da despesa previdenciária, que na presença do teto de gastos, vai exigir cada vez mais recursos destinados a outros bens e serviços. Se nada for feito, no limite, o orçamento público será destinado exclusivamente a pagar aposentadorias e pensões. Não sem, claro, exigir cada vez mais impostos da sociedade.

Uma reforma que, portanto, interrompa aquela trajetória da despesa previdenciária, nada mais é do que uma simples imposição da realidade. Ainda que alguns, infelizmente, não queiram vê-la...

_________________________________

Pfaff, B. Analysis of integrated and cointegrated time series with R. Springer, New York, second edition, 2008.

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_button admin_label="Botão" button_url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/series-temporais/" url_new_window="off" button_text="Aprenda sobre Séries Temporais" button_alignment="center" background_layout="light" custom_button="off" button_letter_spacing="0" button_use_icon="default" button_icon_placement="right" button_on_hover="on" button_letter_spacing_hover="0"] [/et_pb_button][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_button admin_label="Botão" button_url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/ggplot2/" url_new_window="off" button_text="Aprenda a fazer gráficos incríveis com o R " button_alignment="center" background_layout="light" custom_button="off" button_letter_spacing="0" button_use_icon="default" button_icon_placement="right" button_on_hover="on" button_letter_spacing_hover="0"] [/et_pb_button][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise exploratória para modelagem preditiva no Python

Antes de desenvolver bons modelos preditivos é necessário organizar e conhecer muito bem os dados. Neste artigo, damos algumas dicas de recursos, como gráficos, análises e estatísticas, que podem ser usados para melhorar o entendimento sobre os dados usando Python.

Como usar modelos do Sklearn para previsão? Uma introdução ao Skforecast

Prever séries temporais é uma tarefa frequente em diversas áreas, porém exige conhecimento e ferramentas específicas. Os modelos de machine learning do Sklearn são populadores, porém são difíceis de aplicar em estruturas temporais de dados. Neste sentido, introduzimos a biblioteca Skforecast, que integra os modelos do Sklearn e a previsão de séries temporais de forma simples.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

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.