Houve ajuste fiscal em 2015 e 2016?

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

O objetivo básico da Análise Macro é contribuir com a melhoria do ensino e do debate sobre economia do país. Entendemos que isso só é possível com a ampla divulgação de ferramentas para lidar com a evidência empírica disponível. Isso dito, e de modo a contribuir com o debate sobre política fiscal no país, divulgo aqui a dissertação de mestrado do economista Gabriel Leal de Barros (da Instituição Fiscal Independente), recentemente defendida na FGV.  A dissertação faz uma discussão metodológica e empírica sobre o Resultado Fiscal Estrutural, aquele que desconsidera receitas e despesas não recorrentes e é controlado pelo ciclo econômico no que tange ao seu efeito sobre receita/despesa do setor público.

Uma vez definido o resultado fiscal estrutural, pode-se calcular o impulso fiscal, isto é, a variação do resultado fiscal entre dois períodos. Se o impulso é positivo (negativo), diz-se que a política fiscal encontra-se em terreno expansionista (contracionista). Isso dito e utilizando o pacote tabulizer, extrai a tabela 5 da dissertação e gerei o gráfico abaixo, que retrata o impulso fiscal ao longo de 1998 a 2017.

Como se vê pelo gráfico, o impulso fiscal foi positivo tanto em 2015 quanto em 2016, o que configura uma política fiscal expansionista nesse período. O trabalho do Gabriel, com efeito, se soma ao conjunto de evidências de que, de fato, somente em 2017 tivemos algum prenúncio de ajuste fiscal, refletindo a aprovação da PEC do Teto no final de 2016.

Para quem quiser conferir o trabalho do Gabriel na íntegra, basta clicar aqui.

[/et_pb_text][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/cursosaplicados.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="off" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"] [/et_pb_image][/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

Coletando dados regionais do CAGED no Python

Os dados regionais do CAGED permitem analisar o mercado de trabalho de forma detalhada, em termos de setores, educação, rendimento e características pessoais dos trabalhadores brasileiros. Neste exercício mostramos como acessar estas informações online via Python.

Coletando dados de Setores Censitários do Censo 2022 no Python

Dados sobre a demografia e o território são primordiais para definir e implementar políticas públicas, áreas de atuação comercial e/ou estratégias de marketing. Sendo assim, saber usar os dados do Censo 2022 pode trazer vantagens competitivas. Neste exercício mostramos como obter os dados da Malha de Setores Censitários no formato vetorial (GeoJson) usando o Python.

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.