Por que a Reforma da Previdência é prioritária?

Hoje eu atualizei o script Monitor Fiscal, que faz parte do kit de apresentações do curso de Análise de Conjuntura usando o R e que também está disponível no Clube do Código. Por se tratar de dados fiscais, o Monitor é o maior script do kit de apresentações, dando ao aluno do curso uma excelente noção de como coletar e tratar dados reais da economia brasileira.

A apresentação está dividia em três grandes partes. Na primeira, são coletados os dados da Secretaria do Tesouro Nacional (STN), que produz o resultado primário do governo central. Isto é, traz as receitas e despesas do Tesouro Nacional, da Previdência Social e do Banco Central.  Já nesse bloco de dados, a propósito, é possível verificar a situação precária das contas públicas, como ilustra o resultado primário em valores reais abaixo.

O resultado primário é obtido pelo confronto entre despesas e receitas líquidas das transferências para estados e municípios. O que podemos ver no gráfico acima, destacado na área vermelha clara, é que houve nos últimos anos, desde 2011, um grande declínio dessa métrica, sendo parcialmente revertido na margem. No último dado disponível, o resultado primário encontra-se negativo em R$ 122,2 bilhões. Recentemente, a propósito, o governo divulgou no PLDO 2020 estimativa de déficit primário até 2022.

O déficit primário de R$ 122,2 bilhões, a propósito, é obtido pelo confronto entre despesas primárias de R$ 1.381 bilhões contra receitas de R$ 1.254 bilhões. O gráfico acima mostra que a boca de jacaré se abriu no final de 2014 e não fechou mais, gerando o déficit primário ilustrado no primeiro gráfico. Nós podemos melhorar nosso entendimento desse problema desagregando receitas e despesas. O gráfico abaixo ilustra as principais classes de receitas.

Os valores estão deflacionados a preços de fevereiro de 2019 e acumulados em 12 meses, como é ensinado em nosso curso de Análise de Conjuntura usando o R. Observe que há uma queda na ponta em todas as classes de receita. A seguir, colocamos as despesas desagregadas.

Os valores também estão deflacionados a preços de fevereiro de 2019 e acumulados em 12 meses. Feita essa suavização, salta aos olhos a tendência positiva e ininterrupta de crescimento dos gastos com previdência. Na ponta, esses gastos já somam R$ 600,8 bilhões, representando 43,5% da despesa total do governo central.

Importante dizer, diga-se, que os gastos com previdência acima representam apenas os gastos com o INSS. Não estão incluídos os gastos com o regime próprio, isto é, com os servidores civis e militares. Infelizmente, não há transparência sobre esses gastos e, portanto, não há disponível uma série histórica mensal onde possamos fazer uma análise similar.

Como se vê, entretanto, os gastos com previdência são de longe o principal problema do governo central porque são gastos inflexíveis e que crescem de forma ininterrupta ao longo do tempo. Caso nada seja feito, portanto, eles consumirão cada vez mais recursos do orçamento público, deixando menos dinheiro para outras áreas como saúde, educação e segurança.

Isso e muito mais você aprende em nosso curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como usar o Google AI Studio e o Gemini?

Na corrida da IA, novas ferramentas e modelos são lançados quase que diariamente. Neste artigo mostramos como o Google tem competido neste mercado através do AI Studio e do Gemini e damos um exemplo de integração em Python.

Analisando a ancoragem das expectativas de inflação no Python

Se expectativas de inflação ancoradas com a meta são importantes para a economia, analisar o grau de ancoragem é imperativo para economistas e analistas de mercado. Neste exercício mostramos uma forma de aplicar esta análise com uma metodologia desenvolvida pelo FMI. Desde a coleta dos dados, passando pelo modelo e pela visualização de dados, mostramos como analisar a política monetária usando o Python.

Como analisar a DRE de empresas de capital aberto usando o Python

Quando analisamos a demonstração de resultados de uma empresa listada na bolsa de valores, frequentemente recorremos a ferramentas convencionais, que embora sejam úteis, muitas vezes carecem de automação. É aqui que entra o Python. Neste post, exploramos o poder do Python para automatizar o processo de coleta, tratamento e análise dos dados da Demonstração do Resultado do Exercício (DRE) da Eletrobras, utilizando dados fornecidos pela CVM (Comissão de Valores Mobiliários).

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.