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Instituições Econômicas (ie) e de Instituições Políticas (ip)

O primeiro conjunto de dados necessários para os exercícios empíricos propostos para este capítulo foi obtido anteriormente, com a criação do banco de dados de qualidade das instituições políticas e econômicas.42 _{Para que seja possível analisar} as últimas três décadas, no entanto, será necessário ainda estender a série de instituições econômicas para o período anterior a 1996, o que será feito por meio de um encadeamento dos dados agregados com o indicador médio ponderado de instituições econômicas de 1982 a 1995 da Political Risk Services (PRS) 43_{– que é a} única fonte, dentre as escolhidas pelo artigo 1, que tem dados desde a década de 1980.

Uma vantagem destes dados da PRS é que são indicadores abrangentes em termos conceituais, pois são calculados pela média ponderada de quatro indicadores desagregados – como descrito no artigo 1.44 _{O gráfico 3.1 mostra um comparativo} de médias, que parecem apresentar tendências similares, embora com oscilações interanuais diferentes.

Desigualdade de Renda (gini)

Outro conjunto de dados não triviais que serão utilizados neste capítulo é sobre desigualdade de renda para um grupo amplo de países e para um período suficientemente grande para viabilizar estudos com dados em painel. O primeiro problema que surge é a falta de uniformidade conceitual e metodológica na aferição da desigualdade, mesmo quando se utiliza um mesmo índice – no caso, o índice de Gini. Em muitos países, também não é possível contar com uma fonte “oficial” de dados de desigualdade. Devido a essas dificuldades, não há uma base de dados internacional pronta para ser usada em estudos com dados em painel, ao contrário

42 _{Os dados usados neste capítulo foram estimados pelo} chamado “método alternativo”, com alpha

fixo (média 1996-2010).

43 _{Para se evitar problemas no encadeamento (através da variação percentual) em função da}

existência de notas negativas para muitos países, foi preciso somar um valor fixo suficiente para evitar que qualquer país tivesse nota negativa e, depois de calculada a nota encadeada, subtrair esse mesmo valor fixo para, então chegar à nota final encadeada.

44 Os dados para o período de 1982-1983 são disponibilizados pelo IRIS Center – da Universidade de

83 do que ocorre, por exemplo, com os dados de Contas Nacionais e de Balanço de Pagamentos – que contam até com manuais metodológicos amplamente reconhecidos internacionalmente.

GRÁFICO 3.1 – Instituições Econômicas: método alternativo, alpha fixo (média 1996-2010), versus PRS – 1996-2010

Fonte: elaboração própria.

A principal base de dados cross-country de desigualdade de renda/consumo é o World Income Inequality Database da United Nations University/World Institute for Development Economics Research (UNU-WIDER). A versão utilizada neste trabalho é a 2.0c, de maio de 2008 – denominada como WIID2C. Assim como nas versões anteriores, o WIID2C incorpora informações de diversas fontes de dados, dentre as quais se destacam dados de Deininger e Squire (1996), muito usada na literatura sobre desigualdade e crescimento.45 _{Embora o WIID2C seja uma base bastante rica} em informações, para um grande número de países e período, não é possível utiliza- la sem um tratamento prévio cuidadoso.

Os dados do WIID2C, em muitos casos, contêm informações de diversas fontes para o mesmo país e período. Há casos também de múltiplos dados para um país/ano de uma mesma fonte. Neste trabalho, a opção foi por fazer uma seleção inicial filtrando os dados originais para um período a partir de 1981, coincidente com o período disponível para a série de instituições políticas. Dos outros três filtros empregados utilizados, foram selecionados apenas os dados com cobertura completa em relação

84 à área (rural, urbana ou regiões específicas), à população (tipo ou setor no qual está empregada) e à idade.

O último filtro automático empregado refere-se à qualidade dos dados. No na primeira versão do WIID (o WIID1) e no trabalho de Deininger e Squire (1996), as estimativas do índice de Gini eram divididas entre “confiáveis” (ou aceitáveis) e “não- confiáveis” (ou não-aceitáveis). O WIID2C implantou uma nova forma classificação, com quatro níveis de qualidade. A opção nesta tese foi por utilizar apenas os dados com as classificações 1 e 2, as duas melhores de acordo com os critérios descritos por UNU-WIDER (2008).

Depois de filtrar os dados por meio dos critérios mencionados, da mesma forma que foi feito no capítulo anterior, foram realizados ajustes, descritos no APÊNDICE A, com o objetivo de se obter séries mais longas do que a nomenclatura original dos países permitiria fazer. Isso porque, ao longo do tempo, muitos países são desmembrados e/ou agrupados e, por isso, mudam de nome e poderiam geram uma perda de informações relevantes caso não fossem considerados.

Em seguida, foi necessário um trabalho mais detalhado e complexo de escolha dos dados por meio de análises específicas para cada país. O objetivo principal foi manter a homogeneidade metodológica das séries temporais de cada país. Quanto à comparabilidade entre países, realmente, não é possível garantir a plena homogeneidade metodológica, o que prejudica a comparação dos níveis de desigualdade em dado período de tempo. Esse problema, no entanto, é enfrentado por todos os trabalhos que usam dados de desigualdade em nível mundial. Quando o que se pretende é analisar uma região específica, como a Europa, por exemplo, pode ser possível a garantir tal homogeneidade porque há um órgão multilateral de estatísticas – no caso, o Eurostat – que trabalha junto aos países para uniformizar metodologias de cálculo.

Porém, quando se utilizam dados em diferença, como será feito aqui nas estimativas por meio de métodos de painel dinâmico, esse problema da comparabilidade em nível é minimizado.

O último trabalho que foi feito com esses dados de desigualdade foi a ampliação da cobertura temporal, que terminava em 2006 (último ano das base de dados do

85 WIID2C) e foi ampliado para 2010 utilizando-se algumas das fontes citadas pelo WIID2C. Foram acrescentados ou substituídos também alguns dados para o período anterior a 2006 com o objetivo de manter a uniformidade metodológica intertemporal e para substituir dados que tinham sido atualizados pela própria fonte citada no WIID2C.

Os resultados finais, com as médias por períodos de 5 anos que serão utilizadas nos exercícios econométricos, estão na Tabela F1 – no APÊNDICE F.

Indicador de Durabilidade do Regime Político (reg_dur)

A variável de durabilidade do regime político é um índice normalizado – de forma análoga ao que foi feito com os indicadores de instituições estimados no capítulo 2 – numa escala crescente quanto mais durável for o regime político do país. Este indicador foi construído com base na variável de durabilidade do regime político do Polity IV Project (PIV). 46 _{Como descrito em Marshall, Gurr e Jaggers (2010, p.17),} esta variável original é calculada pelo número de anos desde a última mudança de regime (definido por uma mudança de três pontos no indicador “polity” por um período de três anos ou menos) ou no final do período de transição definido pela falta de instituições políticas estáveis.

É importante ter claro que mesmo um país com regime político autocrático pode ter um indicador reg_dur com valor elevado. A Coréia do Norte, por exemplo, tem um valor de reg_dur mais elevado do que o da Coréia do Sul (1,08 contra -0,21, respectivamente). Cabe ressaltar também que não se deve confundir durabilidade de regime político com durabilidade de mandato de chefe de governo. Num regime democrático, o chefe de governo é alterado periodicamente por meio do sufrágio universal sem que haja qualquer mudança de regime político.

Log da Renda Per Capita em 𝑡 - 1 (L.rdgpe_pop)

A renda per capita foi obtida com dados da Penn World Table (PWT 8.0).47 _A variável utilizada é o logaritmo natural do PIB per capita encadeado medido em

46 O código original do PIV, para a variável em número de anos, é “durable”.

47 _{Esta nova versão da PWT foi lançada por Feenstra, Inklaar e Timmer (2013a) numa parceria entre}

86 paridade de poder de compra em milhões de dólares a preços de 2005 dividido pelo número de habitantes do período.48

Escolaridade em 𝑡 - 1 (L.yr_sch)

Os dados de educação são de Barro e Lee (2012). A série escolhida para representar a variável de educação é a que mensura a média de anos de escolaridade alcançados da população com 25 anos ou mais (em 𝑡 − ).