Após uma breve explanação das variáveis empregadas neste trabalho, quais sejam a Pobreza, a Desigualdade; as Transferências Constitucionais e o Fundo Constitucional de Financiamento do Nordeste – FNE, são abordados aqui neste capítulo os aspectos metodológicos utilizados para se calcular as elasticidades da proporção de pobres e pobres indigentes em relação à desigualdade de renda (medida pelo Coeficiente de GINI), ao FNE, às Transferências Constitucionais (FPE; FPM; e FUNDEF), à Renda e à Educação.
As elasticidades são calculadas para o Nordeste Brasileiro com base em dados referentes aos nove estados nordestinos, e que a série histórica trabalhada corresponde ao período de 1994 a 2005, período pós-Plano Real (estabilização da economia brasileira), no qual ocorreu uma considerável queda na pobreza durante a década de 1990, alcançando uma certa estabilidade de 1995 a 2003, para em seguida dar sinais de início de uma nova trajetória de queda.
5.1 Fontes de Dados e Variáveis Empregadas
O presente trabalho emprega dados colhidos junto ao Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – IPEA; Ministério da Integração Nacional; e Secretaria do Tesouro Nacional – STN.
No tocante ao IPEA, foram consultados dados referentes ao Coeficiente de Gini, o índice de proporção de pobres (P0 Pobreza), índice de proporção de pobres indigentes (P0 Indigência), a renda domiciliar per capita média dos indivíduos pobres e dos indigentes e os dados referentes à Média de Anos de Estudo de Pessoas com 25 Anos ou Mais. No site do Ministério da Integração Nacional, foram obtidos os dados referentes às aplicações do FNE dos nove estados pertencentes à Região Nordeste para todos os anos da série histórica estudada. Já os dados respeitantes às principais Transferências Constitucionais (FPE, FPM e FUNDEF) foram colhidos na página da Secretaria do Tesouro Nacional.
Coloca-se aqui que os dados referentes ao Coeficiente de Gini, ao índice de pobreza, ao de indigência, à média de anos de estudos (pessoas com idade igual ou superior a 25 anos) e à renda domiciliar per capita média das pessoas pobres e indigentes não foram informados para os anos de 1994 e 2000 em função de o IPEA utilizar, para obtenção dos mesmos, as informações colhidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE através da Pesquisa Nacional de Amostra de Domicílios – PNAD, a qual não foi a campo em 1994 e 2000. Com referência ao FUNDEF, conforme comentado no capítulo 4 deste trabalho informa-se que o mesmo entrou em vigor em todos os estados, Distrito Federal e municípios apenas a partir de 1º de janeiro de 1998, portanto, só tendo disponibilidade de dados desse ano em diante.
Além disso, coloca-se também que os valores aqui empregados foram deflacionados pelo índice nacional de preços ao consumidor (INPC) anual com base em 2005 e que todas as tabelas com os dados corrigidos pelo referido índice encontram-se elencadas no Anexo II deste trabalho.
Na Tabela 17 a seguir, estão descritas as variáveis utilizadas no cálculo das elasticidades da pobreza e da indigência, ambas em relação à concentração de renda, às transferências constitucionais, ao FNE, à Média dos Anos de Estudo dos Indivíduos com 25 anos ou mais de Idade e, ainda, à renda domiciliar per capita média dos indigentes, para o Nordeste brasileiro.
Tabela 17 – Significado das Variáveis Empregadas
Variável Significado
Gini Coeficiente de Gini
it
P0 Proporção de Indigentes
it
P
P0 Proporção de Pobres
RPCINit Renda Domiciliar per capita Média dos Indigentes
RPCPOit Renda Domiciliar per capita Média dos Pobres
FNEit Aplicações do Fundo Constitucional de Financiamento do Nordeste – FNE
AEit Anos de Estudo
Transfit Cesta das Três Transferências (FPE, FPM e FUNDEF)
TENDit Termo Tendência
As variáveis explicadas (dependentes) são P0 (Proporção de Indigentes) e P0P (Proporção de Pobres), enquanto que as explicativas (independentes) são a
Gini, a FNE, a RPC, a AE e a Transf.
5.2 Análise de Regressão e Modelagem Econométrica
É sabido que os dados econômicos são verificados numa variedade de tipos, sendo que as estruturas mais importantes encontradas nos trabalhos aplicados são Dados de Corte Transversal (Cross-Section); Dados de Séries de
Tempo (Séries Temporais); e Dados em Painel (Longitudinais)19.
Neste trabalho, a estrutura de dados adotada é a de Dados em Painel, a qual se revelou a mais adequada em função das características das informações utilizadas. Pode-se dizer que os dados em painel têm uma dimensão espacial e outra temporal, uma vez que a mesma unidade de corte transversal (neste caso, os Estados Nordestinos) é acompanhada ao longo do tempo20.
Como os modelos de regressão utilizados aqui são embasados nesse tipo de dados, são, então, denominados de modelos de regressão com dados em painel.
Conforme Gujarati (2006), os dados em painel podem detectar e medir efeitos melhor do que quando a observação é feita por meio de corte transversal puro ou série temporal pura. Além disso, por combinarem séries temporais com dados de corte transversal, eles proporcionam dados mais informativos, mais variabilidade e menos colinearidades entre as variáveis empregadas, mais graus de liberdade e mais eficiência. Assim, a utilização de dados em painel permite conjugar a diversidade de comportamentos individuais com a existência de dinâmicas de ajustamento, ainda que potencialmente distintas. Ou seja, permite tipificar as respostas de diferentes indivíduos a determinados acontecimentos, em diferentes momentos.
19 Para um aprofundamento do assunto, ler Gujarati (2006) e Wooldridge (2006).
20 Um conjunto de dados em painel (ou dados longitudinais) consiste em uma série de tempo para
Os dados em painel sugerem a existência de características diferenciadoras dos indivíduos, entendidos como unidade estatística de base. Características estas que podem ou não ser constantes ao longo do tempo, de tal forma que estudos temporais ou seccionais que não tenham em conta tal heterogeneidade produzirão, quase sempre, resultados fortemente enviesados (revelação da heterogeneidade individual).
Em resumo, podem enriquecer a análise empírica de forma que seria impossível se um determinado trabalho se restringisse aos dados em corte transversal ou em séries temporais de forma isolada.
Neste trabalho, foram agrupados dados das variáveis empregadas (dependentes e independentes) com base em dois painéis equilibrados21, um para a variável dependente Proporção de Pobres (P0Pit) e o outro para Proporção de
Indigentes (P0it), os quais foram formados por informações inerentes aos nove
estados da Região Nordeste (unidades de corte transversal), para o período de 1994 a 2005, num total de 576 observações para cada um dos modelos de regressão.
De um modo geral, a formação de um modelo estimado com base em dados em painel pode ser apresentada do seguinte modo:
yit = Ci + β Xit + εit , i = 1, 2, 3, …, N; t = 1, 2, 3, …, T (V)
Onde:
yit = variável dependente;
Xit = variável independente;
εit = erro aleatório;
Ci = representa os efeitos individuais das unidades de cross-section (corte
transversal).
21 Tem-se um painel equilibrado quando cada unidade de corte transversal possui o mesmo número
de observações de séries temporais. Caso o número de observações diferir entre os participantes do painel, tem-se um painel desequilibrado.
O subscrito i refere-se a cada unidade de corte de transversal (estados nordestinos) e o t indica o período de tempo no qual essas unidades foram observadas.
Para se analisar os efeitos das variáveis explicativas sobre a pobreza, o presente trabalho propõe um modelo do tipo log-log para se calcular as elasticidades para a Região Nordeste.
O próximo capítulo traz os resultados obtidos a partir dos mencionados modelos de regressão com dados em painel.