Modelo Empírico e Bases de dados

De forma a comparar mundialmente as vendas nacionais de lotarias, recolheu-se informação dos almanaques La Fleur das vendas de lotarias de 98 países, durante 15

84 anos (de 1994 a 2008). Estes almanaques fornecem informação das vendas anuais das lotarias por jogo e por organizador, convertidos em dólares americanos.

Para cada país foram somados as vendas de cada organizador, obtendo-se assim as vendas totais por país.

A variável dependente consiste então no logaritmo natural das vendas per-capita (divisão das vendas totais pela população) de cada país.

As variáveis independentes foram obtidas de bases de dados mundialmente reconhecidas que incluem:

Base de dados do Banco Mundial, que providenciou informação quanto ao PIB; Relatório do Desenvolvimento Humano das Nações Unidas, que forneceu os

dados dos níveis de educação dos vários países;

Base de Dados internacional do Censos dos EUA, que proporcionou informação quanto à distribuição de idade e género da população dos países; e

Fact Book Mundial da CIA, que deu informação sobre a religião de cada país.

5.1.1.1 Modelo Empírico

Para cada um dos jogos de lotaria, foi estimado um modelo de regressão, em que se usou o logaritmo natural das vendas per-capita como variável dependente e o PIB per- capita, o índice de educação, a distribuição de idades e género e a religião como variáveis explicativas.

85 O modelo econométrico especificado é o seguinte:

Y

= + X´

+

+

Onde Yit corresponde às vendas per-capita do Total (jogos totais), Loto (jogos de Loto),

Números (jogos de números), Keno (jogos keno) e Instant (jogos instantâneos) no país i e no ano t;

Xit é um vector (k x 1) das variáveis explicativas, como foram definidas anteriormenteo, é um vector (k x 1) de coeficientes desconhecidos, a serem

estimados, é a ordenada na origem, _t é o efeito ao longo do tempo e comum para todos os países (agrupa os factores que afectam todos os países no mesmo período de tempo, no mesmo ano), _it é a variável residual aleatória assumida como normal e identicamente distribuída (IID) com E ( it) =0 e Var( it)= 2 >0.

Assume-se que as variáveis explicativas são exógenas.

O uso dos logaritmos reduz o efeito de escala e permite-nos obter as elasticidades. Não incluímos os efeitos não observados invariáveis no tempo e específicos dos países.

Uma alternativa ao estimador dos efeitos fixos é o uso do método dos mínimos quadrados com variáveis time dummy (dummies temporais). A consideração destas dummies permite o controlo dos efeitos ao longo do tempo para todas as unidades seccionais (países). Controlamos os efeitos do tempo através da inclusão da variável dummy temporal (neste caso, o ano).

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5.1.1.2 Variável Explicada

Os dados para cada tipo de jogo foram obtidos dos almanaques das Lotarias Mundiais de 1994 a 2008 da editora La Fleur. As vendas dos jogos de lotaria foram então divididas pela população anual média, com idade superior a 15, obtida da base de dados internacional do Censos dos EUA, para cada ano e país.

Total é o logaritmo das vendas per-capita totais, idade superior a 15 (PCS).

Lotto, Numbers, Keno, Toto, Draw e Instant são o logaritmo das respectivas vendas per

capita, idades superiores a 15.

5.1.1.3 Variáveis Explicativas

As características dos países incluídas em Xit consistem no rendimento, educação,

idade, género e religião.

Vários autores argumentam que as lotarias são uma forma regressiva de taxação (Clotfelter e Cook, 1987; Price e Novak, 1999; Ghent e Grant, 2007).

Price e Novak (1999) consideram que “os coeficientes da elasticidade procura rendimento podem ser usados como uma medida da regressividade da taxa porque as receitas fiscais das vendas de lotarias são uma proporção constante do preço do bilhete de lotaria”. Assim, usamos como variável explicativa, o logaritmo natural do produto interno bruto per capita, em paridade do poder de compra, em dólares americanos (PCGDP), do Banco Mundial.

Uma vez que tanto a variável vendas per capita como a variável rendimento per capita (PIB per capita, ou no inglês, PCGDP) estão em logaritmos, o coeficiente estimado da variável explicativa dá-nos a elasticidade-rendimento da procura (pressupõe-se que a procura é igual às vendas). Espera-se uma correlação negativa entre PCGDP e PCS.

87 A maioria dos estudos realizados sobre lotarias revela a existência de uma relação inversa entre a educação e o consumo de produtos de lotaria (Clotfelter e Cook, 1987, 1990; Kitchen e Powells, 1991; Croups, Haddock, e Webley, 1998).

O nível de educação de um país é medido pelo índice de educação que é um dos três indicadores que suportam o índice de desenvolvimento humano.

O índice de educação baseia-se na taxa de literacia adulta e no rácio combinado dos níveis de educação primária, secundária e terciária e foi obtido dos relatórios de desenvolvimento humano das Nações Unidas.

Ao incluirmos a variável da educação (EI), procuramos inferior o efeito da educação na procura de produtos de lotaria. Esperamos que o coeficiente apresente um sinal negativo.

De acordo com Clotfelter e Cook (1989), as pessoas com idades entre os 25 e os 64, são mais propensas a consumir produtos de lotaria.

Jackson (1994), no seu estudo da Lotaria Estatal de Massachusetts, descobriu que em 1983, a proporção da população no intervalo de idades acima dos 65 estava inversamente relacionada com as vendas de lotarias per capita mas, em 1990, esta relação havia-se invertido. Assim, de acordo com a literatura, aqueles que jogam menos são os jovens e os idosos e, como tal, um país com uma percentagem alta de jovens ou idosos terá menos vendas de lotarias.

De forma a determinar a validade desta afirmação internacionalmente, considerámos 4 intervalos de idade: AGE1- [15-29]; AGE2 - [30-44]; AGE3 - [45-64]; AGE4 - [65+]. A população com as idades compreendidas nos intervalos, estabelecido como

88 percentagem da população total, foi obtida da Base de Dados internacional do Censos dos EUA.

Esperamos um coeficiente mais baixo para as variáveis AGE1 e AGE4 que para as variáveis AGE2 e AGE3.

Os estudos de lotarias têm ainda revelado que os homens jogam mais que as mulheres (Clotfelter e Cook, 1989).

No estudo de Price e Novak (1999), este resultado é confirmado quando se analisa os jogos de loto mas é contraditório em jogos instantâneos e de números. A variável GenderRatio – população total masculina com idade superior a 15 a dividir pela população total feminina com idade superior a 15, obtida da Base de Dados internacional do Censos dos EUA, é usada para examinar esta asserção.

Esperamos que os homens joguem mais na maioria dos jogos de lotaria e assim, é esperado um coeficiente positivo para a variável GenderRatio.

Vários estudos indicam a existência de uma relação entre o jogo e a religião. Existem algumas contradições nos vários estudos efectuados sobre o assunto. Por exemplo, enquanto Rubenstein e Scafidi (2002) consideram na sua análise que os indivíduos que vão consistentemente à igreja são mais avessos a actividades de jogo, Giacopassi, Nichols, e Stitt (2006) contradizem esta descoberta e Ghent e Grant (2007) afirmam a inexistência de qualquer relação entre religião e as vendas de produtos de lotaria. Christian é a percentagem de cristãos no total da população de um país. Esta variável foi obtida através da soma da percentagem de católicos, protestantes e cristãos ortodoxos de cada país, obtido do Fact Book Mundial da CIA.

89 Esperamos uma relação positiva entre a percentagem de cristãos de um país e o seu consumo geral de produtos de lotaria.