Para que servem os dados?

Ao longo das últimas décadas, os economistas adquiriram o bom costume de testar se suas teorias são compatíveis com aquilo que os dados nos contam sobre o funcionamento do mundo real. Para tal, fazem uso extensivo de métodos empíricos originados na estatística.

A estrutura de uma investigação empírica é quase sempre algo como: um determinado conjunto de variáveis x aqui ajuda a explicar o comportamento de uma variável y? Sim ou não? Qual variável x é mais relevante? Seu impacto é variável no tempo? Um exemplo envolvendo microeconomia: os dados sugerem mesmo a existência de uma relação entre anos de estudo e anos de experiência no mercado de um lado, e o salário do trabalhador, do outro? Em caso afirmativo, essa relação se alterou nos últimos anos? O impacto para o subgrupo de homens é diferente do para o subgrupo de mulheres?

Outro exemplo, dessa vez envolvendo macroeconomia: há constatação empírica de que bancos centrais mais independentes de fato acabam entregando para a sociedade taxas de inflação mais baixas, sem precisar para isso por a taxa de juros lá na lua?

Constatar se duas variáveis caminham juntas – y sobe quando x sobe; y cai quando x cai – é relativamente simples quando se sabe um pouco de estatística. Muito mais difícil é responder: os movimentos da variável x são a causa efetiva dos movimentos observados na variável y?

Na verdade, quando observamos x e y caminhando juntas, pode ser que y esteja causando x, e não o contrário. Por exemplo, ao utilizarmos dados para diversos países, notamos que comércio internacional e nível de desenvolvimento econômico são variáveis que andam juntas: países mais abertos ao comércio tendem a ser mais ricos. Mas como saber se, em vez da teoria tradicional que diz que mais comércio leva a maior desenvolvimento, o que os dados estão contando não é, na verdade, que países mais desenvolvidos escolhem abrir mais suas fronteiras ao comércio? Em outras palavras, em economia frequentemente nos defrontamos com a velha polêmica do ovo e da galinha, e por isso precisamos ficar sempre de olhos bem abertos.

Observação: nesse caso, parece ser verdade que o comércio causa mesmo maior nível de desenvolvimento. Sabemos disso porque os dados revelam que países geograficamente mais afastados ou isolados de outros centros importantes fazem menos comércio internacional e são ao mesmo tempo menos desenvolvidos. Se comércio não fosse importante para explicar nível de desenvolvimento econômico, esperaríamos que distância a outros centros não afetasse em si o nível de desenvolvimento de um país. Mas afeta! Portanto, temos aí uma bela indicação da importância causal do comércio sobre a variável y desenvolvimento.

Outras vezes, a associação entre duas variáveis x e y pode ser fruto do efeito de uma terceira variável z, e não necessariamente do efeito causal de x sobre y. É como se a associação encontrada entre y e x na verdade proviesse de duas coisas distintas: y tem a ver com z, mas x também tem a ver com z; portanto, se olharmos apenas para y e x concluiremos equivocadamente que essas duas têm uma ligação estrutural. Mas nesse caso, z é quem está por trás de tudo. Os economistas dizem que a correlação entre x e y é espúria quando isso se dá.

Por exemplo, pessoas mais motivadas e mais focadas tendem a passar mais anos na escola e, ao mesmo tempo, são mais produtivas nas suas tarefas quando chegam ao mercado de trabalho. Nesse caso, motivação/capacidade de concentração seria a nossa variável não diretamente observável z, que explica separadamente tanto o salário y, como os anos de educação x. É possível, portanto, que a relação entre anos de estudo e salários seja espúria!

Afortunadamente, no entanto, estudos mais avançados sugerem que não é isso o que ocorre. Educação tem um efeito só seu sobre salários sim. Investigações feitas usando dados de gêmeos univitelinos – ou seja, usando como amostra apenas pessoas que supostamente não deveriam apresentar variações expressivas em características intrínsecas como motivação e foco – sugerem que o gêmeo que, por algum motivo, passou mais tempo na escola tende a ter salários mais altos ao longo da vida.

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