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sexta-feira, 21 de dezembro de 2012

Mercado, mérito e rendimentos

Acho que a motivação original desse post  é o livro "What Money Can't Buy" de Sandel. Na minha opinião (e na de muitos outros), um livro bastante inferior ao "Justice". Em particular pelos crassos erros econômicos ao longo da análise: só para dar um exemplo, no começo do livro, Sandel já conceitua errado o termo "eficiência". Não obstante a crítica a eficiência como único ou mais importante critério moral deva ser feita, a fonte correta para isso não é Sandel.
 
Por essa razão também, ao invés de ler Sandel, nosso grupo de Justiça e Desenvolvimento resolveu ler um outro texto. A Daniela Tocchetto sugeriu um texto do Sen de 1985, "The Moral Standing of the Market" da Social Philosophy & Policy, 2, Spring.
 
Nesse texto do Sen, encontramos talvez vários motivos para (i) entender que o mercado de fato é importante, mas também (ii) que existem várias razões para questionar alguns resultados trazidos pelo livre mercado. Além da tradicional crítica ao utilitarismo clássico ou a teorias deontológicas, Sen entra na questão do mérito e da distribuição. Como usualmente se ouve em classes de graduação, a teoria da firma justificaria a desigualdade com base na determinação dos rendimentos de um fator de acordo com a produtividade marginal. Ou seja, se o salário real é igual à produtividade marginal do trabalho, então esse salário está ok - mesmo que esse salário seja muito baixo em termos relativos. Esse argumento está em Bauer (1981), descrito da seguinte forma por Sen:
In Bauer's system, the output is produced not only (nor, in any Lockean sense, "ultimately") by labor, but by the different factors of production (including capital). And the marginal productivity theory is given an interpretation of real contribution, as opposed to having only allocational usefulness in terms of counterfactual calculations (Sen, 1985, p. 15)


Sen então passa a criticar o argumento de Bauer, mostrando que a igualdade entre rendimento real e produtividade marginal nada tem a ver com contribuição real - e tampouco merecimento:
 


If production is an  interdependent process, involving the joint use of different resources, it is not generally possible to separate out which resource has produced how much of the total output. There is no obvious way of determining that "this part" of the output is due to resource 1, and "that part" due to resource 2, etc. The method of attribution according to "the marginal product" concentrates on the extra output that one incremental unit of the resource would produce, given the amounts of the other resources (Sen, 1985, p. 15)

E no final, Sen chega ao âmago do cálculo marginal. Embora esteja ali a ideia de escassez relativa de fatores, isso não tem relação direta com a utilidade marginal decrescente (que é o outro lado, o do consumidor).

In fact, the marginalist calculus is not concerned with finding out who "actually" produced what. Marginal accounting, when consistent, has an important function in decision making regarding the use of resources, suggesting when it would be appropriate to apply an additional unit of resource, and when it would not. To read in that counter-factual marginal story one of "actual production" - who in fact produced what part of the total output - is to take the marginal calculus well beyond its logical limits (Sen, 1985, p. 16)
Acho que vale mais a pena ler sobre moralidade do mercado com Sen do que com Sandel. De fato, o seu salário não é necessariamente a contribuição real - nem em teoria, quanto mais na prática, em que outros fatores, como os institucionais, interferem na determinação dos rendimentos. Essa vai para a discussão que tive hoje com o Pedro Zuanazzi.
 

sábado, 15 de dezembro de 2012

Métodos quantitativos: tem que ser bem feito

Embora métodos quantitativos como a econometria não possam ser aplicados  de forma satisfatória em todas as pesquisas, a rejeição total aos métodos quantitativos é absurda. Assim como também é absurdo o endeusamento desses métodos. Muitas vezes, por conta desse excessivo entusiasmo, rodam-se muitas regressões por aí sem pé nem cabeça - e sem as devidas ressalvas ou o reconhecimentos dos possíveis problemas que há nos resultados encontrados.

Tenho estudado recentemente um pouco da econometria que não tinha estudado no mestrado. Eu nunca tinha estudado profundamente os dados em painel, embora eu soubesse o básico sobre o tópico. Utilizei um modelo de efeitos fixos para dados em painel na minha dissertação, acreditando nos livros de graduação. Acredito que a minha crença era correta, mas certamente os problemas de identificação que tive não poderiam ser resolvidos sem maior conhecimento das hipóteses de modelos de efeitos aleatórios, fixos e de primeira diferença. E até agora não foram resolvidos (quem sabe em breve).

Dou esse alerta: o entusiasmo que as pessoas têm com os métodos quantitativos  sem o devido estudo pode se tornar uma armadilha. Até agora estou lutando com os resultados que encontrei em minha dissertação, que não são convincentes do ponto de vista da identificação. Acredito que há formas de resolver o problema, mas isso vai exigir maior estudo no mínimo. Não basta utilizar o método quantitativo sem cuidado, a academia não aceita o uso indiscriminado de métodos quantitativos sem levar em conta as devidas hipóteses de identificação, devido principalmente à inconsistência estatística dos resultados, além dos problemas de inferência.

A questão não é se o trabalho tem ou não tem uma regressão. O método deve ser utilizado com cuidado, para que as conclusões sejam realmente coerentes com a pesquisa feita - seja o método quantitativo ou qualitativo.

É claro que em nível de graduação, aceita-se um trabalho com regressões sem maiores cuidados apenas por uma questão de exercício. Mas apenas como exercício. Cuide com o entusiasmo e estude bem estatística, para pelo menos poder se defender. Como? Primeiro, pegue o Wooldridge baby, depois vá para livros como o Mostly Harmless e, se quiser maior formalização estatística, o Wooldridge da pós é uma boa.