across brazilian municipalities Autor: Rodrigo R. Soares Apresentado por: PET Economia Universidade de Brasília 16 de Abril de 2012
Autor - Formação Formação Atuação Profissional Graduado em Economia pela UFMG em 1993 Mestrado em Economia pela PUC-RJ, 1996. Dissertação sobre Economia do Trabalho Outro mestrado em Economia na University of Chicago, 1999. Obtem o PhD em 2002 pela University of Chicago. Tese em Economia Demogáfica
Autor - Atuação Profissional Formação Atuação Profissional Professor da PUC-RJ desde 2005 Já foi pesquisador do NBER (2007-10), consultor do Banco Mundial (2005-11) e deu aulas no Ibmec, FGV-RJ, University of Maryland e Harvard Outras atribuições: Pesquisador do IZA (Institute for the Study of Labor, Germany) desde 2007 e membro de comissões para a América Latina e Caribe (LACEA, J-PAL)
Formação Atuação Profissional
O objetivo é distinguir as causas e consequências dos ganhos em expectativa de vida no Brasil O trabalho analisa os municípios brasileiros para o período 1970-2000 Os ganhos em expectativa de vida são cruciais para os ganhos no bem-estar, tanto em um mesmo país, como em diferentes Também é um ponto importante para explicar desigualdade
Os ganhos em expectativa foram mais homogêneos no Brasil do que entre diferentes países Para mensurar os ganhos de bem-estar provenientes da maior expectativa de vida, Soares utiliza o modelo de Ciclo de Vida proposto por Becker et al. (2005), utilizando variação compensatória para obter o valor monetário de um ano de vida para o brasileiro representativo Ao fim, o autor estima modelos de Painel para analisar os determinantes dos ganhos em expectativa de vida
Obtenção dos Dados Obtenção dos Dados Os Dados Relação entre Expectativa de Vida e Renda Organizados em escala municipal pelo IPEA, Baseados nos census de 1970, 1980, 1991 e 2000 Municípios em 1970: 3952. Em 2000: 5507. A diferença é de 1555. Mas, em termos de população, os novos municípios correspondem a apenas 10% Por isso, o autor ignora os novos, pois as estatísticas são todas ponderadas pela população e eles não teriam impactos nos resultados
Os Dados Obtenção dos Dados Os Dados Relação entre Expectativa de Vida e Renda O Brasil presenciou significativas mudanças entre 1970 e 2000 (em médias municipais ponderadas): expectativa de vida subiu de 52,9 para 69,3 anos e o PIB per capita cresceu 170% (de US$ 3013 para US$ 8160) A desigualdade intermunicipal diminuiu. O Índice de Gini da renda per capita caiu de 0,413 para 0,323. Para a expectativa de vida, caiu de 0,0513 para 0,029 Depois de fazer regressões de β convergência para a renda per capita e expectativa de vida (as duas significantes), Soares conclui que há redução na desigualdade entre municípios, mas ela foi mais devagar que entre países. No entanto, os munícipios brasileiros são menos desiguais que os países do mundo
Obtenção dos Dados Os Dados Relação entre Expectativa de Vida e Renda
Obtenção dos Dados Os Dados Relação entre Expectativa de Vida e Renda
Obtenção dos Dados Os Dados Relação entre Expectativa de Vida e Renda Relação entre Expectativa de Vida e Renda A partir de duas regressões (uma para 1970 e outra para 2000) entre a expectativa de vida ao nascer e o ln da renda per capita, o autor conclui que existem outros fatores para explicar os ganhos em anos de vida A renda explica por volta de 45% da variação na expectativa de vida Ainda há 55% não explicado, o que mais causou essa melhora?
Obtenção dos Dados Os Dados Relação entre Expectativa de Vida e Renda
Considera um consumidor representativo que maximiza seu consumo intertemporal (Becker et al., 2005) Sua renda em todos os períodos e sua expectativa de vida são iguais à média do munícipio. Seu problema é: V (Y, T ) = MAX T 0 e pt u(c(t))dt T T S.A e rt y(t)dt = e rt c(t)dt 0 0
Para simplificar, a taxa de desconto é igual a taxa de juros (0,03). Isso faz com o consumo no período t seja igual à renda em t. Assim, a Utilidade Indireta será: V(y,S) = u(y)a(t) sendo A(T ) = 1 e rt r
Considere um indivíduo em dois períodos, t 1 e t 2. Em t 1 ele tem renda y e expectativa de vida T. Em t 2, y e T, sendo y > y e T > T Deseja-se obter o valor w(t,t ) que somado à renda do indíviduo no período t 2 (y ) e expectativa de vida inicial (T), dá a mesma utilidade do par (y,t ) u(y + w(t, T ))A(T ) = u(y )A(T )
Os ganhos de renda desse indivíduo serão: (y y) + w A proporção desse ganho referente à maior expectativa de vida será: w (y y) + w
Se isolarmos w e invertermos a função utilidade, temos: w = u 1 [ u(y )A(S ) ] y A(S)
A função utilidade tem duas dimensões. Uma captando a substitutabilidade do consumo entre os diferentes períodos de tempo e outra ressaltando o valor de estar vivo em relação a estar morto (Rosen, 1988) u(c) = c1 1/γ 1 1/γ + α α determina o valor de consumo anual que faz o indivíduo ficar indiferente entre estar morto ou vivo Se a elasticidade de substituição intertemporal (γ) for maior que 1, então α será negativo
Soares utiliza os mesmos parâmetros de Becker et al. (2005), γ = 1, 25 e α = 16, 2 O valor estatístico da vida no Brasil seria de US$ 310.000 (em dólares de 1996) Esse valor está em conformidade com outras pesquisas, mas é um dos mais baixos
Ganhos decorrentes do aumento na expectativa de vida (saúde) foram substanciais. Dividindo por Estados, essa proporção representa entre 22% e 35% do Bem-estar Porém esses ganhos foram relativamente homogêneos e não diminuíram muito a desigualdade de bem-estar
As Variáveis Deseja-se explicar o aumento na expectativa de vida a partir de variáveis que indiquem melhora no bem-estar da população. Especificação do modelo: Expectativa i,t = α 0 + α 1 Expectativa i,t 10 + βx i,t + ε i,t X it : Renda per capita, acesso à água, saneamento, taxa de analfabetismo e urbanização.
Como as variáveis podem apresentar endogeneidade por simultaneidade e o estimador de efeitos-fixos é inconsistente na presença de variáveis defasadas, Soares utiliza o modelo de painel dinâmico de Arellano e Bond (1991) Choques aleatórios em um município podem levar a mudanças em todas as variáveis, sem verificarmos relação causal A endogeneidade pode ocorrer quando há investimentos em saneamento e água em municípios que já apresentam baixo nível de saúde (baixa expectativa de vida).
O modelo de Arellano e Bond (1991) resolve esse problema ao instrumentalizar as variáveis possivelmente endógenas As variáveis instrumentais escolhidas são duas defasagens das variáveis endógenas Porém, ainda há resquícios do problema, impossível de resolver totalmente
O modelo da coluna 4 é o melhor. Nele podemos visualizar espectros de tempo diferentes Segundo esse modelo, 50% a mais na fração de domicílios com acesso à água aumenta em 2,4 anos a expetativa de vida no curto prazo e em 3,8 no longo Para o acesso a saneamento, os ganhos são 1,3 anos no curto prazo e 2,1 no longo O Analfabetismo foi o componente mais importante. Uma redução de 50% na taxa de analfabetismo eleva em 5,4 anos, chegando à 8,4 no longo prazo
Os ganhos no longo prazo são, em média, 57% maiores que no curto Isso nos permite afirmar que a melhora presenciada entre 1970 e 2000 continuará a ser sentida nos anos posteriores O modelo que analisa Mortalidade Infantil (7) mostra que o principal determinante de sua queda foi a redução no analfabetismo
A partir dos resultados dos modelos de painel e do consumo intertemporal, estima-se que: O aumento no acesso à água tem um valor monetário equivalente de US$ 7500 toda a vida O acesso ao saneamento teria o valor de US$ 2800 Isso equivale a 248% e 93% da renda anual do brasileiro Os ganhos em saúde aumentaram o bem-estar, porém, não foram muito relevantes para a diminuição da desigualdade