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Custos de Transação da Marvel Comics

Em Marvel Comics – a história secreta, de Sean Howe (Editora Leya, 2013), encontro um exemplo para se explicar o conceito de custo de transação que me lembra muito o que a profa. Farina usava no mestrado.

Bem, ela falava de costureiras no bairro do limão (em SP), mas vejamos como era o caso do famoso Stan Lee. Ele criou uma seção de resposta ao leitor que vendia a idéia de que o ambiente de trabalho era um no qual “…os joviais artistas trocavam piadas enquanto labutavam alegremente sob o mesmo teto” [p.53].

Entretanto, não era bem assim. Jack Kirby aparecia lá uma vez por semana, por exemplo. Vejamos o depoimento de Don Heck: “Aquilo era um negócio que o Stan Lee botava nas revistinhas, mas os artistas ficavam esparramados pela ilha (…). Eu ia ao escritório umas duas vezes por semana e outros iam também duas vezes…mas a gente nunca se cruzava”.[p.53-4]

No exemplo da profa. Farina, as costureiras não se concentravam em um único espaço físico porque o custo de se fazer isso seria maior do que deixá-las em suas casas. O custo da transação de se colocar todas num mesmo galpão seria maior do que na opção de se buscar os produtos nas casas das costureiras.

De certa forma, isso me lembra o conceito de subaditividade de custos (a idéia de que o custo de se ter uma planta produzindo vários bens é menor do que a soma de custos de várias plantas produzindo os mesmos vários bens). Pensando no caso da Marvel, é como se tivéssemos o contrário, ou melhor, a não-subaditividade de custos, pois cada desenho seria produzido na casa de cada desenhista. Pensando mais ainda, é um processo um tanto quanto mais interessante, pois, parte do processo era o desenho, mas Stan Lee daria seu toque final no escritório.

Bem, é isso por enquanto. Até mais.

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Momento R do Dia – Gastos per capita e Gastos em Percentual do PIB

O livro de finanças públicas de Joseph Stiglitz, em sua segunda edição, apresenta um gráfico interessante em seu capítulo 2. Ele diz respeito à correlação entre o percentual do gasto do governo no PIB e a renda per capita para um conjunto de doze países para 1982. Usando os dados do Banco Mundial para o ano de 2014, resolvi ampliar a base de dados.

Primeiramente, tive que excluir alguns subconjuntos de países que o Banco Mundial usa para manter uma amostra apenas de países e não de grupos como “alta renda”, “baixa renda”, etc. Em segundo lugar, para a renda per capita, utilizei a renda por população empregada calculada na PPP de 2011.

Claro, usei o R.

# reproduz a figura 2.8 do livro de Stiglitz de setor público.
data <- read.delim("clipboard")
data<-as.data.frame(data)
data
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x=GDP_per_person_employed_2011_PPP, y=General_gov_final_cons_expenditure_perc_of_GDP))+
  stat_smooth(method="auto",level=0.99)+
  geom_text(aes(label=Code), size=3)+
  ggtitle("Breve correlação - 2014") +
  xlab("GDP per person employed - 2011 PPP") +
  ylab("General gov. final cons. exp. in percent of GDP") 

ggplot(data, aes(x=log(GDP_per_person_employed_2011_PPP), y=log(General_gov_final_cons_expenditure_perc_of_GDP)))+
  stat_smooth(method="auto",level=0.99)+
  geom_text(aes(label=Code), size=3)+
  ggtitle("Breve correlação - 2014 (ambas em log)") +
  xlab("GDP per person employed - 2011 PPP") +
  ylab("General gov. final cons. exp. in percent of GDP")

O gráfico obtido é pouco elucidativo (no código acima, repare que copiei os dados do Excel e colei no R com o bom e velho “clipboard”).

stiglitz1
Assim, passei ambas para a escala logarítmica para, ao menos, visualizar melhor os países que apareciam bem misturados no início do gráfico.

stiglitz2
Os códigos dos países e as variáveis você encontra aqui. Há, certamente, muita coisa para se incomodar nestes gráficos.

Primeiro, há a questão de se entender a proxy de renda per capita utilizada pois países como Brunei (BRN) aparecem em uma – intrigante – alta posição no que diz respeito à esta variável, por exemplo.

Em segundo lugar, não há uma relação clara entre as duas variáveis e talvez isso possa querer dizer alguma coisa. Volto a isto adiante.

Em terceiro lugar, claro, existe a questão de se olhar para um fenômeno apenas em um período de tempo. Um painel seria interessatne, mas a visualização ficaria mais complicada.

Em quarto lugar, há quem goste de brigar por conta do uso de um “gasto de X em percentual do PIB” em uma suposta contraposição ao “gasto de X per capita”. Os gráficos acima não fazem um contraponto a este suposto problema, é verdade. Mas o interessante é que ele faz uma correlação que deve incomodar alguns: compara o gasto governamental em percentual do PIB com o PIB per capita para diversos países (alguma discussão interessante sobre isto aqui).

A idéia era apenas a de ver o que Stiglitz parecia apontar: países com renda per capita mais alta tenderiam a apresentar um gasto do governo mais alto (em percentual do PIB). Bem, o próprio Stiglitz chama a atenção para a cautela de se comparar países distintos e acaba limitando seu gráfico para uma amostra de países desenvolvidos. Em princípio, eu esperava obter grupos de países separados nos gráficos acima. Contudo, não encontrei nada nem perto disto. Talvez os problemas acima sejam importantes para se prosseguir com o tema, mas a idéia era apenas a de fazer um exercício em R.

Até a próxima!