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Gays são mais felizes em países mais coletivistas? Em países mais individualistas? Mais um pouco de correlações para sua reflexão.

Como sabemos, as dimensões culturais de Hofstede são úteis para algumas investigações sobre valores informais (no dizer de Douglass North) e desenvolvimento econômico. Ora bolas, no final, queremos mais bem-estar, não é mesmo?

Vamos dar uma olhadinhas em quatro das dimensões? Citando da Wikipedia em língua inglesa (negritos meus, ok?):

  • Power distance index (PDI): “Power distance is the extent to which the less powerful members of organizations and institutions (like the family) accept and expect that power is distributed unequally.” Individuals in a society that exhibit a high degree of power distance accept hierarchies in which everyone has a place without the need for justification. Societies with low power distance seek to have equal distribution of power.[6]Cultures that endorse low power distance expect and accept power relations that are more consultative or democratic.
  • Individualism (IDV) vs. collectivism: “The degree to which individuals are integrated into groups”. In individualistic societies, the stress is put on personal achievements and individual rights. People are expected to stand up for themselves and their immediate family, and to choose their own affiliations. In contrast, in collectivist societies, individuals act predominantly as members of a lifelong and cohesive group or organization (note: “The word collectivism in this sense has no political meaning: it refers to the group, not to the state”). People have large extended families, which are used as a protection in exchange for unquestioning loyalty.
  • Uncertainty avoidance index (UAI): “a society’s tolerance for uncertainty and ambiguity“. It reflects the extent to which members of a society attempt to cope with anxiety by minimizing uncertainty. People in cultures with high uncertainty avoidance tend to be more emotional. They try to minimize the occurrence of unknown and unusual circumstances and to proceed with careful changes step by step planning and by implementing rules, laws and regulations. In contrast, low uncertainty avoidance cultures accept and feel comfortable in unstructured situations or changeable environments and try to have as few rules as possible. People in these cultures tend to be morepragmatic, they are more tolerant of change.
  • Masculinity (MAS), vs. femininity: “The distribution of emotional roles between the genders“. Masculine cultures’ values are competitiveness, assertiveness, materialism, ambition and power, whereas feminine cultures place more value on relationships and quality of life. In masculine cultures, the differences between gender roles are more dramatic and less fluid than in feminine cultures where men and women have the same values emphasizing modesty and caring. As a result of the taboo on sexuality in many cultures, particularly masculine ones, and because of the obvious gender generalizations implied by Hofstede’s terminology, this dimension is often renamed by users of Hofstede’s work, e.g. to Quantity of Life vs. Quality of Life.

Ok, o que eu esperaria? Eu esperaria que a felicidade gay tivesse uma relação negativa com PDI, positiva com IDV, negativa com MAS e, quanto a UAI, eu não tenho uma hipótese inicial muito clara, não sei bem o que esperar (acredite, leitor, eu fiz as hipóteses antes de olhar para os gráficos…).

Ah sim, eu também esperaria que a felicidade dos não-gays também tivessem relações similares, mas não vou calcular estas correlações aqui porque não tenho os dados acerca dos percentuais de gays não-gays nos países.

gay_pdi gay_idv gay_mas gay_uaiBem, qual não foi minha surpresa quando vi que as correlações ficaram mais ou menos parecidas com o que eu esperava. Mais ainda, as medidas de Hofstede parecem ser razoáveis indicadores de valores informais (ou culturais) de uma sociedade, não?

Minha ex-aluna Charline, há algum tempo, fez-me o favor de tabular estes dados (refiro-me ao Hofstede) e devo agradecê-la por isso pois sempre que penso em estudar um problema institucional (meus leitores sabem que sou um entusiasta da história econômica tal como preconizada por Douglass North e colegas, né?), acabo usando estas variáveis para ter uma noção inicial do problema.

De qualquer forma, no post anterior, falei do porte de armas como uma proxy de liberdade individual. Sei que é polêmico, mas a intenção era mesmo chamar a atenção (a minha também) para o problema das instituições. A bem da verdade, o que está no âmago da discussão sobre bem-estar e instituições é a questão da dinâmica institucional (como as instituições mudam). Vejam o caso do casamento gay nos EUA, por exemplo. Será que estas mudanças têm a ver com valores (que não são necessariamente rígidos) de uma sociedade?

Repare como, novamente, as mesmas instituições que suportam uma liberdade econômica (como a liberdade de trocas voluntárias que é, essencialmente, uma dimensão individualista e que requer confiança – trust – entre as partes) também suportam a felicidade da turma LGBT. Suspeito, cada vez mais, que os maiores entusiastas do liberalismo ainda não saíram do armário. Será que existe uma discriminação de gays coletivistas contra gays liberais? Eu tenho um palpite, mas vamos deixar para outro dia.

p.s. Nos gráficos, o “humank_2010”  é uma medida de capital humano (educação, para os leigos…). Quanto maior o tamanho da bolinha, maior o nível de capital humano do país.

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Momento R do Dia – Correlações

corrplot

Ok, eu comecei a ler o R for Marketing Research and Analytic e, só para brincar, resolvi fazer uma visualização de correlações com alguns dados que sempre me assombram. O resultado está aí em cima.

O código é bem simples.

library(corrplot)
library(gplots)
corrplot.mixed(corr=cor(Data[ , c(1:6)], use="complete.obs"),
                upper="ellipse", tl.pos="lt",
                col = colorpanel(50, "red", "gray60", "blue4"))

A minha base de dados é “Data” e usei as seis colunas da mesma (poderia ter usado um subconjunto da mesma, claro). A interpretação da figura é bastante auto-explicativa para quem já estudou o básico de Estatística, o que deve ser o caso da maioria dos leitores aqui, certo?

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Votos (1o turno) e IDH (2010) e um desafio

idh_votos

O problema das correlações, eu sei, é que são apenas correlações. A base de dados me foi gentilmente cedida pelo Cinelli do Análise Real (não se assuste: não tem lista do Elon para resolver…). Veja, por exemplo, o exemplo dos gráficos acima. Desta vez, IDH e votos.

Eu tenderia a imaginar cenários nos quais a variação do IDH afeta a votação de um candidato. Entretanto, o que temos ali é o nível do IDH. Ok, pode ser que o IDH não varie tanto assim de 2009 para 2010, mas eu não estou pensando em um período de tempo tão curto.

Seria legal ver um exercício de algum aluno que pegasse o IDH para um período anterior, digamos, FHC ou da Silva e fizesse a variação do IDH e, depois, criasse as correlações com os votos do 1o turno. Taí. Este exercício valeria pontos extras (com script, dados fidedignos, planilha organizada, feito em R…). Desafio para quem fizesse isso na minha presença, em 30 minutos (e tem que se virar para achar os dados).

Aposto que outros blogueiros, claro, já fizeram este exercício. Ou estão fazendo. Ou seja, meu desafio pode não valer nada porque, como diz um veículo de comunicação: tudo pode mudar em 20 minutos

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Mais Bolsa-Família e Votos…por Estados – Correlações e p-valores

Olhando para a correlação entre votos e bolsa-família para cada estado brasileiro (uma correlação de Pearson, só para dar uma olhada).

Olha, pode ser, claro, que existam variáveis omitidas e tudo o mais, mas é curioso como o caso da candidata governista se destaca dos demais. Bem, só para vocês verem os resultados (a correlação é o “tau.est”, a estatística de teste é “z”, o p-valor é o “pval” e o teste é bicaudal).

Marina Silva

Estado    z             pval                   tau.est            alt
1 AC -4.4491139 3.099254e-04 -0.723699989 two.sided
2 AL -2.7262562 7.887442e-03 -0.293243370 two.sided
3 AM -2.3292235 2.392808e-02 -0.312865167 two.sided
4 AP -1.7696941 1.021591e-01 -0.454938476 two.sided
5 BA -12.9155924 1.365660e-31 -0.563783334 two.sided
6 CE -8.7018683 2.150882e-15 -0.546302271 two.sided
7 ES -3.3150492 1.406227e-03 -0.355431923 two.sided
8 GO -5.3827358 1.860965e-07 -0.339772972 two.sided
9 MA -7.3461459 6.734349e-12 -0.479244534 two.sided
10 MG -15.3789517 6.979343e-47 -0.480003811 two.sided
11 MS -1.8014480 7.576165e-02 -0.206307697 two.sided
12 MT -0.7886029 4.318138e-01 -0.069806484 two.sided
13 PA -2.9638282 3.806089e-03 -0.285479761 two.sided
14 PB -7.3062152 6.679984e-12 -0.461734115 two.sided
15 PE -8.3135468 2.710302e-14 -0.535394835 two.sided
16 PI -3.5590672 4.729893e-04 -0.253144881 two.sided
17 PR -4.4079040 1.350252e-05 -0.217576896 two.sided
18 RJ -3.3451273 1.220468e-03 -0.339314276 two.sided
19 RN -5.6948006 6.196880e-08 -0.419335713 two.sided
20 RO -5.3354587 2.425570e-06 -0.606195987 two.sided
21 RR -2.4112029 3.284060e-02 -0.571286897 two.sided
22 RS 0.1141620 9.091565e-01 0.005178426 two.sided
23 SC -2.1679982 3.097770e-02 -0.126720652 two.sided
24 SE -4.6917343 1.255629e-05 -0.483883603 two.sided
25 SP -3.4271486 6.499277e-04 -0.135709199 two.sided
26 TO -4.6355931 8.820492e-06 -0.383003916 two.sided

Aécio Neves

Estado     z                 pval              tau.est      alt
1 AC 0.7912845 4.390810e-01 0.1833459 two.sided
2 AL -3.6129904 5.303607e-04 -0.3765704 two.sided
3 AM -3.4835671 1.038080e-03 -0.4419317 two.sided
4 AP -2.5847104 2.388958e-02 -0.5980190 two.sided
5 BA -6.4346748 3.972301e-10 -0.3219733 two.sided
6 CE -3.4009979 8.289671e-04 -0.2470161 two.sided
7 ES -4.6405569 1.422730e-05 -0.4698837 two.sided
8 GO -5.0430301 9.513113e-07 -0.3206000 two.sided
9 MA -8.7323740 1.633692e-15 -0.5444412 two.sided
10 MG -20.4178164 9.708190e-75 -0.5877274 two.sided
11 MS -3.4218534 1.022418e-03 -0.3717889 two.sided
12 MT -5.2209590 7.059956e-07 -0.4203643 two.sided
13 PA -4.8533619 4.530665e-06 -0.4384065 two.sided
14 PB -5.6666463 5.114201e-08 -0.3743719 two.sided
15 PE -2.8228729 5.320916e-03 -0.2104229 two.sided
16 PI -6.3820075 1.367721e-09 -0.4247786 two.sided
17 PR -9.2087089 2.037767e-18 -0.4221690 two.sided
18 RJ -1.5945248 1.144873e-01 -0.1694554 two.sided
19 RN -6.1878838 5.400395e-09 -0.4485742 two.sided
20 RO -2.7743780 7.805308e-03 -0.3684554 two.sided
21 RR -0.8607954 4.062215e-01 -0.2411564 two.sided
22 RS -16.0095603 1.226275e-46 -0.5876083 two.sided
23 SC -12.9975636 1.043927e-30 -0.6080425 two.sided
24 SE -3.6126487 5.575955e-04 -0.3917287 two.sided
25 SP -10.9702508 9.854043e-26 -0.4015562 two.sided
26 TO -5.8965083 3.242318e-08 -0.4664971 two.sided

Dilma Rousseff

Estado    z              pval                tau.est     alt
1 AC 3.836699 1.208408e-03 0.6707325 two.sided
2 AL 3.546011 6.610359e-04 0.3705557 two.sided
3 AM 4.065355 1.696383e-04 0.4984242 two.sided
4 AP 3.020456 1.065389e-02 0.6571933 two.sided
5 BA 13.007781 0.000000e+00 0.5665191 two.sided
6 CE 7.308599 8.774315e-12 0.4804385 two.sided
7 ES 8.104959 6.930900e-12 0.6808958 two.sided
8 GO 8.085466 3.996803e-14 0.4769587 two.sided
9 MA 10.909305 0.000000e+00 0.6298354 two.sided
10 MG 28.516473 0.000000e+00 0.7122024 two.sided
11 MS 4.966258 4.344176e-06 0.5025307 two.sided
12 MT 6.606409 9.763674e-10 0.5057305 two.sided
13 PA 7.019877 2.815330e-10 0.5764878 two.sided
14 PB 8.549719 3.552714e-15 0.5202252 two.sided
15 PE 8.605537 4.662937e-15 0.5486074 two.sided
16 PI 7.015881 4.177236e-11 0.4584245 two.sided
17 PR 10.801899 0.000000e+00 0.4794073 two.sided
18 RJ 4.767404 7.533819e-06 0.4572050 two.sided
19 RN 7.629096 2.407852e-12 0.5262032 two.sided
20 RO 5.232703 3.466584e-06 0.5987326 two.sided
21 RR 2.081985 5.941354e-02 0.5151368 two.sided
22 RS 15.977526 0.000000e+00 0.5868377 two.sided
23 SC 12.500017 0.000000e+00 0.5930573 two.sided
24 SE 7.553398 1.042568e-10 0.6649009 two.sided
25 SP 15.690953 0.000000e+00 0.5313000 two.sided
26 TO 8.513184 4.485301e-14 0.6058104 two.sided

A discussão sobre estes resultados fica para vocês. Ah sim, eu fiz em R. Usei as dicas do pessoal daqui. Ficou legal, né? Digo, não é só olhar a correlação, mas a significância da mesma. Aí as perguntas que o Cinelli deixou no ar ganham mais uma informação para o debate: a significância das correlações estimadas (clique na imagem para ampliar).

bonitinho
Obrigado, Cinelli, pelo código!
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Momento R do Dia – Matriz de Correlações e Significância

Vou direto ao ponto.

library(Hmisc)
rcorr(as.matrix(corr), type="pearson") 
z<-rcorr(as.matrix(corr), type="pearson") 
print(z$P, digits = 5)
print(z$r, digits=4)

Claro, vocês já notaram que eu tenho um data frame chamado “corr” que li como uma matriz e calculei a correlação para ela. Os dois últimos comandos nos dão os p-valores das correlações (P) e as ditas cujas (r) com um número de dígitos mais civilizado (ou nem tanto).

É, estou fazendo estas brincadeiras por aqui.

Mais dicas? Bem, vejam isto.

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Momento R do Dia – Correlações

Muitas vezes desejamos mostrar uma informação de forma visualmente atrativa, sem perder tanta informação quantitativa. Para isto, usamos tabelas, gráficos e alguns artifícios.

Assim, digamos que você esteja estudando alguns dados cross-country e já tenha limpado sua matriz de dados para os terríveis “NA”. Então você escolhe algumas variáveis para visualizar a correlação entre eles. Eis a primeira opção.

Fullscreen capture 6152014 114224 AM

Como se vê, a correlação entre o capital humano em 2010 (humank_2010) e a liberdade econômica em 2013 (freedom2013) está em torno de 70% (0.7 ou, como apresentado acima, “7”).

Outra forma de se visualizar isto é apresentar a matriz de correlações e uma visualização mais intuitiva – e menos preocupada com a exatidão numérica – seria, por exemplo, esta:

Fullscreen capture 6152014 113923 AMRepare que, neste caso, utilizamos elipses no lugar dos números. Quando aprendemos o conceito de correlação lá nos cursos básicos de Estatística, é exatamente assim que ganhamos intuição sobre a correlação, não?

Pois é. Use os comandos abaixo e adapte o código para sua base de dados.

library(ellipse)
Data=data.frame(idv,World_Giving_index_score,culture,freedom2013,humank_2010,lpib2000)
Data1<-na.omit(Data)
correlation=cor(Data1)
correlation
plotcorr(correlation,col='yellow',type="upper")
plotcorr(correlation,col='yellow',numbers=TRUE,type="upper")

Até a próxima!

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Beber cerveja significa beber mais Shochu? Ou significa que tem mais médicos por perto? E isto faz sentido?

Claro que você já sacou que estou de brincadeira. Bem, tudo começou quando li esta página (e esta e esta). Na verdade, eu quero é traduzir alguns nomes para ver se consigo trabalhar com esta base de dados. Até lá, ficamos na vontade (e sábado é dia de cerveja!).

De qualquer jeito, os japoneses já fizeram um bom trabalho com as correlações iniciais. É divertido analisar dados sem teoria, não? Olhando parte da tabela deles, descobrimos que…

Consumption of Alcohol 0.6338
Households Living on Welfare 0.6242
People Living Alone 0.5764
American Residents in Japan 0.5601
Annual Rate of Unemployment 0.5243
Churches 0.5227
Rate of Intraregional Railway Passenger Transport 0.5184
Facebook User 0.4844
Average Industrial Land Price 0.4759
Japanese HIV Carriers 0.4635
Attractiveness 0.4543
Average Commercial Land Price 0.4537
Number of Physicians 0.4425
Female Physicians 0.4419
Practicing Physicians 0.4399
Job Offer Retractions 0.413
Game Parlors 0.3988
Consumption Expenditure of Katsuobushi 0.3969
Male Physicians 0.3947
Population Density 0.3889
Average Residential Land Price 0.381
Concentration of Population 0.3631
Video Arcades 0.3554
Rate of Single-parent Households 0.3441
Railway Passenger Transport 0.3268
Obstetricians and Gynecologists 0.3224
Dental Clinics 0.3212
South and North Korean Residents in Japan 0.3168
Doutor Coffee 0.307
Mobile Phone Subscriptions 0.3043
Japanese and Foreign HIV Carriers 0.2943
Starbucks 0.2638
Population Ratio 0.2566
Population 0.2566
Mean Age at First Marriage (Female) 0.2489
Beds for Long-Term Care 0.2484
Nurse 0.247
Consumption of Wine 0.2424
Rate of Nuclear Families 0.2331
Death due to Lung Cancer: Female 0.2326
Consumption of Shochu 0.2318
Hospital 0.2294

Viu só? O consumo de cerveja tem a ver com tudo quanto é variável que você quiser imaginar. Agora, sem teoria, fica difícil saber o que está acontecendo, não fica? Dá para fazer aquelas matérias de jornal erradas que publicam por aí, do tipo: “beber cerveja aumenta o número de usuários no Facebook”.

A correlação é o início. Mas até o último chopp há uma longa noite…

UPDATE: que sorte a minha insistir nas buscas…outro artigo interessante…

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Liberdade de Imprensa sem Liberdade Econômica? Sheherazade deve ter o direito de se expressar?

Continuo o tema do post anterior. Primeiro, a resposta é: sim, Sheherazade tem o direito de se expressar. Não concorda com ela? Mude de canal. Simples assim.

Chamo a atenção para esta polêmica apenas para introduzir a segunda parte dos meus breves dois centavos sobre a liberdade de imprensa.

Na figura abaixo, você encontra as correlações anuais entre liberdade de imprensa (d$media_freedom, no eixo vertical) e liberdade econômica (d$economic_freedom). Não tive tempo para ficar arrumando muito os dados. Só a tabulação me deu um bocado de trabalho. Ah sim, o pessoal do Reporters Without Borders não fez índice para 2010 e 2011, criando uma única medida para os dois anos. Optei por repetir o valor em 2010 e em 2011. Alguns poucos países saíram da amostra (realmente uns três ou quatro, no máximo) e temos aí os mesmos países do post anterior.

liberdade

Como você pode rapidamente perceber, se há uma correlação entre calar jornalistas e liberdade de se comprar e vender quaisquer bens, bem, a correlação é a de que mais liberdade econômica se associa a mais liberdade de expressão para jornalistas.

Sim, trata-se do resultado anterior, repetido por anos e anos. Eu já expliquei diversas vezes neste blog as limitações do alcance de análises de correlação e, novamente, no post passado, apresentei algumas evidências (trabalhos de terceiros) de que os jornalistas deveriam, sim, pedir mais liberdade econômica.

Lembra daquela medida do tamanho do governo? Bem, aí está. A correlação que nos mostra que países com governos muito grandes também são países piores para os jornalistas é bem robusta.

tamanhodoestado

Ok, você querer falar da liberdade de fazer negócios. Abrir e fechar empresas. Coisas assim. Bem, aí vai.

business

A história não parece mudar muito. Ah sim, os países nem sempre tiveram dados coletados durante todo o período. A tendência, claro, é que com o passar dos anos, mais países entrem na coleta de dados. Os gráficos também nos mostram isto.

Ah sim, e quanto à liberdade dos trabalhadores de um país? Segundo a Heritage Foundation, entende-se como liberdade dos trabalhadores:

The labor freedom component is a quantitative measure that considers various aspects of the legal and regulatory framework of a country’s labor market, including regulations concerning minimum wages, laws inhibiting layoffs, severance requirements, and measurable regulatory restraints on hiring and hours worked.

Six quantitative factors are equally weighted, with each counted as one-sixth of the labor freedom component:

Based on data collected in connection with the World Bank’s Doing Business study, these factors specifically examine labor regulations that affect “the hiring and redundancy of  workers and the rigidity of working hours.”

In constructing the labor freedom score, each of the six factors is converted to a scale of 0 to 100 based on the following equation:

Factor Scorei= 50 × factoraverage/factori

where country i data are calculated relative to the world average and then multiplied by 50. The six factor scores are then averaged for each country, yielding a labor freedom score.

The simple average of the converted values for the six factors is computed for the country’s overall labor freedom score. For example, even if a country had the worst rigidity of hours in the world with a zero score for that factor, it could still get a score as high as 83.3 based on the other five factors.

For the six countries that are not covered by the World Bank’s Doing Business study, the labor freedom component is scored by looking into labor market flexibility based on qualitative information from other reliable and internationally recognized sources.

Está claro que a liberdade do trabalhador significa que ele encontra menos burocracia no mercado de trabalho. Eu imagino que o personagem que citei no post anterior, de forma bem hipócrita, seja um fã da liberdade do trabalhador, ao mesmo tempo em que prega um maior controle social da imprensa (provavelmente ele deseja ser amigo do político e viver como um monopolista ineficiente, destes que infestam o Brasil).

Bem, vejamos as correlações.

labor Então, países com mercados de trabalho mais desregulamentados, também são aqueles nos quais o jornalista sofre menos agressões físicas ou censuras. Interessante, não?

Ok, sei que o leitor pode discordar de mim sobre muitos pontos, mas os dados não mentem. Evidentemente, é preciso mais do que correlações para se estabelecer uma causalidade. Existem teorias para nos justificar estas correlações, eu sei. Entretanto, uma coisa é teorizar e outra é usar a teoria para estudar a realidade. Acho que o leitor curioso já tem material suficiente para pensar na demanda de liberdade de imprensa.

Existiria um tamanho ótimo de liberdade? Existirá uma censura ótima? Ou a liberdade de imprensa é um valor maior que não se presta a censuras? Caso sua resposta seja positiva para a última pergunta, por que será que alguns não usem o mesmo critério para falar da liberdade econômica? Vivemos em uma sociedade de rent-seekers, eu sei, e eles lutam para criar double standards de julgamentos que os favoreçam (e aos seus financiadores).

É, Sheherazade ou não, o jornalista e você ou eu temos o direito de nos expressar sem ameaças. Sociedades que enriquecem também são sociedades em que todos se manifestam. Nos EUA, por exemplo, até nazistas e comunistas, criadores do maior holocausto do século XX, como sabemos, têm o direito de criarem partidos políticos. No Brasil, apenas os herdeiros de uma das correntes têm estes direitos. Somos, de fato, um país que se acha tolerante, embora achemos bonito proibir biografias não-autorizadas, reprimir integralistas ao mesmo tempo em que aceitamos comunistas (que elogiam, inclusive, carniceiros, como o presidente da Coréia do Norte), e, claro, gostamos de falar de “crime de opinião”.

Entretanto, as correlações indicam que nossa fantasia é tão sólida que deve se desmanchar ao menor contato com o ar. Pois bem. Acho que já fiz minha parte. Cabe a você coletar os dados e trabalhar como eu trabalhei para encontrar evidências contra ou a favor do meu argumento. Tema polêmico, mas que não pode ser discutido sem uma análise mínima que seja dos dados.

Como disse (ou como dizem que ele disse) Deming: In God we trust. All others must bring data.

Até mais.

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Carga tributária elevada também mata?

Death and Taxes: The Impact of Income Taxation on Health

ANCA MARIA COTET
Ball State University May 4, 2007

Abstract:
More progressive taxes, holding tax liability constant, generate disincentives for health investment by decreasing benefits for additional working time and, thus, decreasing returns to health. On the other hand, progressive taxation may induce individuals to invest more in health for the purpose of extending their working life, because lifetime maximization could imply less work per period but more working years. I identify the effect of progressively through differences in labor income tax rates among states. I find that the former effect dominates, more progressive taxes are negatively correlated with health, and argue that neither selection effects nor reverse causality can explain this result.

Eu não sei como é no Brasil, mas é curioso pensar no tema. Com alguns dados do IPEADATA, pode-se ver isto:

No mínimo interessante, não? E olha que em 2000 já tinha CPMF. ^_^

Como sempre, isto é apenas uma correlação, mas a motivação teórica dela está no artigo cujo link você encontra lá no alto. Será que faz sentido? Não gostou? Faça uma boa econometria e falseie os resultados do artigo acima com dados nacionais. Se você é pterodoxo, claro, pare por aqui e comemore os resultados acima com alegria.

Ah sim, algo que não aparece no gráfico acima é o fato de que como você não pode optar por pular fora do sistema de saúde (sofrível) público, você tem um gasto duplicado em saúde (se você, ao contrário de gente bem pobre, tem como se proteger com um seguro privado de saúde).