Fase 2 · Os dados — A Macroeconomia Viaja?

I

De onde vêm os números

Duas fontes públicas, um pipeline replicável

O projeto inteiro roda sobre dados abertos. A fonte principal é o World Development Indicators (WDI), do Banco Mundial: a coleção mais ampla de indicadores macroeconômicos comparáveis entre países que existe, baixada por API numa única data (12 de junho de 2026) para garantir que todos os países sejam medidos na mesma “vintage” dos dados. A fonte complementar é a Penn World Table 10.01, usada para a parcela do trabalho (variável labsh, disponível para a China de 1952 a 2019).

Do download bruto ao painel de trabalho, tudo é código: um script baixa, outro limpa e constrói o painel, e cada lei tem seu próprio script de estimação. Nada é digitado à mão — qualquer número do curso pode ser regenerado do zero.

Em números

O painel de uma olhada

economias no WDI

217

janela temporal

1960–2025

indicadores baixados

18

país-anos no painel

14.258

países do protocolo

39

Os 18 indicadores cobrem PIB real e per capita, crescimento, duas séries de desemprego (a modelada pela OIT e a estimativa nacional), inflação ao consumidor, moeda ampla (nível e crescimento), consumo das famílias, formação bruta de capital, consumo do governo, crédito privado sobre PIB e população.

ⓘ Por que uma única data de corte importa. Dados oficiais são revisados. Se os EUA fossem medidos numa vintage e a China noutra, parte da “diferença” entre eles seria apenas revisão estatística. Fixar a vintage é o equivalente a fotografar todos os países no mesmo instante.

Pipeline

Do download à lei: a cadeia de replicação

0101_download_wdi.py — baixa os 18 indicadores de 217 economias via API do Banco Mundial.
0202_build_panel.py — limpa, classifica grupos (avançadas / emergentes / China) e monta o painel de 14.258 país-anos.
10+Um script por lei — 10_okun.py, 12_money.py, 13_comovement.py… — todos com a mesma estrutura: estimação país a país, validação contra a literatura, posição da China na distribuição.
18+Robustez e síntese: índice de excepcionalidade, índice direcional de falha, permutação, tabelas do apêndice.

II

As escolhas que importam

Moeda, filtros e cortes: decisões técnicas com consequências

Antes de estimar qualquer lei, o analista toma decisões aparentemente burocráticas que mudam resultados. As do projeto, e o porquê de cada uma:

Decisão 1

Moeda local constante para ciclos, não dólares

Para medir dentro de um país como consumo e investimento se movem juntos, a série certa é o gasto real em moeda local constante. Converter para dólares acrescentaria à volatilidade do gasto a volatilidade do câmbio — ruído que nada tem a ver com o ciclo. Detalhe prático: o WDI não publica consumo e investimento em dólares constantes para a China, então o trabalho cíclico usa as séries em moeda local, que para a China começam em 1995.

Decisões irmãs: investimento medido pela formação bruta de capital total; curva de Phillips estimada só com inflações de até 40% ao ano (hiperinflações deformam qualquer forma reduzida); ciclo extraído com o filtro HP com $\lambda = 6{,}25$, o valor recomendado para dados anuais (com o filtro de Hamilton como robustez, na Fase 4).

ⓘ O que é um filtro de ciclo? Uma série de consumo, por exemplo, mistura tendência (o país fica mais rico) e ciclo (anos bons e ruins). O filtro HP (Hodrick–Prescott) separa as duas; o que sobra depois de tirar a tendência é o componente cíclico — é dele que se calculam as correlações de comovimento da lei L4. O parâmetro $\lambda$ controla quão rígida é a tendência; 6,25 é o padrão para dados anuais de Ravn–Uhlig (2002).

Teste rápido

Qual série usar para a correlação de ciclo?

Você quer medir se, na Coreia, consumo e investimento andam juntos ao longo do ciclo. Qual série de consumo usar?

A Consumo em dólares correntes, para comparar com outros países depois

B Consumo real em wons constantes — a comparação é da série com ela mesma, ao longo do tempo

C Consumo nominal per capita em paridade de poder de compra

Correto. A correlação de ciclo é dentro do país: a série só compete com ela mesma em outro ano. Em dólares correntes, o câmbio e a inflação mundial entrariam como ruído. Comparações entre países (níveis de renda, por exemplo) aí sim pedem PPP — são perguntas diferentes.

Cuidado: converter moeda introduz o câmbio e a inflação na volatilidade da série — ruído que não é ciclo econômico. Para correlação dentro do país, use sempre a série real em moeda local constante. (PPP serve para comparar níveis entre países, outra pergunta.)

III

A estatística chinesa sob suspeita

Duas críticas em direções opostas — e o desemprego que não se move

Qualquer estudo sobre a China encara duas desconfianças clássicas, e o projeto as transforma em desenho em vez de nota de rodapé. A primeira é sobre o PIB: Chen, Chen, Hsieh e Song (2019), por contabilidade forense, concluíram que o crescimento oficial foi superestimado em cerca de 1,7 ponto por ano entre 2008 e 2016; Clark, Pinkovskiy e Sala-i-Martin (2020), por luzes noturnas de satélite, chegaram à conclusão oposta — o crescimento pode estar subestimado. Duas críticas de sinais contrários são um presente: se os vereditos sobrevivem às duas correções, a mensuração não os explica (Fase 4 faz isso em detalhe).

A segunda é sobre o desemprego. A taxa registrada oficial é quase constante por construção: ela conta quem se registra num sistema urbano que a maior parte dos migrantes rurais não acessa. O ajuste do mercado de trabalho chinês acontece em grande parte por fluxos de migração — regidos pelo sistema de registro residencial hukou — que a pesquisa de desemprego simplesmente não enxerga. É o termo $m$ da equação (1) da Fase 1, agora em carne e osso.

Simulação

A “moldura” da pesquisa: o mesmo choque, dois mercados de trabalho

Um mesmo ciclo econômico (linha azul, em desvios da tendência) atinge duas economias. à esquerda, numa economia de mercado, o desemprego (linha vermelha) respira junto — e invertido: expansão derruba desemprego. à direita, com a moldura hukou, o mesmo choque é absorvido por migração invisível à pesquisa: o desemprego medido fica plano. Repare nas métricas abaixo do gráfico.

ciclo do produto (z) desemprego medido (z) · 1995–2024 (simulado)

corr(ciclo, Δu)

—

leitura

—

No estudo, a razão entre a volatilidade do desemprego e a do crescimento é 0,12 na China contra 0,68 nos EUA (período 2018–2024, com a moderna taxa urbana pesquisada, não a registrada). O desemprego chinês se move pouco em relação ao produto — qualquer que seja a série usada. Essa é matéria-prima da Fase 4.

Teste rápido

Por que a migração não aparece no desemprego urbano?

Um trabalhador rural migrou para uma obra em Xangai; a construção desacelera e ele retorna à província natal, onde cultiva a terra da família. Na estatística de desemprego urbano pesquisado, esse ajuste aparece como…

A Desemprego urbano subindo, pois ele perdeu o emprego

B Nada: ele saiu da moldura da pesquisa (voltou ao setor rural, fora do universo urbano amostrado)

C Emprego formal crescendo, pois a agricultura conta como ocupação urbana

Exato — e essa é a essência do termo $m$ da equação (1). O ajuste de trabalho aconteceu (o trabalhador realocou), mas fora do recorte que a pesquisa enxerga. O desemprego medido nem fica sabendo. Na Indonésia (setor informal) e no Luxemburgo (trabalhadores fronteiriços) acontece algo análogo — lembrar disso na Fase 5, quando esses dois países aparecerem ao lado da China no ranking.

Repare no desenho da pesquisa: ela cobre residentes urbanos amostrados. Ao voltar à área rural, o trabalhador sai da moldura — para a estatística, não houve desemprego, houve… nada. O ajuste real ocorreu, mas invisível: é exatamente o $m$ da equação (1).

O que levamos para a Fase 3: um painel comparável (39 economias, mesma vintage, especificações canônicas), escolhas técnicas justificadas — e duas suspeitas de mensuração transformadas em testes futuros. Agora sim: vamos estimar as nove leis, uma a uma, começando pela mais famosa de todas.