Modélisation des données sous forme de graphe

Neste ponto cabe apresentar uma síntese analítica sobre os modelos encontrados. A presente pesquisa traz uma nova forma de encontrar e tabular a variável Sentimento de Confiança a partir de dados de opinião pública, já que não se encontravam disponíveis séries representando este fenômeno e não havia tempo hábil para efetuar uma pesquisa de opinião pública específica para medir confiança.

Assim foram escolhidos indicadores já disponíveis destas fontes no período considerado para a composição da série Sentimento de Confiança que foi utilizada para a verificação da sua relação com as outras variáveis.

Cabe ressaltar que as regressões foram operacionalizadas a partir de observações da realidade, não consistindo, o rol de observações, de tratamento amostral, embora tais dados possam ser considerados amostras, a despeito de comporem um número limitado de variáveis.6

A utilização de defasagem no tempo facilitou o aprimoramento da utilização da técnica, já que os modelos de regressão completos foram montados a partir das melhores interações bivariadas, o que permitiu a obtenção de resultados com altas explicabilidades e altas significâncias, confirmados por testes T e F dentro dos padrões necessários para validação das interações.

As equações de cada modelo bivariado foram submetidas à análise econométrica e seus resultados ficaram todos dentro dos limites dos intervalos de observação da realidade, e dos desvios padrão dos modelos bivariados e multivariados.

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Na realidade deveriam ser acompanhadas de uma série de outras, não analisadas aqui, por se tratar de uma pesquisa limitada no tempo, no espaço, na abrangência e na própria periodicidade da variável independente âncora do estudo, a Taxa de Inflação, representada nos dois países pelo Índice de Preços ao Consumidor.

As equações dos modelos multivariados também foram testadas e seus resultados ficaram dentro dos limites esperados pelos modelos completos delimitados pelos seus respectivos desvios-padrão, o que confirma a observação dos diagramas de dispersão apresentados ao fim de cada análise multivariada completa.

As equações finais dos modelos completos confirmam a existência de relação de influência entre as variáveis componentes do ambiente social e econômico com o Sentimento de Confiança da sociedade nos seus governos no período considerado, mesmo considerando que o modelo expurgou algumas variáveis, o que é natural neste tipo de técnica estatística de tratamento de dados pela própria natureza dos dados, do software de tratamento dos dados e dos erros inerentes aos processos de observação de campo.

A Primeira Lei da Psicofísica de Stevens se mostrou adequada para explicar a relação entre as variáveis independentes e a dependente, tanto pela sua conceituação, que relaciona estímulos com percepções, sendo, no caso, os estímulos as variáveis independentes medidas a partir de observações da realidade e a dependente a percepção da sociedade de um determinado estoque de confiança em seus governos.

A sua notação matemática está materializada nas equações resultantes do modelo, de forma completa e detalhada. Os estímulos neste caso são as variáveis independentes: índice de Preços ao Consumidor; Desemprego Aberto; Taxa SELIC; Violência Sócio-Política; e Conflitos Laborais, e a percepção ficou representada pela variável dependente Sentimento de Confiança.

Nos modelos completos foram escolhidas, dentre as interações que a técnica estatística apresentou, as melhores, considerando a quantidade de variáveis, suas significâncias, e a melhor distribuição dos erros representada pelo Teste de Durbin Watson, o que em determinados casos envolveu a exclusão de alguma variável.

É sabido que é possível existir correlação significativa entre variáveis mesmo que a explicabilidade de suas relações não seja alta, ainda assim, para assegurar a validade das interações encontradas, foi mantido este critério, que em mais de 95% das interações se mostrou acertado.

As relações encontradas a partir das interações efetuadas permitem equacionar matematicamente o relacionamento entre as variáveis, facilitando a predição de valores de Sentimento de Confiança dados os valores das outras variáveis independentes em ambientes similares.

As equações que sintetizam as relações de influência e o próprio relacionamento entre as variáveis independentes com a variável dependente na Argentina são:

LSECOA = 0,765450 LIPCOAt-1 - 0,002790 (LIPCOAt-1)3

LSECOA = 5,931112 LDESEAt-5 - 2,989606 (LDESEAt-5)2 + 0,456050 (LDESEAt-5)3

LSECOA = 3,847042 LVIOLAt-2 - 1,339445 (LVIOLAt-2)2 + 0,139831 (LVIOLAt-2)3

LSECOA = 1,933160 LCONFAt-1 - 0,267726 (LCONFAt-1)2

Observa-se, da apreciação dos modelos bivariados que, em média, a defasagem das melhores influências ficou em dois meses.

Dos modelos Multivariados:

LSECOA = 0,910 LIPCOA - 0,400 LDESEA

Observa-se da apreciação dos modelos multivariados na Argentina que o desemprego figura nos dois modelos o que pode confirmar a força desta variável indicada pela sua permanência no modelo bivariado por tanto tempo, comprovada pelas pesquisas de opinião naquele país que apontam em todo o período dos anos 1990 o desemprego como a principal preocupação dos argentinos.

Os conflitos laborais e a violência sócio-política, não predizem o Sentimento de Confiança da sociedade argentina em seus governos no período considerado, possivelmente (BRODA, 2006) pela ligação dos líderes de sindicatos, cooptados pelo governo argentino para cargos no estamento governamental, o que, de certa forma, os afastou das bandeiras sociais e dos seus próprios sindicatos.

Conclusão

As concepções teóricas adotadas neste trabalho giraram em torno da tentativa de compreender e definir capital social, tratando-o mais como uma dimensão do que como uma variável. É comum, em quase todas as abordagens, caracterizar Capital Social como sendo composto de confiança e formação de redes. Por razões operacionais foi escolhida para este trabalho a confiança da sociedade nos governos depositada pela sociedade.

Sobressai da discussão teórica, o conceito de capital social de governo que permitiu dar base teórica ao sentimento de confiança no governo que se desejou medir.

Vale ressaltar a importante conceituação de Francis Fukuyama, os mecanismos tradicionais de disfunção social, vislumbrados por ele como forma indireta de medir capital social dada a volatilidade e a dificuldade de aferi-lo de forma direta, considerada com ênfase durante a pesquisa na análise qualitativa e na escolha das variáveis preditoras.

Também como ponto comum observou-se que a visão teórica da maioria dos estudiosos focaliza a dimensão social sem considerar a possibilidade do concurso de outras ciências na definição desta dimensão, com exceção de Ocampo que aborda explicitamente a realimentação sistêmica na construção do conceito de capital social acenando sem declarar explicitamente, com uma abordagem multidisciplinar.

A despeito de cada estudioso quase ignorar outras ciências ao estudar estes fenômenos ligados à confiança, o que permite afirmar o caráter incompleto de quase todas as visões, a Teoria da Contingência foi usada neste trabalho para complementar as discussões na busca de uma visão multidisciplinar.

As relações entre as variáveis consideradas foram operacionalizadas no contexto da implementação dos planos de estabilização da moeda no Brasil e na Argentina.

Aspectos comuns aos dois países podem ser ressaltadas: o cenário internacional e as suas influências na América Latina; a hiperinflação causada pela fragilidade das economias dos dois países; a tradicional tendência de alinhamento e aceitação das receitas do Fundo Monetário Internacional; as reações das sociedades na busca da autoproteção contra a inflação materializadas por contratos em dólar, pela descrença no valor da sua própria moeda na Argentina e na visão de retrovisor que realimentou a inflação no Brasil.

Influências externas comuns perniciosas aos ambientes de implementação dos Planos de Estabilização Econômica, como as crises do México, da Rússia e da Ásia deram seu tom durante todo o tempo de implementação dos planos Real e Cavallo, interferindo no fluxo dos capitais e nas respectivas balanças de pagamento a partir de indicadores criados pelos mercados para medir a confiança externa nos dois países.

A dimensão cultural aparece como pano de fundo da formação dos Estados brasileiro e argentino. A formação centralizada do Estado brasileiro e a descentralizada do Estado argentino, onde até hoje, Buenos Aires exerce um papel de preponderância no cenário político nacional, a possibilidade de emitir moeda das províncias argentinas em determinada fase de sua história e a utilização de moeda única no Brasil desde que se tornou independente em 1822, são alguns dos parâmetros culturais que diferenciam as duas sociedades. Estes, de certa forma, condicionaram seus respectivos governos no desenho e na implementação dos Planos de estabilização operados na década de 1990 nos dois países.

Diversos pontos de convergência e de divergência na execução dos planos podem ser citados. A falta de planejamento inicial na Argentina e um cuidadoso esquema de implementação inicial do Plano Real no Brasil, a questão da reeleição e a sua condução nos dois países, a diferença de perfil político dos dois Presidentes, Fernando Henrique com um viés acadêmico e Menem com um viés político, as privatizações na Argentina e no Brasil com direcionamentos e conduções diferentes, lá a reforma do Estado foi o programa de privatizações e aqui as privatizações fizeram parte da reforma do Estado.

Diferenças marcantes também devem ser ressaltadas, como por exemplo, o congelamento de preços e de salários na Argentina, rechaçado no Brasil a todo custo pela equipe econômica do Real, as reações das equipes econômicas, no Brasil quando da saída vitoriosa da teia do Plano Brady através da compra de garantias dos zero bonds do tesouro americano sem precisar recorrer a empréstimos para tanto e na Argentina o alinhamento total ao FMI com aplausos no curso prazo e afastamento no médio prazo.

Além destes, são dignos de nota, na Argentina, o Pacto de Olivos que permitiu apoio ao presidente Menem nas fases iniciais de implementação do Plano Cavallo e aqui a engenharia sócio-político econômica teve sua costura engendrada a partir de cuidadoso trabalho de convencimento inclusive do partido da situação e do próprio Presidente da República em um ambiente onde ninguém acreditava que poderia dar certo, nem o partido da situação, nem o próprio Presidente Itamar Franco que antecedeu

Fernando Henrique, mas que, por fim, apoiou o Plano de Ação Imediata – PAI que antecedeu o Real.

O comportamento da confiança nos dois paises teve similaridades. Observou-se que as sociedades voltam-se para opinar sobre seus governantes demonstrando altos índices de sentimento de confiança em seus novos governos e que, ao longo do tempo, estes índices oscilam para baixo dando lugar a novas prioridades ligadas especificamente a problemas relacionados com inseguranças pessoais, como, por exemplo, salários e desemprego que, nos dois países, se mostraram as principais preocupações.

Restou constatado que durante a vigência dos Planos Real e Cavallo, o Brasil apresentou níveis muito mais baixos de confiança que os da Argentina e que os da média do continente. Em ambos os países, ao longo do tempo, ocorre naturalmente a inversão de prioridades da sociedade quanto aos seus principais problemas1; desemprego; conflitos laborais; drogas; corrupção administrativa; delinqüência e baixos salários.

A pesquisa tratou de identificar, compreender, definir e explicar a influência de dois grupos de variáveis no sentimento de confiança que as sociedades brasileira e argentina depositam ou percebem em seus respectivos governos no período em que estiveram vigendo os Planos Real e Cavallo.

O primeiro grupo de variáveis envolvendo o ambiente da ciência econômica foi composto no Brasil pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo, pela Taxa SELIC, e pelo Índice de Custo de Vida e, na Argentina pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo.

O segundo grupo envolvendo o ambiente da ciência social, abordou os mecanismos tradicionais de disfunção social e foi composto no Brasil pelo Desemprego Aberto, pelo Índice de Greves, e pelo Índice de Criminalidade; e na Argentina, pelas variáveis Desemprego Aberto, Violência Sócio-Política e Conflitos laborais.

A escolha das variáveis se deu a partir de sua disponibilidade de forma mensal dada a periodicidade dos índices de inflação que foram a âncora do lado explicativo da relação que se buscou explicar e definir.

A abordagem metodológica usada pode ser considerada como um mixto de técnicas tradicionais e inovadoras. Tradicionais porque usa técnicas estatísticas

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Isso dificulta a análise do modelo como um todo, já que as prioridades vão mudando e também a composição das forças que compõem a variável Sentimento de Confiança, âncora do estudo pelo seu lado.

consagradas. Inovadora, pois, a partir de coleta específica de dados de opinião pública, permitiu a construção de uma série histórica com periodicidade mensal, representativa do Sentimento de Confiança que as sociedades brasileira e argentina depositaram em seus governos durante a aplicação dos planos de estabilização econômica Real no Brasil e Cavallo na Argentina. Esta série inexistia até então.

Também pouco usual foi a utilização de cerca de seis variáveis explicativas no Brasil, e quatro na Argentina, o que tornou a utilização da técnica de regressão simples e múltipla, na melhor das hipóteses, complicada, já que para ela concorreram apreciações qualitativas e quantitativas.

Estas análises muitas vezes envolveram variáveis independentes correlacionadas entre si, como no caso do índice de preços ao consumidor amplo e o desemprego aberto, tornando o trabalho árduo e em determinados momentos difuso, dada a característica diferenciada e eventuais corrrelações intrísecas entre as variáveis independentes envolvidas.

A análise das observações de campo envolveu duas etapas. A primeira efetuada a partir de regressões simples entre cada variável independente ou preditora visando, em primeiro lugar, definir e explicar melhor a relação individual entre as variáveis independentes e a dependente, o que, em muitos casos teve que ser complementado com análise de séries temporais, dado o caráter difuso de algumas relações bivariadas. Em segundo lugar a técnica de regressão simples foi usada para determinar o melhor tempo de influência entre cada variável preditora e a dependente.

Na primeira etapa de tratamento dos dados a partir de regressões simples, nenhuma das variáveis, tanto no Brasil como na Argentina, correspondeu à expectativa inicial de quantificação, ou seja, apresentaram relações que, individualizadas, não conseguiram explicar a percepção do Sentimento de Confiança pela lógica qualitativa, mas apenas pela lógica estatística. Do total apenas a taxa de criminalidade exibiu, como esperado, uma influência inversa sobre o sentimento de confiança.

Nestes casos as análises substantivas foram efetuadas à guisa de discussão sobre cada relação, sem o propósito de explicá-las, mas sim de, a partir delas, estabelecer o melhor tempo de percepção das influências individuais das variáveis preditoras sobre a variável dependente, o Sentimento de Confiança.

De uma forma geral as defasagens temporais ficaram entre um e dois meses com exceção da variável desemprego nos dois países, cuja defasagem ficou entre três e cinco meses. Isso, de certa forma, pode ser explicado pela importância relativa dada no Brasil

e na Argentina ao problema do desemprego e o tempo que esta variável ficou no pensamento das duas sociedades.2

Os modelos completos expurgaram estatisticamente no Brasil, do campo econômico, o Índice de Preços ao Consumidor Amplo, variável independente âncora da pesquisa. Do campo social o modelo eliminou a variável Greve.

A eliminação estatística de variáveis nos dois países não significa absolutamente que as variáveis excluídas não tenham influenciado o Sentimento de Confiança, mas apenas que foram retiradas dos modelos finais por eventual inadequação estatística ou por motivos ligados a erros na coleta de dados e na montagem das séries usadas para as interações estatísticas.3

A partir da relação que representa o modelo completo do Brasil pode-se concluir que uma variação unitária no índice de desemprego ocasionará uma alteração inversa no sentimento de confiança de 0,795 vezes, que uma variação unitária na Criminalidade ocasionará uma alteração inversa no sentimento de confiança de 0,436 vezes, que uma variação unitária na criminalidade ocasionará uma alteração inversa no sentimento de confiança de 0,623 vezes e que uma variação unitária do custo de vida ocasionará uma alteração direta no sentimento de confiança de 2,28 vezes.

A partir das relações que representam os modelos completos da Argentina, pode- se concluir que uma variação unitária no Índice de Preços ao Consumidor Amplo ocasionará, em média, uma alteração direta no sentimento de confiança de 0,8205 vezes, que uma variação unitária nos Índices de Desemprego ocasionará uma alteração inversa média no sentimento de confiança de 0,403 vezes, que uma variação unitária no Risco País ocasionará uma alteração direta no sentimento de confiança de 0,445 vezes.

Desta dinâmica depreende-se que, no Brasil, a variável do campo econômico que mais afetou o sentimento de confiança foi o custo de vida e a variável do campo social que mais afetou o sentimento de confiança foi o desemprego e que, na Argentina, a variável do campo econômico que mais afetou o sentimento de confiança foi o Índice de Preços ao Consumidor Amplo e a variável do campo social que mais afetou o sentimento de confiança foi o desemprego.

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Lá os índices de desemprego permaneceram, em média, sempre abaixo dos níveis do pleno emprego preconizados pela OIT.

3

A série que mais pode estar carregando vícios é a de Sentimento de Confiança pela sua montagem e também outras por diversos erros de coleta relacionados com amostragem e observação nas pesquisas que originaram cada uma delas. Ainda assim, por motivos de consistência metodológica os modelos simplificados finais foram mantidos como forma de demonstrar a verificação da hipótese inicial da pesquisa. As relações encontradas, no entanto, não configuram relações de causa e efeito, apresentando-se sim como relações de correlação no plano estatístico.

Da observação dos dois modelos - do Brasil e da Argentina - depreende-se que, em ambos, variáveis dos dois campos, o social e o econômico, influenciaram no sentimento de confiança, mais especificamente, as relacionadas com a Inflação e o Desemprego.

A apreciação da análise final das relações inter-variáveis permite concluir sobre a hipótese enunciada no item 4 da Introdução a este trabalho, que, no Brasil, apenas se sustentam as relações entre o Sentimento de Confiança e: o Desemprego; a Criminalidade; a Taxa SELIC; e o Índice de Custo de Vida e que, na Argentina, apenas se sustentam as relações entre o Sentimento de Confiança e: o Desemprego; e o índice de Preços ao Consumidor Amplo, estando, portanto, descartadas as outras variáveis que não se sustentaram depois da aplicação dos modelos bivariados.

A partir dos dados obtidos é possível aceitar a hipótese de que “há uma relação de correlação, definida pela influência da inflação e do desemprego sobre o Sentimento de Confiança que as sociedades brasileira e argentina depositaram em seus respectivos governos durante a implementação dos Planos Real e Cavallo”.

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