Capítulo 5 Grupo 4 - Relação entre o IPCA e o IDH brasileiro

Ana Júlia de Almeida Bonetti, João Henrique Saldivar Ferreira, Larissa Barbosa Moreira e Pedro Henrique Teixeira Oliveira

5.1 Qual é a diferença entre o IPCA e o IDH?

IPCA e Inflação: O IPCA é um índice que mede a variação média dos preços de um conjunto de produtos e serviços consumidos pela população em geral. Ele reflete a inflação e seus efeitos econômicos sobre o poder de compra da população.

IDH e Desenvolvimento Humano:* O IDH, por outro lado, é um indicador composto que avalia o desenvolvimento humano de um país com base em três dimensões principais: saúde (esperança de vida ao nascer), educação (anos médios de escolaridade e anos esperados de escolaridade) e padrão de vida (PIB per capita ajustado pelo poder de compra).

5.2 Por que o IPCA não influencia diretamente o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)?

Embora a inflação medida pelo IPCA possa afetar indiretamente o padrão de vida das pessoas ao reduzir o poder de compra da renda disponível, seu impacto direto sobre os componentes do IDH, como esperança de vida, educação e renda ajustada, não é direto ou linear. O IDH leva em conta políticas públicas, acesso a serviços essenciais e outros aspectos que vão além da estabilidade econômica medida pelo IPCA.

5.3 Qual é a importância de considerar o contexto econômico e as políticas públicas ao analisar tanto o IPCA quanto o IDH?

Países com alta inflação podem enfrentar desafios significativos no desenvolvimento humano, especialmente se a inflação estiver fora de controle e afetar negativamente os serviços públicos e a qualidade de vida. No entanto, o IDH é uma medida mais holística que considera tanto os desafios econômicos quanto os investimentos em educação, saúde e qualidade de vida.

A relação entre o Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) e o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) brasileiro pode ser explorada através da contabilidade nacional e das políticas econômicas do país.

  1. IPCA (Índice de Preços ao Consumidor Amplo): Este índice é uma medida da variação dos preços de uma cesta de bens e serviços consumidos pelas famílias brasileiras com rendimento mensal de 1 a 40 salários mínimos. Ele é usado como indicador oficial da inflação no Brasil.

  2. IDH (Índice de Desenvolvimento Humano): O IDH é uma medida composta que considera indicadores de saúde (expectativa de vida ao nascer), educação (anos médios de estudo e anos esperados de escolaridade) e renda (PIB per capita ajustado pela paridade do poder de compra).

5.4 Como a Contabilidade Entra Nessa Relação?

  • A contabilidade nacional registra todas as transações econômicas de um país, incluindo a medição do PIB (Produto Interno Bruto) e suas variações. Esses dados são fundamentais para entender o impacto da inflação e das políticas econômicas no crescimento econômico e no desenvolvimento humano.

  • Indicadores como o PIB per capita são componentes importantes do IDH. A contabilidade nacional fornece os dados necessários para calcular esses indicadores e avaliar como a economia está impactando o bem-estar da população.

Em resumo, a relação entre o IPCA e o IDH brasileiro é mediada pela contabilidade nacional, que permite entender como as variáveis econômicas afetam o desenvolvimento humano. Políticas que visam controlar a inflação e promover um crescimento econômico sustentável são essenciais para melhorar o IDH ao longo do tempo.

Portanto, enquanto o IPCA é crucial para entender a economia de um país e seus impactos imediatos sobre os consumidores, ele não é um determinante direto do IDH, que avalia aspectos mais amplos e fundamentais do desenvolvimento humano. Com o resultado dos gráficos gerados pelo RStudio podemos comparar e concluir que o índice de impacto é muito baixo, sendo assim, esse impacto é quase nulo e não é relevante.

5.5 Análise de dados

library(BETS)

IPCA <- BETSget(433,from = "2012-01-01", data.frame = TRUE)

ipca.medio <- 
  IPCA  |> 
  dplyr::mutate(ANO = lubridate::year(date)) |> 
  dplyr::summarise(IPCA = mean(value), .by = ANO)
ggplot2::ggplot(ipca.medio, ggplot2::aes(x = ANO, y = IPCA)) +
  ggplot2::geom_line()

# https://www.undp.org/pt/brazil/desenvolvimento-humano/painel-idhm

dados.idhm <- readxl::read_excel("base_de_dados.xlsx")

dados.idhm <- dados.idhm |> 
  dplyr::filter(AGREGACAO == "BRASIL") |> 
  dplyr::select(ANO, IDHM)

dados.idhm <- dados.idhm |> 
  dplyr::inner_join(ipca.medio) 

dados.idhm.log <- dados.idhm |> 
  tidyr::pivot_longer(cols = c(IDHM, IPCA), values_to = "índice") |> 
  dplyr::mutate(índice.log = log(índice))
ggplot2::ggplot(dados.idhm.log , ggplot2::aes(x = ANO, y = índice.log, color = name)) +
  ggplot2::geom_line()

# Modelo de regressão linear
# IDHM = VARIÁVEL DEPENDENTE
# IPCA = VARIÁVEL INDEPENDENTE

modelo <- lm(IDHM ~ IPCA, data = dados.idhm)

summary(modelo)
## 
## Call:
## lm(formula = IDHM ~ IPCA, data = dados.idhm)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.023031 -0.004659  0.004202  0.006407  0.012807 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  0.78136    0.01100  71.009 1.72e-12 ***
## IPCA        -0.02599    0.02093  -1.242    0.249    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.01249 on 8 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1616, Adjusted R-squared:  0.05684 
## F-statistic: 1.542 on 1 and 8 DF,  p-value: 0.2494