"How fast did Equatorial Guinea grow over the two and a half decades beginning in 1975? The natural place to turn to answer such a question is data from the Penn World Table (PWT), which is the most widely used source for cross-country comparisons for the level and growth rate of GDP. According to one version (PWT 6.2), Equatorial Guinea is the second-fastest growing country among 40 African countries. However, according to the previous version (PWT 6.1), which was released 4 years before, Equatorial Guinea was the slowest growing country. (...) if one were to compile the list of the 10 fastest and slowest growing countries in Africa between 1975 and 1999, PWT 6.1 and PWT 6.2 would produce almost disjoint lists." (Johnson, Larson, Papageorgiou and Subramanian, JME, 2013).
Abaixo a tabela (copiada do paper) com os países que mais e menos cresceram no período, de acordo com as duas versões da PWT. Scary.
| PWT 6.2 | PWT 6.1 | Countries not appearing on both lists | ||
|---|---|---|---|---|
| Country | Growth (%) | Country | Growth (%) | |
| Top 10 countries | ||||
| Botswana | 4.50 | Botswana | 5.10 | Congo, Republic of |
| Equ. Guinea | 4.00 | Cape Verde | 4.70 | Equatorial Guinea |
| Cape Verde | 3.70 | Mauritius | 4.30 | Ethiopia |
| Egypt | 3.70 | Egypt | 3.70 | Malawi |
| Mauritius | 3.70 | Tunisia | 2.50 | Mali |
| Lesotho | 3.50 | Uganda | 1.70 | Uganda |
| Tunisia | 2.70 | Morocco | 1.70 | |
| Mali | 2.00 | Lesotho | 1.50 | |
| Ethiopia | 1.60 | Congo, Rep of | 1.50 | |
| Morocco | 1.60 | Malawi | 1.20 | |
| Bottom 10 countries | ||||
| Gabon | −2.60 | Equ. Guinea | −2.70 | Chad |
| Zambia | −2.10 | Mozambique | −2.40 | Cote d'Ivoire |
| Madagascar | −1.90 | Zambia | −1.80 | Gabon |
| Togo | −1.70 | Comoros | −1.60 | Guinea-Bissau |
| Guinea-Bissau | −1.40 | Madagascar | −1.40 | Mauritania |
| Comoros | −1.20 | Cote d'Ivoire | −1.40 | Namibia |
| Niger | −0.70 | Niger | −1.30 | Nigeria |
| Nigeria | −0.50 | Mauritania | −1.30 | Togo |
| Chad | −0.50 | Togo | −1.00 | |
| Mozambique | −0.40 | Namibia | −0.90 | |
PHODA
ResponderExcluirO problema não é só na Penn. São com dados agregados em geral. Na África isso é mais sério, entretanto dados dos EUA e união européia também tem erros graves.
ResponderExcluirUm caso curioso.
A Penn, na versão 6.1, publicou uma queda de 33% no PIB da Tanzânia em 1988.
E nós economistas lavamos as mãos, fazemos download dos dados, ligamos o dane-se e rodamos as regressões. Isso levou o Durlauf e outros a, junto ao "fato estilizado" de que países pobres sofrem mais choques de oferta, colocar o "caso" da Tanzânia como top 10.
Mas isso acontece com o IDH também, olhe o que aconteceu na revisão 1999.
ResponderExcluirIsso acontece com **qualquer** indicador para países africanos. As estatísticas são ruins. A PWT reconhece isso explicitamente - só olhar os "manuais" para cada versão. Por outro lado, há usuários que não leem as documentações e fazem usos impróprios - culpa deles, não da PWT.
A nova versão da PWT tomou essas críticas, e outras, explicitamente. A cobertura dos países caiu, mas a confiança neles aumentou.
ResponderExcluirTem uma coleção de papers que a acompanha que vale a pena ler.
O IDH é mais complicado porque junta três dados com erro de medida considerável. Um paper interessante que li é esse: http://faculty.washington.edu/hgwolff/EJ2011.pdf
ResponderExcluirMas como quase toda a literatura, infelizmente, ainda depende das revisões publicadas para estimar a incerteza dos números.
Quanto ao "a cobertura dos países caiu, mas a confiança neles aumentou", não vejo isso como algo necessariamente bom. Não pelo fato de a cobertura cair, mas pelo fato de a confiança aumentar. Se alguém só retira dados notoriamente ruins da sua base depois de tomar muita porrada, entendo que isto seria um sinal para se desconfiar dos demais dados. Se esses dados nunca tivessem sido revisados (e as outras bases mantivessem os mesmos números) o próprio material para fazer a crítica não existiria. O "fato estilizado" da Tanzânia continuaria sendo "sustentado" pela "evidência empírica"- o que é bizarro, se você parar para pensar. E seria capaz de que quem estivesse utilizando o dado invertesse o ônus da prova. Ao invés de provar que seu dado é bom, falaria: "olha, os dados dizem isso, se você quer me falar que o PIB da Tanzânia não caiu 33%, você é quem tem que provar o contrário". Mas como alguém pode inverter o ônus da prova se sequer saber o quão errado seu dado pode estar? Me parece complicado aceitar uma medida sem quantificar seu erro.
A África tem recebido atenção recente pois muitos países estão revisando suas metodologias e reavaliando suas fontes , em um contexto de mudanças estruturais e agências estatísticas com poucos recursos. O mais surreal ao estudar este assunto foi descobrir a posição de organismos internacionais diante dessas revisões: "FMI, revisei meu PIB, subiu 60%, e agora?". "Meu filho, dilua isso aí em cinco ou seis anos para não causar uma quebra muito grande na série". Só que isso não vai estar nos metadados. Pode ser que um dia o fulano que fez isso morra sem deixar escrito. E o cientista vai lá depois e "verifica" que o país teve um "boom" de crescimento nos últimos anos.
Agora, antes isso fosse um problema somente de países pobres. Dados como PIB são extremamente complicados de se calcular... Ao implementar as contas nacionais nos EUA, Kuznets chutou o erro do PIB em mais ou menos 10%. O engraçado é que eles dividiram o PIB em setores com maior ou menor precisão, e os de menor precisão (40 a 80% de erro) eram de serviços - se ao mesmo tempo que o avanço tecnológico permite maior acurácia, mudanças estruturais na economia podem ter dificultado ainda mais este cálculo.
E quanto ao Brasil, alguém saberia dizer como se comporta o erro provável do PIB brasileiro, não só hoje, mas na série histórica?
Abs