Thaynná Eduarda Rodrigues Pereira; Carolina Trinca Paulino

DOI: 10.22167/2675-6528-202601467

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

A condução da política monetária no Brasil, particularmente sob o regime de metas de inflação, tem sido amplamente debatida em razão de seus possíveis impactos sobre a inflação e a atividade econômica. O estudo objetivou avaliar a eficácia da política monetária brasileira, conduzida pela taxa Selic, no controle da inflação, e investigar seus possíveis custos sociais no período de 1999 a 2024. Para isso, utilizaram-se dados trimestrais de Produto Interno Bruto (PIB), Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), taxa Selic e câmbio, extraídos do Banco Central do Brasil. A metodologia empregou um modelo Vetorial de Correção de Erros (VECM), precedido por testes de estacionariedade e cointegração, e complementado por análises de Função de Resposta ao Impulso e Decomposição da Variância. Os resultados indicaram que a inflação apresentou forte componente inercial, sendo predominantemente explicada por sua própria dinâmica, enquanto os choques na taxa de juros e no câmbio demonstraram impacto estatisticamente limitado sobre o IPCA. Adicionalmente, verificou-se que o PIB não respondeu de forma significativa a variações na Selic, sugerindo baixa sensibilidade da atividade econômica à política monetária no período analisado. Em síntese, concluiu-se que a política monetária demonstrou eficácia limitada no controle da inflação, sem, contudo, gerar custos sociais diretos e significativos sobre o Produto Interno Bruto, que atua como principal motor da geração de emprego.

Palavras-chave: Cointegração; Econometria; Inércia inflacionária; Metas de inflação; Produto Interno Bruto.

1. Introdução

A economia brasileira enfrentou, ao longo das décadas de oitenta e noventa, um período de instabilidade macroeconômica severa, caracterizado por elevadas e persistentes taxas de inflação, culminando em episódios de hiperinflação. Esse cenário de descontrole inflacionário representava um obstáculo significativo ao desenvolvimento econômico e à estabilidade social, erodindo o poder de compra da população e desorganizando os mecanismos de precificação. A superação dessa crise foi alcançada com a implementação do Plano Real em 1994, um programa de estabilização que se estruturou em três pilares fundamentais: austeridade monetária, desindexação da economia e a utilização de uma âncora cambial, atrelando artificialmente o valor do real ao dólar (Banco Central do Brasil, 2011). Embora o Plano Real tenha sido bem-sucedido em controlar a inflação e restaurar a confiança na moeda nacional, a sustentabilidade da âncora cambial mostrou-se frágil. Crises externas e uma política fiscal inconsistente do governo levaram à perda de eficácia desse pilar, culminando na adoção do regime de câmbio flutuante em 1999.

A transição para o câmbio flutuante, em 1999, exigiu a substituição da âncora cambial por um novo arcabouço para a condução da política monetária. Inspirado em experiências internacionais, o Brasil adotou o Regime de Metas de Inflação (RMI), que se tornou a principal estratégia do Banco Central Brasileiro (BCB) para a manutenção da estabilidade de preços (Banco Central do Brasil, 2011; Rosar, 2024). Sob o RMI, a autoridade monetária estabelece anualmente uma meta inflacionária, definida pelo Conselho Monetário Nacional (CMN), tendo como referência o Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). O principal instrumento para o alcance dessa meta é a taxa básica de juros, a Taxa Selic, cuja definição é responsabilidade do Comitê de Política Monetária (COPOM) do BCB (Banco Central do Brasil, 2011; de Albuquerque e Perissinotto, 2024). A Selic atua controlando o custo do crédito e a liquidez da economia, influenciando as decisões de consumo e investimento e, consequentemente, a demanda agregada e os preços.

O papel da política monetária, contudo, tem sido objeto de intenso debate. A visão ortodoxa prioriza a estabilidade de preços, assumindo a neutralidade da moeda no longo prazo, enquanto correntes heterodoxas, como a Pós-Keynesiana, argumentam que a moeda não é neutra, afetando diretamente a demanda por bens de capital e podendo desincentivar o investimento e o emprego se focada exclusivamente na estabilidade de preços (Mendonça, 2002; Santana e Arantes, 2021). Essa tensão teórica é agravada no Brasil por características estruturais que desafiam a eficácia do RMI. A elevada participação de preços administrados no IPCA e a dependência de commodities, por exemplo, expõem a inflação a fatores menos responsivos à Selic ou a choques externos, exigindo maior esforço contracionista da política monetária (Feijó; Araújo; Bresser-Pereira, 2022). A indexação de parte da dívida pública à Taxa Selic também gera um conflito de objetivos, pois a elevação dos juros para conter a inflação onera as finanças públicas (Brito; Araújo; Araujo, 2019). Tais elementos estruturais intensificam o debate sobre a capacidade da política monetária em controlar a inflação sem impor ônus significativos à atividade econômica.

Diante desse cenário de complexidade teórica e estrutural, torna-se imperativa uma investigação empírica sobre a política monetária brasileira. Assim, o presente estudo objetiva avaliar a eficácia da política monetária, conduzida pela taxa Selic, no controle da inflação, e investigar seus possíveis custos sociais sobre a atividade econômica, principal motor da geração de emprego, no período de 1999 a 2024.

2. Material e Métodos

Este estudo adotou uma abordagem quantitativa e empírica para investigar a eficácia da política monetária brasileira e seus custos sociais. A pesquisa caracterizou-se como descritiva e explicativa, buscando analisar as relações entre variáveis macroeconômicas ao longo do tempo. O delineamento metodológico empregou técnicas econométricas avançadas, focando na modelagem de séries temporais para identificar padrões e causalidades. O objetivo principal foi avaliar a capacidade da taxa Selic em controlar a inflação e seus impactos sobre a atividade econômica, conforme proposto na introdução. Essa abordagem permitiu uma análise robusta dos fenômenos econômicos em questão, fundamentando as conclusões em evidências estatísticas.

A investigação foi realizada no contexto da economia brasileira, especificamente no período de 1999 a 2024, abrangendo a implementação e consolidação do Regime de Metas de Inflação (RMI). O local de estudo foi o Brasil, com foco nos dados macroeconômicos nacionais. A unidade de análise consistiu em séries temporais de variáveis econômicas cruciais, coletadas em frequência trimestral. Este recorte temporal foi escolhido por marcar o início do RMI, permitindo uma análise abrangente da política monetária sob esse regime. A análise temporal permitiu observar a evolução e a interação das variáveis ao longo de um período significativo da história econômica recente do país.

A população de dados compreendeu os registros históricos das principais variáveis macroeconômicas brasileiras relevantes para a política monetária e atividade econômica. A amostra foi composta por dados trimestrais do Produto Interno Bruto (PIB), Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), Taxa Selic e taxa de câmbio (dólar venda), abrangendo o período de 1999 a 2024. Adicionalmente, foram considerados dados de taxas de desemprego da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) a partir de 2012. Optou-se por não integrar dados de desemprego anteriores a 2012, como os da Pesquisa Mensal de Emprego (PME), devido a diferenças metodológicas que inviabilizariam a continuidade da série.

Os dados foram coletados diretamente do Sistema Gerenciador de Bases Temporais (SGS) do Banco Central do Brasil, uma fonte oficial e confiável de informações macroeconômicas. Para cada variável, foram utilizados os códigos específicos do SGS: IPCA (código 433), Selic (código 432), Dólar (código 3496) e PIB (código 22109). A PNAD Contínua, que mede as taxas de desemprego, também foi extraída do mesmo sistema. A escolha do SGS garantiu a padronização e a consistência dos dados, essenciais para a aplicação das técnicas econométricas. Este procedimento assegurou a integridade e a rastreabilidade das informações utilizadas na pesquisa.

Após a coleta, os dados foram padronizados para uma frequência trimestral. Para as séries de dólar e Selic, aplicou-se uma média simples dos valores mensais para obter o dado trimestral. No caso do IPCA, utilizou-se a média simples do fatorial. Para a PNAD Contínua, foram selecionados os meses de fechamento de cada trimestre (março, junho, setembro e dezembro). O PIB já estava disponível em frequência trimestral. Adicionalmente, as séries de dólar e PIB foram submetidas a uma transformação logarítmica, visando estabilizar a variância e linearizar as relações, especialmente para o PIB, que exibe uma tendência de crescimento ao longo do tempo.

As variáveis tratadas foram organizadas em um único “dataframe” na seguinte ordem: PIB, IPCA, Selic e Câmbio. Essa sequência foi definida considerando a exogeneidade relativa e a velocidade de reação de cada variável a choques econômicos, com as variáveis mais exógenas precedendo as mais endógenas. A determinação do número ideal de defasagens (lags) para o modelo econométrico foi realizada por meio da análise dos Critérios de Informação Bayesiano de Schwarz (BIC), Akaike (AIC) e Hannan-Quinn (HQIC), conforme a literatura econométrica (Lütkepohl, 2005). Esses critérios buscam equilibrar o ajuste do modelo com a parcimônia dos parâmetros.

Para compreender a natureza das séries temporais e sua ordem de integração, foram aplicados os testes de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS). Esses testes permitiram verificar se as variáveis eram estacionárias em nível (I(0)) ou em primeira diferença (I(1)). Posteriormente, o Teste de Cointegração de Johansen foi empregado para determinar a existência de uma relação de longo prazo entre as variáveis. A presença de cointegração é crucial para a escolha do modelo econométrico adequado, indicando a necessidade de um Vetor de Correção de Erros (VECM) em detrimento de um modelo VAR em diferenças, garantindo a validade da análise.

A análise dos dados foi conduzida por meio de um Modelo Vetorial de Correção de Erros (VECM), selecionado devido à presença de cointegração entre as variáveis. Para investigar como choques em variáveis específicas afetam a inflação e o PIB, aplicou-se a Função de Resposta ao Impulso (FRI). Esta técnica permitiu analisar a dinâmica de curto e longo prazo das respostas das variáveis a choques exógenos na Selic e no câmbio, auxiliando na estimativa dos custos da política monetária (Enders, 2015). Complementarmente, a Decomposição da Variância quantificou a contribuição de cada variável para as flutuações da inflação e do PIB ao longo do tempo, fornecendo insights sobre a relevância dos fatores determinantes.

Todo o processo de tratamento de dados, aplicação dos testes econométricos e estimação do modelo VECM foi realizado utilizando a linguagem de programação Python. As bibliotecas Pandas, Statsmodel, Numpy e Matplotlib foram as principais ferramentas computacionais empregadas, garantindo a eficiência e a precisão das análises. Embora o TCC original não mencione procedimentos éticos formais, a pesquisa utilizou dados secundários publicamente disponíveis, não envolvendo interação direta com seres humanos. Uma limitação metodológica importante foi a restrição temporal dos dados da PNAD Contínua, disponíveis apenas a partir de 2012, o que levou à utilização do PIB como principal proxy para a análise dos custos sociais da política monetária, justificada pela forte correlação estatística entre produto e empregabilidade.

3. Resultados e Discussão

A análise dos resultados empíricos, obtidos por meio da aplicação de um Modelo Vetorial de Correção de Erros (VECM) e suas ferramentas complementares, como a Função de Resposta ao Impulso (FRI) e a Decomposição da Variância (FEVD), oferece uma compreensão aprofundada da dinâmica da política monetária brasileira no período de 1999 a 2024. Os achados permitem avaliar a eficácia da taxa Selic no controle inflacionário e seus potenciais custos sociais, confrontando as hipóteses iniciais do estudo com a evidência empírica.

A etapa inicial da modelagem econométrica envolveu a determinação da ordem de defasagem ideal para o VECM, um passo crucial para garantir a validade e a parcimônia do modelo. Conforme apresentado na Tabela 1, os critérios de informação de Akaike (AIC), Bayesiano de Schwarz (BIC) e Hannan-Quinn (HQIC) foram empregados para essa finalidade. O critério AIC sugeriu a utilização de duas defasagens, enquanto o BIC e o HQIC apontaram para uma única defasagem como a mais adequada. A escolha de um lag, fundamentada na maior rigorosidade do BIC em penalizar a inclusão de parâmetros adicionais e na corroboração do HQIC, que atua como um critério de desempate intermediário, reflete uma decisão metodológica que busca um equilíbrio entre o ajuste do modelo aos dados históricos e a preservação dos graus de liberdade do sistema. Essa abordagem é consistente com a literatura econométrica, que enfatiza a importância de evitar o sobreajuste (overfitting) e a subespecificação, conforme discutido por Lütkepohl (2005). A seleção cuidadosa do número de defasagens é vital, pois um número insuficiente pode levar a resíduos correlacionados, enquanto um excessivo pode consumir graus de liberdade e reduzir a precisão das estimativas, comprometendo a robustez das inferências sobre as relações de curto e longo prazo entre as variáveis macroeconômicas.

Tabela 1. Resultados AIC, BIC e HQIC

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A decisão de adotar um lag único, embora possa parecer conservadora, é justificada pela natureza dos dados trimestrais e pela busca por um modelo que seja parcimonioso, mas ainda capaz de capturar a dinâmica relevante. Em contextos de séries temporais, especialmente com dados de alta frequência ou em economias com rápidas mudanças estruturais, um número menor de defasagens pode ser mais apropriado para evitar a captura de ruídos ou relações espúrias. A literatura sobre política monetária no Brasil, frequentemente marcada por choques exógenos e mudanças de regime, sugere que a dinâmica de transmissão pode ser complexa e nem sempre linear, o que reforça a necessidade de um modelo bem especificado que não seja excessivamente complexo. A parcimônia, neste caso, contribui para a interpretabilidade dos coeficientes e para a estabilidade do modelo, aspectos essenciais para a formulação de políticas econômicas.

A investigação da ordem de integração das séries temporais constituiu o próximo passo crítico, utilizando os testes de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS). Os resultados, detalhados na Tabela 2, indicaram que as variáveis Produto Interno Bruto (PIB) em log, Taxa Selic e Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) possuem raiz unitária, caracterizando-as como não estacionárias em nível (I(1)). Em contraste, o dólar (em log) inicialmente apresentou-se como estacionário (I(0)) em ambos os testes. Contudo, essa aparente estacionariedade do câmbio em nível é inconsistente com a vasta literatura econômica, que geralmente o classifica como uma série não estacionária. A aplicação da primeira diferença em log (Alog(et)) no teste ADF para o câmbio revelou a necessidade dessa transformação para estabilizar a série (p-value = 0,0059), confirmando sua natureza não estacionária (I(1)). Essa discrepância inicial pode ser atribuída à presença de quebras estruturais ou à frequência trimestral dos dados, que por vezes mascaram a não estacionariedade em testes de nível. A não estacionariedade das séries é um achado comum em dados macroeconômicos e sua correta identificação é fundamental para evitar regressões espúrias, garantindo que as relações estimadas sejam genuínas e não meras coincidências estatísticas.

Tabela 2. Resultados ADF e KPSS

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A identificação das séries como I(1) é um pré-requisito para a aplicação do Teste de Cointegração de Johansen, que busca determinar a existência de uma relação de longo prazo entre as variáveis. A presença de cointegração é um indicativo de que, apesar das flutuações de curto prazo, as variáveis tendem a se mover juntas ao longo do tempo, retornando a um equilíbrio de longo prazo após choques. Conforme os resultados apresentados na Tabela 3, a estatística do Traço permitiu rejeitar a hipótese nula de ausência de cointegração (r=0) ao nível de 5% de significância, uma vez que o valor calculado (82,14) superou o valor crítico (47,85). Por outro lado, não foi possível rejeitar a hipótese de existência de ao menos um vetor de cointegração (r 95%). Essa resposta acentuada da Selic ao PIB, em comparação com o IPCA, sugere que a autoridade monetária adota uma postura preventivamente focada na variação do produto, com o intuito de mitigar futuras pressões inflacionárias. Essa estratégia pode ser interpretada como uma tentativa de antecipar movimentos de preços, agindo sobre a atividade econômica para controlar a demanda agregada antes que ela se traduza plenamente em inflação. Tal abordagem é consistente com a teoria de bancos centrais que buscam estabilizar a economia, não apenas reagindo à inflação passada, mas também prospectivamente.

O coeficiente de carga da Selic, que indica a velocidade de ajuste aos desequilíbrios de longo prazo, mostrou que a taxa de juros corrige 12,6% dos desvios ao trimestre. Este ajuste, alinhado à significância no vetor de cointegração (p-value beta = 0,000, para coef = 0,1994), sugere que os movimentos da Selic contribuem efetivamente para o equilíbrio do sistema. Isso implica que a política monetária brasileira, através da taxa Selic, possui um papel ativo na correção de desequilíbrios macroeconômicos, mesmo que essa correção seja gradual. A capacidade de ajuste da Selic é um ponto crucial para a eficácia do Regime de Metas de Inflação (RMI), pois demonstra que o instrumento principal da política monetária é capaz de guiar a economia de volta ao seu caminho de equilíbrio de longo prazo, mesmo diante de choques.

Por outro lado, a análise da dinâmica de curto prazo do IPCA revelou uma fraca exogeneidade, com seu coeficiente de carga (p-value = 0,397) indicando que a inflação não é um impulsionador significativo para o ajuste de equilíbrio do sistema. Mais preocupante é o fato de que a inflação não apresentou resposta significativa a choques contemporâneos na Selic (p-value = 0,263) ou no dólar (p-value = 0,698). A única variável do modelo que impacta a inflação atual com alto nível de confiança (>99%) é o próprio IPCA defasado, evidenciando uma forte dinâmica inercial na trajetória de preços. Este achado corrobora a primeira hipótese do estudo, que sugere uma eficácia limitada da política monetária no combate à inflação devido a fatores estruturais. A forte inércia inflacionária no Brasil é um tema amplamente debatido na literatura, com Feijó et al. (2022) e Brito, Araújo e Araujo (2019) apontando para a elevada participação de preços administrados e a indexação da economia como fatores que contribuem para essa persistência.

A Função de Resposta ao Impulso (FRI) aprofunda essa compreensão, ilustrando a reação das variáveis a choques específicos. Conforme a Figura 1, um choque de 1 desvio-padrão (d.p.) na Selic provoca uma queda máxima de 0,03 no IPCA. No entanto, o intervalo de confiança associado a essa resposta é muito amplo e cruza o eixo zero, indicando uma incerteza estatística considerável sobre o efeito final. Isso significa que, embora haja uma indicação de que a Selic possa reduzir a inflação, a magnitude e a significância estatística desse impacto são questionáveis. Este resultado reforça a ideia de que a política monetária, por si só, pode ter um efeito limitado e não robusto sobre a inflação no curto e médio prazo, especialmente em uma economia com as características estruturais do Brasil.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 1. Choque de 1 d.p. da Selic no IPCA

A limitada eficácia da Selic no controle da inflação, conforme sugerido pela Figura 1, pode ser explicada por diversos fatores estruturais da economia brasileira. A alta proporção de preços administrados no IPCA (cerca de 26%), como água, energia e combustíveis, torna a inflação menos sensível a choques de demanda induzidos pela taxa de juros (Feijó et al., 2022). Para que a política monetária atinja a meta de inflação, ela precisa ser ainda mais contracionista sobre os preços livres, o que acarreta um custo maior para a atividade econômica. Além disso, a desindustrialização e a reprimarização da economia brasileira aumentam a dependência da inflação em relação aos preços das commodities e ao câmbio, fatores sobre os quais a Selic tem menor controle. A Figura 2, que mostra o choque de 1 d.p. no câmbio sobre o IPCA, corrobora essa perspectiva ao indicar que o câmbio não gera impactos estatisticamente significantes na inflação. Isso sugere um baixo pass-through cambial, o que, embora possa parecer positivo para o controle inflacionário, também pode indicar que outros canais de transmissão de choques externos são mais relevantes ou que a política monetária não consegue mitigar esses efeitos de forma eficaz.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 2. Choque de 1 d.p. do Câmbio no IPCA

Em contrapartida, a Figura 3 ilustra que um choque no próprio IPCA causa um aumento imediato que se amplia e se mantém constante no médio e longo prazo. Este resultado é uma evidência clara da forte inércia inflacionária, onde a inflação passada é o principal determinante da inflação presente e futura. A inércia inflacionária é um desafio persistente para os formuladores de política monetária no Brasil, pois implica que as expectativas inflacionárias e os mecanismos de indexação (formais e informais) perpetuam os movimentos de preços, tornando a desinflação um processo mais custoso e demorado. Mendonça (2002) discute a teoria da credibilidade da política monetária, argumentando que a inércia pode ser reduzida se o Banco Central for percebido como crível em seu compromisso com a estabilidade de preços. No entanto, os resultados deste estudo sugerem que, apesar do RMI, a inércia ainda é um fator dominante na dinâmica inflacionária brasileira.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 3. Choque de 1 d.p. do IPCA no IPCA

A Decomposição da Variância (FEVD) para o IPCA, apresentada na Figura 4, corrobora e aprofunda os achados da FRI. Os resultados indicam que pelo menos 85% da variância do IPCA é explicada por sua própria dinâmica, ou seja, pela inércia. A Selic e o câmbio, por sua vez, apresentam uma relevância marginal na formação direta dos preços. Este achado é um dos mais contundentes do estudo, pois reforça a ideia de que a política monetária brasileira enfrenta barreiras estruturais significativas que limitam sua capacidade de correção automática dos preços. A predominância da inércia inflacionária implica que a política de juros precisa ser mais persistente e, potencialmente, mais contracionista para romper essa dinâmica de preços que se retroalimenta. Isso pode levar a custos sociais mais elevados, como discutido por Santana e Arantes (2021), que argumentam que uma política monetária focada exclusivamente na estabilidade de preços pode desincentivar o investimento e reduzir o emprego.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 4. Decomposição da Variância do IPCA

A baixa contribuição da Selic para a variância do IPCA, conforme a Figura 4, sugere que a transmissão da política monetária para a inflação pode ser fraca ou operar por canais indiretos que não são totalmente capturados pelo modelo linear. Isso levanta questões sobre a eficácia do RMI no Brasil, especialmente quando comparado a economias mais desenvolvidas, onde a taxa de juros tende a ter um impacto mais direto e robusto sobre a inflação. A implicação prática é que o Banco Central pode precisar de instrumentos adicionais ou de uma coordenação mais eficaz com outras políticas econômicas, como a política fiscal, para combater a inflação de forma mais eficiente. A dependência excessiva da taxa Selic em um ambiente de alta inércia e preços administrados pode levar a uma política monetária “overkill”, onde juros muito altos são necessários para atingir a meta, gerando custos desnecessários para a economia real.

No que tange ao custo social da política monetária, o estudo utilizou o PIB como principal proxy para a análise dos impactos sobre a atividade econômica e o emprego, devido à restrição temporal dos dados da PNAD Contínua, disponíveis apenas a partir de 2012. Essa escolha metodológica é validada pela forte correlação estatística entre o produto e as taxas de empregabilidade, um fato amplamente reconhecido na literatura econômica, onde o crescimento do PIB é um motor primário para a geração de empregos. A análise da dinâmica de curto prazo do VECM, com dados de 2012 a 2024, revelou que o desemprego reage com uma queda robusta de -15,1622 a um choque de 1 d.p. no PIB, com um nível de significância de aproximadamente 99%. Este resultado é intuitivo e alinhado com a teoria econômica, que postula uma relação inversa entre o crescimento do produto e o desemprego (Lei de Okun).

A Função de Resposta ao Impulso (FRI) para o choque do PIB no desemprego, apresentada na Figura 5, reforça esse impacto, demonstrando, com intervalo estatisticamente significativo, que o aumento do PIB promove a geração de emprego. Isso significa que políticas que estimulam o crescimento econômico tendem a ter um efeito positivo e robusto sobre o mercado de trabalho. A decomposição da variância, por sua vez, confirmou a solidez dessa relação, indicando que, no longo prazo, o PIB explica mais da metade das flutuações nas taxas de ocupação, conforme ilustrado na Figura 6. Esses achados são cruciais para a discussão dos custos sociais da política monetária, pois estabelecem uma base empírica para avaliar como as decisões sobre a taxa Selic podem, indiretamente, afetar o emprego através de seus impactos no PIB.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 5. Choque de 1 d.p. do PIB no desemprego

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 6. Decomposição da variância do desemprego

Apesar da forte correlação entre PIB e emprego, a análise da interação direta entre a Selic e o PIB revelou uma assimetria na transmissão da política monetária. Embora a Selic responda fortemente a aumentos no PIB na dinâmica de curto prazo do VECM, o PIB não sofre impacto imediato do choque da Selic na mesma dinâmica (p-value = 0,870). Isso é consistente com a ideia de que o aumento da taxa de juros não atinge de imediato a força produtiva, pois os investimentos e o consumo, que são os principais canais de transmissão da política monetária para o PIB, reagem com defasagem. Enquanto a Selic aumenta com uma velocidade de 12,56% ao trimestre para correção dos desequilíbrios do modelo, o PIB demonstra maior inércia, autocorrigindo-se a uma taxa de apenas 1,7%. Essa diferença na velocidade de ajuste sugere que a economia real é mais lenta para reagir às mudanças na política monetária do que a própria taxa de juros.

O vetor de cointegração (beta) indica que, para cada aumento de 1 d.p. no PIB, a Selic tende a subir 0,199 no longo prazo, refletindo a função de reação do Banco Central ao ciclo econômico. A constante estrutural do vetor, altamente significativa (p-value = 0,01), sugere um patamar de atividade econômica que independe de oscilações cíclicas da política monetária, o que pode ser interpretado como um nível de produto potencial ou de equilíbrio de longo prazo. No entanto, a Função de Resposta ao Impulso (FRI) mostra que um choque de 1 d.p. na Selic gera uma retração pequena e estatisticamente insignificante no PIB (-0,002) no curto e longo prazo, com intervalos de confiança que cruzam o eixo zero, gerando incerteza sobre o efeito direto, conforme a Figura 7. Este resultado é crucial para a segunda hipótese do estudo, que questiona os custos sociais da política monetária. A evidência sugere que, no período analisado e dentro da estrutura linear do VECM, a política monetária não gera um custo social direto e significante sobre o PIB.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 7. Choque de 1 d.p. da Selic no PIB

A aparente ineficácia da Selic em impactar o PIB de forma significativa, conforme a Figura 7, pode ser atribuída a diversos fatores. A literatura pós-keynesiana, por exemplo, argumenta que a moeda não é neutra e que a política monetária pode desincentivar o investimento produtivo ao tornar o capital financeiro mais atrativo (Santana e Arantes, 2021). No entanto, os resultados deste estudo não fornecem evidências robustas de que a Selic, por si só, seja um fator determinante na retração do PIB. Isso pode indicar que outros fatores, como a política fiscal, o ambiente de negócios, ou choques externos, podem ter um peso maior na determinação da atividade econômica. A Figura 8, por exemplo, mostra que choques no câmbio apresentam impactos negativos mais relevantes no produto (podendo atingir -0,010), sugerindo que a atividade econômica pode ser mais sensível a choques de custos externos do que ao custo do crédito no período.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 8. Choque de 1 d.p. do dólar no PIB

A maior sensibilidade do PIB a choques cambiais, conforme a Figura 8, pode ser explicada pela estrutura da economia brasileira, que, devido à desindustrialização prematura, tornou-se mais especializada na exportação de commodities e, consequentemente, mais dependente do preço dessas commodities e do câmbio (Feijó et al., 2022). Choques cambiais podem afetar os custos de insumos importados, a competitividade das exportações e a confiança dos investidores, impactando diretamente a produção. A Decomposição da Variância (FEVD) para o PIB, apresentada na Figura 9, corrobora esses resultados, evidenciando que o próprio PIB é o principal responsável pelas variâncias da inflação no curto, médio e longo prazo. Isso reforça a ideia de que a política monetária, embora reaja ao PIB, tem uma influência marginal sobre ele, sugerindo que a atividade econômica é impulsionada por sua própria dinâmica e por outros fatores que não a taxa de juros.

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Figura 9. Decomposição da Variância do PIB

Em síntese, os resultados indicam que a política monetária brasileira, no período de 1999 a 2024, apresenta evidências limitadas de eficácia no controle da inflação, principalmente devido à forte inércia inflacionária e à baixa sensibilidade do IPCA a choques na Selic e no câmbio. A inflação é majoritariamente explicada por sua própria dinâmica, o que impõe desafios à autoridade monetária, exigindo uma política de juros mais persistente para romper essa inércia, com potenciais custos para a economia real. Contudo, a análise dos custos sociais diretos da política monetária, mensurados pelo impacto da Selic no PIB, sugere que a influência da taxa de juros sobre o produto é marginal e estatisticamente insignificante. Isso pode indicar que, embora a política monetária reaja a desequilíbrios macroeconômicos, seus efeitos diretos sobre a atividade econômica são limitados, ou que os canais de transmissão não são totalmente capturados por um modelo linear como o VECM.

A ausência de um impacto robusto da Selic sobre o PIB pode ser interpretada de diferentes maneiras. Uma perspectiva é que a economia brasileira possui uma baixa sensibilidade à taxa de juros, seja por rigidez nos investimentos, por um setor produtivo menos dependente de crédito bancário ou por outros fatores estruturais que amortecem o canal de transmissão da política monetária. Outra interpretação é que o modelo VECM, por sua natureza linear, pode não ser capaz de capturar não linearidades ou mudanças de regime que caracterizam a economia brasileira, como sugerido por Brito, Araújo e Araujo (2019) e Feijó et al. (2022). A política monetária pode ter efeitos assimétricos, sendo mais eficaz em conter o crescimento do que em estimulá-lo, ou seus efeitos podem variar dependendo do ciclo econômico.

As implicações práticas desses achados são significativas para a formulação da política econômica no Brasil. Se a política monetária tem eficácia limitada no controle da inflação e um impacto marginal sobre a atividade econômica, isso sugere que a dependência exclusiva da taxa Selic como principal instrumento pode não ser a estratégia mais eficiente. A coordenação com outras políticas, como a fiscal e a cambial, torna-se ainda mais crucial. A política fiscal, por exemplo, pode ter um papel mais direto no controle da demanda agregada e na estabilização da dívida pública, que, por sua vez, afeta a credibilidade da política monetária e as expectativas inflacionárias. Além disso, a necessidade de abordar os fatores estruturais que contribuem para a inércia inflacionária, como a indexação e a participação de preços administrados, é fundamental para aumentar a eficácia da política monetária no longo prazo.

Para futuras pesquisas, a utilização de modelos que permitam capturar não linearidades e mudanças de regime, como Markov Switching ou Threshold VAR, pode oferecer insights mais aprofundados sobre os canais de transmissão da política monetária no Brasil. A incorporação de variáveis adicionais, como indicadores de expectativas inflacionárias, índices de incerteza econômica ou variáveis que capturem a estrutura de mercado e a concorrência, também pode enriquecer a análise. A compreensão detalhada da eficácia e dos custos da política monetária é essencial para aprimorar a gestão macroeconômica e promover um desenvolvimento econômico mais estável e inclusivo no país.

4. Conclusão

Conclui-se que o objetivo foi atingido, ao avaliar a eficácia da política monetária, conduzida pela taxa Selic, no controle da inflação, e investigar seus possíveis custos sociais sobre a atividade econômica, principal motor da geração de emprego, no período de 1999 a 2024. Os resultados indicam uma eficácia limitada da Selic no controle da inflação, majoritariamente explicada por sua própria dinâmica inercial e baixa sensibilidade a choques da taxa de juros e do câmbio. Essa persistência inflacionária impõe desafios à autoridade monetária, exigindo uma política de juros mais robusta para romper a inércia, com potenciais custos para a economia real. Contudo, a análise dos custos sociais diretos, mensurados pelo impacto da Selic no Produto Interno Bruto (PIB), revelou uma influência marginal e estatisticamente insignificante da taxa de juros sobre a atividade econômica. O PIB, por sua vez, mostrou-se mais sensível a choques de custos externos, como o câmbio. É importante ressaltar que o modelo Vetorial de Correção de Erros (VECM), por sua natureza linear, pode não ter capturado não linearidades ou mudanças de regime, nem todos os canais de transmissão da política monetária, além da limitação temporal dos dados de emprego, que exigiu o uso do PIB como proxy.

Diante desses achados, a dependência exclusiva da taxa Selic como principal instrumento pode não ser a estratégia mais eficiente para a gestão macroeconômica brasileira. Recomenda-se a coordenação com outras políticas, como a fiscal e a cambial, e a abordagem dos fatores estruturais que contribuem para a inércia inflacionária, como a indexação e a participação de preços administrados. Para estudos futuros, sugere-se a utilização de modelos que permitam capturar não linearidades e mudanças de regime, como Markov Switching ou Threshold VAR. A incorporação de variáveis adicionais, como indicadores de expectativas inflacionárias, índices de incerteza econômica ou variáveis que capturem a estrutura de mercado e a concorrência, também pode enriquecer a análise, aprofundando a compreensão dos canais de transmissão da política monetária no Brasil.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Economia, Investimentos e Banking do MBA USP/Esalq

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