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Pesquisa em Ação

Jensen, R. T.; Miller, N. H. (2008). Giffen Behavior and Subsistence Consumption. The American Economic Review, 98(4), 1553–1577.

Pergunta central: Bens de Giffen — aqueles cuja demanda aumenta quando o preço sobe — são uma curiosidade teórica ou existem de fato? Desde que Alfred Marshall popularizou a ideia no século XIX atribuindo-a a Sir Robert Giffen, nenhum estudo havia conseguido documentar convincentemente esse comportamento com dados de campo.

Método: Jensen e Miller conduziram um experimento de campo randomizado em duas províncias chinesas: Hunan (onde o alimento básico é o arroz) e Gansu (onde é o trigo). O experimento subsidiou aleatoriamente o preço do alimento básico para famílias extremamente pobres e mediu as variações na quantidade demandada. O desenho experimental permitiu identificar a curva de demanda de forma causal, evitando problemas de endogeneidade comuns em estudos observacionais.

Resultado principal: Os autores encontraram evidência forte de comportamento de Giffen para o arroz em Hunan: quando o subsídio reduzia o preço do arroz, as famílias passavam a consumir menos arroz e mais alimentos de maior qualidade (carne, vegetais). Ou seja, o subsídio (redução de preço) diminuiu a demanda — o oposto do que a Lei da Demanda prevê para bens comuns. Para o trigo em Gansu, a evidência foi mais fraca, mas na mesma direção.

Por que isso importa: O resultado confirma que bens de Giffen podem surgir em contextos de subsistência, onde o alimento básico domina o orçamento. A mecânica é exatamente a prevista pela Equação de Slutsky: o efeito renda é tão forte (porque o bem representa parcela enorme do gasto) e o bem é tão inferior (porque com mais poder de compra as famílias migram para alimentos melhores) que domina o efeito substituição.

Relevância para o capítulo: O estudo é a ilustração empírica mais rigorosa das Seções 5.3–5.4. Ele demonstra que a Equação de Slutsky não é apenas uma identidade matemática: suas implicações qualitativas — em particular, que um bem de Giffen deve ser inferior e representar parcela substancial do orçamento — encontram confirmação nos dados. O caso também ilumina a discussão sobre bens inferiores no Brasil (farinha de mandioca), embora o contexto brasileiro contemporâneo não seja de subsistência pura, tornando o surgimento de Giffen improvável.

Hausman, J. A. (1981). Exact Consumer's Surplus and Deadweight Loss. The American Economic Review, 71(4), 662–676.

Pergunta central: O excedente do consumidor marshalliano, calculado a partir da curva de demanda observável, é uma boa medida da variação de bem-estar causada por mudanças de preço? Ou é necessário recorrer às medidas exatas — variação compensatória (VC) e variação equivalente (VE) — baseadas nas demandas hicksianas não-observáveis?

Método: Hausman desenvolveu um procedimento para calcular a VC e a VE exatas a partir de estimativas econométricas da demanda marshalliana observada. O método explora a Equação de Slutsky e a dualidade entre problema primal e dual para recuperar a demanda hicksiana a partir da marshalliana, permitindo calcular as medidas exatas de bem-estar sem precisar estimar diretamente a função dispêndio.

Resultado principal: Aplicando o método à tributação do trabalho nos EUA, Hausman mostrou que o peso morto (perda de bem-estar) calculado com o EC marshalliano pode subestimar a perda real em 30% ou mais. A diferença entre EC e VC/VE é tanto maior quanto maior o efeito renda e quanto maior a variação de preço — exatamente o que a teoria das Seções 5.8.2–5.8.4 prevê.

Por que isso importa: O artigo é fundamental para a avaliação de políticas públicas no Brasil. Quando o governo altera alíquotas de ICMS sobre bens essenciais ou implementa tarifas de energia elétrica escalonadas, a diferença entre usar o EC marshalliano e a VC exata pode ser substancial, especialmente para famílias de baixa renda (para as quais o efeito renda é proporcionalmente maior).

Relevância para o capítulo: Hausman operacionaliza a relação \(VC < EC < VE\) (Seção 5.8.4), mostrando que essa desigualdade tem consequências quantitativas relevantes. O método ilustra também a utilidade prática da Equação de Slutsky: ela não apenas decompõe efeitos, mas permite reconstruir a curva de demanda compensada a partir da observável — ponte entre teoria e política.

Deaton, A. (1988). Quality, Quantity, and Spatial Variation of Price. American Economic Review, 78(3), 418–430.

Pergunta central: Como estimar elasticidades de demanda a partir de pesquisas domiciliares quando os preços não são diretamente observados — apenas os gastos totais e as quantidades adquiridas (valores unitários)?

Método: Deaton desenvolve um método que explora a variação espacial dos valores unitários — o preço médio implícito pago por cada família — como proxy dos preços de mercado. O insight é que, dentro de um cluster geográfico, as diferenças nos valores unitários entre famílias refletem diferenças de qualidade (efeito de qualidade), enquanto as diferenças entre clusters refletem variações nos preços de mercado. O método separa esses dois componentes, corrigindo o viés que surge ao usar valores unitários diretamente como preços.

Resultado principal: O método permite estimar de forma consistente as elasticidades-preço e as elasticidades-renda (qualidade) a partir de dados de orçamentos domiciliares como a POF brasileira, mesmo na ausência de dados de preços independentes. Deaton aplica o método a dados de países em desenvolvimento, obtendo estimativas de demanda para alimentos básicos que respeitem as restrições da Equação de Slutsky.

Por que isso importa: Em países em desenvolvimento, incluindo o Brasil, os microdados de pesquisas domiciliares (POF/IBGE) são muitas vezes a única fonte disponível para estimar demanda. O método de Deaton tornou-se o padrão para extrair elasticidades desses dados — conectando diretamente as restrições teóricas da Seção 5.7 (simetria, homogeneidade, agregação de Engel) à prática econométrica.

Relevância para o capítulo: O artigo operacionaliza empiricamente as elasticidades definidas na Seção 5.7, mostrando como as restrições teóricas (simetria de Slutsky, condição de homogeneidade) são impostas na estimação. É também a base metodológica de muitas estimativas da Tabela 5.1.

Attanasio, O.; Pistaferri, L. (2016). Consumption Inequality. Journal of Economic Perspectives, 30(2), 3–28.

Pergunta central: O que os dados de consumo nos dizem sobre a evolução da desigualdade econômica — e por que as medidas baseadas em consumo frequentemente diferem das medidas baseadas em renda?

Método: Os autores revisam sistematicamente a literatura empírica sobre desigualdade de consumo nos EUA e em outros países desenvolvidos, discutindo as diferenças conceituais e de mensuração entre desigualdade de consumo e de renda. Utilizam as ferramentas da teoria da demanda — em particular, o excedente do consumidor e as medidas de bem-estar (VC e VE) — para interpretar as implicações bem-estaristas das mudanças na distribuição do consumo.

Resultado principal: A desigualdade de consumo cresceu menos do que a desigualdade de renda nos EUA desde os anos 1980, sugerindo que mecanismos de seguro (seguros privados, transferências governamentais, poupança precaucional) atenuaram o repasse da variabilidade de renda para o consumo. No entanto, a diferença depende criticamente das escolhas de mensuração e das deflações de preços utilizadas.

Por que isso importa: No contexto brasileiro, onde a desigualdade de renda é elevada e as políticas de transferência como o Bolsa Família têm impacto significativo, a distinção entre desigualdade de renda e de consumo é central para a avaliação de bem-estar. As ferramentas da Seção 5.8 (VC e VE) são precisamente os instrumentos teóricos para conectar variações de preços e renda a mudanças no bem-estar do consumidor.

Relevância para o capítulo: Conecta as medidas de bem-estar da Seção 5.8 a questões de distribuição e política social, mostrando que VC e VE não são apenas instrumentos teóricos — são a base de análises empíricas sobre como políticas afetam o bem-estar de diferentes grupos de consumidores.

Hoderlein, S.; Stoye, J. (2014). Revealed Preferences in a Heterogeneous Population. Review of Economics and Statistics, 96(2), 197–213.

Pergunta central: As condições de preferência revelada — em particular o Axioma Fraco da Preferência Revelada (AFPR) — são testáveis empiricamente quando a população é heterogênea, isto é, quando diferentes consumidores têm preferências distintas?

Método: Os autores desenvolvem testes não-paramétricos das condições de preferência revelada (AFPR e ASPR — Axioma Forte) que são válidos em populações heterogêneas. O problema é delicado: dados de pesquisa domiciliar observam diferentes indivíduos a diferentes preços, não o mesmo indivíduo sob preços distintos. Os autores mostram que, apesar dessa limitação, é possível testar se a distribuição de escolhas observadas é consistente com alguma população de consumidores racionais heterogêneos.

Resultado principal: Usando dados do Consumer Expenditure Survey americano, os autores encontram que as restrições de preferência revelada não são sistematicamente violadas — sugerindo que o modelo de consumidor racional é compatível com os dados, mesmo permitindo heterogeneidade não observada. Os testes são mais informativos quando a variação de preços é grande, e em alguns subgrupos as restrições são violadas por motivos associados a erros de mensuração.

Por que isso importa: A teoria da preferência revelada (Seção 5.9) é frequentemente criticada por ser tautológica ou impossível de testar com dados reais. Hoderlein e Stoye mostram que ela tem conteúdo empírico mensurável mesmo com dados de corte transversal — exatamente o tipo disponível em pesquisas como a POF brasileira.

Relevância para o capítulo: Conecta diretamente a Seção 5.9 (AFPR e negatividade do efeito substituição) à pesquisa empírica moderna, mostrando que os axiomas de racionalidade do consumidor são testáveis e informativos com microdados. Ilustra também como as restrições teóricas derivadas neste capítulo servem de base para testes empíricos de comportamento racional.

Referências do Capítulo