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  • Modigliani estava errado sobre tudo?

    O modelo que ainda explica como as pessoas poupam

    Imagine duas pessoas.

    A primeira tem 25 anos.

    A segunda tem 65.

    Mesmo que as duas recebam exatamente a mesma renda anual, é razoável esperar que tomem decisões financeiras diferentes.

    A pessoa de 25 anos ainda terá décadas de trabalho pela frente.

    A de 65 provavelmente estará muito mais preocupada com aposentadoria, patrimônio acumulado e renda futura.

    Essa intuição parece simples.

    Mas transformá-la em uma teoria econômica foi uma das grandes contribuições de Franco Modigliani.

    A chamada Hipótese do Ciclo de Vida continua sendo uma das referências fundamentais para pensar consumo, poupança, riqueza e aposentadoria. Mesmo depois de décadas de críticas e extensões, a literatura ainda a trata como um modelo de referência para compreender decisões de poupança.

    A ideia é surpreendentemente simples

    As pessoas não escolhem quanto consumir olhando apenas para a renda deste mês.

    Elas, em alguma medida, levam em consideração a renda que esperam receber durante a vida.

    Imagine alguém que acaba de começar a trabalhar.

    Sua renda ainda é relativamente baixa.

    Mas essa pessoa espera ganhar mais no futuro.

    Ela pode, portanto, consumir mais do que sua renda atual permitiria caso consiga tomar crédito.

    Depois, durante os anos de maior renda, tende a poupar.

    Mais tarde, durante a aposentadoria, pode utilizar parte do patrimônio acumulado.

    A trajetória pode ser representada de maneira simplificada assim:

    juventude → endividamento

    vida profissional → poupança

    aposentadoria → desacumulação

    Essa é a lógica básica do ciclo de vida.

    Por que isso foi tão importante?

    Porque antes dessas teorias era muito mais difícil conectar decisões individuais de consumo com fenômenos macroeconômicos.

    Se milhões de pessoas poupam durante determinados períodos da vida e gastam em outros, a estrutura etária da população pode afetar:

    • poupança agregada;
    • investimento;
    • consumo;
    • mercado de crédito;
    • patrimônio;
    • crescimento econômico.

    A teoria transformou uma pergunta individual em uma questão macroeconômica.

    Modigliani apresentou uma formulação madura da hipótese em trabalhos desenvolvidos com Richard Brumberg e Albert Ando. Em sua palestra do Nobel, revisou a teoria e suas evidências empíricas, destacando suas implicações para poupança individual e nacional.

    Pense na sua própria vida

    Essa é uma das razões pelas quais o modelo é tão intuitivo.

    É improvável que uma pessoa de 23 anos pense:

    “Minha renda deste mês determina exatamente quanto devo consumir.”

    Ela provavelmente pensa:

    “Hoje ganho pouco, mas minha renda deve aumentar.”

    Já uma pessoa próxima da aposentadoria pode pensar:

    “Minha renda do trabalho vai cair. Preciso transformar patrimônio em renda.”

    Ou seja:

    consumo é uma decisão intertemporal.

    Não é apenas uma decisão mensal.

    E isso explica uma coisa importante sobre crédito

    Por que alguém jovem pode querer financiar uma casa, um carro ou uma formação profissional?

    Porque existe uma diferença entre:

    renda atual

    e

    renda esperada ao longo da vida.

    O crédito permite antecipar consumo ou investimento.

    Mas isso também explica por que dívida pode assumir uma trajetória diferente ao longo da vida.

    Pesquisas posteriores continuam utilizando a estrutura do ciclo de vida para estudar o comportamento do endividamento das famílias. Um estudo sobre dívida das famílias descreve justamente uma dinâmica em que o endividamento tende a ser maior nas fases iniciais e diminui à medida que a renda aumenta e o patrimônio é acumulado.

    Então Modigliani acertou?

    Aqui começa a parte realmente interessante.

    Não completamente.

    A teoria básica faz algumas suposições fortes.

    Por exemplo, o modelo mais simples pressupõe agentes relativamente racionais, capazes de planejar o consumo ao longo da vida.

    Mas seres humanos não são máquinas de otimização perfeitas.

    Nós procrastinamos.

    Temos dificuldade de prever o futuro.

    Temos restrições de crédito.

    Podemos ser influenciados por hábitos.

    Podemos querer deixar herança.

    Podemos enfrentar desemprego inesperado.

    E podemos simplesmente não conseguir poupar o suficiente.

    Os dados começaram a complicar a história

    Estudos empíricos encontraram dificuldades para explicar completamente a distribuição observada de riqueza apenas pela versão mais simples do modelo.

    Uma pesquisa clássica de Alan Blinder, Roger Gordon e Donald Wise, por exemplo, encontrou limitações importantes na capacidade do modelo estrito de explicar diferenças entre famílias e observou efeitos de seguridade social e herança.

    Isso não destruiu a teoria.

    Fez algo mais produtivo:

    obrigou os economistas a torná-la melhor.

    É assim que uma teoria científica saudável deveria funcionar.

    A economia comportamental entrou em cena

    Depois vieram modelos que incorporaram:

    • inércia;
    • miopia;
    • incerteza;
    • restrições de liquidez;
    • preferências não lineares;
    • comportamento de curto prazo;
    • motivos de herança.

    A literatura contemporânea reconhece justamente que vários comportamentos reais são difíceis de reconciliar com a versão mais simples da Hipótese do Ciclo de Vida. Ainda assim, ela permanece como um benchmark para estudar poupança, consumo e políticas públicas.

    Isso é muito importante.

    Uma teoria não precisa descrever perfeitamente todos os seres humanos para ser útil.

    Ela pode funcionar como modelo de referência.

    E o modelo explica mais do que aposentadoria

    A Hipótese do Ciclo de Vida ajuda a entender questões muito atuais.

    Por exemplo:

    Por que uma população envelhecida pode alterar a taxa de poupança?

    Porque a proporção entre pessoas que estão acumulando patrimônio e pessoas que estão consumindo patrimônio muda.

    Por que políticas previdenciárias podem afetar a poupança privada?

    Porque alteram a necessidade de acumulação individual.

    Por que juros influenciam o comportamento das famílias?

    Porque alteram o preço relativo entre consumir hoje e consumir no futuro.

    Por que o acesso ao crédito muda decisões de jovens?

    Porque permite deslocar consumo e investimento entre diferentes momentos da vida.

    O grande insight de Modigliani

    Talvez a parte mais poderosa da teoria não seja a curva desenhada no livro-texto.

    É uma ideia muito mais simples:

    dinheiro tem uma dimensão temporal.

    R$ 10 mil hoje e R$ 10 mil daqui a vinte anos não representam a mesma coisa para uma pessoa.

    A renda muda.

    As necessidades mudam.

    As oportunidades mudam.

    A capacidade de trabalhar muda.

    A expectativa de vida muda.

    O patrimônio muda.

    Por isso, administrar dinheiro não é apenas decidir:

    “Quanto posso gastar?”

    É decidir:

    “Quanto devo consumir hoje diante de tudo o que provavelmente precisarei amanhã?”

    Essa pergunta é essencialmente a pergunta de Modigliani.

    E continua sendo uma das melhores portas de entrada para compreender finanças pessoais, poupança e macroeconomia.

    Fontes: Franco Modigliani; Albert Ando e Franco Modigliani; American Economic Association; NBER; PSL Quarterly Review.

  • O mapa que ensinou a ciência a desconfiar das coincidências

    O mapa que ensinou a ciência a desconfiar das coincidências

    Em agosto de 1854, Londres estava diante de um problema que parecia impossível de resolver.

    Pessoas estavam morrendo de cólera.

    E ninguém sabia exatamente por quê.

    A explicação dominante dizia que doenças como a cólera eram transmitidas pelo “mau ar”, os chamados miasmas.

    Um médico chamado John Snow desconfiava dessa explicação.

    Ele não tinha microscópio capaz de mostrar a bactéria responsável pela doença. Não possuía testes estatísticos modernos. Não tinha computadores.

    Tinha apenas uma coisa extraordinariamente poderosa:

    dados organizados no espaço.

    E foi isso que começou a mudar a história da epidemiologia.

    O problema não era apenas descobrir onde as pessoas morriam

    Era descobrir o que as pessoas que morreram tinham em comum.

    Durante o surto de Soho, Snow reuniu informações sobre os casos de cólera e marcou os óbitos em um mapa.

    Quando os pontos começaram a aparecer, surgiu um padrão.

    Eles se concentravam ao redor de uma bomba pública de água na Broad Street.

    O mapa não provava sozinho que a água causava a doença.

    Mas havia algo muito mais importante acontecendo.

    A hipótese começava a produzir previsões verificáveis.

    O Ministério da Saúde brasileiro utiliza justamente esse episódio como exemplo clássico de investigação epidemiológica: Snow observou a distribuição dos casos, formulou uma hipótese sobre a água contaminada e reuniu evidências para testá-la.

    O detalhe que tornou o caso extraordinário

    Snow não simplesmente olhou para o mapa e disse:

    “Há muitos mortos perto da bomba.”

    Ele procurou exceções.

    Havia pessoas que moravam longe da bomba e haviam adoecido.

    Mas, quando Snow investigou esses casos, encontrou explicações compatíveis com sua hipótese: algumas pessoas recebiam água daquela fonte mesmo morando distante.

    Ao mesmo tempo, trabalhadores de uma cervejaria próxima apresentavam um padrão diferente porque consumiam principalmente cerveja e não a água da bomba.

    O valor da investigação estava justamente nessa combinação:

    padrão + exceções + investigação das exceções.

    Isso é muito próximo da lógica científica moderna.

    O que Snow realmente descobriu?

    Não foi apenas que “água suja causa doença”.

    A contribuição mais profunda foi metodológica.

    Ele mostrou que podemos aprender sobre causalidade observando como resultados se distribuem entre pessoas expostas a diferentes condições.

    Esse princípio continua absolutamente atual.

    Hoje chamamos isso de epidemiologia, inferência causal, desenho de pesquisa e análise de dados.

    Mas a pergunta fundamental continua sendo a mesma:

    O que teria acontecido com essas pessoas se elas não tivessem sido expostas àquela condição?

    Esse é o problema do contrafactual.

    Snow não tinha um experimento controlado

    E isso torna sua história ainda mais interessante.

    Ele não podia sortear pessoas para beber água contaminada.

    Não podia criar dois grupos artificialmente.

    Não podia controlar todas as variáveis.

    Tinha que trabalhar com o mundo como ele existia.

    Isso é o que hoje chamamos de dados observacionais.

    E dados observacionais são perigosos porque correlação não significa causalidade.

    Duas coisas podem aparecer juntas simplesmente porque outra variável causa ambas.

    Snow precisava, portanto, procurar um desenho que tornasse sua explicação mais convincente.

    E aqui a história fica ainda mais moderna

    Pesquisadores contemporâneos que estudaram o episódio mostram que análises posteriores da epidemia podem ser interpretadas à luz de métodos modernos de inferência causal.

    Um estudo sobre a história do raciocínio causal destaca, por exemplo, que a análise de Simon sobre o surto de 1856 apresenta uma estrutura que um economista contemporâneo reconheceria como próxima de um difference-in-differences.

    Isso é fascinante.

    O método que hoje aparece em cursos de econometria para avaliar políticas públicas possui antecedentes em problemas muito mais antigos.

    O que é difference-in-differences?

    Imagine duas populações.

    Uma é exposta a uma determinada condição.

    Outra não.

    Você observa as duas antes e depois de algum acontecimento.

    Se a primeira muda muito mais do que a segunda, existe uma evidência adicional de que o acontecimento pode ter produzido o efeito.

    Simplificando:

    mudança no grupo tratado − mudança no grupo de comparação.

    Essa é a lógica básica.

    Não é uma prova automática de causalidade.

    O método depende de hipóteses, especialmente da ideia de tendências paralelas.

    Mas ele oferece uma maneira poderosa de transformar dados observacionais em evidência causal.

    A grande lição de John Snow

    A história costuma ser contada como:

    “John Snow descobriu que a cólera vinha da água.”

    Isso é correto, mas pequeno demais.

    A contribuição maior foi mostrar como uma boa pergunta transforma dados aparentemente banais em evidência.

    Mortes são apenas registros.

    Endereços são apenas endereços.

    Bombas são apenas bombas.

    Mas quando combinamos:

    tempo + localização + exposição + comparação + hipótese

    os dados começam a contar uma história causal.

    Isso continua acontecendo hoje

    É exatamente o que pesquisadores fazem quando tentam avaliar:

    • se uma política pública funciona;
    • se uma escola melhorou o desempenho dos alunos;
    • se uma intervenção reduziu crimes;
    • se uma nova infraestrutura aumentou empregos;
    • se um medicamento produziu determinado efeito;
    • se uma mudança regulatória alterou o comportamento das empresas.

    A tecnologia mudou.

    A pergunta não.

    E existe uma última lição

    Snow não venceu porque tinha mais dados.

    Venceu porque soube fazer perguntas melhores aos dados que tinha.

    Esse talvez seja um dos princípios mais importantes da ciência moderna.

    Ter milhões de observações não significa compreender alguma coisa.

    Uma boa análise começa antes da estatística.

    Começa perguntando:

    Que padrão deveria existir se minha explicação fosse verdadeira?

    Foi isso que um médico fez em Londres em 1854.

    E é uma pergunta que continua sendo feita nos melhores laboratórios, universidades e departamentos de pesquisa do mundo.

    Metadados editoriais

    • Intenção de busca: entender o caso John Snow e sua importância para epidemiologia e inferência causal
    • Palavra-chave principal: John Snow
    • Slug: john-snow-colera-inferencia-causal
    • Meta title: John Snow, cólera e o nascimento da inferência causal
    • Meta description: Como John Snow usou um mapa para investigar a epidemia de cólera em Londres e antecipou ideias fundamentais da epidemiologia e da inferência causal.
    • Termos relacionados: epidemia de cólera, inferência causal, epidemiologia, difference-in-differences, análise de dados, John Snow
    • Excerpt: Em 1854, John Snow não tinha computadores nem testes modernos. Tinha um mapa, alguns dados e uma hipótese. Sua investigação ajudou a mudar a maneira como a ciência procura causas.

    Links internos futuros: diferença-em-diferenças; avaliação de políticas públicas; inferência causal; estatística aplicada; ciência de dados.

    Fontes: Ministério da Saúde do Brasil; John Snow, On the Mode of Communication of Cholera (estudo histórico sobre causalidade e John Snow).

  • O BNDES voltou a liberar muito dinheiro. Isso ajuda ou atrapalha a economia brasileira?

    Há um número que merece atenção no debate econômico brasileiro: R$ 75,6 bilhões.

    Esse foi o volume de crédito desembolsado pelo BNDES no primeiro semestre de 2026, segundo dados da série histórica do banco divulgados nesta semana. O valor, corrigido pela inflação, representa alta de 31,2% em relação ao mesmo período de 2025 e é o maior para um primeiro semestre desde 2015.

    À primeira vista, a notícia parece simples:

    mais crédito = mais investimento = mais crescimento.

    Mas a economia é menos simples.

    O Brasil está simultaneamente tentando estimular o investimento e combater uma inflação que ainda está acima da meta.

    E é exatamente aí que o BNDES se torna interessante.

    O que o BNDES está fazendo?

    O banco de desenvolvimento possui uma função diferente da de um banco comercial convencional.

    Seu objetivo não é apenas emprestar dinheiro. É financiar investimentos que possam produzir efeitos econômicos mais amplos: infraestrutura, inovação, indústria, máquinas, exportações e outros projetos de longo prazo.

    Em maio, por exemplo, o BNDES informou que sua carteira de crédito havia alcançado R$ 678,2 bilhões no primeiro trimestre, alta de 14% em relação ao ano anterior. Os desembolsos do trimestre também haviam crescido significativamente.

    Em 2026, esse movimento se aprofundou.

    A infraestrutura recebeu R$ 28,5 bilhões no primeiro semestre, segundo os dados divulgados pela imprensa a partir da série do BNDES.

    Isso é relevante porque infraestrutura pode aumentar a capacidade produtiva da economia.

    Uma estrada melhor, uma ferrovia, uma rede elétrica ou uma fábrica mais moderna não apenas geram demanda hoje.

    Podem aumentar a oferta amanhã.

    Então por que existe preocupação?

    Porque tempo e composição importam.

    Se o crédito público financia rapidamente uma expansão da demanda em uma economia que já está próxima do pleno emprego, pode haver pressão sobre preços.

    O Banco Central está justamente tentando fazer o contrário.

    Na reunião de agosto, o Copom reduziu a Selic para 14% ao ano, mas destacou que as expectativas de inflação para 2026 e 2027 permaneciam acima da meta: 5,0% e 4,2%, respectivamente.

    Isso cria uma aparente contradição.

    De um lado:

    Banco Central: desacelerar a demanda para controlar a inflação.

    Do outro:

    política de desenvolvimento: ampliar crédito e investimento.

    Mas a contradição só existe se tratarmos todo crédito como equivalente.

    Não é.

    Crédito para consumo não é igual a crédito para investimento

    Imagine duas situações.

    Na primeira, uma família pega dinheiro emprestado para antecipar consumo.

    A demanda aumenta imediatamente.

    Na segunda, uma empresa financia uma nova máquina que aumenta sua capacidade produtiva.

    A demanda aumenta hoje, mas a capacidade de produção também aumenta no futuro.

    Os dois empréstimos têm efeitos macroeconômicos diferentes.

    Por isso, a discussão correta não deveria ser simplesmente:

    “O BNDES está emprestando demais?”

    A pergunta deveria ser:

    “Para onde está indo o crédito e qual retorno econômico ele produz?”

    Essa é uma pergunta muito mais difícil.

    E também muito mais importante.

    O verdadeiro problema do crédito público

    O risco de um banco público não é apenas provocar inflação.

    Existe outro problema: alocação ineficiente de capital.

    Se o Estado financia projetos que seriam realizados pelo mercado privado de qualquer maneira, pode simplesmente substituir uma fonte de financiamento por outra.

    Se financia projetos pouco produtivos por razões políticas, pode destruir capital.

    Mas se consegue financiar investimentos com externalidades positivas, inovação ou retorno social superior ao retorno privado, sua atuação pode ser justificável.

    Essa é uma das razões pelas quais a literatura sobre desenvolvimento insiste tanto em avaliar políticas industriais e bancos de desenvolvimento pelo efeito produzido, e não apenas pelo volume desembolsado. O próprio BNDES mantém uma estrutura de pesquisa e avaliação de efetividade de suas operações.

    O número de R$ 75,6 bilhões, portanto, não é uma conclusão

    É um ponto de partida.

    O aumento do crédito pode ser uma excelente notícia se estiver financiando aumento de produtividade, infraestrutura, inovação e expansão da capacidade exportadora.

    Pode ser menos positivo se estiver apenas substituindo crédito privado ou sustentando projetos de baixa produtividade.

    E pode criar tensão com a política monetária se a expansão da demanda ocorrer muito antes do aumento da oferta.

    O desafio brasileiro é justamente conseguir fazer uma coisa difícil:

    investir mais sem simplesmente aquecer a demanda; financiar transformação produtiva em vez de apenas estimular consumo.

    É aí que a qualidade do crédito importa mais que seu volume.

    Fontes: BNDES, Banco Central e dados reportados pela imprensa.

  • O problema da produtividade brasileira não se resolve apenas com juros mais baixos

    Há uma explicação que aparece com frequência no debate econômico brasileiro:

    o Brasil cresce pouco porque os juros são altos.

    Há uma parte verdadeira nisso.

    Juros elevados reduzem investimento, encarecem crédito e dificultam projetos de longo prazo.

    Mas essa explicação é insuficiente.

    O problema brasileiro é mais profundo:

    mesmo quando o dinheiro fica mais barato, a economia precisa saber onde investir e como transformar capital, trabalho e tecnologia em mais produção.

    Esse é o problema da produtividade.

    O crescimento tem limites

    Uma economia pode crescer porque emprega mais pessoas.

    Pode crescer porque aumenta o estoque de máquinas e infraestrutura.

    E pode crescer porque aprende a produzir mais com os mesmos recursos.

    Esse terceiro componente é a produtividade.

    É ele que permite aumentar a produção sem simplesmente aumentar proporcionalmente a quantidade de trabalhadores ou máquinas.

    O Banco Central destacou recentemente que o crescimento brasileiro continua sendo acompanhado de perto por questões relacionadas à produtividade e à capacidade de expansão da economia. No primeiro trimestre de 2026, o PIB cresceu 1,1%, mas o próprio Banco Central projetava crescimento anual de apenas 2,0%, abaixo do ritmo observado em anos anteriores.

    O Brasil tem uma restrição importante

    O país está chegando a uma situação em que simplesmente aumentar a quantidade de trabalhadores disponíveis será cada vez mais difícil.

    Isso torna produtividade mais importante.

    Um estudo do Ipea sobre crescimento de longo prazo destaca justamente a mudança de composição dos motores do crescimento: conforme a economia se aproxima de uma situação de pleno emprego, infraestrutura e produtividade passam a ganhar peso maior na expansão potencial.

    Em outras palavras:

    não basta colocar mais gente para trabalhar.

    Precisamos fazer cada trabalhador produzir mais valor.

    E isso não é responsabilidade apenas do trabalhador

    Aqui existe um erro recorrente no debate.

    Quando se fala em produtividade, às vezes a discussão termina em:

    “Precisamos qualificar melhor o trabalhador.”

    Sim.

    Mas isso é apenas parte da história.

    Um trabalhador altamente qualificado produz pouco se trabalha em uma empresa que utiliza tecnologia obsoleta, enfrenta logística ruim, sofre com burocracia, não consegue acessar crédito adequado e está inserido em uma cadeia produtiva pouco sofisticada.

    Produtividade é também uma característica do ambiente econômico.

    Tecnologia importa

    O Brasil possui universidades e centros de pesquisa capazes de produzir conhecimento científico relevante.

    O problema é transformar esse conhecimento em inovação produtiva.

    Isso exige conexão.

    Universidade precisa conversar com empresa.

    Empresa precisa ter incentivo para inovar.

    O sistema financeiro precisa financiar projetos de longo prazo.

    O Estado precisa reduzir obstáculos institucionais.

    E as políticas públicas precisam ser avaliadas pelo resultado.

    O debate sobre a nova política industrial brasileira segue justamente essa direção. Estudos do Ipea argumentam que uma política industrial moderna precisa estar associada à transformação estrutural, inovação, produtividade e encadeamentos produtivos — e não simplesmente à proteção de setores existentes.

    O problema da indústria brasileira

    A questão industrial é particularmente importante.

    O Ipea registra que o Brasil perdeu posições relativas em produtividade, complexidade e inovação ao longo das últimas décadas, enquanto sua estrutura produtiva se tornou mais dependente de importações em diversos segmentos industriais.

    Isso não significa que toda política industrial seja boa.

    Muito menos que proteger empresas automaticamente produza desenvolvimento.

    Significa apenas que uma economia que perde capacidade tecnológica e produtiva enfrenta um problema estrutural.

    A solução precisa ser igualmente estrutural.

    Juros baixos ajudam?

    Sim.

    Mas juros baixos são condição necessária em muitos casos, não condição suficiente.

    Imagine uma empresa diante de duas possibilidades.

    Na primeira, investir R$ 10 milhões em uma nova fábrica que produz tecnologia avançada e atende a um mercado crescente.

    Na segunda, comprar ativos financeiros porque a estrutura produtiva brasileira oferece poucas oportunidades competitivas.

    Reduzir juros pode alterar a decisão.

    Mas se o primeiro projeto continuar pouco rentável por causa de infraestrutura ruim, baixa produtividade, falta de fornecedores ou incerteza regulatória, o dinheiro barato não cria magicamente uma boa oportunidade.

    O verdadeiro debate

    Por isso, a pergunta correta não é:

    “O Brasil precisa de juros menores?”

    É:

    “O que precisamos fazer para que, quando os juros caírem, existam projetos produtivos suficientemente bons para absorver capital?”

    Essa pergunta leva diretamente a:

    • infraestrutura;
    • educação;
    • inovação;
    • ambiente de negócios;
    • segurança jurídica;
    • política industrial;
    • integração comercial;
    • financiamento de longo prazo;
    • capacidade estatal;
    • qualidade regulatória.

    É uma agenda muito mais difícil do que simplesmente pressionar o Banco Central.

    O risco de confundir sintoma e causa

    Juros elevados podem ser parte do problema.

    Mas uma economia com baixa produtividade também tende a ter dificuldades para sustentar crescimento elevado.

    E existe uma relação circular:

    baixa produtividade → menor crescimento → menor capacidade de investimento → menor inovação → baixa produtividade.

    Romper esse ciclo exige mais do que política monetária.

    Exige investimento.

    Mas, sobretudo, exige investimento de qualidade.

    É por isso que o desenvolvimento brasileiro não deveria ser medido apenas pela quantidade de capital que entra na economia.

    A pergunta mais importante é:

    quanto mais a economia consegue produzir com cada real investido?

    Esse é o número que determina o crescimento sustentável.

  • Desenvolvimento regional no Brasil: por que distribuir dinheiro não basta

    Existe uma ideia recorrente no debate brasileiro sobre desigualdade regional:

    regiões pobres precisam receber mais dinheiro.

    A afirmação parece óbvia.

    Mas ela é insuficiente.

    Se fosse apenas uma questão de transferir recursos, o Brasil provavelmente já teria resolvido uma parte muito maior de suas desigualdades territoriais.

    O problema do desenvolvimento regional é mais difícil: é preciso criar condições para que uma região produza mais, inove mais, conecte-se melhor aos mercados e forme capital humano suficiente para sustentar esse processo.

    É por isso que uma política regional séria não pode ser reduzida a subsídios, transferências ou construção de obras isoladas.

    A desigualdade brasileira é territorial

    As diferenças entre regiões brasileiras não aparecem apenas na renda.

    Elas também aparecem na produtividade, infraestrutura, qualificação profissional, capacidade tecnológica, estrutura produtiva e qualidade das instituições.

    O Ipea há décadas trata o desenvolvimento regional como um problema multidimensional. Estudos da instituição destacam que as desigualdades regionais brasileiras continuam relacionadas a diferenças de estrutura produtiva, infraestrutura, educação, emprego e capacidade institucional.

    Isso muda completamente a pergunta.

    Em vez de perguntar:

    “Quanto dinheiro uma região recebe?”

    deveríamos perguntar:

    “Quais capacidades econômicas e institucionais esse dinheiro está construindo?”

    Infraestrutura é necessária, mas não suficiente

    Imagine uma região que recebe uma nova rodovia.

    A obra pode reduzir custos de transporte.

    Mas isso não significa automaticamente desenvolvimento.

    Se as empresas locais continuam produzindo bens de baixa produtividade, se não há qualificação profissional, se a infraestrutura digital é precária e se não existe capacidade de inovação, a nova estrada pode simplesmente facilitar o escoamento de produtos primários.

    A infraestrutura resolve uma restrição.

    Não cria, sozinha, uma economia dinâmica.

    É por isso que estudos do Ipea sobre desenvolvimento regional enfatizam a combinação entre infraestrutura, formação profissional, ciência, tecnologia, inovação e fortalecimento institucional.

    O problema dos “projetos salvadores”

    Existe também uma tentação política recorrente: procurar uma grande obra capaz de transformar uma região.

    Um porto.

    Uma refinaria.

    Uma ferrovia.

    Uma fábrica.

    Um polo tecnológico.

    Esses projetos podem ser importantes.

    Mas desenvolvimento econômico raramente acontece por causa de um único empreendimento.

    Ele acontece quando várias capacidades se reforçam mutuamente.

    Uma empresa inovadora precisa de trabalhadores qualificados.

    Trabalhadores qualificados precisam de instituições de ensino.

    Instituições de ensino precisam de financiamento e conexão com empresas.

    Empresas precisam de infraestrutura.

    Infraestrutura precisa de manutenção.

    E tudo isso precisa de instituições públicas capazes de coordenar políticas ao longo do tempo.

    É um sistema.

    Não uma obra.

    O papel das cidades médias

    Uma das ideias particularmente interessantes da literatura brasileira sobre desenvolvimento regional é a importância das cidades médias.

    O objetivo não deveria ser concentrar toda a atividade econômica em algumas poucas metrópoles.

    Mas também não faz sentido tentar transformar cada município em um polo industrial autônomo.

    Uma estratégia intermediária pode ser fortalecer cidades capazes de funcionar como centros regionais de serviços, conhecimento, logística e produção.

    Estudos do Ipea destacam justamente a importância de redes de cidades intermediárias para articular sistemas produtivos e inovativos locais.

    Isso permite pensar desenvolvimento regional como uma rede, e não como uma coleção de municípios competindo individualmente por recursos federais.

    A política regional precisa produzir produtividade

    Esse talvez seja o ponto mais importante.

    A finalidade de longo prazo de uma política regional não deveria ser apenas elevar a renda por meio de transferências.

    Deveria ser aumentar a capacidade produtiva.

    Isso significa:

    • elevar a produtividade das empresas;
    • melhorar a infraestrutura;
    • aumentar a qualificação da mão de obra;
    • estimular inovação;
    • integrar universidades e empresas;
    • reduzir custos logísticos;
    • fortalecer instituições locais;
    • conectar produtores regionais a mercados nacionais e internacionais.

    O Ipea identifica justamente infraestrutura, formação profissional e ciência, tecnologia e inovação como elementos estruturantes do desenvolvimento regional.

    O que muda quando pensamos assim?

    Muda a avaliação das políticas públicas.

    Um programa não deve ser considerado bem-sucedido simplesmente porque:

    “R$ 1 bilhão foi investido.”

    A pergunta precisa ser:

    “O que esse R$ 1 bilhão mudou?”

    Aumentou produtividade?

    Criou empresas competitivas?

    Gerou empregos persistentes?

    Aumentou exportações?

    Melhorou a capacidade tecnológica?

    Reduziu custos logísticos?

    Criou capital humano?

    Ou apenas produziu uma fotografia bonita da inauguração?

    Essa distinção é fundamental.

    Desenvolvimento regional é uma política de longo prazo

    Talvez essa seja a principal razão pela qual políticas regionais frequentemente decepcionam.

    Governos trabalham em ciclos eleitorais.

    Desenvolvimento trabalha em décadas.

    Uma universidade pode levar anos para formar capital humano.

    Uma infraestrutura pode levar décadas para produzir retorno integral.

    Uma empresa pode precisar de dez anos para construir uma cadeia de fornecedores.

    Uma região pode precisar de uma geração para mudar sua estrutura produtiva.

    Por isso, uma política regional consistente precisa sobreviver à troca de governos.

    Ela precisa de avaliação, metas, mecanismos de correção e instituições capazes de preservar aquilo que funciona.

    O próprio plano de trabalho do Ipea para 2026 inclui apoio ao monitoramento e avaliação da Política Nacional de Desenvolvimento Regional e de seus instrumentos.

    Esse é o caminho mais promissor.

    Desenvolvimento regional não é fazer regiões pobres receberem mais dinheiro. É fazer com que elas precisem, progressivamente, de menos compensações porque passaram a produzir mais valor.

  • Lula e Trump voltaram a conversar. O que realmente mudou na relação Brasil–EUA?

    A conversa telefônica entre Luiz Inácio Lula da Silva e Donald Trump em 21 de agosto produziu uma mudança importante no conflito comercial entre Brasil e Estados Unidos: o canal político voltou a funcionar.

    Mas seria um erro confundir reabertura do diálogo com solução da disputa.

    Segundo o Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços, depois da conversa entre os presidentes, o representante comercial dos Estados Unidos, Jamieson Greer, entrou em contato com o governo brasileiro para retomar as negociações. Uma reunião entre equipes brasileiras e o USTR deverá ocorrer na próxima semana, embora a data ainda não tenha sido definida.

    Isso é relevante porque, até aqui, a questão tarifária vinha sendo tratada dentro de um ambiente de forte deterioração política. O Brasil chegou a apresentar, em 27 de julho, pedido de consultas contra os Estados Unidos na Organização Mundial do Comércio, contestando duas medidas tarifárias baseadas na Seção 301 da legislação comercial americana.

    O que mudou?

    A primeira mudança é diplomática.

    Quando presidentes voltam a conversar diretamente, aumenta a possibilidade de transformar uma disputa política em uma negociação técnica.

    Isso não significa que as posições tenham mudado.

    Significa que voltou a existir um mecanismo para tentar aproximá-las.

    Essa distinção é importante.

    O governo brasileiro continua considerando as tarifas americanas injustificadas. Ao mesmo tempo, Washington ainda mantém instrumentos tarifários que atingem produtos brasileiros.

    Portanto, o problema central permanece.

    O que mudou foi o custo de continuar escalando o conflito sem negociação.

    Por que o comércio importa tanto nessa disputa?

    Porque tarifas não são apenas uma questão diplomática.

    Elas alteram preços relativos, margens de empresas, decisões de investimento e fluxos comerciais.

    Uma tarifa americana sobre um produto brasileiro pode reduzir sua competitividade no mercado americano. Mas também pode aumentar o preço daquele produto para consumidores e empresas nos Estados Unidos.

    É justamente por isso que uma guerra comercial raramente produz apenas um vencedor.

    O efeito depende da capacidade de cada lado de substituir fornecedores, redirecionar exportações e absorver custos.

    O governo brasileiro já vinha preparando mecanismos para reduzir o impacto das tarifas sobre empresas afetadas. Em julho, o governo apresentou uma nova etapa do Plano Brasil Soberano voltada justamente às empresas atingidas pelas tarifas e pela incerteza internacional.

    O verdadeiro teste começa agora

    O telefonema entre Lula e Trump é politicamente importante.

    Mas economicamente, o que importa será o conteúdo da negociação.

    Há pelo menos três perguntas que precisam ser respondidas:

    1. Quais tarifas podem ser efetivamente reduzidas?

    2. Quais concessões Washington espera obter do Brasil?

    3. Qual será o custo econômico de qualquer acordo para os dois países?

    O Brasil também não está entrando nessa negociação sem instrumentos.

    A abertura do processo na OMC, a diversificação comercial e as medidas internas de apoio às empresas aumentam o espaço de negociação brasileiro.

    Mas há uma limitação estrutural: os Estados Unidos continuam sendo um dos principais mercados para produtos brasileiros de maior valor agregado.

    Por isso, diversificar mercados é importante, mas não substitui automaticamente o mercado americano.

    O que devemos observar daqui para frente

    O próximo passo não é outra declaração presidencial.

    É a reunião das equipes técnicas.

    Será ali que saberemos se a conversa de 21 de agosto foi apenas uma tentativa de distensão ou o início de uma negociação capaz de produzir resultados concretos.

    A melhor leitura neste momento, portanto, não é “Brasil e Estados Unidos fizeram as pazes”.

    É mais simples:

    a diplomacia voltou a funcionar depois de um período em que a política estava dominando o comércio.

    E isso, por si só, já é uma mudança relevante.

    Fontes principais: MDIC e Ministério das Relações Exteriores.

  • O governo diz que cumpre a meta fiscal. A IFI está olhando para outra coisa

    Existe uma diferença importante entre cumprir formalmente uma meta fiscal e ter uma situação fiscal saudável.

    Essa diferença voltou ao centro da discussão nesta semana depois que a Instituição Fiscal Independente, órgão do Senado, apontou que o resultado fiscal de 2026 precisa ser interpretado com cuidado.

    Segundo a IFI, o cumprimento formal da meta depende de deduções legais de despesas e da utilização da margem de tolerância prevista na legislação. Sem essas deduções, a situação é menos confortável.

    O ponto mais importante, porém, está em outro número.

    O déficit estrutural dobrou

    A IFI estimou que o déficit estrutural do governo central, no acumulado de quatro trimestres até junho, chegou a 1,4% do PIB, contra 0,7% no mesmo período de 2025.

    Mas o que significa “déficit estrutural”?

    Imagine que a arrecadação de um governo aumente porque a economia está temporariamente forte.

    O governo pode parecer mais saudável.

    Agora imagine que parte desse aumento de receita desapareça quando o ciclo econômico mudar.

    O resultado estrutural tenta justamente separar o que é temporário do que é permanente.

    É uma tentativa de responder:

    Como estaria a situação fiscal se retirássemos os efeitos extraordinários do ciclo econômico e de outros fatores temporários?

    Por isso esse indicador é importante.

    A meta fiscal pode ser cumprida e ainda assim existir um problema

    A matemática é possível.

    Suponha que a legislação permita excluir determinadas despesas do cálculo da meta.

    O governo pode cumprir a meta definida em lei.

    Mas isso não significa necessariamente que a dívida esteja em trajetória sustentável.

    São conceitos diferentes.

    A meta fiscal é uma regra institucional.

    A sustentabilidade fiscal é uma questão econômica.

    Uma pode ser atendida enquanto a outra continua problemática.

    Os restos a pagar complicam ainda mais a fotografia

    A IFI também chamou atenção para um problema menos conhecido do público.

    O estoque de restos a pagar chegou a um nível que limita a capacidade de pagamento do governo.

    Segundo a instituição, há cerca de R$ 330,9 bilhões em obrigações passíveis de pagamento, considerando orçamento e restos a pagar, enquanto o limite de pagamento de despesas discricionárias seria de aproximadamente R$ 225,4 bilhões.

    A diferença, de R$ 105,5 bilhões, representa uma restrição relevante.

    Isso é importante porque orçamento autorizado não significa necessariamente dinheiro disponível para pagar tudo imediatamente.

    E as emendas entram nessa história

    A IFI observou que houve concentração de pagamentos de emendas parlamentares no primeiro semestre.

    A LDO de 2026 estabeleceu que 65% das emendas individuais e de bancada fossem pagas até junho. A concentração altera a trajetória de execução das despesas ao longo do ano e contribuiu para um impulso fiscal mais expansionista no primeiro semestre.

    Não é necessário transformar isso em uma discussão partidária para entender o mecanismo.

    Em ano eleitoral, a distribuição temporal dos gastos pode alterar significativamente o perfil da política fiscal.

    Se grande parte da despesa é executada no primeiro semestre, o estímulo à demanda também aparece mais cedo.

    E isso importa porque a política monetária está tentando fazer o contrário

    Aqui está a parte econômica mais interessante.

    O Banco Central reduziu a Selic para 14% em agosto, mas continua afirmando que a inflação e as expectativas estão acima do desejável.

    Imagine duas forças atuando simultaneamente.

    De um lado:

    Banco Central → juros elevados → desaceleração da demanda.

    Do outro:

    Política fiscal → aumento de despesas → sustentação da demanda.

    Isso não significa necessariamente que uma política esteja “errada” e a outra “certa”.

    Mas significa que existe uma interação.

    Se o fiscal for muito expansionista enquanto a política monetária tenta reduzir a demanda, o Banco Central pode precisar manter juros mais altos por mais tempo.

    Esse é um dos canais pelos quais a política fiscal afeta indiretamente o custo do crédito para toda a economia.

    O problema não é simplesmente “gastar”

    Essa distinção é fundamental.

    Uma despesa pública pode ser ruim para a sustentabilidade fiscal e ainda ser socialmente necessária.

    Outra pode aumentar a capacidade produtiva e melhorar a situação fiscal no futuro.

    Uma terceira pode apenas aumentar a demanda no curto prazo.

    Portanto, olhar somente para o valor total do gasto é insuficiente.

    Precisamos perguntar:

    que gasto?

    com qual retorno?

    financiado como?

    por quanto tempo?

    com que impacto sobre produtividade?

    O verdadeiro problema aparece quando a despesa é permanente

    Imagine uma receita extraordinária que financia uma despesa permanente.

    No primeiro ano, a conta fecha.

    No segundo, a receita desaparece.

    Mas a despesa continua.

    É assim que desequilíbrios fiscais estruturais podem surgir.

    Por isso a discussão sobre sustentabilidade não deveria ficar restrita ao resultado primário de um único ano.

    É necessário olhar para a trajetória.

    A própria IFI, em seu relatório de junho, projetava crescimento do déficit primário do governo central no horizonte de médio prazo, chegando a 1,4% do PIB em 2032 no cenário-base.

    O que a notícia realmente significa

    Não significa que o Brasil esteja diante de uma crise fiscal imediata.

    Também não significa que o governo necessariamente esteja “maquiando” as contas.

    Significa algo mais técnico:

    o número utilizado para verificar o cumprimento da meta fiscal não conta sozinho toda a história das contas públicas.

    Para entender a situação fiscal, é preciso olhar simultaneamente para:

    • resultado primário;
    • dívida pública;
    • despesas obrigatórias;
    • restos a pagar;
    • receitas recorrentes;
    • resultado estrutural;
    • custo dos juros;
    • crescimento econômico;
    • e regras de exclusão da meta.

    É essa visão mais ampla que permite separar uma dificuldade conjuntural de um problema estrutural.

    E talvez essa seja a principal lição da discussão desta semana:

    uma meta fiscal é um instrumento de política econômica; não é um certificado automático de saúde das contas públicas.

    Fontes: Instituição Fiscal Independente — Relatório de Acompanhamento Fiscal; IFI — RAF de junho de 2026; Banco Central — comunicado do Copom de agosto de 2026.

  • O mercado de títulos americano está assustando investidores. Por que isso importa para o Brasil?

    O mercado financeiro internacional terminou a semana com uma mensagem desconfortável: os juros dos títulos públicos americanos de longo prazo continuam subindo, mesmo depois de o governo dos Estados Unidos tentar aliviar a pressão sobre o mercado.

    Nesta sexta-feira, o Treasury de 30 anos chegou a aproximadamente 5,34%, maior nível desde 2007, enquanto o título de dez anos estava perto de 4,71%. As bolsas globais caminhavam para a pior semana desde meados de julho.

    Para quem não acompanha renda fixa americana, isso pode parecer uma notícia distante.

    Não é.

    O Treasury americano é uma das principais referências de preço do dinheiro no mundo.

    Quando ele sobe, o efeito pode chegar ao Brasil.

    Por que o título americano importa tanto?

    O título do Tesouro dos Estados Unidos é utilizado como referência para praticamente todo o sistema financeiro global.

    Um investidor pode comprar um título americano considerado de baixíssimo risco ou comprar um título brasileiro.

    A diferença entre os dois precisa compensar o risco adicional.

    Se o Treasury de longo prazo paga mais, o investidor pode exigir um retorno maior também para carregar ativos mais arriscados.

    Isso significa que a alta dos juros americanos pode pressionar:

    • ações;
    • títulos corporativos;
    • mercados emergentes;
    • câmbio;
    • custo de financiamento;
    • valuation de empresas de tecnologia.

    É o famoso efeito da taxa livre de risco.

    Mas por que os juros americanos estão subindo?

    Há mais de uma explicação.

    Uma delas é a preocupação com a situação fiscal americana.

    A dívida dos Estados Unidos ultrapassou US$ 40 trilhões, enquanto os pagamentos de juros do governo estão em torno de US$ 1,2 trilhão. O déficit fiscal permanece acima de 6% do PIB.

    Outra é a inflação e o petróleo.

    O petróleo Brent voltou a ficar próximo de US$ 95 por barril, em meio às tensões geopolíticas no Oriente Médio. Energia mais cara aumenta o risco de uma inflação mais persistente.

    E existe ainda a política monetária americana.

    O mercado aguarda o simpósio de Jackson Hole e os próximos dados de inflação para tentar descobrir qual será o caminho do Federal Reserve. As minutas de julho indicaram uma postura mais dura do que alguns investidores esperavam.

    E o governo tentou intervir

    O Tesouro americano anunciou uma ampliação das recompras de títulos de longo prazo.

    A ideia é relativamente simples: comprar títulos no mercado pode aumentar a demanda por esses papéis e ajudar a reduzir a pressão sobre seus preços.

    Como preço e rendimento de um título se movem em sentidos opostos, isso poderia ajudar a conter os juros longos.

    O problema é que o mercado não parece convencido de que isso resolva a questão estrutural.

    A intervenção pode melhorar a liquidez.

    Mas não elimina um déficit fiscal elevado.

    E não elimina a necessidade de financiar uma dívida gigantesca.

    É aqui que entra o Brasil

    O Brasil tem uma situação completamente diferente, mas não está isolado.

    Se os títulos americanos ficam mais rentáveis, ativos brasileiros precisam oferecer retorno suficiente para continuar atraindo capital.

    Isso pode pressionar o câmbio e os juros locais.

    Ao mesmo tempo, se o dólar se fortalece, parte das pressões inflacionárias brasileiras pode aumentar através de produtos importados e commodities.

    Mas há um detalhe interessante.

    O movimento não é necessariamente ruim para todos os ativos brasileiros.

    O Brasil é exportador de commodities.

    O petróleo mais caro, por exemplo, pode melhorar a receita de empresas exportadoras e a balança comercial.

    Por outro lado, pode aumentar custos e pressionar inflação.

    A mesma variável pode produzir efeitos positivos e negativos simultaneamente.

    Para o investidor, o principal aprendizado é outro

    Quando os mercados caem por causa da alta dos juros longos americanos, não basta olhar para a bolsa.

    É preciso perguntar:

    o movimento é causado por crescimento?

    por inflação?

    por risco fiscal?

    por política monetária?

    Esses cenários têm implicações diferentes.

    Se os juros sobem porque a economia está crescendo fortemente, o efeito sobre empresas pode ser diferente de uma alta provocada por deterioração fiscal.

    Se sobem porque o petróleo está pressionando inflação, a reação dos bancos centrais será diferente.

    Se sobem porque o mercado começa a questionar a trajetória da dívida pública, o problema é mais estrutural.

    O que observar na próxima semana

    Há dois eventos particularmente importantes.

    Jackson Hole, onde o Federal Reserve e outros bancos centrais discutirão o cenário econômico.

    E os resultados da Nvidia, que se tornaram uma espécie de teste de realidade para o entusiasmo dos investidores com a inteligência artificial.

    A combinação é interessante.

    De um lado, temos o custo do capital.

    Do outro, temos empresas cuja valorização depende de expectativas extremamente elevadas de crescimento.

    É exatamente por isso que juros longos importam tanto para tecnologia.

    Quanto maior a taxa utilizada para descontar lucros futuros, menor tende a ser o valor presente de empresas cujo crescimento está concentrado em um horizonte distante.

    A notícia, portanto, não é apenas sobre os Estados Unidos

    O que está acontecendo no mercado de Treasuries é uma discussão sobre o preço global do dinheiro.

    E o Brasil participa desse mercado.

    Para o investidor brasileiro, a lição é simples: não basta acompanhar a Selic.

    Treasuries, petróleo, inflação americana, Fed e fiscal americano também ajudam a determinar o ambiente em que os ativos brasileiros serão precificados.

    É por isso que uma alta nos juros americanos pode aparecer, algumas horas depois, em uma tela de investimentos no Brasil.

    Fontes: Reuters, 21 de agosto de 2026; Federal Reserve; dados de mercado citados pela Reuters.

  • A inteligência artificial está aprendendo a reproduzir pesquisas científicas. E isso pode ser mais importante do que escrever artigos

    Há uma diferença enorme entre uma inteligência artificial que consegue escrever um texto científico e uma inteligência artificial que consegue reproduzir uma pesquisa científica.

    A primeira pode produzir uma aparência convincente de conhecimento.

    A segunda precisa lidar com algo muito mais difícil:

    entender uma hipótese, encontrar os procedimentos relevantes, executar código, trabalhar com dados, identificar problemas e verificar se o resultado obtido é compatível com aquilo que os pesquisadores originalmente encontraram.

    É exatamente essa fronteira que um novo trabalho disponibilizado em agosto de 2026 no arXiv tenta explorar.

    O estudo apresenta o Replica, uma estrutura escalável para tarefas de replicação científica, e o Faraday, um agente de 27 bilhões de parâmetros treinado para reproduzir pesquisas utilizando coding agents como ferramentas. Nos testes apresentados pelos autores, o sistema superou Claude Opus 4.8 e GPT-5.5 em tarefas de replicação mantidas fora do treinamento.

    Isso merece atenção.

    Não porque tenhamos chegado a uma “IA cientista”.

    Ainda não.

    Mas porque replicação é uma das melhores tarefas possíveis para testar se um sistema realmente consegue fazer trabalho científico verificável.

    Replicar é muito mais difícil do que resumir

    Um modelo pode ler um artigo e produzir um resumo excelente.

    Isso exige compreensão linguística.

    Mas uma replicação exige outra coisa.

    O sistema precisa descobrir:

    • quais dados foram utilizados;
    • como foram tratados;
    • quais variáveis foram construídas;
    • quais especificações foram estimadas;
    • quais decisões metodológicas não estão explicitadas;
    • quais códigos precisam ser executados;
    • onde estão os arquivos;
    • como interpretar os resultados;
    • e se aquilo reproduz de fato a conclusão original.

    É uma tarefa muito mais próxima do trabalho de um pesquisador.

    E existe um detalhe particularmente interessante.

    Os próprios autores argumentam que replicação frequentemente revela detalhes que estavam subespecificados nos trabalhos originais.

    Ou seja, replicar não é simplesmente apertar um botão.

    A replicação é um teste de realidade da ciência

    Existe uma fragilidade conhecida na produção científica: resultados podem ser difíceis de reproduzir.

    Às vezes porque o código não foi disponibilizado.

    Às vezes porque os dados mudaram.

    Às vezes porque existem decisões metodológicas que não aparecem claramente no artigo.

    Às vezes porque o procedimento descrito em palavras não é suficiente para reconstruir exatamente aquilo que foi feito.

    Uma IA capaz de automatizar parte desse processo poderia produzir uma mudança importante.

    Imagine um sistema que recebe:

    “Aqui está o artigo. Verifique se consigo reproduzir os principais resultados.”

    Ele procura os dados.

    Executa o código.

    Reconstrói as tabelas.

    Compara resultados.

    Identifica divergências.

    Tenta descobrir a origem.

    E entrega uma espécie de relatório de auditoria científica.

    Isso seria extremamente útil.

    O interessante não é apenas o modelo

    Essa é uma das partes mais importantes do paper.

    O trabalho não é simplesmente:

    “Pegamos um modelo grande e perguntamos se ele consegue replicar papers.”

    Os autores criaram uma task space específica para replicação e um mecanismo de avaliação baseado em rubricas geradas automaticamente, buscando um sinal de recompensa que tenha baixa discrepância em relação à avaliação humana. Depois utilizaram esse ambiente para pós-treinar o Faraday.

    Isso é importante porque uma das dificuldades centrais dos agentes científicos é justamente:

    como saber se o agente fez um bom trabalho?

    Se não conseguimos avaliar automaticamente a qualidade da resposta, fica muito mais difícil treinar o sistema para melhorar.

    O problema da recompensa

    Aqui aparece uma questão profundamente econômica e também muito importante para machine learning.

    Um agente aprende aquilo que conseguimos medir.

    Se recompensamos simplesmente:

    “o resultado final parece correto”,

    ele pode aprender atalhos.

    Se recompensamos:

    “o resultado foi reproduzido por uma sequência metodologicamente correta”,

    a coisa muda.

    O desenho da função de recompensa passa a carregar parte da definição do que consideramos uma boa pesquisa.

    Isso é uma ideia familiar na economia comportamental e na teoria de incentivos:

    o agente responde ao sistema de incentivos que construímos.

    A IA não é diferente.

    O resultado mais interessante pode estar fora do benchmark

    Os autores relatam que análises qualitativas de algumas execuções indicaram que Faraday adotou comportamentos mais próximos de uma abordagem científica.

    Isso é interessante, mas precisa ser interpretado com cautela.

    Um agente pode apresentar comportamento científico em um ambiente de benchmark sem necessariamente possuir uma compreensão geral da ciência.

    Essa é uma diferença fundamental.

    Um sistema pode ser excelente em:

    replicar pesquisas conhecidas

    sem ser excelente em:

    descobrir novas perguntas científicas.

    São tarefas diferentes.

    Replicação e descoberta são duas fronteiras distintas

    Eu separaria pelo menos quatro níveis:

    Nível 1 — Assistência: escrever código, buscar referências, produzir gráficos.

    Nível 2 — Execução: executar análises e corrigir erros.

    Nível 3 — Replicação: reconstruir e testar pesquisas existentes.

    Nível 4 — Descoberta: formular hipóteses novas, desenhar experimentos e produzir conhecimento original.

    Estamos avançando rapidamente nos três primeiros.

    O quarto é muito mais difícil.

    E isso é justamente o que torna o trabalho interessante.

    Ele mostra que a distância entre “IA que escreve” e “IA que executa investigação” está diminuindo.

    Isso pode mudar a economia da pesquisa

    Se agentes forem capazes de realizar replicações de maneira confiável, o custo de verificar resultados científicos pode cair.

    Isso tem consequências importantes.

    Hoje, pesquisadores precisam escolher cuidadosamente quais trabalhos replicar.

    Não é possível verificar tudo.

    Uma máquina pode alterar essa restrição.

    Podemos imaginar uma literatura em que resultados relevantes sejam automaticamente submetidos a uma bateria de verificações:

    • reprodução computacional;
    • especificações alternativas;
    • testes de robustez;
    • consistência dos dados;
    • sensibilidade a decisões metodológicas.

    Isso poderia aumentar a qualidade média da literatura.

    Mas também criaria uma nova pergunta:

    quem verifica a IA que verifica os papers?

    O risco da automação da ciência

    É aqui que o entusiasmo precisa ser moderado.

    Se o sistema reproduzir um erro cometido pelo paper original, ele pode concluir que a pesquisa foi replicada.

    Se os dados tiverem um problema que não seja detectável pelo agente, a replicação pode ser formalmente correta e cientificamente errada.

    Se a rubrica de avaliação for inadequada, o agente pode aprender a maximizar a pontuação em vez de maximizar a qualidade científica.

    E se pesquisadores começarem a confiar excessivamente nesses sistemas, poderemos simplesmente automatizar parte da produção de falsa confiança.

    Essa possibilidade é séria.

    Ainda assim, o movimento é importante

    A ciência moderna produz uma quantidade de conhecimento maior do que qualquer pesquisador consegue acompanhar.

    O problema não é mais apenas produzir informação.

    É verificar, organizar e integrar informação.

    Nesse sentido, agentes científicos podem desempenhar uma função muito mais interessante do que simplesmente escrever artigos.

    Eles podem se tornar uma espécie de infraestrutura de verificação.

    E isso pode ser particularmente poderoso em economia, ciência de dados e ciências sociais quantitativas, onde uma grande parte do conhecimento depende de dados, código e procedimentos computacionais.

    A fronteira mais interessante da IA científica talvez não seja:

    “A IA consegue descobrir uma teoria nova?”

    Talvez seja uma pergunta mais humilde:

    “A IA consegue nos ajudar a descobrir quais resultados científicos realmente resistem a uma tentativa séria de reprodução?”

    Se a resposta se tornar sim em escala, já teremos uma transformação importante na maneira como o conhecimento científico é produzido.

    Fonte principal: Falck et al., Training AI Scientists to Replicate Research, arXiv:2608.13331, publicado em 13 de agosto de 2026.

  • O BNDES voltou a emprestar muito. A pergunta importante não é se isso é bom ou ruim

    O BNDES voltou a ocupar um espaço maior no financiamento da economia brasileira.

    No primeiro semestre de 2026, o banco desembolsou R$ 75,6 bilhões, 31,2% acima do mesmo período de 2025. É o maior volume para um primeiro semestre desde 2015. As aprovações chegaram a R$ 111,7 bilhões, alta de 44,9% e maior patamar desde 2014. A infraestrutura recebeu R$ 28,5 bilhões, quase R$ 15 bilhões destinados ao transporte rodoviário.

    A notícia é relevante, mas não acho que a pergunta mais interessante seja se o BNDES está “voltando ao passado”.

    A pergunta econômica é outra:

    Quando o Estado aumenta a oferta de crédito de longo prazo, quanto desse dinheiro realmente cria investimento adicional — e quanto apenas substitui financiamento que o mercado privado já faria?

    Essa é uma questão muito mais difícil. E é justamente nela que deveria estar concentrado o debate.

    O BNDES não é simplesmente um banco maior

    É importante começar pelo básico.

    O BNDES é uma empresa pública federal e o principal instrumento do governo para financiamento de longo prazo e investimento. Sua justificativa econômica não é simplesmente emprestar dinheiro porque bancos privados não querem emprestar.

    A lógica do banco de desenvolvimento é corrigir algum tipo de falha de mercado.

    Projetos de infraestrutura, inovação tecnológica, transição energética e desenvolvimento regional podem produzir benefícios que não são integralmente capturados pelo investidor privado. Podem existir riscos elevados, prazos muito longos, assimetria de informação ou externalidades.

    Nesse caso, o crédito público pode ter uma função econômica legítima.

    Mas existe uma condição fundamental:

    o dinheiro público precisa fazer algo que provavelmente não aconteceria — ou não aconteceria na mesma escala — sem ele.

    É o princípio da adicionalidade.

    O problema do “crowding out”

    Imagine uma empresa que pretende investir R$ 1 bilhão em uma nova fábrica.

    Ela pode financiar o projeto com recursos próprios, emissão de dívida ou crédito bancário.

    Agora imagine que o BNDES ofereça uma linha subsidiada.

    Se a empresa realiza exatamente o mesmo investimento, apenas trocando uma fonte de financiamento privada por uma pública, houve transferência de financiamento, mas não necessariamente criação de investimento adicional.

    Do ponto de vista da política pública, o resultado é muito diferente.

    No primeiro caso:

    R$ 1 de crédito público → R$ 1 de investimento que não existiria sem a política.

    No segundo:

    R$ 1 de crédito público → substituição de R$ 1 que o mercado privado já financiaria.

    No segundo cenário, o benefício social é muito menor.

    Esse é o chamado crowding out.

    E existe ainda um terceiro problema

    Pode haver situações em que o crédito subsidiado faça uma empresa investir mais, mas desloque recursos de outra empresa.

    Isso acontece porque capital não é infinito.

    Se o Estado reduz artificialmente o custo de capital de determinados projetos, pode alterar a alocação de recursos dentro da economia.

    O projeto beneficiado pode ser economicamente desejável.

    Mas também pode ser simplesmente mais politicamente favorecido.

    É por isso que uma política de crédito não deveria ser avaliada apenas pelo número de reais desembolsados.

    Volume de crédito é um indicador de atividade do banco. Não é uma medida de impacto econômico.

    O número de hoje, portanto, não responde à principal pergunta

    R$ 75,6 bilhões é muito dinheiro.

    Mas esse número sozinho não permite concluir que a política esteja funcionando.

    Precisaríamos saber:

    • quantos projetos não aconteceriam sem o financiamento;
    • quanto investimento privado foi mobilizado por cada real público;
    • qual foi o efeito sobre produtividade;
    • quantos empregos adicionais foram gerados;
    • se houve aumento de exportações;
    • se houve inovação;
    • se houve efeitos regionais;
    • qual foi o custo fiscal da política;
    • e quais projetos teriam sido financiados pelo mercado de qualquer maneira.

    Essa última pergunta é especialmente importante.

    Há uma boa razão para o BNDES financiar infraestrutura

    Infraestrutura é um dos casos em que a discussão fica mais interessante.

    Uma estrada, uma ferrovia, um porto, uma rede de saneamento ou um sistema de transmissão elétrica pode produzir benefícios para empresas e consumidores que não são completamente apropriáveis pelo investidor que constrói o ativo.

    Existe, portanto, uma possibilidade real de externalidade.

    Além disso, projetos de infraestrutura têm horizontes longos.

    Um investidor privado pode exigir uma taxa de retorno elevada para compensar riscos que o Estado consegue absorver melhor.

    Isso não significa que todo projeto de infraestrutura precise de dinheiro público.

    Significa apenas que há uma justificativa econômica mais robusta para intervenção pública nesse tipo de mercado.

    E o próprio desenho institucional do BNDES reconhece esse papel de financiamento de longo prazo e de apoio ao desenvolvimento.

    Mas o Brasil tem uma alternativa que não existia na mesma escala no passado

    Existe uma mudança estrutural importante no mercado brasileiro de capitais.

    As debêntures de infraestrutura, concessões, PPPs e outras formas de financiamento privado aumentaram a capacidade do mercado de financiar projetos de longo prazo.

    Isso significa que a pergunta sobre o BNDES mudou.

    No passado, poderia ser razoável perguntar:

    “Quem vai financiar esse projeto se o BNDES não financiar?”

    Hoje, em vários segmentos, a pergunta pode ser:

    “O que exatamente o BNDES acrescenta ao financiamento que o mercado já consegue oferecer?”

    Essa é uma pergunta muito mais exigente.

    E é também uma pergunta melhor para política pública.

    O problema monetário

    Existe ainda uma discussão macroeconômica.

    O Brasil está com uma Selic de 14% ao ano, depois do corte de 0,25 ponto percentual realizado pelo Copom em agosto. O Banco Central afirma que a atividade vem apresentando moderação gradual, mas as expectativas de inflação continuam acima da meta.

    Nesse ambiente, uma expansão significativa do crédito direcionado pode parecer contraditória com uma política monetária restritiva.

    Mas essa conclusão precisa ser tratada com cuidado.

    O crédito do BNDES não necessariamente aumenta a demanda agregada da mesma forma que uma transferência direta de renda.

    Se o financiamento for destinado a investimento produtivo, pode aumentar a capacidade de oferta da economia.

    Uma nova fábrica pode produzir mais bens.

    Uma nova ferrovia pode reduzir custos logísticos.

    Uma rede elétrica mais eficiente pode reduzir gargalos.

    Uma máquina mais produtiva pode aumentar o produto por trabalhador.

    Nesse caso, existe uma diferença importante entre estimular demanda hoje e aumentar oferta amanhã.

    O ponto central é o horizonte

    É possível que uma política de crédito tenha efeitos expansionistas no curto prazo e, simultaneamente, aumente a capacidade produtiva no longo prazo.

    Por isso, não faz sentido avaliar todo crédito público apenas pela pergunta:

    “Isso aumenta a demanda?”

    A pergunta precisa ser:

    “O que esse crédito compra para a economia em termos de capacidade produtiva futura?”

    Se a resposta for produtividade, infraestrutura, inovação e capital humano, existe uma justificativa econômica.

    Se a resposta for apenas substituição de financiamento privado, o caso fica muito mais fraco.

    O que deveríamos medir

    Se o objetivo é transformar o BNDES em instrumento de desenvolvimento, eu gostaria de ver muito mais avaliação causal.

    Por exemplo:

    Empresas financiadas versus empresas semelhantes que não receberam crédito.

    Projetos financiados versus projetos comparáveis que perderam acesso ao financiamento.

    Regiões com maior exposição ao crédito versus regiões semelhantes com menor exposição.

    Não basta observar que uma empresa que recebeu crédito cresceu.

    Ela pode ter crescido porque era uma empresa boa.

    A questão é saber:

    quanto ela cresceu a mais por causa do crédito?

    É exatamente aí que entram econometria e avaliação de políticas públicas.

    A discussão deveria sair do “BNDES sim ou BNDES não”

    Essa dicotomia é pouco útil.

    Bancos de desenvolvimento podem corrigir falhas de mercado.

    Também podem financiar projetos que o mercado privado não financiaria.

    Mas podem gerar crowding out, distorções de alocação e custos fiscais quando não há adicionalidade suficiente.

    As duas coisas podem ser verdade ao mesmo tempo.

    Por isso, o debate maduro não deveria ser ideológico.

    Deveria ser empírico.

    Qual política gera maior investimento adicional por real de recurso público?

    Qual produz maior ganho de produtividade?

    Qual gera maior retorno social?

    E, principalmente:

    em quais mercados o Estado realmente acrescenta alguma coisa que o setor privado não consegue entregar sozinho?

    O crescimento recente do BNDES torna essas perguntas mais importantes, não menos.

    O número de R$ 75,6 bilhões chama atenção.

    Mas o verdadeiro indicador de sucesso não deveria ser quanto o banco emprestou.

    Deveria ser quanto desenvolvimento adicional aquele dinheiro conseguiu produzir.

    Fontes: BNDES — Quem somos; Estatuto do BNDES; dados de desembolsos de 2026 reportados pela Folha de S.Paulo; TCU — análise sobre subsídios creditícios e financeiros do BNDES.