Opinião e Análise

Ana Frazão

Como se vem mostrando ao longo da presente série, apesar dos inegáveis aspectos positivos das Análises de Impacto Regulatório (AIRs), há diversas limitações e restrições à sua utilização.
Dando prosseguimento ao assunto, a presente coluna tem por objetivo explorar o argumento de que as AIRs são instrumentos seguros para a implementação da regulação por evidências, sendo superiores a qualquer outro tipo de análise, uma vez que atenderiam aos requisitos de objetividade e neutralidade.
<a href="https://conteudo.jota.info/poder-contato"><img class="size-medium wp-image-292717 aligncenter" src="https://www.jota.info/wp-content/uploads/2021/01/jota-pro-poder.jpg" alt="" width="688" height="688" /></a>
Ora, se a pretensão de neutralidade e objetividade não seria possível nem mesmo nas ciências naturais, com maior razão não é possível nos assuntos humanos, que envolvem realidades complexas, mutáveis e repletas de variáveis, em relação às quais as avaliações de causalidade são ainda mais difíceis ou até mesmo impossíveis.
Daí por que, assim como não se pode pretender extrair dos fatos verdades absolutas e objetivas, não se pode associar as AIRs a esse tipo de propósito. É por essa razão, inclusive, que a ideia de senso comum de que “contra fatos não há argumentos” deve ser vista com bastante reserva, pois os fatos são selecionados, observados, analisados e interpretados de acordo com determinadas premissas, que normalmente decorrem de escolhas valorativas explícitas ou implícitas, em relação às quais pode haver muitos argumentos contrários.
Mais complicado ainda é pretender, no âmbito dos assuntos humanos, se valer da pretensão da suposta objetividade dos fatos para não apenas compreender o passado ou o presente, mas também para implementar análises com o objetivo de antecipar o futuro e ainda quantificar e comparar diversos cenários. Aliás, artigos anteriores da presente série já mostraram as diversas limitações das predições econômicas, que não supridas pelas análises empíricas.
Soma-se a isso a questão de que a forma como observamos e captamos os fatos depende de uma série de circunstâncias neurológicas, psicológicas, ambientais e culturais, o que reforça a premissa da hermenêutica filosófica de que não há uma separação absoluta entre o observador e o objeto da observação. Na verdade, o que muitos estudos recentes têm realçado é que a subjetividade do pesquisador afeta não somente a interpretação dos fatos, mas também a própria observação dos fatos.
<blockquote class="jota-article__eye">Em outras palavras, o que o cientista capta dos fatos, a partir da sua observação e de suas análises empíricas, pode refletir muito mais ele próprio do que o mundo, o que mostra que mesmo as análises empíricas estão cercadas de variáveis pessoais e subjetivas.</blockquote>
Sobre esse assunto, a obra de Banerjee e Duflo<a href="#_ftn1" name="_ftnref1">[1]</a>, já mencionada nas colunas anteriores, representa uma importante contribuição, ao ressaltar que mesmo a pesquisa empírica, em torno de evidências, envolve diversas escolhas valorativas por parte do cientista: o problema a ser analisado, a formulação de hipóteses, os fatos que serão selecionados para confirmar ou não a hipótese, a interpretação dos fatos, a confirmação ou a rejeição da hipótese, dentre outros.
Todo esse processo, em razão da sua riqueza e complexidade, assim como das escolhas já mencionadas, é naturalmente suscetível a equívocos e enviesamentos por parte do pesquisador, quando não a deturpações. Por essa razão, também como já foi apontado na coluna anterior, Banerjee e Duflo<a href="#_ftn2" name="_ftnref2">[2]</a> sustentam que tão importante quanto os resultados da pesquisa é o caminho percorrido pelo pesquisador, o qual deveria ser compartilhado, até para que as pessoas possam compreendê-lo e questioná-lo.
A introdução da matemática, da estatística, da econometria e outras metodologias para as análises econômicas preditivas não afasta tais preocupações, seja porque dependerão dos fatos previamente identificados como relevantes pelo pesquisador e das premissas por ele adotadas, seja porque os resultados estarão sujeitos à superveniente interpretação, até para se verificar em que medida eventuais correlações podem ou não ser consideradas causalidades, o que é fundamental para um modelo preditivo.
Com efeito, como muito bem apontam Claudio Shikida, Leonardo Monasterio e Pedro Fernando Nery na apresentação do recente Guia Brasileiro de Análise de Dados<a href="#_ftn3" name="_ftnref3">[3]</a>, fatos e dados não existem por si só, mas decorrem de várias decisões metodológicas, bem como da sua interpretação e compreensão:
“Dados não são dados. Ou seja, não caem do céu, prontos e perfeitos para quem os consome. São o resultado, por vezes, de longos processos de construção que envolvem várias decisões metodológicas. Além disso, o consumo dos dados não é imediato. Quem lê ou analisa os dados precisa também estar capacitado para compreendê-los. Mesmo pesquisadores experimentados podem cair nas diversas armadilhas que uma nova e desconhecida base de dados geralmente apresenta.
(...)
Nunca houve tantos dados disponíveis. E nunca houve, portanto, tantos problemas na sua interpretação.”
Daí a conclusão de Dani Rodrik<a href="#_ftn4" name="_ftnref4">[4]</a> sobre as limitações dos resultados econométricos, especialmente quando se utiliza a metodologia para a compreensão de relações complexas:
“Econometric results can be found to support any and all categories of arguments. However, very little of this econometric work survives close scrutiny or is able to sway the priors of anyone with strong convictions in their directions. Moreover, there is little reason to believe that the primary causal channels are invariant to time period, initial conditions, or other aspects of a country`s circumstances. There may not be universal rules about what makes countries grow.”
Obviamente que não se está a menosprezar a importância da econometria ou dos modelos econômicos, seja para a compreensão da realidade, seja mesmo para o mapeamento de um possível futuro. O ponto aqui é simplesmente advertir que tais modelos são intrinsecamente restritivos, além de dependerem de uma série de premissas e alternativas metodológicas cuja escolha reflete a subjetividade do pesquisador.
Aliás, o próprio Dani Rodrik<a href="#_ftn5" name="_ftnref5">[5]</a> afirma que a utilidade dos modelos econômicos reside precisamente na sua simplicidade e reducionismo, de forma que o problema não está no modelo em si, mas sim em acreditar que ele é idôneo para revelar a realidade em sua total extensão e complexidade quando, na verdade, eles só podem capturar um aspecto da realidade:
"In truth, simple models of the type that economists construct are absolutely essential to understanding the workings of society. Their simplicity, formalism, and neglect of many facets of the real world are precisely what make them valuable. These are feature, not a bug. What makes a model useful is that it captures an aspect of reality."
Fica claro, portanto, que mesmo que as AIRs se baseiem em sofisticados modelos econômicos, com o objetivo de predizer e mensurar os cenários possíveis das alternativas regulatórias, certamente que os seus resultados serão sempre parciais e incompletos. Ademais, não serão propriamente nem neutros nem objetivos, na medida em que dependerão de uma série de escolhas metodológicas que não podem ser apartadas dos valores, das pré-compreensões e da subjetividade do pesquisador, além de precisarem passar pelo crivo da interpretação quanto aos seus resultados.
Quanto mais complexo for o assunto e quanto mais variáveis estiverem em jogo, mais os resultados de tais análises serão limitados e afastados da realidade como um todo, especialmente quando existirem impactos de difícil ou impossível identificação ou mensuração, tal como já se advertiu anteriormente.
Isso já aponta para o fato de que, além do devido controle metodológico que precisa haver em relação às AIRs, seus resultados não podem ser vistos como únicas diretrizes a orientar as escolhas regulatórias. Pelo contrário, devem ser sempre contextualizados de acordo com as insuficiências de cada metodologia, bem como complementados com outras análises que possam compensar suas deficiências.
Aliás, a própria escolha da teoria na qual se embasa a pesquisa empírica ou quantitativa funciona como uma verdadeira lente, que poderá fazer com que o pesquisador só consiga ver ou só dê importância aos fatos que se ajustem às suas preocupações teóricas.
Não é sem razão que a Rainha Elisabeth, ao visitar a London School of Economics logo após a crise financeira de 2008/2009, fez uma pergunta desconcertante aos economistas: “Why did nobody notice it?”<a href="#_ftn6" name="_ftnref6">[6]</a> A resposta para esse paradoxo pode ser a de que muitos deles adotavam teorias que consideravam os mercados perfeitos ou tendentes a equilíbrio, razão pela qual desconsideraram as evidências em sentido contrário, já que elas não eram relevantes para a visão de mundo que adotavam.
Desconsiderar, portanto, as limitações das análises quantitativas e empíricas, assim como os aspectos subjetivos e valorativos que naturalmente lhes são inerentes, é, portanto, muito perigoso: a premissa de objetividade, neutralidade e segurança gera tanto uma falsa sensação de controle da realidade, como a falsa ideia de que existe a superioridade apriorística das metodologias quantitativas e empíricas sobre os demais tipos de metodologias.
O assunto será retomado na próxima coluna, quando se explorará melhor a importância da participação social para a seleção dos fatos a serem analisados e das discussões sobre causalidade nos assuntos humanos.
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O episódio 52 do podcast Sem Precedentes discute os bastidores e as desconfianças envolvendo o caso Lula no Supremo Tribunal Federal. Ouça:
https://youtu.be/1T8EYyNCQeM
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<a href="#_ftnref1" name="_ftn1">[1]</a> BANERJEE, Abhijit; DUFLO, Esther Good Economics for Hard Times. New York: Public Affairs, 2019.
<a href="#_ftnref2" name="_ftn2">[2]</a> Op.cit.
<a href="#_ftnref3" name="_ftn3">[3]</a> https://repositorio.enap.gov.br/bitstream/1/6039/1/Guia%20BR%20de%20Ana%CC%81lise%20de%20Dados.pdf
<a href="#_ftnref4" name="_ftn4">[4]</a> RODRIK, Dani. Economics Rules. The rights and wrongs of the dismal science. New York: WW. Norton &amp; Company, 2015.
<a href="#_ftnref5" name="_ftn5">[5]</a> Op.cit.
<a href="#_ftnref6" name="_ftn6">[6]</a> https://www.telegraph.co.uk/news/uknews/theroyalfamily/3386353/The-Queen-asks-why-no-one-saw-the-credit-crunch-coming.html

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