Busca avançada
Ano de início
Entree

Utilizando modelos de composição dinâmica para estudar opinião pública e impostos no Brasil

Processo: 17/11559-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 14 de agosto de 2017
Vigência (Término): 13 de agosto de 2018
Área do conhecimento:Ciências Humanas - Ciência Política - Políticas Públicas
Pesquisador responsável:Lorena Guadalupe Barberia
Beneficiário:Natália de Paula Moreira
Supervisor no Exterior: Guy David Whitten
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Local de pesquisa : Texas A&M University, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:16/13199-8 - O efeito da participação eleitoral e da desigualdade sobre a congruência política, BP.DR
Assunto(s):Política   Eleitorado   Impostos   População de baixa renda

Resumo

O Brasil tem um sistema de taxação regressivo e com alta concentração de eleitores com baixa renda (Gobetti & Orair, 2016). Os eleitores de baixa renda pagam proporcionalmente mais impostos do que os eleitores de alta renda. Apesar da relevância de se entender como os eleitores de diferentes grupos de renda avaliam mudanças em impostos específicos, não há estudos avaliando se governos são mais responsivos aos eleitores com relação a essa questão no Brasil. Eu pretendo contribuir com a literatura cobrindo essa lacuna. Nesse sentido, eu irei analisar como os eleitores avaliam mudanças em políticas de impostos no Brasil e se eleitores de diferentes grupos econômicos avaliam as políticas de impostos diferentemente dependendo do tipo de imposto. Eu irei empregar uma medida que capta os trade-offs entre como diferentes tipos de eleitores (alta, média e baixa renda) avaliam o presidente. Para fazer isso, eu irei criar uma variável dependente composicional que capta as mudanças na porcentagem de eleitores de cada categoria que aprova o presidente. Para analisar essa variável dependente em uma série temporal, eu irei empregar uma abordagem chamada dynamic pie que leva em conta durante a modelagem os trade-offs de uma variável composicional ao longo do tempo (Philips, 2016; Philips et al., 2016). (AU)