I - INTRODUÇÃO

A relação bilateral entre Brasil e Argentina é uma das mais significativas da América do Sul. Com um histórico de rivalidades e de cooperação, as relações entre os dois países sofreram com mudanças políticas e momentos de aproximação e de afastamento. O diplomata Alessandro Candeas dedicou-se ao estudo dessa relação, e escreveu, para sua dissertação do Curso de Altos Estudos do Ministério das Relações Exteriores, o livro “A Integração Brasil-Argentina: História de uma ideia na visão do outro”.

O autor resume a relação bilateral entre esses dois países em sete momentos:

  1. Instabilidade estrutural com predomínio da rivalidade, de 1810 a 1851.

  2. Instabilidade estrutural com predomínio da cooperação, de 1852 a 1870.

  3. Instabilidade estrutural com predomínio da rivalidade, de 1870 a 1880.

  4. Instabilidade conjuntural com períodos curtos de cooperação e rivalidade, de 1880 a 1915.

  5. A busca da cooperação com momentos de rivalidade, de 1915 a 1961.

  6. Estabilidade estrutural pela cooperação, de 1979 a 1988.

  7. Estabilidade estrutural pela integração, de 1988 a 2005.

“O relacionamento Brasil-Argentina inaugura-se sob o signo da instabilidade estrutural no século XIX, na qual a rivalidade predominou sobre a cooperação; ingressa no século XX em uma fase de sete décadas de instabilidade conjuntural que oscila de forma intermitente entre rivalidade e cooperação; após o salto qualitativo alcançado com os acordos de Itaipu/Corpus e na área nuclear, ingressa, nos anos 1980, numa etapa de construção da estabilidade estrutural pela cooperação; e avança, na década de 1990 e nos primeiros anos no século XXI, na direção de uma estabilidade estrutural pela integração.” (Candeas, 2017. Pg. 163)

II - OBJETIVOS

A principal ideia do presente artigo é analisar se as instabilidades políticas identificadas por Candeas afetaram a capacidade dos dois países de celebrar atos internacionais de qualquer natureza e relacionar o conteúdo desses tratados com períodos classificados como instável ou estável. Iremos analisar se há diferenças estatísticas significativas nas distribuições das contagens de termos entre os dois períodos definidos: Estabilidade e Instabilidade.

A análise conta com atos internacionais, que incluem tratados, acordos, memorandos de entendimento, ajustes complementares, convenções ou protocolos que criem normas e regulamentos.

O objetivo geral é identificar se há mudanças nas relações e temáticas importantes ao longo dos diferentes períodos de estabilidade e instabilidade, o que pode ser útil para entender as dinâmicas políticas, econômicas ou diplomáticas no contexto das relações bilaterais entre Brasil e Argentina.

III - METODOLOGIA

a. os dados

Com a base de dados Concórdia disponibilizada pelo Ministério das Relações Exteriores do Brasil, que reúne dados sobre todos os atos internacionais celebrados pelo Brasil até 2023, será possível fazer uma análise quantitativa dos atos internacionais celebrados.

O primeiro passo foi tratar os dados, filtrando os atos internacionais bilaterais, organizando as datas para o próximo passo.

Foi necessário isolar a variável Argentina para que pudessemos identificar quantos atos internacionais o Brasil possui com o país no seu total, assim como retirar as datas posteriores a 2005, pois estas não entram na análise do autor.

Podemos observar 349 atos internacionais bilaterais até 2005.

load("C:/Users/Manoel Perasi/Desktop/Aulas de Estatistica da Ana/Concórdia.RData")

concordia$Data <- as.Date(concordia$Data, format = "%d/%m/%Y")
library(lubridate)
## Warning: pacote 'lubridate' foi compilado no R versão 4.4.2
## 
## Anexando pacote: 'lubridate'
## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:base':
## 
##     date, intersect, setdiff, union
concordia$ano = year(concordia$Data)

library(dplyr)
## 
## Anexando pacote: 'dplyr'
## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
Argentina <- concordia %>%
  filter(`Outra Parte` == "Argentina")
print(Argentina)
## # A tibble: 414 × 7
##    `Titulo do Acordo`         `Tipo do Acordo` `Outra Parte` Assuntos Data      
##    <chr>                      <chr>            <chr>         <chr>    <date>    
##  1 Carta de intenções para o… Bilateral        Argentina     "Defesa… 2023-01-23
##  2 Acordo de Cooperação Antá… Bilateral        Argentina     "Cooper… 2023-01-23
##  3 Declaração Conjunta por o… Bilateral        Argentina     "Declar… 2023-01-23
##  4 Acordo, por troca de Nota… Bilateral        Argentina     "Obras … 2022-08-19
##  5 Acordo para a Prorrogação… Bilateral        Argentina     "Obras … 2021-07-19
##  6 Declaração Presidencial C… Bilateral        Argentina     "Declar… 2019-06-06
##  7 Memorando de entendimento… Bilateral        Argentina     "Meio A… 2019-06-06
##  8 Tratado de Extradição ent… Bilateral        Argentina     "Extrad… 2019-01-16
##  9 Adendo, por Troca de Nota… Bilateral        Argentina     "Relaçõ… 2018-07-12
## 10 Protocolo de Emenda à Con… Bilateral        Argentina     "Aduana… 2017-07-21
## # ℹ 404 more rows
## # ℹ 2 more variables: `Status da Tramitacao` <chr>, ano <dbl>
Argentina <- Argentina %>%
  filter(ano <= 2005)

Argentina_table = table(Argentina$ano)
Argentina_table
## 
## 1828 1843 1856 1857 1864 1867 1869 1870 1872 1878 1880 1884 1885 1889 1890 1893 
##    1    1    1    4    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1 
## 1896 1898 1899 1900 1901 1905 1910 1912 1927 1933 1934 1935 1939 1940 1941 1943 
##    1    1    1    1    1    1    2    1    1   11    1    7    2    5    5    3 
## 1945 1946 1948 1949 1950 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1964 1965 
##    1    1    3    2    2    3    3    1    3    5    9    7    2   17    4    3 
## 1966 1967 1968 1970 1971 1972 1975 1977 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 
##    1    3    7    1    3    8    2    1   28    3    2    3    4    6   10    4 
## 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 
##    6    7   14   11    1   10    4    3   11   17    1    4    3    7    3   11 
## 2004 2005 
##    1   20
sum(Argentina_table)
## [1] 349

Separamos os períodos recortados pelo Diplomata Alessandro Candeas.

library(ggplot2)
library(ggpubr)

Argentina <- Argentina %>%
  mutate(ano = case_when(
    ano >= 1828 & ano <= 1851 ~ "1828-1851",
    ano >= 1852 & ano <= 1870 ~ "1852-1870",
    ano >= 1871 & ano <= 1880 ~ "1871-1880",
    ano >= 1881 & ano <= 1915 ~ "1881-1915",
    ano >= 1916 & ano <= 1961 ~ "1916-1961",
    ano >= 1962 & ano <= 1978 ~ "1962-1978",
    ano >= 1979 & ano <= 1989 ~ "1979-1989",
    ano >= 1989 & ano <= 2005 ~ "1989-2005"
  ))

ggplot(Argentina) +
  aes(x = ano) +
  geom_histogram(stat = "count", fill = "#912447") +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Número de Tratados por Período",
       x = "Período",
       y = "Número de tratados")
## Warning in geom_histogram(stat = "count", fill = "#912447"): Ignoring unknown
## parameters: `binwidth`, `bins`, and `pad`

Depois os agrupamos em Estabilidade e Instabilidade

Argentina_H1 <- Argentina %>%
  mutate(ano = case_when(
    ano >= 1828 & ano <= 1915 ~ "Instabilidade",
    ano >= 1979 & ano <= 2005 ~ "Estabilidade"))
Argentina_H1 <- na.omit(Argentina_H1)

ggplot(Argentina_H1) +
  aes(x = ano) +
  geom_histogram(stat = "count", fill = "#112446") +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Número de Tratados Instabilidade x Estabilidade",
       x = "Período",
       y = "Número de tratados")
## Warning in geom_histogram(stat = "count", fill = "#112446"): Ignoring unknown
## parameters: `binwidth`, `bins`, and `pad`

Foram extraídos da base de dados Argentina cinco assuntos importantes para entender melhor o conteúdo dos atos internacionais firmados durante os períodos analisados. Essas palavras foram Defesa, Cooperação, Comércio, Fronteiras e Declaração Conjunta.

library(stringr)
AD <- str_count(Argentina$Assuntos, "Defesa")
sum(AD)
## [1] 10
AC <-str_count(Argentina$Assuntos, "Cooperação")
sum(AC)
## [1] 75
ACM <- str_count(Argentina$Assuntos, "Comércio")
sum(ACM)
## [1] 40
AF <- str_count(Argentina$Assuntos, "Fronteiras")
sum(AF)
## [1] 24
ADC <- str_count(Argentina$Assuntos, "Declaração Conjunta")
sum(ADC)
## [1] 47
Argentina_H1 <- Argentina_H1 %>%
  mutate(
    Contagem_Cooperacao = str_count(Assuntos, "Cooperação"),
    Contagem_Defesa = str_count(Assuntos, "Defesa"),
    Contagem_Comercio = str_count(Assuntos, "Comércio"),
    Contagem_Fronteiras = str_count(Assuntos, "Fronteiras"),
    Contagem_DeclaracaoConjunta = str_count(Assuntos, "Declaração Conjunta")
  )

b. os testes de hipóteses

TESTE DE KRUSKAL-WALLIS:

O teste Kruskal-Wallis é utilizado quando você tem mais de dois grupos ou quando a distribuição dos dados não é normal. Ele compara as distribuições de uma variável contínua (as contagens dos termos como “Cooperação”, “Defesa”, “Comércio”, “Fronteiras” e “Declaração Conjunta”) entre os dois grupos (Estabilidade e Instabilidade).

Objetivo é determinar se existe uma diferença significativa nas distribuições das contagens de cada termo entre os dois períodos. Ele testa a hipótese nula de que as distribuições são iguais nos dois grupos.

Hipótese nula (H₀): As distribuições das contagens são iguais nos períodos de Estabilidade e Instabilidade.

Hipótese alternativa (H₁): As distribuições das contagem são diferentes nos dois períodos.

# Kruskal-Wallis para Cooperação
kruskal_cooperacao <- kruskal.test(Contagem_Cooperacao ~ ano, data = Argentina_H1)
print(kruskal_cooperacao)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Contagem_Cooperacao by ano
## Kruskal-Wallis chi-squared = 9.6489, df = 1, p-value = 0.001895
# Kruskal-Wallis para Defesa
kruskal_defesa <- kruskal.test(Contagem_Defesa ~ ano, data = Argentina_H1)
print(kruskal_defesa)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Contagem_Defesa by ano
## Kruskal-Wallis chi-squared = 3.5844, df = 1, p-value = 0.05832
# Kruskal-Wallis para Comércio
kruskal_comercio <- kruskal.test(Contagem_Comercio ~ ano, data = Argentina_H1)
print(kruskal_comercio)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Contagem_Comercio by ano
## Kruskal-Wallis chi-squared = 3.4372, df = 1, p-value = 0.06374
# Kruskal-Wallis para Fronteiras
kruskal_fronteiras <- kruskal.test(Contagem_Fronteiras ~ ano, data = Argentina_H1)
print(kruskal_fronteiras)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Contagem_Fronteiras by ano
## Kruskal-Wallis chi-squared = 8.1355, df = 1, p-value = 0.004341
# Kruskal-Wallis para Declaração Conjunta
kruskal_declaracao <- kruskal.test(Contagem_DeclaracaoConjunta ~ ano, data = Argentina_H1)
print(kruskal_declaracao)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Contagem_DeclaracaoConjunta by ano
## Kruskal-Wallis chi-squared = 5.97, df = 1, p-value = 0.01455

TESTE DE WILCOXON:

O teste de Wilcoxon é um teste focado em uma análise de diferenças nas medianas.

O objetivo é comparar diretamente os valores das contagens de um termo (“Cooperação”, “Defesa”, “Comércio”, “Fronteiras” e “Declaração Conjunta”) nos dois períodos (Estabilidade e Instabilidade) e verificar se a posição central (média ou mediana) dessas distribuições é diferente.

Hipótese nula (H₀): Não há diferença nas medianas das distribuições das contagens entre os períodos de Estabilidade e Instabilidade.

Hipótese alternativa (H₁): A mediana das distribuições das contagens é diferente entre os dois períodos.

# Wilcoxon para Cooperação
wilcox_cooperacao <- wilcox.test(Contagem_Cooperacao ~ ano, data = Argentina_H1, exact = FALSE)
print(wilcox_cooperacao)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Contagem_Cooperacao by ano
## W = 3444, p-value = 0.001908
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
# Wilcoxon para Defesa
wilcox_defesa <- wilcox.test(Contagem_Defesa ~ ano, data = Argentina_H1, exact = FALSE)
print(wilcox_defesa)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Contagem_Defesa by ano
## W = 2510.5, p-value = 0.05894
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
# Wilcoxon para Comércio
wilcox_comercio <- wilcox.test(Contagem_Comercio ~ ano, data = Argentina_H1, exact = FALSE)
print(wilcox_comercio)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Contagem_Comercio by ano
## W = 2468, p-value = 0.06428
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
# Wilcoxon para Fronteiras
wilcox_fronteiras <- wilcox.test(Contagem_Fronteiras ~ ano, data = Argentina_H1, exact = FALSE)
print(wilcox_fronteiras)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Contagem_Fronteiras by ano
## W = 2247, p-value = 0.004382
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
# Wilcoxon para Declaração Conjunta
wilcox_declaracao <- wilcox.test(Contagem_DeclaracaoConjunta ~ ano, data = Argentina_H1, exact = FALSE)
print(wilcox_declaracao)
## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  Contagem_DeclaracaoConjunta by ano
## W = 3206, p-value = 0.01465
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Estes testes permitem verificar se os padrões de repetição de termos como “Cooperação”, “Defesa”, “Comércio”, “Fronteiras” e “Declaração Conjunta” mudam entre os períodos de Estabilidade e Instabilidade.

library(ggplot2)

ggplot(Argentina_H1, aes(x = ano, y = Contagem_Cooperacao)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "darkblue") +
  labs(
    title = "Distribuição das Contagens de Cooperação por Período",
    x = "Período",
    y = "Contagem de Cooperação"
  ) +
  theme_minimal()

# Boxplot para Defesa
ggplot(Argentina_H1, aes(x = ano, y = Contagem_Defesa)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "darkblue") +
  labs(title = "Distribuição das Contagens de Defesa por Período", x = "Período", y = "Contagem de Defesa") +
  theme_minimal()

# Boxplot para Comércio
ggplot(Argentina_H1, aes(x = ano, y = Contagem_Comercio)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "darkblue") +
  labs(title = "Distribuição das Contagens de Comércio por Período", x = "Período", y = "Contagem de Comércio") +
  theme_minimal()

# Boxplot para Fronteiras
ggplot(Argentina_H1, aes(x = ano, y = Contagem_Fronteiras)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "darkblue") +
  labs(title = "Distribuição das Contagens de Fronteiras por Período", x = "Período", y = "Contagem de Fronteiras") +
  theme_minimal()

# Boxplot para Declaração Conjunta
ggplot(Argentina_H1, aes(x = ano, y = Contagem_DeclaracaoConjunta)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "darkblue") +
  labs(title = "Distribuição das Contagens de Declaração Conjunta por Período", x = "Período", y = "Contagem de Declaração Conjunta") +
  theme_minimal()

IV - RESULTADOS

A análise dos dados corroborou com a hipótese inicial, cuja premissa era de que mais atos internacionais seriam celebrados em momentos de estabilidade nas relações bilaterais. As instabilidades políticas impactam a capacidade dos países em celebrar atos internacionais, fazendo com que momentos de instabilidade tenham menos atos celebrados.

summary(Argentina_table)
## Number of cases in table: 349 
## Number of factors: 1
mean(Argentina_table)
## [1] 4.256098
median(Argentina_table)
## [1] 3
var(Argentina_table)
## [1] 24.29163
sd(Argentina_table)
## [1] 4.928654

a. resultado geral

A diferença entre média e mediana sugere que há uma concentração maior de períodos com números baixos de atos celebrados, enquanto poucos períodos têm números muito altos.

A variância e o desvio padrão mostram que os dados não estão uniformemente distribuídos; há períodos com números de atos internacionais muito diferentes entre si.

Esses indicadores ajudam a compreender a consistência das relações bilaterais ao longo do tempo, indicando períodos de maior e menor intensidade na celebração de atos internacionais.

b. gráfico 1

No gráfico 1, temos os períodos especificados por Candeas. No primeiro período tratado pelo autor, de 1810 a 1851, verifica-se que a instabilidade estrutural com predomínio da rivalidade resulta em poucos atos celebrados se comparado com o período seguinte, de instabilidade estrutural com predomínio da cooperação.

No terceiro período, as relações voltam a ter o predomínio da rivalidade, e novamente temos uma diminuiçãos no número de atos internacionais.

O quarto período estudado, de instabilidade conjuntural com períodos curtos de cooperação e rivalidade, aumenta o número de atos internacionais, coincidindo também com uma atuação mais robusta do Itamaraty.

O quinto período surpreende, demonstrando uma real busca pela cooperação apesar da rivalidade, assim como foi identificado por Candeas.

O sexto período demonstrado no gráfico não é tratado por Candeas, e coincide com as ditaduras militares em ambos os países. Podemos observar que a Argentina não foi prioridade do Brasil, e vice-versa, em termos de tratados internacionais, o que poderia explicar a diminuição em relação ao período anterior.

Por fim, nos períodos denominados como estáveis, temos um aumento contínuo na celebração de atos internacionais.

c. gráfico 2

Conseguimos analisar de imediato que o período de Estabilidade possui muito mais atos internacionais celebrados. Vale ressaltar que isso deve em parte à maior confiança e estabilidade nas relações bilaterais, mas também na consolidação do serviço externo de ambos os países e na confiança internacional como um todo.

d. Kruskal-Wallis

Kruskal-Wallis para Cooperação

Rejeitamos a hipótese nula, ou seja, há uma diferença significativa nas distribuições das contagens de “Cooperação” entre os períodos de Estabilidade e Instabilidade.

Esse resultado sugere que a frequência ou o padrão de ocorrência do termo “Cooperação” varia significativamente entre os dois períodos históricos que você está analisando.

Kruskal-Wallis para Defesa

Não rejeitamos a hipótese nula já que o p-valor é maior que 0.05, e isso significa que não há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula de que as distribuições das contagens de “Defesa” são iguais nos dois períodos.

Kruskal-Wallis para Comércio

Não rejeitamos a hipótese nula já que o p-valor é maior que 0.05, e isso significa que não há evidências suficientes para afirmar que há uma diferença nas distribuições das contagens de “Comércio” entre os períodos de Estabilidade e Instabilidade.

Kruskal-Wallis para Fronteiras

Rejeitamos a hipótese nula, ou seja, há uma diferença significativa nas distribuições das contagens de “Fronteiras” entre os períodos de Estabilidade e Instabilidade.

Assim, existe uma diferença significativa nas frequências ou padrões de ocorrência do termo “Fronteiras” entre os dois períodos. Isso pode indicar que o tema “Fronteiras” tem um destaque diferente nos períodos de estabilidade e instabilidade.

Kruskal-Wallis para Declaração Conjunta

Rejeitamos a hipótese nula, ou seja, há uma diferença significativa nas distribuições das contagens de “Declaração Conjunta” entre os períodos de Estabilidade e Instabilidade.

O termo “Declaração Conjunta” apresenta variações significativas entre os dois períodos, o que pode indicar que sua frequência de uso foi mais relevante em um dos períodos.

e. Wilcoxon

Wilcoxon para Cooperação

Rejeitamos a hipótese nula, indicando que existe uma diferença significativa nas distribuições de “Cooperação” entre os dois períodos.

Wilcoxon para Defesa

Não rejeitamos a hipótese nula, pois não encontramos evidências suficientes para afirmar que a distribuição das contagens de “Defesa” seja significativamente diferente entre os dois períodos analisados.

Wilcoxon para Comércio

Não rejeitamos a hipótese nula, pois não encontramos uma diferença estatisticamente significativa nas distribuições de “Comércio” entre os dois períodos.

Wilcoxon para Fronteiras

Rejeitamos a hipótese nula, indicando que existe uma diferença significativa nas distribuições de “Fronteiras” entre os dois períodos.

Wilcoxon para Declaração Conjunta

Rejeitamos a hipótese nula, indicando que existe uma diferença significativa nas distribuições de “Declaração Conjunta” entre os dois períodos.

V - CONCLUSÃO

A análise dos dados, juntamente com os testes de hipótese corroboram com a hipótese incial cuja premissa era de que mais atos internacionais seriam celebrados em momentos de estabilidade nas relações bilaterais. Assim, as instabilidades políticas de fato impactam a capacidade dos países em celebrar atos internacionais.

Ao mesmo tempo, os cinco assuntos mostram como as relações mudaram, já que em matéria de Defesa e Comércio não há diferença entre os períodos. Porém, em matéria de Cooperação, Fronteiras e Declaração Conjunta há uma grande diferença, mostrando a evolução das relações entre os dois países.

O processo de integração aconteceu apesar dos perídos de instabilidade e de rivalidade, sendo estas estruturais ou conjunturais. Os avanços e recuos mostram uma tendência de longo-prazo. “Na medida em que a diplomacia não nasce nem se exerce em um vácuo histórico, ideológico e simbólico, uma política externa da integração deve levar em conta elementos da história e das mentalidades”do outro”. (Candeas, 2017. Pg.288)

VI - BIBLIOGRAFIA

CANDEAS, Alessandro. A Integração Brasil-Argentina : história de uma ideia na “visão do outro’. FUNAG, 2017.

DUTT-ROSS, Steven. Manual de Análise de Dados. Rio de Janeiro, 2020.