eeEstudos Econômicos (São Paulo)Estud. Econ.0101-41611980-5357Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade
de São Paulo (FEA-USP)10.1590/0101-416147468fcrArticlesBolsa Família: Um survey sobre os efeitos do
programa de transferência de renda condicionada do Brasil♦RibeiroFelipe GarciaShikidaClaudioHillbrechtRonald OttoUniversidade Federal de PelotasRio de Grande do SulRSBrazilfelipe.ribeiro@ufpel.edu.brProfessor - Universidade Federal de Pelotas
(UFPel). Endereço: Rua Gomes Carneiro, 1 - Pelotas - Rio de Grande do Sul/RS
CEP: 96001-970 - E-mail: felipe.ribeiro@ufpel.edu.brUniversidade Federal de PelotasUniversidade Federal de PelotasRio de Grande do SulRSBrazilclaudio.shikida@ufpel.edu.brProfessor - Universidade Federal de Pelotas
(UFPel). Endereço: Rua Gomes Carneiro, 1 - Pelotas - Rio de Grande do Sul/RS
CEP: 96001-970 - E-mail: claudio.shikida@ufpel.edu.brUniversidade Federal de PelotasUniversidade Federal do Rio Grande do
SulPorto AlegreRSBrazilottohill@ufrgs.brProfessor - Universidade Federal do Rio Grande
do Sul (UFRGS). Endereço: Av. João Pessoa, 52, sala 33B - 3° andar - Centro
Histórico - Porto Alegre/RS CEP: 90040-000 - E-mail:
ottohill@ufrgs.brUniversidade Federal do Rio Grande do
SulOct-Dec20174748058621509201612052017Este é um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a
licença Creative Commons Attribution Non-Commercial, que permite uso,
distribuição e reprodução em qualquer meio, sem restrições desde que sem
fins comerciais e que o trabalho original seja corretamente
citado.Resumo
Revisam-se pesquisas sobre efeitos do Programa Bolsa Família. Há quatro
evidências frequen-tes. A primeira é que o programa tem focalização
relativamente boa, mas que pode ainda ser melhorada. A segunda é o efeito
positivo sobre a aquisição (consumo) de alimentos - sem conclusões sobre a
qualidade da dieta. A terceira diz respeito ao estimulo às crianças a
participarem da escola (matrícula, frequência e progressão), embora pouco se
saiba sobre os efeitos na aprendizagem. A ausência de efeitos sobre a
fecundidade das mulheres caracteriza a quarta conclusão robusta que se pode
tirar da literatura, ainda que mais estudos devam ser realizados. Em outras
dimensões, as evidências não formam consenso sobre direção dos efeitos.
Abstract
This paper surveys the literature about the effects of Bolsa Familia Program. We
found four main results. The first is that the program is relatively well
targeted, but it can still be improved. The second is the positive effect on the
acquisition (consumption) of food, but there is no conclusions about the quality
of the diet. The third is that the program encourages children to attend school
(enrollment, attendance and progression). However, little is known about the
effects on learning. The absence of effects on the fecundity of the women
characterizes the fourth conclusion that can be drawn from the literature,
although more studies must be carried out on this topic. In other dimensions,
the evidence does not form consensus on the direction of effects.
Palavras-ChavePrograma Bolsa FamíliaRevisão de literaturaAvaliaçãoEfeitos colateraisKeywordsBolsa Familia programSurveyEvaluationColateral Effects1. Introdução
Este estudo apresenta uma ampla investigação e documentação dos resultados da
pesquisa em economia sobre os efeitos do mais popular dos programas sociais em
vigência no país desde 2003: o Bolsa Família. Trata-se de um programa pertencente à
classe dos Programas de Transferência Condicionada (PTC). Ao longo dos últimos vinte
anos, além do Brasil, diversos países da América Latina - Chile, Colômbia, Equador,
México e outros - experimentaram PTC para o combate à pobreza e às desigualdades
históricas da região.1
A característica central dos PTC, e, portanto, do Programa Bolsa Família (PBF), é que
o recebimento de uma parte (ou do total) dos benefícios monetários pelas famílias é
atrelado ao cumprimento de algumas contrapartidas que envolvem cuidados de saúde e
de educação das crianças e adolescentes. A ideia por trás deste desenho dos PTC é
que recai sobre a transferência de benefícios monetários a missão de atenuar os
efeitos negativos da pobreza sobre o bem-estar a curto prazo, enquanto, a longo
prazo, é missão das condicionalidades exigidas de educação e saúde das crianças e
adolescentes romper com a armadilha da pobreza causada, em boa parte, pela
transmissão intergeracional de renda e capital humano.2
Para se ter uma ideia da dimensão do PBF em termos de população beneficiada, em
dezembro de 2015, segundo dados do Ministério do Desenvolvimento Social e Agrário,
havia quase 14 milhões de famílias contempladas com os benefícios do programa.3 Parametrizando este número no total da
população estimada do país, a cobertura chegava a quase um quarto da população
brasileira.4 Em termos monetários, em todo
o ano de 2015, o programa custou pouco mais de R$27,5 bilhões de reais, ou algo
próximo a 0.5% do PIB. No mesmo ano, o repasse médio anual do programa para as
famílias beneficiadas foi de aproximadamente R$2.000,00.
A expressiva cobertura descrita acima, o tempo de existência - quase quinze anos - e
o crucial objetivo de atenuar os agravos que a pobreza impõe, tanto a curto quanto a
longo prazo, motivaram a realização deste estudo. Propõe-se uma revisão ampla da
literatura para organizar o que já se sabe sobre os efeitos do PBF nas mais diversas
dimensões do desenvolvimento humano dos beneficiários. O intuito é apresentar os
resultados positivos e negativos do PBF em termos de focalização (alcance do
público-alvo), redução da pobreza, desenvolvimento humano (educação e saúde),
mercado de trabalho e sinergias com outras políticas públicas e programas
sociais.
A organização e a discussão dos resultados existentes na literatura são úteis para o
balizamento do debate acerca de reformulações no desenho do programa. Por exemplo,
caso a literatura aponte para aumento da fe-cundidade em função da existência de
benefícios variáveis atrelados ao número de filhos, o que seguramente não auxilia na
saída da pobreza das famílias beneficiárias, um novo desenho de programa, com menor
caráter pró-natalista, seria recomendado. Além disso, a revisão de literatura
identifica e aponta quais são as dimensões em que o programa possa ter algum efeito
que estão inexploradas ou exploradas de forma parcial pelos pesquisadores da área
até o presente momento. Assim, espera-se que este estudo contribua tanto fornecendo
material suficiente para discussões a respeito do aperfeiçoamento do desenho
institucional do programa com base nos resultados existentes quanto apontando quais
são os tópicos de pesquisa ligados ao programa que ainda não possuem um consenso
construído a partir de evidências empíricas respaldadas pela teoria econômica.
Para isso, o trabalho conta com mais quatro seções além desta introdução. Na próxima,
seção dois, discutem-se os desafios que os estudiosos do PBF enfrentam na missão de
avaliar o programa quantitativamente. São, portanto, as questões metodológicas
referentes à avaliação de impacto do PBF elucidadas na segunda seção. Já na terceira
há a resenha do que a literatura documenta sobre os efeitos do PBF naquelas
dimensões que pertencem aos objetivos principais do programa. Discutem-se as
pesquisas sobre os seguintes tópicos: i) focalização do PBF e sua influência na
redução da pobreza e da desigualdade no país; ii) impacto do PBF no perfil de gastos
das famílias beneficiárias; e iii) impacto do PBF na saúde e educação das crianças
de famílias beneficiárias.5 A quarta seção
trata dos estudos inves-tigativos sobre os efeitos colaterais do PBF.6 Efeitos do PBF no mercado de trabalho, na
fecundidade das mulheres, em eleições e em outras dimensões são o foco. Na quinta
seção estão as considerações finais. Apresentam-se os desafios futuros do programa e
da pesquisa referente ao mesmo em função do que hoje já se sabe.
Ausenta-se da discussão sobre o arcabouço institucional do PBF, bem como do seu
histórico. Já existe na literatura material suficiente a respeito. Recomenda-se a
leitura de Simões e Soares (2012), Cechin et al. (2015), Cavalcanti et al. (2016),
Nascimento e Kassouf (2016) e Chitolina et al.
(2016) para maiores informações a respeito da estrutura do programa e sua
evolução ao longo dos seus quase quinze anos de existência.
2. Desafios na avaliação do PBF
A avaliação de impactos do PBF, nas mais diversas dimensões em que possa exercer
efeitos sobre os seus beneficiários, enfrenta uma série de obstáculos. O primeiro,
inerente à prática cientifica, diz respeito ao problema fundamental de inferência
causal levantado por Holland (1986). Para a
precisa identificação dos efeitos de uma política pública sobre seus objetivos
centrais, ou sobre aspectos inicialmente não esperados (efeitos colaterais), é
necessário que se tenha à disposição informações factuais e contrafactuais das
dimensões de interesse da pesquisa. A comparação entre os resultados observados nos
dois distintos cenários revela o impacto do programa. Contudo, obviamente, as
informações contrafactuais não são passíveis de observação.
Em um primeiro momento, de forma ingênua, para a superação do problema fundamental de
inferência causal poder-se-ia recorrer à comparação dos resultados da variável de
interesse dos beneficiários em dois momentos distintos: antes e depois da
participação na política pública. Ocorre que tal diferença não contém apenas o
efeito da intervenção da política, mas também o próprio efeito do tempo sobre as
dimensões de interesse, além dos efeitos de outros choques e intervenções que possam
vir a ocorrer entre os dois momentos.
Como alternativa a comparação "antes e depois", há a diferença simples dos
resultados das variáveis dependentes entre o grupo beneficiário e o grupo não
beneficiário. Tal diferença também não permite inferência em termos de impacto, só
que por outra razão: não há garantias de que beneficiários e não beneficiários não
sejam totalmente diferentes em características observáveis e não observáveis. Por
exemplo, a comparação simples entre a média de resultados escolares de crianças
cujas famílias são beneficiárias do PBF com a média de resultados escolares de
crianças de famílias não beneficiárias contém não apenas o efeito do programa, mas
também o efeito de todo o background familiar distinto entre as
crianças dos dois grupos.
Diante do exposto nos parágrafos acima, o melhor cenário para avaliação de políticas
públicas envolve a realização de experimentos aleatórios. Sucintamente, experimentos
aleatórios consistem em selecionar, em algum momento da execução da política pública
(preferencialmente, no início das atividades), beneficiários e não beneficiários via
um mecanismo que atribua, para os dois grupos, probabilidades de participação no
programa, independentes de características prévias. Em um experimento bem conduzido,
o grupo participante é idêntico, em termos de médias, ao grupo não participante,
diferindo apenas quanto à participação na política pública. Assim, em um experimento
aleatório, as informações factuais (médias) das variáveis de interesse para o grupo
não participante da política servem de informações contrafactuais para o grupo
participante.
No entanto, como que quase uma regra das políticas públicas do Brasil, o PBF não foi
desenhado e pensado para ser experimentado em nenhum mo-mento.7 Este fato tem forçado pesquisadores interessados na
identificação dos efeitos do programa a recorrer às técnicas não experimentais de
avaliação, ou técnicas de avaliação ex-post. No conjunto de tais
técnicas estão as diferentes abordagens do método de Pareamento pelo Escore de
Propensão (PEP), a técnica de Variáveis Instrumentais, a Regressão Descontínua, e o
método de Diferença em Diferenças. Na literatura de avaliação de políticas públicas
e de microeconomia do desenvolvimento abundam pesquisas que usam esses métodos.
O poder das técnicas não experimentais para avaliação de políticas públicas reside no
fato que, sob certas condições, elas "geram" um cenário de pesquisa próximo do que
se teria com a condução de um experimento aleatório. Para tanto, cada técnica de
avaliação não experimental assenta-se sobre algum pressuposto que garanta a validade
"experimental" do exercício a ser empregado. Tais pressupostos são conhecidos como
hipóteses de identificação.
A validade, ou a razoabilidade, das hipóteses de identificação, dentro do contexto de
cada pesquisa, é central para que os efeitos estimados em avaliações não
experimentais revelem realmente relações causais. No geral, as hipóteses de
identificação baseiam-se sobre as razões que tornam os grupos, beneficiários e não
beneficiários de políticas públicas, diferentes. A compreensão do mecanismo que
determina a participação dos indivíduos na política pública, na ausência de um
mecanismo aleatório por trás da seleção, é a chave da questão.
Os fatores determinantes da participação nas políticas públicas podem ser agrupados
segundo características observáveis ou não observáveis. Por exemplo, se a decisão
dos indivíduos à participação (ou o desenho da política) for baseada (direcionada),
exclusivamente, em certas características sociais, demográficas e econômicas
passíveis de observação, a seleção à participação é dita com base em características
observáveis. Por outro lado, se características não observáveis, como preferências e
habilidades dos indivíduos, estiverem por trás do processo decisório de
participação, a seleção é dita com base em características não observáveis.
Como mencionado, cada técnica tem sua hipótese de identificação. Em linhas gerais,
nas abordagens do PEP é a independência entre a participação na política e a
performance das variáveis de interesse quando condicionais em características
observáveis. Na técnica de Variáveis Instrumentais é a exogeneidade dos instrumentos
condicional ou não em características observáveis. Na Regressão Descontínua é a
continuidade das variáveis de interesse no ponto de corte, imposto por uma regra
arbitrária, sobre a forcing variable. No método de Diferença em
Diferenças é o paralelismo das trajetórias das variáveis dependentes, ao longo do
tempo, na ausência da política.8
Como será visto nas seções que resenham os estudos do PBF, encontram-se aplicações de
todas as técnicas não experimentais mencionadas, além de algumas pesquisas com
tratamento metodológico menos sofisticado para identificação de impacto (diferenças
simples de médias condicionais). Entretanto, do total dos estudos de avaliação de
impacto resenhados (sintetizados nos quadros de
1 a 7 nas seções a seguir), quase
a metade (46.8%) faz uso de algum método relacionado à estimação do escore de
propensão.
Principais estudos de avaliação de impacto do PBF sobre perfil de
gastos
Estudo
Dados
Unidade
Período
Método
Principais Efeitos
Braido et
al. (2012)*
Pesquisa Especial do Ministério da Saúde
Indivíduos
2002
MQO e VI
Aumento em 10.8% (significativo a 1.0%) nos gastos
com alimen-tos (principalmente frutas e ve-getais). Ausência de
evidência de efeitos sobre o gasto com bebidas, cigarros e jogos.
Estudo para o Nordeste.
Carvalho et
al. (2015)
POF
Famílias
2008 e 2009
Dois Estágios de Heckman
Aumento em 6.8 pontos percen-tuais (p.p.) na
probabilidade de aquisição de leite não pasteuriza-do. Significativo
a 1.0%.
De Almeida et al. (2016)
POF
Famílias
2008 e 2009
PEP
Aumento de 0.9% (significativo a 5.0%) no índice de
diversificação de Berry. Ausência de efeito no Índice de
Diversificação Saudá-vel.
Martins e Monteiro
(2016)
POF
Famílias
2008-2009
PEP
Despesas com alimentos 6.0% superior (significativo a
5.0%).
Coelho e Melo
(2017)
POF
Famílias
2008-2009
PEP
Aumento de 9.05 no Índice de Qualidade de Dieta.
Fonte: Elaboração própria.
Avaliação realizada para o Bolsa Alimentação.
Principais estudos de avaliação de impacto do PBF sobre educação
Estudo
Dados
Unidade
Período
Método
Principais Efeitos
Araújo et
al. (2010)
PNAD
Indivíduos
2006
PEP
Aumento de 0.8 e 5.3 p.p (significa-tivo a 10.0% e a
1.0%) na proporção de crianças e adolescentes, respec-tivamente, que
somente estudam.
Neto (2010)
PNAD
Indivíduos
2004
PEP
Aumentos entre 2.2. e 2.9 p.p. (sig-nificativos a
1.0%) na frequência escolar.
Ferro et
al. (2010)*
PNAD
Indivíduos
2003
PEP
Aumento na matrícula de 2.0 p.p. e 3.9 p.p. zona
urbana e zona rural respectivamente (significativos a 1.0%)..
Glewwe e Kassouf
(2012)*
Censo Escolar
Escolas
1998-2005
Diferença em Diferenças
5.5%(6.5%) na taxa de matrícula 1 a 4 série (5 a 8
série); -0.5 p.p. (-0.4p.p.) na evasão escolar; e 0.9 (0.3) na taxa
de aprovação escolar. Significativos a 1.0%.
Batista de Oliveira e
Soares (2013)
CadÚnico/Censos Escolares
Indivíduos/Escolas
2008
Logit e MQO
Probabilidade de repetência 11% menor entre alunos
participantes do PBF (significativo a 10.0%).
De Lima Amaral e do Prado Monteiro (2013)
AIBF
Indivíduos
2005 e 2009
Logit
Redução da evasão escolar entre 33% e 57%.
De Brauw et
al. (2015a)
AIBF
Indivíduos
2005 e 2009
Propensity Score Weighting
8.2 p.p. e 10.4 p.p. na participação escolar e
progressão escolar respec-tivamente (para meninas). Significa-tivo a
5.0%)
Ribeiro e Cacciamali (2012)
PNAD
Indivíduos
2006
PEP
Ausência de efeitos sobre frequência escolar e
defasagem idade-série.
Simões e Sabates
(2014)
Prova Brasil, Censo Escolar, Base de dados do Bolsa
Família
Escolas
2005 e 2009
Efeitos Fixos
Um aumento de 10 p.p. no número de beneficiários do
PBF aumentou em 0.26 p.p. na taxa de aprovação e diminui em 0.25
p.p. a taxa de evasão.
Camargo e Pazello
(2014)
Prova Brasil, Censo Escolar, Base de dados do Bolsa
Família
Escolas
2008
Estimações em Dois Estágios
Um aumento de 1 p.p. na proporção de alunos
beneficiários reduz, em média, 0.008 p.p. a taxa de abando-no
escolar (significativo a 5.0%).
Santarrosa
(2011)
Prova São Paulo
Indivíduos
2007 a 2009
Diferença em Diferenças
Ausência de efeitos sobre o apren-dizado de
matemática e português.
Reynolds
(2015)
PNAD
Indivíduos
2006-2008
Triplas Diferenças
Aumento de 6.2 p.p. na frequência entre adolescentes
de 16 anos de idade (significativo a 10.0%).
Chitolina et
al. (2016)
PNAD
Indivíduos
2006 e 2009
Diferença em Diferenças
Aumento de 4.7 a 4.9 p.p. na fre-quência Escolar
motivado pela intro-dução do benefício Variável Jovem (significativo
a 10.0%).
Fonte: Elaboração própria.
Avaliação realizada com dados de diferentes PTC (Bolsa Escola e Bolsa
Família).
Principais estudos de avaliação de impacto do PBF sobre saúde
Estudo
Dados
Unidade
Período
Método
Principais Efeitos
Camelo et
al. (2009)
PNDS
Indivíduos
2006
PEP
Aumento de 11.6 p.p. (significativo a 1.0%) nas
chances de domicílios em insegurança alimentar leve passarem a estar
em segurança alimentar e aumento entre 5.0 a 7.0 p.p. nas chances de
crianças com sobrepeso passarem a estar com peso adequado por idade
e altura.
Oliveira et
al. (2011)
Própria Pesquisa.
Indivíduos
2007
Teste de Médias
Ausência de efeitos sobre indi-cadores
antropométricos e sobre anemia. Estudo para Paulo Cân-dido-MG.
Rasella et
al. (2013)
Ministério da Saú-de, Ministério do Desenvolvimento
Social e IBGE
Municípios
2004 a 2009
Efeitos fixos
Rate Ratiopara cobertura
con-solidada do PBF foi de 0.35 (IC: 0.24;0.50) para mortalidade por
desnutrição nos menores de cinco anos de idade.
Shei et
al. (2014)
Própria Pesquisa.
Indivíduos
2010
PEP
Aumento de 3.1 pontos percen-tuais (significativo a
1.0%) nas chances de atendimentos de monitoramento do crescimento;
de 2.8 (significativo a 1.0%) para vacinação e 1.6 para consultas de
check-upgeral (significativo 10.0%). Resultados
para crianças com menos de 7 anos de idade. Estudo para
Salvador-BA.
Fonte: Elaboração própria.
Principais estudos de avaliação de impacto do PBF sobre a oferta de
trabalho dos adultos
Estudo
Dados
Unidade
Período
Método
Principais Efeitos
Tavares
(2010)
PNAD
Indivíduos
2004
PEP
Participar do PBF aumenta entre 0.01 e 0.04 p.p.
(significativo a 1.0%) a probabilidade de partici-pação no mercado
de trabalho.
Ferro et
al. (2010)*
PNAD
Indivíduos
2003
PEP
Aumento de 1.9 e 2.8 p.p. na pro-babilidade de
trabalho das mães e dos pais (significativo a 10.0% e 1.0%
respectivamente).
Foguel e Barros
(2010)*
PNAD
Municípios
2001 a 2005
Métodos de dados em Painel
Ausência de efeitos sobre a taxa de participação no
mercado de trabalho e a jornada média traba-lhada.
Firpo et
al. (2014)
PNAD
Indivíduos
2006
Teste de Ma-Crary (2008) e RD
Redução de 2.45, 4.61 e 4.92 ho-ras na jornada
semanal para ho-mens casados, mulheres casadas e mulheres solteiras
ou divorcia-das respectivamente. Coeficien-tes significativos
1.0%.
Barbosa e Corseuil
(2014)
PNAD
Indivíduos
2006
RD
Ausência de efeito sobre a esco-lha ocupacional.
De Brauw et
al. (2015b)
AIBF
Indivíduos
2005 e 2009
Propensity Score Wei-ghting
Efeito de -7.9 horas por sema-na por membro do
domicílio no trabalho formal e +7.8 horas no trabalho informal
(significativos a 1.0%).
Cavalcanti et
al. (2016)
Censo Demográfico
Indivíduos
2010
Regressões Quantílicas
Efeitos do programa sobre a jornada de trabalho são
hete-rogêneos em função do quantil avaliado.
Chitolina et
al. (2016)
PNAD
Indivíduos
2006 e 2009
Diferença em Diferenças
Ausência de efeitos da introdução do benefício
variável para ado-lescentes sobre o trabalho dos adultos.
Fonte: Elaboração própria.
Avaliação realizada para o Bolsa Escola ou combinações dos PTC (Bolsa
Escola e Bolsa Família).
Principais estudos de avaliação de impacto do PBF sobre o trabalho
infantil
Estudo
Dados
Unidade
Período
Método
Principais Efeitos
Ferro e Kassouf
(2005)*
PNAD
Indivíduos
2001
Probit e MQP
Redução de 3.04 e 2.08 horas na jornada semanal de
trabalho na zona urbana e na zona rural respec-tivamente.
Coeficientes significativos a 1.0%.
Cacciamali et
al. (2010)
PNAD
Indivíduos
2004
Probit
Efeitos positivos sobre o trabalho infantil.
Ferro et
al. (2010)*
PNAD
Indivíduos
2003
PEP
Redução na probabilidade de traba-lho infantil em 3.1
p.p. para o geral, urbano e rural. Significativo a 1.0%
Araújo et
al. (2010)
PNAD
Indivíduos
2006
PEP
Ausência de efeitos.
De Araújo et
al. (2014)
PNAD
Indivíduos
2006
PEP
Redução do trabalho infantil em até 7.9%
(significativo a 5.0%). Estudo para o Nordeste.
Chitolina et
al.(2016)
PNAD
Indivíduos
2006 e 2009
Diferença em Diferenças
Aumento de 4.4 pontos percen-tuais para o geral e de
9.7 pontos percentuais na zona rural sobre a probabilidade de
estudar e trabalhar simultaneamente. Ambos efeitos sig-nificativos a
5.0%.
Nascimento e Kassouf (2016)
PNAD
Indivíduos
2011
PEP
Participação no programa não tem efeito sobre a
probabilidade de tra-balho e jornada.
Pais et
al.(2017)
PNAD
Indivíduos
2006
PEP
Aumento de 6.62 horas na jornada de trabalho.
Significativo a 1.0%.
Fonte: Elaboração própria.
Avaliação realizada para o Bolsa Escola ou combinações dos PTC (Bolsa
Escola e Bolsa Família.
Principais estudos de avaliação de impacto do PBF sobre a
Fecundidade
Estudo
Dados
Unidade
Período
Método
Principais Efeitos
Simões e Soares
(2012)
PNDS
Indivíduos
2006
VI
Ausência de efeitos.
Rocha
(2009)
PNAD
Indivíduos
1995 a 2007
Diferença em Diferenças
Ausência de efeitos.
Signorini e Queiroz
(2011)
PNAD
Indivíduos
2004 e 2006
PEP
Ausência de efeitos.
Efeito de 1.31 p.p. sobre a probabi-
Cechin et
al. (2015)
Censo Demográfico
Indivíduos
2010
PEP
lidade de mulheres beneficiárias te-rem um segundo
filho. Significativo a 1.0%.
Fonte: Elaboração própria.
Principais estudos de avaliação de impacto do PBF sobre Outras
Dimensões
Estudo
Dados
Unidade
Período
Método
Principais Efeitos
Guanais
(2013)
Ministério da Saúde e Desenvolvimento Social
Municípios
1998 a 2010
Efeito Fixo
Efeito do PSF é potencializado diante de uma maior
cobertura do PBF.
Garcia et
al.(2016)
Censo Agropecuário
Municípios
1995-96 e 2006
Diferença em Diferenças
Aumento de 10 p.p na pro-porção de estabelecimentos
agropecuários beneficiários do PBF aumenta em R$129.00 (R$250.00) o
efeito marginal do PRONAF sobre a produtivi-dade da terra (renda por
traba-lhador dos estabelecimentos). Efeitos significativos a 10.0% e
a 5.0%.
De Brauw et
al. (2014)
AIBF
Indivíduos
2005 e 2009
Propensity Score Weighting
Aumento de 9.6 p.p. e 11.1 p.p. na probabilidade das
mulheres tomarem decisões próprias a respeito do uso de
contraceptivos. Significativo a 5.0%.
Moreira et
al.(2016)
PNAD
Indivíduos
2009
PEP
PBF aumenta o risco de vio-lência contra a mulher de
11.3 p.p a 31.0 p.p (coeficientes significativos a 1.0% ou
5.0%).
Chioda et
al. (2015)
INFOCRIM e Censo Escolar
Escolas
2008
VI
Expansão do programa para jovens de 16 a 17 anos
reduziu em 6.5% a ocorrência de crimes ao redor das escolas. Estudo
para São Paulo. Significativo a 5.0%.
Fonte: Elaboração própria.
Diversas hipóteses podem ser levantadas para explicar a maior incidência de pesquisas
com técnicas do PEP em relação às demais. A primeira envolve os requisitos
necessários não atendidos para a aplicação dos demais métodos em avaliações do PBF.
Por exemplo, o desenho do programa, em um primeiro instante, sugere a utilização do
método de Regressão Descontínua em função da regra de seleção de beneficiários ser
baseada em um ponto de corte sobre a renda per capita domiciliar
(R$170,00 em 2016). Contudo, tal metodologia só pode ser aplicada adequadamente
quando não há manipulação para participação na política pública por parte dos
beneficiários, o que não é esperado quando há benefícios claros resultantes da
participação (Lee e Lemieux 2010). Como será
visto mais à frente, Firpo et al.
(2014) obtiveram evidências de que indivíduos participantes do programa,
próximos ao ponto de corte de adesão ao PBF, manipulam os seus rendimentos, através
da redução da jornada de trabalho, para estarem dentro da faixa de elegibilidade.
Tal manipulação inviabiliza o uso da Regressão Descontínua com base na regra de
seleção do programa pela renda per capita domiciliar.
Já a implementação da técnica de Variáveis Instrumentais requer que as variáveis
tidas como instrumentos sejam não correlacionadas com fatores não observáveis que
determinam o desempenho das variáveis dependentes. Em outras palavras, as variáveis
instrumentais devem afetar as variáveis de interesse apenas via participação no
programa.
Não há muitas fontes de variações "exógenas" para participação no PBF à
disposição dos pesquisadores para aplicação do método de Variáveis Instrumentais. Em
consequência, é pequena a incidência de pesquisas com tal metodologia. Do total das
pesquisas resenhadas neste estudo, apenas três utilizam da técnica de variáveis
instrumentais (Braido et al.
2012; Simões e Soares 2012; e
Chioda et al. 2015)9. Em comum, conforme será visto quando
resenhadas, essas três pesquisas guardam, por parte dos autores, grande criatividade
e percepção de oportunidade para a aplicação da técnica.
Sobre a aplicação do método de Diferença em Diferenças e adaptações (estimador de
triplas diferenças), a ausência de informações longitudinais de beneficiários e não
beneficiários é o grande empecilho para sua aplicação. As pesquisas que exploram o
uso do estimador de Diferença em Diferenças, via de regra, utilizam os dados de
pesquisas amostrais que pelo menos permitem a identificação dos grupos
potencialmente beneficiários e não beneficiários do programa, ou grupos afetados de
forma diferente pela criação do programa, ou pelas mudanças de regras de
participação que o programa sofreu desde a sua criação. Entre as pesquisas
resenhadas que recorreram a tal estratégia estão as seguintes: Rocha (2009); Reynolds
(2015); e Chitolina et
al. (2016).
A indisponibilidade de informações sobre participantes do programa, citada no
parágrafo anterior, não se limita aos dados longitudinais. Na verdade, a existência
de poucas bases de dados com informações do PBF é o segundo grande obstáculo para
avaliação quantitativa do programa (após, claro, da não realização de
experimentação). A ausência de monitoramento de informações de beneficiários e não
beneficiários, especialmente para as variáveis que capturam as dimensões intimamente
ligadas aos objetivos centrais do programa, tem forçado os pesquisadores a
recorrerem as bases de dados censitárias e amostrais disponibilizadas pelo Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Entretanto, não são todas as edições
de tais pesquisas que trazem informações sobre o PBF. No caso da PNAD, há
informações sobre a participação dos domicílios no programa apenas nas edições de
2004 e 2006. Na edição de 2014, há dados a respeito do conhecimento e participação
no cadastro único, ferramenta que permite o acesso aos programas sociais do governo
federal, mas não diretamente sobre a participação no PBF. O Censo Populacional de
2010 e a Pesquisa de Orçamentos Familiares de 2008-2009 também têm variáveis que
identificam beneficiários e não beneficiários do programa.
A questão da ausência de informações é tão limitante para a realização de pesquisas
do PBF, que foi desenvolvida uma técnica para a identificação de possíveis
beneficiários do programa nas edições da PNAD que não contêm a informação direta
sobre a participação do programa. Tal técnica consiste em identificar as famílias
beneficiárias do programa pelos valores típicos recebidos de transferências do PBF a
partir de uma variável10 que contém a seguinte
informação: valores monetários recebidos normalmente de "...juros de caderneta de
poupança ou de outras aplicações financeiras, dividendos, programas sociais ou
outros rendimentos...".11
A disponibilidade de informações quase que restrita às bases amostrais e censitárias
do IBGE é a segunda razão capaz de explicar o porquê maior parte dos estudos utiliza
alguma das técnicas de estimação do escore de propensão. Ocorre que diante das já
discutidas limitações das demais técnicas e do riquíssimo conjunto de informações
demográficas, econômicas, educacionais e sociais nas pesquisas do IBGE, o uso de
técnicas de PEP surge como opção natural para a realização das avaliações. Pesquisas
que utilizaram outras bases de dados especiais, como a Pesquisa de Avaliação de
Impacto do Programa Bolsa Família (AIBF), também se valeram das técnicas que
envolvem a estimação do escore de propensão (De
Brauw et al. 2014; De
Brauw et al. 2015a; De
Brauw et al. 2015b).
A despeito do difundido uso, é importante dizer que a validade interna dos resultados
obtidos nas pesquisas que avaliam o PBF com PEP é questionável. Isso é decorrente
direto do fato de que possivelmente parte da seleção dos domicílios à participação
no programa seja função de características não observáveis, o que limita a
capacidade de se estabelecer links causais com a utilização das
técnicas de PEP. Algumas pesquisas que aplicam PEP (Cechin et al. 2015; Moreira et al. 2016) tentaram qualificar este problema medindo a
sensibilidade dos resultados obtidos através da aplicação dos limites de Rosenbaum.
Com esse procedimento é possível checar a hipótese de que fatores não observáveis
possam estar prejudicando a identificação dos impactos nas estimativas obtidas com
PEP.
Também é preciso ser dito que há pesquisas que combinam e utilizam outras fontes de
dados como Prova Brasil, Censo Escolar e CadÚnico (Glewwe e Kassouf 2012; Batista de
Oliveira e Soares 2013; Camargo e Pazello
2014, além de outros). Algumas destas pesquisam usam técnicas de dados em
painel para as estimações.
Por fim, é importante se dizer também que a validade externa dos resultados obtidos é
diferente para cada abordagem não experimental. No caso da aplicação da técnica de
Variáveis Instrumentais ou da Regressão Descontínua, as estimativas dos efeitos
obtidos são sempre para subgrupos da população muito específicos. Em outras
palavras, a capacidade de generalização dos resultados fica comprometida. Por
exemplo, conforme será visto, Barbosa e Corseuil
(2014), com o intuito de avaliar a existência de um possível efeito do
programa sobre escolhas no mercado de trabalho (setor formal x setor informal),
aplicaram a técnica de regressão descontínua sobre a idade do filho mais novo de
famílias pobres. Os resultados por eles obtidos, ausência de efeitos sobre escolhas,
têm validade apenas para famílias com filhos mais novos em idade próxima aos 16
anos. Não se pode extrapolar suas conclusões para famílias cujos filhos mais novos
estejam em outras faixas etárias.
Fica claro que os resultados de cada pesquisa devem ser utilizados e interpretados
com cautela dadas as limitações de validade interna e externa inerentes às técnicas
não experimentais.
3. Efeitos do PBF sobre objetivos principais
Inicia-se a discussão dos efeitos do PBF sobre os seus principais objetivos com a
resenha dos estudos que investigaram a focalização e os impactos do programa sobre
pobreza e desigualdade. Em seguida, discutem-se as pesquisas que examinaram o papel
do PBF, e outros PTC mais antigos do país, sobre a composição dos gastos (alocação
dos recursos) de famílias beneficiárias. O relaxamento da restrição orçamentária, em
razão do recebimento de benefícios monetários, pode acarretar na aquisição de mais e
melhores alimentos, além de medicamentos. Má alimentação e má qualidade de saúde são
fatores que diminuem as possibilidades de quebra da armadilha da pobreza.12 Por outro lado, a princípio, não há nada que
garanta que o relaxamento da restrição orçamentária não leve as famílias à aquisição
de alimentos de má qualidade, bem como ao aumento dos gastos com bebidas alcoólicas,
jogos de azar, cigarros, etc. Trata-se, portanto, de uma importante questão a ser
investigada empiricamente. Por fim, esta seção se encerra com a discussão dos
trabalhos sobre efeitos do PBF em indicadores de saúde e educação das crianças e
adolescentes.
3.1. Focalização, pobreza e desigualdade
Soares et al. (2007) compararam o PBF com
o PTC do México (Programa Oportunidades) e com o PTC do Chile (Chile Solidário)
no que diz respeito ao montante de recursos transferidos para famílias pobres
pertencentes aos públicos-alvo no ano de 2004.13 Através da análise de uma curva de incidência que relaciona a
distribuição de pessoas em decis de renda com a proporção acumulada de pessoas
nos programas, os autores verificaram que o PBF tinha padrão de focalização
similar aos outros dois. Na verdade, o programa brasileiro destacava-se por ser,
entre os três, o que transferiu, no ano da análise, menos recursos para famílias
situadas nas camadas mais alta da distribuição de renda.
Outro estudo comparativo entre PBF e PTC de países da América Latina é o de Soares et al. (2010). Os
autores destacaram que o PBF tem de diferente das outras experiências da região
os seguintes fatos: i) usar a renda autodeclarada para avaliar elegibilidade das
famílias; ii) ter um componente incondicional, pois transfere recursos sem
exigir contrapartidas de famílias extremamente pobres desconsiderando a presença
ou não de mulheres grávidas e filhos; e iii) ser descentralizado no que se
refere à gestão do programa. Os autores mostraram que, para o ano de 2004, o PBF
tinha um menor erro de exclusão do que o programa mexicano
Oportunidades (59% contra 70%).14 Por outro lado, como era de se esperar em decorrência
da seleção do PBF ser realizada com base na renda autodeclarada, o erro de
inclusão do programa brasileiro era de 49%, enquanto o do programa mexicano era
de 36%.15
Também com o objetivo de examinar a focalização do programa, Tavares et al. (2009), com
dados da PNAD de 2004, encontraram indícios de que o sucesso do programa nesta
questão é muito dependente das condições orçamentárias dos estados e da
capacidade local de seleção dos beneficiários. Nesse contexto, a severidade da
pobreza e o hiato da mesma tornam o trabalho de seleção de beneficiários mais
simples porque a identificação das famílias pobres é mais fácil. Em regiões mais
pobres, as próprias famílias buscam o programa como resposta às dificuldades que
enfrentam.
No mesmo estudo, Tavares et al.
(2009) realizaram previsões, a partir de simulações com dados das
PNADs de 2004 e 2006, de quais seriam os efeitos do PBF, em termos de
focalização, em dois distintos cenários con-trafactuais. O primeiro cenário
envolveu uma estratégia alternativa para seleção dos beneficiários. Mantendo o
custo fiscal do programa em 2004, os autores simularam como seria a focalização,
nesse mesmo ano, se o critério de seleção fosse alterado de exclusivamente renda
per capita familiar para uma medida de pobreza obtida a
partir de informações demográficas, sociais e econômicas das famílias, o método
da prova de meios (proxy means test). Já o segundo cenário
simulou a focalização do programa em caso de expansão do mesmo, entre 2004 e
2006, mantendo as regras de 2004. Os resultados apontaram que a focalização
seria melhor, em caso de expansão, se o processo de seleção fosse baseado na
prova de meios.
Na maior parte dos PTC dos países da América Latina, como o
Oportunidades do México, a seleção dos beneficiários é
realizada dessa forma.
Outro importante trabalho a respeito da temática tratada nesta subseção é o de
Soares et al.
(2010). Primeiro, os autores resenharam a literatura, existente até 2010,
sobre o impacto do PBF na pobreza e na desigualdade. Eles começaram chamando a
atenção de que a maior parte dos estudos dessa linha relacionava o PBF
principalmente com desigualdade, dando pouca atenção para os efeitos do programa
sobre pobreza. Segundo os autores, isso ocorreu em consequência da concomitância
entre a queda da desigualdade e a expansão do PBF ao longo da década passada. No
geral, segundo sua avaliação, embora houvesse divergência na magnitude da
importância do PBF, os trabalhos indicam que o programa teve, sim, algum papel
no sentido de mitigar as desigualdades existentes no país. A divergência
existente encontrada na literatura era, de acordo com autores, explicada por
diferenças de cunho teórico nas medidas de desigualdade usadas e também por
diferenças nas técnicas usadas para a identificação dos rendimentos do PBF nas
diversas bases de dados exploradas pelos pesquisadores.
Em um segundo momento desse mesmo trabalho, Soares et al. (2010) utilizaram a decomposição
fatorial do indicador de desigualdade de Gini para realizar sua própria
avaliação do papel do PBF na evolução da desigualdade no país. Os resultados
obtidos corroboraram as estimativas já presentes na literatura de que o programa
teria atuado no sentido de reduzir desigualdades em decorrência de sua boa
focalização. Sobre a redução da pobreza, os autores encontraram indícios de que
o programa teria exercido também um papel importante no sentido de suavizar o
problema, em decorrência da renda que transfere e a proteção que oferece
principalmente em momentos de crise. Contudo, chamaram a atenção para o fato de
que, em razão da sua boa focalização e expressiva cobertura, o PBF talvez tenha
chegado no limiar das suas possibilidades de reduzir a desigualdade. Para o
programa seguir desempenhando função importante nessa dimensão, os autores
sugeriram que seu desenho fosse repensado ou na direção de ampliar as
transferências para os beneficiários, ou na direção de incluir novas famílias
pobres.
Com o intuito de fazer um estudo comparado sobre focalização, assim como os
estudos já resenhados de Soares et
al. (2007) e Soares
et al. (2010) também fizeram, Barros et al. (2010) utilizaram curvas de
incidência que relacionam transferências de recursos à distribuição da população
em centis de renda. Como explicado pelos autores, um programa bem focalizado
deve ter a maior parte dos seus recursos transferidos para indivíduos
pertencentes aos centis mais baixos da distribuição. Embora Barros e coautores
também tenham comparado o PBF com PTC de outras experiências da América Latina,
os autores inovaram no sentido de contrapor a focalização do PBF com a de outros
programas e políticas públicas do país, como abono salarial, Fundo de Garantida
de Tempo de Serviço (FGTS), seguro-desemprego, outras indenizações trabalhistas,
auxílio alimentação e transporte, auxílio natalidade, maternidade e pensões e
aposentadorias públicas. Também apresentaram interessantes simulações de
diferentes alternativas (aleatória e universal) para seleção dos indivíduos ao
programa para avaliação das vantagens de métodos que priorizem uma boa
focalização.
Na comparação do PBF com as demais experiências de PTC na América Latina, Barros et al. (2010)
reforçaram os resultados já conhecidos de que o PBF tinha desempenho similar aos
programas do México e do Chile. Porém, em relação ao programa Red de
Oportunidad do Panamá, teve desempenho pior, visto que o programa
panamenho transferia cerca de 80% dos seus recursos para os 20% mais pobres. O
PBF atingia 80% das transferências somente entre os 40% mais pobres. Segundo
Barros et al. (2010),
o PTC panamenho tinha critérios geográficos para priorização de beneficiários e
o seu mecanismo de seleção era baseado na prova de meios.
No que se refere à comparação da focalização do PBF com outras políticas públicas
do país, Barros et al.
(2010) mostraram que a focalização do primeiro foi bem superior à
focalização dos demais para o ano de 2003.16 De acordo com os dados apresentados, quase 55% dos beneficiários
do PBF estavam entre os 30% mais pobres, enquanto que nos outros programas os
30% mais pobres representavam menos de 25% da cobertura.
Ainda sobre a focalização, Souza et
al. (2013), com a edição de 2010 do Censo Demográfico do
Brasil, identificaram que no caso do PBF o erro tipo I (erro de exclusão) tinha
uma menor incidência do que o erro tipo II (erro de inclusão), resultado já
observado em estudos anteriores. Claramente, essa situação era consequência do
objetivo do programa em reduzir ao máximo a pobreza no país. Para contemplar o
maior número de famílias pobres e extremamente pobres, o PBF acabou por incluir
famílias que não cumpriam o critério de renda. Entretanto, os autores chamaram a
atenção para o fato de que parte do problema de inclusão indevida estava
associado à participação de famílias com renda per capita
familiar levemente superior ao valor do corte de renda estabelecido pelo
programa (à época do estudo R$140,00). Segundo os autores, famílias cujos
rendimentos são modestamente superiores à renda definida pelo ponto de corte são
suscetíveis a integrarem o público-alvo a qualquer momento em razão de
oscilações nas condições, por exemplo, do mercado de trabalho, o que atenua, em
parte, os agravos relacionados ao erro tipo II. Portanto, a recomendação dos
autores é que a discussão a respeito da inclusão indevida seja direcionada para
aquelas famílias de renda per capita razoavelmente distante da
renda de corte para participação no programa.
Outros autores também discutiram os entraves impostos pelo erro de exclusão
indevida do programa. Para Osorio et
al. (2011), a erradicação da pobreza extrema no país
passava pelo aumento do valor das transferências, mas também pela redução da
magnitude do erro tipo I do PBF, visto que qualquer medida no sentido de alterar
os valores dos benefícios concedidos atuaria apenas sobre as famílias já
participantes do programa. Contudo, como destacaram os autores, a redução da
exclusão indevida é uma tarefa mais árdua do que a alteração dos valores a serem
repassados.
Soares (2010b) trouxe um importante ponto
para a discussão de cobertura do programa. O autor estimou a pobreza no país com
dados da PNAD (pobreza transversal) e com dados da PME - Pesquisa Mensal de
Emprego (pobreza longitudinal). Os resultados por ele obtidos foram de que a
pobreza longitudinal de quatro meses é de aproximadamente 66% superior à pobreza
transversal. Segundo Soares, isso ocorre em função do fato de que entre os
indivíduos mais pobres há menos emprego formal (portanto, cobertura
trabalhista), menor acesso ao mercado de crédito (como possuem profissionais
liberais e empreendedores), e algumas das atividades envolvidas envolvem muita
volatilidade na renda (produção agrícola). Assim, o autor sugere que as metas
utilizadas para cobertura precisam levar em conta a pobreza longitudinal.
Sobre desigualdade em específico, Hoffmann
(2013) checou a relação existente entre os programas de transferência
de renda e a desigualdade no país com dados da POF de 2008-09 e dados de algumas
edições da PNAD de 1995 a 2011. No seu primeiro exercício que envolveu a
decomposição do índice de Gini segundo parcelas de rendimento, o autor verificou
que os únicos componentes progressivos (contributivos para a redução da
desigualdade) eram aqueles oriundos de recursos das transferências do governo
federal, sendo o recurso do PBF a parcela mais substantiva para redução da
desigualdade. Dos dados da PNAD, os resultados também corroboram o papel do
valor das transferências do PBF, mesmo que a mudança na distribuição dos
rendimentos do trabalho tenha tido, ao longo do tempo, participação efetiva na
redução da desigualdade.
Também sobre desigualdade, porém com um enfoque regional, Silveira et al. (2014) adicionaram à
literatura mais uma pesquisa dedicada a compreender a evolução da desigualdade
no país, levando em conta as dinâmicas regionais. Com uma medida adaptada do
Índice de Gini, os autores também constataram a importância da renda dos
programas de transferência do governo federal com caráter qualitativo similar ao
que fora observado em Hoffmann (2013): o
papel do PBF é superior ao das demais transferências para redução da
desigualdade.
Com base nos estudos que foram discutidos nesta seção, conclui-se que, no tocante
à focalização, o PBF tem uma tecnologia de distribuição dos recursos com
resultados similares à maior parte dos demais PTC dos outros países da América
Latina. No PBF, o problema de exclusão indevida é menor do que o problema de
inclusão indevida. Este último ponto lança o programa ao status
de ser o melhor da história do país no sentido de melhor alocar recursos para as
pessoas mais pobres.
Entretanto, a tecnologia de seleção do PBF distingue-se das tecnologias dos
demais programas dos países da América Latina, que, em geral, envolvem a prova
de meios ao invés de critérios de renda para definir a elegibilidade. É possível
que seja essa diferença a causadora de um elevado erro de inclusão indevida no
PBF.
Pensar em soluções para redução do erro de inclusão indevida permitiria, com o
mesmo orçamento, a inclusão de mais famílias pertencentes ao pú-blico-alvo, mas
não atendidas pelo programa. Ou ainda, a redução do erro de inclusão indevida
permitiria que mais recursos fossem alocados sobre as famílias que já são
beneficiárias do programa, o que, possivelmente, aumentariam os já observados
bons resultados em termos de redução da pobreza e queda na desigualdade.
3.2. Perfil dos gastos das famílias beneficiárias
Trata-se de um tópico que também pertence a agenda de pesquisa de profissionais
de outras áreas, como nutrição. Até o presente momento, ainda é modesto o número
de trabalhos em economia que avaliam os efeitos do PBF sobre o padrão de consumo
das famílias beneficiárias. Contudo, é para os efeitos de PTC sobre a alocação
dos gastos que foi realizado estudo que está entre as melhores pesquisas para o
Brasil em termos de variação exógena e, em consequência, em termos de validade
interna: Braido et al.
(2012). Além disso, as evidências obtidas da avaliação de impacto
formam certo consenso de que o PBF estimula a aquisição de alimentos.
Assim, inicia-se esta subseção resenhando a pesquisa de Braido et al. (2012). Os autores
supracitados avaliaram, para regiões pobres do nordeste do país, o efeito da
renda oriunda do Programa Bolsa Alimentação (PBA)17 sobre o perfil de consumo das famílias beneficiárias. Além da
contribuição com a própria avaliação do programa, Braido et al. (2012) tinham como objetivo
testar a hipótese de que as mulheres são mais propensas a alocar os recursos em
gastos pró-família do que os homens. A crença nessa hipótese influenciou o
desenho da maior parte dos PTC ao redor do mundo. Em geral, está a cargo das
mulheres o recebimento das transferências monetárias dos programas.
Para tanto, os autores fizeram uso de uma oportunidade única que gerou um
experimento não intencional em razão da exclusão acidental de participação no
programa de famílias que se cadastraram para participar. Essa exclusão foi
causada por três motivos. O primeiro foi a perda de registros eletrônicos por
parte das autoridades responsáveis pelo programa. O segundo foi um problema de
sistema nos computadores da Caixa Econômica Federal (banco responsável pela
realização dos pagamentos dos benefícios), que não reconhecia alguns caracteres
especiais da língua portuguesa (como ç, ã, é, e ô) comuns em diversos nomes, e
que, portanto, causou a falha de registro de muitas famílias (com pelo menos
algum membro com nome cuja grafia envolvia esses caracteres) demandantes dos
recursos. O terceiro foi relacionado à compatibilização de registros do Bolsa
Alimentação com o Bolsa Escola que atrasou o cadastramento de famílias.
Os resultados obtidos indicaram que, em decorrência do PBA, o gasto das famílias
beneficiárias com alimentos aumentou em 10.8%, resultado principalmente motivado
pelo maior gasto com a aquisição de frutas e vegetais. Importante também foi o
fato de que o consumo de bebidas, cigarros e gastos com jogos não foi
influenciado pelo aumento da renda provocado pelo programa. A hipótese de que o
melhor perfil dos gastos é em parte explicado por que quem recebe o benefício é
mulher (no caso do PBA, a mulher mais importante da família) não obteve respaldo
nos testes que os autores realizaram. Contudo, Braido e coautores adequadamente
salientaram que as evidências obtidas são para famílias muito pobres, e que,
portanto, pouco se pode dizer a respeito de famílias com um nível maior de renda
(problema de validade externa conforme discutido na seção 2).
Estudo da área de saúde conduzido por De Bem
Lignani et al. (2011), com dados de uma pesquisa
especial de beneficiários do PBF para o ano de 2007, encontrou importante
associação entre o programa e o consumo de alimentos em geral. De acordo com os
resultados, o maior peso da transferência do programa no total dos rendimentos e
o maior tempo de participação das famílias no PBF estão associados com maiores
gastos em diversos tipos de alimentos, inclusive os não saudáveis como alimentos
processados e refrigerantes. Segundo Cotta e
Machado (2013) que revisaram a literatura de saúde a respeito dos
efeitos do programa sobre a segurança alimentar e nutricional, essa associação
observada em De Bem Lignani et
al. (2011) tem respaldo nos achados de outras
pesquisas.
Carvalho et al. (2015)
avaliaram os efeitos do PBF sobre a demanda por produtos lácteos. Com dados da
POF de 2008-09, os autores encontraram evidências de que os beneficiários
aumentaram, em função do programa, o consumo de leite em pó e leite não
pasteurizado. Segundo estimativa dos autores, o efeito marginal médio do
programa na aquisição de leite em pó foi de 1.1 ponto percentual, enquanto o
efeito sobre a aquisição de leite não pasteurizado foi de 6.8. Assim como no
caso dos estudos específicos da área de saúde pública, a recomendação que os
autores deram em termos de balizamento de políticas públicas é que alguma
orientação sobre os riscos associados ao consumo de leite pasteurizado deve ser
dada aos beneficiários do programa.
Também com dados da POF de 2008-09, De Almeida
et al. (2016) avaliaram se o PBF influencia a
diversificação do consumo de produtos alimentícios de unidades domiciliares
residentes na zona urbana do país. Para tanto, como variável dependente,
utilizaram dois indicadores de diversificação de consumo de alimentos. O
primeiro, segundo os autores, é frequente na literatura; trata-se do Índice de
Diversificação de Berry. Já o segundo leva em conta a qualidade nutricional dos
alimentos; é o Índice de Diversificação Saudável (HFD).
Metodologicamente, De Almeida e coautores utilizaram diversas das técnicas de
pareamento do PEP para a construção de um adequado contra-factual que servisse a
avaliação. As evidências por eles obtidas indicaram efeitos positivos do PBF
sobre o Índice de Berry (aumento de 0.9% significativo estatisticamente a 5.0%).
No entanto, não há evidências de que o programa melhore a dieta dos
beneficiários.
Martins e Monteiro (2016) encontraram
evidências de que em famílias beneficiárias do PBF a despesa com alimentos foi
6.0% superior (significativo a 5.0%) ao que seria em caso de ausência do
programa. De forma desagregada, constataram um efeito positivo de 7.3% e 10.4%
sobre a despesa com produtos in natura e alimentos minimamente
processados e sobre ingredientes culinários. Sobre alimentos ultra processados e
bebidas não houve evidências de efeito. Segundo os autores, estes resultados
indicam a qualidade do programa em estimular famílias pobres a consumirem mais
alimentos de forma diversificada e com qualidade. Os autores utilizaram
adaptações do PEP, e dados da POF 2008-09.
Por fim, Coelho e Melo (2017) também
avaliaram a influência do PBF sobre a qualidade da dieta dos beneficiários,
contudo, exclusivamente para o estado do Pernambuco. A base de dados utilizado
também foi a POF 2008-09. O índice de dieta utilizado pelos autores foi o de
Patterson. De acordo com eles: "Seu uso viabiliza a
identificação de dietas de alta qualidade, retratadas pelo alcance das
necessidades nutricionais e da diminuição da ingestão de gordura total e
saturada, segundo as recomendações do Committee on Diet and
Health". Empiricamente, Coelho e
Melo (2017) estimaram o escore de propensão e realizaram o pareamento
com estratificação. As evidências obtidas apontaram para um efeito do PBF sobre
o índice de 9.05. Os autores também avaliaram o efeito do PBF de forma
individual sobre os componentes do índice de Patterson. Chamou
a atenção o fato de que o programa aumentou o consumo de praticamente todos os
componentes (cerais, frutas, gorduras, leguminosas, etc.), exceto leite e seus
derivados.
O Quadro 1 resume os principais artigos
resenhados sobre impacto do PBF no perfil de gastos/consumo.
A área de pesquisa de impactos do PBF sobre o padrão de consumo e gastos das
famílias é a que possivelmente mais tem pesquisas quantitativas do PBF realizada
por profissionais de outras áreas. Metodologicamente, trata-se de um conjunto de
pesquisas que aplica métodos que não exploraram tão claramente a questão da
identificação de impacto. É recente a maior realização de pesquisas em economia
sobre o tema e essas recorreram basicamente ao PEP para avaliação não
experimental.
Quanto aos dados, a maior parte dos estudos utilizaram as informações da edição
2008-09 da POF, a mais completa base de perfil de consumo da população que
permite a identificação de beneficiários do PBF. As evidências obtidas pelas
pesquisas com o binômio POF e PEP indicaram aumento de gastos/consumo em
alimentos. Tais resultados apontaram para mesma direção do que foi observado por
Braido et al. (2012)
com a técnica de Variáveis Instrumentais para o programa Bolsa Alimentação. No
entanto, não há ainda um consenso a respeito dos efeitos sobre a qualidade do
que é consumido, visto que alguns estudos não encontram efeitos sobre uma
diversificação saudável (principalmente os trabalhos da área de saúde), mas
outros não apontam para aumento do consumo de bebidas, alimentos
ultraprocessados, etc.
3.3. Acumulação de capital humano das crianças
São dois os principais mecanismos que justificam a investigação dos efeitos do
PBF sobre os indicadores de educação e saúde das crianças e adolescentes. O
primeiro, obviamente, é constituído pelas próprias condiciona-lidades do
programa. Ao atrelar, para as famílias pobres, o recebimento do benefício
variável por filhos a frequência escolar das crianças e adolescentes de 6 a 17
anos, espera-se que a participação escolar (matrícula, frequência, permanência,
etc.) seja estimulada de forma positiva. Como há também exigências de cuidados
com a saúde de crianças de 0 a 5 anos de idade (caderneta de vacinação em dia e
acompanhamento do crescimento com os agentes públicos de saúde) e de consultas
pré-natal para gestantes, espera-se que ocorram efeitos positivos sobre o
desenvolvimento e a qualidade da saúde das crianças.
O segundo mecanismo pelo qual o programa pode afetar positivamente os indicadores
de capital humano está diretamente relacionado à transferência monetária do
programa, o que permite o relaxamento da restrição orçamentária e uma possível
alocação de mais recursos da família para a formação das crianças e
adolescentes, conforme discutido na subseção anterior. Isto pode ocorrer tanto
através do aumento dos gastos com alimentação e saúde, bem como, através da
redução do trabalho infantil (principalmente daquele relacionado a atividades
inapropriadas a crianças e adolescente). Com a renda oriunda do programa, o peso
da renda do trabalho das crianças e adolescentes pode diminuir para as
famílias.
3.3.1. Educação
Com dados da PNAD de 2006 e com o método de PEP, Araújo et al. (2010) investigaram, para
a zona urbana do país, os efeitos do PBF sobre a frequência escolar e o
trabalho infantil das crianças e adolescentes. Sobre os efeitos observados
na primeira dimensão, frequência escolar, as evidências por eles obtidas
apontaram para efeitos positivos do programa.
Com dados da PNAD, edição de 2004, Neto
(2010) avaliou a existência de efeitos do programa sobre a
frequência à escola de crianças de 7 a 14 anos de idade. Segundo o autor,
foi escolhida a edição de 2004 ao invés da de 2006, porque com a primeira
mais famílias elegíveis ao programa ainda não haviam sido incluídas, o que
auxiliaria na construção de um grupo controle com o PEP. As estimativas
obtidas para diferentes técnicas de pareamento (vizinho mais próximo e
Kernel) apontaram para efeitos positivos do programa
entre 2.2 e 2.9 pontos percentuais (significativos a 1.0%) sobre a
frequência escolar.
Glewwe e Kassouf (2012) avaliaram o
impacto do Bolsa Escola/PBF sobre a frequência, a aprovação e o abandono
escolar. Para tanto, os autores usaram um painel de dados de escolas entre
os anos de 1998 a 2005, explorando tanto a diferença de alcance dos
programas entre as escolas quanto o alcance dos programas ao longo do tempo
entre os municípios. As evidências obtidas apontaram para efeitos positivos
nas três dimensões apontadas, tanto nas crianças de séries iniciais do
ensino fundamental (da 1ª à 4ª série) quanto nas crianças de séries mais
avançadas (da 5ª à 8ª série). Em termos de magnitude dos impactos, as
estimativas foram de aumento de 5.5% na taxa de matrícula da 1a à 4a série e
de 6.5% da 5a à 8a série; redução de 0.5 e 0.4 pontos percentuais na evasão
escolar e aumento na taxa de aprovação de 0.9 e 0.3 pontos percentuais para
1a à 4a série e 5a à 8a série respectivamente. Efeitos positivos do Bolsa
Escola sobre a frequência escolar também foram observados por Ferro et al.
(2010).
Batista de Oliveira e Soares (2013),
com dados de três diferentes fontes, Cadastro Único (CadÚnico), Projeto
Frequência e Censos Escolares da Educação Básica, mediram os efeitos do PBF
sobre a repetência escolar. Em função das diferentes fontes de dados, os
autores analisaram os efeitos tanto em nível de indivíduos quanto em nível
de escolas. Com a combinação entre os dados de CadÚnico e do Censo Escolar,
eles exploraram os efeitos do PBF sobre a probabilidade de repetência
escolar no nível dos indivíduos. Já com a combinação das três bases,
exploraram os efeitos de medidas agregadas de pobreza e PBF sobre a taxa de
repetência no nível de escola. Os resultados obtidos apontaram para efeitos
positivos do PBF sobre a progressão, ainda que modestos (probabilidade de
repetência 11% menor entre alunos participantes do PBF).
Com intuito similar aos dos autores dos estudos acima, De Lima Amaral e Do Prado Monteiro (2013)
compararam a evasão escolar de crianças de famílias beneficiárias do PBF com
famílias não beneficiárias do PBF e de nenhum outro programa social. Eles
fizeram uso dos dados das bases de Avaliação de Impacto do Programa Bolsa
Família (AIBF), elaboradas pelo Ministério do Desenvolvimento Social e
Combate à Fome, para os anos de 2005 e 2009. Os autores ainda fizeram três
subamostras, tanto em 2005 quanto em 2009, em função da renda das famílias.
Segundo as estimativas obtidas, para o ano de 2005, houve efeitos positivos
e significativos do programa no sentido de reduzir a evasão escolar. Os
efeitos situaram-se entre 33% e 57% de redução em função da faixa de renda
das famílias nas análises, sendo mais forte o efeito na subamostra das
famílias mais pobres (renda per capita de até R$50,00 em
2005). Já para 2009, embora os coeficientes estimados apontassem na direção
da redução da evasão escolar por parte do PBF, eles não foram significativos
estatisticamente.
Ainda sobre efeitos do PBF na participação e progressão escolar, há o estudo
conduzido por De Brauw et
al. (2015a) também com dados da AIBF para os anos de
2005 e 2009. Diferente dos outros, eles investigaram a existência de
possíveis efeitos heterogêneos do PBF em função do gênero das crianças. Para
a criação do melhor grupo controle para a avaliação não experimental do
programa, os autores, em princípio, e com base nas informações do ano 2005,
estimam o escore de propensão de crianças de famílias beneficiárias e de
crianças de famílias não beneficiárias, para em um segundo momento, com as
informações de 2009, ponderar as observações não participantes do PBF com o
escore de propensão estimado anteriormente. As evidências obtidas indicaram
muitos efeitos significativos sobre os indicadores escolares das meninas
(8.0 e 10.0 pontos percentuais sobre participação e progressão escolar), mas
poucos efeitos significativos sobre os dos meninos. Ainda, as evidências
apontaram para efeitos heterogêneos em função da localização da residência
das famílias: na zona rural os efeitos do PBF se estenderam às meninas de
todas as faixas etárias do estudo (6 a 17 anos), porém, na zona urbana os
efeitos foram concentrados nas meninas de 15 a 17 anos de idade. De Brauw et al.
(2015a) destacaram que as variáveis de educação utilizadas no seu
estudo eram do tipo self-reported, o que podia gerar
inconsistências nas estimativas. Entretanto, argumentaram que
qualitativamente seus resultados eram similares aos que foram obtidos por
Glewwe e Kassouf (2012) com dados
administrativos para os indicadores escolares.
Apenas Ribeiro e Cacciamali (2012) não encontraram indício algum de que o
programa tenha influência positiva sobre a frequência escolar e a defasagem
idade-série. Essas autoras usaram dados da PNAD de 2006 combinado com
PEP.
No que se refere aos os efeitos do PBF no aprendizado das crianças de
famílias beneficiárias, destaca-se inicialmente o estudo de Simoes e Sabates (2014). De acordo com
esses autores, diversos estudos mostram que os PTC têm logrado êxito em
colocar as crianças de famílias beneficiárias nas escolas, mas os poucos
estudos existentes que avaliaram os efeitos dessas políticas sobre as
medidas de aprendizado escolar não encontraram evidências de efeitos dos
programas. Ainda de acordo com Simoes e
Sabates (2014), o que explica esta ausência de evidências é que
as pesquisas já realizadas sobre o assunto não incorporaram diretamente dois
dos principais mecanismos que podem ligar os PTC ao desempenho escolar: os
valores das transferências e o tempo de exposição ao programa. Assim, Simoes e Sabates (2014), com dados da
Provas Brasil e do Censo Escolar para os anos de 2005 e 2007, exploraram, em
nível escolar, os efeitos da proporção de alunos beneficiários do PBF, da
média de benefícios recebidos, e do tempo médio de participação no PBF sobre
o aprendizado. Serviram como medidas de aprendizado a nota média em
português e a nota média em matemática. Outros indicadores de educação
utilizados foram a média de evasão e a média de aprovação dos alunos. Todas
as variáveis de resultado para alunos do quarto ano.
Os resultados obtidos na pesquisa de Simoes e
Sabates (2014) apontaram para efeitos positivos do tempo de
exposição e do montante transferido sobre o aprendizado. Contudo, os autores
chamam a atenção para existência de um efeito substituição, que se refere ao
fato de que o efeito do valor das transferências do programa afeta apenas o
desempenho educacional de curto prazo. Isso sugeriria novas regras de
repasse dos recursos com incentivos atrelados à progressão e ao desempenho
escolar. Ainda, os autores encontraram evidências de que um aumento de 10
pontos percentuais no número de alunos beneficiários do PBF aumenta em 0.26
pontos percentuais a taxa de aprovação e reduz em 0.25 pontos percentuais a
taxa de evasão.
Por sua vez, Camargo e Pazello (2014)
investigaram o efeito da proporção de alunos beneficiários do PBF sobre o
abandono escolar e sobre medidas de aprendizado, obtidas da Prova Brasil de
2009, dos alunos de quarta série. Os autores encontraram indícios de que
quanto maior a proporção de alunos beneficiários, menor é o abandono escolar
em média. A estimativa obtida para esta variável foi que um aumento em 1
ponto percentual na proporção de alunos beneficiários reduz, em média, 0.008
pontos percentuais a taxa de abandono escolar. Já sobre o aprendizado de
português e matemática, Camargo e Pazello
(2014) obtiveram estimativas negativas do efeito do programa.
Contudo, tais estimativas negativas não "sobreviveram" aos testes
de placebos que os autores realizaram. É importante dizer que diferentemente
de Simoes e Sabates (2014), Camargo e Pazello (2014) não avaliariam
o efeito transferência e tempo de exposição ao programa, o que pode explicar
o porquê de não haver indícios de efeito sobre o aprendizado em seu
estudo.
Santarrosa (2011) explorou a base de
dados da Prova São Paulo para os anos de 2007, 2008 e 2009 (combinada com
informações da Secretária Municipal de Educação sobre participação de alunos
em programas sociais) para avaliar a relação causal entre o PBF e o
desempenho dos estudantes nos exames de proficiência. Em uma série de
estimações por efeito fixo de aluno, estimador de tripla diferenças e
diferença em diferenças combinado com PEP para reponderação do grupo de
controle, o autor não encontrou evidências de efeito do PBF sobre
aprendizado de português e matemática.
Com base nas pesquisas revisadas nessa subseção, pode-se dizer que em geral
as avaliações não experimentais do PBF apontam para efeitos positivos no que
tange à participação escolar (as crianças estarem matriculadas e
frequentando a escola) e à progressão escolar. Já sobre o desempenho
escolar, o aprendizado, não há a mesma quantidade de estudos. Contudo, são
poucas as evidências que apontam para efeitos positivos, o que é documentado
inclusive na literatura internacional para outros PTC, como apontam Simoes e Sabates (2014).
A frequência escolar e a progressão das crianças beneficiárias são condições
necessárias para acumulação de capital humano, mas certamente não
suficientes. A qualidade das escolas, ou dos serviços educacionais, que
atendem as crianças de famílias beneficiárias do PBF, desempenha um papel
chave e é um ponto importante para a discussão a respeito da
complementariedade das políticas públicas direcionadas às famílias
pobres.
Por fim, há duas pesquisas que avaliam uma mudança de regra sofrida pelo
programa em 2008. De 2003 a 2008, o benefício variável em função do número
de filho era destinado às crianças de 0 a 15 anos de idade. A partir de
2008, os adolescentes de 16 e 17 anos de idade também passaram a motivar o
recebimento do benefício variável. A identificação dos impactos dessa
mudança de regra sobre a alocação do tempo dos adolescentes, e dos demais
adultos, passou a fazer parte da agenda de pesquisa do programa.
Nesse contexto, Reynolds (2015)
encontrou evidências de que a mudança na regra do benefício variável não
logrou êxito no sentido de trazer à escola aqueles adolescentes que evadiram
em algum momento, mas foi positiva no sentido de manter na escola aqueles
jovens que não experimentaram nenhuma descontinuidade nos estudos. Resultado
positivo da mudança da regra sobre a participação escolar dos adolescentes
também foi observado por Chitolina
et al. (2016). Entre as principais
estimativas destaca-se o aumento de 4.7 a 4.9 pontos percentuais (a depender
dos controles) na frequência escolar entre adolescentes de 16 anos de idade,
sendo que o efeito para residentes na zona rural foi de 9.0 pontos
percentuais, enquanto que para zona urbana não foi estatisticamente
significativo. Além disso, no geral, os efeitos ou existem ou são mais
fortes nos meninos e nas regiões nordeste e sudeste do país.
O Quadro 2 acima destaca os resultados
das principais pesquisas de impactos sobre educação. A próxima subseção
resenha os artigos de impactos sobre indicadores de saúde.
3.3.2. Saúde
Antes de dar início à resenha dos estudos que avaliam o PBF no que tange seus
impactos na saúde, é importante ser dito que não são apenas profissionais de
economia que se interessam pela questão. Há uma quantidade razoável de
estudos a respeito do impacto, ou da associação do PBF, com métricas e
indicadores de saúde realizados por profissionais das mais diversas áreas.
Assim, a resenha que segue procurou descrever o maior número de trabalhos
com importantes contribuições ao debate, mas, claro, dando prioridade aos
que melhor exploraram questões referentes à causalidade.
Inicia-se com o trabalho de Camelo et
al. (2009). Esses autores investigaram os efeitos do
PBF sobre indicadores de saúde, alimentação e nutrição. Utilizaram os dados
da Pesquisa Nacional de Demografia e Saúde (PNDS) de 2006. A medida de saúde
utilizada foi a mortalidade infantil em nível domiciliar. A medida de
alimentação veio da Escala Brasileira de Insegurança Alimentar (EBIA). E
para nutrição foram utilizados os indicadores antropométricos sugeridos pela
Organização Mundial de Saúde (OMS).
Metodologicamente, Camelo et
al. (2009) adotaram o PEP para a construção do grupo
controle. Sobre o indicador de saúde, mortalidade infantil, as estimativas
obtidas não apontaram para efeitos do PBF na redução do problema. Sobre
segurança alimentar, os autores encontraram evidências de que o programa foi
efetivo em afastar os domicílios beneficiários da categoria de insegurança
alimentar leve (aumento de 11.6 pontos percentuais nas chances de domicílios
em insegurança alimentar leve passarem a estar em segurança alimentar). Por
fim, sobre os indicadores antropométricos, os autores encontraram efeitos do
PBF, de 5.0 a 7.0 pontos percentuais, nas chances das crianças com sobrepeso
de famílias beneficiárias passarem a estar com o peso adequado segundo idade
e altura. Contudo, não encontraram efeitos sobre desnutrição. Camelo et al. (2009)
ainda argumentaram que o resultado verificado no sobrepeso pode ser tanto
fruto de uma melhor diversificação na aquisição dos alimentos por parte das
famílias - compra de verduras, legumes, etc. - em função do relaxamento das
restrições orçamentárias que o programa promove, quanto do melhor
acompanhamento das crianças pelos agentes comunitários do Programa Saúde da
Família (PSF). Já a ausência de efeito na redução da desnutrição talvez se
deva ao fato de não haver desnutrição severa nas crianças do estudo. Por
fim, acerca da ausência de efeitos do PBF sobre a mortalidade infantil,
Camelo et al.
(2009) explicaram que este indicador melhorou muito no país ao
longo dos últimos anos, e que possivelmente as políticas públicas de saúde
existentes, como o PSF, agiram de forma positiva tanto em famílias
beneficiárias quanto em famílias não beneficiárias do PBF.
Também a respeito de indicadores nutricionais, Oliveira et al. (2011) avaliaram os
efeitos do PBF sobre indicadores antropométricos (peso por idade, peso por
estatura, estatura por idade e índice de massa corporal por idade) e sobre
níveis de hemoglobina para averiguar a presença de anemia. O estudo foi
realizado no final do ano de 2007, com uma amostra de crianças do município
de Paulo Cândido, Minas Gerais. A estratégia empírica desse estudo foi a
comparação de crianças de famílias cadastradas no programa e que recebiam o
benefício com crianças de famílias também cadastradas no programa, mas que
não recebiam o benefício (não atendiam ao critério de rendimento do programa
para inclusão).
Oliveira et al.
(2011) não encontraram diferenças estatísticas significativas
entre os dois grupos de crianças nos indicadores avaliados. Argumentaram que
as condições socioeconômicas (rendimentos e escolaridade dos pais) das
crianças do grupo controle eram melhores. Este fato certamente prejudicou o
estabelecimento de links causais entre o programa e os
indicadores. Contudo, os autores apontaram que a observada igualdade
estatística de médias entre os dois grupos pode indicar que o programa tenha
promovido os indicadores de saúde das crianças beneficiárias ao mesmo nível
dos indicadores das crianças não beneficiárias em função da transferência de
renda - que igualou a condição financeira dos dois grupos - e do
acompanhamento de saúde que o programa exige dos beneficiários.
Já Rasella et al.
(2013) avaliaram a existência de efeitos do PBF sobre a
mortalidade infantil de menores de cinco anos através da exploração de um
painel de dados em nível municipal para o período compreendido entre 2004 a
2009. Os autores estimaram equações com efeito fixo de municípios através do
método de estimação binomial negativa. As medidas de exposição ao programa
foram interações entre a cobertura do PBF em cada município com o tempo de
exposição ao programa ano a ano. Os autores acharam efeitos significativos
do programa na redução da mortalidade infantil por causas gerais e por
causas usualmente associadas a baixas condições socioeconômicas - como
desnutrição e diarreia. A Rate Ratio para cobertura
consolidada do PBF (expressiva cobertura da população e do público-alvo por
pelo menos quatro anos no município) foi de 0.35 (IC: 0.24;0.50) para
mortalidade por desnutrição nos menores de cinco anos de idade. Para
mortalidade por diarreia no mesmo grupo etário a estimativa da Rate
Ratio foi de 0.47 (IC: 0.37; 0.61).
Com uma amostra aleatória de um bairro pobre da cidade de Salvador, para o
ano de 2010, de uma base de dados oriunda de pesquisas interessadas em
entender a associação de leptospirose e outras doenças com pobreza urbana,
Shei et al.
(2014) avaliaram os efeitos do PBF sobre indicadores relacionados
à utilização de serviços de saúde e a saúde física e psicosso-cial das
crianças. A amostra utilizada continha tanto crianças de famílias
beneficiárias do programa quanto crianças de famílias não beneficiárias,
além de informações socioeconômicas e de saúde de ambos os grupos. Isto
permitiu que os autores, assim como Camelo
et al. (2009), utilizassem o método de PEP
para a construção de um grupo controle adequado. Os resultados apontaram
para efeitos positivos do PBF principalmente sobre a utilização de serviços
de saúde relacionados a saúde preventiva. Nas crianças menores de sete anos
de idade foi identificado efeito positivo sobre a probabilidade de visitas
para o monitoramento do crescimento (3.1 p.p.), vacinação (2.8 p.p.) e
check-up (1.6 p.p.). Os autores identificaram também
evidências de externalidades positivas do PBF sobre os indicadores de saúde,
utilização de serviços de saúde e saúde psicossocial, de irmãos mais velhos
já em faixa etária fora da exigência de contrapartidas de saúde por parte do
programa.
A literatura existente sobre efeitos do PBF na saúde das crianças
beneficiárias encontra indícios de resultados positivos. Pode-se afirmar que
ao menos em termos de correlações há muitas associações no sentido de
melhores resultados (desenvolvimento físico, mortalidade infantil e acesso à
serviços de saúde). Ainda assim, mais estudos para cada uma das dimensões se
fazem necessários para que em cada métrica possa haver um consenso sobre a
existência ou não de efeitos do programa. O Quadro 3 traz a síntese dos trabalhos resenhados.
4. Efeitos colaterais do Programa Bolsa Família
Nesta seção são discutidos os trabalhos que avaliam a existência de efeitos
colaterais do PBF. Inicia-se com aqueles que discutem os efeitos do programa sobre o
mercado de trabalho. Separam-se as avaliações de efeitos no mercado de trabalho dos
adultos das avaliações de efeitos sobre trabalho infantil. Em seguida, discutem-se
os estudos referentes aos efeitos do programa sobre a fecundidade das mulheres. Em
terceiro, resenham-se os trabalhos sobre efeitos na política. Em quarto,
apresentam-se os estudos que avaliam a existência de sinergias do PBF com outros
programas sociais. Por fim, são apresentadas pesquisas de efeitos do PBF em outras
dimensões tais como empoderamento feminino, violência doméstica e violência
urbana.
4.1. Mercado de trabalho
É no mercado de trabalho que talvez resida o mais indesejado, ou polêmico, efeito
colateral que o PBF possa vir a ter sobre os beneficiários: a redução da oferta
de trabalho dos adultos em função do recebimento dos benefícios monetários.
Certamente, não é desejável que um programa social de combate à pobreza e à
desigualdade desestimule a participação dos adultos no mercado de trabalho. A
acumulação de capital humano de caráter próprio, aquele referente ao saber de
cada ocupação dentro de cada empresa específica, fica comprometida, o que
repercute em restritas oportunidades de crescimento profissional, menores
salários, menores chances de inserção e reinserção no mercado de trabalho e, em
consequência, maiores dificuldades em romper com a armadilha da pobreza.
Segundo Souza (2011), do ponto de vista
teórico não é simples a determinação da direção do efeito do PBF sobre a oferta
de trabalho dos adultos. De um lado, sendo o lazer um bem normal, a
transferência monetária do programa gera um efeito renda que atua no sentido da
redução da oferta de trabalho. Entretanto, caso o programa exerça algum efeito
no sentido de redução do trabalho infantil, é preciso pensar na relação
existente entre o trabalho adulto e o trabalho infantil tanto nas atividades
domésticas quanto nas atividades do mercado de trabalho. No primeiro caso,
substituição entre trabalho adulto e infantil nas atividades domésticas, o autor
aponta para a possibilidade de redução no trabalho dos adultos no mercado de
trabalho diante da redução do trabalho infantil em função do programa. Por outro
lado, no segundo caso, trabalho adulto e infantil substitutos no mercado de
trabalho, a redução do trabalho infantil pode estimular a participação dos
adultos no mercado de trabalho. Assim, os efeitos do PBF sobre o trabalho dos
adultos se trata, portanto, de uma questão a ser investigada empiricamente.
Por outro lado, como já previamente discutido acima, é também do mercado de
trabalho que pode vir um efeito indireto do PBF importantíssimo no auxílio da
quebra do ciclo vicioso da pobreza: a redução do trabalho infantil. Sabe-se da
moderna literatura de desenvolvimento econômico que o trabalho infantil afeta
negativamente o desenvolvimento das crianças tanto quando se olha para
indicadores de saúde quando se olha para indicadores de educação, aprendizado e
resultados futuros no mercado de trabalho (ver Gunnarsson et al. 2006; Beegle et al. 2009; Bezerra et al. 2009; Lee e Orazem 2010; Emerson
e Souza 2011).18 Sabe-se também
que há um componente intergeracional que determina o trabalho infantil (ver, por
exemplo, Emerson e Souza 2003). Caso o
PBF tenha força suficiente para a redução do trabalho infantil, tanto em função
das suas condicionalidades de educação quanto por meio da redução do peso da
renda oriunda do trabalho infantil na renda total das famílias, há por parte do
programa uma grande contribuição na direção de suavização da pobreza a longo
prazo.
Ainda, conforme discutido nos parágrafos acima, a redução do trabalho infantil
pode atuar no sentido de estimular o trabalho dos adultos, caso o trabalho
destes seja substituto ao trabalho das crianças e adolescentes. Ou ainda, os
adultos podem aumentar a sua oferta de trabalho em função da redução do trabalho
infantil para que a renda da família, desconsiderando os valores monetários
recebidos do programa, não sofra grandes oscilações. De qualquer forma, a
redução do trabalho infantil, caso ocorra, como con-sequência do programa é um
efeito importante, desejável, e com conse-quências interessantes inclusive sobre
outros efeitos colaterais indesejados.
4.1.1. Oferta de trabalho dos adultos
Sobre este ponto, há na literatura uma pesquisa com intuito similar ao deste
artigo: resenhar a literatura. Trata-se do estudo de Oliveira e Soares (2012). Os autores constataram em sua
revisão dos trabalhos existentes até aquele momento, que as evidências
apontavam para ausência de efeitos negativos sobre a oferta de trabalho,
exceto para grupos demográficos muito específicos. Contudo, como será visto
nesta seção, há estudos recentes que encontram evidências de que a jornada e
a formalidade do trabalho podem sofrer alguma influência do programa.
Dentro do contexto acima, com o intuito de avaliar o que ocorre com a oferta
de trabalho das mães beneficiárias do PBF (grupo demográfico específico) -
em termos de participação e jornada de trabalho (o número de horas semanais
trabalhadas), Tavares (2010) explorou
os microdados da PNAD 2004. Como apenas a jornada de trabalho das pessoas
que estão de fato trabalhando é observável nos dados, a autora usa o
procedimento de Heckman para contornar o problema de viés de seleção
amostral que pode gerar inconsistências nas estimativas dos efeitos de
interesse. Tavares (2010) encontrou
evidências de que o montante transferido do programa reduz a oferta de
trabalho das mães (efeito renda) tanto em termos de participação no mercado
de trabalho quanto em termos de jornada de trabalho. Contudo, o programa
impacta positivamente a participação no mercado de trabalho, sendo,
portanto, o resultado líquido do PBF positivo sobre a oferta de trabalho das
mães (efeito estimado entre 0.01 e 0.04 pontos percentuais). Ferro et al. (2010)
também encontraram essa evidência positiva de efeito de PTC (Bolsa Escola)
sobre a oferta de trabalho dos adultos (pais e mães).
De acordo com Tavares (2010), o
resultado líquido positivo observado pode ser respaldado em duas hipóteses.
A primeira envolve a possibilidade de redução do trabalho infantil motivado
pelo programa. Como já discutido, caso o trabalho dos adultos e crianças
sejam substitutos no mercado de trabalho, a redução do trabalho infantil
estimula a participação das mães no mercado. Ainda que não exista esse
efeito do programa sobre o trabalho das crianças, a maior frequência escolar
em função das contrapartidas educacionais - o que é verificado em
praticamente todos os estudos da literatura sobre esse ponto -, permite que
as mães tenham mais tempo à disposição para ofertar no mercado de trabalho.
A segunda hipótese é que os beneficiários do programa aumentariam sua oferta
de trabalho para evitar o "estigma" de dependência do
programa.19 Por fim, Tavares (2010) alerta que o efeito
renda negativo estimado deve servir de atenção aos formuladores da política.
Um valor demasiadamente elevado das transferências pode fazer com que o
efeito renda domine o efeito substituição (troca de trabalho infantil por
adulto) e reduza a participação das mães no mercado de trabalho.
Para avaliar o efeito dos PTC20 sobre o
mercado de trabalho, Foguel e Barros
(2010) usaram um painel com 806 municípios brasileiros
acompanhados na PNAD entre os anos de 2001 a 2005. Os autores não encontram
evidências de que os PTC afetaram de forma significativa a taxa de
participação e a jornada média de trabalho dos municípios.
Firpo et al. (2014)
usaram a PNAD de 2006 para avaliar o problema de "manipulação" da regra de
elegibilidade do PBF e suas implicações sobre as escolhas referentes ao
mercado de trabalho por parte dos beneficiários. Em 2006, a regra de
elegibilidade para participação no PBF era que apenas famílias com renda
per capita inferior a R$120,00 poderiam ser
contempladas pelo programa. Os autores obtiveram evidências de que os
indivíduos manipulam seus rendimentos por meio da voluntária redução da
oferta de trabalho (redução de 2.45, 4.61 e 4.92 horas na jornada semanal
para homens casados, mulheres casadas e mulheres solteiras ou divorciadas
respectivamente).
O trabalho de Firpo et al.
(2014), assim como os estudos sobre a focalização do PBF, jogou
luz no debate a respeito da tecnologia de seleção das pessoas para
participação em programas de transferência de renda condicionada. A seleção
pode tanto ser feita da forma que o PBF faz, através da inclusão de
indivíduos que estejam abaixo de certo nível preestabelecido de renda
per capita familiar, ou ser feita através da prova de
meios, que como já dito, é o método de outros PTC de países na América
Latina. As estimativas obtidas colocam sob atenção o mecanismo utilizado
pelo PBF, visto que é indesejável que pessoas em situação de pobreza, ou
levemente acima do ponto de corte na renda per capita
familiar que define pobreza, reduzam a sua oferta de trabalho para a
participação em um programa de transferência de renda.
No mesmo sentido de avaliar a existência de um comportamento
"manipulador" para a participação no PBF, Barbosa e Corseuil (2014) avaliaram se o programa tem
algum efeito sobre a escolha ocupacional das pessoas. A lógica econômica
aqui seria que os indivíduos potencialmente beneficiários do PBF,
racionalmente, optariam pelo engajamento em atividades informais visto que o
monitoramento, por parte dos gestores responsáveis pela atualização do
CadÚnico, de rendimentos oriundos do trabalho informal é mais difícil, menos
eficiente. Trata-se de uma questão problemática, segundo os autores, por
pelo menos duas razões. A primeira é uma questão fiscal. A alteração na
composição formal/informal, no sentido de redução do primeiro e aumento do
segundo, restringe, entre outras coisas, a própria capacidade do estado de
fornecer políticas públicas. A segunda é que postos informais de trabalho,
em geral, apresentam pior qualidade e menor produtividade, o que pode
prejudicar a quebra do ciclo vicioso de pobreza em médio e longo prazo.
Para contornar o problema de autosseleção à participação no programa
(clássico desafio dos estudos não experimentais de políticas públicas),
Barbosa e Corseuil (2014)
exploraram a regressão descontínua em função da idade do filho mais novo de
domicílios pobres com dados da PNAD de 2006. Resumidamente, os autores
compararam as variáveis de mercado de trabalho (ligadas à formalização) de
adultos cujos filhos mais novos tinham menos de quinze anos de idade, mas
próximos de completarem dezesseis anos, em dezembro de 2005, com adultos
cujos filhos mais novos tinham mais de dezesseis anos de idade,
recém-completos, em dezembro de 2005. A ideia é que o primeiro grupo poderia
participar do PBF porque o filho mais novo atendia ao critério de idade para
o recebimento do benefício variável, enquanto o segundo grupo não poderia
participar porque o filho mais novo já não mais atendia ao critério de
elegibilidade pela idade.
Os resultados obtidos por Barbosa e Corseuil
(2014) indicaram ausência de efeito sobre uma possível
substituição de trabalho formal por informal entre os adultos. Como já
mencionado na seção 2, sobre este estudo, é preciso ser dito que em função
da metodologia os resultados observados são válidos para o grupo das
famílias que tinham essa característica de filhos mais novos com idade em
torno de dezesseis anos. Para as demais famílias pouco esta evidência
informa. Portanto, não se pode descartar a possibilidade de efeitos sobre a
escolha formal versus informal. Por exemplo, com métodos
que corrigem o viés de seleção e dados da PNAD de 2006, Marinho e Mendes (2013) encontraram
evidências distintas: redução na participação do mercado de trabalho,
redução na formalização e aumento na informalidade das pessoas em função do
PBF.
Com objetivos similares aos dos autores dos dois últimos estudos citados
acima, De Brauw et al.
(2015b) estudaram os efeitos do PBF tanto sobre a participação no
mercado de trabalho quanto sobre as escolhas ocupacionais entre mercado de
trabalho formal e informal. Os autores também avaliaram a possibilidade de
existência de efeitos heterogêneos em função da localização dos domicílios
em zona urbana e rural. Para tanto, exploraram um painel de dados para os
anos de 2005 e 2009 que contém informações de indivíduos participantes do
PBF e não participantes. Usaram o método de Propensity Score
Weighting para a criação do grupo controle. Em geral, seus
resultados apontaram para ausência de efeito sobre a oferta de trabalho.
Porém, há indícios de substituição de trabalho formal por informal (efeito
de quase -8 horas por semana por membro do domicílio no trabalho formal e
quase +8 horas no trabalho informal). Estes efeitos são realizados quase que
exclusivamente na zona urbana. Na zona rural há indícios de que o PBF
reduziu a participação das mulheres no mercado de trabalho, enquanto sobre
os homens teve influência positiva.
Usando os microdados do Censo Demográfico de 2010, Cavalcanti et al. (2016) avaliaram a
existência de efeitos heterogêneos do programa no mercado de trabalho ao
longo das distribuições de renda e de jornada trabalhada. Os autores fizeram
uso do estimador de Efeito Quantílico do Tratamento (EQT). O grupo que
serviu de controle para este exercício foi formado por famílias elegíveis ao
PBF, mas que não recebiam o programa de fato. Segundo os autores, os efeitos
do PBF sobre a jornada de trabalho mudam de positivo para negativo conforme
o quantil analisado, enquanto os efeitos estimados do programa sobre a renda
obtida do trabalho foram sempre negativos.
Já Barrientos et al.
(2016) utilizaram o painel de 817 municípios presentes na seleção
amostral das edições da PNAD entre 2001 e 2009, para a checagem, em nível
municipal, de efeitos heterogêneos do PBF sobre a participação dos adultos
(de 18 a 60 anos de idade) no mercado de trabalho e sobre a frequência
escolar de crianças e adolescentes (de 6 a 15 anos de idade). Os autores não
encontram efeitos sobre a taxa de participação dos adultos no mercado de
trabalho, mas encontram efeitos positivos sobre a taxa de frequência escolar
das meninas em municípios com piores taxas (efeitos heterogêneos).
Sobre o trabalho dos adultos há, por último, a investigação de Chitolina et al.
(2016) a respeito dos efeitos da mudança de regra do PBF em 2008,
criação do Benefício Variável Jovem. Os resultados obtidos sugerem que a
oferta de trabalho de adultos residentes em domicílios passíveis de terem
sido afetados pela mudança na regra não respondeu à alteração do desenho do
programa.
Pode-se dizer que as pesquisas, principalmente as mais recentes, sobre os
efeitos do PBF no mercado de trabalho, indicam haver algum efeito no sentido
de redução da jornada de trabalho, e algum efeito sobre a escolha trabalho
formal versus informal. Ambas parecem estar relacionadas
com a intenção das pessoas em tornar suas famílias elegíveis ao
programa.
As consequências desse comportamento podem resultar em adversidades para o
alcance da meta de redução da pobreza a longo prazo. Contudo, não se pode
desconsiderar o número razoável de estudos que apontam para ausência de
efeitos do PBF sobre a oferta de trabalho.
4.1.2. Trabalho infantil
Os primeiros estudos sobre trabalho infantil e PTC foram realizados para
avaliações do Bolsa Escola, e combinações de Bolsa Escola e Bolsa Família.
Nesse contexto, Ferro e Kassouf
(2005), com o uso de dados da PNAD de 2001, estudaram os efeitos
do Bolsa Escola sobre a incidência de trabalho infantil. Especificamente,
avaliaram se crianças de famílias beneficiárias do Bolsa Escola tinham
diferentes probabilidades de participarem do mercado de trabalho e, entre
aquelas que trabalhavam, avaliaram se o programa exercia algum efeito sobre
a jornada de trabalho. Os resultados que as autoras obtiveram apontaram para
redução da jornada de trabalho das crianças em torno de 3 horas (tanto zona
urbana quanto zona rural). Sobre a participação no mercado de trabalho
(trabalhar ou não), de acordo com os autores, a despeito dos coeficientes
estatisticamente significativos obtidos, o possível problema de variáveis
omitidas tornou os resultados inclusivos. No mesmo sentido, Cacciamali et al.
(2010) avaliaram os efeitos do PBF sobre trabalho infantil com
dados da PNAD de 2004. Os autores encontram o inesperado resultado de efeito
positivo do PBF sobre a incidência de trabalho infantil.
As estimativas obtidas nos dois estudos citados acima devem ser interpretadas
com muita cautela. Em ambos, não há nenhuma medida metodológica, ou
preocupação por parte dos autores, para construção de um grupo de comparação
- grupo controle - que servisse de contrafactual. Dessa forma, dificilmente
suas estimativas capturaram efeitos causais dos programas sobre o trabalho
infantil, embora forneçam interessantes correlações do PBF com o trabalho
infantil.
Já com a preocupação de avaliar causalidade entre PBF e participação escolar
e trabalho infantil, Araújo et
al. (2010) aplicaram o método de PEP nos dados da
PNAD de 2006. Realizaram suas estimativas apenas para área urbana do país.
Os autores não encontraram indícios de que o programa seja eficiente no
sentido de reduzir trabalho infantil. Segundo seus achados, houve apenas
algum efeito no sentido de reduzir a proporção de trabalhadores entre os
meninos adolescentes.
No mesmo sentido do estudo acima, De Araújo
et al. (2014), também com dados da PNAD de
2006 e com PEP para a construção do grupo controle, avaliaram os efeitos do
PBF sobre o trabalho infantil no nordeste do país. Os resultados observados
indicaram para uma redução da incidência do trabalho infantil motivada pelo
PBF (queda em até 7.9% na probabilidade de trabalho infantil). Sobre as
atividades domésticas não foram encontradas evidências de efeito do PBF no
sentido de redução. Os resultados desta pesquisa também são corroborados por
Ferro et al.
(2010), que obtiveram evidências de que Bolsa Escola atuou no
sentido de reduzir o trabalho infantil (em 3.0 pontos percentuais para o
geral). Ferro e co-autores usaram em seu estudo dados da PNAD de 2003 e
aplicaram metodologicamente os modelos probit e o PEP.
Chitolina et al.
(2016), além de avaliarem o efeito da mudança em 2008 na regra do
benefício variável sobre a participação escolar e o trabalho dos adultos,
também estudaram o efeito da mudança da regra sobre o trabalho dos
adolescentes. As evidências mais gerais que obtiveram indicaram que a
mudança exerceu efeito positivo sobre a decisão de trabalhar e estudar
simultaneamente no grupo de jovens suscetíveis a serem afetados pela mudança
da regra (aumento de 4.4 pontos percentuais para o geral e de 9.7 pontos
percentuais na zona rural).
Nascimento e Kassouf (2016) também utilizaram como estratégia empírica
principal o método de Pareamento Pelo Escore de Propensão mas com dados da
PNAD de 2011. Nessa edição da PNAD não há uma pergunta que identifique
diretamente as famílias participantes no programa. Contudo, através de uma
variável que tem informações sobre o recebimento de rendimentos de caderneta
de poupança e de outras aplicações financeiras, dividendos, programas
sociais e outros rendimentos, Nascimento e Kassouf identificaram as famílias
participantes do PBF através da identificação de valores típicos do
programa. As evidências obtidas foram de que a participação per
si no programa exerce pouca influência sobre o trabalho e a
jornada das crianças de 5 a 15 anos de idade.
Por fim, encontra-se na literatura o estudo de Pais et al. (2017). Os autores aplicam
PEP nos dados da PNAD de 2006. As evidências por eles obtidas são de que o
programa estimula o trabalho infantil via aumento da jornada (+6.62 horas
semanais). A aplicação dos limites de Rosenbaum ajudou a descartar a
hipótese de viés por não observáveis. Segundo os autores, este resultado
encontra respaldo em outros já existentes na literatura, como o de Cacciamali et al.
(2010). Ainda, atribuem este resultado ao fato de que famílias
beneficiárias do PBF possivelmente, mesmo que com a ajuda do programa,
dependem mais da renda do trabalho infantil. Porém, não deixam claro quais
seriam os mecanismos causais que ligariam o programa ao trabalho infantil (o
que também ocorre em outras pesquisas que encontraram mesma direção de
efeito do programa sobre o trabalho das crianças).
Dada a importância do tema para o desenvolvimento adequado das crianças e
adolescentes, este é um ponto que carece de mais pesquisas para que se forme
um consenso a respeito da existência ou não de impacto do programa, já que
as evidências existentes ainda não são suficientes para tanto, visto que
apontam para ambas as direções: estímulo e desestímulo ao trabalho
infantil.
4.2. Fecundidade das mulheres
O desenho pró-natalista do PBF, benefícios variáveis atrelados ao número de
filhos das famílias, pode repercutir em aumento na fecundidade de mulheres de
famílias beneficiárias. Sabe-se que há um trade-off entre
qualidade dos filhos e quantidade de filhos (ver, além de outros, Ponczek e Souza 2012). Isto ocorre porque o
montante de recursos alocado em cada filho, obviamente, reduz-se à medida que o
número de filhos da família aumenta. O resultado não poderia ser outro: piores
indicadores de saúde e educação, principalmente entre crianças de famílias mais
pobres, o que acarreta prejuízos monetários e não monetários, na vida futura.
Assim, não é desejável de forma alguma que o PBF exerça alguma influência no
sentido de estimular as mulheres beneficiárias, pobres, a terem mais filhos para
receberem mais recursos do programa.
Para avaliar essa questão com base na teoria econômica, Cechin et al. (2015) desenvolveram um
modelo de demanda por filhos baseada na tradição dos modelos de Gary Becker.
Resumidamente, a demanda por crianças é uma função da renda da família, dos
custos envolvidos com a criação, e do benefício do programa. A relação entre
valor do benefício e a demanda por filhos é positiva. Porém, para que as
famílias optem por ter um filho a mais em razão do benefício do programa é
preciso que o valor do montante recebido seja superior ao custo marginal
associado a esse filho a mais.
Empiricamente, Simões e Soares (2012)
utilizaram dados da PNDS do ano de 2006 para a investigação dos efeitos sobre
fecundidade. Os autores utilizaram o método de variáveis instrumentais e o
procedimento de seleção de Heckman para garantir que suas estimativas fossem
críveis do ponto de vista de estimar o efeito causal do programa. Segundo os
autores, pelo menos no início do programa, não há nenhuma evidência de efeito
sobre a fecundidade.
Já Rocha (2009) utilizou diversas
metodologias para a avaliação de existência de efeitos do PBF sobre a
fecundidade. A principal estratégia empírica do autor consistiu em comparar a
evolução ao longo do tempo (antes e depois da criação do PBF) da fecundidade do
grupo de mulheres elegíveis ao programa com dois filhos com o grupo de mulheres
elegíveis ao programa, mas com três filhos. Ocorre que para o segundo grupo não
haveria incentivos à geração de mais um filho, visto que nos primórdios do
programa, o benefício variável era concedido para no máximo três filhos por
família. Portanto, esse grupo serviu de controle. O autor ainda comparou a
diferença ao longo do tempo de fecundidade entre mulheres elegíveis ao PBF
contra mulheres não elegíveis ao PBF em função da renda. Rocha (2009) não observou ao longo do tempo nenhum desvio
de tendência da fecundidade entre os dois grupos após a implantação do PBF. De
outras estratégias metodológicas utilizadas, que envolviam o PEP, os resultados
observados foram similares: ausência de efeitos.
Em relação a Signorini e Queiroz (2011),
estes utilizaram os dados da PNAD de 2004 e de 2006 para avaliarem os efeitos do
PBF sobre a fe-cundidade. Também não foram observados indícios de efeito do PBF
na fecundidade das beneficiárias em nenhum dos dois anos. O grupo controle foi
gerado a partir do PEP.
Além da extensão do modelo teórico de Gary Becker sobre demanda por filhos
discutido acima, Cechin et al.
(2015) também investigaram empiri-camente os efeitos do PBF sobre a
fecundidade. Através do uso do método de PEP - porém, com um algoritmo mais
recente para a criação do grupo controle do que os outros dois estudos citados
acima21 - encontram efeitos positivos,
mas pequenos e principalmente sobre a geração do segundo filho das mulheres
beneficiárias (1.31 pontos percentuais a mais de probabilidade de ter o segundo
filho). Do ponto de vista empírico, além do algoritmo mais recente, este
trabalho, segundo seus autores, teve a vantagem de ter sido realizado com dados
de 2010, do censo demográfico, seis anos após o início do programa. A avaliação
com dados de 2010 permitiu que houvesse tempo suficiente para que as pessoas
aprendessem e entendessem as regras do programa diferente dos primeiros estudos
de PBF e fecundidade que foram realizados com pesquisas amostrais de edições
próximas a criação do programa.
Assim como para outras dimensões de efeitos colaterais, há poucos estudos sobre
PBF e fecundidade. Contudo, as evidências existentes apontam para inexistência
de efeitos negativos sobre a fecundidade. A teoria econômica já prevê este
resultado com os parâmetros atuais do PBF. É preciso comparar o valor médio das
transferências dos benefícios variáveis com o custo unitário de se ter uma
criança, mas é bem possível que o segundo seja maior do que a estimativa de
pouco mais de R$40,00 mensais transferidos em média por pessoa coberta pelo
programa.22
Alves e Cavenaghi (2013) também resenharam
a literatura de PBF e fecun-didade. Os autores constataram, obviamente, o mesmo
que está se documentando nesta subseção: ausência de efeitos do PBF sobre a
fecundidade. Mais do que isso, também mostraram (descritivamente) que a
fecundidade das mulheres de famílias pobres já vinha em queda em período
anterior ao Bolsa Família e seguiu essa trajetória após a sua implementação.
Segundo Alves e Cavenaghi, o PBF auxilia no processo de transição (redução) das
taxas de fecundidade no país através da ampliação da cidadania dos
beneficiários. O Quadro 6 acima resume os
resultados apresentados nos textos discutidos nesta subseção.
4.3. Bolsa Família e eleições
O PBF tem impactos eleitorais? Ou seria o crescimento econômico o fator mais
importante? Estas questões têm gerado uma literatura científica importante em
duas margens. A primeira diz respeito à questão da reeleição do ex-presidente
Luis Inácio Lula da Silva (Lula) em 2006, quando se observa uma alteração no
mapa eleitoral de votação no país que levou diversos autores a propor a tese de
que o programa teria tido impacto eleitoral preponderante na votação do
ex-presidente. A segunda margem de pesquisa diz respeito ao impacto do PBF em
eleições de forma geral, não se limitando ao episódio da reeleição de Lula em
2006.
Em relação à questão da reeleição de Lula, Nicolau e Peixoto (2007) e Hunter e
Power (2007) afirmaram que esta teria sido resultado,
preponderantemente, deste programa. Estes resultados foram contestados por Shikida et al. (2009),
que, pela exploração do aspecto espacial dos dados, encontraram evidências de
que os efeitos do programa sobre a reeleição seriam praticamente nulos. Em
contrapartida, os autores argumentaram que a reeleição devia-se mais ao
crescimento econômico do período do que ao programa em si, mas sem apresentar
evidências econométricas a respeito.23
Marques et al. (2009) apresentaram
regressões entre a votação no 2° turno da eleição de 2006 e a cobertura do PBF,
sugerindo que tenha havido algum impacto positivo, na mesma linha de Nicolau e Peixoto (2007). Contudo, a
ausência de diagnósticos de análise de regressão deixa os resultados do artigo
em bases muito frágeis. Um artigo que não utilizou dados de votação, mas que
buscou pesquisar a intenção de voto derivada do fato de ser beneficiário do PBF,
foi o de Licio et al.
(2009). Os resultados do trabalho apontam para uma esperada
correlação positiva entre o fato de ser beneficiário do programa e o voto em
Lula. Por sua vez, corrigindo pelo viés de agregação (falácia ecológica), Canêdo-Pinheiro (2015) estudaram em
particular o papel do programa Bolsa Família e do desempenho da economia na
migração da base eleitoral de Lula para as regiões menos desenvolvidas. Do ponto
de vista metodológico, inovou-se ao considerar adequadamente o problema gerado
pela agregação de decisões individuais tipicamente não lineares. Quanto aos
resultados, ao contrário de Carraro et al. (2009) observou
diversos detalhes interessantes. Primeiro, o PBF teria efeito de transferir
votos de outros candidatos para o então candidato Lula. Segundo, o crescimento
econômico afetaria a votação do Lula apenas entre candidatos mais ricos. Por
último, o efeito relativo do PBF em relação ao crescimento econômico seria
maior.
No que diz respeito às evidências mais gerais acerca do papel do PBF em eleições,
Pereira et al.
(2015) encontraram indícios de que o programa teria influenciado
positivamente na eleição de Rousseff em 2010. Por sua vez, Zucco (2013) concluiu que o programa teria efeitos de curto
prazo, mas não de longo (usando como base três eleições presidenciais
brasileiras). Finalmente, a frágil relação entre o PBF (e PTC no geral) apontada
por Shikida et al.
(2009) encontra suporte também em amostras mais amplas, como no caso
de Sanches Corrêa (2015), que utilizou
uma amostra composta por dezoito países da América Latina.
Em resumo, a literatura a respeito dos impactos políticos de PTC tais como o PBF,
não apresenta, até o momento, evidências definitivas. Dois pontos interessantes
para pesquisa futura neste tópico são os seguintes: i) verificar a possibilidade
de viés de irracionalidade (Caplan
(2001a), Caplan (2001b) e
Caplan e Miller (2010) em estudos
sobre preferências de voto similares a Licio
et al. (2009)); e ii) aprofundar a discussão no
que diz respeito aos problemas de identificação de impacto dos modelos que
buscam estimar os possíveis efeitos do PBF sobre as eleições.
Essa é a área de pesquisa sobre os efeitos do PBF que possivelmente menos atenção
deu aos problemas clássicos de avaliações não experimentais. Não há nessa linha,
ao menos entre os estudos resenhados, nenhum esforço na direção de utilizar uma
variação exógena ao PBF. Assim, os estudos da área apontam para importantes
correlações, mas pouco informam em termos de causalidade.
Outro importante ponto, este normativo, sobre essa temática, é que ainda não foi
discutida a transformação do PBF em política de estado. A ideia principal é
norteada por uma possível diminuição do impacto do programa sobre o ciclo
político-econômico sem que se abra mão do seu papel no combate à pobreza.
Definições claras, por exemplo, dos critérios de reajustes dos benefícios fariam
parte dessa discussão.
4.4. Sinergias e outros efeitos
Nesta seção seis estudos serão discutidos. Os dois primeiros referem-se à
sinergia entre o PBF e outros programas sociais. Os programas em questão são o
Programa Saúde da Família (PSF) e o Programa de Fortalecimento da Agricultura
Familiar (PRONAF). Por sinergias entende-se a comple-mentariedade ou o
cancelamento dos efeitos de dois ou mais programas sociais sobre os
beneficiários. Será que o PBF e o PSF se complementam no sentido de melhorar os
indicadores de saúde das famílias pobres? Questões como esta são o foco das
análises de sinergias de políticas públicas. Em seguida, nessa mesma subseção,
discute-se um trabalho que avaliou os efeitos do PBF na participação feminina em
decisões importantes para as famílias e outro que discute efeitos do PBF na
violência contra a mulher. Na sequência, é apresentado um trabalho que avaliou
os efeitos do PBF sobre a violência no entorno de escolas da cidade de São
Paulo. Por fim, documenta-se uma pesquisa sobre efeitos macros do programa.
Assim, inicia-se com a resenha do trabalho de Guanais (2013) que avaliou, justamente, os efeitos combinados de
expansões do PBF e do PSF sobre a mortalidade infantil no período pós-neonatal.
Para tanto, o autor explorou um painel de dados dos municípios brasileiros para
os anos de 1998 a 2010. Os dados foram obtidos dos Ministérios da Saúde e do
Desenvolvimento Social. O método de estimação foi o de efeitos fixos de
municípios. Os resultados obtidos apontaram para existência de sinergias
positivas entre esses dois programas sobre o desfecho de saúde avaliado.
Já Garcia et al. (2016)
exploraram os efeitos combinados de PBF e PRONAF sobre a produtividade, o
rendimento e o trabalho infantil dos estabelecimentos agropecuários do país.
Segundo os autores, existem algumas razões que justificam o estudo de sinergias
de PTC com políticas de desenvolvimento rural. Por exemplo, os rendimentos do
PBF em ambientes onde existam falhas nos mercados de crédito e seguro podem
gerar certa liquidez às famílias e reduzir danos causados por crises. Assim, o
PBF poderia potencializar os resultados de políticas de desenvolvimento rural.
Por outro lado, sobre o trabalho infantil, a sinergia pode ser negativa.
Enquanto o PBF possivelmente reduza o trabalho infantil, o PRONAF pode estimular
caso o trabalho infantil seja complementar ao trabalho dos adultos nas
atividades de produção dos estabelecimentos rurais. Os dados foram obtidos das
edições de 1995/96 e 2006 do Censo Agropecuário realizado pelo Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Foram construídos painéis de dados
em nível de municípios com informações agrupadas (em médias ou proporções) de
estabelecimentos agropecuários de até 500 hectares (estabelecimentos maiores não
pertenciam ao público-alvo do PRONAF e do PBF). Os dados foram agrupados por
estabelecimentos segundo faixas de tamanho por questões de sigilo. Como o PRONAF
é um programa de 1996 e o PBF é de 2003, os autores utilizaram o método de
diferença em diferenças para avaliação das sinergias. Os resultados apontaram
para existência de correlações significativas e positivas entre os efeitos dos
programas sobre a produtividade dos estabelecimentos e a renda. Sobre o trabalho
infantil não há evidências.
Os dois estudos de sinergias acima resenhados têm em comum o fato de utilizarem
dados agregados. Por várias razões, como por exemplo a falácia ecológica,
resultados de estudos assim merecem cautelosa interpretação. No entanto, são
esses os únicos dois estudos que se tem conhecimento, cuja proposta foi a de
investigar a complementariedade dos efeitos de políticas públicas. O campo da
pesquisa sobre sinergias do PBF com outros programas sociais, e políticas
públicas, está totalmente inexplorado.
Em relação a outras dimensões que o programa possa ter algum efeito, De Brauw et al. (2014)
avaliariam os efeitos do PBF sobre o empoderamento das mulheres. Por
empoderamento, segundo esses autores, pode-se entender a possibilidade das
mulheres participarem de todos os processos de decisão tanto da vida pública
quanto privada de forma igual. Há vários canais pelo quais o PBF pode atuar no
sentido de empoderar as mulheres, mas um, em especial, é que ao aumentar o
volume de recursos da família sobre o controle das mulheres o programa pode
ampliar capacidade de barganha delas nas decisões da família. Para responder a
pergunta central de sua pesquisa, De Brauw e coautores usaram os dados da AIBF
2005 e 2009. A estratégia empírica por eles adotada foi o Propensity
Score Weighting para a reponderação do grupo controle. Os autores
selecionaram amostras apenas de mulheres casadas justamente para poder avaliar o
efeito do programa sobre o empoderamento das mulheres no que tange à
participação em importantes decisões das famílias. As dimensões avaliadas foram
referentes a decisões de aquisição de alimentos, roupas, bens duráveis,
investimentos na educação e saúde das crianças, participação no mercado de
trabalho e o uso de contraceptivos. Os resultados apontaram para efeitos
positivos do PBF sobre a participação das mulheres na tomada de decisão em
relação ao uso de contraceptivos (de 9.6 a 11.1 pontos percentuais a mais de
probabilidade). É na zona urbana que este efeito se materializou. Na zona urbana
também foram observados efeitos sobre a participação das mulheres na decisão de
investimentos nas crianças e na aquisição de bens duráveis.
Ainda sobre questões ligadas ao bem-estar da mulher, Moreira et al. (2016) avaliaram se o PBF tem algum impacto
sobre violência doméstica. A base de dados utilizada foi a PNAD de 2009, que tem
um suplemento de vitimização e acesso à justiça. Metodologicamente, os autores
também recorreram às técnicas de PEP (Kernel Matching, Vizinho
mais Próximo e Radius Matching). O recebimento do programa
aumenta a violência contra a mulher entre 11.33 e 31.10 pontos percentuais, a
depender da técnica de pareamento adotada. A aplicação dos limites de Rosenbaum
rejeitou a hipótese nula de viés decorrente de fatores não observáveis. A
evidência obtida em Moreira et
al. (2016) é agregada a um debate sem consenso, uma vez
que, segundo os próprios autores, há na literatura estudos que encontram, para
outros países, evidências na mesma direção (aumento da violência contra as
mulheres em função do PTC), e evidências na direção oposta: redução da
violência. A hipótese que justifica a evidência de aumento da agressão é a de
que a violência seria consequência de uma tendência dos homens a se apropriarem
dos recursos para manutenção do poder referente à tomada de decisões nos
domicílios. De qualquer sorte, a despeito do resultado controverso
cientificamente, os autores sugerem que se expandam as condicionalidades de
saúde do programa para as mulheres.
Ainda sobre violência, mas não mais intradomiciliar, Chioda et al. (2015) avaliaram a
existência de efeitos de spillovers do PBF sobre a violência na
cidade de São Paulo. Os autores georreferenciaram os crimes na cidade de São
Paulo para combinar informações de violência com informações de escolas da
cidade. O principal método por eles implementado foi o de variáveis
instrumentais para a identificação do impacto causal do programa sobre
violência. A variável instrumental adotada foi obtida a partir da mudança de
2008 na regra dos benefícios variáveis do programa para os adolescentes. Os
resultados indicaram que o PBF reduziu em 6.5% a criminalidade no entorno das
escolas. O principal canal que explicou esse resultado, segundo Chioda e
coautores, foi o aumento da renda familiar.
Por fim, Neri et al.
(2013) avaliaram os efeitos das transferências sociais sobre o
desempenho de curto prazo de agregados econômicos. Relativamente aos estudos
debruçados em mensurar efeitos do PBF sobre desenvolvimento socioeconômico dos
beneficiários, estudos de efeitos na macroeconomia são escassos. Com dados do
Sistema de Contas Nacionais de 2009, da POF 2008-09 e dados administrativos
sobre valores das transferências sociais, os autores estimaram o efeito
multiplicador da renda de diferentes transferências do governo (PBF, seguro
desemprego, FGTS, etc.).
De acordo com as estimativas obtidas por Neri
et al. (2013), os multiplicadores do PBF são os
que repercutem em maiores efeitos sobre PIB, consumo final, consumo das
famílias, renda disponível e renda bruta das famílias. Para o PIB, por exemplo,
o efeito do multiplicador associado às transferências do PBF foi estimado em
R$1.78. Ou seja, para cada R$1.0 real transferido pelo programa o efeito
agregado do programa sobre o PIB é de R$1.78. Os autores advertem que tais
resultados dependem dos pressupostos do modelo utilizado, tais como, o princípio
da demanda efetiva e a existência de fatores de produção ociosos.
5. Considerações finais
Este trabalho teve como principal meta organizar e documentar a literatura referente
à avaliação de efeitos do Programa Bolsa Família nas mais diferentes dimensões
exploradas pelos pesquisadores da área. Acredita-se que uma revisão como essa sirva
tanto para os formuladores da política (através da organização do que se sabe dos
efeitos) quanto para os pesquisadores do tema (através da indicação das áreas ainda
inexploradas, subavaliadas ou sem consenso a respeito da direção dos efeitos).
Em linhas gerais chama a atenção o fato que a maior parte dos trabalhos faz uso das
pesquisas amostrais e censitárias elaboradas pelos órgãos de pesquisa do governo
federal - principalmente, as PNADs e o Censo demográfico. Em razão disto, as
evidências mais recentes que se tem sobre efeitos são para os anos 2010 e 2011. É
preciso que mais dados e informações sobre os beneficiários do programa (e não
beneficiários) sejam gerados para a realização de novas avaliações.
Diretamente relacionado ao ponto acima, está o fato de que uma boa parcela dos
estudos resenhados faz uso de métodos ligados à estimação do escore de propensão. A
implementação não experimental do programa combinado com pouquíssimas bases de dados
com informações de beneficiários e não beneficiários deixa os profissionais da área
bem limitados no que tange à utilização de outros métodos econométricos de avaliação
de políticas públicas. Se na seleção à participação do programa fatores não
observáveis tenham um papel relevante, o PEP falha no sentido de gerar bons
contrafactuais, limitando o estabelecimento de causalidades. Talvez, em função das
limitações de dados e metodologias adequadas para utilização, algumas áreas
importantes para o estudo de efeitos do programa tenham ainda poucas pesquisas
(perfil de gastos e fecundidade, por exemplo).
Sobre os resultados observados, pode-se dizer que é na focalização e na participação
escolar que o programa seguramente apresenta bons resultados. A focalização do Bolsa
Família é boa em relação a outros PTC de países da América Latina no que diz
respeito à inclusão de famílias pertencentes ao público-alvo. No entanto, falha no
que tange à inclusão indevida possivelmente em função de não usar a prova de meios
como ocorre em PTC de outros países da América Latina. Quando comparado a outros
programas sociais do país, o PBF é possivelmente o melhor no quesito fazer os
recursos chegarem aos estratos mais baixos de renda da população. A boa focalização
faz com que o programa tenha sido efetivo na redução da desigualdade e da pobreza no
país, ao longo da última década.
A boa focalização do programa pode explicar os resultados observados nos estudos de
consumo. As pesquisas, tanto de saúde quanto de economia, apontam para aumento dos
gastos com alimentos por parte dos beneficiários. Nesta linha reside apenas a
preocupação em relação à qualidade do que está sendo adquirido e o perfil da dieta.
De qualquer sorte, o aumento no gasto com alimentos em função dos benefícios
monetários é um ótimo resultado para um programa com a importante meta de suavizar a
penúria dos beneficiários.
Em relação à participação escolar (frequência, progressão e permanência), o programa
também apresenta efeitos positivos, o que é, como visto, uma evidência frequente nos
trabalhos dedicados ao tema. Já sobre o aprendizado pouco se sabe e os poucos
resultados não são positivos. A limitação neste caso, possivelmente, é o problema de
poucas bases de dados com informações de desempenho escolar e participação no
programa.
A respeito dos efeitos sobre a saúde das crianças e adolescentes de famílias
pertencentes ao programa, há muitos estudos de profissionais da área de saúde
pública. Os resultados apontam, em geral, para associações positivas. Porém, mais
trabalhos como o de Camelo et al.
(2009), que explora a relação causal entre o programa e a saúde dos
beneficiários, fazem-se necessários.
Sobre os efeitos colaterais, no mercado de trabalho dos adultos parece haver alguma
indicação de que possa existir uma substituição de formalidade por informalidade.
Entretanto, faltam mais evidências para a formação de um consenso, visto que há
também evidências apontando para a ausência de efeitos. No que diz respeito ao
trabalho infantil, muitos resultados apontam em diferentes direções, o que impede,
até o presente momento, uma adequada compreensão dos efeitos para formação de uma
conclusão. Além disso, boa parte dos trabalhos são com o método de PEP cujas
limitações são conhecidas.
A teoria econômica prevê que o programa pode sim estimular a fecundida-de das
mulheres de forma positiva, entretanto, depende do valor de repasse dos benefícios
do programa. Com os parâmetros vigentes do programa à época em que as avaliações de
impacto foram conduzidas (até o ano de 2010), praticamente não há evidências de que
o caráter pró-natalista do PBF esteja se materializando numa maior fecundidade das
mulheres de famílias beneficiárias.
A questão de sinergias do PBF com outros programas sociais está totalmente
inexplorada na literatura. Em um país com tantas políticas públicas e programas
sociais concorrentes no tempo e no público-alvo, o estudo da complementariedade dos
efeitos, ou mesmo do cancelamento, é fundamental para avaliação adequada do sucesso
e do fracasso dos programas.
Em resumo, aprendizado e saúde das crianças e adolescentes, efeitos no mercado de
trabalho (adulto e infantil) e sinergias do PBF com outros programas e políticas
deveriam concentrar os maiores esforços de pesquisas futuras, visto que são tópicos
que guardam importantes questões ainda em aberto sobre possíveis efeitos do PBF. A
qualidade da dieta dos beneficiários do PBF também merece atenção de novos
estudos.
Contudo, a pesquisa também deve avançar nas linhas em que há mais conclusões. Por
exemplo, sobre a focalização, há a necessidade de mais pesquisas que avaliem
possíveis diversidades regionais. Como é apontado na literatura, em regiões mais
pobres a focalização é melhor. Então, estudar a focalização do programa em regiões
mais ricas é um importante desafio. Não se pode descartar diferente recomendações de
desenho do programa para diferentes regiões do país, por exemplo.
Outra questão importante que merece atenção diz respeito à alocação dos benefícios
dentro das famílias. Como são distribuídos os investimentos em educação e saúde das
crianças de famílias beneficiárias? Será que aquelas que motivam o recebimento do
programa recebem mais recursos, como consequência das contrapartidas, do que aquelas
que não motivam o recebimento de mais transferências? Ou será que as famílias alocam
boa parte dos seus recursos nas crianças mais novas? Nos meninos, ou nas
meninas?
Ainda, estudos direcionados a entender os efeitos do PBF exclusivamente sobre as
famílias extremamente pobres também são importantes. Para essas famílias, uma parte
do repasse de recursos independe do número de filhos e não está atrelado a
contrapartidas. Portanto, a estrutura de incentivo com que essas famílias se deparam
é, pelo menos teoricamente, diferente daquela que se deparam famílias pobres. Essa é
uma característica importante do desenho do programa que difere o PBF em relação aos
outros PTC da América Latina.
Por fim, totalmente inexplorado pela literatura (possivelmente em razão da escassez
de informações sobre os PTC) está a existência de um possível efeito intergeracional
de participação. Certamente, se esse tipo de estratégia logra êxito no combate à
pobreza a longo prazo, espera-se que a dependência das famílias aos PTC não seja
transmitida entre as gerações. Essa é uma boa forma de mensurar o sucesso ou o
fracasso do programa no longo prazo. Pesquisadores da área precisam aceitar o
desafio de avaliar essa questão.
Sobre PTC de outros países na América Latina ver, por exemplo, Soares et al. (2007) e
Soares (2010).
Para mais detalhes sobre transmissão intergeracional de renda e capital humano
ver, além de outros estudos, Becker e Tomes
(1979), Ferreira e Veloso
(2003), Machado e Gonzaga
(2007), Mazumder (2005), Dunn (2007), Ribeiro et al. (2015) e Tejada et al. (2015).
Para mais informações acesse http://mds.gov.br/area-de-imprensa/dados.
Para estimativas da população brasileira acesse http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/estimativa2015/estimativa_dou.shtm.
O Decreto n. 5.209, de 17 de setembro de 2004, apresenta os objetivos básicos do
programa. São eles os seguintes: i) a promoção do acesso à rede de serviços
públicos, em especial, de saúde, educação e assistência social; ii) o combate à
fome, e a promoção da segurança alimentar e nutricional; iii) o estímulo à
emancipação sustentada das famílias que vivem em situação de pobreza e extrema
pobreza; iv) o combate à pobreza; e v) a promoção da intersetorialidade, da
complementaridade e das sinergias das ações sociais do poder público.
Efeitos colaterais de políticas públicas e programas sociais são resultados das
ações da intervenção que não pertencem ao conjunto dos efeitos inicialmente
almejados na definição dos objetivos das políticas e programas. A possibilidade
de existência destes efeitos, em muitas oportunidades, pode passar despercebida
pelo crivo da razão dos gestores, especialistas e demais profissionais
envolvidos com a concepção das políticas. Ainda, os efeitos colaterais podem ser
tanto positivos quanto negativos.
Outros PTC de países da América Latina, como o antigo Progresa
do México, atualmente Prospera, foram experimentados, ao nível de comunidades ou
municípios, para a realização de avaliações de impacto. Para mais detalhes ver
Rawlings e Rubio (2005).
Para mais detalhes sobre cada metodologia recomenda-se o estudo de Angrist e Pischke (2008), Khandker et al. (2009) e
Gertler et al.
(2016).
Braido et al. (2011)
avaliaram, com a técnica de variáveis instrumentais, não o PBF propriamente, mas
sim o programa Bolsa Alimentação, no que tange o efeito da política sobre o
perfil dos gastos dos beneficiários. Contudo, o programa Bolsa Alimentação está
entre aqueles que deram origem ao PBF. Ver a medida provisória n° 132 de 20 de
outubro de 2003 (http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/mpv/Antigas_2003/132.htm).
É a variável "V1273" nas edições da PNAD de 2005, 2007, 2008, 2009 e 2011 que
contém a informação de valores monetários que possibilita a identificação dos
beneficiários do PBF.
Entre os estudos que utilizam o método de valores típicos estão, além de outros,
Soares et al. (2010)
e Nascimento e Kassouf (2016). É importante ressaltar que nos dados das edições
da PNAD de 2012 em diante não se pode mais aplicar o procedimento dos valores
típicos em função da criação, em 2011, do Benefício para Superação da Extrema
Pobreza. Famílias que mesmo após o recebimento dos benefícios a que têm direito
ainda se encontram com renda per capita domiciliar inferior ao
corte de extrema pobreza, recebem um montante monetário adicional que desloca a
sua renda per capita domiciliar ao ponto de corte de extrema
pobreza. Fica claro que cada família em situação de extrema pobreza recebe um
valor particular, o que limita a utilização da técnica dos valores típicos.
Para uma maior discussão a respeito da armadilha da pobreza ver Banerjee e Duflo (2012).
As fontes de dados foram a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de
2004 para o Brasil, Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los
Hogares (Enigh) de 2004 para o México, e Pesquisa de Caracterização
Socioeconômica (CASEN) de 2003 para o Chile.
O erro de exclusão foi medido pela razão entre o número de pobres não
beneficiários dos programas pelo total de pobres.
O erro de inclusão foi medido pela razão entre o número de beneficiários não
pobres pelo total de beneficiários.
Como os autores usaram dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares de 2003,
avaliaram a focaliza-ção das políticas que deram origem ao PBF - Renda Mínima,
Programa de Erradicação do Trabalho Infantil, Bolsa Escola, Agente Jovem,
Auxílio-Gás e Auxílio Energia Elétrica.
O PBA foi um dos PTC do país que esteve na fusão de diversos programas sociais
que deu origem ao PBF em 2003.
É importante dizer que nessa literatura há alguns poucos estudos que encontram
efeitos positivos do trabalho infantil no desenvolvimento. Entretanto, depende
da idade de iniciação no mercado de trabalho. Como exemplo, ver Dumas (2012).
Para maiores detalhes de efeito estigma ver Ponczek e Mattos (2010).
No caso do estudo desses autores a avaliação não se restringiu apenas ao Bolsa
Família, mas também ao programa Bolsa Escola, ao Programa de Erradicação do
Trabalho Infantil (PETI) e a outros.
Ver Imbens (2015).
Valor referente ao ano de 2015. Obtido a partir da razão entre o custo total do
programa em 2015 pelo número total estimado de pessoas cobertas pelo programa em
dezembro de 2015. Esta estimativa foi obtida com a imputação de quatro pessoas
por família coberta pelo programa.
Para outra aplicação usando econometria espacial, mas com conclusões distintas,
ver Soares e Terron (2008).
Pelos valiosos comentários e sugestões, os autores agradecem aos professores e
pesquisadores André Carraro (UFPel), Gibran Teixeira (FURG), Guilherme Stein
(FEE-RS), Márcio Barbosa (FURG), Marcos Vinicio Wink Junior (FEE-RS), Priscilla
Tavares (EESP-FGV), Renan Pieri (INSPER), Rafael Parfitt (UFPel) e Vinicius
Halmenschlager (ESALQ-USP e FURG). Os agradecimentos também se estendem aos
revisores da revista Estudos Econômicos. Erros remanescentes são de nossa
exclusiva responsabilidade.
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