Programas de transferência de renda iniciam-se, no Brasil, em 1995, seguindo o modelo proposto pelo senador Eduardo Suplicy em 1991, denominado Programa de Garantia de Renda Mínima. Segundo Bourguignon, Ferreira e Leite (2003), programas de proteção social que garantem à população uma renda mínima apresentam, entre outras vantagens, mecanismos que não afetam os aspectos alocacionistas do mercado.
Em 2000, os gastos federais com esse programa representavam pouco mais de 0,25% dos dispêndios com transferências sociais e 18% dos gastos com assistência social. Portanto, até aquele período, o perfil das políticas de combate à pobreza não havia sido alterado. Considera-se que, até 2001, os programas de garantia de renda mínima eram basicamente de cunho municipal, condicionando a transferência à freqüência a escola e postos de saúde.
O Programa Bolsa Escola, quando implantado, tinha como objetivo elevar a participação escolar das crianças pertencentes aos domicílios com renda mensal inferior a R$ 100, por meio do repasse de um valor mensal por criança em idade escolar. Pretendia-se investir em capital humano, quebrando o ciclo inter geracional da pobreza.
O Bolsa Alimentação, por sua vez, buscava estimular gestantes, nutrizes e crianças menores a participarem de atividades ligadas à área da saúde, englobando consultas pré-natal e pós-parto bem como programas educativos de aleitamento materno e alimentação saudável, reforçadores da melhoria do capital humano. Para tal, ofereciam uma transferência condicionada à família e à criança participante.
No início de 2004, criou-se o Programa Bolsa Família, o qual incorporou o Bolsa Escola e outros como o Bolsa Alimentação, centralizando a administração de todos os dispositivos de transferência de renda direta do governo federal. Em 2005, o Bolsa Família foi expandido, atingindo cerca de 7 milhões de famílias. Objetivou-se atender a dois grupos: o de famílias com renda per capita mensal inferior a R$ 50 sem nenhuma condicionalidade e o de famílias com uma renda per capita mensal entre R$50 e R$ 100 com crianças de até cinco anos.
Até agosto de 2006, os domicílios selecionados pelo programa recebiam de R$ 15 a R$ 95. Para as famílias com renda inferior a R$ 50, o valor mensal recebido era de R$ 50 mais R$ 15 por criança, sendo que para as famílias com renda per capita inferior a R$ 1001,00 tal benefício era concedido para, no máximo, três crianças.
O Bolsa Família, assim como os programas anteriores de transferência de renda, partiu da constatação de que os níveis de pobreza da população brasileira não apresentaram nenhuma redução significativa nas últimas décadas do século passado (XX). Entre os motivos destacam-se o alto nível de desigualdade de renda e a estagnação do PIB, principalmente no período de 1980 a 1993. Somente com a implantação do Plano Real, em 1993, é que a economia brasileira ganhou mais estabilidade, resultando em um crescimento significativo de 11,61% no PIB nacional e afetando positivamente os níveis de pobreza.
Daquele ano até 1999, o percentual de pobres no País reduziu-se em sete pontos percentuais. No entanto, 29% da população ainda vivia com renda per capita abaixo da linha de pobreza. Quando comparado a países com nível semelhante de desenvolvimento, o grau de pobreza no Brasil é bastante elevado (CAMARGO, 2003).
Nesse contexto, emerge a visão de que a política pública teria um papel crucial a cumprir: prevenir, enfrentar e reduzir a situação de pobreza das famílias. Adquirem importância as políticas de perfil redistributivo, que criam redes de proteção social para populações mais pobres. No entanto, face ao fracasso de políticas de distribuição direta de bens na redução da pobreza no curto prazo, ocorre a substituição dos mesmos por programas de transferência direta de renda.
Essa mudança de foco dos programas de transferência se deu também em decorrência do debate sobre a perspectiva da proteção social, o qual discute a importância de ações que constituem investimento em capital humano ao mesmo tempo em que fomentam o acesso a serviços básicos e buscam quebrar o ciclo da pobreza entre gerações. Os beneficiários desse sistema de proteção social são pessoas que vivem em pobreza estrutural, encontram-se abaixo da linha de pobreza e pertencem a grupos com necessidades especiais (VILLATORO, 2005).
Os programas de transferência condicionada enquadram-se no conceito de proteção social, visto que almejam elevar o investimento em capital humano. Esses programas têm como pressuposto o fato de que a reprodução da pobreza deve-se à falta de investimento nas capacidades dos indivíduos; por isso buscam, por meio do condicionamento da transferência, gerar incentivos para esses investimentos (Villatoro, 2005). A condição de entrada no sistema se restringe, quase sempre, à remuneração, implicando na transparência da declaração da renda real e do patrimônio de cada requerente. O critério renda é largamente criticado na literatura pelos desvios que pode causar (MULLER; BIBI, 2005; MELO, 2008).
Esses programas de transferência de renda apresentam três principais estratégias: prevenção, enfrentamento e suavização da pobreza. Segundo Ravallion (2001), as estratégias de enfrentamento são orientadas para atenuar o impacto do risco ao qual as pessoas ou comunidades pobres estão expostas, uma vez que a situação de pobreza já existe. As estratégias de suavização e prevenção, por sua vez, são adotadas para diminuir os riscos futuros.
A importância desses programas de transferência no Brasil e o amadurecimento da literatura sobre condicionalidades estimularam o acompanhamento e a avaliação dos mesmos.
Diversos estudos analisaram o programa de transferência de renda Bolsa Escola. Cardoso e Souza (2004) avaliam o impacto do programa condicional de transferência de renda sobre a taxa de matrícula e a freqüência escolar das crianças pertencentes às famílias beneficiadas. Ao aplicar o método Propensity Score Matching (PSM), obtém-se como resultado que a participação das famílias no Bolsa Escola apresenta efeito positivo sobre a taxa de matrícula e a freqüência escolar. Bourguignom et. al (2003), usando modelo de micro-simulação ex ante, encontram um forte efeito da condicionalidade (freqüência escolar) sobre o comparecimento à escola, mas não encontram maior impacto das transferências sobre a pobreza e a distribuição de renda.
Outros estudos também apontam resultados positivos para o Programa Bolsa Escola. Segundo Ferro e Kassouf (2004), que avaliam o impacto do programa sobre o trabalho infantil, as crianças que participam do programa trabalham, em média, 3,4 horas a menos que as que não participam. O Bolsa Escola teria, portanto, contribuído para a redução da jornada de trabalho infantil. Villatoro (2005) identifica que o programa contribui positivamente para a acumulação de capital humano, para maior freqüência escolar e para a melhoria da relação idade/ano escolar.
Para o Bolsa Alimentação, também há avaliações (MINISTÉRIO DA SAÚDE, 2004; 2005) que constatam impacto positivo das transferências sobre o gasto com alimentação e sobre a diversificação da dieta, mas não foi constatado impacto sobre a utilização dos serviços de saúde, um dos objetivos centrais do programa.
Dada a importância já atribuída aos programas de transferência de renda, o presente estudo pretende analisar o impacto dessa transferência sobre os gastos com alimentos por parte das famílias beneficiadas.
Segundo Attanasio et. al (2004), o efeito positivo das transferências do programa sobre o consumo pode não ocorrer de forma imediata. Isso porque a renda disponibilizada pelo programa não necessariamente aumenta na mesma proporção que o montante da renda familiar, dadas as condicionalidades do programa que podem reduzir outras fontes de renda, como a proveniente do trabalho infantil. Entretanto, o resultado que se espera é que as transferências influenciem de forma positiva o consumo e, conseqüentemente, o bem-estar das famílias beneficiadas.
Esse impacto pode ser maior que o de uma transferência de renda não-condicionada se a família entender que a transferência deve ser utilizada predominantemente em favor das crianças ou da melhoria da saúde. Isso pode ser uma decorrência de quem decide o gasto da renda da transferência – se a mulher ou o homem. Dessa forma, a elasticidade-renda por alimento pode ser maior para a renda transferida em relação à renda do trabalho. No caso do Bolsa Alimentação, a condicionalidade é explícita, e se constata aumento do gasto com alimentação para famílias com mesma renda, indicando que as elasticidades são distintas. Mas com o Bolsa Família, essa condicionalidade é, em partes, perdida. Uma hipótese possível é a de que mesmo sem condicionalidade esse comportamento se deva ao tomador de decisão do gasto desta renda de transferência. De modo geral, é atribuído papel crucial à mãe como tomadora de decisão quanto aos recursos de transferência do Bolsa Família.
A seção seguinte apresenta uma descrição da metodologia utilizada para análise bem como os dados e variáveis selecionados. Na terceira seção, são apresentados os resultados obtidos com o modelo propensity score. Por fim, a quarta seção traz as conclusões do trabalho.
2. Metodologia
Os estudos existentes relacionados aos impactos de políticas públicas sobre variáveis de interesse apontam como principal dificuldade a falta de informação a respeito dos indivíduos em situações diferentes, ou seja, dos indivíduos beneficiados e não beneficiados pela política.
Toma-se como exemplo a família i, com variável de interesse Y (crescimento do consumo de alimentos). Têm-se duas situações: D = 1 para os indivíduos que participarem da política e D = 0, caso contrário. O resultado observado para a variável de interesse pode ser representado por:
Yi = D.Y1i +(1-D).Y0
O impacto médio da política para o indivíduo i e o impacto médio da política sobre a família beneficiada podem ser representados por:
Δi=Y↓1i – Y↓01 e Δi= E (Δi | D=1) = E (Y↓1i – Y↓01 | D= 1)
em que E( ∙ | D=1) refere-se ao valor esperado condicional à participação no programa social.
Como não é possível observar as famílias nas duas situações, utiliza-se nas avaliações um grupo das que não receberam o beneficio, o grupo de controle, obtendo-se uma medida aproximada do impacto do benefício sobre a variável considerada:
A equação (1) expressa o viés ou a medida do erro que se incorre ao diferenciar as famílias apenas pelo fato destas participarem ou não da política. Uma simples comparação entre os grupos pode refletir diferenças pré-programa, e o efeito do programa pode ser decorrente de variáveis como idade e escolaridade dos indivíduos (ATTANASIO et al, 2004). Para a resolução do problema de viés de seleção, Rosenbaum e Rubin (1983) desenvolveram, a partir do matching ou pareamento das características observáveis dos indivíduos do grupo amostral, o método conhecido como Propensity Score Matching.
2.1. Pareamento das Características Observáveis
Neste trabalho, será utilizada a metodologia do matching ou pareamento das características observáveis. O matching é freqüentemente empregado nos estudos que avaliam o impacto de políticas sobre variáveis de interesse.
Esse método tem por finalidade encontrar um grupo de comparação ao grupo de tratamento a partir de uma amostra de indivíduos que não participam do programa ou política (grupo de controle). Tomam-se como base as características observáveis do grupo de tratamento, comparando-o com o grupo de controle, composto por indivíduos com características semelhantes às do grupo de tratamento.
Segundo Heckman et. al. (1997), o grupo de tratamento é representado por uma variável dummy D, que assume valor 1 caso o indivíduo tenha recebido o benefício e 0 caso contrário. A variável Y1i denota a variável de interesse para o indivíduo i, que pertence ao grupo de tratamento (recebe o benefício) e Y0i é o valor da mesma variável, caso o indivíduo não receba o benefício. Portanto, o impacto médio do programa sobre os beneficiados é dado pelo efeito médio do tratamento no (grupo) tratado (ATT):
Considerando a equação (3), isso seria verdade se os grupos de controle e de tratamento fossem observados em duas situações no tempo. Como isso não é possível, admitem-se neste estudo algumas hipóteses sobre (3), como substituir o resultado da variável de interesse dos indivíduos beneficiados se o mesmo não tivesse sido beneficiado E(Y0i | Di = 0). Porém, como é conhecido, os indivíduos beneficiados pela política de transferência social não foram escolhidos aleatoriamente e, portanto, é provável a existência de um viés. Logo
E(Y0i | Di = 1) ≠ E(Y0i | Di = 0).
Para resolver o problema de viés, é necessário considerar as características observáveis (Xi) que afetam a variável de interesse (Y). Uma vez que os indivíduos com características observáveis idênticas possuem a mesma probabilidade de receber o benefício, o valor da variável de interesse (Y) passa a ser independente do estado (se o indivíduo se encontra no grupo dos beneficiados ou controle). Formalmente, nessa situação tem-se (Y1i ,Y0i ⊥D), e assim pode-se reescrever a equação 3 como:
Dessa forma, o efeito do programa sobre as famílias (equação 1) pode ser reescrita como:
Δ= E(Y1i | Xi , D=1) – E(Y0i | Xi , D= 0),
tão logo o impacto médio do programa nas famílias seja obtido a partir da média ponderada dos resultados para os diversos grupos. Para isso, toma-se o valor esperado da equação 4, para o caso em que D = 1, obtendo-se a expressão:
O impacto do programa sobre a variável de interesse (Y) se dá por meio da soma ponderada das diferenças entre o valor médio dessa variável para beneficiados e não-beneficiados. Essa comparação é possível apenas para indivíduos com características semelhantes.
A dificuldade de aplicação desse método reside no fato de que, quanto mais características são utilizadas como base, maior será o número de observações necessário no grupo de tratamento para que possa ser feito o pareamento com o grupo de controle. Para eliminar esse problema, em vez de se utilizar as variáveis que expressam as características observáveis (Xi), passou-se a considerar as probabilidades associadas a essas variáveis P(Xi). Essa alteração foi realizada por Rosembaum e Rubin (1983) e o método ficou conhecido como Propensity Score Matching.
2.2. Propensity Score Matching (PSM)
O método de avaliação do impacto do Bolsa Família é baseado na comparação entre indivíduos que participam e os que não participam do programa social. Como a seleção dos beneficiados da política, no caso deste estudo, não ocorreu de forma aleatória, uma simples comparação entre os grupos (de tratamento e de controle) não seria correta. Isso porque o efeito do programa pode ser função de variável background (escolaridade do chefe de família, por exemplo), que, por sua vez, pode ser diferente entre os grupos. Assim, foram comparados indivíduos semelhantes entre as características observáveis, utilizando-se o matching ou pareamento das variáveis.
O PSM foi criado por Rosenbaum e Rubin (1983) para resolver o problema da multidimensionalidade do pareamento. Mostrou-se que o método pode ser implantado a partir de uma única variável de controle, o propensity score P(X), definido como a probabilidade condicional de um indivíduo receber benefício, dadas as suas características observáveis (ver expressão 6) (ROSENBAUM; RUBIN, 1983):
A multidimensionalidade do pareamento pode ser solucionada por meio do propensity score, uma vez que a probabilidade se vincula a apenas um escalar. Na expressão 6, Xi (vetor das características observáveis) pode ser, então, substituído pelo escalar P(X):
E(Y1 – Y0 | D=1, P(X))= E(Y1 D=1, P(X)) – E(Y0 D= 0, P(X)) , então
Com o propensity score, é possível ajustar todo viés existente entre os grupos de controle e de tratamento (ROSENBAUM; RUBIN, 1983). Entretanto, para a aplicação desse método, é preciso assumir duas hipóteses:
1) Balanceamento das características observáveis. A seleção da amostra requer que a participação no programa independa dos resultados e seja condicional nas covariáveis.
2) Existência de um suporte comum, isto é, não comparar o incomparável, o que geraria viés na avaliação. Então, 0 < P(X) < 1, para cada grupo de controle existe um de tratamento correspondente. (HECKMAN et al, 1997).
2.3. Cálculo do Propensity Score
Em geral o Propensity Score P(X) não é conhecido, por isso é necessário estimá-lo. De posse de amostras dos grupos de controle e de tratamento, estima-se uma regressão logit para obter a probabilidade dos indivíduos participarem dos programas sociais, dadas as suas características observáveis (Xi).
Nessa regressão, as variáveis independentes são aquelas que podem afetar a participação ou não do indivíduo na política ou programa de transferência social. A variável dependente é uma dummy que assume valor 1 para o caso do grupo de tratamento (chefes de família beneficiados) e zero para o grupo de controle.
Após a estimativa do propensity score, são obtidos subgrupos dentro do grupo de controle com probabilidades semelhantes às dos indivíduos do grupo de tratamento. Em seguida, para cada bloco do propensity score, testa-se se a média de cada variável preditora utilizada no modelo não difere entre tratamento e controle.
Se identificada distinção entre os grupos, deve-se especificar um modelo menos parcimonioso para a estimativa do propensity score. Caso contrário – se todos os testes para cada variável dentro de cada intervalo mostrarem que a média não difere significantemente –, um número de blocos ou estratos será definido, prosseguindo-se com o cálculo do Efeito Médio com Pareamento Estratificado (ATT).
2.3.1. Cálculo do Efeito Médio do Programa com Pareamento Estratificado (ATT)
Entre os diversos métodos de pareamento ou matching existentes na literatura, optou-se por utilizar o de pareamento estratificado (stratification matching). Formalmente, considera-se a distribuição de beneficiados e não beneficiados pela política pública em n blocos ou estratos, de forma que a média das estimativas de propensity score para os dois grupos não apresente diferença estatisticamente significante em cada estrato. Se Y é a variável de interesse, o primeiro passo é calcular as diferenças de desempenho entre os beneficiados e não-beneficiados dentro dos estratos:
em que e correspondem aos resultados observados para os indivíduos dos grupos i e j, respectivamente, dos grupos dos beneficiados e não-beneficiados (de controle). O resultados final é representado por:
2.4. Amostra e Variáveis Utilizadas no Modelo
Os dados utilizados neste estudo são provenientes de pesquisa de campo realizada pelo PADR-Ufrpe/Fadurpe com 838 famílias de agricultores familiares de 32 municípios dos estados da Paraíba (Cariri), Ceará (Sertão Central), Rio Grande do Norte (Apodi) e Sergipe (Sertão), no ano de 2005 (PROJETO DOM HELDER CÂMARA, 2006).
Observa-se que a renda média mensal das famílias que compõem a amostra é de R$ 240 (
Tabela 1). A idade média é de 44 anos. Já a escolaridade, que varia de zero a 16 anos de estudo, apresenta média bastante baixa, de três anos. Do total dos indivíduos amostrados, 63% são do sexo masculino, 29% são brancos, 31% são aposentados e 23% são beneficiários do Programa Bolsa Família (
Tabela 2). O valor médio mensal do benefício recebido pelas famílias participantes é de R$ 29,30.
O primeiro passo foi selecionar as variáveis independentes a serem incluídas no modelo logit – utilizado para calcular a probabilidade dos indivíduos participarem do programa de transferência social. Em seguida, esses indivíduos ou famílias foram agrupados ou pareados de acordo com a semelhança existente entre a probabilidade dos mesmos serem beneficiários do Programa Bolsa Família. A
Tabela 3 apresenta as variáveis utilizadas no modelo logit.
Com a obtenção dos estratos a partir da estimativa do propensity score, é possível avaliar o impacto do recebimento do Bolsa Família sobre o consumo de alimentos das famílias. Para isso, a variável despesa com consumo de alimentos de cada indivíduo foi agregada para a unidade familiar.
RESUMO
Programas de transferência condicionada de renda são políticas sociais correntemente empregadas para combater e reduzir a pobreza em diversos países. No curto prazo, esses programas visam aliviar os problemas decorrentes da situação de pobreza, sendo que, no longo prazo, o objetivo é investir no capital humano, quebrando o ciclo inter geracional da pobreza. Estudos têm sido realizados para avaliar os impactos desses programas sobre variáveis como freqüência escolar, trabalho infantil, gastos com alimentação, entre outros.
Este trabalho avalia o impacto da transferência de renda do Programa Bolsa Família sobre os gastos com alimentos de famílias rurais. As estimações foram feitas com base no método de Propensity Score Matching (PSM), que corrige para o viés de seleção amostral. Os resultados mostram que o valor médio das despesas anuais para as famílias beneficiárias supera em R$ 246 os gastos totais das famílias não-participantes. Considerando que a média anual recebida por essas famílias é de R$ 278, pode-se inferir que 88% desse valor é utilizado para consumo de alimento.
Portanto, o programa de transferência condicionada Bolsa Família exerce um impacto positivo sobre o consumo de alimentos dessas famílias selecionadas inclusive dentro da economia.
Bolsa Família, transferência de renda, consumo alimentar, famílias rurais e o impacto da economia.
ABSTRACT
Conditional income transfer programs are social policies currently adopted to reduce poverty in several countries. These conditional transfer schemes have a goal to alleviate some of the consequences of poverty in the short run and increase human capital in the long run changing the intergenerational poverty cycle. Several papers evaluate the impact of income transfer on school attendance, child work and food expenses, among others. This paper analyzes the impact of the Bolsa Família Program on food expenses of rural families. The Propensity Score Method was used to correct sample selection bias. Results show that annual food expenses increased 246 reais in relation to non participant families. Considering that average annual transfer to these families is 278 reais, it can be concluded that 88% of the transfer is expend in food products. Thus, Bolsa Família brings a positive impact on food consumption of the benefited families.
Bolsa Família, conditional income transfer, food expenses, rural families And the impact of the economy.
