Avaliação, Tecnologias, e Custos Sociais e Econômicos

Avaliação, Tecnologias, e Custos Sociais e Econômicos Eduardo L.G. Rios-Neto Belo Horizonte, 11 de outubro de 2013

ESQUEMA DA APRESENTAÇÃO: I. Comentários Gerais Introdutórios II. III. IV. Pareamento de Bases de Dados e Registros Administrativos Avaliação de Impacto Poupança Jovem Avaliação de Impacto do PEP

A IMPORTÂNCIA DO MARCO CAUSAL Todo programa deve ter um marco causal, pois este ajuda a identificar as variáveis de impacto utilizadas na avaliação. Sob o ponto de vista conceitual o marco causal deve estar associado a alguma teoria, na maioria das vezes micro, no caso das políticas sociais de desenvolvimento humano. Sob o ponto de vista gerencial este marco causal deve estar associado a um marco lógico, que identifica as etapas necessárias para se alcançar os objetivos explícitos dos programas ou políticas. Por incrível que pareça, muitas políticas sociais não possuem objetivos claros ou apresentam objetivos conflitantes.

O MARCO CAUSAL E A AVALIAÇÃO EX-ANTE A avaliação de impacto pode ser realizada e deveria quando o programa é planejado, até mesmo antes do programa ser lançado. O mecanismo de avaliação é a simulação a partir de dados observacionais de alguma pesquisa empírica. Para realizar uma avaliação ex-ante é preciso ter um marco causal bem definido, pois só com as relações bem definidas e fundamentadas a simulação terá credibilidade. Já ví pelo menos um trabalho, de Skoufias do Banco Mundial, que compara os resultados de uma avaliação ex-ante com uma avaliação ex-post e conclui que este é um exercício válido, podendo ser robusto. PAPEL FUTURO DE SIMULAÇÃO COM EX-ANTE.

AS CONSEQUÊNCIAS UFMG - Universidade NÃO-INTENCIONAIS Federal de Minas Gerais DE UMA Cedeplar -POLÍTICA Centro de Desenvolvimento SOCIAL e Planejamento Regional A diversidade de variáveis associadas nas bases de dados associadas com o desenho da avaliação permite o estudo de impactos não-intencionais de uma dada política social. A busca de variáveis possivelmente associadas a um impacto não-intencional deve estar ligada a alguma visão estrutural do processo sendo analisado. Por exemplo, na avaliação do PEQ-MG. 1996, no contexto do PLANFOR, depois de um segmento longitudinal dos grupos de tratamento e controle, o impacto de renda e emprego foi pequeno, mas houve um aumento na escolaridade ou anos completos de estudo que não era previsto no programa e, potencialmente, poderiar gerar um efeito indireto de renda permanente.

A IMPORTÂNCIA DA DEFINIÇÃO DO MOMENTO FACE - Faculdade de DA Ciências AVALIAÇÃO Econômicas A aleatorização dos beneficiários para resolver o problema da identificação ou contrafactual é o padrão-ouro. Entretanto, a aleatorização deve ser feita antes do início da operação do programa, ou do início de uma nova etapa. Quando o contato com os gestores para avaliar o impacto ocorre após o início do funcionamento do programa, aí a avaliação de impacto com aleatorização do tratamento e controle fica menos factível em termos operacionais.

ALEATORIZAÇÃO E GESTORES A resistência dos gestores e a necessidade de convencimento. O medo de aleatorização ser vista como um atestado de incompetência. A idéia da aleatorização parcial do programa. A escolha do tratamento do secretário. A vantagem sob o ponto de vista do usuário, a democratização aleatória e o declínio do clientelismo.

OS DADOS PARA A AVALIAÇÃO DE IMPACTO A escolha da base de dados a ser utilizada na avaliação de impacto depende fundamentalmente da metodologia definida. A principal decisão consiste em escolher entre pesquisa de campo para obter dados primários e uso de dados observacionais secundários. No campo dos dados secundários, cabe distinguir os registros administrativos e as pesquisas domiciliares secundárias. A metodologia utilizada e o custo da avaliação são os determinantes principais das escolhas realizadas.

O PROBLEMA UFMG - Universidade Federal DA de Minas ATRIÇÃO Gerais NA AVALIAÇÃO FACE - Faculdade LONGITUDINAL de Ciências Econômicas DE IMPACTO No desenho de uma avaliação é preciso ter em mente que não só o tratamento e o controle devem ser definidos, mas também que o antes e o depois são aspectos importantes. Tanto a pesquisa de campo de tipo survey quanto o uso longitudinal de registros administrativos devem levar em conta a atrição (perda de informação ao longo do tempo) e contemplar a possibilidade de ocorrência de um viés de atrição. Dados longitudinais, painéis, administrativos ou domiciliares, são como vinho, quanto mais velhos melhores.

O PAREAMENTO DE BASE DE DADOS EM REGISTROS ADMINISTRATIVOS Cedeplar DADOS - Centro de Desenvolvimento EM REGISTROS e Planejamento Regional A escolha da metodologia de avaliação de impacto será importante para determinar o tipo de uso do registro administrativo. Uma questão central para o sucesso deste tipo de avaliação no âmbito governamental é a garantia do sigilo sobre a informação individualizada, principalmente após o pareamento de bases de dados originadas por órgãos distintos.

O PAREAMENTO DE BASE DE DADOS EM REGISTROS ADMINISTRATIVOS Uma limitação técnica neste tipo de pareamento de registros administrativos é o algoritmo de pareamento, principalmente quando não há um identificador comum. O pareamento probabilístico permite algum sucesso neste merge das bases de dados. Há softwares públicos disponíveis nesta área: RecLink IESC - UFRJ e PAREIA - Departamento de Ciência da Computação da UFMG. Uma outra limitação é o tamanho das bases e seus usos administrativos que impedem a leitura dos dados. O DCC utiliza o processamento paralelo em laboratórios independentes como saída para esta leitura de grandes volumes de dados.

O PAREAMENTO UFMG - Universidade Federal DE BASE de Minas Gerais DE DADOS Cedeplar REGISTROS - Centro de Desenvolvimento ADMINISTRATIVOS e Planejamento Regional E PESQUISAS DE CAMPO AIBF Pesquisa Domiciliar de Linha de Base do Bolsa Família Com o CadUnico, com Prova Brasil, GFIP, Censo Escolar, SIM, etc.. Pesquisas de Coorte Pelotas, Ribeirão Preto, Maranhão, etc. com CadUnico, GFIP, RAIS, Censo Escolar, etc. Censo Demográfico com CadUnico, GFIP, RAIS, Censo Escolar, etc. (Caso da Data de Nascimento no Censo Demográfico)

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves A M O S T R A G E M T R A T A M E N T O O p o n to d e p a rtid a d a a v a lia ç ã o fo i a d e fin iç ã o d a a m o s tra d e e s c o la s e m R ib e ir ã o d a s N e v e s, p a r a a e n tre v is ta d e a lu n o s m a tric u la d o s n a r e d e e s ta d u a l n a 1 a S é r ie d o E n s in o M é d io, c o m a e x p e c ta tiv a d e a d e s ã o a o P r o g ra m a P o u p a n ç a J o v e m. E s ta s e s c o la s a m o s tra d a s r e p re s e n ta m o g r u p o d e T R A T A M E N T O, o u s e ja, a p o p u la ç ã o a s e r b e n e fic ia d a p e la s in te r v e n ç õ e s d o p r o g r a m a. CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves A M O S T R A G E M T R A T A M E N T O O e s q u e m a a d o ta d o p a ra a s e le ç ã o d a a m o s tra d e a lu n o s p a ra a p e s q u is a d e a v a lia ç ã o d o P ro g ra m a P o u p a n ç a J o v e m, n o m u n ic íp io d e R ib e irã o d a s N e v e s (g ru p o tra ta m e n to ), te m c o m o b a s e o p ro c e d im e n to d e a m o s tra g e m p o r c o n g lo m e ra d o s e m u m e s tá g io c o m e s tra tific a ç ã o g e o g rá fic a. O s e s tra to s fo ra m d e fin id o s e m R ib e irã o d a s N e v e s c o m o a s re g iõ e s g e o g rá fic a s C e n tro, V e n e z a e J u s tin ó p o lis. A a lo c a ç ã o d a s e s c o la s e m c a d a u m d o s e s tra to s fo i fe ita d e m a n e ira p ro p o rc io n a l a o n ú m e ro d e e s c o la s e m c a d a u m a d a s re g iõ e s. P a ra a s e le ç ã o d a s e s c o la s fo i a d o ta d o u m p ro c e d im e n to d e a m o s tra g e m c o m p ro b a b ilid a d e s p ro p o rc io n a is a o ta m a n h o (P P T ), s e n d o q u e a m e d id a d e ta m a n h o a d o ta d a fo i o n ú m e ro d e a lu n o s m a tric u la d o s n a 1 ª S é rie d o E n s in o M é d io. A s e s c o la s s e le c io n a d a s e s tã o n a T a b e la a s e g u ir... CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves T a b e la 2 E s c o la s se lec io n a d a s (G r u p o T r a ta m e n to ) E s tr a to E s c o la N. d e a lu n os - 1 ª S é r ie E M 1 E E J O S E B O N IF A C IO N O G U E IR A 1 7 5 (C e n tro ) E E D O B A IR R O S A N T IN H O 2 2 1 E E P R O F G U E R IN O C A S A S S A N T A 1 9 6 E E A L E S S A N D R A S A L U M C A D A R 6 1 2 (J u stin ó p o lis) E E J O S E L U IS D E C A R V A L H O 6 7 E E A N T O N IO M IG U E L C E R Q U E IR A N E T O 3 3 1 E E J O S E J O A Q U IM L A G E S 1 7 9 E E M A N O E L M A R T IN S D E M E L O 1 4 3 3 E E D O B A IR R O S A N G E N A R O 2 7 9 ( V e n e z a) E E P R O F H E L V E C IO D A H E 3 5 9 T o ta l 2.0 1 1 CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves C O M O F A Z E R O C O N T R O L E? A e s tra té g ia p a ra e la b o ra r u m a a m o s tra d e g ru p o d e c o n tro le p a ra o s b e n e ficiá rios d o P o u p a n ça J o v e m e m R ib e irã o d a s N e v e s fo i a m o s tra r e sc o la s e s ta d u a is e m m u n ic íp io s v iz in h o s a N e ve s. O s m a p a s q u e s e s e g u e m m o s tra m a v iz in h a nça m u n ic ip a l d e N e ve s e o s três a g lo m e ra d o s e sp a cia is d e e sco la s e m N e v e s. CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves A M O S T R A G E M C O N T R O L E O s e s tra tos d o g ru p o c o n tro le fo ram d e fin id o s c o m o a s re g iõ e s ge o g rá fic a s d os m un ic íp ios d e P ed ro L e o p o ld o, E s m e ra ld a s e B e lo H o riz o n te (lo c a liz a d a s e m V en d a N o va ) q u e s ã o viz in h a s a R ib e irã o d as N eves. A a lo c aç ã o d a s es c o las e m c a d a u m d o s e s trato s fo i fe ita d e m an e ira p ro p o rc io n a l a o n ú m e ro d e e sc ola s e m c a d a u m a d as re g iõ e s. CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves A M O S T R A G E M C O N T R O L E A s e le ç ã o d a s e s c o la s lo c a liz a d a s e m P e d r o L e o p o ld o f o i r e a liz a d a c o m p r o b a b ilid a d e s p r o p o r c io n a is à d is t â n c ia à s e s c o la s lo c a liz a d a s n a r e g iã o c e n t r a l d e R ib e ir ã o d a s N e v e s, c o n s id e r a n d o m a io r e s p r o b a b ilid a d e s p a r a e s c o la s m a is p r ó x im a s. O m e s m o p r o c e d im e n t o f o i a d o t a d o p a r a a s e le ç ã o d a s e s c o la s lo c a liz a d a s e m E s m e r a ld a s e B e lo H o r iz o n t e, c o m p r o b a b ilid a d e s p r o p o r c io n a is à d is t â n c ia à s e s c o la s lo c a liz a d a s r e s p e c t iv a m e n t e n a s r e g iõ e s d e V e n e z a e J u s t in ó p o lis ( e m R ib e ir ã o d a s N e v e s ). CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves T ab ela 3 E scolas selecio na d as (G ru p o T rata m ento) E str ato E scola N. d e a lu nos - 1ª S érie E M 1 E.E. R U I B A R B O S A 78 (Pedro L eop old o) E E. IM A C U L A D A C O N C E IÇ Ã O 34 2 E E G E R A L D IN A A N A G O M E S 15 9 E E A F R Â N IO M E L O F R A N C O 14 6 2 (B elo H orizonte) E E M E N IN O JE S U S D E P R A G A 18 3 E E C A R L O S D R U M O N D A N D R A D E 46 6 E E G E T Ú L IO V A R G A S 20 6 E E M A R G A R ID A M. P R A D O 11 0 3 E E M E L O V IA N A 14 1 (E sm eraldas) C A IX A E SC O L A R S A N T A Q U IT É R IA 49 1 T otal 2.3 22 CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves A P E S Q U IS A D E L IN H A D E B A S E N E V E S E C O N T R O L E e m 2 0 0 7 E m N o v e m b ro d e 2 0 0 7 fo i re a liza d a u m a p e s q u is a d e c a m p o n a s e s c o la s d e tra ta m e n to e c o n tro le d e a c o rd o c o m o p la n o a m o s tra l a n te rio rm e n te d e s c rito. E s ta p e s q u is a s e rve p a ra c o n s tru ir va riá v e is d e c o n tro le s o c io e c o n ô m ic o e in d ic a d o re s c o m p o rta m e n ta is d e d e s e m p e n h o p a ra a a va lia ç ã o d e im p a c to d o P ro g ra m a P o u p a n ç a Jo v e m. A a n á lis e d a p rim e ira ro d a d a n ã o p e rm ite c a p ta r im p a c to, tã o s o m e n te d ife re n c ia is q u e d e te rm in a ria m o v ié s d e lin h a d e b a s e (d ife re n c ia is ) e q u e p e rm itiria m ta m b é m u m a a va lia ç ã o d a e s tra té g ia e s p a c ia l. Q u a n to m e n o re s fo re m a s d ife re n ç a s e n tre tra ta m e n to e c o n tro le m a is b e m s u c e d id a te rá s id o a e s tra té g ia d e a va lia ç ã o. CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves O Teste da Aleatorização Espacial A m elhor form a de se testar as condições de aleatorização espacial é estim ar um a regressão logito cuja variável dependente é tratam ento (tratam ento=1 e controle=0). Utilizar o m aior núm ero de variáveis independentes possível. Esperar que a m aioria destas variáveis não sejam estatisticam ente significantes. No caso de poucas variáveis significantes a estratégia de controle foi aproxim adam ente bem sucedida. É de se esperar que a controle pela adjacência geográfica não seja perfeito, cabendo o uso de controles estatísticos na hora de calcular o im pacto a partir da segunda rodada de cam po (follow up). CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves A v a riá v e l d e p e n d e n te é tra ta m e n to, e a e s tim a tiv a lo g ito u tiliz o u o p ro g ra m a s ta ta, c o n tro la n d o p o r a m o s tra s c o m p le x a s. P a ra fa c ilita r a v is u a liz a ç ã o n o s lid e, a s v a riá v e is s e rã o a p re s e n ta d a s e m p a rte s, m a s c o rre s p o n d e m a u m a e s tim a tiv a ú n ic a. Su r v e y: Lo gi s t i c r eg r es sio n Nu m b e r o f st r a t a = 6 N umb e r o f ob s = 22 64 Nu m b e r o f PS U s = 2 0 P opu l a ti o n s iz e = 8 3 1 5. 21 D esi g n d f = 14 F ( 1 4, 1 ) =. P rob > F =. -- - - - --- -- -- - - - --- -- - -- --- -- - -- -- - -- -- - --- - - -- - - - --- - - -- - - -- -- - - - --- -- -- - - -- -- L i ne ar i ze d t r a tam en to C oe f. S td. E rr. t P > t [9 5% C o nf. I nt e r va l] -- - - - --- -- -- - + - --- -- - -- - -- -- - -- -- - -- -- - --- - - -- - - - --- - - -- - - -- -- - - - --- -- -- - - -- -- _I v 0 2 04_ ct ~2 -.0 0 48 5 3. 19 17 9 03-0. 0 3 0.98 0 -.4 16 2 0 2 2.4 0 6 49 62 _I v 0 2 04_ ct ~3. 25 2 87 69. 16 30 8 41 1. 5 5 0.14 3 -.0 96 9 0 3 7.6 0 2 65 75 _I v 0 2 04_ ct ~4. 40 9 59 21. 20 96 2 21 1. 9 5 0.07 1 -.0 40 0 0 2 7.8 5 9 18 68 _I v 0 4 04_ 1_ ~1. 36 0 76 55. 18 25 4 09 1. 9 8 0.06 8 -.0 30 7 4 5 7.7 5 2 27 6 8 _I v 0 4 04_ 1_ ~2. 06 5 78 28. 34 95 8 13 0. 1 9 0.85 3 -.6 83 9 9 4 5. 8 15 56 _I v 0 4 04_ 1_ ~3 -. 09 5 81 14. 35 96 1 73-0. 2 7 0.79 4 -.8 67 1 1 3 7.6 7 5 49 09 _I v 0 4 05_ 1_ ~1. 00 3 65 19. 23 16 3 31 0. 0 2 0.98 8 -.4 93 1 5 1 7.5 0 0 45 56 _I v 0 4 05_ 1_ ~2. 03 5 89 15. 22 31 3 23 0. 1 6 0.87 5 -.4 42 6 7 9 7.5 1 4 46 27 _I v 0 2 05_ ct ~2. 33 6 98 81. 29 88 6 63 1. 1 3 0.27 8 -.3 04 0 1 6 5.9 7 7 99 26 _I v 0 2 05_ ct ~3. 41 5 41 83. 14 18 1 85 2. 9 3 0.01 1.1 11 2 4 7 9.7 1 9 58 88 _I v 0 2 05_ ct ~4. 25 7 08 43. 15 45 5 35 1. 6 6 0.11 8 -.0 74 3 9 9 9.5 8 8 56 85 _I v 0 2 05_ ct ~5. 25 3 95 16. 19 76 8 67 1. 2 8 0.22 0 -.1 70 0 4 4 1.6 7 7 94 74 m ae_ vi va -. 26 3 64 68.1 69 9 82-1. 5 5 0.14 3 -.6 28 2 2 1 8.1 0 0 92 83 p ai_ vi vo. 22 4 01 17. 13 39 3 09 1. 6 7 0.11 7 -.0 63 2 4 1 5. 5 1 12 65 vo l u n t_a tv ~i. 00 3 53 97. 14 95 4 07 0. 0 2 0.98 1 -.3 17 1 9 3 1.3 2 4 27 26 vi o l e n_e sc ~a. 08 8 59 44. 13 22 8 92 0. 6 7 0.51 4 -.1 95 1 3 7 6.3 7 2 32 65 CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves N o c o n ju n t o d e v a r iá v e is c a t e g ó r ic a s d e c o r, r e p e t ê n c ia n o f u n d a m e n t a l, n o m é d io, r e lig iã o e o r f a n d a d e, a p e n a s a s c a t e g o r ia s 1 r e p e t ê n c ia n o f u n d a m e n t a l e c r e n te f o r a m e s ta t is t ic a m e n te s ig n if ic a n te s. Survey: Logistic regression Preto=2 Pardo=3, Demais=4 1=1rep no EF 2=2rep no EF 3=3+rep no EF 1=1rep no EM 2=2+rep no EM 2=Protestante 3=Crente 4=Demais Religiões 5=Sem Relig. Number S u r v e y : of L o gstrata i s t i c r e g= r e s s i o n 6 Number of obs = 2264 Number of PSUs = 20 Population size = 8315.21 N u m b e r o f s t r a t a = 6 NDesign u m b e r odf f o b s = 2 2 614 4 N u m b e r o f P S U s = 2 0 P o p u l a t i o n s i z e = 8 3 1 5. 2 1 DF( e s i g14, n d f 1) = 1. 4 F Prob ( 1 4 >, F 1 ) =. P r o b > F =. ------------------------------------------------------------------------------ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Linearized i e t r a t a m e n t o C o e f. S t d. E r r. t P > t [ 9 5 % C o n f. I n t e r v a l ] tratamento Coef. Std. Err. P> t [95% Conf. Interval] - - - - - - - - - - - - - + - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -------------+---------------------------------------------------------------- _ I v 0 2 0 4 _ c t ~ 2 -. 0 0 4 8 5 3. 1 9 1 7 9 0 3-0. 0 3 0. 9 8 0 -. 4 1 6 2 0 2 2. 4 0 6 4 9 6 2 _Iv0204_ct~2_ I v 0 2 0 4 _ c t ~ 3.-.004853 2 5 2 8 7 6 9.19179031 6 3 0 8 4 1-0.03 1. 5 5 0.980 1 4 3 -.4162022. 0 9 6 9 0 3 7.4064962 6 2 6 5 7 5 _ I v 0 2 0 4 _ c t ~ 4. 4 0 9 5 9 2 1. 2 0 9 6 2 2 1 1. 9 5 0. 0 7 1 -. 0 4 0 0 0 2 7. 8 5 9 1 8 6 8 _Iv0204_ct~3.2528769.1630841 1.55 0.143 -.0969037.6026575 _ I v 0 4 0 4 _ 1 _ ~ 1. 3 6 0 7 6 5 5. 1 8 2 5 4 0 9 1. 9 8 0. 0 6 8 -. 0 3 0 7 4 5 7. 7 5 2 2 7 6 8 _Iv0204_ct~4_ I v 0 4 0 4 _ 1 _ ~ 2.4095921 0 6 5 7 8 2 8.2096221 3 4 9 5 8 1 3 01.95. 1 9 0.071. 8 5 3 -.0400027-. 6 8 3 9 9 4 5.8591868. 8 1 5 5 6 _Iv0404_1_~1_ I v 0 4 0 4 _ 1 _ ~ 3 -.3607655. 0 9 5 8 1 1 4.1825409. 3 5 9 6 1 7 3-1.98 0. 2 7 0.0680. 7 9 4 -.0307457. 8 6 7 1 1 3 7.7522768 6 7 5 4 9 0 9 _ I v 0 4 0 5 _ 1 _ ~ 1. 0 0 3 6 5 1 9. 2 3 1 6 3 3 1 0. 0 2 0. 9 8 8 -. 4 9 3 1 5 1 7. 5 0 0 4 5 5 6 _Iv0404_1_~2.0657828.3495813 0.19 0.853 -.6839945.81556 _ I v 0 4 0 5 _ 1 _ ~ 2. 0 3 5 8 9 1 5. 2 2 3 1 3 2 3 0. 1 6 0. 8 7 5 -. 4 4 2 6 7 9 7. 5 1 4 4 6 2 7 _Iv0404_1_~3_ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 2 -.0958114. 3 3 6 9 8 8 1.3596173 2 9 8 8 6 6 3-0.27 1. 1 3 0.794. 2 7 8 -.8671137-. 3 0 4 0 1 6 5.6754909 9 7 7 9 9 2 6 _Iv0405_1_~1_ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 3.0036519 4 1 5 4 1 8 3.2316331 1 4 8 1 8 5 20.02 9 3 0.988 0 1 1 -.4931517. 1 1 1 2 4 7 9.5004556 7 1 9 5 8 8 8 _ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 4. 2 5 7 0 8 4 3. 1 5 4 5 5 3 5 1. 6 6 0. 1 1 8 -. 0 7 4 3 9 9 9. 5 8 8 5 6 8 5 _Iv0405_1_~2 _ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 5..0358915 2 5 3 9 5 1 6..2231323 1 9 7 6 8 6 7 10.16. 2 8 00.875. 2 2 0 -.4426797 -. 1 7 0 0 4 4 1..5144627 6 7 7 9 4 7 4 _Iv0205_ct~2 m a e _ v i v a -.3369881. 2 6 3 6 4 6 8.2988663. 1 6 9 9 8 2-1.131. 5 5 0.2780. 1 4 3 -.3040165. 6 2 8 2 2 1 8.9779926 1 0 0 9 2 8 3 _Iv0205_ct~3 p a i _ v i v o.4154183. 2 2 4 0 1 1 7.14181851 3 3 9 3 0 9 2.93 1. 6 7 0.0110. 1 1 7 -.1112479. 0 6 3 2 4 1 5.7195888. 5 1 1 2 6 5 v o l u n t _ a t v ~ i. 0 0 3 5 3 9 7. 1 4 9 5 4 0 7 0. 0 2 0. 9 8 1 -. 3 1 7 1 9 3 1. 3 2 4 2 7 2 6 _Iv0205_ct~4 v i o l e n _ e s c ~ a..2570843 0 8 8 5 9 4 4..1545535 1 3 2 2 8 9 2 01.66. 6 7 00.118. 5 1 4 -.0743999 -. 1 9 5 1 3 7 6..5885685 3 7 2 3 2 6 5 _Iv0205_ct~5 v i o l e n _ f a m ~ a -.2539516. 1 1 6 1 0 5 2.1976867. 1 4 9 6 9 2 6-1.28 0. 7 8 0.2200. 4 5 1 -.1700441. 4 3 7 1 6 3 9.6779474 2 0 4 5 3 5 _ I v 0 3mae_viva 0 5 _ c t ~ 2 -.2636468. 1 9 8 5 0 2..169982 3 2 5 1 1 6-1.55 0. 6 1 00.143. 5 5 1 -.6282218 -. 4 9 8 8 0 2 4..1009283 8 9 5 8 0 6 4 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 3. 2 3 9 7 5 9 9. 3 6 1 5 1 9 5 0. 6 6 0. 5 1 8 -. 5 3 5 6 2 2 3 1. 0 1 5 1 4 2 _ I v 0 3pai_vivo 0 5 _ c t ~ 4..2240117 0 6 5 0 2 5 7..1339309 3 6 8 1 5 0 3 01.67. 1 8 00.117. 8 6 2 -.0632415 -. 7 2 4 5 7 8 1. 8.511265 5 4 6 2 9 5 volunt_atv~i _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 5 -.0035397. 4 0 8 5 8 0 8.1495407. 5 1 4 1 1 4 5-0.020. 7 9 0.9810. 4 4 0 -.3171931 1. 5 1 1 2 4 7.3242726 6 9 0 8 5 2 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 6 -. 0 1 8 5 4 0 6. 3 3 9 5 6 6 5-0. 0 5 0. 9 5 7 -. 7 4 6 8 3 8 3. 7 0 9 7 5 7 2 violen_esc~a.0885944.1322892 0.67 0.514 -.1951376.3723265 s e x o _ m a s c. 1 4 1 7 8 9 8. 0 8 8 5 5 8 8 1. 6 0 0. 1 3 2 -. 0 4 8 1 4 9 9. 3 3 1 7 2 9 5 violen_fam~a r e l a ç _ s e x -.1161052 -. 1 4 5 2 8 9 6..1496926 1 1 6 4 5 2 9-0.78-1. 2 5 00.451. 2 3 3 -.4371639 -. 3 9 5 0 5 6 3.2049535. 1 0 4 4 7 7 CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves F( 14, 1) =. N o c o n ju n to d e v a riá v e is r e fe r e n te Prob s > F a a tiv = id a. d e s v o lu n tá ria s s o c------------------------------------------------------------------------------ ia is, v io lê n c ia n a e s c o la, v io lê n c ia Linearized tratamento Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] n a fa m ília, E-------------+---------------------------------------------------------------- s c o la rid a d e d o C h e fe, s e x o e _Iv0204_ct~2 -.004853.1917903-0.03 0.980 -.4162022.4064962 in ic ia ç ã o s e x u a l n e n h u m a s e m o s tro u _Iv0204_ct~3.2528769.1630841 1.55 0.143 -.0969037.6026575 _Iv0204_ct~4.4095921.2096221 1.95 0.071 -.0400027.8591868 _Iv0404_1_~1.3607655.1825409 1.98 0.068 -.0307457.7522768 e s ta tis tic a m e n te _Iv0404_1_~2 s ig n ific.0657828 a n te.3495813. 0.19 0.853 -.6839945.81556 Atividades Voluntárias, Violência Escola Violência Familia 2=Estudou até 4a série 3=EF incompleto e comp 4=Ensino Médio I e C 5= Superior 6= Outras, Chefe eu mesmo Number of PSUs = 20 Population size = 8315.21 Design df = 14 _Iv0404_1_~3 -.0958114.3596173-0.27 0.794 -.8671137.6754909 S u r v e y : L o g i s t i c r e g r e s s i o n _Iv0405_1_~1.0036519.2316331 0.02 0.988 -.4931517.5004556 _Iv0405_1_~2.0358915.2231323 0.16 0.875 -.4426797.5144627 N u m b e r o f s t r a t a = 6 N u m b e r o f o b s = 2 2 6 4 N u m b e r o f P S U s = 2 0 P o p u l a t i o n s i z e = 8 3 1 5. 2 1 _Iv0205_ct~2.3369881.2988663 1.13 0.278 -.3040165.9779926 D e s i g n d f = 1 4 _Iv0205_ct~3.4154183.1418185 2.93 0.011 F ( 1 4,.11124791 ) =.7195888. P r o b > F =. _Iv0205_ct~4.2570843.1545535 1.66 0.118 -.0743999.5885685 _Iv0205_ct~5.2539516.1976867 1.28 0.220 -.1700441.6779474 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - L i n e a r i z e d mae_viva -.2636468.169982-1.55 0.143 -.6282218.1009283 t r a t a m e n t o C o e f. S t d. E r r. t P > t [ 9 5 % C o n f. I n t e r v a l ] - - - - -pai_vivo - - - - - - - - + - - -.2240117 - - - - - - - - - - -.1339309 - - - - - - - - - - - - - -1.67 - - - - - - -0.117 - - - - - - - - -.0632415 - - - - - - - - - - - - - -.511265 - - - - - - _ I v 0 2 0 4 _ c t ~ 2 -. 0 0 4 8 5 3. 1 9 1 7 9 0 3-0. 0 3 0. 9 8 0 -. 4 1 6 2 0 2 2. 4 0 6 4 9 6 2 volunt_atv~i.0035397.1495407 0.02 0.981 -.3171931.3242726 _ I v 0 2 0 4 _ c t ~ 3. 2 5 2 8 7 6 9. 1 6 3 0 8 4 1 1. 5 5 0. 1 4 3 -. 0 9 6 9 0 3 7. 6 0 2 6 5 7 5 _ violen_esc~a I v 0 2 0 4 _ c t ~ 4.0885944. 4 0 9 5 9 2 1.1322892. 2 0 9 6 2 2 1 0.67 1. 9 5 0.5140. 0 7 1 -.1951376. 0 4 0 0 0 2 7.3723265. 8 5 9 1 8 6 8 _ I v 0 4 0 4 _ 1 _ ~ 1. 3 6 0 7 6 5 5. 1 8 2 5 4 0 9 1. 9 8 0. 0 6 8 -. 0 3 0 7 4 5 7. 7 5 2 2 7 6 8 violen_fam~a -.1161052.1496926-0.78 0.451 -.4371639.2049535 _ I v 0 4 0 4 _ 1 _ ~ 2. 0 6 5 7 8 2 8. 3 4 9 5 8 1 3 0. 1 9 0. 8 5 3 -. 6 8 3 9 9 4 5. 8 1 5 5 6 _Iv0305_ct~2 4 0 4 _ 1 _ 3 -..198502 0 9 5 8 1 1 4..325116 3 5 9 6 1 7 3-0.610. 2 7 0.5510. 7 9 4 -.4988024. 8 6 7 1 1 3 7.8958064. 6 7 5 4 9 0 9 _ I v 0 4 0 5 _ 1 _ ~ 1. 0 0 3 6 5 1 9. 2 3 1 6 3 3 1 0. 0 2 0. 9 8 8 -. 4 9 3 1 5 1 7. 5 0 0 4 5 5 6 _Iv0305_ct~3.2397599.3615195 0.66 0.518 -.5356223 1.015142 _ I v 0 4 0 5 _ 1 _ ~ 2. 0 3 5 8 9 1 5. 2 2 3 1 3 2 3 0. 1 6 0. 8 7 5 -. 4 4 2 6 7 9 7. 5 1 4 4 6 2 7 _Iv0305_ct~4 2 0 _ 2.0650257. 3 3 6 9 8 8 1.3681503. 2 9 8 8 6 6 3 0.18 1. 1 3 0.8620. 2 7 8 -.7245781. 3 0 4 0 1 6 5.8546295. 9 7 7 9 9 2 6 _ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 3. 4 1 5 4 1 8 3. 1 4 1 8 1 8 5 2. 9 3 0. 0 1 1. 1 1 1 2 4 7 9. 7 1 9 5 8 8 8 _Iv0305_ct~5 -.4085808.5141145-0.79 0.440-1.511247.6940852 _ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 4. 2 5 7 0 8 4 3. 1 5 4 5 5 3 5 1. 6 6 0. 1 1 8 -. 0 7 4 3 9 9 9. 5 8 8 5 6 8 5 _Iv0305_ct~6 2 0 _ 5 -.0185406. 2 5 3 9 5 1 6.3395665 1 9 7 6 8 6 7-0.05 1. 2 8 0.957 2 2 0 -.7468383. 1 7 0 0 4 4 1.7097572. 6 7 7 9 4 7 4 m a e _ v i v a -. 2 6 3 6 4 6 8. 1 6 9 9 8 2-1. 5 5 0. 1 4 3 -. 6 2 8 2 2 1 8. 1 0 0 9 2 8 3 sexo_masc.1417898.0885588 1.60 0.132 -.0481499.3317295 p a i _ v i v o. 2 2 4 0 1 1 7. 1 3 3 9 3 0 9 1. 6 7 0. 1 1 7 -. 0 6 3 2 4 1 5. 5 1 1 2 6 5 v o l urelaç_sex n t _ a t v ~ i -.1452896. 0 0 3 5 3 9 7.11645291 4 9 5 4 0 7-1.25 0. 0 2 0.233 9 8 1 -.3950563. 3 1 7 1 9 3 1..104477 3 2 4 2 7 2 6 v i o l e n _ e s c ~ a. 0 8 8 5 9 4 4. 1 3 2 2 8 9 2 0. 6 7 0. 5 1 4 -. 1 9 5 1 3 7 6. 3 7 2 3 2 6 5 i_autoestima -.6410938.4616482-1.39 0.187-1.631231.3490431 v i o l e n _ f a m ~ a -. 1 1 6 1 0 5 2. 1 4 9 6 9 2 6-0. 7 8 0. 4 5 1 -. 4 3 7 1 6 3 9. 2 0 4 9 5 3 5 _ I v i_domínio 0 3 0 5 _ c t ~ 2.9511172. 1 9 8 5 0 2.3375769. 3 2 5 1 1 6 2.82 0. 6 1 0.0140. 5 5 1 -.2270866. 4 9 8 8 0 2 4 1.675148. 8 9 5 8 0 6 4 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 3. 2 3 9 7 5 9 9. 3 6 1 5 1 9 5 0. 6 6 0. 5 1 8 -. 5 3 5 6 2 2 3 1. 0 1 5 1 4 2 i_autodeterm.0222739.3546739 0.06 0.951 -.7384259.7829737 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 4. 0 6 5 0 2 5 7. 3 6 8 1 5 0 3 0. 1 8 0. 8 6 2 -. 7 2 4 5 7 8 1. 8 5 4 6 2 9 5 _ I v 0 i_anomia 3 0 5 _ c t ~ 5 -.7931705. 4 0 8 5 8 0 8.2510753. 5 1 4 1 1 4 5-3.16 0 7 9 0.0070. 4 4 0-1.3316741. 5 1 1 2 4 7 -.2546676. 6 9 4 0 8 5 2 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 6 -. 0 1 8 5 4 0 6. 3 3 9 5 6 6 5-0. 0 5 0. 9 5 7 -. 7 4 6 8 3 8 3. 7 0 9 7 5 7 2 i_ausnorm.4500078.2404798 1.87 0.082 -.0657701.9657857 s e x o _ m a s c. 1 4 1 7 8 9 8. 0 8 8 5 5 8 8 1. 6 0 0. 1 3 2 -. 0 4 8 1 4 9 9. 3 3 1 7 2 9 5 serviços_p~1 r e l a ç _ s e x -.2340999. 1 4 5 2 8 9 6.1184715. 1 1 6 4 5 2 9-1.981. 2 5 0.0680. 2 3 3 -.0199962-. 3 9 5 0 5 6 3.488196. 1 0 4 4 7 7 i _ a u t o e s t i m a -. 6 4 1 0 9 3 8. 4 6 1 6 4 8 2-1. 3 9 0. 1 8 7-1. 6 3 1 2 3 1. 3 4 9 0 4 3 1 serviços_p~2.3475356.4258683 0.82 0.428 -.565861 1.260932 i _ d o m í n i o. 9 5 1 1 1 7 2. 3 3 7 5 7 6 9 2. 8 2 0. 0 1 4. 2 2 7 0 8 6 6 1. 6 7 5 1 4 8 i bens_durav~1 _ a u t o d e t e r m -.1750243. 0 2 2 2 7 3 9.0952619. 3 5 4 6 7 3 9-1.84 0. 0 6 0.087 9 5 1 -.3793409. 7 3 8 4 2 5 9.0292922. 7 8 2 9 7 3 7 i _ a n o m i a -. 7 9 3 1 7 0 5. 2 5 1 0 7 5 3-3. 1 6 0. 0 0 7-1. 3 3 1 6 7 4 -. 2 5 4 6 6 7 6 CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves N o c o n ju n to _Iv0204_ct~4 d e v a riá.4095921 v e is.2096221 re fe1.95 re n0.071 te s -.0400027 a.8591868 e s c a la s _Iv0404_1_~1.3607655.1825409 1.98 0.068 -.0307457.7522768 p s ic o m é tric a s, ín_iv0404_1_~2 d ic e s d e.0657828 s e rv.3495813 iç o s e 0.19 riq0.853 u e z a-.6839945 s c o m.81556 p o s s e _Iv0404_1_~3 -.0958114.3596173-0.27 0.794 -.8671137.6754909 _Iv0405_1_~1.0036519.2316331 0.02 0.988 -.4931517.5004556 d e b e n s, b o ls a fa m ília, b p c e to ta l d e b e n e fíc io s re c e b id o s, _Iv0405_1_~2.0358915.2231323 0.16 0.875 -.4426797.5144627 _Iv0205_ct~2.3369881.2988663 1.13 0.278 -.3040165.9779926 fo ra m s ig n fic a n te _Iv0205_ct~3 s o s.4154183 ín d ic.1418185 e s d e 2.93 d0.011 o m ín.1112479 io, a.7195888 n o m ia, _Iv0205_ct~4.2570843.1545535 1.66 0.118 -.0743999.5885685 a u s ê n c ia d e n o _Iv0205_ct~5 rm a s, s e.2539516 rv iç o.1976867 s p ú b1.28 lic o0.220 s a o -.1700441 d o m.6779474 ic ílio e mae_viva -.2636468.169982-1.55 0.143 -.6282218.1009283 n ú m e ro d e b e n e fíc io pai_vivo s re c e.2240117 b id o.1339309 s n o d o1.67 m ic0.117 ílio.-.0632415.511265 Recebe Bolsa Família Recebe BPC Soma de Benefícios na Família _Iv0204_ct~2 -.004853.1917903-0.03 0.980 -.4162022.4064962 _Iv0204_ct~3.2528769.1630841 1.55 0.143 -.0969037.6026575 volunt_atv~i.0035397.1495407 0.02 0.981 -.3171931.3242726 S u r v e y : L o g i s t i c r e g r e s s i o n violen_esc~a.0885944.1322892 0.67 0.514 -.1951376.3723265 violen_fam~a N u m b e r o f s t r a t a -.1161052 =.1496926 6-0.78 N0.451 u m b e r o f -.4371639 o b s =.2049535 2 2 6 4 _Iv0305_ct~2 N u m b e r o f P S U s.198502 = 2 0.325116 0.61 P0.551 o p u l a t i o n -.4988024 s i z e =.89580648 3 1 5. 2 1 D e s i g n d f = 1 4 _Iv0305_ct~3.2397599.3615195 0.66 F 0.518 ( 1 4, -.5356223 1 ) = 1.015142. _Iv0305_ct~4.0650257.3681503 0.18 P0.862 r o b > F -.7245781 =.8546295. _Iv0305_ct~5 -.4085808.5141145-0.79 0.440-1.511247.6940852 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - _Iv0305_ct~6 -.0185406 L i.3395665 n e a r i z e d -0.05 0.957 -.7468383.7097572 t rsexo_masc a t a m e n t o.1417898 C o e f. S.0885588 t d. E r r. 1.60 t P 0.132 > t -.0481499 [ 9 5 % C o n f. I n.3317295 t e r v a l ] - - - -relaç_sex - - - - - - - - - + - - --.1452896 - - - - - - - - - - - -.1164529 - - - - - - - - - - - --1.25 - - - - - - - -0.233 - - - - - - - - --.3950563 - - - - - - - - - - - - - -.104477 - - - - - - _ I v 0 2 0 4 _ c t ~ 2 -. 0 0 4 8 5 3. 1 9 1 7 9 0 3-0. 0 3 0. 9 8 0 -. 4 1 6 2 0 2 2. 4 0 6 4 9 6 2 i_autoestima _ I v 0 2 0 4 _ c t ~ 3 -.6410938. 2 5 2 8 7 6 9..4616482 1 6 3 0 8 4 1-1.39 1. 5 5 00.187. 1 4 3 --1.631231. 0 9 6 9 0 3 7..3490431 6 0 2 6 5 7 5 _ I v 0i_domínio 2 0 4 _ c t ~ 4.9511172 4 0 9 5 9 2 1.3375769 2 0 9 6 2 2 1 12.82 9 5 0.014 0 7 1 -.2270866. 0 4 0 0 0 2 7. 1.675148 8 5 9 1 8 6 8 _ I v 0 4 0 4 _ 1 _ ~ 1. 3 6 0 7 6 5 5. 1 8 2 5 4 0 9 1. 9 8 0. 0 6 8 -. 0 3 0 7 4 5 7. 7 5 2 2 7 6 8 i_autodeterm.0222739.3546739 0.06 0.951 -.7384259.7829737 _ I v 0 4 0 4 _ 1 _ ~ 2. 0 6 5 7 8 2 8. 3 4 9 5 8 1 3 0. 1 9 0. 8 5 3 -. 6 8 3 9 9 4 5. 8 1 5 5 6 _ I v 0 4i_anomia 0 4 _ 1 _ ~ 3 -.7931705 -. 0 9 5 8 1 1 4..2510753 3 5 9 6 1 7 3-3.16-0. 2 7 00.007. 7 9 4-1.331674 -. 8 6 7 1 1 3 7 -.2546676. 6 7 5 4 9 0 9 _ I v 0i_ausnorm 4 0 5 _ 1 _ ~ 1.4500078 0 0 3 6 5 1 9.24047982 3 1 6 3 3 1 01.87 0 2 0.082 9 8 8 -.0657701-. 4 9 3 1 5 1 7.9657857 5 0 0 4 5 5 6 _ I v 0 4 0 5 _ 1 _ ~ 2. 0 3 5 8 9 1 5. 2 2 3 1 3 2 3 0. 1 6 0. 8 7 5 -. 4 4 2 6 7 9 7. 5 1 4 4 6 2 7 serviços_p~1.2340999.1184715 1.98 0.068 -.0199962.488196 _ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 2. 3 3 6 9 8 8 1. 2 9 8 8 6 6 3 1. 1 3 0. 2 7 8 -. 3 0 4 0 1 6 5. 9 7 7 9 9 2 6 serviços_p~2 _ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 3.3475356 4 1 5 4 1 8 3.4258683 1 4 1 8 1 8 5 20.82. 9 3 00.428. 0 1 1.-.565861 1 1 1 2 4 7 9. 1.260932 7 1 9 5 8 8 8 bens_durav~1 _ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 4 -.1750243. 2 5 7 0 8 4 3.0952619 1 5 4 5 5 3 5-1.841. 6 6 0.087 1 1 8 -.3793409. 0 7 4 3 9 9 9.0292922 5 8 8 5 6 8 5 _ I v 0 2 0 5 _ c t ~ 5. 2 5 3 9 5 1 6. 1 9 7 6 8 6 7 1. 2 8 0. 2 2 0 -. 1 7 0 0 4 4 1. 6 7 7 9 4 7 4 dv0327.2438156.1857761 1.31 0.210 -.1546346.6422657 m a e _ v i v a -. 2 6 3 6 4 6 8. 1 6 9 9 8 2-1. 5 5 0. 1 4 3 -. 6 2 8 2 2 1 8. 1 0 0 9 2 8 3 p a i dv0329 _ v i v o -.0533721. 2 2 4 0 1 1 7.2333392 1 3 3 9 3 0 9-0.23 1. 6 7 0.822. 1 1 7 -.5538348-. 0 6 3 2 4 1 5.4470906. 5 1 1 2 6 5 v o l u n t _ benefi a t v ~ i -.2307102. 0 0 3 5 3 9 7.12680821 4 9 5 4 0 7-1.82 0. 0 2 0.090. 9 8 1 -.5026868. 3 1 7 1 9 3 1.0412664 3 2 4 7 2 6 v i o l e n _ e s c ~ a. 0 8 8 5 9 4 4. 1 3 2 2 8 9 2 0. 6 7 0. 5 1 4 -. 1 9 5 1 3 7 6. 3 7 2 3 2 6 5 v i o l e n _ f_cons a m ~ a -.8068955 -. 1 1 6 1 0 5 2..5656446 1 4 9 6 9 2 6-1.43-0. 7 8 00.176. 4 5 1-2.020082 -. 4 3 7 1 6 3 9..4062916 2 0 4 9 5 3 5 ------------------------------------------------------------------------------ _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 2. 1 9 8 5 0 2. 3 2 5 1 1 6 0. 6 1 0. 5 5 1 -. 4 9 8 8 0 2 4. 8 9 5 8 0 6 4 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 3. 2 3 9 7 5 9 9. 3 6 1 5 1 9 5 0. 6 6 0. 5 1 8 -. 5 3 5 6 2 2 3 1. 0 1 5 1 4 2 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 4. 0 6 5 0 2 5 7. 3 6 8 1 5 0 3 0. 1 8 0. 8 6 2 -. 7 2 4 5 7 8 1. 8 5 4 6 2 9 5 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 5 -. 4 0 8 5 8 0 8. 5 1 4 1 1 4 5-0. 7 9 0. 4 4 0-1. 5 1 1 2 4 7. 6 9 4 0 8 5 2 _ I v 0 3 0 5 _ c t ~ 6 -. 0 1 8 5 4 0 6. 3 3 9 5 6 6 5-0. 0 5 0. 9 5 7 -. 7 4 6 8 3 8 3. 7 0 9 7 5 7 2 s e x o _ m a s c. 1 4 1 7 8 9 8. 0 8 8 5 5 8 8 1. 6 0 0. 1 3 2 -. 0 4 8 1 4 9 9. 3 3 1 7 2 9 5 r e l a ç _ s e x -. 1 4 5 2 8 9 6. 1 1 6 4 5 2 9-1. 2 5 0. 2 3 3 -. 3 9 5 0 5 6 3. 1 0 4 4 7 7 CEDEPLAR/UFMG

3- Avaliação de Impacto do Programa Poupança Jovem do Governo de Minas Gerais O Caso de Ribeirão das Neves Tabela 2.4.4: Efeito médio do Programa Poupança Jovem sobre as variáveis de rendimento e movimento, calculada a partir de regressão não-ponderada - segundo fonte de dados utilizados. Resultados do pareamento com o Educacenso 2008 - Ribeirão das Neves (1ª coorte) Variáveis Modelo de Regressão Modelo de Regressão Ponderada ATE ATT ATE Base de Pesquisa Jovem 2007 Promoção -0,0227-0,0081-0,0127 Repetência 0,0121 0,0048 0,0107 Transferência -0,0057-0,0096-0,0057 Abandono -0.0083*** -0.0061** -0.0073** Base pareada Pesquisa Jovem 07/08 e EducaCenso 2008: Variáveis Série/escola EducaCenso 2008 Promoção sem os transferidos -0,019-0,0073-0,0141 Promoção com os transferidos -0,0046 0,0039-0,0003 Repetência sem os transferidos 0.0263** 0,0149 0.0229* Repetência com os transferidos 0.0256** 0,0181 0,0224 Transferência 0,008 0,0094 0,0083 Base pareada Pesquisa Jovem 07/08 e EducaCenso 2008: Variáveis Rendimento / Movimento EducaCenso 2008 Promoção 0.0291* 0,0284 0.0366** Repetência -0.0327** -0.0234* -0.0346*** Transferência 0.0102** 0,0092 0.0124* Abandono -0,0064-0,011-0,0096 Evasão -0,0051-0,0069-0,0071 *** significativo a 1%, ** significativo a 5%, *significativo a 10% Fonte: Base de dados PJ 2007-2008 e Pareamento com o Educacenso 2008

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) Objetivo: Oferecer formação profissional de nível técnico. Alunos do ensino médio da rede estadual. Jovens de 18 a 24 anos que já concluíram o nível médio.

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) Desenho do Programa: Ofertar cursos técnicos em áreas, visando atender a demanda de mão de obra qualificada em cada uma das sub-regiões de Minas Gerais. Carga horária varia de 800 a 2.000 horas/aula com duração de 12 a 34 meses. SEE conta com uma rede de formação profissional que incluí participação de 3 parceiros: instituições credenciadas, prefeituras e escolas da rede estadual de ensino.

4- Programa de Educação Profissionalizante FACE de - Faculdade Minas de Gerais Ciências Econômicas (PEP) Implementação: 110.000 jovens em 153 municípios até o final de 2010. PEP 1 (Março, 2008): 117.000 inscritos, 20.000 jovens ingressaram no programa. PEP 2 (Setembro, 2008): 60.000 inscritos, 10.200 jovens selecionados.

UFMG 4- Programa - Universidade Federal de de Educação Minas Gerais Profissionalizante Cedeplar - Centro de Desenvolvimento de Minas e Planejamento Gerais Regional (PEP) Elegibilidade: Municípios interessados podem se credenciar para oferecer o programa. Preferência é dada aos municípios que têm capacidade de ministrar cursos e que estão em áreas geográficas estratégicas para o estado de Minas Gerais em função da demanda por mão de obra especializada. Os alunos são escolhidos por exame de seleção com provas de português e matemática. Os alunos melhor classificados teriam a preferência tanto da instituição quanto do curso a ser frequentado.

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) Monitoramento: Os jovens ao se inscreverem no programa preenchem uma ficha cadastral com dados pessoais. Além disso, esta base contém as notas de todos os alunos. 106.239 inscritos 20.669 foram aprovados 19.866 matriculados

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) Tabela 3.1: Total de alunos inscritos que cursavam o Ensino Médio ou que já haviam concluído o N % Cursando o EM 35667 33,6 Concluíram o EM: 70572 66,4 até 2000 1384 1,3 2001 3476 3,3 2002 5536 5,2 2003 7872 7,4 2004 9346 8,8 2005 11980 11,3 2006 17311 16,3 2007 13667 12,9 Total 106239 100,0

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) Tabela 3.2: Total de alunos inscritos que trabalham por status de aprovação no PEP- Minas Gerais, 2008. Trabalham Não-trabalham Total Aprovados 13826 6843 20669 Não-aprovados 48249 37321 85570 Total 62075 44164 106239

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) Tabela 3.3: Nota necessária para seleção para o programa por curso e instiuição - Minas Gerais, 2008. Curso Instituição Pontos Inscritos Aprovados Reprovados Técnico de construção civil 1 8 83 70 13 2 3 193 70 123 3 * 54 51 3 Técnico de mecânica 1 6 117 35 82 2 15 211 70 141 3 9 140 70 70 4 7 126 70 56 5 11 457 69 388 6 8 561 67 494 7 10 112 35 77 8 9 199 70 129 9 * 69 69-10 7 40 35 5 11 5 61 56 5 12 8 111 70 41 13 11 117 35 82 14 5 70 69 1 Técnico esteticista 1 6 36 25 11 2 6 134 123 11 3 * 39 39-4 6 184 85 99 5 8 160 60 100 6 6 61 39 22 7 6 37 26 11 Técnico de turismo 1 13 318 30 288 2 7 68 50 18 Técnico de administração em recursos humanos 1 7 140 59 81

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) Potencial Grupo de Controle: Cursos com excedente: alunos inscritos no exame de seleção para o PEP, em cada curso oferecido, que ficaram de fora do programa com nota imediatamente inferior ao valor de corte para classificação. Cursos sem excedente: candidatos de cursos que tiveram excedente, que tiveram a mesma nota que os alunos.

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) 2 AVALIAÇÃO DE IMPACTO SOBRE O FLUXO E PROFICIÊNCIA ESCOLAR 2.1 O Método de Regressão Descontínua A idéia básica do método de regressão descontínua é que o recebimento ou não de um tratamento é determinado, inteiramente ou parcialmente, pelo valor de uma variável chave. Este valor deve ser maior ou menor que um determinado valor de corte. Assume-se que a variável chave está associada às variáveis dependentes de interesse de forma suave. Portanto, qualquer descontinuidade na distribuição condicional da variável dependente em relação a esta variável chave é interpretada como uma evidência causal do tratamento. No caso do PEP, o aluno recebe tratamento se o valor da sua nota no exame de admissão é maior que certo valor que denominamos de ponto de corte. Cada curso ofertado por uma instituição específica tem o seu próprio ponto de coorte.

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) TABELA 8: Estimação do efeito médio do PEP utilizando a Regressão descontinua sobre Proficiência de Matemática segundo a prova PROEB 2009 Curso Instituição Inscritos Aprovados Reprovados Regressão descontínua com controles Regressão descontínua sem controles Coeficiente VAR Coeficiente VAR TÉCNICO DE PANIFICAÇÃO E CONFEITARIA 267571 4 2 2 0.000 0.000 1.741 2.014 TÉCNICO DE CONSTRUÇÃO CIVIL 267571 15 4 11-0.035 0.770 0.793 0.790 TÉCNICO DE CONSTRUÇÃO CIVIL 41076 3 2 1 0.000 0.000 0.000 0.000 TÉCNICO DE SECRETARIADO 313459 6 3 3-0.051 1.887-0.216 1.825 TÉCNICO DE SECRETARIADO 316130 6 4 2 0.000 0.000-1.278 3.401 TÉCNICO DE SECRETARIADO 317446 5 2 3 0.000 0.000-1.198 0.388 TÉCNICO DE SECRETARIADO 317888 12 9 3-0.019 1.091 1.518 7.576 TÉCNICO DE SECRETARIADO 318078 6 4 2 1.343 0.896 1.343 0.896 TÉCNICO DE SECRETARIADO 318671 8 3 5 0.000 0.000-0.308 16.048 TÉCNICO DE SECRETARIADO 325279 6 5 1 2.371 4.421 2.378 3.858 TÉCNICO DE SECRETARIADO 327182 7 5 2 2.555 0.131 2.522 1.559 TÉCNICO DE SECRETARIADO EXECUTIVO 500078 3 2 1 0.000 0.000 0.000 0.000 TÉCNICO DE ADMINISTRAÇÃO DE RECURSOS HUMANOS 500052 16 7 9-8.023 200.520-7.585 156.223 TÉCNICO DE ADMINISTRAÇÃO HOSPITALAR 260797 4 3 1-1.318 0.321-1.318 0.321 TÉCNICO DE CONTABILIDADE 316130 4 3 1 0.000 0.000 0.184 0.017 TÉCNICO DE CONTABILIDADE 318078 14 5 9 0.675 17.319-0.116 4.505 TÉCNICO DE CONTABILIDADE 317675 17 12 5 0.529 5.532 1.253 6.290 TÉCNICO DE CONTABILIDADE 319431 15 2 13 1.800 1.505 2.542 1.632 TÉCNICO DE CONTABILIDADE 321729 5 2 3-0.561 0.576-0.285 0.423 TÉCNICO DE CONTABILIDADE 329894 13 6 7-0.096 1.408-0.096 1.408 TÉCNICO DE GESTÃO DE NEGÓCIOS 267571 89 7 82 3.498 8.681 2.073 8.852 TÉCNICO DE GESTÃO DE NEGÓCIOS 317446 11 6 5-29.498 29105.895 117.504 5512625.689 TÉCNICO DE GESTÃO DE NEGÓCIOS 317888 20 7 13 0.323 0.757 0.323 0.757 TÉCNICO DE GESTÃO DE NEGÓCIOS 318078 4 1 3 0.225 0.269 0.225 0.269 TÉCNICO DE GESTÃO DE NEGÓCIOS 320200 7 4 3 0.837 20.460 0.821 17.377 TÉCNICO DE GESTÃO DE NEGÓCIOS 325279 24 6 18 3.884 19.608 4.499 27.745 TÉCNICO DE GESTÃO DE NEGÓCIOS 317675 24 8 16 2.728 10.552 1.709 8.180

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) TABELA 10 : Estimação do efeito médio do PEP utilizando a Regressão descontinua sobre a taxa de aprovação, EducaCenso 2008. Curso Instituição Inscritos Aprovados Reprovados Regressão descontinua com controles Regressão descontinua sem controles Coeficiente DP Coeficiente DP TÉCNICO DE ADMINISTRAÇÃO DE RECURSOS HUMANOS 500052 37 24 13-1.536 2.319-1.115 1.299 TÉCNICO DE ADMINISTRAÇÃO HOSPITALAR 260797 18 16 2 - - - - TÉCNICO DE ALIMENTOS 259454 32 30 2-0.148 0.457-0.162 0.447 TÉCNICO DE ALIMENTOS 321575 35 8 27 0.167 0.317 0.167 0.317 TÉCNICO DE AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 259454 19 14 5-0.167 0.207-0.167 0.207 TÉCNICO DE AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL 500057 65 31 34 0.460 0.262 0.522 0.306 TÉCNICO DE AUTOMOBILÍSTICA 267571 135 11 124 0.011 0.153 0.011 0.155 TÉCNICO DE CALÇADOS 500073 15 13 2 - - - - TÉCNICO DE CONFECÇÃO VESTUARIO 267571 45 27 18-0.177 0.322-0.181 0.299 TÉCNICO DE CONSTRUÇÃO CIVIL 267571 50 25 25 0.016 0.151 0.022 0.130

4- Programa de Educação Profissionalizante FACE de - Faculdade Minas de Gerais Ciências Econômicas (PEP) 3 AVALIAÇÃO DE IMPACTO SOBRE O MERCADO DE TRABALHO Nesta seção, avaliamos o impacto do programa sobre o mercado de trabalho, em particular, sobre o rendimento mensal e sobre os meses trabalhados por aprovados e matriculados no PEP. 3.1 Pareamento da base de dados do programa com os dados da Previdência social Para a avaliação de impacto sobre o mercado de trabalho foi feito o pareamento da base de dados do PEP com os dados da Previdência social. Os dados da Previdência Social (PREV) contém informações sobre os tipos de vínculos empregatícios e as respectivas remunerações mensais de indivíduos contribuintes da previdência social. Há informações para diferentes períodos de referência. No pareamento, foram utilizadas as variáveis de identificação existentes na base PEP: número de CPF, número da carteira de identidade, nome do participante do programa, data de nascimento e nome da mãe. O Ministério da Previdência Social adotou diferentes critérios para a definição de possíveis matchings, segundo a combinação destas variáveis. Neste trabalho, utilizamos o critério de pareamento menos restritivo.

4- Programa de Educação Profissionalizante de Minas Gerais (PEP) TABELA 11. Diferença em diferença do Rendimento médio e Índice de meses médio dos alunos, segundo grupo de tratamento e controle. Alunos PEP 2008. (Total) N Media Diferença de Variáveis Tratamento Controle Tratamento Controle médias Rendimento médio condicionado aos períodos máximos de observação Diferença média de rendimento Durante o curso PEP / Pré - curso PEP Diferença média de rendimento Pós - curso PEP / Durante curso PEP Diferença média de rendimento Pós curso PEP / Pré - curso PEP 9928 16019 80.197 103.972-23.775*** 9928 16019 124.780 121.279 3.502 9928 16019 204.977 225.250-20.273* Rendimento médio condicionado aos meses trabalhados Diferença média de rendimento Durante o curso PEP / Pré - curso PEP Diferença média de rendimento Pós - curso PEP / Durante curso PEP Diferença media de rendimento Pós curso PEP / Pré - curso PEP 9928 16019 54.823 92.256-37.432*** 9928 16019 274.608 226.425 48.183*** 9928 16019 329.431 318.680 10.750 Índice de meses médio (meses trabalhados/ período máximo de observação) Diferença média de Índice de meses Durante o curso PEP / Pré - curso PEP Diferença média de Índice de meses Pós curso PEP / Durante curso PEP Diferença media de Índice de meses Pós curso PEP / Pré - curso PEP 9928 16019 0.072 0.110-0.038*** 9928 16019 0.076 0.062 0.015*** 9928 16019 0.148 0.171-0.023*** Tratamento: Alunos aprovados e matriculados; Controle: Alunos que não foram aprovados na prova e não se matricularam. 1%***, 5%**, 10%*

OBRIGADO!!!!!!!!!!!!!!