1 Uma Análise dos Determinantes da Focalização do Programa Bolsa Família André Portela Souza (a) Janete Duarte (b) Plínio Portela de Oliveira (b) Luis Felipe Vital Nunes Pereira (b) Sérgio Ricardo de Brito Gadelha (b) Resumo: Esse estudo avalia os determinantes da focalização do Programa Bolsa Família por meio da implementação de um indicador de focalização baseado em uma ponderação entre o alcance e a precisão do programa. Utilizando-se as informações no Censo IBGE 2010, os resultados das simulações evidenciam não apenas um aumento da proporção dos domicílios elegíveis corretamente incluídos no Programa, como também uma redução na proporção dos domicílios elegíveis erroneamente excluídos do Programa (Erro Tipo I). Além disso, estimações econométricas via método dos momentos generalizados são realizadas para analisar o impacto de variáveis socioeconômicas e fiscais no alcance e na precisão desse Programa. Abstract: This study assesses the determinants of Bolsa Família Program s targeting through the implementation of an targeting indicator based on a weighing between range and accuracy of the program. Using the information in the IBGE Census 2010, the simulation results show not only an increase in the proportion of eligible households correctly included in the program, as well as a reduction in the proportion of eligible households erroneously excluded in the Program (Type I error). Moreover, econometric estimations by generalized method of moments are performed to analyze the impact of socioeconomic and fiscal variables in range and accuracy of this Program. Palavras-chave: Programa Bolsa Família, Focalização. Classificação JEL: C31, I38, O15 (a) Fundação Getúlio Vargas (FGV/SP). (b) Analistas de Finanças e Controle da Secretaria do Tesouro Nacional. Coordenação-Geral de Estudos Econômico-Fiscais/Gerência de Estudos Econômico-Fiscais (Cesef/Geefi). Esplanada dos Ministérios, Bloco P, Anexo A, Ala B, 1º andar, sala 134. Brasília-DF. CEP.: 70.048-900. Fone: (61) 3412-2203. Email para contato: sergio.gadelha@fazenda.gov.br. As opiniões expressas nesse trabalho são de exclusiva responsabilidade dos autores, não expressando, necessariamente, a opinião da Secretaria do Tesouro Nacional.
2 1. Introdução Embora a literatura sobre federalismo fiscal estabeleça que a renda deve ser redistribuída por um governo central (MUSGRAVE, 1971; OATES, 1999), recentemente nos países em desenvolvimento tem-se tornado prática comum delegar a tarefa de escolher os beneficiários de programas governamentais de redução de pobreza aos governos e comunidades locais, os quais possuem mais informações a respeito da população pobre do que o governo central, de modo que há um incentivo de se usar a informação disponível localmente para melhorar o desempenho desses tipos de programas de transferência de renda (GALASSO e RAVALLION, 2005). Contudo, um importante obstáculo em melhorar a focalização dos programas governamentais de transferência de renda para os pobres são os custos elevados que podem estar envolvidos na obtenção de informações precisas sobre rendimentos e necessidades da população local. Por essa razão, a maneira que tem sido sugerida para reduzir o custo é descentralizar a responsabilidade pelo monitoramento e gerenciamento desses programas aos governos locais, sob o argumento de que esses governos são capazes de realizar essa tarefa com maior precisão e efetividade, em termos de custos, do que o governo central. Alega-se que os governos locais são bem informados sobre a renda dos membros de suas comunidades e, dessa forma, são capazes de identificar àqueles individuos que são realmente pobres. Por outro lado, as famílias serão menos capazes de esconder informações sobre seus rendimentos das autoridades governamentais locais, em comparação às autoridades em nível nacional. Uma vez que a pobreza em certa comunidade pode ser caracterizada por diferentes indicadores do que a pobreza em outra comunidade, o sistema descentralizado pode aumentar a eficiência de um programa de redução de pobreza ao permitir que as autoridades governamentais locais determinem o critério de elegibilidade local (ALDERMAN, 2002). Um dos focos da descentralização de programas governamentais de redução de pobreza tem sido melhorar a accountability 1 no processo de prestação do serviço 1 Accountability é um termo da língua inglesa, sem tradução exata para a língua portuguesa, que remete à obrigação de membros de um órgão administrativo ou representativo de prestar contas a instâncias controladoras ou a seus representados. Outro termo usado é responsabilização. Nesse caso, accountability em seu sentido mais abrangente, pode ser definida como a responsabilidade do governante de prestar contas de suas ações, o que significa apresentar o que faz, como faz, por que faz, quanto gasta e o que irá fazer em seguida. Não se trata, portanto, apenas de prestar contas em termos quantitativos, mas também de auto-avaliar a obra feita, de dar conhecimento sobre o que se conseguiu fazer e de justificar aquilo em que se falhou.
3 público, limitando os problemas inerentes ao sistema centralizado tradicional 2. O argumento em favor de descentralizar o fornecimento do serviço público reside no fato de que os governos locais estarão sujeitos a pressões eleitorais dos cidadãos, os quais são mais capazes de monitorar a prestação do serviço público do que uma autoridade central distante 3. Contudo, a presunção de maior accountability sob descentralização tem sido questionada porque se baseia na suposição de que a democracia local funciona de maneira eficaz. Assume-se um nível de alfabetização e conscientização política entre os cidadãos que pode ser irreal para vários países pobres ou em desenvolvimento. Existem inúmeros estudos indicando que os recursos de programas governamentais de redução de pobreza são bloqueados devido à captura dos governos locais pelas elites locais com maior influência política, as quais distorcem e desviam recursos de programas governamentais para benefícios próprios em detrimento do bem-estar das famílias pobres (BARDAN e MOOKHERJEE, 2005). A alegação de que um maior número de informações encontra-se disponível localmente é plausível (ALDERMAN, 2002), mas é controverso alegar que instituições (governamentais e não-governamentais) locais em nações em desenvolvimento são mais responsáveis pela população pobre, uma vez que o argumento da accountability é convincente em ambientes em que existem pouco ou nenhum conflito distributivo ao nível local (GALASSO e RAVALLION, 2005). Por exemplo, Seabright (1996) desenvolve o argumento da accountability para a descentralização no contexto de um modelo de comunidades localmente homogêneas, assumindo tratar-se do caso de nações desenvolvidas com baixos custos de mobilidade interjurisdicional. No estudo de Seabright (1996), assume-se que a accountability é maior ao nível local, cuja abordagem sugere tratar-se de um benefício da descentralização que necessita ser levado em consideração contra possíveis perdas na coordenação política entre regiões. Contudo, conflitos distributivos decorrentes da heterogeneidade local podem ser 2 Um desses problemas é a corrupção entre os burocratas na esfera central que possuem autoridade para alocar o fornecimento do serviço nas áreas locais. Enquanto que a evidência empírica sobre corrupção é escassa, existem inúmeros estudos de casos de altas taxas de corrupção entre os burocratas do governo no processo de fornecimento do serviço público (BARDAN e MOOKHERJEE, 2005). 3 Por exemplo, a corrupção em grande escala e desvios de recursos serão mais perceptíveis pelos residentes locais, uma vez que eles podem pagar propinas (subornos) e vivem em estreita proximidade com os funcionários dos governos locais. Provavelmente, os residentes locais serão motivados a denunciar e retirar esses funcionários de suas atividades, além de aplicar sanções sociais. Dessa forma, consegue-se melhorar a accountability no processo de prestação do serviço público (BARDAN e MOOKHERJEE, 2005).
4 observados, mesmo em países desenvolvidos que possuam relativa livre mobilidade entre as jurisdições locais (RAVALLION, 1984). No entanto, os pressupostos de comunidades locais homogêneas e livre mobilidade são implausíveis em vários contextos em que a descentralização tem sido difundida, incluindo economias rurais subdesenvolvidas em que o risco de captura dos recursos desses programas governamentais pelas elites locais está presente (GALASSO e RAVALLION, 2005). Além disso, a existência de fortes efeitos geográficos nos padrões de vida dos países em desenvolvimento, controlando características observáveis dos residentes, previne contra o pressuposto da livre mobilidade (RAVALLION e WODON, 1999). Em resumo, quando se trata de gasto público focalizado para os pobres, e não existe mecanismo de focalização para assegurar que somente os pobres possam participar, pode surgir um amplo escopo para a captura dos recursos do programa governamental. Logo, pode-se estabelecer uma relação antagônica entre a vantagem informacional de uma focalização baseada na comunidade e uma desvantagem de accountability, dada a desigualdade local (GALASSO e RAVALLION, 2005). O caso teórico para a descentralização dependerá da extensão da captura local do programa governamental pelos não-pobres (BARDAN e MOOKHERJEE, 2000). É nesse contexo que o presente estudo se insere na investigação dos determinantes da focalização do Programa Bolsa Família (PBF). Segundo o Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS) 4, o PBF é um programa de transferência direta de renda que beneficia famílias em situação de pobreza e de extrema pobreza em todo o País. Possui três eixos principais focados na transferência de renda, condicionalidades 5 e ações, assim como programas complementares. A transferência de renda promove o alívio imediato da pobreza. As condicionalidades reforçam o acesso a direitos sociais básicos nas áreas de educação, saúde e assistência social. Já as ações e programas complementares objetivam o desenvolvimento das famílias, de modo que os beneficiários consigam superar a situação de vulnerabilidade. 4 http://www.mds.gov.br/bolsafamilia 5 As condicionalidades são os compromissos assumidos tanto pelas famílias beneficiárias do Programa Bolsa Família quanto pelo poder público para ampliar o acesso dessas famílias a seus direitos sociais básicos. Por um lado, as famílias devem assumir e cumprir esses compromissos para continuar recebendo o benefício. Por outro lado, as condicionalidades responsabilizam o poder público pela oferta dos serviços públicos de saúde, educação e assistência social.
5 A gestão do PBF é descentralizada e compartilhada entre a União, Estados, Distrito Federal e Municípios. Os entes federados trabalham em conjunto para aperfeiçoar, ampliar e fiscalizar a execução do Programa, instituído pela Lei 10.836/04 e regulamentado pelo Decreto nº 5.209/04. A seleção das famílias para o PBF é feita com base nas informações registradas pelo município no Cadastro Único para Programas Sociais do Governo Federal, instrumento de coleta de dados que tem como objetivo identificar todas as famílias de baixa renda existentes no Brasil. Com base nesses dados, o MDS seleciona, de forma automatizada, as famílias que serão incluídas no PBF. No entanto, o cadastramento não implica a entrada imediata das famílias no Programa e o recebimento do benefício. Os benefícios financeiros definidos pela Lei 10.836/04 são transferidos mensalmente às famílias beneficiárias. As informações cadastrais das famílias são mantidas no Cadastro Único para Programas Sociais do Governo Federal, e para receber o benefício são considerados a renda mensal per capita da família, o número de crianças e adolescentes até 17 anos e a existência de gestantes e nutrizes. Atualmente, o MDS trabalha com cinco tipos de benefícios do PBF: (i) Benefício Básico ou Fixo (no valor de R$ 70, concedidos apenas a famílias extremamente pobres, com renda per capita igual ou inferior a R$ 70); (ii) Benefício Variável (no valor de R$ 32, concedidos pela existência na família de crianças de zero a 15 anos, gestantes e/ou nutrizes limitado a cinco benefícios por família); (iii) Benefício Variável Vinculado ao Adolescente (BVJ) (no valor de R$ 38, concedidos pela existência na família de jovens entre 16 e 17 anos limitado a dois jovens por família); (iv) Benefício Variável de Caráter Extraordinário (BVCE) (com valor calculado caso a caso, e concedido para famílias migradas de Programas Remanescentes ao PBF); e (v) Benefício para Superação da Extrema Pobreza na Primeira Infância (BSP) (com valor correspondente ao necessário para que a todas as famílias beneficiárias do PBF com crianças entre zero e seis anos superem os R$ 70,00 de renda mensal por pessoa). Na área de saúde, as famílias beneficiárias assumem o compromisso de acompanhar o cartão de vacinação, assim como o crescimento e desenvolvimento das crianças menores de 7 anos. As mulheres na faixa de 14 a 44 anos também devem fazer o acompanhamento e, se gestantes ou nutrizes (lactantes), devem realizar o pré-natal e o acompanhamento da sua saúde e do bebê.
6 Na educação, todas as crianças e adolescentes entre 6 e 15 anos devem estar devidamente matriculados e com frequência escolar mensal mínima de 85% da carga horária. Já os estudantes entre 16 e 17 anos devem ter frequência de, no mínimo, 75%. Na área de assistência social, crianças e adolescentes com até 15 anos em risco ou retiradas do trabalho infantil pelo Programa de Erradicação do Trabalho Infantil (PETI), devem participar dos Serviços de Convivência e Fortalecimento de Vínculos (SCFV) do PETI e obter frequência mínima de 85% da carga horária mensal. Todavia, sob os atuais critérios de elegibilidade, o PBF tem sido eficiente, em termos de alcance e de precisão, na identificação de seus beneficiários, evitando possíveis desperdícios de recursos e promovendo uma distribuição mais equitativa no sentido de mitigar as diferenças de renda e de oportunidades existentes na sociedade? Os gestores do PBF tem conseguido reduzir os desperdícios de vazamentos e tentado ampliar a cobertura desse programa governamental para as famílias pobres e extremamente pobres? O objetivo principal desse estudo é avaliar os determinantes da focalização do PBF, a partir dos dados constantes no Censo 2010, elaborado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Para atingir essa finalidade, nesse estudo será adotada a proposta metodológica sugerida por Tavares et al. (2009) e Anuatti-Neto, Fernandes e Pazello (2001), em que se constrói um indicador de focalização (IF) baseado em medidas de alcance e de precisão. Em seguida, utilizam-se estimações econométricas por meio do método dos momentos generalizados (GMM generalized method of moments) para analisar o impacto de variáveis socioeconômicas e demográficas no desempenho do programa, conforme as medidas de alcance e de precisão. Este estudo contribui à literatura sobre o tema por estender a análise iniciada por Tavares et al. (2009) ao nível municipal, visando preencher, dessa forma, uma lacuna existente na literatura brasileira sobre o tema. As evidências aqui obtidas indicam não apenas um aumento da proporção dos domicílios elegíveis corretamente incluídos no PBF, como também uma redução na proporção dos domicílios elegíveis erroneamente excluídos do PBF (Erro Tipo I). Além disso, os resultados das estimações econométricas via GMM apontam efeitos antagônicos na relação de causalidade funcional das variáveis explicativas para as variáveis dependentes, caracterizadas pelas medidas de alcance e de precisão do PBF. A Tabela 1 a seguir apresenta a evolução dos critérios de elegibilidade e benefícios do PBF entre os anos 2004 a 2011.
7 Tabela 1 Evolução dos Critérios de Elegibilidade e Benefícios do Programa Bolsa Família, 2004-2012, em R$ 1,00 Critérios 2004 1 2005 2006 2 2007 3 2008 4 2009 5 2010 2011 6 2012 7 Elegibilidade Extremamente (renda familiar mensal Pobres (a) 50,00 50,00 60,00 60,00 60,00 70,00 70,00 70,00 70,00 per capita) Pobres (b) 100,00 100,00 120,00 120,00 120,00 140,00 140,00 140,00 140,00 Básico 50,00 50,00 50,00 58,00 62,00 68,00 68,00 70,00 70,00 Variável 15,00 15,00 15,00 18,00 20,00 22,00 22,00 32,00 32,00 Extremamente Pobres Benefícios (0 a 14) (0 a 14) (0 a 14) (0 a 14) (0 a 15) (0 a 15) (0 a 15) (0 a 15) (0 a 15) BVJ 30,00 33,00 33,00 38,00 38,00 - - - - (16 a 17) (16 a 17) (16 a 17) (16 a 17) (16 a 17) Básico - - - - - - - - - Variável 15,00 15,00 15,00 18,00 20,00 22,00 22,00 32,00 32,00 Pobres (b) (0 a 14) (0 a 14) (0 a 14) (0 a 14) (0 a 15) (0 a 15) (0 a 15) (0 a 15) (0 a 15) BVJ 30,00 33,00 33,00 38,00 38,00 - - - - (16 a 17) (16 a 17) (16 a 17) (16 a 17) (16 a 17) Notas: (a) linha de pobreza extrema; (b) linha de pobreza; 1 Lei nº 10.836/2004 e Decreto nº 5.209/2004. Crianças (R$ 15,00 a R$ 45,00); 2 Decreto nº 5.749/2006. Crianças (R$ 15,00 a R$ 45,00); 3 Decreto nº 6.157/2007. Crianças (R$ 18,00 a R$ 54,00) e Jovens (R$ 30,00 a R$ 60,00); 4 Lei nº 11.692/2008 e Decreto nº 6.491/2008. Crianças (R$ 20,00 a R$ 60,00) e Jovens (R$ 30,00 a R$ 60,00); 5 Decreto nº 6.917/2009. Crianças (R$ 22,00 a R$ 66,00) e Jovens (R$ 33,00 a R$ 66,00); 6 Decreto nº 7.447/2011 e Decreto nº 7.494/2011. Crianças (R$ 32,00 a R$ 160,00) e Jovens (R$ 38,00 a R$ 76,00); 7 Decreto nº 7.758/2012. Crianças (R$ 32,00 a R$ 160,00) e Jovens (R$ 38,00 a R$ 76,00);
8 Este estudo encontra-se dividido da seguinte forma. A próxima seção descreve o indicador de focalização a ser utilizado nas estimações empíricas. A terceira seção descreve a construção da variável renda familiar ajustada per capita ex ante e os dados a serem utilizados nesse estudo. A quarta seção descreve a distribuição espacial do indicador de focalização no território brasileiro para diferentes casos, assim como os resultados obtidos a partir das estimações por GMM. A quinta seção conclui o estudo. 2. Metodologia No tocante à avaliação da focalização do PBF, neste estudo será adotado a proposta metodológica sugerida por Tavares et al. (2009) e Anuatti-Neto, Fernandes e Pazello (2001), em que duas medidas de focalização serão utilizadas: a medida tradicional, que trata da porcentagem de domicílios incluídos que efetivamente pertencem ao público-alvo do programa e o indicador de focalização (IF), os quais são expressos da seguinte maneira: = + 1 ã 1 em que 1; 1;,, e são as variáveis de focalização (targeting) da política de redução da pobreza, definidas da seguinte forma: (i) a variável corresponde à proporção de domicílios pertencentes ao público-alvo (elegíveis) corretamente incluídos no programa (ou seja, trata-se da inclusão correta); (ii) a variável é a proporção de domicílios pertencentes ao público-alvo (elegíveis) erroneamente excluídos do programa, conhecida também como exclusão indevida ou erro tipo I; (iii) a variável é a proporção de domicílios não pertencentes ao público-alvo (inelegíveis) erroneamente incluídos no programa, conhecida também como inclusão indevida, vazamentos ou erro tipo II; e (iv) é a proporção de domicílios não pertencentes ao público-alvo (inelegíveis) corretamente excluídos no programa (isto é, trata-se da exclusão correta). O parâmetro é o fator de ponderação, 0 < < 1. De modo objetivo, esse parâmetro refere-se ao peso que se concede ao alcance, ao passo que 1 referese ao peso que se concede à precisão. Para calcular o valor do IF, pode-se atribuir valores arbitrários ao parâmetro, como é feito em Tavares et al. (2009), estabelecendo
9 importâncias relativas quaisquer para os dois critérios de focalização. Por outro lado, Anuatti-Neto, Fernandes e Pazello (2001) sugerem estimar o implícito de uma política pública existente, isto é, dada a observação do público atendido, é possível calcular o peso que o policymaker estaria atribuindo ao alcance e à precisão, supondo-se que a política estivesse maximizando o indicador de focalização. Segundo Tavares et al. (2009) e Anuatti-Neto, Fernandes e Pazello (2001), o IF avalia a efetividade geral da regra de seleção ao considerar simultaneamente medidas de alcance e de precisão do PBF. Quanto maior for o valor do indicador de focalização, melhor a focalização do programa. Tavares et al. (2009) destacam que, em programas focalizados, o esforço dos policymakers está em minimizar o vazamento (inclusão indevida ou erro tipo II) e maximizar a cobertura. Porém, existe um tradeoff entre esses dois indicadores: quanto o programa se expande, ambas as medidas tendem a aumentar. Assim, seria interessante que o policymaker conhecesse, a priori, como estes índices evoluem à medida que o programa passasse a contemplar um número maior de beneficiários. 3. Dados No Censo 2010 do IBGE, não há uma variável específica capaz de capturar a renda proveniente do PBF. Logo, houve a necessidade de se realizar um tratamento nos dados do Censo 2010, visando identificar quais os domicílios que abrigavam indivíduos beneficiários do PBF, em outras palavras, deve-se construir a variável renda familiar ajustada per capita a partir das etapas a seguir descritas. A Figura 1 a seguir sintetiza o procedimento de filtragem para a obtenção da variável renda familiar ajustada per capita ex ante. O ponto de partida foi a variável V6527, a qual passou a representar a renda de todas as fontes dos indivíduos. Concomitantemente, a variável V0502 passou por um tratamento visando selecionar apenas o nível de parentesco até agregado. Em seguida, constrói-se a variável renda domiciliar de todas as fontes como sendo a soma das informações constantes na variável renda de todas as fontes dos indivíduos. A partir da variável V0657, cria-se uma variável relacionada aos indivíduos que declaram receber os benefícios do PBF. Por meio da variável V6033, constrói-se uma variável associada ao número de filhos menor de 15 anos, assim como
10 outra variável relacionada ao número de filhos maior ou igual a 15 anos e menor ou igual a 17 anos. Figura 1: Critério de Filtragem para a Renda Familiar Ajustada Per Capita Valor de Outros Rendimentos (V6521) Recebe Bolsa Família? (V0657) Valor do PBF Estimado no Censo 2010 Salário Mínimo em 2010 (R$ 510,00) Valores Típicos: intervalo entre R$ 0,00 e R$ 246,00 Renda de Todas as Fontes Ajustada Renda de Todas as Fontes (V6527) Renda de Todas as Fontes por Domicílio Ajustada Renda Familiar Ajustada Per Capita ex ante Tamanho Domicílio do O valor potencial teórico do benefícios do PBF pagos aos indivíduos abaixo da linha de pobreza (isto é, os extremamente pobres) leva em consideração um cálculo que inclui os valores de R$ 70,00 + R$ 22,00 vezes o número de indivíduos menores de 15 anos + R$ 33,00 vezes o número de indivíduos com idade entre 16 e 17 anos. Por analogia, o valor potencial teórico do benefícios do PBF pagos aos indivíduos acima da linha de pobreza (isto é, os pobres) leva em consideração um cálculo que inclui os valores de R$ 22,00 vezes o número de indivíduos menores de 15 anos + R$ 33,00 vezes o número de indivíduos com idade entre 16 e 17 anos.
11 Outra variável importante refere-se ao valor do PBF estimado no Censo 2010, obtida a partir de combinações da variável V6591 (valor de outros rendimentos) e o valor do salário mínimo de R$ 510,00. Em vista disso, a variável renda de todas as fontes ajustada corresponde à diferença obtida entre as variáveis renda de todas as fontes menos valor do PBF estimado no Censo 2010. Por sua vez, a variável renda de todas as fontes por domicílio ajustada é o somatório dos valores correspondentes à variável renda de todas as fontes ajustada. Finalmente, a variável renda familiar ajustada per capita ex ante é obtida pela razão entre as variáveis renda de todas as fontes por domicílio ajustada e o tamanho do domicílio, este último caracterizado pelo número de pessoas na família 6. A seguir, descreve-se as variáveis explicativas que serão utilizadas nas estimações GMM para analisar os impactos nas medidas de alcance e de precisão do indicador de focalização do PBF. A variável Taxa de Urbanização é dada pela razão entre a população residente em áreas urbanas e a população total em 2010. Já a variável Densidade Demográfica é dada pela razão população total e a área quadrado do município (hab/km 2 ). Intuitivamente, quanto mais baixas forem a urbanização e a densidade demográfica, menor a concentração populacional, maior o custo de se cadastrar uma família como beneficiária do PBF e, conseqüentemente, menor seria a probabilidade de acesso aos benefícios desse programa de distribuição de renda condicionada. A variável Água (Rede Pública) refere-se ao número de domicílios com abastecimento de água proveniente de uma rede geral de abastecimento. Essa variável de saneamento básico pode ser considerada também uma proxy para pobreza, uma vez que viver em locais desprovidos de certos bens públicos fundamentais, tais como a existência de rede pública de água, passa a ser um elemento importante na determinação do grau de pobreza das famílias (PIRES, 2008). Quando as pessoas não dispõem de rede de água dentro dos domicílios, elas procuram pontos coletivos de abastecimento, como poços, caminhão-pipa ou diretamente dos rios, mas esse tipo de abastecimento submete às famílias a condições restritas, induzindo à reutilização da água para conseguir poupá-la e evitar vários deslocamentos, ou, forçando a consumir água suja. O fato de reciclar a água e o inadequado gerenciamento dentro da casa deve causar a 6 Com base nessas informações, elaborou-se uma rotina (script) no pacote econométrico STATA 11 capaz de gerar os valores do indicador de focalização e seus componentes.
12 contaminação do recurso, o qual por sua vez, pode comprometer a saúde da família, principalmente das crianças. A Taxa de Trabalho Infantil refere-se à proporção (em termos percentuais) da população residente com 10 a 15 anos de idade que se encontra trabalhando ou procurando trabalho na semana de referência, em determinado espaco geografico, no ano considerado. Como uma das condicionalidades do programa é a frequencia escolar, espera-se uma redução da taxa de trabalho infantil devido ao PBF. O Índice de Desempenho do SUS (IDSUS) é um indicador síntese, que faz uma aferição contextualizada do desempenho do Sistema de Único de Saúde (SUS) quanto ao acesso (potencial ou obtido) e à efetividade da Atenção Básica, das Atenções Ambulatorial e Hospitalar e das Urgências e Emergências. A partir da análise e do cruzamento de uma série de indicadores simples e compostos, o IDSUS avalia o Sistema Único de Saúde que atende aos residentes nos municípios, regiões de saúde, estados, regiões, bem como em todo país. Na lista dos indicadores utilizados na formação dos grupos de municípios homogêneos para cálculo do IDSUS, o indicador nº 2 que compõe o IDSUS refere-se ao percentual de famílias que recebem benefícios do PBF em relação ao total de famílias do município. As informações sobre o IDSUS foram obtidas no sítio eletrônico do Ministério da Saúde 7. A variável Matrículas Escolares corresponde ao número de matrículas no ensino fundamental, segundo o Censo Escolar de 2010. Na educação, todas as crianças e adolescentes entre 6 e 15 anos devem estar devidamente matriculados e com frequência escolar mensal mínima de 85% da carga horária. Já os estudantes entre 16 e 17 anos devem ter frequência de, no mínimo, 75%. Além disso, todas as faltas devem ser justificadas pelos pais e o gestor local do programa deve ser informado sempre que a criança mudar de escola. A Taxa de Analfabetismo corresponde ao percentual de pessoas com 15 anos ou mais de idade que não sabem ler e escrever pelo menos um bilhete simples, no idioma que conhecem, na população total residente da mesma faixa etária, em determinado espaço geográfico, no ano considerado. O Índice de Gestão Descentralizada Municipal (IGD-M) é um indicador que mostra a qualidade da gestão descentralizada do Programa Bolsa Família, além de refletir os compromissos assumidos pelos estados e municípios na sua adesão ao 7 Informação disponível em: << http://portal.saude.gov.br/portal/saude/area.cfm?id_area=1080>>
13 Programa, como a gestão do Cadastro Único e das condicionalidades 8. Trata-se de um importante instrumento utilizado pelo MDS para monitorar a qualidade da implementação do cadastro único e o cumprimento das condicionalidades do PBF. Esse sistema é baseado em incentivos financeiros formais para assegurar uma melhor qualidade na realização das condicionalidades no nível municipal. Esses incentivos consistem em recursos para cobrir, parcialmente, os custos administrativos dos municípios com a implementação do programa. Esse índice varia entre zero e 1. Quanto mais próximo de 1, melhor a avaliação da gestão desses processos. Com base nesse indicador, o MDS repassa recursos a estados/df e municípios para a realização da gestão do PBF. Quanto maior o valor do IGD-M, maior será também o valor dos recursos a serem repassados. O PIB per capita é calculado pela razão PIB municipal/população, referente ao ano de 2009. Esta variável constitui uma proxy para o grau de desenvolvimento econômico municipal. A série de população refere-se a estimativas das populações residentes em nível municipal, calculadas com data de referência em 1º de julho de cada ano civil. A variável correspondente às classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita até 1/4 de salário mínimo, cujas informações encontram-se na Tabela 3424 - Domicílios particulares permanentes, por classes de rendimento nominal mensal domiciliar per capita (Resultados Gerais da Amostra do Censo 2010, divulgados pelo IBGE/SIDRA), constitui uma proxy para a desigualdade de renda ao nível municipal. O coeficiente de Gini mede o grau de desigualdade na distribuição da renda domiciliar per capita entre as famílias beneficiárias dos recursos do PBF. Quando o índice tem valor igual a um, existe perfeita desigualdade, isto é, a renda familiar ajustada per capita é totalmente apropriada por um único indivíduo. Quando esse coeficiente tem valor igual à zero, observa-se perfeita igualdade, isto é, a renda é distribuída na mesma proporção para todos os domicílios. 8 O IGD-M é composto por quatro fatores. O Fator de Operação é calculado através da média aritmética de quatro variáveis, a saber: qualidade e integridade das informações do cadastro único; atualização dos dados do cadastro; informações sobre o cumprimento das condicionalidades de educação; e informações sobre o cumprimento das condicionalidades de saúde. Os demais fatores são: adesão ao Sistema Único de Assistência Social (SUAS); apresentação e comprovação dos gastos dos recursos do IGD-M no SUASWEB; e informação da aprovação total da comprovação de gastos dos recursos do IGD-M pelo Conselho Municipal de Assistência Social.
14 A variável Gasto com Bolsa Família (em R$1,00) refere-se ao valor financeiro repassado às famílias beneficiárias dos recursos desse programa pelo MDS. Logo, tratase de uma proxy para o tamanho do Estado no tocante aos recursos destinados à redução da pobreza. A variável Transferências Totais per capita corresponde às transferências constitucionais e legais da União e dos Estados para os Municípios. Essas informações foram obtidas no banco de dados Finanças do Brasil: Dados Contábeis dos Municípios (FINBRA) para o ano de 2010, disponibilizado no sítio eletrônico da Secretaria do Tesouro Nacional (STN) 9. No tocante à Brasília, o FINBRA não fornece informações específicas sobre as variáveis despesas em saúde e em educação, assim como no tocante à receita total das transferências para a saúde (SUS). Em vista dessas restrições, recorreu-se às informações constantes no arquivo de Execução Orçamentária dos Estados no tocante ao Distrito Federal (DF), disponível no sítio eletrônico da STN 10. No tocante à fonte de obtenção dos dados, as séries das variáveis PIB Municipal e rendimento nominal mensal domiciliar per capita até 1/4 de salário mínimo foram obtidos no sítio eletrônico do IBGE 11. Por outro lado, as séries de população total do município (2009 e 2010) e população de residente em áreas urbanas (2010), assim como a área quadrada do município foram obtidas no sítio eletrônico do IPEADATA 12, mas tendo como fonte primária o IBGE. Os dados sobre o IGD-M e a Despesa com o PBF foram obtidos junto ao MDS 13. Os dados das variáveis Taxa de Trabalho Infantil, Taxa de Analfabetismo e Água (Rede Pública) foram obtidos no sítio eletrônico do DATASUS 14. A série de dados de despesa de pessoal e encargos sociais foi obtida junto ao sítio eletrônico da STN, FINBRA 2009. As informações sobre a variável número de matrículas no ensino 9 Informações disponíveis em: << http://www.tesouro.fazenda.gov.br/estados_municipios/index.asp>>. 10 As informações sobre execução orçamentária dos Estados e do Distrito Federal encontram-se disponíveis em: <<http://www.tesouro.fazenda.gov.br/estados_municipios/index.asp>>. Utilizou-se como proxy para os dados das referidas transferências para a saúde os valores constantes da conta contábil Transferências de Recursos do Sistema Único de Saúde - SUS - Repasses Fundo a Fundo (1.7.21.33.00). 11 Informação disponível em: <<http://www.ibge.gov.br/home/download/estatistica.shtm>> 12 Informação disponível em: <<http://www.ipeadata.gov.br/>> 13 Informação disponível em: <<http://www.mds.gov.br/bolsafamilia>> 14 Informação disponível em: << http://www2.datasus.gov.br/datasus/index.php?area=0202&vobj=http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/def tohtm.exe?sih/cnv/sx>>
15 fundamental foram obtidas junto ao sítio eletrônico do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) 15. Todas essas variáveis foram convertidas na forma de logaritmos, de modo os coeficientes a serem estimados possam ser interpretados como elasticidades. Além disso, foram criadas variáveis dummies que assumem valor um se os municípios pertencem a determinado Estado, e zero caso contrário. 4. Análise dos Resultados 4.1 Análise da Distribuição Espacial do Indicador de Focalização e Cálculo dos Erros Tipo I e Tipo II Nesta seção, alguns comentários serão realizados a respeito da distribuição espacial do indicador de focalização, para diferentes valores do parâmetro, conhecido como fator de ponderação. A Figura 2 a seguir foi gerada considerando = 0, situação que descreve um peso maior para a medida de precisão do programa representada pelo termo constante na equação (1). Nesta figura, é possível observar que, para baixos valores de, a focalização do PBF se concentra, fundamentalmente, nos municípios das regiões Sul e Sudeste, apesar de se destacar alguns municípios no Centro-Oeste. Por outro lado, a Figura 3 a seguir destaca a distribuição espacial do PBF para = 0,5, valor sugerido por Tavares et al. (2009) e Anuatti-Neto, Fernandes e Pazello (2001). Caso = 0,5, o indicador de focalização se reduz a, passando a avaliar somente a diferença nas probabilidades de inclusão no programa para pobres e não pobres. Em vista disso, o mecanismo de seleção aleatória (em que todos os domicílios têm a mesma probabilidade de inclusão no programa) apresentará em média um indicador de focalização igual a zero. Logo, a magnitude do indicador de focalização calculado para esse valor de mostra quão melhor é a seleção dos beneficiários em relação à seleção aleatória, ou seja, considera-se que valores positivos para o indicador revelam que a focalização da política é melhor do que se fosse baseada em uma loteria (TAVARES et al., 2009; ANUATTI-NETO, FERNANDES e 15 Informações disponíveis em: << http://portal.inep.gov.br/basica-levantamentos-acessar>>.
16 PAZELLO, 2001). Logo, note que a Figura 3 destaca uma maior inclusão de municípios da Região Nordeste, em detrimento de municípios das regiões Sul e Sudeste. Figura 2 Precisão do Programa Bolsa Família Nota: elaboração da STN/CESEF. Figura 3 Média entre Alcance e Precisão do Programa Bolsa Família Nota: elaboração da STN/CESEF.
17 Finalmente, a Figura 4 a seguir destaca a distribuição espacial do indicador de focalização para = 1, situação em que se descreve um peso maior para a medida de alcance do PBF, resultando em uma maior focalização para os municípios da Região Nordeste. Em outras palavras, quando se expande o alcance do PBF, a focalização é mais elevada quanto mais pobre for a Unidade da Federação a qual pertence os municípios, corroborando as evidências obtidas Tavares et al. (2009). Esses resultados também confirmam as evidências obtidas por Soares e Satyro (2009) de que, quanto mais pobres as pessoas, mais recebem o benefício. Figura 4 Alcance do Programa Bolsa Família Nota: elaboração da STN/CESEF. Soares, Ribas e Soares (2009) argumentam que a expansão de programas focalizados tende a melhorar a cobertura entre a população mais pobre, mas à custa de uma piora nos indicadores de focalização. Por isso, é importante investigar em que medida o PBF tem obtido sucesso não só em incluir apenas os mais necessitados, mas também em cobrir todos os mais necessitados e, portanto, em potencializar o processo de redução da pobreza e da desigualdade brasileira. Nesse sentido, esses autores relatam a existência de um tradeoff entre os erros tipo I (exclusão indevida) e tipo II (inclusão indevida) no PBF provocado por uma série de motivos, dentre eles, os erros de medição da renda no momento do cadastramento, a volatilidade da renda (particularmente, a renda dos indivíduos mais pobres) e o comportamento estratégico dos indivíduos e das
18 famílias. Os resultados obtidos a partir do cálculo do erro de inclusão indevida médio apontam que, entre 2004 e 2006, para cada inclusão legítima de pessoa no programa, houve outra pessoa incluída de maneira indevida. Os autores calculam também o erro de inclusão indevida marginal e encontram essa mesma paridade, argumentando que os rendimentos são pouco decrescentes. Logo, à medida que o programa vai incluindo mais beneficários, mantêm-se o padrão de focalização dos mais pobres. Os resultados da Tabela 2 a seguir, obtidos a partir de exercício de simulação utilizando os dados do Censo 2010 elaborado pelo IBGE apontam que a proporção de domicílios elegíveis erroneamente excluídos do programa (ou seja, o erro tipo I) é de 36,96%, ao passo que a proporção de domicílios inelegíveis erroneamente incluídos no programa (isto é, o erro tipo II) é de 13,44%. Ao comparar os resultados aqui obtidos com os resultados já existentes na literatura, observa-se uma redução nos percentuais associados ao erro tipo I (exclusão indevida), assim como um aumento nos percentuais associados ao erro tipo II (inclusão indevida). Em outras palavras, no decorrer do período de existência do PBF, diminuiuse a proporção de domicílios erroneamente excluídos do programa, ao passo que se aumentou a proporção de domicílios erroneamente incluídos no programa. Por outro lado, nota-se um crescimento do percentual de domicílios pertencentes ao público-alvo corretamente incluídos no programa, sugerindo uma melhora na focalização do PBF ao se comparar as informações constantes na PNAD 2004, PNAD 2006 e Censo 2010. Esses resultados corroboram as evidências obtidas por Soares, Ribas e Soares (2009) de que, à medida que o programa inclui mais beneficiários, mantem-se o padrão de focalização dos mais pobres, de modo que a gestão do programa conseguiu manter o padrão de focalização mesmo com o aumento da cobertura. Além disso, esses resultados confirmam as evidências obtidas por Soares e Sátyro (2009) a respeito da melhoria no foco do PBF. De modo geral, os resultados das simulações aqui obtidos estão próximos aos resultados obtidos por Soares, Ribas e Soares (2009) ao utilizarem as informações da PNAD 2006, e a justificativa para essa proximidade pode residir no fato de que, na PNAD 2006, houve um suplemento contendo perguntas específicas sobre o Programa Bolsa Família.
19 Tabela 2 Comparativo de Resultados Apresentados na Literatura Recente para o Brasil CESEF/STN (1) Variáveis Censo 2010 PI - Proporção de domicílios pertencentes ao publico alvo corretamente incluídos no programa PE - Proporção de domicílios pertencentes ao público alvo erroneamente excluídos do programa (Erro Tipo I) NPI - Proporção de domicílios não pertencentes ao público alvo erroneamente incluídos no programa (Erro Tipo II) NPE - Proporção de domicílios não pertencentes ao público alvo corretamente excluídos do programa Soares, Ribas e Osório (2009) PNAD 2006 (2) PNAD 2004 (3) 63,04% 56,3% 42,9% 36,96% 43,7% 57,1% 13,44% 9,8% 6,4% 86,56% 90,2% 93,6% Nota: Elaboração da CESEF/STN; 1 Censo 2010, divulgado em 2012; 2 PNAD 2006. Dados percentuais obtidos a partir da Tabela 4 em Soares, Ribas e Osório (2009). De acordo com esses autores, do total de famílias em 2006, 15,1% eram elegíveis para o Programa Bolsa Família. Dessas, 56,3% (8,5%/15,1%) recebiam o benefício do PBF, ao passo que 43,7% (6,6%/15,1%) não recebiam os benefícios desse programa. Por outro lado, 84,9% eram famílias não elegíveis para o Programa Bolsa Família. Dessas, 9,8% (8,3%/84,9%) eram beneficiadas pelo PBF, ao passo que 90,2% (76,6%/84,9%) não recebiam os benefícios desse programa. 3 PNAD 2004. Dados percentuais obtidos a partir da Tabela 4 em Soares, Ribas e Osório (2009). De acordo com esses autores, do total de famílias em 2004, 16,8% eram elegíveis para o Programa Bolsa Família. Dessas, 42,9% (7,2%/16,8%) recebiam o benefício do PBF, ao passo que 57,1% (9,6%/16,8%) não recebiam os benefícios desse programa. Por outro lado, 83,2% eram famílias não elegíveis para o Programa Bolsa Família. Dessas, 6,4% (5,3%/83,2%) eram beneficiadas pelo PBF, ao passo que 93,6% (77,9%/83,2%) não recebiam os benefícios desse programa.
20 A respeito dessa melhora na focalização, é importante destacar o estudo de Barros et al. (2008), no qual grande parte da focalização ocorre simplesmente no procedimento de inscrição para o programa, no qual não incidem quotas. Esta focalização na inscrição pode ocorrer por dois motivos: os servidores municipais são eficazes em identificar e incentivar as famílias que devem se inscrever no Cadastro Único; e/ou existe um mecanismo de auto-seleção, pelo qual somente as famílias mais necessitadas dispõem de motivação suficiente para se inscrever. No tocante aos resultados associados ao erro tipo II (inclusão indevida), a literatura aponta algumas explicações, a saber, (i) fraudes; (ii) erros na medida da renda, os quais ocorreriam na captação da renda pelos agentes municipais do PBF e na projeção populacional; e (iii) volatilidade de renda (SOARES e SÁTYRO, 2009). Conforme argumentam Soares, Ribas e Soares (2009), as fraudes beneficiam parentes e amigos de políticos eleitos ou cabos eleitorais que claramente não têm direito de receber o benefício. No entanto, o número de casos de fraude levantado situa-se em algumas centenas, o que, em comparação ao volume de benefícios, é insignificante. Esses autores argumentam que os erros no levantamento de informações devem ser mais relevantes, uma vez que as famílias que potencialmente seriam beneficiadas pelo PBF têm incentivos claros para subdeclarar sua renda. Não obstante, alguns assistentes sociais podem identificar uma família como pobre, mesmo esta família não cumprindo formalmente as exigências para ingressar no programa, e decidir fazer uma estimativa para baixo da renda familiar. Complementarmente, Soares e Sátyro (2009) argumentam que as famílias próximas, mas acima, da linha de elegibilidade do PBF têm incentivos claros para subdeclarar sua renda. Além disso, assistentes sociais podem identificar famílias como pobres, mesmo estas não cumprindo formalmente as exigências para entrarem no programa, e decidirem fazer estimativas para baixo da renda familiar. Talvez a explicação mais plausível seja que as pessoas em geral, e particulamente as pessoas mais pobres, frequentemente não sabem qual é sua renda mensal. Por exemplo, um vendedor ambulante pode saber exatamente quanto vendeu no dia, mas calcular o lucro líquido no mês é bem mais difícil. Por fim, a volatilidade da renda de famílias pobres poderia ser outra explicação para esse tipo de erro de focalização, pois muitas famílias classificadas como nãopobres podem ser na realidade bastante vulneráveis à pobreza e, assim, elegíveis ao Programa Bolsa Família. De maneira específica, o conceito de volatilidade está