INSPER
Instituto de Ensino e Pesquisa
RELATÓRIO FINAL:
Os Efeitos do Programa Bolsa Família sobre a Economia dos
Municípios Brasileiros
Paulo Henrique Landim Junior
Orientador: Prof. Dr. Naercio Aquino Menezes Filho
São Paulo, Agosto 2009
1
Os Efeitos do Programa Bolsa Família sobre a Economia dos
Municípios Brasileiros
RESUMO
Os efeitos do Programa Bolsa Família sobre a pobreza e a desigualdade de renda têm sido
objeto de vários estudos e pesquisas. Esta pesquisa visa avaliar os efeitos do Programa Bolsa
Família sobre a economia dos municípios brasileiros, para além de seus efeitos sobre a pobreza
e desigualdade. Para quantificar este efeito relacionaremos a variação no número de famílias
beneficiadas pelo programa e o valor de repasse anual com o PIB per capita municipal, após
controlarmos por outras características municipais. Em seguida, o PIB será analisado por
setores, de maneira a obter o impacto econômico nas diferentes atividades da economia. E por
fim, analisaremos o impacto do programa sobre a arrecadação municipal. Os resultados indicam
a existência de impactos positivos do programa no crescimento do PIB per capita dos
municípios, e este impacto provém em grande parte do aumento da atividade industrial.
Palavras-Chaves: Programa Bolsa Família; economia municipal; variação do PIB;
desigualdade.
ABSTRACT
The effects of the Brazilian conditional cash transfer program, Bolsa Família, on poverty and
income inequality have been object of many recent studies. This paper aspires to verify the
effects of Bolsa Família on the local economy of Brazilian municipalities, beyond its effects on
poverty and inequality. To quantify this effect, we relate the variation of the number of families
that benefit from the program, and the total amount granted to the municipalities through the
program, with the annual per capita municipal GDP, after controlling by other municipal
characteristics. Next, we analyze the different economic sectors of the municipal GDP, to obtain
the program’s impact on different economic activities. Finally, we analyze the program’s impact
on municipal tax collection. Results indicate the existence of positive impacts on the growth of
municipal per capita GDP, which occurs, in great part, due to an increase in local industrial
activities.
Keywords: Bolsa Família Program; municipal economy; inequality; GDP growth.
JEL Classification: R5
Contato: [email protected] ou [email protected]
2
1 – Introdução
É consenso que existe grande desigualdade social e econômica no Brasil. Esta
desigualdade ocorre tanto no nível de indivíduos como no nível de unidades políticas, como a
municipal. Essa situação pode ser observada através de indicadores sociais, como educação e
saúde, e econômicos, como PIB per capita, por exemplo. A redução desta desigualdade é
essencial para o avanço do país, e, portanto não se deve medir esforços para isso. Pode-se
destacar três pontos fundamentais no combate da desigualdade no país, são eles: a compreensão
dos fatores que a determinam, a formulação de políticas eficientes que a minimizam e a
mensuração dos resultados destas políticas.
O Bolsa Família consiste em uma transferência direta de renda, com condicionalidades,
que hoje beneficia 11,1 milhões de famílias em todos os municípios brasileiros. Programas deste
tipo podem ser encontrados em diversos países, com destaque para a região da América Latina e
o Caribe, aonde grande parte dos países possui esses programas. O fundamento dos programas
de transferência condicionada está no combate à transmissão de pobreza entre gerações, através
da inclusão social com foco na educação. Assim estes operam por meio da combinação de
transferências de curto prazo que aumentam a renda imediata com incentivos para investimentos
de longo prazo em capital humano.
O Programa opera através de uma política universal, que não se individualiza de acordo
com o município em questão. São muitos os estudos que apontam os efeitos positivos de
programas de transferência direta de renda sobre o nível educacional e nutricional dos
beneficiados. Ainda, outro grupo de estudos conclui que esses programas reduzem o atraso
social e econômico dos indivíduos beneficiados. Porém, pouco se conhece a respeito dos efeitos
desses programas sobre a economia dos municípios beneficiados, justificando a elaboração de
estudos e análises sobre este tema.
Este estudo visa exatamente averiguar a existência de impactos do Programa Bolsa
Família sobre as economias municipais brasileiras. A desigualdade de renda municipal no Brasil
é excessiva e indesejada e, portanto, medidas devem ser tomadas com o intuito de suavizar esta
discrepância. Assim, não seria incoerente indagar se o Programa Bolsa Família é capaz de
amortizar essas desigualdades, ultrapassando seus objetivos de combate à pobreza em níveis
individuais.
3
Com base em uma amostra de 5.500 municípios brasileiros, testaremos se, em média,
aqueles municípios mais beneficiados pelo Programa Bolsa Família apresentaram um
crescimento econômico superior. Para quantificar essas informações, faremos uso do PIB per
capita médio municipal como medida de desempenho econômico do município e da
porcentagem da população municipal beneficiada pelo Programa Bolsa Família e do valor de
repasse médio per capita municipal, como medidas de difusão do Programa.
Em seguida, analisaremos o impacto do programa sobre cada setor da economia. Assim
será possível desvendar o efeito do programa sobre o PIB industrial, agrícola e de serviços. Por
fim, analisaremos como o Programa Bolsa Família impacta a arrecadação municipal de
impostos.
A seção seguinte a esta introdução apresenta uma breve revisão da literatura científica a
respeito do tema. Esta revisão objetiva discutir dois pontos: analisar estudos que indicam a
redução da desigualdade como um fator que induz crescimento maior e trazer esta análise para o
contexto do Programa Bolsa Família, com base em estudos sobre os efeitos de programas de
transferência de renda. Em seguida, a seção três analisará a metodologia científica na qual este
estudo se baseia, assim como as variáveis utilizadas. Na quarta seção, os dados serão analisados,
e na quinta seção os resultados das regressões serão apresentados. Na sexta seção, uma análise
de custo e benefício será feita para verificar os ganhos líquidos do programa. As conclusões
serão apresentadas na sétima e ultima seção.
2 – Revisão da Literatura
PERSON e TABELLINI, e, ALESINA e RODRIK, (1994) examinam o processo
político como um meio através do qual uma maior desigualdade levaria a um crescimento
econômico menor. Eles destacam que, a partir de uma estrutura societária desigual, o eleitor
mediano procurará medidas que geram redistribuições financeiras de curto prazo, ratificando
tais anseios nas urnas. Esses investimentos de curto prazo levariam a um menor crescimento de
longo prazo para a economia local. Em sociedades mais igualitárias esses incentivos não
estariam presentes.
Existe um consenso político e econômico, indicando que a redução da desigualdade no
Brasil é essencial para aumentar o bem estar social brasileiro. A redução da desigualdade pode
ser relacionada ao crescimento econômico como fator indutor, para além do simples aumento do
4
bem estar social. BARRETO, TEBALDI e NETO (2001) estudaram como a desigualdade
econômica dos estados nordestinos afetou o crescimento do PIB per capita dessa região. A
conclusão foi que a desigualdade econômica gerou externalidades negativas para a economia
nordestina e consequentemente prejudicou o crescimento do PIB per capita dessa região.
Uma vez demonstrada a literatura que ampara a redução da desigualdade como indutor
de crescimento econômico, é conveniente partir para uma análise dos efeitos específicos de
programas de transferência de renda condicionada, em particular o Bolsa Família, sobre a
redução de desigualdade. SOARES, MEDEIROS e OSÓRIO (2006) concluíram que programas
de transferência de renda, com destaque para o Bolsa Família, foram importantes redutores da
desigualdade no Brasil nos últimos anos, especificamente ao analisar a queda do índice de Gini
brasileiro. O estudo conclui que 21% da redução do índice de Gini foi causada por esses
programas.
RAWLINGS e RUBIO (2003) analisaram os programas de transferência de renda
condicionada em cinco países, México, Nicarágua, Brasil, Jamaica e Honduras. Elas
reconhecem o empenho do poder público em medir a eficiência e o verdadeiro impacto desses
programas sobre as famílias beneficiadas e destacam a acumulação de capital humano nessas
famílias como objetivo comum dos programas pesquisados. As autoras destacam também os
efeitos positivos desses programas sobre o número de faltas escolares, a melhora da saúde
preventiva e o aumento do consumo familiar dos beneficiados.
CARDOSO e SOUZA (2004) concluem que o maior feito dos programas de
transferência de renda está no aumento da presença escolar dos estudantes das famílias
beneficiadas. Porém, em termos de redução de trabalho infantil, o efeito não é significante. Os
autores especulam que as crianças beneficiadas, de dez a quinze anos, preferem combinar escola
e trabalho, ao invés de deixaram totalmente de trabalhar, uma vez que os repasses não são
suficientes para incentivar as famílias a abrir mão da renda do trabalho infantil.
HODDINOTT, SKOUFIAS e WASHBURN (2000) estudaram detalhadamente o
impacto do Progressa, um programa de transferência condicionada do governo mexicano similar
ao Bolsa Família, e compararam o consumo médio de domicílios beneficiados pelo programa
com domicílios não beneficiados em 1998 e 1999. Observou-se um consumo médio maior em
14,53% nos domicílios beneficiados pelo programa, e quando se analisa somente o consumo de
alimentos, observa-se uma diferença positiva de 10,6%. Ainda, foi constatado que o aumento de
consumo de alimentos foi maior nos domicílios beneficiados mais pobres, 13,5% no 1° percentil
em comparação com o aumento de 5,1% no 4° percentil. Também foi observado um aumento de
5
7,8% na aquisição calórica das famílias beneficiadas, e um aumento de 33,1% no consumo de
vestiário e calçados infantil. Mas o valor gasto com despesas médicas diminuiu em 10,6% o que
pode ser explicado pelas condições do programa que exigem, das famílias, um maior
acompanhamento médico das crianças.
HODDINOTT, SKOUFIAS e WASHBURN (2000) especulam que os elevados valores
injetados nas comunidades devem ter um impacto sobre as economias locais e sugere que novos
estudos sejam desenvolvidos nessa direção. PARKER E SKOUFIAS (2000) analisaram o
impacto do Progressa sobre a alocação de tempo entre trabalho e lazer. Para adultos, não se
encontrou evidências de que o programa tenha alterado a alocação entre trabalho e lazer, e o
tempo dedicado a atividades domésticas não remuneradas, como a agricultura familiar, também
se manteve constante. Porém, o estudo indicou que o programa reduziu a participação de
crianças, de ambos os sexos, no mercado de trabalho.
3 – Análise Descritiva
Para atender aos objetivos desta pesquisa, são necessários dados sobre o crescimento
econômico dos municípios e também sobre a difusão do Programa Bolsa Família nos
municípios. Tendo isso em mente, como medida de desempenho econômico este estudo fará uso
do PIB per capita municipal. Esta informação é fornecida pelo IBGE e atualmente estão
disponíveis dados de 1999 a 2006. Através da mesma fonte, é possível obter o PIB setorial dos
municípios, para o mesmo período, sendo estes os setores: industrial, agrícola e de serviços. Por
fim, a arrecadação anual e municipal de impostos também será fornecida pelo IBGE.
Em relação à difusão do Programa Bolsa Família nos municípios, duas informações
distintas serão usadas: a porcentagem de habitantes do município que é beneficiada pelo
programa e o valor anual per capita repassado ao município através do Programa.
O valor de repasse anual para cada município é divulgado pelo Ministério do
Desenvolvimento Social (MDS). Para chegar a um valor per capita, basta dividir este valor pela
população do município. Já a porcentagem de habitantes beneficiada pelo PBF não está
disponível e, portanto, para obter este dado é necessário fazer uso de outras informações e
alguns cálculos. O MDS disponibiliza o número de famílias beneficiadas em cada município.
Multiplicando este número por 4,1, o número médio de componentes das famílias beneficiadas
pelo programa, segundo o MDS, obtêm-se o número estimado de habitantes beneficiados pelo
6
programa em cada município. Dividindo este número pela população de cada município, que é
divulgada pelo IBGE, chegaremos à porcentagem de habitantes beneficiados pelo programa em
cada município. Esses dados estão disponíveis de 2003 a 2006.
Com a união dessas variáveis, as de mensuração econômica e as que quantificam a
difusão do programa em cada município, será possível relacionar o efeito do programa e as
economias municipais, chegando assim ao objetivo final desta pesquisa. Este estudo trabalhará
com um universo de 5500 municípios, e o período analisado será de 2004 a 2006, sendo que os
dados de 2003 não serão utilizados, pois o programa passou a existir apenas no mês de Outubro
deste ano.
Atualmente existem 5.564 municípios no Brasil, incluindo o distrito federal. Como este
estudo consiste em uma análise de painel, apenas os municípios para os quais todos os dados
estiverem disponíveis para todo o período em análise poderão fazer parte deste estudo. Sendo
assim, 64 municípios foram excluídos deste estudo, porém acredita-se que esta exclusão não
afetará os resultados, já que este número é bem pequeno se comparado ao universo total de
municípios no Brasil.
O PIB per capita de um município pode ser afetado por diversos fatores, como tamanho
populacional, escolaridade e nível de pobreza, entre outros. Como o interesse deste estudo é
analisar apenas o impacto do Programa Bolsa Família sobre o PIB per capita, far-se-á uso de
variáveis de controle, que minimizam os efeitos dessas outras informações sobre o resultado
final deste estudo. Assim as seguintes variáveis farão parte do conjunto de controle, aqui
denominado conjunto Z: IDH, população economicamente ativa e duas variáveis ligadas ao
nível de escolaridade, a taxa de analfabetismo e o número médio de anos de estudo. Todas as
variáveis mencionadas acima são disponibilizadas pelo IPEAData e referentes ao ano de 2000.
A análise dos dados confirma a constatação inicial de que existe uma grande
desigualdade entre os municípios brasileiros, tanto em termos econômicos como sociais.
Analisando as médias do PIB per capita dos municípios de cada, percebe-se grande diversidade
regional. Os municípios de estados como Rio de Janeiro e Mato Grosso possuem, em média um
PIB per capita bastante superior àquele observado para os municípios de estados como Piauí e
Pernambuco (figura 1). O Distrito Federal se destaca com o maior PIB per capita médio do país.
Nota-se também que a taxa de crescimento dos PIBs municipais variou bastante, sendo possível
inclusive observar crescimento médio negativo, caso dos municípios de Mato Grosso.
7
Podemos ainda analisar a distribuição dos benefícios do Programa Bolsa Família. Os
dados evidenciam um importante destaque para a região Nordeste do Brasil, sendo que os
municípios que lá se encontram são os que possuem, em média, porcentagens mais altas de suas
respectivas populações beneficiadas. O contrário pode ser dito para os municípios que se
encontram nos estados mais economicamente desenvolvidos, como Rio de Janeiro e São Paulo.
Estes possuem, em média, as porcentagens mais baixas de suas respectivas populações
beneficiadas (figura 2). As conclusões são parecidas quando se analisa o repasse anual per
capita médio dos mesmos municípios (figura 3). Também é possível observar um grande
crescimento na porcentagem média da população beneficiada, praticamente em todos os
estados. Esse crescimento demonstra a agressiva expansão do programa ao longo do período
analisado, conclusão confirmada pela análise do repasse anual per capita médio.
Figura 1 – Média do PIB per capita dos municípios de cada estado
40.000
35.000
30.000
25.000
2004
20.000
2005
15.000
2006
10.000
5.000
AC AL AM AP BA CE DF ES GO MA MG MS MT PA PB PE
PI
PR RJ RN RO RR RS SC SE SP TO
Fonte: MDS - Elaboração própria
8
Figura 2 – Porcentagem da população estadual que é beneficiada pelo PBF
0,70
0,60
0,50
0,40
2004
0,30
2005
2006
0,20
0,10
AC AL AM AP BA CE DF ES GO MA MG MS MT PA PB PE
PI
PR
RJ RN RO RR RS SC SE SP TO
Fonte: MDS - Elaboração própria
Figura 3 – Repasse anual per capita médio dos municípios de cada estado
120
100
80
Reais
2004
60
2005
40
2006
20
AC AL AM AP BA CE DF ES GO MA MG MS MT PA PB PE
PI
PR RJ RN RO RR RS SC SE SP TO
Fonte: MDS - Elaboração própria
Para averiguar a relação entre o PIB municipal e as variáveis do Bolsa Família, foram
construidos gráficos de dispersão (Figuras 4 e 5), através dos quais é possível comparar o
comportamento do PIB com o da porcentagem da população beneficiada e o do valor de repasse per
capita, todas em primeiras diferenças. Analisou-s o período de 2003 a 2006, durante o qual foi
possível observar uma relação positva entre as variáveis em questão. Essa relação é evidenciada pela
reta de tendência, que apresenta coeficiente positivo. Essa conclusão é consistente com ambas as
variáveis analisadas. Ao final deste estudo a relação entre o PIB dos municípios e as variáveis do
Bolsa Família ficará mais clara.
9
Figura 4 – Variação do PIB per capita e da porcentagem da população
beneficiada 2003 a 2006
Fonte: MDS - Elaboração própria
Figura 5 – Variação do PIB per capita e do repasse anual per capita
2003 a 2006
Fonte: MDS - Elaboração própria
Para aprofundar esta análise, destacamos os municípios onde mais de 50% da população
é beneficiada pelo Programa Bolsa Família. Esses municípios foram comparados com outros,
onde uma parcela menor da população é beneficiada. Para isso foram criados e analisados os
dois grupos de municípios: aqueles em que mais de 50% da população é beneficiada pelo PBF
(grupo 1) e aqueles em que menos de 50% da população é beneficiada pelo PBF (grupo 2).
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Os dados permitem caracterizar os municípios mais beneficiados pelo Programa Bolsa
Família. Aparentemente, os municípios mais beneficiados são aqueles menos desenvolvidos
socialmente e economicamente. Podemos analisar as variáveis educacionais, por exemplo. Os
municípios mais beneficiados possuem, em média, a metade do número de anos médio de
estudos, e o dobro da taxa de analfabetismo, que aqueles menos beneficiados pelo Programa
(tabela 1). Em termos econômicos, os municípios que são mais beneficiados possuem PIB per
capita, em média, três vezes menor que os municípios menos beneficiados (tabela 2). Estes
dados estão em conformidade com os objetivos do Programa de atingir as famílias menos
desenvolvidas socialmente e economicamente. Os dados demonstram que o Programa Bolsa
Família está atingindo, pelo menos em parte, seu público alvo. Estas informações serão úteis
para analisar os resultados futuros deste estudo.
Tabela 1- Características sociais dos grupos de municípios
Grupo
Tamanho
amostral
IDH
Taxa de
Anos médio
analfabetismo
de estudo
População
PEA
Repasse per
% Média da
capita médio
pop. beneficiada
1
712
0,60
37,41
2,65
12.277
38%
R$ 113,68
61,89%
2
4789
0,71
19,43
4,25
33.624
44%
R$ 43,04
26,89%
Fonte: IPEAData – Elaboração Própria
Nota: Grupo 1: Municípios em que mais de 50% da população é beneficiada pelo PBF;
Grupo 2: Municípios em que menos de 50% da população é beneficiada pelo PBF.
Tabela 2- Características econômicas dos grupos de municípios
PIB Médio
PIB Per Capita médio
Grupo
2004
2005
2006
2004
2005
2006
1
37.309
41.637
46.840
2.753
2.753
3.429
2
466.853
516.231
569.541
8.816
9.194
9.865
Fonte: IBGE – Elaboração Própria. Em R$ 1.000
Nota: Grupo 1: Municípios em que mais de 50% da população é beneficiada pelo PBF;
Grupo 2: Municípios em que menos de 50% da população é beneficiada pelo PBF.
Com o objetivo de analisar o impacto do PBF no crescimento dos municípios, é
interessante analisar a variação do PIB desses municípios de acordo com cada um dos grupos
aqui estabelecidos. Espera-se que o PIB dos municípios onde mais de 50% da população é
beneficiada pelo PBF tenha crescido mais que o PIB dos municípios onde parcelas menores da
população são beneficiadas. Esta hipótese de fato se confirma, conforme demonstram os dados
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abaixo (tabela 3). Percebe-se que, a variação média do PIB e PIB per capita foi expressivamente
maior nos municípios do grupo 1, quando comparado aos municípios do grupo 2. As diferenças
foram testadas, por meio de testes de média, que as indicaram como significantes.
Tabela 3- Crescimento econômico dos grupos de municípios
∆ PIB Médio
Grupos
1
2
∆ PIB Per
Capita médio
2006 / 2004
2006 / 2004
10.06%
10.12%
7.95%
7.04%
Fonte: IBGE – Elaboração Própria
Nota: Grupo 1: Municípios em que mais de 50% da população é beneficiada pelo PBF;
Grupo 2: Municípios em que menos de 50% da população é beneficiada pelo PBF.
Agora podemos indagar: o crescimento maior, demonstrado pelos dados acima, foi
realmente proporcionado pelo Programa Bolsa Família ou foi causado por fatores externos que
não foram levados em conta neste estudo? Com o uso das regressões propostas iremos testar a
hipótese de que o PBF teve um efeito positivo no PIB dos municípios, e ainda, tentar quantificar
este efeito, caso ele exista.
4 – Metodologia Econométrica
Regressões de diferentes formas funcionais foram estimadas. Antes de demonstrar os
modelos, é conveniente nomear as seguintes variáveis:
Yi: PIB per capita do município i;
Wi: Valor de repasse per capita ao município;
Zi: Conjunto de variáveis de controle;
td2: Variável binária indicando o ano de 2005;
12
td3: Variável binária indicando o ano de 2006.
: Erro aleatório relacionado ao município i.
Sendo assim, os modelos serão do tipo:
1) Log(Yi ) = β1 + β 2 ⋅td 2 +β 3 ⋅td 3 +β 4 ⋅( W i ) +
∑γ
j
⋅ Z j, i + εi
2) ∆Log (Yi ) = β 1+ β 2⋅td 2 + β 4 ∆( W i ) + ε i
3) ∆Log (Yi ) = β 1+ β 2⋅td 2 + β 4 ⋅ (∆W i ,t −1 ) + ε i
Estas são as diferentes especificações que os modelos utilizados nesta averiguação
seguirão. Vale notar que 3 modelos foram especificados, sendo que a variável resposta está na
forma de logaritmo natural, no primeiro, e em primeiras diferenças, nos dois seguintes. Já a
variável explicativa cuja relevância se pretende medir se encontra em três especificações
diferentes, são elas: 1) sua forma normal; 2) Primeiras diferenças; e 3) Primeiras diferenças
defasada em um ano. Os 3 modelos acima fazem referência apenas ao valor de repasse per
capita como variável explicativa, porém, esses serão replicados, para a porcentagem da
população beneficiada como variável explicativa também. Sendo assim chega-se a um total de
seis modelos, que serão aplicados a cada uma das variáveis resposta, o PIB per capita, os PIBs
setoriais e a arrecadação municipal. É necessário ainda mencionar que os modelos serão
regredidos com as variáveis binárias td2 e td3 que indicam os anos de 2005 e 2006
respectivamente. Como conseqüência, o efeito do ano de 2004 será incorporado à constante do
modelo, β1.
5 – Resultados
As tabelas 4 e 5 apresentam os resultados das estimações de mínimos quadrados
ordinários, sendo que a primeira contém as regressões com a porcentagem da população
beneficiada como variável explicativa, e a segunda o valor de repasse anual per capita.
Começaremos analisando os modelos em nível, nos quais a porcentagem da população
beneficiada ou o repasse anual per capita explicam, em conjunto com as variáveis de controle e
binárias, o log do PIB per capita municipal.
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Analisando a significância das variáveis, percebe-se que todas as variáveis de controle
foram significantes quando regredimos o PIB em função do repasse per capita e, portanto estas
contribuíram para a explicação de variações no PIB per capita. Porém, quando regredimos o PIB
per capita em função da porcentagem da população beneficiada, a variável taxa de
analfabetismo foi insignificante com 5% de confiança.
As variáveis do Bolsa Família foram significantes em ambas as tabelas, porém seus
coeficientes foram negativos. Isso levaria à conclusão que quanto maior for o repasse per capita,
ou maior a porcentagem da população beneficiada, menor será o PIB do município. Sabemos
que este não é o caso, pois como a seção 4 deste estudo já indicou, os municípios mais
beneficiados pelo Bolsa Família são os menos desenvolvidos socialmente e economicamente,
justificativa razoável para essa relação negativa.
A próxima análise será em torno dos modelos em primeiras diferenças, nos quais a
variação do LOG do PIB per capita será explicada pela variação da porcentagem da população
beneficiada (tabela 4) ou pela variação do repasse anual per capita (tabela 5). Estas regressões
não computaram variáveis de controle, pois estas não variam no tempo, mas mantiveram as
dummies temporais e a constante que foram significativas e positivas em ambas as regressões.
Em termos das variáveis do Bolsa Família, os resultados foram bastante diferentes dos
encontrados pelo primeiro modelo, aonde as variáveis estavam em nível. Agora, ambas as
variáveis explicativas apresentaram uma relação positiva e significante com o PIB per capita
municipal.
As últimas regressões a serem analisadas, são as que relacionam o PIB per capita com
as variáveis do Bolsa Família, aplicando as primeiras diferenças, porém com um ano de
defasagem. Novamente as regressões não incluíram as variáveis de controle, mas apenas as
dummies temporais e a constante. A constante é significante e positiva em ambas as regressões.
Em relação às variáveis do Bolsa Família, as regressões estimaram um impacto positivo em
ambos os casos, porém este só foi significante no modelo explicado pela porcentagem da
população beneficiada.
Assim há evidências plausíveis para acreditar que o Programa Bolsa Família teve um
efeito positivo no PIB per capita dos municípios durante o período em questão. É conveniente
quantificar este efeito com o intuito de verificar a intensidade do impacto econômico deste
Programa. Para isso, faremos uso da elasticidade, que nos demonstra a variação percentual da
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variável dependente, dado uma variação marginal da variável explicativa. Para o modelo LogLinear, forma funcional adotada, a elasticidade é medida da seguinte maneira:
O valor de repasse per capita municipal médio, em 2006 foi de R$61,97 e a
porcentagem da população beneficiada média foi 36,37%, os valores são referentes ao ano de
2006. Multiplicando os valores médios das variáveis explicativas, pelos coeficientes estimados,
obtém-se a variação percentual da variável dependente, ou em outras palavras, o impacto do
Programa Bolsa Família sobre o PIB dos municípios.
Começaremos analisando o impacto de um aumento na porcentagem da população
beneficiada pelo Programa. O coeficiente desta variável foi estimado em 0, 0009, quando a
variável explicativa não está defasada, levando à conclusão que, um aumento de 10% na
população beneficiada pelo Programa Bolsa Família, levaria a um aumento médio de 0,33% no
PIB per capita do ano seguinte. Já quando a variável explicativa está defasada o coeficiente
encontrado foi 0, 0004, implicando em um aumento médio de 0,15% no PIB per capita, com um
ano de atraso, dado o mesmo aumento de 10% na população beneficiada pelo programa.
Para o repasse per capita anual, estima-se que, em média, o PIB per capita aumente em
0,6% dado um aumento de 10% no valor de repasse per capita anual. Quando a variável
explicativa está defasada, o aumento médio no PIB per capita estimado foi novamente 0,6%,
dado o mesmo aumento de 10% na população beneficiada pelo programa.
A princípio, o impacto em termos percentuais pode aparentar pequeno, porém,
conforme veremos n análise de custo benefício, o impacto econômico em termos absolutos é
bastante grande, na casa dos Bilhões de reais.
15
Tabela 4- Efeito do Programa Bolsa Família Sobre o PIB - 1
Variáveis Independentes
Porcentagem beneficiada
1
LOG (PIB)
-0, 0052***
(0, 0004)
∆ (Porcentagem
Beneficiada)
2
3
∆LOG( PIB) ∆LOG(PIB)
0, 0009***
(0, 0001)
0, 0004**
(0, 0001)
∆(Porcentagem
Beneficiada) t-1
IDH
0, 0538***
(0, 0016)
PEA
0, 0014**
(0, 0005)
Anos de estudo
0, 0605***
(0, 0074)
Analfabetismo
0, 0017*
(0, 0009)
Constante
Time Dummies
Obs.
Prob>F
R²
Raiz EQM
4, 5698***
(0, 1174)
Sim
16, 500
0, 0000
0, 6238
0, 4480
-
0, 0607***
(0, 0021)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0524
0, 1327
0, 0649***
(0, 0019)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0499
0, 1329
Fonte: Elaboração própria.
Erro-padrão robusto entre parênteses.
Significância dos coeficientes: *** 1%; ** 5%; * 10%.
16
Tabela 5- Efeito do Programa Bolsa Família sobre o PIB - 2
Variáveis independentes
Repasse per capita
1
LOG (PIB)
-0, 0035***
(0, 0002)
2
3
∆LOG( PIB) ∆LOG(PIB)
0, 0009***
(0, 0001)
∆ Repasse per capita
0, 0010***
(0, 0001)
∆ Repasse per capita t-1
IDH
0, 0513***
(0, 0016)
PEA
0, 0017***
(0, 0005)
Anos de estudo
0, 0660***
(0, 0073)
Analfabetismo
Constante
Time Dummies
Obs.
Prob>F
R²
Raiz EQM
0, 0027***
0, 0009
4, 8549***
(0, 1178)
Sim
16. 500
0, 0000
0, 6269
0, 4462
0, 0541***
(0, 0023)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0567
0, 1324
0, 0514***
(0, 0021)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0664
0, 1318
Fonte: Elaboração própria.
Erro-padrão robusto em parênteses.
Significância dos coeficientes: *** 1%; ** 5%; * 10%.
Com base nos resultados encontrados acima, percebe-se que o Programa Bolsa Família
impacta positivamente o PIB dos municípios. Mas esta análise pode ser aprofundada verificando
como o programa impacta os diferentes setores da economia municipal. Por isso regredimos os
PIBs setoriais em função das duas variáveis do Bolsa Família, a porcentagem da população
beneficiada (tabela 6) e o valor de repasse per capita (Tabela 7). Nessas tabelas também foi
incluído o resultado da regressão da arrecadação municipal. O modelo adotado está em
primeiras diferenças, e também inclui as variáveis binárias.
Ao analisarmos como que o programa afeta a arrecadação municipal, percebemos um
impacto positiva e significante. O resultado indica que um aumento de 10% na população
beneficiada leva a um aumento médio de 1,05% na arrecadação municipal, e um aumentou de
10% no valor de repasse per capita leva a um aumento médio de 1,36% na arrecadação
17
municipal. Este resultado é interessante, pois indica que parte do dinheiro investido no
programa acaba voltando para os cofres públicos, a pesar de estarmos aqui em outra esfera
governamental.
Com o aumento do número de municípios, fenômeno que marcou a divisão geográfica
do Brasil nas ultimas décadas, muitos municípios passaram a depender de verba federal para
cobrir seus gastos. Assim, a elevação da arrecadação municipal, causada pelo programa, pode
ajudar alguns municípios a se tornarem independentes da união em termos fiscais.
Vimos que os municípios mais beneficiados pelo programa são também os mais
deficitários, em termos de desenvolvimento socioeconômico. Se esta maior arrecadação for
usada para melhorar a qualidade dos serviços municipais, pode haver um impacto indireto nos
índices educacionais do município, para além do que se espera obter através das
condicionalidades do programa.
Seguimos para a análise do impacto nos diferentes setores da economia. Ambos os
modelos indicam que o setor mais impactado pelo programa é o industrial. Dado um aumento
de 10% no valor de repasse per capita, espera-se que o PIB industrial aumente em 0,81%, o que
indica um impacto maior que o encontrado quando analisamos o PIB municipal como um todo,
sem dividir por setores de atividade. O modelo que regride o PIB industrial em função da
população beneficiada também indicou que o setor mais impactado pelo Programa Bolsa
Família é o industrial. O setor de serviços apresentou o segundo maior impacto médio,
indicando um aumento de 0,19% neste setor do PIB, dado o aumento de 10% no valor de
repasse per capita; resultado parecido foi obtido quando a variável explicativa é a porcentagem
da população beneficiada. Já o impacto de um aumento na população beneficiada sobre o PIB
agrícola foi insignificante quando usamos a porcentagem da população beneficiada, e negativo
quando a variável explicativa é o repasse per capita.
18
Tabela 6 - Efeito do Programa Bolsa Família sobre o PIB - 3
Variáveis independentes
∆ (Porcentagem
Beneficiada)
Constante
Time Dummies
Obs.
Prob>F
R²
Raiz EQM
1
∆LogImpost
0, 0029***
(0, 0003)
2
∆LogIndust
0, 0013***
(0, 0002)
3
∆LogServ
0, 0004***
(0, 0001)
4
∆LogAgri
0, 0000
(0, 0003)
0, 1066***
(0, 0034)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0135
0, 2155
0, 0637***
(0, 0032)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0092
0, 2107
0, 0829***
(0, 0014)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0181
0, 0880
0, 0559***
(0, 0043)
Sim
10.986
0, 0000
0, 0880
0, 2697
Fonte: Elaboração própria.
Erro-padrão robusto em parênteses.
Significância dos coeficientes: *** 1%; ** 5%; * 10%.
Tabela 7 - Efeito do Programa Bolsa Família sobre o PIB - 4
1
2
3
Variáveis
independentes
∆ Repasse per capita
Constante
Time Dummies
Obs.
Prob>F
R²
Raiz EQM
∆LogImpostos
0, 0022***
(0, 0002)
∆LogIndust
0, 0013***
(0, 0002)
∆LogServ
0, 0003***
(0, 0001)
4
∆LogAgri
-0, 0006***
(0, 0002)
0, 0949***
(0, 0036)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0183
0, 2150
0, 0539***
(0, 0037)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0130
0, 2103
0, 0823***
(0, 0016)
Sim
11.000
0, 0000
0, 0177
0, 0880
0, 0480***
(0, 0047)
Sim
10.986
0, 0000
0, 0888
0, 2696
Fonte: Elaboração própria.
Erro-padrão robusto em parênteses.
Significância dos coeficientes: *** 1%; ** 5%; * 10%.
Com o objetivo de entender esses resultados, analisamos quais são as atividades
contidas em cada um dos setores. Dentro do setor industrial está contido a quantidade produzida
e distribuída de energia elétrica, água, esgoto e gás. Não seria absurdo concluir que um dos
caminhos através do qual o Programa Bolsa Família eleva o PIB municipal é o aumento do
consumo de energia, água, esgoto e gás. Isso por que o programa atinge famílias em situação de
pobreza e extrema pobreza, e conforme a renda desse público aumenta consequentemente há um
aumento no consumo desses fatores. E vale lembrar que água, gás, esgoto e energia elétrica são
fatores bastante ligados ao consumo de alimentos e necessidades básicas.
Podemos questionar também por que o efeito sobre o setor agrícola é insignificante.
Acreditamos que as famílias mais pobres, principalmente as que vivem fora das grandes
cidades, já possuem acesso a produtos agrícolas de gênero alimentício. E possivelmente é a
19
própria família que provê esses produtos, para consumo próprio. Um aumento na renda levará a
uma diversificação do consumo, incluindo produtos e alimentos industrializados que antes não
eram consumidos.
6 – Análise de custo benefício
No dia a dia, gestores públicos são confrontados com importantes decisões sobre onde
alocar seus recursos. Essas decisões afetam o bem estar da sociedade gerando um impacto nas
gerações atuais e futuras. Os recursos são escassos, muitas vezes implicando na desistência de
um projeto, quando outro é escolhido. Assim questões do tipo: devo alocar recursos para
construir uma nova escola ou um novo hospital são corriqueiras.
É a intuição e o senso comum que freqüentemente guiam o gestor público nessas
escolhas. No entanto, existe uma variedade de instrumentos econômicos que podem auxiliar
escolhas como esta, permitindo a alocação eficiente de recursos e a maximização do bem estar
social. O uso de instrumentos econômicos modernos em políticas públicas representa uma
junção das ciências política e econômica, formando uma importante ferramenta de análise.
Um desses instrumentos é a análise de custo benefício, que é bastante eficaz em
questões de políticas públicas. Essa análise consiste em identificar todos os custos e benefícios,
convertê-los em unidades monetárias, e compará-los de maneira a determinar se um
investimento é desejável ou não do ponto de vista da sociedade. A análise de custo benefício
não é uma técnica nova, PREST e TURVEY (1965) detalharam os diversos campos que fizeram
uso desta técnica. PREST e TURVEY (1965) datam em 1844 o surgimento desse tipo de
análise, a partir do trabalho desenvolvido por J. Dupuit na França, sobre a utilidade de projetos
públicos.
Com o objetivo de colher os frutos deste ferramental, é conveniente aplicar esta análise
ao Programa Bolsa Família, verificando a eficiência da alocação de recursos para este programa.
É interessante comparar os benefícios e custos do programa, analisando se estes superam
aqueles. Apesar de sua simplicidade, a análise de custo e benefício deve ser bastante abrangente,
levando em conta os efeitos atuais e futuros, assim como os efeitos indiretos que não atingem
diretamente o alvo do programa.
Analisaremos os custos e os benefícios da expansão do programa no ano de 2006,
último ano deste estudo, para o qual estão disponíveis PIBs municipais. Em 2006 os repasses do
20
programa somaram R$ 7.506.214.405,00, o que representa um aumento de 32,17% em relação a
2005. Como custo desta expansão é necessário analisar todos os recursos investidos no
programa neste ano, e não apenas o total de repasse. Estas informações foram disponibilizadas
pelo Ministério do Desenvolvimento Social (tabela 8). Como objetivamos analisar a expansão
do programa, o que interessa é quanto foi investido a mais no período.
Tabela 8 - valores empenhados no Programa Bolsa Família
Valor empenhado Valor Empenhado
Descrição do gasto
Variação
2005
2006
Repasse às famílias
5.679.225.534,00
7.506.214.405,00 1.826.988.871,00
Gestão e Administração do
Programa
Sistema Nacional para
Identificação e Seleção de Público
- Cadastro Único
Total
9.810.000,00
3.021.141,00
(6.788.859,00)1
7.200.000,00
21.860.345,00
14.660.345,00
5.696.235.534,00
7.531.095.891,00
1.834.860.357,00
Fonte: MDS – Elaboração própria
Para comparar com estes custos usaremos os resultados das estimações obtidas por este
estudo para estimarmos os benefícios da expansão do programa. Estimou-se um aumento de
0,06% no PIB per capita para cada aumento de 1% no valor de repasse per capita. Em relação a
2005 o repasse per capita aumentou em 30,34% (tabela 9). Com base nessas informações é
possível obter o benefício estimado da expansão do Programa Bolsa Família no ano de 2006.
Para isso basta multiplicar 0,06 por 30,34. O valor obtido, 1,82%, é o impacto estimado do
aumento de 30,34% no repasse per capita sobre o PIB dos municípios. Em 2006 o PIB brasileiro
foi R$ 2.369.797.000.000 e, portanto um aumento de 1,82% neste significa um acréscimo de R$
43.139.784.588,00.
Tabela 9 – Variação do repasse per capita
2005
2006
Repasse per capita R$ 30,91 R$ 40,28
Variação
30,34%
Fonte: MDS – Elaboração própria
É este o benefício estimado da expansão do valor de repasse do Programa Bolsa Família
em 30,34%, aumento observado em 2006. Por trás desse resultado está a premissa de que o
1
O empenho com Gestão e Administração do Programa diminuiu neste período, apesar da expansão do
mesmo. Acredita-se que a diminuição do gasto decorre de um ganho de eficiência no programa.
21
efeito do programa não é decrescente e sim constante. Isso por que o impacto estimado é válido
para análises marginais. Por isso também analisamos o custo e benefício de aumentar em 1% o
valor de repasse per capita, não precisando assim estabelecer premissas a respeito da validade
do coeficiente estimado.
Um aumento de 1% no repasse per capita, e nos outros custos do programa, significaria
um empenho adicional de R$ 56.962.355,34. Estimou-se um impacto de 0,06% no PIB, dado o
aumento de 1% no repasse per capita, levando a um ganho real de R$ 1.321.767.561,06.
Observamos que tanto no caso da análise marginal, como no caso da análise que considera a
verdadeira expansão do programa, os benefícios superaram os custos significativamente. É
preciso levar em conta os benefícios das condicionalidades do programa, que visam alargar a
formação de capital humano através do controle da frequência escolar das crianças da família
beneficiada e melhorar a saúde dos beneficiados através de um controle do calendário vacinal.
Espera-se que estas condicionalidades gerem um benefício de longo prazo bastante importante,
efeito não captado por essa análise que tornaria a relação custo benefício ainda mais favorável.
É interessante calcular a relação custo benefício, obtida pela simples divisão do custo
pelo benefício (tabela 10). Observamos que a relação custo benefício é bastante parecida para as
duas análises feitas, diferindo apenas na sugerindo que os resultados obtidos pela análise da real
expansão do programa são válidos.
Tabela 10 – Relação custo benefício
Custo da expansão do
programa em 2006
Benefício da expansão do
programa em 2006
Relação custo
benefício
Análise da real
expansão do
programa
R$ 1.834.860.357, 00
R$ 43.139.784.588,00
0, 0425
Análise marginal
(expansão de 1%)
R$ 56.962.355, 34
R$ 1.321.767.561,06
0, 0431
Fonte: MDS – Elaboração própria
7 – Conclusões
Com base no conjunto de informações, até aqui apresentadas, fica claro que o Programa
Bolsa Família gera um impacto positivo na economia dos municípios brasileiros, por meio de
um aumento real no PIB per capita desses municípios. O interessante é que na seção 4 deste
documento, os dados já demonstravam indícios desse impacto, ao constatar que o crescimento
dos municípios mais beneficiados foi estatisticamente maior.
22
Os resultados indicaram um aumento imediato médio de 0,6%, e um aumento defasado
médio de 0,9% no PIB per capita de um município, quando ocorre um aumento de 10% no valor
de repasse per capita. Estamos trabalhando com o PIB real dos municípios, excluindo, portanto,
o efeito de aumentos inflacionários do mesmo. O PIB brasileiro cresceu em média 2,86% nos
últimos 10 anos. Dado esta baixa taxa de crescimento, o impacto de um aumento na
porcentagem da população beneficiada pelo Programa Bolsa Família sobre o PIB dos
municípios passa a ser expressivo.
Os resultados mostram que este impacto positivo no PIB municipal se dá
principalmente através de um aumento da atividade industrial, em segundo plano pelo aumento
no setor de serviços. Ao mesmo tempo, os dados não foram capazes de detectar um impacto
sobre a atividade no setor agrícola.
Esse resultado não deixa de ser curioso, e é capaz de instigar novos estudos para
compreender, em mais detalhes, por que o maior impacto se dá através da atividade industrial.
Mas de qualquer forma especulamos alguns motivos que explicam essa descoberta, como a
diversificação do consumo das famílias e o aumento no consumo de energia elétrica, água,
esgoto e gás.
Os resultados também confirmam a eficácia do Programa no combate à desigualdade
econômica entre os municípios. Nota-se que os municípios menos desenvolvidos, foram os mais
beneficiados pelo Programa, e por isso obtiveram um crescimento maior em seus respectivos
PIB per capita.
Por fim observou-se uma relação custo benefício de 0, 043, indicando que o benefício
estimado da expansão do programa em 2006 foi significativamente maior do que os custos
desta, mesmo ignorando os benefícios de longo prazo das condicionalidades. Através deste
estudo mostramos os frutos do uso de uma análise custo benefício, assim como a facilidade de
aplicá-la à prática política.
Apesar dos avanços observados, sabe-se ainda, que o problema de desigualdade no
Brasil persiste. O desenvolvimento de novas políticas que mira esta questão e o aprimoramento
das já existentes se tornam tarefas indispensáveis para atingir um nível de bem estar maior e
uma sociedade menos desigual. Vale lembrar que o problema da desigualdade não acontece
apenas na esfera econômica, mas também na social, e por isso não basta a simples transferência
de renda para os mais pobres. As condicionalidades ligadas à saúde e educação dos beneficiados
são essenciais para o combate da desigualdade entre os indivíduos e a desigualdade entre os
23
municípios do Brasil. Um programa de transferência de renda eficaz é aquele que vai além do
repasse financeiro, cobrando dos beneficiados o cumprimento das condicionalidades do
programa, pois é este cumprimento que permite a quebra do ciclo de pobreza entre gerações.
O universo de pesquisas relacionadas ao Programa Bolsa Família ainda é tímido,
abrindo caminho para uma infinidade de estudos e pesquisas ligadas ao tema, principalmente
com o passar do tempo e a conseqüente disponibilização de novos dados. Esses estudos só têm a
contribuir com o avanço e aperfeiçoamento do Programa.
8 – Bibliografia
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25