UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ
FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO, ATUÁRIA E CONTABILIDADE
CURSO DE ECONOMIA
ISABELLE MARIA PORTO MAIA
ÍNDICE DE POBREZA MULTIDIMENSIONAL E FOCALIZAÇÃO DO PROGRAMA BOLSA FAMÍLIA NOS ESTADOS DO NORDESTE EM 2010
ISABELLE MARIA PORTO MAIA
ÍNDICE DE POBREZA MULTIDIMENSIONAL E FOCALIZAÇÃO DO PROGRAMA BOLSA FAMÍLIA NOS ESTADOS DO NORDESTE EM 2010
Monografia apresentada à Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel em Economia.
Orientador: Prof. Dr. João Mário Santos de França
ISABELLE MARIA PORTO MAIA
ÍNDICE DE POBREZA MULTIDIMENSIONAL E FOCALIZAÇÃO DO PROGRAMA BOLSA FAMÍLIA NOS ESTADOS DO NORDESTE EM 2010
Monografia apresentada à Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel em Economia.
Aprovada em: __/__/____.
BANCA EXAMINADORA
________________________________________ Prof. Dr. João Mário Santos de França (Orientador)
Universidade Federal do Ceará (UFC)
_________________________________________ Prof. Dr. Flávio Ataliba Flexa Daltro Barreto Instituto de Pesquisa Econômica do Ceará (IPECE)
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus acima de tudo. Ele foi, nesses quatro anos de universidade, e continua sendo, meu amigo muito amado sem cuja presença eu não teria alcançado sequer metade dos meus objetivos.
A meus pais e minha avó Julieta por me amarem, simplesmente. Agradeço também a minha irmã Gabi (Cuxi) e a meus irmãos Alisson e Pedro Henrique, que quero muito bem, pelo carinho e por torcerem por mim. Agradeço ao meu namorado Rafael Melo por acreditar em mim e por ter sido tão amoroso e terno companheiro ao longo desses anos.
Aos amigos queridos do curso de Ciências Econômicas da UFC, Letícia Bezerra, Iara Amaral, Mirza Farias e Lucas Diógenes (Luquinhas), Rodrigo Ito (Diguito), Isabela Saboya, Guilherme Paiva, José Wilson, Bruna Lira e Vanessa Nascimento. Aos amigos de outros semestres André Oliveira e Germano Carvalho agradeço pela companhia de todas as horas. A todos agradeço por serem tão bons amigos. Nenhuma jornada é longa quando um amigo nos acompanha.
A meu orientador prof. João Mário França por ter me dado a oportunidade de ser bolsista do Laboratório de Estudos da Pobreza, pelos seus conselhos e por ser sempre compreensivo comigo. Agradeço também à profª. Eleydiane Vale pela amizade, pelo aprendizado e pela paciência. Aos pós-graduandos do CAEN Natália França, Gustavo Costa
(„Tavinho), Yuri Lacerda e Thaisa Badagnan, e ao prof. Flávio Ataliba e a Victor Hugo Silva
do IPECE por terem contribuído enormemente com este trabalho. Aos professores da banca agradeço por terem aceitado o convite.
A todo o corpo docente da FEAAC por ter sido essencial para a minha formação de economista, especialmente aos professores Jair do Amaral e Cristina Melo pelas aulas inspiradoras, e inclusive àqueles professores com cujas disciplinas não adquiri afinidade. Agradeço aos servidores da Coordenação e dos Departamentos, e ao coordenador Marcelo Callado pelo apoio institucional, bem como aos zeladores e seguranças da FEAAC e do CAEN.
“Poverty, like beauty, lies in the eye of the
RESUMO
O presente estudo visa essencialmente à discussão da pobreza multidimensional e a investigar se a focalização do Programa Bolsa Família pelo método de Teste de Elegibilidade Multidimensional é preferível ao usado atualmente. A identificação dos pobres se baseia na Abordagem das Capacitações proposta por Sen (2000), o qual define a pobreza como privação das capacitações e não da renda propriamente dita. Aplica-se, para tanto, a metodologia de Alkire e Foster (2009) para a composição do Índice de Pobreza Multidimensional. Utilizam-se, além disso, os índices de focalização, cobertura, vazamento e de público alvo incluído no programa, propostos por Anuatti, Fernandes e Pazello (2001). Este trabalho calcula os ditos índices a partir da base de dados do Censo Demográfico de 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Constatou-se que os estados de Alagoas, do Maranhão, da Paraíba e do Piauí possuem maior incidência de pobreza multidimensional que monetária, variando de 31,61% no caso da Paraíba até 45,88% no Maranhão. O Índice de Pobreza Multidimensional deste trabalho levou em consideração as dimensões de saúde, educação, padrão de vida e renda. Ainda, constatou-se que, se o critério multidimensional fosse aplicado em 2010 para esses estados, o número de beneficiários diminuiria na maioria deles, exceto no Maranhão, no Piuaí e em Alagoas, em que o número aumentaria. A interpretação dos resultados sugere que o critério multidimensional pode ser considerado como método de focalização.
ABSTRACT
This work aims essentially to discuss Multidimensional Poverty and investigate whether Bolsa Família (a cash transfer program instituted by the government of Brazil) could be better targeted by proxy means test than the currency method. The task of identifying people who are considered multidimensional poor was based on the Capability Approach proposed by Sen (2000), who defines poverty as the privation of capabilities instead of establishment of a poverty line. The methodology was based on the research from Alkire and Foster (2009), and it was applied for the Northeast States of Brazil, with data from Censo Demográfico of 2010 elaborated by Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Moreover, for the same data, indices from Anuatti, Fernandes and Pazello (2001) were used with the propose of clarifying the relation between Bolsa Família and poverty throughout the states. The Multidimensional Poverty Index of this work took into account the dimensions of health, education, standard of living and income. It was founded that the states of Alagoas, Maranhão, Paraíba and Piauí have higher incidence of multidimensional poverty in comparison with monetary poverty, ranging from 31.61% in Paraíba to 45.88% in Maranhão. Still, it was noted that if the multidimensional criteria was applied in 2010 for these states, the number of beneficiaries would decrease in most of them, except in Maranhão, Piuaí and Alagoas, where the number would increase. The results suggested that proxy means test is a possible alternative for the program.
SUMÁRIO
1 Introdução geral... 12
2 Revisão de literatura... 14
2.1 Focalização e conceitos relacionados à Pobreza... 14
2.2 Índices multidimensionais de pobreza... 19
2.3 Programa Bolsa Família e Programa de Erradicação do Trabalho __________Infantil... 22
3 Metodologia... 25
4 Resultados... 34
5 Considerações finais... 39
Referências... 40
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 – Representação das linhas de pobreza e indigência... 15 Gráfico 1 – Percentual de renda apropriada pela população do Brasil de acordo
com o Censo de 2010... 16 Tabela 1 – Focalização de políticas públicas: erros tipo I e II... 17 Quadro 1 – Índices apresentados no RDH de 2010... 19 Tabela 2 – Lista de Benefícios do Programa Bolsa Família com valores
atualizados desde julho de 2014... 23 Tabela 3 – Matriz de Dotações... 27 Quadro 2 – Coluna auxiliar para identificar a composição de pobres
multidimensionais... 28 Tabela 4 – Dimensões, indicadores, cuttofs e pesos do Índice de Pobreza
Multidimensional... 29 Tabela 5 – Valor das Transferências do PETI e do PBF para os estados do
nordeste em 2010... 31 Tabela 6 – Elementos do Índice de Focalização localizados na tabela de
distribuição dos indivíduos de acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família...
32
Tabela 7 – Porcentagens de indivíduos privados nos indicadores do Índice de
Pobreza Multidimensional para os estados do Nordeste... 34 Tabela 8 – Índices de Focalização e Porcentagens de Cobertura, Vazamento e
Público alvo incluído dos estados do Nordeste... 36 Tabela 9 – Número de indivíduos beneficiários do Programa Bolsa Família
identificados pelo critério de pobreza multidimensional e de pobreza
monetária... 38
Tabela 10 – Ranking dos estados de acordo com pior situação de privação... 43 Tabela 11 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado de Alagoas de
acordo com o status de pobreza... 43 Tabela 12 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado do Maranhão de
acordo com o status de pobreza... 43 Tabela 13 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado da Paraíba de
acordo com o status de pobreza... 44 Tabela 14 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado do Piauí de
acordo com o status de pobreza... 44 Tabela 15 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado da Bahia de
acordo com o status de pobreza... 44 Tabela 16 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado do Ceará de
acordo com o status de pobreza... 44 Tabela 17 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado de Pernambuco
de acordo com o status de pobreza... 44 Tabela 18 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado de Sergipe de
acordo com o status de pobreza... 45 Tabela 19 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado do Rio Grande do Norte de acordo com o status de pobreza... 45 Tabela 20 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado de Alagoas de
acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa
Família... 45 Tabela 21 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado da Bahia de
Tabela 22 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado do Ceará de
acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família... 45
Tabela 23 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado do Maranhão de acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família... 45 Tabela 24 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado da Paraíba de acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família... 47 Tabela 25 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado de Pernambuco de acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família... 47 Tabela 26 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado do Piauí de acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família... 47
Tabela 27 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado do Rio Grande do Norte de acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família... 47
Tabela 28 – Distribuição dos indivíduos domiciliados ao estado de Sergipe de acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família... 48
Figura 2. Distribuição da incidência dos beneficiários do PBF em Alagoas... 50
Figura 3. Distribuição da incidência dos beneficiários do PBF na Bahia... 50
Figura 4. Distribuição da incidência dos beneficiários do PBF no Ceará... 51
Figura 5. Distribuição da incidência dos beneficiários do PBF no Maranhão... 51
Figura 6. Distribuição da incidência dos beneficiários do PBF no na Paraíba... 51
Figura 7. Distribuição da incidência dos beneficiários do PBF em Pernambuco... 52
Figura 8. Distribuição da incidência dos beneficiários do PBF no Piauí... 52
Figura 9. Distribuição da incidência dos beneficiários do PBF no Rio Grande do Norte... 52
1. INTRODUÇÃO
A mensuração da pobreza, admitindo-a possível, pode ser utilizada tanto como meio de compreender a situação de vulnerabilidade socioeconômica de um indivíduo em determinada sociedade, como para o targeting (focalização) de políticas públicas que visem
ao alívio dessa condição. Classificar conceitualmente um indivíduo como pobre é etapa intrínseca desse processo (ALKIRE, 2008), assim, antes de mensurar a pobreza, é intuitivo e necessário que ela seja primeiramente definida. Neste trabalho, optou-se por base o conjunto teórico formulado por Amartya Sen, o qual utiliza as perspectivas da liberdade e das capacitações dos indivíduos para o estudo do desenvolvimento econômico e humano.
Tradicionalmente, aplica-se uma abordagem monetária para focalizar políticas, utilizando a renda do indivíduo como proxy reveladora de privação, tendo como referência
um limiar estabelecido por valores relacionados a uma cesta mínima de bens. Essa abordagem não considera necessariamente a pobreza como um fenômeno unidimensional, e sim pressupõe que o critério monetário de identificação de indivíduos pobres é suficiente para identificá-la, principalmente em países em desenvolvimento, em que a desigualdade é em geral maior e a condição de privação pode ser mais amplamente verificada entre a população. O Banco Mundial utiliza, por exemplo, as medidas de US$ 1,25 e US$ 2 por dia por pessoa. No Brasil, não há uma regra oficial para o cutoff (LOUREIRO E SULIANO, 2009), mas
medida bastante utilizada é a de frações do salário mínimo per capita1.
Contudo, há controvérsias a respeito desse método, principalmente pelo fato de o critério de cutoff de renda não abranger as várias dimensões de privações pelas quais um
indivíduo pode passar, incorrendo possivelmente em erros de focalização – ou seja, em não fornecer o benefício para quem realmente precisa, ou em fornecê-lo a quem não tem real necessidade. Tendo isso em vista, estudos 2 abordando Testes de Elegibilidade Multidimensional (FARIA, FEIJÓ E SILVA, 2007) têm sido usados com o intuito de melhor identificar as pessoas pobres ou extremamente pobres.
A discussão desses conceitos é relevante para a forma de encarar a pobreza em países em desenvolvimento como o Brasil, o qual, apesar de ser a sétima economia do mundo, segundo último ranking (BANCO MUNDIAL, 2014), também possui problemas latentes no
tocante à pobreza e às desigualdades de renda e de oportunidades, estando em 73ª posição de
acordo com o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) de 2010 (PNUD, 2010), agravando-se para os estados das regiões Norte e Nordeste3.
Entre as tentativas de iniciativa do Governo Federal de combater esse quadro, tem-se o Programa Bolsa Família (PBF), “um dos programas de maior cobertura na rede de proteção social brasileira” (MODESTO e CASTRO, 2010), o qual utiliza critério monetário para identificar seus beneficiários e que, assim como o Benefício de Prestação Continuada (BPC) e o Programa de Erradicação do Trabalho Infantil (PETI), está entre os principais programas de transferência de renda do governo (FARIA, FEIJÓ E SILVA, 2007). Adianta-se que o presente trabalho não tem por finalidade ser especificamente a favor ou contra o PBF, mas, dada sua existência, visa à discussão de seu método de focalização. O PBF foi criado definitivamente em 2004 e desde então tem sido foco da atenção de diversas pesquisas, principalmente no sentido de verificar se seus objetivos de curto e médio-longo prazo estão sendo alcançados.
Nesse contexto, o presente trabalho procura responder os seguintes questionamentos: qual a incidência nos estados do Nordeste de pessoas pobres multidimensionais e pobres por rendimento? Que aspectos devem ser levados em consideração para a construção de um índice de pobreza multidimensional? O PBF estaria conseguindo identificar as pessoas pobres? Quantas pessoas deixariam de participar do programa ou seriam incluídas nele ao se considerar o critério multidimensional? A partir dessas indagações, e por meio da metodologia de Alkire e Foster (2009) e da utilização dos dados do Censo Demográfico de 2010 (Censo 2010) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), pretende-se evidenciar as porcentagens de pessoas que eram ou não pobres por renda e eram ou não pobres multidimensionais nos estados do Nordeste do Brasil em 2010, bem como o grau de focalização do PBF e demais índices propostos por Anuatti, Fernandes e Pazello (2001).
Além desta introdução, este estudo é dividido em outras quatro seções. A seção 2 aborda a revisão de literatura, a qual enfatiza as abordagens de pobreza monetária e multidimensional, e o Programa Bolsa Família. A seção 3 discorre sobre os aspectos metodológicos, e a seção 4 apresenta e discute os resultados, tendo a conclusão como encerramento.
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. Focalização e Conceitos Relacionados à Pobreza
O conceito de focalização pode ser definido como o processo de identificação, segundo determinados critérios de elegibilidade, do público alvo de uma política pública (ARVATE E BIDERMAN, 2005). Esse processo pode se justificar didaticamente pelos seguintes fatores: objetividade, restrição orçamentária e custo de oportunidade (COADY, GROSH E HODDINOTT, 2004). No caso das políticas que visam ao alívio da pobreza, esses três conceitos relacionam-se respectivamente ao desejo de minimizar a pobreza (ou de maximizar o estado de bem estar), ao orçamento limitado destinado aos projetos e ao trade-off
entre o nível de transferências e o número de beneficiários. Coady, Grosh e Hoddinott (2004) argumentam, ainda, a respeito dos custos da focalização, quais sejam: de incentivo, social e administrativo.
Os custos de incentivo dizem respeito principalmente aos efeitos indiretos negativos, como a indução de pessoas a se tornar elegíveis para o programa, por exemplo, deixando de trabalhar para corresponder ao requisito de renda ou declarando-a falsamente. Os custos sociais, aos estigmas de se fazer parte de um programa (COADY, GROSH E HODDINOTT, 2004; SEN, 2000), devido, por exemplo, ao preconceito direcionado a quem é beneficiário. E os administrativos, como o nome sugere, aos meios de se organizar a identificação e discriminar beneficiários, comumente através de órgãos governamentais.
Chen e Ravaillon (2008) estudaram a pobreza em países em desenvolvimento e constataram que a extrema pobreza era maior em 2005 do que se imaginava, mas que o combate à pobreza nesses países estava evoluindo. Destacaram o uso da Paridade do Poder de Compra para comparar a linha de pobreza entre países – pois há de se considerar os diferentes custos de vida entre os países – e estimaram que 1,4 bilhões de pessoas em países em desenvolvimento se encontravam abaixo da chamada linha internacional de pobreza de $1,00 por dia.
Para ajudar a definir o conceito, lança-se mão da Figura 1, correspondente a uma curva de distribuição de renda assimétrica.
Figura 1 – Representação das linhas de pobreza e de indigência
Fonte: Loureiro e Suliano (2009)
Um indivíduo indigente seria aquele dentro da área em A, e um pobre, aquele em
A+B.
A figura representa bem países de elevada desigualdade como o Brasil, no qual, apesar de a desigualdade ter apresentado certo declínio desde 2001 (BARROS et al, 2007), a
Gráfico 1 – Percentual de renda apropriada pela população do Brasil de acordo com o Censo de 2010
Fonte: Elaboração própria com base no Atlas do Desenvolvimento Humano. Último acesso de dezembro de 2014.:
Mas, além da utilidade, destaca-se a Abordagem das Capacitações, contribuição de Sen (2000), o qual argumenta que o bem estar deve ser pensado em termos das capacidades do indivíduo – do nível de funcionalidades que a pessoa é capaz de atingir –, em vez de considerar unicamente faixas de renda em que ela se encontra. Segundo o autor, o êxito de uma sociedade deve ser avaliado tendo como parâmetro as liberdades substantivas dos membros do arranjo social (SEN, 2000). Existem várias formas de privação da liberdade, seja por meio de pouco ou nenhum acesso a serviços de saúde, saneamento básico e água tratada, ou privação de direitos políticos e civis, ou ainda por uma situação de fome coletiva etc. De acordo com Sen (1997, apud ARAUJO et al, 2014), a pobreza é situação na qual
oportunidades básicas, que contribuem para o desenvolvimento dos indivíduos, são-lhes negadas. Ainda, segundo Orshansky (1965), a pobreza tem muitas facetas, nem todas elas reduzíveis a termos monetários.
Amartya Sen é, além disso, conhecido por, juntamente com Mahbub ul Haq, ser criador do IDH divulgado no Relatório de Desenvolvimento Humano (RDH), relatório cujas edições se iniciaram em 1990, do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD). O IDH é formado por três dimensões, educação, saúde e padrão de vida, as mesmas a partir das quais se estima o Índice de Pobreza Multidimensional (IPM), criado pelo PNUD em parceria com a Universidade de Oxford.
Percentual de renda apropriada pelos 20% mais ricos
Dessa forma, pobreza significaria não ter renda suficiente para, além de custear as necessidades básicas de um indivíduo, sustentar um estilo de vida escolhido por ele. Destaca-se que essa abordagem tem estreita ligação com os estudos de Teoria da Justiça de Rawls (CLARK, 2006), e com sua ênfase ao respeito próprio e ao acesso a bens primários. Alkire (2002) observa que a maior importância da abordagem das capacitações é tornar explícitas algumas hipóteses implícitas da abordagem das necessidades básicas, como o valor da escolha e participação, e a desvalia da coerção. Atribui-se, portanto, maior destaque ao arbítrio de cada agente.
Destarte, considerando as variadas formas de encarar e mensurar a pobreza, observa-se no Brasil que não há um método oficial de medi-la como existe nos EUA e Reino Unido, onde há uma regra sobre a forma de identificar os pobres ou extremamente pobres (LOUREIRO E SULIANO, 2009). Nesse sentido, Ferreira, Lanjouw e Neri (2003) avaliaram três diferentes linhas de pobreza no Brasil, através da PNAD 1996, verificando que a incidência global da pobreza varia de 23% em relação à linha de indigência, até 45% em relação a uma linha de pobreza mais generosa e que a pobreza varia significativamente entre regiões, tamanhos de cidades, sendo as áreas rurais, as cidades pequenas e médias, e as periferias metropolitanas das regiões Norte e Nordeste as mais pobres.
Assim, algumas das capacidades substantivas do indivíduo podem ser mais difíceis de medir do que outras, e tentar submetê-las a uma medida pode “ocultar mais do que revelar” (SEN, 2000), afinal, partir-se-ia de determinadas predefinições, podendo-se omitir aspectos da realidade possivelmente relevantes para a captação da condição de pobreza, ou abarcar supérfluos. Isso se observa através das falhas do processo de focalização de um programa que podem ocorrer como os chamados erros tipo I ou tipo II.
O diagrama da Tabela 1 a seguir pode ilustrar o problema, de forma semelhante ao que ocorre em análise econométrica, em que há as possibilidades de se descartar uma variável significante ou de incluir uma cujo valor crítico exceda aquele delimitado pela hipótese nula:
Tabela 1 – Focalização de políticas: erros tipo I e II
Pobre Não-pobre
Inclusão no Programa Erro Tipo II Exclusão do Programa Erro Tipo I
O erro do tipo I corresponde, desta forma, ao caso em que se exclui do programa quem, em princípio, teria de fato necessidade de participar, revelando o grau de ineficiência do programa, e o erro tipo II, de se incluir aqueles que não possuem realmente tal necessidade, ou seja, de haver vazamento no programa. Haveria certo trade-off entre os custos
de vazamento e os administrativos, pois, para evitar aquele, gastar-se-iam recursos no intuito de melhor focalização. Ao passo que um indicador de focalização deve ter boas medidas de alcance e precisão, referindo-se respectivamente ao caso de ser incluído no programa e de ser excluído dele corretamente.
Em resumo, a mensuração dependerá do desenho de cada política e do órgão que elabora o estudo. Marinho, Linhares e Campelo (2011), utilizando modelos dinâmicos para dados em painel, através da mensuração da pobreza monetária por meio da classe de indicadores de Foster, Greer e Thorbecke (2010), argumentam, no mesmo sentido, que não existe consenso sobre a construção de linhas de pobreza, havendo, contudo, alguma concordância na literatura a respeito do uso da pobreza absoluta. Em seu estudo, concluíram que as transferências não apresentam efeito significante na redução da pobreza nos estados do Brasil no período de 1992 a 2004.
Sobre o uso das diferentes medidas de identificação dos pobres, Sen (2000, p 122) afirma:
“Embora seja importante distinguir conceitualmente a noção de pobreza como inadequação de capacidade da noção de pobreza como baixo nível de renda, essas duas perspectivas [monetária e multidimensional] não podem deixar de estar vinculadas, uma vez que a renda é um meio importantíssimo de obter capacidades” (SEN, 2000, p. 122).
Ainda, tendo em vista o uso de ambos os métodos, vale destacar estudo de Banerjee et
al (2007), em que se analisa a eficiência da focalização de vários programas de assistência do
governo da Índia, e no qual se constatou que os métodos usados para identificar domicílios elegíveis – através do BPL (Below Poverty Line) – não alcançam particularmente os mais
pobres entre os pobres, e que o impacto dos programas de ajuda pode, portanto, ser diluído. Na amostra por eles utilizada, aqueles que recebem assistência do governo não aparecem em pior situação em relação àqueles que não recebem determinada assistência. Por outro lado, o programa que utiliza o PRA (Participatory Rural Appraisal) obteve sucesso em identificar os
2. 2. Índices Multidimensionais de Pobreza
Tem havido grande interesse no que se convencionou chamar Índice de Pobreza Multidimensional (RAVAILLON, 2011). Pode-se questionar, entretanto, se é possível um único índice ser suficiente para avaliar o status de pobreza. Ravaillon (2011) argumenta que há incontáveis formas de se compor um índice e sugere que múltiplos índices devem ser levados em consideração, cada um medindo diferentes aspectos através dos dados disponíveis, de forma a obter um painel de instrumentos.
Tem-se, por exemplo, o RDH de 2010, que apresentou outros índices além do IPM, cada um partindo de diferentes princípios, dimensões e indicadores. Resumem-se, a saber:
Quadro 1 – Índices apresentados no RDH de 2010
Componentes do Desenvolvimento Humano
Medida empírica Saúde Educação Bens Materiais Política Social
Nivel Médio Índice de Desenvolvimento Humano Indicadores de capacitação Privação Índice de Pobreza Multidimensional
Vulnerabilidade Indicadores de sustentabilidade ambiental, segurança humana, bem-estar, trabalho digno
Desigualdade IDH Ajustado à Desigualdade
Índice de Desigualdade de Género Fonte: RDH (PNUD, 2010).
A partir do questionamento de Ravaillon (2011), poder-se-ia avaliar a pobreza a partir dos supracitados índices de forma conjunta em trabalhos futuros. O autor apresenta duas abordagens de um índice de pobreza agregado.
Nesse sentido, de acordo com o MDS (2014), não há uma abordagem conceitual ou medida necessariamente melhor em qualquer situação para dimensionar o fenômeno ou avaliar ações ou planos de combate à fome, desnutrição ou superação da pobreza. Contudo, a posição de Sen (1984) é a de definir uma lista mínima de capacidades, tendo como base
“padrões contemporâneos”. O autor alerta que identificar esses padrões não é puramente
Partindo, portanto, do princípio de que um índice de pobreza multidimensional fornece informações mais completas do que um que só leva em conta a renda do indivíduo, e tendo em vista que o Nordeste apresenta grande incidência de pobreza, optou-se por analisar esse critério a cada estado da região.
O IPM exposto no RDH utiliza dez indicadores divididos entre as dimensões saúde, educação e padrão de vida, quais sejam: nutrição, mortalidade infantil, anos de escolaridade, crianças matriculadas, gás de cozinha, sanitários, água, eletricidade, pavimento, e bens domésticos. Cada dimensão tem peso de 33,33%, e cada indicador tem peso igual dentro de sua dimensão, dependendo, portanto, da quantidade de indicadores em cada uma.
No Brasil, estudos nesse sentido remontam a Rocha e Vilela (1990), os quais denominavam a análise da pobreza de multivariada, e aplicaram a metodologia utilizada por Fava (1984, apud ROCHA e VILELA, 1990) para os anos de 1980 e para as regiões metropolitanas da época. Consideraram-se onze indicadores, tais sejam: acesso à escola, trabalho precoce, trabalho informal, taxa de subemprego, taxa de atividade, taxa de desemprego, água, saneamento, coleta de lixo, domicílio não durável, ter geladeira. Revelam que a pobreza metropolitana nos anos 80:
“(...) se correlaciona fortemente não só com a capacidade de o setor público prover serviços à população carente, mas também com aspectos de ordem conjuntural, ligados ao impacto das flutuações econômicas de mais curto prazo sobre o mercado de trabalho.” (ROCHA E VILELA, 1990)
Em estudo feito por Feres e Villatoro (2013), são analisadas as diversas abordagens de se calcular índices de pobreza, seja ela absoluta, relativa, multidimensional ou dinâmica. Alkire e Santos (2010), utilizando a metodologia de Alkire e Foster (2009), compuseram um índice similar ao do RDH para 104 países. Os indicadores considerados foram anos de escolaridade, acesso à escola, desnutrição, mortalidade infantil, acesso a eletricidade, saneamento, água, material do domicílio adequado, combustível para cozinhar e ativos. As autoras encontraram evidências de que as pessoas identificadas pelo IPM por eles composto não eram necessariamente aquelas consideradas pobres pelo critério internacional de pobreza monetária 4 . Entre diversas outras constatações, atestaram, ainda, que países em desenvolvimento em elevado estágio de progresso precisariam de uma variante do IPM com diferentes indicadores e cutoffs para revelar o tipo de privação do local. Destacaram que,
apesar de limitação de dados, o IPM é axiomática e empiricamente uma medida robusta.
França (2014) também utilizou a metodologia de Alkire e Foster (2009), mas para calcular a pobreza multidimensional dos domicílios do nordeste brasileiro com base nos dados da Pesquisa Nacional de Amostra Domiciliar (PNAD) de 2009. Utilizando os mesmos indicadores do IPM da PNUD, incluindo-se a renda, foi revelado que a proporção de domicílios pobres multidimensionais correspondeu a praticamente metade do total, 50,14%, ecnquanto aqueles identificados como pobres por renda corresponderam a 44,10% dos domicílios. Depreende-se, assim, que a pobreza multidimensional teve maior incidência em 2009 para o nordeste do que a pobreza monetária, como seria em princípio de se esperar, considerando o IPM um índice abrangente. Na área rural, 75,19% dos domicílios eram pobres multidimensionais, enquanto 60,57% eram pobres por renda. Na área urbana, 41,43% e 38,37%, respectivamente.
Já existem programas atualmente no Brasil que utilizam o IPM para focalizar suas ações. Assis e Alves (2013) apresentam o Programa Travessia desenvolvido pelo Governo do Estado de Minas Gerais desde 2007, formalizado pelo Decreto 44.705, de 15 de janeiro de 2008. O Projeto Porta a Porta é a ação através da qual ocorre a busca das famílias pobres – utilizando-se de um formulário baseado no IPM – e o monitoramento do programa. O Programa Travessia engloba cinco projetos5, alguns com condicionalidades (compromissos assumidos pelas famílias beneficiárias para a participação no programa), atuando desde a realização de intervenções de infraestrutura urbana e aquisição de imóveis, até o uso de moeda virtual denominada Travessia, a capacitação de profissionais da educação e a promoção de cursos de qualificação profissional.
Outros programas utilizam o IPM no Brasil. O Programa São Paulo Solidário, ligado à Secretaria de Desenvolvimento Social do Governo do Estado, segundo disposto no Decreto nº 59.049 de 8 de abril de 2013, “destina-se a atender famílias com alto Índice de Pobreza Multidimensional – IPM, igual ou superior a 33,3%". Além dele, o Programa Afroreggae, o qual percorre as favelas do Rio de Janeiro para identificar famílias em situação de vulnerabilidade, utiliza questionário baseado no mesmo indicador.
Outros índices multidimensionais foram criados, como o Índice de Exclusão Social (LEMOS, 2012). Nesse trabalho, o autor compõe o IES baseado em três dimensões denominadas Passivo Social, Passivo Econômico e Passivo Ambiental, incluindo, portanto, a renda. Também há a Taxa de Vulnerabilidade dos Municípios (IPECE, 2012) composta de nove indicadores referentes a trabalho, educação, renda e padrão de vida.
2. 3. Programa Bolsa Família e Programa de Erradicação do Trabalho Infantil
Entre as várias iniciativas para alívio da pobreza no país, destaca-se o Programa Bolsa Família (PBF), o qual utiliza, de acordo com Faria, Feijó e Silva (2006), Teste de Renda não Verificada, em que o indivíduo se torna elegível para receber o benefício a partir de uma renda autodeclarada. Já o critério baseado no IPM corresponde a um Teste de Elegibilidade Multidimensional. A vantagem deste em relação a outros6 métodos é, por exemplo, que ele é mais barato que o Teste de Renda Verificada e menos submetido aos vazamentos típicos do Teste de Renda Não Verificada, no qual haveria distorção de incentivo (SEN, 2000).
O PBF pode ser classificado também como Programa de Transferência Condidionada (PTC), pois condiciona o recebimento do benefício ao cumprimento de determinadas exigências – como matricular as crianças em idade escolar, por exemplo. Criado em outubro de 2003, por meio da Medida Provisória nº 132, convertida na Lei no 10.836, de 9 de janeiro de 2004, o programa integra o Plano Brasil sem Miséria e unificou quatro bolsas então existentes (Bolsa-Escola, Bolsa-Alimentação, Cartão-Alimentação e Auxílio-Gás)7.
O Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS) trabalha atualmente com seis tipos de benefícios para o PBF:
6 Faria, Feijó e Silva (2006) listam os seguintes métodos comumente usados para definir o público alvo de políticas públicas: Método
Categórico, Método de Auto-Seleção, Teste de Renda Verificada (Means Test), Teste de Renda Não Verificada e Teste de Elegibilidade Multidimensional (Proxy Means Test).
7 O Programa Nacional de Renda Mínima vinculado à educação (Bolsa Escola) foi criado pela Medida Provisória (MP) no 2.140-1, de 14 de
Tabela 2. Lista de Benefícios do Programa Bolsa Família com valores atualizados desde julho de 2014
Benefício Valor (R$) Destinação Limitação Cutoff
Básico 77 Famílias extremamente pobres 1 por família Renda mensal per capita de até R$ 77,00
Variável de 0 a 15 anos 35
Famílias pobres com crianças ou adolescentes de 0 a 15 anos de
idade
Até 5 por família
Renda mensal per capita entre R$ 77,01 e R$
154,00
Benefício Variável à
Gestante 35
Famílias que ternham gestantes em sua composição
Renda mensal per capita entre R$ 77,01 e R$
154,00
Benefício Variável
Nutriz 35
Famílias que tenham crianças de até 6 meses em sua composição
Renda mensal per capita entre R$ 77,01 e R$
154,00 Benefício Variável
Vinculado ao Adolescente
42
Famílias que tenham adolescentes de 16 e 17 anos em
sua composição
Até 2 por família
Renda mensal per capita entre R$ 77,01 e R$
154,00
Benefício para Superação da Extrema Pobreza
A depender do caso
Famílias que continuam em situação de extrema pobreza mesmo após receber outros
benefícios
1 por família Renda mensal per capita de até R$ 77,00
Fonte: Elaboração própria com base nas informações do MDS.
A informação sobre a renda auferida deve ser transmitida ao Cadastro Único de Programas Sociais do Governo Federal (CadÚnico), sistema responsável pelo cadastramento das famílias e através do qual elas são identificadas para participar de uma série de programas governamentais criado pelo Decreto nº 3.787, de 24 de outubro de 2001 (nota). Os valores presentes na tabela são atuais, porém, como o período da base de dados utilizada no presente trabalho é o de 2010, utilizar-se-á para efeito de identificação de indivíduos em domicílios pobres a antiga regra cujas linhas de corte (ou cutoffs) eram de R$ 70,00 e R$ 140,00 para
extrema pobreza e pobreza, respectivamente.
compartilhada entre a União, Estados, Distrito Federal e Municípios. Os entes federados trabalham em conjunto para ampliar e fiscalizar a execução do Programa.
A despeito do que possa parecer, o PBF possui raízes liberais. Não se pretende com essa atestação fazer apologia a políticas redistributivas de renda mínima, ou considerar os pensadores liberais como seus veementes defensores. Contudo, vale procurar compreender de que modo elas foram paulatinamente se justificando ao longo do tempo. Milton Friedman argumentava na década de 1960 que, se o objetivo é aliviar a pobreza, dado que o estado promova programas assistenciais, mais valeria um programa direcionado a ajudar os pobres não por serem de determinado grupo social, mas estritamente por serem pobres. Além disso, esse programa, enquanto operasse dentro de um ambiente de mercado, não poderia distorcê-lo. Sendo apropriada, portanto, dentro do modelo de estado de bem estar social (welfare
state), uma política de transferência direta de renda, o que levaria a um sistema de “imposto
de renda negativo” (FRIEDMAN, 1962).
Ao falar de programas habitacionais, defendia que as pessoas podiam usar dinheiro em vez de usufruir de habitação pública, estando igualmente em melhor situação, pois o fariam com o que elas mesmas achassem mais relevante pessoalmente (FRIEDMAN, 1962). Observa-se que isso não se refere ao targeting, mas a uma forma de atingir os indivíduos já
considerados pobres, não se contrapondo, portanto, à abordagem das capacitações. Pelo contrário, por valorizar a percepção do indivíduo do que é melhor para si, sua argumentação vai ao encontro daquela desenvolvida por Sen.
No Brasil, pode-se considerar o economista Antônio Maria como um dos primeiros profissionais da área a defender uma política de renda mínima (SILVEIRA, 1975), dando apoio a Suplicy e Buarque (1997) para a execução de um projeto de lei intitulado Programa de Renda Mínima em 1991, o qual inspirou posteriormente a Renda Básica da Cidadania criada pela lei 10.835, de 8 de janeiro de 2004. Entre o projeto de 1991 e a lei aprovada em 2004, outros programas como os citados no início da seção surgiram.
O PBF, por não ter sua implementação baseada em um desenho experimental, dificulta a aplicação de técnicas de avaliação com resultados mais robustos (SILVEIRA et al, 2013).
Essa escolha, segundo Silveira et al (2013), foi possivelmente consequência de uma tendência
o impacto do programa na alocação de tempo entre escola e trabalho através de dados do Censo 2010, concluindo que há um aumento da probabilidade de se estudar e trabalhar conjuntamente e a diminuição da probabilidade de nem trabalhar nem estudar. Os autores citam várias outras pesquisas8 de avaliação, todas com viés positivo de impacto.
No tocante à focalização, Lindert et al. (2007) sugerem que em 2004 o programa
estava entre as seis experiências de transferência de renda mais bem focalizadas num grupo de 85 programas. Barros et al. (2010) sugerem que a focalização do programa não piorou apesar
de sua forte expansão entre 2004 e 2008. Gadelha et al (2013) concluem que a precisão do
PBF é maior na região Sul e Sudeste enquanto o alcance é maior na região Nordeste, o qual correspondeu a um percentual de cobertura de 64,6%. Encontraram ainda elevados percentuais de correta exclusão do programa.
Apesar de amplamente conhecido, o PBF não foi o primeiro PTC colocado em prática pelo governo federal, posto este ocupado pelo PETI, criado em 1996 (SOARES et al, 2007) e
regido pela Portaria SEAS/MPAS nº 458, de 4 de outubro de 2001. O PETI foi integrado ao PBF por meio de Portaria nº 666, de 28 de dezembro de 2005. Mencioná-lo faz-se necessário tendo em vista que a base de dados utilizada nesta pesquisa serve-se de questionário em que
se pergunta especificamente se o indivíduo “em julho de 2010, tinha rendimento mensal
habitual de PBF ou PETI”. Desta feita, deve-se compreender de que forma esses programas se
relacionam e em que medida isso afeta esta metodologia.
Segundo o inciso I do Art. 3º da supramencionada Portaria, o componente de transferência de renda para as famílias que atendam ao critério de elegibilidade9 do PBF será tido como benefício financeiro do próprio PBF. Isto é, se o indivíduo for elegível para ambos programas, receberá o benefício do PBF. Sabe-se ainda, segundo o artigo nono, que “os benefícios financeiros do PBF e do PETI não serão liberados para pagamento se for comprovada a ocorrência de trabalho infantil nas famílias”. Há, além disso, obrigatoriedade do registro dos dados das famílias, crianças e adolescentes no Cadastro Único, e a pessoa pode receber o benefício relativo a um programa ou a outro, o que for maior.
Em 2010, o PETI estava presente em 3,5 mil municípios e incluía 820 mil crianças com idade até 16 anos que foram afastadas do trabalho infantil, de acordo com o MDS. A bolsa concedida à família se dá quase completamente no âmbito do PBF – dado que os programas foram integrados – e a criança é inserida no serviço de convivência de fortalecimento de vínculos que substitui o que se convencionou chamar de jornada ampliada.
3. METODOLOGIA
O método para se calcular o índice que se deseja construir neste trabalho baseia-se principalmente no trabalho de Alkire e Foster (2009). Em seu artigo, os autores propõem duas formas de linhas de corte (cutoffs), uma dentro de cada dimensão, e outra através das
dimensões. Para exemplificar sua metodologia, foram utilizados dados do National Health
Interview Survey para adultos com mais de 19 anos nos Estados Unidos em 2004. Foram
escolhidas por eles as dimensões renda, saúde, seguro de saúde e educação.
A notação da metodologia empregada é representada de forma que seja n o número de
pessoas na população e d o número de dimensões. A matriz Y de dotações yij estabelece em
cada linha uma dotação i = 1, 2, 3... n variando de acordo com o número de indivíduos ou
domicílios, e em cada coluna uma dimensão j = 1, 2, 3... d. A matriz de dotações Y é tal que,
para cada dotação, determina-se uma linha de corte zj, Ou seja, se yij for menor que a linha estabelecida zj, o indivíduo será considerado privado naquele indicador.
Tabela 3. Matriz de Dotações
Fonte: Elaboração Própria.
A partir disso, encontra-se uma matriz de privações G, tal que G= [gij]. Assim como
demonstrado na tabela 3, a matriz G é de ordem n x d, e gij assume valor 1 caso o indivíduo
seja privado em determinado indicador (yij< zj,) ou 0, caso contrário. Em seguida, distribuem-se os pesos wj para cada indicador. Obtém-se, assim, a soma das privações ponderadas ci, de
forma que:
𝑐𝑖 = 𝑑𝑗=1𝑔𝑖𝑗𝑤𝑗.
A segunda etapa consiste em se definir k, linha de corte referente ao número mínimo
de privações ponderadas que um domicílio deve apresentar para ser considerado pobre multidimensional. Alkire e Foster (2009) sugerem a escolha de um k igual a um terço, em vez
Indivíduo Dotação 1 Dotação 2 Dotação 3 Dotação d
1 y11 y12 y13 y1j
2 y21 y22 y23 y2j
3 y31 y32 y33 y3j
... ... ... ... ...
de usar o critério da intercessão ou da união, de modo que, se 𝑐𝑖 ≥ 𝑘, o domicílio i é
considerado pobre multidimensional e, se 𝑐𝑖 < 𝑘, não o é.
Formalmente, portanto, a criação do índice se baseia em dois momentos, de forma que o primeiro implica estabelecer uma definição, através de uma linha de corte, de critérios que sinalizam a situação de vulnerabilidade, chamado Método de Identificação, e o último, o uso de uma segunda linha de corte, correspondendo ao Método de Agregação dos Critérios, ou pela união ou pela intercessão (ALKIRE, 2008). Pela união, haveria uma superestimação da pobreza, uma vez que o domicílio seria considerado pobre se for privado em pelo menos um indicador (ci=1). Ao contrário, pela intercessão, a pobreza seria subestimada, dado que o domicílio precisaria ser privado em todos os indicadores (ci=d), dificultando, portanto, a ocorrência da pobreza multidimensional. Como argumentam Alkire e Foster (2009), uma alternativa é usar um cutoff intermediário entre 1 e d, e sugerem um k equivalente a um terço,
de modo que seja respeitada a condição de ci 33% para se classificar como pobre
multidimensional.
Essa representação pode ser dita individualista por depender de cada dotação e simétrica por ser a mesma para todos os indivíduos (ALKIRE & FOSTER, 2008).
Para identificar a composição dos indivíduos que, dada a mudança de critério, passariam a ser pobres ou deixariam de sê-lo, e a dos que continuariam sendo ou não sendo pobres, faz-se uso de uma coluna auxiliar para pobreza multidimensional recodificada, tal que se atribui 1 para o indivíduo considerado pobre e 0 caso contrário.
Quadro 2 – Coluna auxiliar para identificar a composição de pobres multidimensionais.
Pobre por Renda (A)
Pobre
Multidimensinoal
Pobre
Multidimensional* (B) A+B
1 1 2 3 Continuaria a ser considerado pobre
1 0 0 1 Deixaria de ser considerado pobre
0 0 0 0 Continuaria a ser considerado não pobre
0 1 2 2 Passaria a ser considerado pobre
Tabela 4. Dimensões, indicadores, cuttofs e pesos do Índice de Pobreza Multidimensional
Dimensão Indicador Condição de privação do domicílio Peso
Educação
Analfabetismo Funcional
Pelo menos um morador analfabeto ou analfabeto funcional
1/8 Acesso à escola Alguma criança em idade escolar (entre 1 e 8 anos) está
fora da escola
1/8
Saúde Mortalidade infantil
Presença de ao menos uma mãe que tenha algum filho que já tenha morrido
1/4
Padrão de Vida
Abrigabilidade Material predominante nas paredes externas não é permanente
1/24 Abastecimento de
água
Não possui acesso a rede geral de distribuição de água 1/24 Banheiro Não possui banheiro próprio ou o banheiro é
compartilhado com outros domicílios
1/24
Coleta de lixo O lixo não é coletado 1/24
Esgoto Não possui rede geral de esgoto ou fossa séptica 1/24 Ativos Não tem ao menos um dos bens: geladeira, televisão,
rádio, telefone, microcomputador com acesso à internet e máquina de lavar
1/24
Renda Renda domiciliar per capita
Renda domiciliar per capita inferior a meio salário mínimo
1/4
Fonte: Adaptado de Alkire e Foster (2009).
Sobre a definição dos pesos para aplicação do índice, Ravaillon (2011) argumenta que, na prática, eles são definidos pelo analista sem razão óbvia que justifique aceitação pelo gestor ou mesmo pela própria população pobre. No caso da metodologia apresentada, em que se pondera igualmente entre e intradimensões, pode-se questionar a validade da atribuição de um mesmo peso para indicadores diferentes. Sugere-se, para futuros trabalhos, desvelar critérios de atribuição de pesos alternativos, por exemplo, de acordo com a intensidade do efeito de cada indicador na redução da pobreza considerando seu lócus de aplicação.
Ravaillon (2011) apresenta como alternativa uma atribuição de pesos conforme uma Taxa Marginal de Substituição.
Os indicadores foram escolhidos principalmente em consonância com aqueles escolhidos para o IPM da PNUD, por Alkire e Santos (2010) e por França (2014) e foram considerados apenas para domicílios particulares permanentes. Considerou-se analfabeto funcional o indivíduo com menos de quatro anos de escolaridade e mais de 15 anos de idade10. Para captar o acesso à escola, foram considerados privados os domicílios que possuíssem alguma criança entre 1 e 8 anos fora de creche ou escola11. Destaca-se o uso do
10 Utilizaram-se para tal as variáveis V6400 (nivel de instrução), a V6036 (idade calculada em anos) e a V0633 (curso mais elevado que
frequentou).
indicador de mortalidade infantil12, tendo em vista, de acordo com Estudo Técnico do MDS de 2012, que:
As crianças são muito mais sensíveis às alterações nas variáveis socioeconômicas do que os demais grupos etários. Por isso, o indicador de mortalidade infantil é estratégico para uma politica de monitoramento porque reflete a efetividade de diversas politicas públicas orientadas a oferecerem serviços e bens às famílias, sobretudo às mais pobres (MDS, 2012).
O indicador de abrigabilidade13 da PNUD é o material do piso, porém, a informação mais similar a esse respeito no Censo 2010 corresponde ao material das paredes externas; considerou-se, portanto, privado o indivíduo cujo material destas não fosse de alvenaria. Foi considerado privado no indicador abastecimento de água14 o indivíduo que não tivesse acesso à canalização de água, mesmo que a possuísse em seu terreno, pois não haveria distribuição interna no domicílio. Os indicadores denominados banheiro, coleta de lixo e esgoto englobam o conceito de saneamento15 e são indicativos de condições adequadas de higiene. Vale ressaltar que a fosse séptica não é a medida exatamente adequada de esgotamento sanitário, mas, considerando a baixa abrangência de rede geral de esgoto, é admitida como paliativa e não relacionada à privação.
Além das citadas, outras diferenças entre o índice divulgado no RDH e o escolhido para presente trabalho encontram-se no uso da renda domiciliar per capita mensal como indicador16, na supressão do indicador de acesso à energia elétrica e na composição do indicador de ativos presentes no domicílio.
Justifica-se a adição da renda pela sua influência na condição nutricional do indivíduo, sendo a fome refletida frequentemente pela falta de meios para conseguir alimentos. Não se pode afirmar, entretanto, que um maior rendimento implica necessariamente em nutrição adequada, tendo em vista que outros fatores além da renda impactam no resultado nutricional, como a educação e a saúde materna e hábitos de higiene (Sen, 1983, apud PNUD, 2010). Apesar dessa limitação, intui-se que uma baixa renda é determinante para uma privação no aspecto nutricional. Como inexistem no Censo 2010 tais informações sobre hábitos alimentares, a renda torna-se uma espécie de indicador instrumental.
12 Fez-se uso da variável V0667 (Este(a) filho(a) estava vivo(a) em 31 de julho de 2010), que se relaciona à variável V6664 (Existência de
filho(a) tido(a) nascido(a) vivo(a) no período de referência de 12 meses anteriores a 31/07/2010)
13 Foi usada a variável V0202 (material predominante das paredes externas). 14 Utilizou-se a variável V0209 (forma de abastecimento de água).
15 Para identificar o nível de saneamento, foram usadas as variáveis V0205 (número de banheiros de uso exclusivo), V0206 (existência de
sanitário ou buraco para dejeções), V0210 (destino do lixo) e V0207 (tipo de esgotamento sanitário).
Poder-se-ia argumentar que não caberia tal indicador em um índice que visa justamente a superá-lo, contudo, destaca-se a importância e maior peso dos demais componentes, os quais correspondem a 75% de sua composição.
Sobre a retirada da variável energia elétrica, admite-se ser uma condição de baixa complexidade no sentido de superação. No país, 97,8% dos domicílios possuem acesso à energia elétrica (CENSO, 2010), não representando, portanto, grande peso como medida de privação. Prefere-se, pois, focar em indicadores que revelem maiores deficiências no caso de serviços públicos. Sobre a composição dos ativos17, o Censo 2010 não dispunha de dados sobre a posse de fogão, medida comumente utilizada, e optou-se por acrescentar o acesso a computadores com internet em vez de veículos automotores.
Como é atestado por Machado e Oliveira (2014), não se pode inferir com precisão o número de famílias beneficiadas pelo PBF ou pelo PETI, pois a pergunta do questionário do Censo 2010 não é específica para o PBF, mas referentes a ambos programas. Cogitou-se inicialmente, portanto, estimar a probabilidade de se participar do PBF, pois existe a possibilidade, ainda que remota (dado que os programas foram unificados pelas condicionalidades), de o indivíduo ser beneficiário apenas do PETI.
Entretanto, após a verificação da integração dos programas, inferiu-se ser mínima essa probabilidade. Considera-se possível, assim, julgar uma resposta afirmativa à pergunta supracitada como reveladora da participação do indivíduo no PBF, admitindo-se incorrer sim em um erro, mas considerado pequeno. Forte indício disso é o volume de recursos destinados ao programa.
Tabela 5. Valor das Transferências do PETI e do PBF para os estados do nordeste em 2010
Estado Programa
PETI PBF
Alagoas 258.480 482.679.191
Bahia 776.050 1.937.999.226
Ceará 220.565 1.174.150.832
Maranhão 927.305 1.088.470.641
Paraíba 782.890 529.853.753
Pernambuco 1.520.900 1.215.861.269
Piauí 254.020 494.593.095
Rio Grande do Norte 830.970 383.761.877
Sergipe 310.355 272.492.344
Total 5.881.535 7.579.862.228 Fonte: Portal da Transparência (BRASIL, 2010).
17 Corresponde às variáveis V0213 (rádio), V0214 (televisão), V0215 (máquina de lavar), V0216 (geladeira), V0217 (celular), V0218
De posse do IPM, deverá ser calculada a incidência de pobreza multidimensional como a porcentagem de indivíduos pobres pelo dito critério, a qual será comparando com a incidência de pobreza monetária em cada estado. Além disso, será calculado o Índice de Focalização do PBF, o qual será definido tal como proposto em Anuatti, Fernandes e Pazello (2001):
𝐼𝐹=∝ 𝑃𝐼− 𝑃𝐸 𝑇+ (1−∝)(𝑁𝑃𝐸− 𝑁𝑃𝐼) 𝑇 (1)
𝐼𝐹 =∝(%𝑃𝐼−%𝑃𝐸) + (1−∝)(%𝑁𝑃𝐸−%𝑁𝑃𝐼) (2)
Em que:
IF: Índice de Focalização;
α: fator de ponderação em que 0 ≤ α ≤ 1;
I
P: nº indivíduos pobres incluídos corretamente no programa;
E
P : nº de indivíduos pobres excluídos erroneamente do programa;
I
NP : nº de indivíduos não pobres incluídos erroneamente programa.
E
NP : nº de indivíduos não pobres excluídos corretamente do programa;
𝑇: nº total de indivíduos no estado.
Para facilitar a visualização, faz-se uso da seguinte tabela:
Tabela 6. Elementos do Índice de Focalização localizados na tabela de distribuição dos indivíduos de acordo com o status de pobreza e a participação no Programa Bolsa Família
Bolsa Família Pobreza Total
Não pobre (%) Pobre (%)
Excluído NPE PE 𝑇𝐸
Incluído NPI PI 𝑇𝐼
Total 𝑇𝑁𝑃 𝑇𝑃 T
Além do IF, serão calculadas também os Índices de Cobertura (IC), de Vazamento
(IV) e de Inclusão do Público-alvo (IPI) (aqueles com R$ 140,00 per capita mensais). Tais
índices são definidos de maneira que:
IC: 𝑃𝐼
𝑇𝑃 (3)
IV: 𝑁𝑃𝐼
𝑇𝐼 (4)
IPI: 𝑃𝐼
𝑇
(5)
Em que:
𝑇𝑃: total de indivíduos pobres;
𝑇𝐼: total de indivíduos incluídos no programa.
4. RESULTADOS
Os resultados de privação ponderada em cada indicador para os indivíduos em domicílios do nordeste estão apresentados por estado como descrito na tabela a seguir.
Tabela 7. Porcentagens de indivíduos privados nos indicadores do Índice de Pobreza Multidimensional para os estados do Nordeste
Dimensão Indicadores Unidade da Federação
AL BA CE MA PB PE PI RN SE
Educação
Analfabetismo
funcional 56.962 46.578 49.567 53.862 52.899 46.394 55.172 46.354 48.972 Acesso à
escola 15.517 11.548 8.703 15.264 11.275 11.307 11.128 8.919 11.919
Saúde Mortalidade Infantil 2.679 1.870 2.102 2.559 2.706 2.165 2.484 2.391 1.811
Padrão de Vida
Abrigabilidade 5.240 4.780 4.667 25.991 3.188 2.842 11.180 2.336 3.398
Abastecimento
de água 16.298 12.013 13.929 22.256 16.043 15.014 17.432 7.969 11.915 Banheiro 6.650 8.293 7.405 14.120 5.639 5.243 20.572 1.851 2.872
Esgoto 66.434 45.713 54.138 70.502 48.974 43.448 63.452 54.490 49.353
Coleta de Lixo 21.833 25.683 26.145 46.529 23.680 20.271 39.969 16.742 18.128
Ativos 86.910 84.654 86.032 91.902 83.572 80.968 91.712 78.721 81.878
Renda
Renda Domiciliar Per
Capita 36.962 31.968 33.284 41.972 31.551 30.213 36.614 27.027 32.464 Fonte: Elaboração própria baseada no Censo 2010.
De acordo com o exposto, observa-se que Alagoas, Maranhão, Paraíba e Piauí apresentaram os piores resultados para os indicadores de privação. Dos dez indicadores, o Maranhão lidera seis, seguido de Alagoas (dois), do Piauí e da Paraíba. Ao passo que o Rio Grande do Norte apresenta melhor situação em relação aos demais, possuindo as sete menores incidências de privação. Considera-se arriscado atribuir a um ou outro programa governamental a melhoria relativa entre indicadores, tendo em vista a vasta literatura sobre avaliação de políticas públicas cujos critérios estatísticos se ocupam mais propriamente dessa tarefa.
Gráfico 2. Porcentagem de indivíduos pobres multidimensionais e por renda nos estados do Nordeste
Fonte: Elaboração própria com base nos dados do Censo (IBGE, 2010).
Para o estado de Alagoas, nota-se que a incidência de pobres multidimensionais foi de 39,09% da população do estado, enquanto a de pobres pela renda foi de 36,96%.
Sublinha-se na tabela 8 a seguir o maior valor de IF, IC e IPI e o menor de IV para verificar seria ideal entre a escolha do IPM proposto e da linha de corte do programa de R$ 140,00 per capita mensais.
Apesar de a pobreza multidimensional ter sido maior, ao se calcular o Índice de Cobertura (proporção de pobres incluídos corretamente no programa entre os considerados pobres), observou-se que a pobreza multidimensional resultou maior aproximadamente em 0,7 p,p, em relação à pobreza monetária.
AL BA CE MA PB PE PI RN SE
Multidimensional 39,09 30,78 32,56 45,88 31,62 28,80 39,00 26,55 30,33 Monetária 36,96 31,97 33,28 41,97 31,55 30,21 36,61 27,00 31,12
Tabela 8 – Índices de Focalização e Porcentagens de Cobertura, Vazamento e Público alvo incluído dos estados do Nordeste
Abordagem IF IC IV IPI
AL Multidimensional 0,194 0,681 0,405 0,595 Monetária 0,191 0,688 0,432 0,568
BA Multidimensional 0,216 0,672 0,47 0,53 Monetária 0,208 0,654 0,464 0,536
CE Multidimensional 0,215 0,691 0,451 0,549 Monetária 0,213 0,684 0,444 0,556
MA Multidimensional 0,166 0,673 0,373 0,627 Monetária 0,16 0,682 0,419 0,581
PB Multidimensional 0,211 0,684 0,466 0,534 Monetária 0,212 0,686 0,466 0,534
PE Multidimensional 0,206 0,635 0,508 0,492 Monetária 0,202 0,622 0,494 0,506
PI Multidimensional 0,202 0,72 0,402 0,598 Monetária 0,203 0,735 0,427 0,573
RN Multidimensional 0,227 0,66 0,51 0,49 Monetária 0,228 0,66 0,502 0,498
SE Multidimensional 0,217 0,658 0,473 0,527 Monetária 0,212 0,647 0,469 0,531
Fonte: Elaboração própria baseada no Censo 2010 e em Anuatti et al (2001).
Contudo, o Índice de Focalização foi maior para a pobreza multidimensional (19,40%), bem como o Índice de Inclusão do Público-Alvo. Sugere-se que, portanto, para o estado de Alagoas, o critério multidimensional, calculado a partir do índice proposto, seria o mais adequado para focalização do programa, pois inclusive apresenta menor vazamento (proporção de não pobres incluídos erroneamente no programa).
Já os demais estados (Bahia, Ceará, Pernambuco, Sergipe e Rio Grande do Norte) apresentaram maior incidência de pobreza monetária do que multidimensional. Isso pode, em um primeiro momento, contrariar o esperado, já que a pobreza multidimensional, por ser um critério considerado mais abrangente, supostamente deveria apresentar incidência sempre maior que a monetária. Contudo, é intuitivo que os estados com mais deficiência de indicadores acusem maior incidência de pobreza multidimensional. Isso é resultado de maior déficit no acesso a serviços públicos, ao passo que estados com melhores indicadores apresentam tipos diferentes de problemas locais não captáveis pelo índice proposto.
Entre os estados que possuem maior incidência de pobreza monetária que multidimensional, apenas o Rio Grande do Norte não apresentou resultados dúbios entre os índices, favorecendo o critério já adotado pelo programa, o da linha de corte de R$ 140,00 per
capita mensal.
A tabela a seguir revela a quantidade de indivíduos considerados beneficiados pelo programa de acordo com o status de pobreza a partir da mudança entre os critérios de
Tabela 9 – Composição de indivíduos beneficiários do Programa Bolsa Família segundo status de pobreza dada a transição do critério monetário para o multidimensional
Estado Continuaria a ser considerado não pobre Deixaria de ser considerado pobre (A) Passaria a ser considerado pobre (B) Continuaria a ser considerado pobre Total de indivíduos por estado (B)-(A)
0 1 2 3
AL 2.931.577 8.521 14.767 165.629 3.120.494 6.247 BA 13.285.711 64.845 44.590 619.887 14.015.032 -20.255 CE 7.980.396 33.194 22.079 416.713 8.452.381 -11.115 MA 6.111.398 12.964 44.044 406.383 6.574.789 31.080 PB 3.558.389 17.119 13.392 177.628 3.766.528 -3.727 PE 8.386.243 47.003 27.438 335.764 8.796.448 -19.566 PI 2.904.876 7.843 14.633 191.008 3.118.360 6.789 RN 3.028.012 12.533 7.984 119.497 3.168.027 -4.549 SE 1.967.272 8.445 6.108 86.193 2.068.017 -2.337 Total 50.153.874 212.467 195.034 2.518.702 53.080.077 -17.432
Fonte: Elaboração própria baseada nos dados do Censo de 2010 (IBGE, 2010).
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente trabalho, com base no conceito da Abordagem das Capacitações desenvolvido por Amartya Sen, contribuiu para a literatura que se debruça sobre o tema da pobreza multidimensional, e procurou responder alguns questionamentos, como qual a incidência de pessoas pobres multidimensionais e pobres por rendimento domiciliadas ao Nordeste, para investigar se o critério multidimensional seria melhor para identificar os beneficiários do Programa Bolsa Família. Constatou-se que os estados de Alagoas, do Maranhão, da Paraíba e do Piauí possuem maior incidência de pobreza multidimensional que monetária, variando de 31,61% no caso da Paraíba até 45,88% no Maranhão, o qual também apresentou maior incidência de pobreza monetária entre os estados, de 41,97%, Sugere-se que esses estados possuem maiores deficiências que se refletem nos indicadores escolhidos, apontando, portanto, para a necessidade de maior atenção na superação da condição de pobreza.
Investigaram-se também os aspectos que devem ser levados em consideração para a construção de um índice de pobreza multidimensional. O índice deste trabalho levou em consideração as dimensões de saúde, educação e padrão de vida, as mesmas usadas para o cálculo do Índice de Desenvolvimento Humano e do Índice de Pobreza Multidimensional do Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento, acrescentando-se também a renda, tendo em vista que o Censo 2010 do IBGE não apresenta indicador nutricional. Os índices de focalização para a maioria dos estados (com exceção dos estados do Rio Grande do Norte, Piauí e Paraíba) apontam para o critério multidimensional como mais adequado para o
targeting do programa. Ainda, constatou-se que, se o critério multidimensional fosse aplicado
em 2010 para esses estados, o número de beneficiários diminuiria na maioria deles, exceto no Maranhão, no Piuaí e em Alagoas, em que o número aumentaria.
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(Texto para discussão; 17).
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