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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ – UFC CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA – CAEN

MESTRADO EM ECONOMIA

IVANILDO LOPES DA SILVA

UMA ANÁLISE DOS IMPACTOS DE DESPESAS PÚBLICAS SOBRE A POBREZA E A DESIGUALDADE NOS ESTADOS BRASILEIROS

FORTALEZA 2012



Dissertação apresentada ao programa de Pós-graduação em Economia, Mestrado em Economia, da Universidade Federal do Ceará – UFC, como requisito parcial à obtenção do título de Mestre em Economia. Linha de pesquisa: Crescimento Econômico, Desigualdade e Pobreza. Área de Concentração: Crescimento Econômico. Orientador: Dr. Marcelo Lettieri Siqueira.

FORTALEZA 2012



Dissertação apresentada ao programa de Pós-graduação em Economia, Mestrado em Economia, da Universidade Federal do Ceará – UFC, como requisito parcial à obtenção do título de Mestre em Economia.

Aprovada em 26/07/2012.

BANCA EXAMINADORA

______________________________________________________

Prof. Dr. Marcelo Lettieri Siqueira (Orientador)

Universidade Federal do Ceará – UFC

______________________________________________________

Prof. Dr. Frederico Augusto Gomes de Alencar


____________________________________________________

Prof. Dr. Fabrício Carneiro Linhares


DEDICATÓRIA

A Deus, por ser meu protetor e guia nas decisões sobre todo o meu caminhar. Por

ser de extrema generosidade no cuidado a mim e a meus familiares e amigos. Por

Seu amparo e fidelidade em me sustentar e fortalecer nesta conquista.

À minha mãe, Iracema Lopes da Silva, minha sempre amiga e aliada em minhas

conquistas. A seu amor abundante e protetor, que jamais me permitiu desanimar.

Sem sua contribuição jamais seria quem sou e estaria onde estou. Obrigado mãe

querida! Ao meu pai, José Pedro da Silva, in memorian, pelo seu carinho e cuidado

comigo nos poucos anos em que convivemos, e Charles Albert Johnson, in

memorian, por ter sido um pai e amigo, compartilhando comigo sua fé cristã e

experiências de vida, e sua esposa Doris Elaine Johnson, que cuidava de nós em

nossos encontros e o ajudou a tornar-se o bom homem que foi. Aos dois, o meu

obrigado por ensinar-me, pelo exemplo, como ser um servo cristão.

À minha esposa Kely Vanessa Leite Gomes da Silva, melhor amiga, por sempre

me incentivar e instigar a alcançar patamares mais altos, sem, no entanto, esquecer

das raízes e do amor ingênuo e verdadeiro dos servos. Agradeço pelo seu abraço e

amor incondicional, pela torcida, pelo companheirismo inigualável, pela credibilidade

em mim, pelas inúmeras orações e por ter ficado ao meu lado em dois fortes

momentos durante esse mestrado: a perda do nosso primeiro filho e a dádiva do

segundo, nossa pequena Yasmin.

Aos sujeitos que buscam tornar nossa sociedade menos desigual e mais justa,

pesquisando formas mais eficazes de distribuir a enorme riqueza que produzimos ou

atuando na aplicação de políticas públicas bem focalizadas.

AGRADECIMENTOS

Ao meu orientador, Prof. Dr. Marcelo Lettieri Siqueira, pela sua disponibilidade e

auxilio na construção deste trabalho. Pelo tempo de orientações, de incentivo e pelo

exemplo de simplicidade e modéstia no meio acadêmico.

Aos professores do Mestrado, João Mário S. de França, Paulo Rogério

Faustino Matos, Ricardo Pereira, José Coelho, Marcelo Callado, Paulo de Melo

Jorge Neto, Flávio Ataliba, Ronaldo A. Arraes, Emerson Marinho, Frederico

Alencar, Ricardo Brito Soares, Mauricio Benegas, Andrei G. Simonassi, Ivan de

Oliveira, e aos monitores Kamila Vieira de Mendonça, Wellington Gomes,

Daniel e Cristiano Modesto Penna, por contribuírem com o meu crescimento

pessoal e profissional.

À Direção da Faculdade de Ciências Aplicadas Dr. Leão Sampaio (FCALS), pelo

investimento na pesquisa e pela crença que ela pode provocar transformações

positivas aos estudantes e à sociedade.

À coordenação do SENAC, representado pela amiga Raimunda Gonçalves

Oliveira, pelos momentos de ausência concedidos para os meus estudos.

À banca examinadora desta pesquisa composta pelos professores Dr. Marcelo

Lettieri Siqueira, Dr. Frederico Augusto Gomes de Alencar e Dr. Fabrício Carneiro

Linhares. Pelas sugestões e partilhar de idéias em busca do crescimento e

maturação profissional.

À minha sogra, Maria Leite Gomes, à minha cunhada Márcia Leite Gomes

Campos e seu esposo Roberto Costa Campos, por me acolherem nas idas e

vindas desse curso.

Aos amigos, irmãos em Cristo, que sempre estiveram colaborando com o meu

desenvolvimento, orando por mim e minha família nas minhas ausências.

A meus alunos, pelo partilhar de conhecimento, pela confiança e pela

demonstração de afeto. Por ser uma das principais inspirações para trilhar na luta

pela defesa de uma sociedade mais justa e igualitária.

Aos meus companheiros e companheiras de mestrado, Ana Carolina, Antonio

Eugenio, Cícero Ferreira, Daniel Pereira, Edmilson Moreira, Esperança de Luna,

Fabio Ricarte, Francisca Disne, Francisca Maria, Franco Coelho, Ivan Souto, João

Batista, Joaquim Gomes, José Belém, José Eduardo, José Weberth, Josefa

Jocelma, Maurício Bastos, Pedro Henrique, Pedro Loula, Ronaldo Célio, Sérgio

Henrique, Thiago Gonçalves, Ubiratan Machado, Wlisses Leite; em especial a

Demócrito, Edder, Erika Carleti, Fernando Pimentel, Francisco Everardo,

Garcias, Dodou, Iara Palácio e Paloma pelos laços de amizade que se criaram.

Pelas nossas conversas e pela partilha e construção conjunta do conhecimento.

É preciso mudar o foco de atenção dos estudos da fome na direção da capacidade das pessoas de comprar comida. [...] Não se pode ficar imune à fome só porque o mundo é rico. [...] É preciso uma economia em que não haja muitas pessoas excluídas, e é preciso um governo responsável. [...] Mesmo não havendo uma renda mínima regular, um governo responsável intervirá e criará uma renda [...] E isso terá o efeito de dar às pessoas o poder necessário para comprar comida.

(Amartya Sen)

RESUMO

O Estado tem como objetivos satisfazer as necessidades sociais, promover um

eficiente uso dos recursos e melhorar a distribuição de renda. Contudo, o grau de

desigualdade de renda no Brasil ainda é muito elevado e se constitui como um dos

principais indicadores da desigualdade social, necessitando desta forma que sejam

avaliados os mecanismos de proteção à população e de promoção do

desenvolvimento sócio-econômico. Partindo dessa premissa, este estudo consiste

na análise dos efeitos de algumas despesas públicas em relação aos indicadores de

pobreza e desigualdade de renda nos estados brasileiros no período de 2005 a

2009, identificando quais variáveis foram mais influentes para a melhora desses

indicadores no período. O referencial teórico contempla os capítulos sobre

Crescimento Econômico e Desigualdade de Renda, Despesas Públicas e Políticas

Públicas Sociais no Brasil. O estudo foi constituído por meio de dados e informações

do Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas – IPEA e do Instituto Brasileiro de

Geografia e Estatística – IBGE, e a relação das variáveis selecionadas com os

indicadores de pobreza e desigualdade é demonstrada empiricamente por

estimação das elasticidades utilizando modelos regressivos cross-section. Essa

modelagem foi escolhida por ser de clara interpretação, permitindo dar suporte à

elaboração de políticas que visem à redução da desigualdade nos estados. Os

resultados demonstram que os avanços foram discretos no período para alguns dos

indicadores selecionados, sendo mais significativos para aqueles relacionados a

políticas com propostas de transferência de renda e redução da pobreza, os quais

contribuíram para a queda da população pobre e indigente e aumento da renda,

indicando que programas bem focalizados são melhores indutores de avanços

sociais.

PALAVRAS-CHAVE: Pobreza. Desigualdade de renda. Gasto social. Assistência

social. Educação.

ABSTRACT

The state aims to meet social needs, promote an efficient use of resources and

improve income distribution. However, the degree of income inequality in Brazil is still

very high and is one of the main indicators of social inequality, thus requiring re-

examining the mechanisms to protect people and promote socio-economic

development. From this premise, this study analyzed the effects of public expenditure

in relation to indicators of poverty and income inequality in the Brazilian states in the

period 2005 to 2009, identifying which variables were most influential to the

improvement of these indicators in the period. The theoretical reference includes

chapters on Economic Growth and Income Inequality, Public Expenditure and Social

and Public Policy in Brazil. The study was made using data and information from the

Institute of Applied Economic Research – IPEA and the Brazilian Institute of

Geography and Statistics – IBGE, and the relationship of selected variables with

indicators of poverty and inequality is demonstrated empirically by estimating the

elasticities using regressive cross-section models. This model was chosen because

of its clear interpretation, allowing support the development of policies aimed at

reducing inequality in the states. The results show that the advances were discrete in

time for some of the indicators selected, being more significant for those with policies

relating to proposals to transfer income and poverty reduction, which contributed to

the fall of the poor and indigent and increased income, indicating that well-focused

programs are better inducers of social progress.

KEYWORDS: Poverty. Income inequality. Social spending. Social assistance.

Education.

LISTAS DE TABELAS E QUADROS

A) TABELAS

Tabela 1 – Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para o Índice

de Gini (IG) ............................................................................................ 33

Tabela 2 – Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para a

Renda (RDEZ) ....................................................................................... 35

Tabela 3 – Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para a

Renda (RVINT) ...................................................................................... 38

Tabela 4 – Resultados do Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual para a Taxa

de Extrema Pobreza (TEPOB) .............................................................. 40

Tabela 5 – Resultados do Modelo 02 em Valores per Capita Estaduais para a Taxa

de Extrema Pobreza (TEPOB) .............................................................. 42

Tabela 6 – Resultados do Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual para a Taxa

de Pobreza (TPOB) ............................................................................... 44

Tabela 7 – Resultados do Modelo 02 em Valores per Capita Estaduais para a Taxa

de Pobreza (TPOB) ............................................................................... 46

B) QUADROS

QUADRO 1 – Funções e subfunções das despesas sociais .................................... 19

QUADRO 2 – Definição das siglas referentes às variáveis do modelo ..................... 26

QUADRO 3 – Definição das siglas referentes às variáveis per capita ...................... 28

QUADRO 4 – Definição das siglas referentes às variáveis em percentuais do PIB

estadual ............................................................................................. 29

QUADRO 5 – Definição das siglas referentes à variação dos indicadores de pobreza

dos anos 2005 – 2009 em relação às despesas e gastos per capita. 30

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

BPC – Benefício de Prestação Continuada

CAEN – Centro Avançado de Estudos do Nordeste

CF – Constituição Federal

FPE – Cota-parte do Fundo de Participação Estadual

GSF – Gasto Social Federal

IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

IG – Índice de Gini

IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada

IPEADATA – Base de dados de indicadores econômicos e sociais do IPEA

OCDE – Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico

PBF – Programa Bolsa Família

PIB – Produto Interno Bruto

PNAD – Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios

RMV – Renda Mensal Vitalícia

UFC – Universidade Federal do Ceará

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................... 12

2 ASPECTOS TEÓRICOS ........................................................................................ 15 2.1 CRESCIMENTO ECONÔMICO E DESIGUALDADE DE RENDA.................................... 15 2.2 DESPESAS PÚBLICAS ....................................................................................... 18 2.3 POLÍTICAS PÚBLICAS SOCIAIS ........................................................................... 21

3 METODOLOGIA .................................................................................................... 26 3.1 BASE DE DADOS .............................................................................................. 26 3.2 MODELOS E PROCEDIMENTOS UTILIZADOS NAS REGRESSÕES ............................. 27

4 RESULTADOS OBTIDOS E ANÁLISE DE DADOS ............................................. 32 4.1 DESIGUALDADE DE RENDA ............................................................................... 32

4.1.1 Análise dos Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para o Índice de Gini (IG) ..................................................................... 32

4.1.2 Análise dos Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para a Renda (RDEZ) .......................................................................... 35

4.1.3 Análise dos Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para a Renda (RVINT) ......................................................................... 37

4.2 POBREZA ........................................................................................................ 40 4.2.1 Análise dos Resultados do Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual

para a Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB) ......................................... 40 4.2.2 Análise dos Resultados do Modelo 02 em Valores per Capita Estaduais

para a Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB) ......................................... 42 4.2.3 Análise dos Resultados do Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual

para a Taxa de Pobreza (TPOB) .......................................................... 43 4.2.4 Análise dos Resultados do Modelo 02 em Valores per Capita Estaduais

para a Taxa de Pobreza (TPOB) .......................................................... 45

5 CONCLUSÃO ....................................................................................................... 48

REFERÊNCIAS ....................................................................................................... 51

APÊNDICE A – BASE DE DADOS DOS INDICADORES SOCIAIS (POBREZA E DESIGUALDADE), DESPESAS PÚBLICAS E GASTOS PÚBLICOS PARA 2005 .................................................................................... 55

APÊNDICE B – BASE DE DADOS DOS INDICADORES SOCIAIS (POBREZA E DESIGUALDADE), DESPESAS PÚBLICAS E GASTOS PÚBLICOS PARA 2009 .................................................................................... 56

ANEXO A – ANÁLISE EXPLORATÓRIA .................................................................. 57

1 INTRODUÇÃO

O grau de desigualdade de renda no Brasil ainda é muito elevado e se

constitui como um dos principais indicadores da desigualdade social, necessitando

desta forma que sejam avaliados os mecanismos de proteção à população e de

promoção do desenvolvimento sócio-econômico.

Barros, Henrique e Mendonça (2001) destacam como opções mais

eficazes para o combate à pobreza políticas que promovam o crescimento e a

distribuição mais igualitária da renda per capita, mas concluem que na tradição

brasileira o crescimento econômico tem sido o caminho único e mais demorado para

diminuir a pobreza no país.

O Brasil teve ao longo do século XX melhoria nos indicadores de bem-

estar social, onde o Estado atuou a partir da década de 30 como regulador, por meio

de dispositivos públicos de proteção social. Porém, ainda se percebe a presença da

pobreza e desigualdade, contrariando assim o ideal de justiça social (ZAULI, 2005).

Por outro lado, os governos federal, estadual e municipal têm como meta

a promoção do aumento de investimento social, destacando-se a saúde, educação e

políticas públicas de proteção social, as quais envolvem a Assistência Social e a

Previdência Social, todos visando à diminuição da desigualdade e da pobreza no

país.

Sobre o papel do Estado, Nascimento (2006) descreve que os governos

têm como objetivos satisfazer as necessidades sociais, promover um eficiente uso

dos recursos e melhorar a distribuição de renda.

Para Gremaud, Vasconcellos e Toneto (2008) a ideia de desenvolvimento

econômico está associada às condições de vida da população ou à qualidade de

vida dos residentes no país. A distribuição de renda leva em consideração a forma

pela qual os frutos do crescimento são partilhados pela população.

As questões que envolvem as finanças públicas são de interesse de toda

a sociedade, tendo em vista que as decisões sobre tributação, gastos públicos,

13

políticas públicas, gestão e controle social afetam a vida de todos os cidadãos

(IPEA, 2011).

Os gastos sociais são aqueles relacionados às fontes de receita que

financiam as políticas públicas nos diversos âmbitos da sociedade e cujo objetivo é a

diminuição das desigualdades sociais (GROSELLI, PEREIRA, RACTZ, 2008).

Dentre as despesas públicas selecionadas para este estudo, tomou-se

como objeto de investigação o gasto social federal nos estados brasileiros aplicado

em Assistência Social, Previdência Social, Saúde, Trabalho, Educação e

Saneamento.

As despesas orçamentárias foram tratadas de acordo com as funções e

subfunções do governo, em relação a programas a serem desenvolvidos de acordo

com a portaria 42/99 do Ministério do Orçamento e Gestão.

Para Resende (2001) a divisão de função em subfunções dá-se pela

implantação da técnica do orçamento-programa com o objetivo de aumentar a

eficiência e eficácia na programação dos gastos. Sousa (2007) relata que essa

classificação permite mostrar as realizações do governo para o desenvolvimento

social e econômico e Castro (2008) complementa que isso permite agrupar as

despesas de acordo com o critério de objetivo ou a finalidade dos gastos.

Se esses gastos sociais são eficazes na diminuição da pobreza, ou se

apenas provocam impactos pontuais e inexpressivos na redução das desigualdades,

é motivo de questionamento neste trabalho, que teve como objetivo principal avaliar

os efeitos dos gastos sociais com Assistência Social, Previdência Social, Saúde,

Trabalho, Educação e Saneamento na redução dos indicadores de pobreza e

desigualdade nos estados brasileiros no período 2005-2009.

Os objetivos específicos almejados foram:

1. Averiguar, por meio de modelos econométricos, a relação entre os

gastos sociais e a redução dos principais indicadores de desigualdade

de renda;

14

2. Averiguar, por meio de modelos econométricos, a relação entre os

gastos sociais e a redução dos indicadores de pobreza;

3. Propor políticas públicas que promovam a redução da pobreza e

desigualdade social no país.

Para a pesquisa foram utilizados dados amplamente disponíveis nas

bases do IPEADATA (Indicadores Sociais) e do IBGE (PNAD). Foram utilizados

neste trabalho modelos econométricos estruturais, em que as variáveis dependentes

foram os indicadores de pobreza e desigualdade e as variáveis independentes foram

os principais gastos sociais, por função.

Este trabalho está dividido em cinco capítulos, incluindo a presente

introdução; o segundo capítulo trata do referencial teórico utilizado para o

esclarecimento das questões que envolvem a pobreza, a desigualdade de renda e

as políticas públicas sociais implantadas; o terceiro capítulo traz a metodologia

utilizada para aquisição e análise dos dados; o quarto capítulo relata os resultados e

análise a partir de dados obtidos e o quinto e último capítulo apresenta as

conclusões.

15

2 ASPECTOS TEÓRICOS

2.1 Crescimento Econômico e Desigualdade de Renda

O Estado é uma instituição que organiza a ação coletiva dos cidadãos de

cada Estado-nação por meio da Constituição nacional e das instituições legais ou

jurídicas que cria ou legitima. É assim que o Estado moderno desempenha o papel

econômico fundamental de institucionalizar os mercados e promover o

desenvolvimento econômico dos países e a segurança econômica de cada cidadão

(GREMAUD, VASCONCELLOS E TONETO, 2008).

Arvate e Biderman (2004) esclarecem que um bom Estado é aquele que

promove o desenvolvimento a partir de boas instituições e políticas econômicas.

Essas instituições devem assegurar que os objetivos políticos propostos sejam

alcançados.

O Estado utiliza as suas receitas e despesas como instrumentos na

dinâmica econômica. Para Musgrave e Musgrave (1980) a ação do governo na

economia através da política fiscal é composta por três funções: alocativa,

estabilizadora e distributiva.

A primeira função ocorre quando há alocação de recursos pelo Estado na

ausência de eficiência da iniciativa privada ou quando da necessidade da presença

do Estado. O governo utiliza os recursos no setor público e privado, oferecendo bens

públicos, semipúblicos ou meritórios aos cidadãos (NASCIMENTO, 2006). Dessa

forma, o sistema de mercado é substituído pelo processo político.

Nascimento (2006) esclarece que a função estabilizadora ocorre quando

há a aplicação de políticas econômicas pelo governo para promoção de emprego,

controle de preços e taxa adequada para o crescimento econômico, casos em que o

mercado não garantiria esses objetivos. As políticas fiscais e monetárias são usadas

para evitar flutuações bruscas na economia, evitando o desemprego e elevada

inflação.

A função distributiva ocorre quando o governo distribui rendas e riquezas,

utilizando como instrumentos as transferências, os impostos e os subsídios. O

16

governo usa a tributação dos agentes econômicos e cidadãos para adquirir receitas

para financiamento dessas funções (MONTEIRO et al, 2008).

Os autores citados acima referem que na função alocativa ocorre a

produção de bens e serviços, enquanto a transferência de renda contempla a função

distributiva, na busca da distribuição de renda e combate à desigualdade social

(MONTEIRO et al, 2008).

Estudos desenvolvidos por Barros e outros pesquisadores destacam que

o grau de desigualdade no Brasil é elevado e constitui o maior determinante da

pobreza (BARROS e CAMARGO, 1994; BARROS e MENDONÇA, 1995; BARROS,

MENDONÇA e DUARTE, 1997; BARROS, HENRIQUE e MENDONÇA, 2001).

Dessa forma, Barros relata a estabilidade nos indicadores de

concentração de renda nos anos 90 e aponta como estratégia de minimização da

pobreza a redistribuição de renda.

Quadros e Antunes (2001) divergem da posição de Barros, expondo que

a configuração sobre a estabilidade nos anos 90 não foi confirmada devido às

mudanças dentro da estrutura social, o que aprofundou a desigualdade. Os autores

destacam que apenas a elite sócio-ocupacional aumentou a renda nos anos 90. A

renda se concentrava na camada mais alta, enquanto que as camadas mais baixas

eram penalizadas e afetadas pelo desemprego.

Na década de 90, segundo Dedecca (2002), a relação entre política social

e econômica é modificada, havendo uma autonomia da política econômica enquanto

que a política social deveria ser conduzida nos limites permitidos por aquela.

Assim, nos anos 90, as políticas econômicas perdem o caráter

intervencionista, porém garantem as formas de apropriação e valorização da

riqueza. Houve contração de gastos públicos, restrição da política monetária e

valorização da política de câmbio (DEDECCA, 2002).

No Brasil, pesquisas constataram que houve avanço nos índices

socioeconômicos e progresso na redução da pobreza absoluta e da desigualdade na

distribuição de renda no período recente (POCHMANN, 2007; SOARES et al, 2006;

LAVINAS, 2006; PNAD, 2004; 2006).

17

O índice de Gini acumulou uma queda de 6,5% entre 1995 e 2004,

passando de 0,585 para 0,547 (POCHMANN, 2007). O BPC (Benefício de Prestação

Continuada) e o Programa Bolsa Família foram os responsáveis por 28% da queda

do Índice de Gini entre 1995 e 2004 (SOARES et al, 2006).

De acordo com a definição dada por Arvate e Biderman (2004, p. 355),

O Índice de Gini é uma medida do grau de concentração de renda em uma determinada sociedade. Ele é calculado a partir da chamada Curva de Lorenz. Essa curva mostra como a proporção acumulada da renda varia em função da proporção acumulada da população, tendo-se previamente ordenado as pessoas da mais pobre até a mais rica. O índice de Gini varia de 0 (nenhuma concentração) a 1 (concentração total).

Zauli (2005), em seu estudo sobre Gastos sociais, pobreza e

desigualdade de renda no Brasil, sugere que são necessárias políticas voltadas para

maior progressividade de gastos públicos e arrecadação tributária e de estímulo ao

crescimento. O autor relata que os efeitos do crescimento econômico só têm

influência sobre a pobreza e desigualdade quando há distribuição de renda entre os

vários seguimentos da sociedade.

Gremaud, Vasconcellos e Toneto (2008) agregam ao Desenvolvimento

Econômico os conceitos de equidade, de sustentabilidade e de participação. A

equidade é entendida como um componente essencial ao desenvolvimento humano,

em que as pessoas possam ter participação e se beneficiar dos frutos e

oportunidades criadas pelo processo de crescimento econômico. O desenvolvimento

sustentado é aquele onde as necessidades do presente são atendidas sem,

contudo, comprometer o atendimento das necessidades de futuras gerações.

Desenvolvimento participativo é aquele onde as decisões são tomadas por toda a

comunidade.

Arvate e Biderman (2004) defendem que o bom Estado é o democrático,

que depende de boas instituições, que por sua vez dependem da estrutura

econômica e social. Em uma sociedade democrática, as instituições constitucionais

do Estado visam tornar os governos mais legítimos e as decisões políticas mais

voltadas para o interesse público. As instituições econômicas visam tornar a

organização ou o aparelho do Estado mais sadio no plano fiscal e mais competente

em regular e garantir o mercado, enquanto que as instituições administrativas visam

torná-lo mais efetivo e eficiente.

18

Para os autores, as principais justificativas para a intervenção do governo

na economia são a promoção de eficiência na alocação de recursos e uma maior

equidade na distribuição de renda e riqueza.

2.2 Despesas Públicas

Para Nascimento (2006), as despesas públicas são os gastos dos

recursos públicos previstos nos orçamentos, com a devida autorização legislativa.

Jund (2008) complementa o conceito de despesa pública caracterizando-

a como o conjunto de gastos do Estado ou de outra pessoa de direito público, a fim

de saldar gastos fixados na lei do orçamento ou em lei especial para o cumprimento

das várias atribuições e funções governamentais.

O aumento das despesas públicas dá-se por diversos fatores,

destacando-se: aumento e envelhecimento da população, aumento das

necessidades de bem-estar, urbanização, dentre outros (GIAMBIAGI e ALÉM, 2000;

RESENDE, 2001). Contudo, o crescimento das despesas públicas também pode se

dar através do aumento da obtenção de recursos.

As despesas orçamentárias são destacadas de acordo com as funções do

governo, as quais se caracterizam como o maior nível de agregação das diversas

áreas do setor público (RESENDE, 2001).

Segundo Castro (2008), a classificação das despesas por funções orienta

o agrupamento das despesas de caráter social segundo o critério de objetivo ou

finalidade dos gastos.

Neste estudo, tomaram-se como objeto de investigação as despesas com

Assistência Social, Previdência Social, Saúde, Trabalho, Educação e Saneamento,

considerando os dispêndios efetuados com recursos do governo federal nos estados

brasileiros.

19

Nas subfunções, que são partições de cada função, agrega-se

determinado subconjunto de despesas do setor público (RESENDE, 2001),

conforme considerado abaixo:

QUADRO 1 – Funções e subfunções das despesas sociais

Funções Subfunções 1. Assistência Social 1.1. Assistência ao Idoso

1.2. Assistência ao Portador de Deficiência 1.3. Assistência à Criança e ao Adolescente 1.4. Assistência Comunitária

2. Previdência Social 2.1. Previdência Básica 2.2. Previdência Regime Estatutário 2.3. Previdência Complementar 2.4. Previdência Especial

3. Saúde 3.1. Atenção Básica 3.2. Assistência Hospitalar e Ambulatorial 3.3. Suporte Profilático e Terapêutico 3.4. Vigilância Sanitária 3.5. Vigilância Epidemiológica 3.6. Alimentação e Nutrição

4. Trabalho 4.1. Proteção e Benefícios ao Trabalhador 4.2. Relações de Trabalho 4.3. Empregabilidade 4.4. Fomento ao Trabalho

5. Educação 5.1. Ensino Fundamental 5.2. Ensino Médio 5.3. Ensino Profissional 5.4. Ensino Superior 5.5. Educação Infantil 5.6. Ensino de Jovens e Adultos 5.7. Ensino Especial

6. Saneamento 6.1. Saneamento Básico Urbano 6.2. Saneamento Básico Rural

Fonte: Adaptado de Monteiro et al (2008)

Os recursos utilizados pelo Estado para promover a redução da

desigualdade social por meio de políticas públicas são chamados de receitas, as

quais se dividem em: Receita Original – quando promovida pelo patrimônio do

próprio Estado – e Receita Derivada, advinda do patrimônio particular, através de

tributos (CONTRIN, 1996).

20

No que se refere ao gasto social, considera-se o gasto público do tributo

arrecadado, na área social, com a finalidade de reduzir as desigualdades sociais.

Camargo (2003), em sua discussão sobre focalização versus

universalização dos gastos sociais, descreve como possíveis respostas ao uso de

recursos pelo Estado para desenvolver programas públicos em diversas áreas

sociais a redução das desigualdades na distribuição da renda e da pobreza,

decorrentes do funcionamento de uma economia de mercado. Nesse primeiro caso,

a atenção seria voltada aos grupos relativamente mais pobres da população.

Outra opção seria a finalidade de programas sociais para criação de uma

rede de proteção social para todos os cidadãos do país.

Por último, Camargo (2003) expõe a possibilidade dos programas terem

como objetivo a manutenção do padrão de vida de todos os cidadãos. Esse autor

defende que para a redução da desigualdade e da pobreza sejam utilizados critérios

de focalização no desenho dos programas sociais, propondo a adoção do critério

geográfico. Barros e Carvalho (2003) corroboram com essa ideia, afirmando que a

baixa efetividade da política social no Brasil deve-se ao baixo grau de focalização e

de eficácia.

Gomes et al (2006), discutindo as falhas na abordagem de focalização

dos gastos defendida por Barros, aponta sobre a tarefa complexa da redução da

pobreza. Enfatiza sobre a análise da estrutura de financiamento dos gastos sociais,

considerando o ambiente econômico e político nos planos internacional e nacional.

Os gastos públicos são configurados por dispositivos legais, os quais

determinam sua destinação, de forma que o poder público seja gestor do dinheiro

arrecadado e informe ao povo a forma como foi empregado (GROSELLI, 2008).

A Constituição Federal de 1988 (CF/88) ampliou os gastos públicos com

funções sociais, promovendo assim ampla descentralização das receitas públicas.

A seguridade social é abordada no Título VIII, Capítulo II da CF/88

enquanto ações de iniciativa dos Poderes Públicos e da sociedade destinadas a

assegurar os direitos relativos à Saúde, Previdência e Assistência Social.

No que se refere à Assistência Social, a CF/88 dispôs, na Seção IV,

Capítulo II, Título VIII que essa será prestada a quem necessitar, tendo como

21

objetivos: a proteção à família, à maternidade, infância, adolescência e à velhice; a

amparar crianças e adolescentes carentes; a promover a integração ao mercado de

trabalho; a habilitar e reabilitar pessoas com deficiência e a garantir um salário

mínimo mensalmente ao deficiente e ao idoso que não tenham sua provisão

garantida.

A CF/88 ressalta a relevância pública das ações e serviços de saúde,

dando-lhes o status de direito do povo e dever do Estado, visando à redução de

risco de doença e agravos e assegurando acesso universal e igualitário.

Da mesma forma, a educação encontra-se entre os Direitos Sociais no

Capítulo III, Seção I, Título VIII, destacando sua finalidade em almejar o pleno

desenvolvimento da pessoa, seu preparo para o exercício da cidadania e

qualificação para o trabalho.

Conclui-se, portanto, que a CF/88 possui normas a serem cumpridas para

eliminar a desigualdade e que o gestor público deve aplicá-las para obter êxito em

seus objetivos.

2.3 Políticas Públicas Sociais

O Brasil passou ao longo do século XX por uma melhoria dos indicadores

de bem-estar social, em que a partir da década de 30 o Estado trata a questão social

como prioridade pública, atuando como regulador através de dispositivos públicos de

proteção social (ZAULI, 2005).

Políticas sociais são consideradas as intervenções públicas nas áreas de

educação, saúde, seguridade e assistência social, emprego, saneamento e

habitação (ARVATE & BIDERMAN, 2004).

Houve na política social brasileira, após 1964, a regressividade dos

mecanismos de financiamento, a centralização do processo decisório, privatização

do espaço público, expansão da cobertura e caráter redistributivo reduzido

(FAGNANI, 1997).

22

No final da década de 70 houve problemas organizacionais e de

financiamento. As mudanças estruturais iniciaram na década de 80 e se

consagraram em meados dessa década através da Constituição de 1988 (GOMES

et al, 2006).

O Brasil inicia suas reformas no final dos anos 80, quando já durava

quase 20 anos a crise que abalara os welfare states. Contudo, as políticas sociais se

depararam com condicionantes econômicos e políticos. Com a hegemonia do

projeto neoliberal há uma inflexão sobre os princípios defendidos na CF e desde a

década de 90 estão sendo debatidas as políticas sociais existentes com o propósito

de dotar o sistema de proteção social brasileiro de maior eficiência e efetividade

(GOMES et al, 2006).

Dados do Ministério da Fazenda mostram que os gastos sociais do setor

público correspondem a cerca de um quarto do PIB e que o orçamento social do

Governo Federal alcançou em 2004 cerca de 16% do PIB, chamando a atenção

sobre a constância dos níveis de desigualdade social (ZAULI, 2005).

Comparando o Brasil com países da OCDE com maior nível de renda, o

seu gasto social estava na média, porém o impacto distributivo do orçamento social

é muito inferior. Tal feito se deve ao caráter regressivo do gasto social no Brasil, em

virtude do perfil de apropriação das transferências monetárias e não-monetárias do

setor público por parte de diferentes estratos de renda (ZAULI, 2005).

Em dados demonstrados por Mendonça (Apud ZAULI, 2005) observou-se

que o nível de renda per capita brasileiro é superado por menos de 20% de todos os

países do mundo, porém o nível de desigualdade e índice de pobreza são

superiores ao dos países cuja renda é menor que a do Brasil. Para o autor, tal fato

não se deve à falta de recursos, mas ao padrão de distribuição dos recursos

disponíveis.

Hoffman (2005) relata que o item rendimentos totais na PNAD sofreu

crescimento, refletindo a ampliação dos programas oficiais de transferência de

renda, destacando-se o Programa Bolsa Família a partir de 2003, o qual contribuiu

para a redução da pobreza.

Contudo, outros estudos verificaram que os gastos sociais com saúde,

educação, habitação e saneamento, entre outros, diminuíram sua participação

23

relativa no orçamento social, apesar de terem considerável impacto no combate à

desigualdade e pobreza (DRUCK e FILGUEIRAS, 2007; POCHMANN, 2007;

LAVINAS, 2006). Pochmann conclui que apesar da elevada carga tributária, houve

diminuição e alteração na composição dos gastos públicos.

Nos anos de 2002 a 2006, observando-se o comportamento dos gastos

sociais, percebeu-se uma queda de investimentos dos serviços básicos e universais,

reforçando os estudos de Druck e Filgueiras (2007), Pochmann (2007) e Lavinas

(2006). Porém, a partir de 2005, os investimentos aumentaram com taxa de

crescimento de 103,64%, e em 2006 de 21,12%.

Segundo Lavinas (2006) o aumento de despesas com serviços públicos

de caráter universal garante igualdade de acesso e oportunidade aos cidadãos.

O Programa Bolsa Família (PBF), enquanto política de cunho social, foi

instituído em 2003 e unificou os programas Bolsa Escola, Bolsa alimentação, Auxílio

Gás e Cartão Alimentação. O PBF busca promover o aumento da renda da

população pobre com o consequente aumento do consumo familiar (MONTEIRO,

2008).

Nascimento (2006) relata que a unificação de programas de transferência

de renda visa integrar esforços e nacionalizar custos operacionais, dirigindo o foco

da política governamental para a família com um todo. Ainda tem como objetivo

promover o acesso aos serviços de educação e saúde.

Os objetivos do PBF são amplos e os efeitos são diversos, pois ativa as

economias ao colocar recursos nos mercados através das famílias e essas

participam dos serviços de educação e saúde, dentre outros (MONTEIRO et al,

2008).

No trabalho realizado por Monteiro et al (2008), verificou-se que os

investimentos no Programa de Transferência de Renda Bolsa Família têm

aumentado desde o seu início, com crescimento médio de 12,46% entre 2004-2007,

crescendo duas vezes o nível da economia brasileira.

O estudo constatou que a maior participação relativa nos gastos com PBF

ocorre na região Nordeste (52,99%). Isso se deve à alta desigualdade de renda,

problemas socioeconômicos advindos da seca, concentração fundiária e contingente

populacional. Tal dado é relevante tendo em vista a adequação do alcance do PBF

24

às famílias que se encontram em maior vulnerabilidade social. A taxa média de

crescimento foi de 10,26%, crescimento constante em decorrência de elevados

investimentos desde a criação do PBF.

A respeito da crise de 2008/2009, enquanto mecanismo para sua

contenção houve intensificação de políticas sociais, exigindo aumento de recursos

para a área social e maior parcela do PIB destinados a essa área, bem como

ampliação do PBF com ajustes para conceder os benefícios, bem como aumento do

público-alvo e a distribuição territorial, beneficiando com o PBF de 11,1 milhões para

12,4 milhões de famílias em 2009, com reajustes para repor as perdas inflacionárias

acumuladas (IPEA, 2011).

No estudo de Gomes, Pinto e Campos (2006) sobre a discussão da

focalização das políticas públicas sociais, as autoras defendem que o combate da

desigualdade social e pobreza não se dá exclusivamente pela política social. Para

elas, o baixo crescimento econômico, o desemprego e restrições fiscais fortes são

grandemente responsáveis pela situação social atual.

As autoras alertam para a relação entre o setor público e o privado na

provisão de serviços públicos quanto aos riscos de clientelismo e corporativismo,

necessitando assim de vigilância no setor administrativo e organizacional.

Gomes, Pinto e Campos (2006) acreditam que a efetividade na política

social adentra na área estrutural, sendo que a política social a ser adotada deve se

adaptar à realidade da política econômica e às suas restrições.

A respeito da trajetória do Gasto Social Federal (GSF), o IPEA (2011)

apresentou o Comunicado no. 98 a respeito dos anos de 1995 a 2009, o qual se

propôs a identificar o volume de recursos aplicados pelo Governo Federal nas

políticas sociais.

No período de 1995 a 2009 observou-se crescimento permanente dos

gastos, partindo de R$ 219,7 bilhões para R$ 541,3 bilhões, perfazendo um

crescimento real de 146% em 15 anos (IPEA, 2011).

O Gasto Social Federal (GSF) utiliza seus recursos em diferentes áreas

de atuação, destacando-se: previdência social; benefícios a servidores; saúde;

assistência social; educação e emprego e defesa do trabalhador. Essas áreas

absorveram entre 92% e 96% do total do GSF entre 1995 e 2009 (IPEA, 2011).

25

Na análise do período de 1995 a 2009, constatou-se que todas as áreas

tiveram seus recursos crescendo acima da inflação, com diferenças na estabilidade

e no nível de aceleração. A área da Previdência Social responde por cerca de

metade do GSF, enquanto que a área de Assistência Social absorve 1/15 do GSF. A

área de Saúde, que detinha 15,9% do GSF em 1995, sofreu redução para 11,5% em

2005 e chegou a 11,7% do GSF em 2009. Na Educação observou-se uma parcela

de 5,6% do GSF em 2005 e 6,6% em 2009 (IPEA, 2011).

De acordo com o Comunicado do IPEA (2011), o conjunto dos gastos

sociais federais aumentou de 11,24% para 15,80% do PIB nos anos de 1995 a 2009,

um acréscimo de 4,56% do PIB. Assim, verifica-se que os recursos para as políticas

sociais federais cresceram frente ao conjunto de recursos totais disponíveis na

economia. As áreas sociais responderam de modo heterogêneo, sendo 2,3% do PIB

destinado à área de Previdência Social; 1% do PIB para Assistência Social e 1,26%

do PIB para as demais áreas de atuação social.

26

3 METODOLOGIA

Para mensurar os efeitos de algumas despesas públicas e gastos sociais

sobre a pobreza e a desigualdade de renda nos estados brasileiros, inicialmente

foram delimitados como corte analítico os anos de 2005 e 2009. A escolha desse

período e tema foi em razão de serem os dados mais recentes disponíveis e ao

questionamento se esses gastos sociais são eficazes na diminuição da pobreza e

desigualdade de renda ou se apenas provocam impactos pontuais e inexpressivos,

comparando e analisando esses dados. Porém os resultados do ano de 2005 não se

mostraram significantes, e por essa razão serão apresentados na análise apenas os

resultados do ano de 2009.

3.1 Base de Dados

O estudo foi baseado em dados secundários de organismos oficiais e de

agências de pesquisas, como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)

e o Instituto de Pesquisas Econômicas Aplicadas (IPEA). (Apêndices A e B)

Foi analisado um conjunto de indicadores brasileiros que foram

agrupados nos seguintes temas: Indicadores de Pobreza e Desigualdade, Despesas

Públicas e Gastos Públicos.

Para uma melhor compreensão da especificação do modelo, foi elaborado

o Quadro 2 a seguir, com a sigla para cada uma das variáveis utilizadas na

modelagem e a sua respectiva descrição.

QUADRO 2 – Definição das siglas referentes às variáveis do modelo Indicadores de Pobreza e Desigualdade

Variável Descrição IG Renda - desigualdade - coeficiente de Gini RDEZ Renda - razão entre a dos 10% mais ricos e a dos 40% mais pobres RVINT Renda - razão entre a dos 20% mais ricos e a dos 20% mais pobres TEPOB Pobreza - taxa de extrema pobreza - (%) TPOB Pobreza - taxa de pobreza - (%)

27

Despesas Públicas (D) Variável Descrição DFPE Cota-parte do fundo de participação - estadual - R$ DCOR Despesa - transferências correntes - estadual - R$ DINV Despesa de capital - investimento - estadual - R$ DEDUC Despesas por função - educação e cultura - estadual - R$ DTRAB Despesas por função - trabalho - estadual - R$ DSAU Despesas por função - saúde e saneamento - estadual - R$ DPREV Despesas por função - assistência e previdência - estadual - R$

Gastos Públicos (G) Variável Descrição GPBF Programa Bolsa Família (PBF) - valor total dos benefícios em

dezembro - R$ GDBPC Benefício de Prestação Continuada (BPC) para deficientes - valor total

dos benefícios em dezembro - R$ GIBPC Benefício de Prestação Continuada (BPC) para idosos - valor total dos

benefícios em dezembro - R$ GDRMV Renda Mensal Vitalícia (RMV) para deficientes - valor total dos

benefícios em dezembro - R$ GIRMV Renda Mensal Vitalícia (RMV) para idosos - valor total dos benefícios

em dezembro - R$ Fonte: Elaborado pelo Autor, 2012.

As variáveis dependentes do modelo são os indicadores de pobreza e de

desigualdade selecionados, por serem medidores do grau de desigualdade e

concentração de renda entre os diferentes estratos sociais. As variáveis explicativas

são algumas despesas públicas e os principais gastos sociais, por função (Quadro

2).

3.2 Modelos e Procedimentos Utilizados nas Regressões

A estimação dos modelos foi realizada pelo método dos mínimos

quadrados ordinários com regressões cross-section, procedendo com os testes de

especificação, teste de heterocedasticidade, e teste de autocorrelação serial. Para a

análise e comparação dos dados, procurou-se eliminar as variáveis com coeficientes

não significativos, que comprometiam o poder explicativo (R²) e afetavam a

significância global do modelo (Estatística-F). A identificação do grau de importância

de cada uma das variáveis e suas combinações possíveis foi feita por meio de uma

pesquisa exploratória que analisou a correlação dessas variáveis em relação aos

indicadores de pobreza e de desigualdade.

28

A eliminação das variáveis não significativas tornou necessário proceder a

outro conjunto de regressões, com novas especificações de modelagem, adotando-

se outra padronização para as variáveis explicativas, para que adquirissem um

maior peso e melhor representatividade no modelo.

A fim de obter uma melhor estimação na análise da pobreza e

desigualdade, procurou-se obter: a despesa e o gasto públicos per capita; a despesa

e o gasto públicos em percentuais do PIB estadual; e a variação dos indicadores de

pobreza em relação às despesas e gastos per capita, conforme descrição a seguir:

a) Para a obtenção da despesa e do gasto per capita de cada estado no período

pesquisado, dividiram-se os valores das variáveis explicativas do agrupamento

Despesas Públicas e Gastos Públicos pela população de cada estado, tomando

por base o Censo 2000, para o ano de 2005, e a Contagem da População do ano

de 2007, para o ano de 2009. Para uma melhor compreensão, foi elaborado o

Quadro 3 a seguir, com as siglas e descrições dessas variáveis.

QUADRO 3 – Definição das siglas referentes às variáveis per capita

Despesas Públicas per capita (DP) Variável Descrição DPFPE Cota-parte do fundo de participação per capita - estadual - R$ DPCOR Despesa - transferências correntes per capita - estadual - R$ DPINV Despesa de capital - investimento per capita - estadual - R$ DPEDUC Despesas por função - educação e cultura per capita - estadual - R$ DPTRAB Despesas por função - trabalho per capita - estadual - R$ DPSAU Despesas por função - saúde e saneamento per capita - estadual - R$ DPPREV Despesas por função - assistência e previdência per capita - estadual -

R$ Gastos Públicos per capita (GP)

Variável Descrição GPPBF Programa Bolsa Família (PBF) - valor total dos benefícios per capita

em dezembro - R$ GPDBPC Benefício de Prestação Continuada (BPC) para deficientes per capita -

valor total dos benefícios em dezembro - R$ GPIBPC Benefício de Prestação Continuada (BPC) para idosos per capita -

valor total dos benefícios em dezembro - R$ GPDRMV Renda Mensal Vitalícia (RMV) para deficientes per capita - valor total

dos benefícios em dezembro - R$ GPIRMV Renda Mensal Vitalícia (RMV) para idosos per capita - valor total dos

benefícios em dezembro - R$ Fonte: Elaborado pelo Autor, 2012.

29

b) Para a obtenção da despesa e do gasto em percentuais do PIB estadual de cada

estado no período pesquisado, dividiram-se os valores das variáveis explicativas

do agrupamento Despesas Públicas e Gastos Públicos pelo PIB em reais de

cada estado, disponível para o período. Para uma melhor compreensão, foi

elaborado o Quadro 4 a seguir, com as siglas e descrições dessas variáveis.

QUADRO 4 – Definição das siglas referentes às variáveis em percentuais do PIB estadual

Despesas Públicas em Percentuais do PIB Estadual (DPIB) Variável Descrição

DPIBPFPE Cota-parte do fundo de participação em percentuais do PIB - estadual - %

DPIBCOR Despesa - transferências correntes em percentuais do PIB - estadual - %

DPIBINV Despesa de capital - investimento em percentuais do PIB - estadual - %

DPIBEDUC Despesas por função - educação e cultura em percentuais do PIB - estadual - %

DPIBTRAB Despesas por função - trabalho em percentuais do PIB - estadual - % DPIBSAU Despesas por função - saúde e saneamento em percentuais do PIB -

estadual - % DPIBPREV Despesas por função - assistência e previdência em percentuais do

PIB - estadual - % Gastos Públicos em Percentuais do PIB Estadual (GPIB)

Variável Descrição GPIBPBF Programa Bolsa Família (PBF) - valor total dos benefícios em

percentuais do PIB em dezembro - estadual - % GPIBDBPC Benefício de Prestação Continuada (BPC) para deficientes em

percentuais do PIB - valor total dos benefícios em dezembro - estadual - %

GPIBIBPC Benefício de Prestação Continuada (BPC) para idosos em percentuais do PIB - valor total dos benefícios em dezembro - estadual - %

GPIBDRMV Renda Mensal Vitalícia (RMV) para deficientes em percentuais do PIB - valor total dos benefícios em dezembro - estadual - %

GPIBIRMV Renda Mensal Vitalícia (RMV) para idosos em percentuais do PIB - valor total dos benefícios em dezembro - estadual - %

Fonte: Elaborado pelo Autor, 2012.

30

c) Em relação à análise da variação do indicador de pobreza, procurou-se descobrir

o quanto a variação desse indicador no período pesquisado é explicada pela

variação nas variáveis de despesas e gastos públicos per capita. Para a

obtenção desses resultados, subtraiu-se do ano de 2009 o valor do ano de 2005

da variável do indicador de pobreza (TPOB), o mesmo sendo feito para todas as

variáveis selecionadas do agrupamento Despesas Públicas e Gastos Públicos

per capita. Para uma melhor compreensão, foi elaborado o Quadro 5 a seguir,

com as siglas e descrições dessas variáveis.

QUADRO 5 – Definição das siglas referentes à variação do indicador de pobreza dos anos 2005 – 2009 em relação às despesas e gastos per capita.

Variação dos Indicadores de Pobreza (∆) Variável Descrição ∆TPOB Pobreza - variação da taxa de pobreza - (%)

Variação das Despesas Públicas per capita (∆DP) Variável Descrição ∆DPINV Despesa de capital - variação do investimento per capita - estadual -

R$ ∆DPTRAB Despesas por função - variação do trabalho per capita - estadual - R$

∆DPPREV Despesas por função - variação da assistência e previdência per capita - estadual - R$

Variação dos Gastos Públicos per capita (∆GP) Variável Descrição ∆GPDRMV Renda Mensal Vitalícia (RMV) para deficientes per capita - variação do

valor total dos benefícios em dezembro - R$ Fonte: Elaborado pelo Autor, 2012.

Após a análise exploratória das variáveis, foram então formulados três

modelos a serem estimados, o primeiro, um modelo básico de regressão linear

múltipla, formulado com as variáveis dependentes IG, RDEZ e RVINT, indicadores

do grau de desigualdade, em relação às variáveis explicativas selecionadas dos

agrupamentos Despesas Públicas e Gastos Públicos em valores per capita

estaduais em reais, de acordo com a seguinte especificação:

Yi = β0 + β1Xi1 + β2Xi2 + β3Xi3 + ... + βkXik + εi, i = 1, ..., n (1)

O segundo modelo foi formulado com as variáveis dependentes TEPOB e

TPOB, indicadores de pobreza, em relação às variáveis explicativas selecionadas

dos agrupamentos Despesas Públicas e Gastos Públicos em percentuais do PIB

31

estadual e em valores per capita estaduais em reais, aplicando-se o logaritmo

natural tanto à variável dependente quanto às variáveis explicativas. O uso das

variáveis logaritmizadas foi adotado por apresentar duas vantagens: reduz a sua

heteroscedasticidade, e seus coeficientes estimados na regressão representam as

elasticidades de cada variável explicativa em relação à variável dependente. Assim,

nesse modelo todas as variáveis foram usadas com logaritmo, de acordo com a

seguinte especificação:

log(Yi) = β0 + β1logXi1 + β2logXi2 + β3logXi3 + ... + βklogXik + εi, i = 1, ..., n (2)

O terceiro modelo foi formulado com a variação da variável dependente

TPOB, indicador de pobreza, em relação à variação das variáveis explicativas

selecionadas dos agrupamentos Despesas Públicas e Gastos Públicos em valores

per capita estaduais em reais, de acordo com a seguinte especificação:

∆Yi = β0 + β1∆Xi1 + β2∆Xi2 + ... + βk∆Xik + εi, i = 1, ..., n (3)

Onde:

Y é o valor da variável dependente,

∆ representa a variação da variável,

β0 é o termo constante,

βk é o coeficiente associado à variável explicativa Xk, sendo a elasticidade no segundo modelo. k = 1, 2, 3, ..., 12,

logXk é o valor da k-ésima variável explicativa no modelo, com k variando de 1 a 12,

i denota as n observações da amostra,

ε é o resíduo ou distúrbio aleatório.

Na próxima seção, foram selecionados para apresentação apenas os

modelos principais que se mostraram mais significativos nos seus resultados.

32

4 RESULTADOS OBTIDOS E ANÁLISE DE DADOS

Com o propósito de explorar e escolher os melhores resultados para

serem analisados, foram realizadas diversas estimações com a seleção de variáveis

explicativas dos agrupamentos de Despesas Públicas e Gastos Públicos. Essas

estimações podem ser consultadas no Anexo A: Análise Exploratória.

Os resultados das estimativas realizadas nos Modelos 01 e 02 são

apresentados a seguir, de acordo com os agrupamentos formados e seguindo a

proposta do estudo. Dessa forma, buscou-se analisar indicadores que

representassem questões ligadas à desigualdade de renda e à pobreza e que

possuem informações para o período pesquisado.

A subseção 4.1 apresenta a análise dos resultados do Modelo 01 para a

Desigualdade de Renda, que estão expressos nas Tabelas 01 a 03. A subseção 4.2

apresenta a análise dos resultados do Modelo 02 para a Pobreza, que estão

expressos nas Tabelas 04 a 07. O Modelo 03 apresentou problemas no resultado de

sua estimação, e por essa razão sua análise não será apresentada.

4.1 Desigualdade de Renda

4.1.1 Análise dos Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais

para o Índice de Gini (IG)

A Tabela 1 apresenta os resultados do Modelo 01 que estima a variação

do grau de desigualdade na distribuição domiciliar per capita entre os indivíduos,

medida pelo Índice de Gini no ano de 2009, em função do seguinte conjunto de

variáveis explicativas: do agrupamento do gasto público estadual per capita em

reais, o Benefício de Prestação Continuada para Deficientes (GPDBPC), e o

Programa Bolsa Família (GPPBF); do agrupamento da despesa pública estadual per

capita em reais, a Previdência e Assistência Social (DPPREV), a Educação e

Cultura (DPEDUC), e a Cota-parte do Fundo de Participação Estadual (DPFPE).

33

Considerados ao nível de significância de 5%, todos os coeficientes das

variáveis explicativas foram estatisticamente significantes para explicar o modelo.

Tabela 1 – Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para o Índice de Gini (IG)

Variável Explicativa Índice de Gini (IG)

GPDBPC 0,011783* (2,429334) GPPBF 0,009227* (4,467598) DPPREV 0,000141* (3,279612) DPEDUC 0,000124* (4,126901) DPFPE -0,0000379* (-3,398725) R2 = 0,737048 R2 Ajustado = 0,674441 F = 11,77250 Prob (Estatística-F) = 0,000016 Fonte: Dados da pesquisa. Notas: Os resultados entre parêntesis se referem às Estatísticas “t”; * Estatisticamente diferente de zero para o nível de significância de 0,05.

De acordo com a Estatística-F, o modelo apresenta significância global,

rejeitando a hipótese nula de que todos os coeficientes são iguais a zero,

apresentando-se válido conforme os testes de especificação ao nível de 5% de

significância, tendo sido realizado o teste de White para verificar a ausência de

homocedasticidade, um problema conhecido como heterocedasticidade e que ocorre

quando o valor de probabilidade da estatística do teste é menor do que o nível de

significância adotado. Contudo, o valor de probabilidade da estimação para o teste

(0,715943) foi maior do que o nível de significância adotado, evidenciando que o

modelo estimado não apresenta heterocedasticidade; para verificar a independência

dos resíduos ou ausência de autocorrelação, foi realizado o teste de Breusch

Godfrey (BG), que também é conhecido como Teste do Multiplicador de Lagrange

(Teste LM), para o qual sendo o valor de probabilidade da estatística do teste menor

do que o nível de significância adotado conclui-se que o modelo apresenta o

problema de autocorrelação. Para esse teste o valor de probabilidade da estimação

(0,426415) foi maior do que o nível de significância adotado, concluindo-se que o

modelo estimado não apresenta autocorrelação; e o teste Jarque-Bera, cujo valor de

probabilidade (0,444662) não rejeita a hipótese nula de que os resíduos obedecem a

uma distribuição normal. O seu R-quadrado (R²) indica que 73,7% da variação da

34

desigualdade de renda, medida através do Índice de Gini (IG), é explicada pelo

conjunto de variáveis independentes no modelo.

Segundo o modelo estimado, para cada R$ 1,00 per capita a mais de

despesa com o Benefício de Prestação Continuada para Deficientes (GPDBPC) há

uma elevação no Índice de Gini do Estado em 0,012. Para o Ceará, que em 2009

possuía um Índice de Gini de 0,544, o aumento de R$ 1,00 per capita no referido

benefício provocaria um aumento de 2,17% no indicador da desigualdade. Como a

população do estado em 2009 era de 8.185.286 pessoas, o aumento de R$

8.185.286 no total deste benefício pagos aos cearenses aumentaria o indicador da

desigualdade em 2,17%.

O incremento de R$ 1,00 no gasto per capita do Programa Bolsa Família

(GPPBF) eleva o Índice de Gini do Estado em 0,009. Para o Estado do Tocantins,

por exemplo, isso significa um aumento de 1,76% na desigualdade medida pelo

Índice de Gini.

O Índice de Gini sofre uma elevação de 0,00014 a cada R$ 1,00 a mais

na despesa per capita com Assistência e Previdência, segundo esse modelo. Isso

representa para o Estado do Acre um aumento de 0,02% no indicador da

desigualdade de renda.

O modelo estimado indica também que o Estado de São Paulo, cuja

população em 2009 era de 39.827.570 habitantes, teria o indicador da desigualdade

elevado em 0,025% a cada R$ 1,00 a mais na despesa per capita com Educação e

Cultura (DPEDUC), equivalente a um aumento de 0,0001 no Índice de Gini do

Estado.

De acordo com os resultados estimados no modelo, apenas o aumento na

despesa per capita da Cota-parte do Fundo de Participação Estadual gera um

discreto efeito positivo na redução da desigualdade de renda entre os estados,

diminuindo 0,0000379 no Índice de Gini a cada R$ 1,00 despendido nessas

transferências. Isso representa para o Estado de Santa Catarina uma redução de

0,008% no indicador da desigualdade medido via renda, sendo ele o menos desigual

entre os estados pesquisados em 2009 com um Índice de Gini de 0,460.

35


para a Renda (RDEZ)

Os dados descritos na Tabela 2 apresentam os resultados do Modelo 01,

referentes à variável dependente RDEZ, que é a razão entre a renda dos 10% mais

ricos e a renda dos 40% mais pobres, sendo uma medida do grau de desigualdade

existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita no ano

de 2009, em função do seguinte conjunto de variáveis explicativas: do agrupamento

do gasto público per capita estadual em reais, o Programa Bolsa Família (GPPBF) e

o Benefício de Prestação Continuada para Deficientes (GPDBPC); do agrupamento

da despesa pública per capita estadual em reais, a Previdência e Assistência Social

(DPPREV), a Educação e Cultura (DPEDUC), o Trabalho (DPTRAB), as

Transferências Correntes (DPCOR), e a Cota-parte do Fundo de Participação

Estadual (DPFPE).

Considerados ao nível de significância de 5%, os coeficientes de quase

todas as variáveis explicativas foram estatisticamente significantes para explicar o

modelo, exceto os das variáveis Trabalho (DPTRAB) e Transferências Correntes

(DPCOR).

Tabela 2 – Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para a Renda (RDEZ)

Variável Explicativa Renda (RDEZ)

GPPBF 0,814180* (3,460267) GPDBPC 1,182810* (2,396960) DPPREV 0,016441* (3,772031) DPEDUC 0,015090* (4,659927) DPTRAB -0,071144 NS (-1,811712) DPCOR -0,005045 NS (-2,021584) DPFPE -0,003533* (-3,044026) R2 = 0,800247 R2 Ajustado = 0,726653 F = 10,87390 Prob (Estatística-F) = 0,000018 Fonte: Dados da pesquisa. Notas: Os resultados entre parêntesis se referem às Estatísticas “t”; * Estatisticamente diferente de zero para o nível de significância de 0,1; NS Estatisticamente não significativo.

36

De acordo com a Estatística-F o modelo apresenta significância global,



significância, sendo realizado o teste de White para verificar a ausência de

homocedasticidade, cujo valor de probabilidade da estimação (0,324419) foi maior

do que o nível de significância adotado, com evidência de que o modelo estimado

não apresenta heterocedasticidade; para verificar a independência dos resíduos ou

ausência de autocorrelação, foi realizado o teste de Breusch Godfrey (BG). Para

esse teste o valor de probabilidade da estimação (0,056207) foi maior do que o nível

de significância adotado, concluindo-se que o modelo estimado não apresenta

autocorrelação; e o teste Jarque-Bera, cujo valor de probabilidade (0,729407) não

rejeita a hipótese nula de que os resíduos obedecem a uma distribuição normal. O

seu R-quadrado (R²) indica que 80% da variação da desigualdade de renda, medida

através do indicador Renda (RDEZ), é explicada pelo conjunto das variáveis

independentes no modelo.

O modelo estimado demonstra que a cada aumento de R$ 1,00 per capita

no gasto do Programa Bolsa Família (GPPBF) há uma elevação de 0,814 na

desigualdade do Estado medida pela razão entre a renda dos 10% mais ricos e a

renda dos 40% mais pobres (RDEZ). Para o Estado de Sergipe, que em 2009

apresentava um grau de concentração de renda, segundo esse indicador, de 20,17,

isso representa um aumento de 4,04% no indicador da desigualdade. Sua população

nesse ano era de 1.939.426 habitantes, o que significa que um aumento de R$

1.939.426 no total desse programa pagos aos sergipanos aumentaria o índice da

desigualdade em 4,04% no Estado.

O Benefício de Prestação Continuada para Deficientes (GPDBPC) em

valores per capita produz um acréscimo de 1,183 no indicador da desigualdade de

renda do Estado a cada novo aporte de R$ 1,00. No Estado de Goiás isso equivale a

um aumento de 8,8% no índice da desigualdade do Estado.

O aumento de R$ 1,00 per capita em despesas com Previdência e

Assistência Social (DPPREV) agrava em 0,016 o indicador da desigualdade medido

via renda, segundo o modelo. No Amazonas, por exemplo, cujo número de

habitantes em 2009 era de 3.221.939, uma elevação no total dessa despesa de R$

3.221.939 agrava em 0,12% o índice da desigualdade no Estado.

37

A cada incremento de R$ 1,00 per capita nas despesas com Educação e

Cultura (DPEDUC) nos estados, ocorre uma elevação de 0,015 no indicador da

desigualdade de renda. Para o Estado de Minas Gerais isso representa aumentar o

índice da desigualdade em 0,11%. E embora isso pareça não fazer sentido está de

acordo com os estudos consultados, os quais indicam que os gastos com educação

são mal focalizados, com maiores benefícios para as classes mais elevadas.

A única variável do modelo cujo coeficiente gera efeitos positivos na

redução do indicador da desigualdade de renda é a Cota-parte do Fundo de

Participação Estadual (DPFPE), que a cada R$ 1,00 per capita a mais transferido

para os Estados reduz 0,0035 na medida da desigualdade. Tomando como exemplo

o Estado do Rio Grande do Sul, que em 2009 tinha 10.582.840 habitantes, o

aumento de R$ 10.582.840 no total dessa transferência para sua população

causaria uma queda de 0,027% no indicador da desigualdade do Estado.


para a Renda (RVINT)

Os dados descritos na Tabela 3 apresentam os resultados do Modelo 01,

referentes à variável dependente RVINT, que é a razão entre a renda dos 20% mais

ricos e a renda dos 20% mais pobres, sendo uma medida do grau de desigualdade

existente na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita no ano

de 2009, em função do seguinte conjunto de variáveis explicativas: do agrupamento

do gasto público per capita estadual em reais, o Programa Bolsa Família (GPPBF) e

o Benefício de Prestação Continuada para Deficientes (GPDBPC); do agrupamento

da despesa pública per capita estadual em reais, a Previdência e Assistência Social

(DPPREV), a Educação e Cultura (DPEDUC), as Transferências Correntes

(DPCOR), e a Cota-parte do Fundo de Participação Estadual (DPFPE).

Considerados ao nível de significância de 5%, somente o coeficiente da

variável explicativa das Transferências Correntes (DPCOR) não foi estatisticamente

significante para explicar o modelo.

38

Tabela 3 – Resultados do Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para a Renda (RVINT)

Variável Explicativa Renda (RVINT)

GPPBF 0,773276* (2,947131) GPDBPC 1,706693* (3,105176) DPPREV 0,014316* (2,846050) DPEDUC 0,015452* (4,318765) DPCOR -0,004156 NS (-1,446383) DPFPE -0,004536* (-3,404967) R2 = 0,768241 R2 Ajustado = 0,698714 F = 11,04944 Prob (Estatística-F) = 0,000018 Fonte: Dados da pesquisa. Notas: Os resultados entre parêntesis se referem às Estatísticas “t”; * Estatisticamente diferente de zero para o nível de significância de 0,05; NS Estatisticamente não significativo.













seu R-quadrado (R²) indica que 76,82% da variação da desigualdade de renda,

medida através do indicador Renda (RVINT), é explicada pelo conjunto das variáveis


Conforme os resultados do modelo estimado, a cada aumento de R$ 1,00

per capita no gasto do Programa Bolsa Família (GPPBF) há uma elevação de 0,773

no indicador da desigualdade do Estado medido pela razão entre a renda dos 20%

mais ricos e a renda dos 20% mais pobres (RVINT). Para o Estado da Bahia, que

em 2009 apresentava um grau de concentração de renda, segundo esse indicador,

de 19,55, isso representa um aumento de 3,95% no indicador da desigualdade. Sua

39

população nesse ano era de 14.080.654 habitantes, o que significa que um aumento

de R$ 14.080.654 no total desse programa pagos aos baianos aumentaria o índice

da desigualdade em 3,95% no Estado.

O gasto per capita com o Benefício de Prestação Continuada para

Deficientes (GPDBPC) produz um acréscimo de 1,706 no indicador da desigualdade

de renda do Estado a cada novo aporte de R$ 1,00. No Estado do Espírito Santo

isso corresponde a um aumento de 10,2% no índice da desigualdade de renda da

população capixaba.

Segundo o modelo estimado, o aumento de R$ 1,00 per capita nas

despesas dos estados com Previdência e Assistência Social (DPPREV) agrava o

indicador da desigualdade de renda em 0,014. Isso pode ser ilustrado para o Estado

do Mato Grosso, que no ano de 2009 abrigava 2.854.642 pessoas em seu território e

no qual o índice da desigualdade de renda aumentaria 0,1% se ocorresse um

aumento de R$ 2.854.642 nos gastos totais com essa despesa pagos aos mato-

grossenses.

Ocorre uma elevação de 0,015 no indicador da desigualdade de renda a

cada incremento de R$ 1,00 per capita nas despesas com Educação e Cultura

(DPEDUC) nos estados, de acordo com o modelo, o que representa para o Estado

do Pará uma elevação de 0,11% no índice da desigualdade dos paraenses.

O coeficiente da variável explicativa da Cota-parte do Fundo de

Participação Estadual (DPFPE) é o único no modelo estimado que gera efeitos

positivos na redução da desigualdade de renda nos estados, embora discretos,

diminuindo 0,0045 do indicador da desigualdade de renda (RDEZ) a cada aumento

de R$ 1,00 nessas despesas. O que pode ser demonstrado pelo exemplo do Estado

do Paraná, que possuía em 2009 uma população de 10.284.503 pessoas e recebeu

transferências do FPE de R$ 126,88 por habitante, o que significa que uma elevação

de R$ 1,00 per capita dessa transferência geraria uma redução de apenas 0,033%

no índice da desigualdade entre os paraenses.

40

4.2 Pobreza

4.2.1 Análise dos Resultados do Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual

para a Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB)

A Tabela 4 apresenta os resultados do Modelo 02 que mede a

elasticidade para a variável dependente TEPOB, que é a Taxa de Extrema Pobreza,

ou o percentual de pessoas na população total com renda domiciliar per capita

inferior à linha de miséria no ano de 2009, em função das seguintes variáveis

explicativas: do agrupamento do gasto público em percentuais do PIB estadual, o

Programa Bolsa Família (GPIBPBF), o Benefício de Prestação Continuada para

Deficientes (GPIBDBPC), o Benefício de Prestação Continuada para Idosos

(GPIBIBPC), a Renda Mensal Vitalícia para Deficientes (GPIBDRMV), e a Renda

Mensal Vitalícia para Idosos (GPIBIRMV); do agrupamento da despesa pública em

percentuais do PIB estadual, a Saúde (DPIBSAU), o Trabalho (DPIBTRAB), o

Investimento (DPIBINV) e a Cota-parte do Fundo de Participação Estadual

(DPIBFPE).

Considerados ao nível de significância de 5%, foram estatisticamente

significantes para explicar o modelo somente os coeficientes das variáveis

explicativas do Programa Bolsa Família (GPIBPBF) e da Cota-parte do Fundo de

Participação Estadual (DPIBFPE).

Tabela 4 – Resultados do Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual para a Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB)

Variável Explicativa Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB)

GPIBPBF 0,848341* (3,099775) GPIBDBPC 0,308213 NS (0,645881) GPIBIBPC -0,168342 NS (-0,694476) GPIBDRMV -0,127540 NS (-0,949787) GPIBIRMV -0,095495 NS (-0,603848) DPIBSAU 0,487855 NS (1,618321) DPIBTRAB 0,028765 NS (0,584146) DPIBINV -0,076497 NS (-0,562325) DPIBFPE -0,268670* (-2,239309) R2 = 0,911599 R2 Ajustado = 0,864798 F = 19,47834 Prob (Estatística-F) = 0,000000 Fonte: Dados da pesquisa. Notas: Os resultados entre parêntesis se referem às Estatísticas “t”; * Estatisticamente diferente de zero para o nível de significância de 0,05; NS Estatisticamente não significativo.

41













seu R-quadrado (R²) indica que 91,2% da variação do percentual de miseráveis,

medido pela Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB), é explicada pelo conjunto das

variáveis independentes no modelo.

A cada aumento de 1% nos gastos em percentuais do PIB estadual do

Programa Bolsa Família (GPIBPBF) haverá uma elevação média de 0,85% na taxa

do percentual de pessoas vivendo abaixo da linha de miséria. Isso pode ser um

indicativo, de acordo com o referencial teórico, de que há a necessidade de uma

maior focalização para gerar melhores resultados na redução da pobreza.

Com significância estatística a 5%, o coeficiente da Cota-parte do Fundo

de Participação Estadual em percentuais do PIB estadual provoca nesse modelo a

redução da taxa de extrema pobreza em 0,27% a cada 1% de aumento do repasse

aos estados.

Os demais coeficientes não foram estatisticamente significantes ao nível

de significância de 5%, e por essa razão não foram considerados.

42


para a Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB)


elasticidade para a variável dependente TEPOB, que é a Taxa de Extrema Pobreza,

ou o percentual de pessoas na população total com renda domiciliar per capita

inferior à linha de miséria no ano de 2009, em função das seguintes variáveis

explicativas: do agrupamento do gasto público per capita estadual em reais, o

Programa Bolsa Família (GPPBF), o Benefício de Prestação Continuada para

Deficientes (GPDBPC), o benefício de Prestação Continuada para Idosos (GPIBPC),

e a Renda Mensal Vitalícia para deficientes (GPDRMV); do agrupamento da

despesa pública per capita estadual em reais, a Educação e Cultura (DPEDUC), o

Trabalho (DPTRAB), o Investimento (DPINV) e a Cota-parte do Fundo de

Participação Estadual (DPFPE).


significantes para explicar o modelo somente os coeficientes das variáveis

explicativas GPPBF e DPFPE.

Tabela 5 – Resultados do Modelo 02 em Valores per Capita Estaduais para a Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB)

Variável Explicativa Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB)

GPPBF 1,594099* (8,479843) GPDBPC 0,684082 NS (2,085898) GPIBPC -0,308200 NS (-1,962357) GPDRMV -0,120287 NS (-1,336440) DPEDUC 0,284985 NS (1,951152) DPTRAB -0,012013 NS (-0,362061) DPINV -0,079972 NS (-0,996966) DPFPE -0,321734* (-3,527850) R2 = 0,948066 R2 Ajustado = 0,924984 F = 41,07429 Prob (Estatística-F) = 0,000000 Fonte: Dados da pesquisa. Notas: Os resultados entre parêntesis se referem às Estatísticas “t”; * Estatisticamente diferente de zero para o nível de significância de 0,1; NS Estatisticamente não significativo.

43













seu R-quadrado (R²) indica que 94,8% da variação do percentual de miseráveis,

medido pela Taxa de Extrema Pobreza (TEPOB), é explicada pelo conjunto das

variáveis independentes no modelo.

A cada aumento de 1% nos gastos per capita do Programa Bolsa Família

(GPPBF) haverá uma elevação média de 1,59% na taxa do percentual de pessoas

vivendo abaixo da linha de miséria. Embora pareça um resultado estranho, isso está

de acordo com o referencial teórico consultado, que reitera a necessidade de uma

maior focalização para gerar melhores resultados na redução da pobreza.

O modelo estimado indica que a despesa per capita da Cota-parte do

Fundo de Participação Estadual provoca a diminuição da Taxa de Extrema Pobreza

em 0,32%, a cada aumento de 1% nos seus gastos.

4.2.3 Análise dos Resultados do Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual

para a Taxa de Pobreza (TPOB)


elasticidade para a variável dependente TPOB, que é a Taxa de Pobreza, ou o

percentual de pessoas na população total com renda domiciliar per capita inferior à

linha de pobreza no ano de 2009, em função das seguintes variáveis explicativas: do

44

agrupamento do gasto público em percentuais do PIB estadual, o Programa Bolsa

Família (GPIBPBF), o Benefício de Prestação Continuada para Idosos (GPIBIBPC),

e a Renda Mensal Vitalícia para Deficientes (GPIBDRMV); do agrupamento da

despesa pública em percentuais do PIB estadual, Educação e Cultura (DPIBEDUC),

a Saúde (DPIBSAU), o Trabalho (DPIBTRAB), o Investimento (DPIBINV), as

Transferências Correntes (DPIBCOR), e a Cota-parte do Fundo de Participação

Estadual (DPIBFPE).


significantes para explicar o modelo os coeficientes das variáveis explicativas

GPIBPBF, GPIBDRMV, DPIBSAU e DPIBFPE.

Tabela 6 – Resultados do Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual para a Taxa de Pobreza (TPOB)

Variável Explicativa Taxa de Pobreza (TPOB)

GPIBPBF 0,788567* (4,745197) GPIBIBPC -0,094555 NS (-0,718077) GPIBDRMV -0,168762* (-2,146676) DPIBEDUC 0,226209 NS (1,404483) DPIBSAU 0,479861* (2,329946) DPIBTRAB 0,001828 NS (0,057265) DPIBINV -0,101130 NS (-1,064628) DPIBCOR -0,021017 NS (-0,498350) DPIBFPE -0,233842* (-2,945391) R2 = 0,928834 R2 Ajustado = 0,891158 F = 24,65309 Prob (Estatística-F) = 0,000000 Fonte: Dados da pesquisa. Notas: Os resultados entre parêntesis se referem às Estatísticas “t”; * Estatisticamente diferente de zero para o nível de significância de 0,05; NS Estatisticamente não significativo.








45






seu R-quadrado (R²) indica que 92,9% da variação do percentual de pobres, medido

pela Taxa de Pobreza (TPOB), é explicada pelo conjunto das variáveis


Nesse modelo, a cada aumento de 1% nos gastos em percentuais do PIB

estadual do Programa Bolsa Família (GPIBPBF) ocorrerá um aumento de 0,79% na

taxa do percentual de pessoas vivendo abaixo da linha de pobreza.

A Renda Mensal Vitalícia para Deficientes (GPIBDRMV) em percentuais

do PIB estadual causa uma diminuição de 0,17% na taxa de pobreza a cada

incremento de 1% em seu gasto.

As despesas com Saúde (DPIBSAU) em percentuais do PIB estadual, de

acordo com o modelo, não ajudam na redução da taxa de pobreza, mas a agravam

em 0,48% quando se elevam em 1% os seus gastos.

O aumento de 1% em percentuais do PIB nas despesas da Cota-parte do

Fundo de Participação Estadual (DPIBFPE) gera um efeito positivo de 0,23% na

redução da taxa de pobreza.


para a Taxa de Pobreza (TPOB)


elasticidade para a variável dependente TPOB, que é a Taxa de Pobreza, ou o

percentual de pessoas na população total com renda domiciliar per capita inferior à

linha de pobreza, em função das seguintes variáveis explicativas: do agrupamento

do gasto público per capita estadual em reais, o Programa Bolsa Família (GPPBF);

46

do agrupamento da despesa pública per capita estadual em reais, a Educação e

Cultura (DPEDUC), o Trabalho (DPTRAB), e o Investimento (DPINV).


significantes para explicar o modelo os coeficientes das variáveis explicativas

GPPBF e DPINV.

Tabela 7 – Resultados do Modelo 02 em Valores per Capita Estaduais para a Taxa de Pobreza (TPOB)

Variável Explicativa Taxa de Pobreza (TPOB)

GPPBF 1,044669* (14,72834) DPEDUC 0,206619 NS (1,903706) DPTRAB 0,001513 NS (0,053303) DPINV -0,149611* (-2,237290) R2 = 0,920594 R2 Ajustado = 0,906156 F = 63,76402 Prob (Estatística-F) = 0,000000 Fonte: Dados da pesquisa. Notas: Os resultados entre parêntesis se referem às Estatísticas “t”; * Estatisticamente diferente de zero para o nível de significância de 0,05; NS Estatisticamente não significativo.













seu R-quadrado (R²) indica que 92% da variação do percentual de pobres, medido

pela Taxa de Pobreza (TPOB), é explicada pelo conjunto das variáveis


47

Nesse modelo, a cada aumento de 1% nos gastos per capita do

Programa Bolsa Família (GPPBF) ocorrerá uma elevação na Taxa de Pobreza de

1,05%.

As despesas com Investimentos (DPINV), entretanto, apresentam nesse

modelo um efeito positivo, gerando uma redução de 0,15% no percentual de

pessoas que vivem na pobreza a cada 1% a mais investido.

48

5 CONCLUSÃO

Os patamares em que se encontram os indicadores de pobreza e o grau

de concentração de renda em um país atestam o seu nível de desenvolvimento

econômico e o quanto ele avançou no aprimoramento e consolidação de suas

instituições e na oferta de serviços públicos de qualidade. O Brasil é um país rico,

apesar de uma expressiva parcela de sua população não poder satisfazer suas

necessidades básicas por não ter a renda mínima para o exercício de sua cidadania.

Contudo, aos Direitos Sociais é reservado um capítulo à parte em sua Constituição,

assegurando mecanismos de proteção e investimentos sociais na educação, saúde,

trabalho, moradia, lazer, segurança, previdência social, maternidade e infância, e

aos desamparados a assistência que lhes é devida, visando melhorar a distribuição

de renda e a vida dos seus cidadãos.

Adotando-se a premissa de que os gastos sociais financiam as políticas

públicas visando diminuir as desigualdades sociais, este estudo teve como sua

maior motivação explorar alguns indicadores de pobreza e de concentração de

renda, analisando os efeitos sobre eles de algumas despesas públicas federais nos

estados brasileiros, testando empiricamente a validade de alguns modelos pela sua

estimação em regressões.

O referencial teórico proporcionou a elaboração de agrupamentos para as

variáveis, com indicadores de Pobreza e de Desigualdade de Renda para as

variáveis dependentes, e os dados de Despesas Públicas e Gastos Públicos para as

variáveis explicativas. Para a estimação e análise dos efeitos das despesas públicas

e gastos sociais sobre a pobreza e a desigualdade durante o período estudado

foram formulados alguns modelos e testadas várias combinações de variáveis

explicativas em regressões cross-section pelo método dos mínimos quadrados

ordinários até que se chegasse aos três mais relevantes estatisticamente: o

primeiro, um modelo básico de regressão linear múltipla, formulado para os

indicadores de desigualdade em relação às variáveis explicativas de despesas e

gastos públicos em valores per capita, o qual indicou que a variável mais significante

para a redução da concentração de renda no período foi a Cota-parte do Fundo de

Participação Estadual; no segundo modelo, foram estimadas as elasticidades das

49

variáveis da Taxa de Extrema Pobreza e da Taxa de Pobreza em relação às

elasticidades de despesas e gastos públicos em percentuais do PIB estadual e em

valores per capita em reais, demonstrando que as maiores reduções percentuais no

índice foram provocadas pela Cota-parte do Fundo de Participação Estadual; no

terceiro modelo, foi aplicada a variação da Taxa de Pobreza em relação às

variações de despesas e gastos públicos em valores per capita estaduais em reais,

averiguando a relação entre gastos sociais e a redução do índice de pobreza, porém

os seus resultados apresentaram problemas de estimação e o modelo foi

descartado.

Em síntese, os resultados indicam que o Programa Bolsa Família, em

nosso estudo, não reduziu a desigualdade e, portanto, deve-se investigar se ele

carece de uma melhor focalização. Segundo os estudos teóricos já realizados, ele é

positivo para a sociedade quando vinculado a condicionalidades, pois não apenas

transfere renda aos desamparados e contribui para o consumo das famílias, mas

também os incentiva a utilizar os serviços do Estado e a colocar suas crianças na

escola, aumentando a média de anos de estudo da população. Deve-se ainda, para

seu aperfeiçoamento, fiscalizar para evitar os desvios e cobrar melhores resultados

escolares.

A Educação também não apresentou resultados satisfatórios em nosso

estudo, o que pode ser um indício da necessidade de melhorar a focalização dos

gastos, o que estaria de acordo com outros estudos consultados que comprovaram

que os gastos com educação no país são mal focalizados, com a maior parte dos

recursos destinados ao ensino superior, que concentra os estudantes das classes

mais altas da sociedade. Uma forma de corrigir essa distorção seria investir mais

recursos na educação básica, para melhorar sua qualidade e permitir o acesso e

permanência das camadas mais baixas na escola, e fortalecer os programas de

incentivo ao ensino superior para estudantes de baixa renda, o que permitirá que

haja o aumento gradativo e sustentável do rendimento médio dos indivíduos e

redução da desigualdade.

As variáveis que se destacaram entre as demais e se mostraram

indutoras de melhorias na sociedade foram as transferências para os estados,

através da Cota-parte do Fundo de Participação Estadual, e os Investimentos. Os

50

seus recursos proporcionam à população, entre outros benefícios, a previdência

social, assistência médico-hospitalar e apoio financeiro a estudantes.

Este trabalho se propôs a ser uma pequena contribuição para estimular

melhores estudos sobre essa temática, e sensibilizar para a necessidade da

aplicação de políticas públicas bem desenhadas para aproveitar melhor os recursos

já existentes no país que são destinados ao combate à pobreza e à redução da

desigualdade, focando nas camadas mais pobres.

Concordando com os estudiosos consultados, somos levados a crer que

programas de transferência de renda aplicados isoladamente não surtem os efeitos

necessários para acabar com o ciclo da pobreza e da miséria, pois não eliminam

suas causas. É necessário vincular a transferência de renda a políticas públicas que

assegurem aos pobres os direitos constitucionais à saúde, educação, moradia e

trabalho, e lhe proporcionem a autonomia necessária ao exercício de sua cidadania.

Para concluir, uma extensão deste estudo seria fazer esta análise para

dados em painel utilizando para todos os estados brasileiros um período maior

como, por exemplo, 1994 a 2010, abrangendo os gastos sociais federais desde a

implantação do Plano Real até a unificação e aperfeiçoamento dos diversos

programas de transferência de renda já existentes, consolidados no Programa Bolsa

Família, e estimando os resultados de dados oriundos de dois governos de matizes

ideológicos diferentes.

51

REFERÊNCIAS

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BARROS, R. P. e MENDONÇA, R. S. P. Os determinantes da desigualdade no Brasil. Rio de Janeiro, IPEA, 1995. (Texto para Discussão n.º 377). Disponível em: <http://www.ipea.gov.br/pub/td/1995/td_0377.pdf>. Acesso em: 23 mar. 2012.

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BARROS, R. P., HENRIQUE, R.; MENDONÇA, R. S. P. A estabilidade inaceitável: desigualdade e pobreza no Brasil. Rio de Janeiro, IPEA, 2001. (Texto para Discussão n.º800). Disponível em: <http://www.ipea.gov.br/pub/td/td_2001/td0800.pdf>. Acesso em: 23 mar. 2012.

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APÊNDICE A – Base de Dados dos Indicadores Sociais (Pobreza e Desigualdade), Despesas Públicas e Gastos Públicos para 2005

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APÊNDICE B – Base de Dados dos Indicadores Sociais (Pobreza e Desigualdade), Despesas Públicas e Gastos Públicos para 2009

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6932

25.5

611

3792

8444

.70

3326

1891

.44

1157

8182

85.6

295

9240

409.

4332

6681

3982

.56

MG

1927

3506

.00

2870

5474

7.64

0.51

0.56

13.7

514

.94

3.20

12.0

596

9298

98.0

079

5580

22.3

965

1789

59.6

614

0120

49.2

049

3396

7.19

4864

5210

63.4

848

6348

9492

.47

3987

5853

33.0

936

5905

07.1

748

3620

4227

.43

7675

1143

74.4

320

1601

8243

.53

MS

2265

274.

0036

3680

93.6

90.

520.

5514

.25

14.1

82.

5810

.05

1121

4658

.00

1098

2845

.34

1712

3680

.87

9260

53.7

047

6108

.70

1072

8920

76.8

597

5457

242.

6866

3608

446.

6411

4031

82.7

299

6769

060.

3113

1272

5928

.33

6028

3674

9.29

MT

2854

642.

0057

2941

92.1

50.

500.

5113

.15

14.6

64.

2812

.38

1441

1637

.00

1515

4506

.02

1724

5460

.65

1252

343.

0139

7683

.60

9409

4830

5.34

1167

8383

94.5

288

4268

173.

8331

1458

60.4

911

8458

1584

.62

1569

5614

30.6

010

4450

9710

.41

PA70

6557

3.00

5840

1829

.65

0.51

0.54

13.6

514

.15

11.0

736

.70

6874

6476

.00

3433

2512

.63

3325

6972

.31

1605

946.

2811

2928

2.70

1576

1956

95.4

816

0158

5745

.95

1407

1369

52.0

610

9374

324.

2710

2276

8375

.69

1635

3354

69.2

327

6616

9829

.19

PB36

4139

5.00

2871

8598

.47

0.59

0.83

21.3

121

.28

14.5

740

.56

4384

2848

.00

2158

1015

.00

1221

9132

.19

5069

165.

4210

9297

2.56

9166

9711

2.09

1052

1513

53.3

099

6515

302.

7311

9629

0.88

4961

9776

0.14

5210

3755

.97

2167

3610

43.0

7

PE84

8538

6.00

7842

8308

.14

0.55

0.67

17.5

520

.03

16.9

942

.24

1012

7285

8.00

5869

5301

.55

4384

0557

.09

7048

786.

9537

0410

6.09

2178

0862

65.5

919

5571

6599

.75

3052

4577

59.1

113

4942

854.

8618

8674

5191

.06

2210

6974

63.1

131

2289

3497

.33

PI30

3242

1.00

1903

2665

.02

0.55

0.64

17.6

418

.71

15.1

738

.59

4117

6481

.00

1356

6845

.95

6893

278.

7839

6246

2.55

8277

00.0

070

7538

014.

9272

7824

648.

2176

4085

117.

3321

0680

24.2

299

5721

316.

9927

0645

14.8

319

5577

9826

.58

PR10

2845

03.0

018

9991

948.

570.

500.

4812

.68

13.9

13.

5512

.37

3860

4238

.00

3799

0917

.43

3368

9036

.53

5463

136.

1715

5338

5.38

2084

7734

91.0

352

7868

5086

.56

2283

6969

70.4

239

4109

62.2

811

3179

5514

.14

1954

9673

3.12

1304

8790

66.0

3

RJ15

4203

75.0

035

3878

135.

760.

540.

6216

.10

16.7

73.

7213

.48

6050

6078

.00

3523

4960

.43

6455

8003

.27

4852

248.

8618

5812

7.00

7629

9797

08.2

157

0975

0377

.91

3574

4459

96.1

429

8435

37.5

128

6688

8473

.95

1150

1270

104.

5169

1406

683.

25

RN30

1374

0.00

2790

4988

.66

0.56

0.66

17.8

618

.07

10.3

334

.27

3067

0831

.00

1627

8792

.57

7166

264.

2364

0100

8.06

1079

170.

7511

2619

5449

.59

9898

7699

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9929

5297

0.87

2138

6082

.87

7378

9633

2.84

8139

0747

8.29

1875

1200

32.7

0

RO14

5375

6.00

2023

6193

.70

0.51

0.51

13.8

115

.88

7.10

23.4

911

3079

99.0

085

3142

1.27

6304

073.

6339

8339

.91

1050

84.0

016

4648

240.

4267

1506

161.

8550

5846

405.

4023

1272

.88

7842

5102

2.36

6777

3742

8.70

1274

2846

48.4

4

RR39

5725

.00

5593

491.

060.

520.

5014

.19

16.0

28.

3327

.76

4525

209.

0023

5556

6.75

1158

634.

0914

0547

.50

3115

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6833

4376

.79

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2211

3.19

3582

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1.83

2632

0817

.22

3978

4522

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1118

8083

6.97

1122

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1

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430.

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5012

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3563

2350

.42

2846

6883

.75

2342

286.

6017

1225

4.08

6038

7035

38.2

841

8683

0280

.05

2402

6863

92.7

842

4929

34.0

266

1899

349.

7948

8033

8178

.08

1065

7357

18.9

0

SC58

6625

2.00

1298

0625

6.29

0.46

0.44

10.1

311

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1.69

6.36

1236

0725

.00

1349

6294

.92

8161

192.

8116

8192

6.88

5107

59.8

521

2376

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.38

1868

8811

05.2

717

5923

6305

.33

6630

648.

9511

0059

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3942

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20.1

721

.01

13.4

937

.63

2214

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1151

3999

.39

5900

763.

2510

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3928

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3369

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3902

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1750

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7250

7804

038.

0818

8060

6264

.99

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8275

70.0

010

8435

3489

.63

0.49

0.47

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513

.11

3.01

11.0

195

9740

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1417

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239.

9119

2593

945.

0615

1981

1956

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2787

3997

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7745

2580

142.

21

TO12

4362

7.00

1457

1365

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0.52

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09)

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Gin

i (20

09)

ANEXO A – Análise Exploratória

Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para o Índice de Gini (IG)

1. IG com DPFPE (sozinha) Dependent Variable: IG Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 19:36 Sample: 1 27 Included observations: 27

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.528584 0.009575 55.20459 0.0000

DPFPE 9.61E-06 9.50E-06 1.011677 0.3214 R-squared 0.039329 Mean dependent var 0.534899

Adjusted R-squared 0.000903 S.D. dependent var 0.037746 S.E. of regression 0.037729 Akaike info criterion -3.645597 Sum squared resid 0.035587 Schwarz criterion -3.549609 Log likelihood 51.21556 F-statistic 1.023491 Durbin-Watson stat 1.698206 Prob(F-statistic) 0.321384

2. IG com DPFPE e cada uma das outras (sozinhas) – serão 4 estimações 1/4 Dependent Variable: IG Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 19:38 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPDBPC 0.013157 0.005416 2.429282 0.0230 DPFPE -5.40E-06 1.07E-05 -0.506848 0.6169

R-squared 0.228930 Mean dependent var 0.534899


2/4 Dependent Variable: IG Method: Least Squares

Date: 07/17/12Time: 19:41 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPPBF 0.004490 0.001956 2.295888 0.0307 DPFPE 3.44E-07 9.66E-06 0.035585 0.9719



3/4 Dependent Variable: IG Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 19:42 Sample: 1 27 Included observations: 27


DPPREV 5.02E-05 5.97E-05 0.841125 0.4086 DPFPE 1.35E-05 1.06E-05 1.270670 0.2160


Adjusted R-squared -0.010925 S.D. dependent var 0.037746 S.E. of regression 0.037952 Akaike info criterion -3.600576 Sum squared resid 0.034568 Schwarz criterion -3.456594 Log likelihood 51.60777 F-statistic 0.859504 Durbin-Watson stat 1.582605 Prob(F-statistic) 0.435998



DPEDUC 2.65E-05 3.67E-05 0.721268 0.4777 DPFPE 4.08E-06 1.23E-05 0.332683 0.7423

R-squared 0.059711 Mean dependent var 0.534899 Adjusted R-squared -0.018646 S.D. dependent var 0.037746 S.E. of regression 0.038096 Akaike info criterion -3.592968 Sum squared resid 0.034832 Schwarz criterion -3.448986 Log likelihood 51.50507 F-statistic 0.762038 Durbin-Watson stat 1.741991 Prob(F-statistic) 0.477677

3. IG com DPFPE e cada duas das outras – serão 6 estimações 1/6 Dependent Variable: IG Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 19:45 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPDBPC 0.008557 0.007551 1.133174 0.2688 GPPBF 0.002370 0.002698 0.878741 0.3886 DPFPE -5.05E-06 1.07E-05 -0.470786 0.6422





GPDBPC 0.021296 0.005519 3.858656 0.0008 DPPREV 0.000159 5.53E-05 2.882328 0.0084 DPFPE -2.45E-06 9.39E-06 -0.260487 0.7968





GPDBPC 0.019298 0.005598 3.447500 0.0022 DPEDUC 8.14E-05 3.44E-05 2.367944 0.0267 DPFPE -2.94E-05 1.41E-05 -2.088964 0.0480





GPPBF 0.007592 0.002022 3.754371 0.0010 DPPREV 0.000164 5.67E-05 2.883026 0.0084 DPFPE 6.50E-06 8.73E-06 0.745325 0.4636




Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.409309 0.023722 17.25419 0.0000

GPPBF 0.010660 0.002049 5.201993 0.0000 DPEDUC 0.000153 3.52E-05 4.351503 0.0002 DPFPE -4.44E-05 1.26E-05 -3.518461 0.0018





DPPREV 3.80E-05 7.19E-05 0.528185 0.6024 DPEDUC 1.41E-05 4.40E-05 0.320221 0.7517 DPFPE 9.59E-06 1.62E-05 0.590078 0.5609


Adjusted R-squared -0.050197 S.D. dependent var 0.037746 S.E. of regression 0.038682 Akaike info criterion -3.530950 Sum squared resid 0.034414 Schwarz criterion -3.338974 Log likelihood 51.66783 F-statistic 0.585756 Durbin-Watson stat 1.628806 Prob(F-statistic) 0.630438

Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para a Renda (RDEZ)

4. RDEZ com DPFPE, DPCOR (sozinhas) Dependent Variable: RDEZ Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 19:55 Sample: 1 27 Included observations: 27


DPCOR -0.006780 0.003640 -1.862679 0.0748 DPFPE 0.000802 0.000956 0.839460 0.4095

R-squared 0.154277 Mean dependent var 16.12419 Adjusted R-squared 0.083800 S.D. dependent var 3.957063 S.E. of regression 3.787635 Akaike info criterion 5.605800 Sum squared resid 344.3083 Schwarz criterion 5.749782 Log likelihood -72.67830 F-statistic 2.189040 Durbin-Watson stat 1.630245 Prob(F-statistic) 0.133887

5. RDEZ com DPFPE, DPCOR e cada uma das outras (sozinhas) – serão 5 estimações 1/5 Dependent Variable: RDEZ Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:04 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPPBF 0.198889 0.242134 0.821403 0.4199 DPCOR -0.005183 0.004149 -1.249106 0.2242 DPFPE 0.000417 0.001070 0.389382 0.7006


Adjusted R-squared 0.071211 S.D. dependent var 3.957063 S.E. of regression 3.813568 Akaike info criterion 5.650961 Sum squared resid 334.4959 Schwarz criterion 5.842937 Log likelihood -72.28798 F-statistic 1.664481 Durbin-Watson stat 1.635625 Prob(F-statistic) 0.202358

2/5

Dependent Variable: RDEZ Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:06 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPDBPC 0.937841 0.598301 1.567508 0.1307 DPCOR -0.005274 0.003662 -1.440066 0.1633 DPFPE -0.000244 0.001143 -0.213873 0.8325



3/5 Dependent Variable: RDEZ Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:07 Sample: 1 27 Included observations: 27


DPPREV 0.013018 0.006014 2.164702 0.0410 DPCOR -0.009847 0.003673 -2.680696 0.0134 DPFPE 0.001754 0.000992 1.767291 0.0904





DPEDUC 0.006612 0.003511 1.883441 0.0723 DPCOR -0.007764 0.003500 -2.218264 0.0367 DPFPE -0.000593 0.001172 -0.506042 0.6176





C 17.88336 1.646105 10.86404 0.0000 DPTRAB -0.009323 0.065593 -0.142129 0.8882 DPCOR -0.006857 0.003756 -1.825762 0.0809 DPFPE 0.000874 0.001097 0.796052 0.4341



6. RDEZ com DPFPE, DPCOR e cada duas das outras– serão 10estimações 1/10 Dependent Variable: RDEZ Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:09 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPPBF -0.083295 0.320761 -0.259680 0.7975 GPDBPC 1.080640 0.821879 1.314841 0.2021 DPCOR -0.005714 0.004105 -1.392057 0.1778 DPFPE -0.000242 0.001167 -0.207751 0.8373





GPPBF 0.500867 0.230153 2.176238 0.0406 DPPREV 0.018816 0.006181 3.043998 0.0060 DPCOR -0.007189 0.003619 -1.986538 0.0596 DPFPE 0.001207 0.000954 1.265335 0.2190




GPPBF 1.025618 0.251151 4.083680 0.0005 DPEDUC 0.017825 0.003856 4.622702 0.0001 DPCOR -0.001195 0.003142 -0.380328 0.7073 DPFPE -0.004947 0.001398 -3.538991 0.0018





GPPBF 0.198078 0.250354 0.791192 0.4373 DPTRAB -0.001458 0.066876 -0.021807 0.9828 DPCOR -0.005201 0.004326 -1.202200 0.2421 DPFPE 0.000430 0.001241 0.346245 0.7324





GPDBPC 1.918183 0.519379 3.693227 0.0013 DPPREV 0.022288 0.005444 4.093937 0.0005 DPCOR -0.008951 0.002961 -3.023061 0.0063 DPFPE 0.000291 0.000890 0.326668 0.7470





GPDBPC 1.780186 0.550638 3.232950 0.0038 DPEDUC 0.011354 0.003300 3.441192 0.0023 DPCOR -0.005612 0.003021 -1.857595 0.0767 DPFPE -0.003581 0.001352 -2.648387 0.0147





GPDBPC 0.998826 0.638913 1.563320 0.1322 DPTRAB 0.021488 0.066609 0.322596 0.7500 DPCOR -0.005000 0.003832 -1.304798 0.2054 DPFPE -0.000477 0.001371 -0.347977 0.7312





DPPREV 0.009598 0.007063 1.358950 0.1879 DPEDUC 0.003757 0.004037 0.930616 0.3622 DPCOR -0.009600 0.003693 -2.599288 0.0164 DPFPE 0.000711 0.001499 0.474281 0.6400





DPPREV 0.014430 0.006319 2.283383 0.0324 DPTRAB -0.049795 0.062853 -0.792253 0.4367

DPCOR -0.010589 0.003820 -2.772000 0.0111 DPFPE 0.002238 0.001173 1.908857 0.0694





DPEDUC 0.007569 0.003738 2.024852 0.0552 DPTRAB -0.051716 0.065037 -0.795178 0.4350 DPCOR -0.008332 0.003600 -2.314446 0.0304 DPFPE -0.000399 0.001207 -0.330875 0.7439



Modelo 01 em Valores per Capita Estaduais para a Renda (RVINT)

7. RVINT com DPFPE, DPCOR (sozinhas) Dependent Variable: RVINT Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:23 Sample: 1 27 Included observations: 27


DPCOR -0.007435 0.003982 -1.867155 0.0741 DPFPE 0.001081 0.001045 1.034403 0.3113



8. RDEZ com DPFPE, DPCOR e cada uma das outras (sozinhas) – serão 4 estimações 1/4 Dependent Variable: RVINT Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:24 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPPBF 0.272542 0.262664 1.037606 0.3102 DPCOR -0.005246 0.004501 -1.165531 0.2557 DPFPE 0.000553 0.001161 0.476456 0.6382



2/4 Dependent Variable: RVINT Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:25 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPDBPC 1.256346 0.636814 1.972863 0.0606 DPCOR -0.005418 0.003898 -1.389780 0.1779 DPFPE -0.000321 0.001217 -0.263649 0.7944





DPPREV 0.011181 0.006831 1.636747 0.1153 DPCOR -0.010069 0.004172 -2.413189 0.0242 DPFPE 0.001899 0.001127 1.684336 0.1056





DPEDUC 0.006710 0.003882 1.728518 0.0973 DPCOR -0.008434 0.003870 -2.179217 0.0398 DPFPE -0.000335 0.001296 -0.258173 0.7986



9. RDEZ com DPFPE, DPCOR e cada duas das outras– serão 6 estimações 1/6 Dependent Variable: RVINT Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:27 Sample: 1 27 Included observations: 27


GPPBF -0.100527 0.341259 -0.294576 0.7711 GPDBPC 1.428687 0.874401 1.633904 0.1165 DPCOR -0.005948 0.004367 -1.362129 0.1869 DPFPE -0.000318 0.001242 -0.256386 0.8000





GPPBF 0.555113 0.262779 2.112467 0.0462 DPPREV 0.017607 0.007058 2.494717 0.0206 DPCOR -0.007124 0.004132 -1.723988 0.0987 DPFPE 0.001293 0.001089 1.186855 0.2479





GPPBF 1.184199 0.267998 4.418690 0.0002 DPEDUC 0.019657 0.004115 4.777130 0.0001

DPCOR -0.000849 0.003353 -0.253123 0.8025 DPFPE -0.005361 0.001492 -3.594443 0.0016





GPDBPC 2.220044 0.582948 3.808305 0.0010 DPPREV 0.021910 0.006111 3.585573 0.0016 DPCOR -0.009032 0.003323 -2.717795 0.0126 DPFPE 0.000205 0.000999 0.205588 0.8390





GPDBPC 2.186140 0.574052 3.808261 0.0010 DPEDUC 0.012533 0.003440 3.643518 0.0014 DPCOR -0.005790 0.003149 -1.838511 0.0795 DPFPE -0.004003 0.001410 -2.840224 0.0095


Adjusted R-squared 0.474786 S.D. dependent var 4.361375 S.E. of regression 3.160760 Akaike info criterion 5.305078

Sum squared resid 219.7888 Schwarz criterion 5.545048 Log likelihood -66.61855 F-statistic 6.875914 Durbin-Watson stat 2.239813 Prob(F-statistic) 0.000950



DPPREV 0.006957 0.007994 0.870297 0.3935 DPEDUC 0.004640 0.004570 1.015437 0.3209 DPCOR -0.009764 0.004180 -2.335813 0.0290 DPFPE 0.000611 0.001696 0.359953 0.7223



Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual para a Taxa de Extrema Pobreza

(TEPOB)

10. TEPOB com todas as variáveis, menos DPIBFPE Dependent Variable: LOG(TEPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:41 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPIBPBF) 0.711067 0.294972 2.410627 0.0268 LOG(GPIBDBPC) -0.251185 0.449647 -0.558628 0.5833 LOG(GPIBIBPC) 0.050184 0.245391 0.204507 0.8403

LOG(GPIBDRMV) 0.036542 0.124447 0.293633 0.7724 LOG(GPIBIRMV) -0.061180 0.174070 -0.351468 0.7293 LOG(DPIBSAU) 0.427008 0.332027 1.286066 0.2147

LOG(DPIBTRAB) 0.024694 0.054421 0.453760 0.6554 LOG(DPIBINV) -0.175079 0.142349 -1.229932 0.2346



11. TEPOB com DPIBFPE e cada uma das outras – serão 8 estimações 1/8 Dependent Variable: LOG(TEPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:46 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPIBPBF) 0.705407 0.100140 7.044231 0.0000 LOG(DPIBFPE) -0.038971 0.065770 -0.592538 0.5590



2/8

Dependent Variable: LOG(TEPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:47 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPIBDBPC) 0.937184 0.178616 5.246923 0.0000 LOG(DPIBFPE) -0.040012 0.085899 -0.465806 0.6456



3/8 Dependent Variable: LOG(TEPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 20:47 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPIBIBPC) 0.479011 0.174811 2.740163 0.0114 LOG(DPIBFPE) 0.215747 0.073357 2.941069 0.0071





LOG(GPIBDRMV) 0.281386 0.092233 3.050818 0.0055 LOG(DPIBFPE) 0.273781 0.057944 4.724893 0.0001





LOG(GPIBIRMV) 0.378236 0.099558 3.799160 0.0009 LOG(DPIBFPE) 0.254845 0.054686 4.660129 0.0001




Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.413107 0.820362 -0.503567 0.6192

LOG(DPIBSAU) 0.544406 0.359800 1.513078 0.1433 LOG(DPIBFPE) 0.186787 0.125323 1.490440 0.1491





LOG(DPIBTRAB) 0.088007 0.072857 1.207931 0.2388 LOG(DPIBFPE) 0.330999 0.062124 5.328009 0.0000





LOG(DPIBINV) -0.066830 0.166745 -0.400793 0.6921 LOG(DPIBFPE) 0.378978 0.085176 4.449359 0.0002



12. TEPOB com somente as significativas (com e sem DPIBFPE) – serão 2 estimações 1/2 Dependent Variable: LOG(TEPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:02 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPIBPBF) 0.654959 0.052032 12.58775 0.0000 R-squared 0.863724 Mean dependent var 1.945123




C 2.820148 0.544583 5.178542 0.0000 LOG(GPIBIBPC) 0.223994 0.201813 1.109908 0.2790

LOG(GPIBDRMV) 0.137464 0.117441 1.170498 0.2543 LOG(GPIBIRMV) 0.185640 0.163500 1.135418 0.2684 LOG(DPIBFPE) 0.201082 0.068254 2.946104 0.0075



Modelo 02 em Valores per Capita Estaduais para a Taxa de Extrema Pobreza

(TEPOB)

13. TEPOB com todas as variáveis, menos DPFPE. Dependent Variable: LOG(TEPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:11 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPPBF) 1.223760 0.197406 6.199203 0.0000 LOG(GPDBPC) 0.049563 0.347145 0.142773 0.8880 LOG(GPIBPC) -0.039050 0.173778 -0.224712 0.8246

LOG(GPDRMV) 0.058743 0.094098 0.624270 0.5399 LOG(DPEDUC) 0.148399 0.178278 0.832404 0.4155 LOG(DPTRAB) 0.002447 0.041680 0.058702 0.9538 LOG(DPINV) -0.156441 0.097765 -1.600174 0.1261


Adjusted R-squared 0.879794 S.D. dependent var 0.737563 S.E. of regression 0.255718 Akaike info criterion 0.351713 Sum squared resid 1.242444 Schwarz criterion 0.735665 Log likelihood 3.251869 F-statistic 28.18516 Durbin-Watson stat 1.632681 Prob(F-statistic) 0.000000

14. TEPOB com DPFPE e cada uma das outras – serão 7 estimações 1/7 Dependent Variable: LOG(TEPOB) Method: Least Squares

Date: 07/17/12Time: 21:13 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPPBF) 1.418323 0.116471 12.17747 0.0000 LOG(DPFPE) -0.125559 0.053657 -2.340025 0.0279


Adjusted R-squared 0.910009 S.D. dependent var 0.737563 S.E. of regression 0.221258 Akaike info criterion -0.074539 Sum squared resid 1.174918 Schwarz criterion 0.069442 Log likelihood 4.006283 F-statistic 132.4594 Durbin-Watson stat 1.366248 Prob(F-statistic) 0.000000



LOG(GPDBPC) 1.762704 0.497538 3.542855 0.0017 LOG(DPFPE) -0.018248 0.133749 -0.136436 0.8926





LOG(GPIBPC) 0.162796 0.315310 0.516305 0.6104 LOG(DPFPE) 0.363294 0.094420 3.847635 0.0008




LOG(GPDRMV) 0.362827 0.150843 2.405333 0.0242 LOG(DPFPE) 0.376781 0.083247 4.526058 0.0001





LOG(DPEDUC) -0.669977 0.195797 -3.421788 0.0022 LOG(DPFPE) 0.423990 0.077426 5.476086 0.0000





LOG(DPTRAB) 0.014755 0.089126 0.165548 0.8699 LOG(DPFPE) 0.372449 0.093014 4.004221 0.0005





LOG(DPINV) -0.326839 0.155910 -2.096331 0.0468 LOG(DPFPE) 0.452744 0.093207 4.857424 0.0001



15. TEPOB com somente as significativas (com e sem DPFPE) – serão 2 estimações 1/2 Dependent Variable: LOG(TEPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:20 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPPBF) 1.418323 0.116471 12.17747 0.0000 LOG(DPFPE) -0.125559 0.053657 -2.340025 0.0279





LOG(GPPBF) 1.615719 0.170708 9.464804 0.0000 LOG(GPDRMV) 0.006332 0.073878 0.085710 0.9325 LOG(DPEDUC) 0.310776 0.147298 2.109840 0.0470

LOG(DPINV) -0.114898 0.082767 -1.388202 0.1796 LOG(DPFPE) -0.190533 0.076179 -2.501128 0.0207



Modelo 02 em Percentuais do PIB Estadual para a Taxa de Pobreza (TPOB)

16. TPOB com todas as variáveis, menos DPIBFPE; Dependent Variable: LOG(TPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:29 Sample: 1 27 Included observations: 27


C 2.329795 0.553018 4.212872 0.0005 LOG(GPIBPBF) 0.513130 0.164069 3.127536 0.0058 LOG(GPIBIBPC) -0.073839 0.157041 -0.470190 0.6439

LOG(GPIBDRMV) -0.065293 0.083997 -0.777321 0.4471 LOG(DPIBEDUC) 0.070141 0.181652 0.386127 0.7039 LOG(DPIBSAU) 0.320395 0.237324 1.350031 0.1937

LOG(DPIBTRAB) 0.020388 0.037383 0.545393 0.5922 LOG(DPIBINV) -0.146570 0.111943 -1.309327 0.2069 LOG(DPIBCOR) -0.000606 0.049684 -0.012188 0.9904



17. TPOB com DPIBFPE e cada uma das outras – serão 8 estimações 1/8 Dependent Variable: LOG(TPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:30 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPIBPBF) 0.520438 0.085880 6.060051 0.0000 LOG(DPIBFPE) 0.001922 0.056405 0.034069 0.9731



2/8 Dependent Variable: LOG(TPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:31 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPIBIBPC) 0.345922 0.139112 2.486636 0.0202

LOG(DPIBFPE) 0.192024 0.058376 3.289418 0.0031 R-squared 0.693956 Mean dependent var 3.095515




LOG(GPIBDRMV) 0.174906 0.076729 2.279524 0.0318 LOG(DPIBFPE) 0.242094 0.048204 5.022264 0.0000





LOG(DPIBEDUC) -0.003345 0.263952 -0.012672 0.9900 LOG(DPIBFPE) 0.293306 0.077174 3.800599 0.0009





LOG(DPIBSAU) 0.476127 0.276730 1.720548 0.0982 LOG(DPIBFPE) 0.145482 0.096389 1.509325 0.1443





LOG(DPIBTRAB) 0.077416 0.056269 1.375806 0.1816 LOG(DPIBFPE) 0.271485 0.047980 5.658313 0.0000





LOG(DPIBINV) -0.065749 0.129614 -0.507271 0.6166 LOG(DPIBFPE) 0.316196 0.066209 4.775744 0.0001





LOG(DPIBCOR) 0.009467 0.068283 0.138649 0.8909 LOG(DPIBFPE) 0.291440 0.047869 6.088295 0.0000



18. TPOB com somente as significativas (com e sem DPIBFPE) – serão 2 estimações 1/2 Dependent Variable: LOG(TPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:39 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPIBPBF) 0.520438 0.085880 6.060051 0.0000 LOG(DPIBFPE) 0.001922 0.056405 0.034069 0.9731


Adjusted R-squared 0.835202 S.D. dependent var 0.594357 S.E. of regression 0.241281 Akaike info criterion 0.098731 Sum squared resid 1.397197 Schwarz criterion 0.242713

Log likelihood 1.667135 F-statistic 66.88461 Durbin-Watson stat 1.403573 Prob(F-statistic) 0.000000



LOG(GPIBIBPC) 0.273952 0.140244 1.953397 0.0630 LOG(GPIBDRMV) 0.130419 0.076078 1.714284 0.0999 LOG(DPIBFPE) 0.175326 0.056991 3.076377 0.0053



Modelo 02 em Valores per Capita Estaduais para a Taxa de Pobreza (TPOB)

19. TPOB com todas as variáveis, menos DPINV Dependent Variable: LOG(TPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:46 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPPBF) 0.985101 0.071237 13.82845 0.0000 LOG(DPEDUC) 0.037644 0.084461 0.445693 0.6600 LOG(DPTRAB) 0.007617 0.030610 0.248851 0.8057



20. TPOB com DPINV e cada uma das outras – serão 3 estimações 1/3 Dependent Variable: LOG(TPOB) Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:48 Sample: 1 27 Included observations: 27


LOG(GPPBF) 0.982387 0.064400 15.25447 0.0000 LOG(DPINV) -0.058414 0.049628 -1.177048 0.2507





LOG(DPEDUC) -0.514547 0.300398 -1.712884 0.0996 LOG(DPINV) 0.214942 0.198703 1.081725 0.2901





C 3.095091 0.919746 3.365158 0.0026 LOG(DPTRAB) 0.049492 0.092725 0.533749 0.5984 LOG(DPINV) -0.012040 0.161870 -0.074379 0.9413


Adjusted R-squared -0.070613 S.D. dependent var 0.594357 S.E. of regression 0.614984 Akaike info criterion 1.969999 Sum squared resid 9.076932 Schwarz criterion 2.113981 Log likelihood -23.59498 F-statistic 0.142580 Durbin-Watson stat 1.540619 Prob(F-statistic) 0.867848

Modelo 03 em Valores per Capita Estaduais para a Variação da Taxa de

Pobreza (TPOB)

21. DTPOB com todas as variáveis, menos DDPINV Dependent Variable: DTPOB Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:55 Sample: 1 27 Included observations: 27


DGPDRMV -34.79604 10.59961 -3.282766 0.0033 DDPPREV 0.011420 0.006968 1.638873 0.1148 DDPTRAB -0.465504 0.113368 -4.106121 0.0004

R-squared 0.560608 Mean dependent var -11.10475


22. DTPOB com todas as variáveis, menos DDPREV Dependent Variable: DTPOB Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:56 Sample: 1 27 Included observations: 27


C -8.587329 0.812486 -10.56920 0.0000 DGPDRMV -37.44344 10.32740 -3.625641 0.0014 DDPTRAB -0.454299 0.113644 -3.997558 0.0006 DDPINV -0.005132 0.002928 -1.752358 0.0930



23. DTPOB com DDPINV e cada uma das outras – serão 3 estimações 1/3 Dependent Variable: DTPOB Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:57 Sample: 1 27 Included observations: 27


DGPDRMV -25.76185 12.62374 -2.040747 0.0524 DDPINV -0.007935 0.003624 -2.189863 0.0385



2/3 Dependent Variable: DTPOB Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 21:58 Sample: 1 27 Included observations: 27


DDPPREV 0.021970 0.008204 2.677910 0.0132 DDPINV -0.008973 0.003474 -2.582454 0.0163


Adjusted R-squared 0.281833 S.D. dependent var 4.329860

S.E. of regression 3.669329 Akaike info criterion 5.542334 Sum squared resid 323.1355 Schwarz criterion 5.686316 Log likelihood -71.82151 F-statistic 6.101632 Durbin-Watson stat 2.233933 Prob(F-statistic) 0.007204

3/3 Dependent Variable: DTPOB Method: Least Squares Date: 07/17/12Time: 22:00 Sample: 1 27 Included observations: 27


DDPTRAB -0.337712 0.133766 -2.524650 0.0186 DDPINV -0.005568 0.003591 -1.550627 0.1341



universidade federal do cearÁ – ufc curso de pÓs … · À minha mãe, iracema lopes da silva,...

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