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Conforme observado no segundo tópico deste capítulo, o escore de propensão corresponde à probabilidade de as famílias participarem do tratamento, dadas suas características particulares. No terceiro tópico, elencamos como variáveis relevantes para a participação no PBF aspectos relativos aos recursos sociais, culturais e econômicos, mas também consideramos aspectos relativos à distribuição das famílias ao longo do território geográficos importantes e que também importam para a participação no programa.

Por outro lado, a estimação dos escores de propensão passa pela escolha de um modelo estatístico com variável dependente limitada adequado aos propósitos do trabalho. A priori, qualquer modelo que contenha variável dependente limitada pode ser utilizado para a estimação dos escores de propensão, contudo a preferência por modelos logit e probit, em demérito aos modelos de probabilidade linear, se deve principalmente ao fato de que estes modelos permitem a estimativa de probabilidades no intervalo fechado entre zero e um, fato este condizente com a teoria das probabilidades.

Nosso objeto de análise é avaliar os efeitos da participação no Programa Bolsa Família (PBF) sobre o trabalho de crianças e adolescentes. A estimação do escore de propensão, portanto, será realizada sobre os resultados observados para a pergunta “em setembro de 2006, algum morador deste domicílio recebeu dinheiro do programa social Bolsa-Família”, constante no dicionário da PNAD que foi a campo em setembro deste mesmo ano. Como a variável de resposta assume apenas dois valores (sim ou não), a escolha entre um modelo logit ou probit para a estimação dos escores de propensão produzirá respostas semelhantes. Por se

134 embasar em hipóteses fortes e devido à facilidade de interpretação dos resultados, utilizaremos o modelo logit para estimar a probabilidade de as famílias participarem do PBF. As variáveis independentes escolhidas para a estimação do escore de propensão e os respectivos estimadores para ambos os grupos de famílias investigadas estão listadas nas tabelas 23 e 24 abaixo. O fato mais importante a se destacar é a ausência das variáveis “infantes”, “maiores19anos” e “sudeste”. Tais ausências se justificam pela necessidade de se evitar que se estabelecesse colinearidade perfeita entre as variáveis. Ainda em relação ao escore de propensão, é mister salientar que para ambos os grupos de famílias investigados eles foram obtidos levando em consideração os efeitos do desenho amostral da PNAD, conforme especificado no tópico anterior.

135

Tabela 23 – Estimadores do modelo logit para o grupo de famílias cuja renda per capita líquida é inferior a R$100,00

2006

Variável Coeficiente Erro-Padrão t p

Intervalo de Confiança (1 - _{α =} 0,95) Inferior Superior Capital cultural: escchefe 0,04862 0,01766 2,75 0,006 0,01400 0,08323 escchefe2 -0,01004 0,00146 -6,88 0,000 -0,01290 -0,00718 Capital econômico: yfamlqpc 0,00320 0,00065 4,96 0,000 0,00194 0,00447 setor1 -0,72392 0,10429 -6,94 0,000 -0,92843 -0,51942 setor2 0,11127 0,04622 2,41 0,016 0,02065 0,20189 Capital social: sexchefe 0,24579 0,05092 4,83 0,000 0,14593 0,34564 racchefe -0,15201 0,05006 -3,04 0,002 -0,25016 -0,05385 crianças 0,32713 0,02717 12,04 0,000 0,27386 0,38040 adolescentes 0,20956 0,02596 8,07 0,000 0,15866 0,26046

Acesso a Serviços Básicos de Saneamento:

escbanh -0,19548 0,06783 -2,88 0,004 -0,32848 -0,06248 provagua -0,00207 0,06421 -0,03 0,974 -0,12798 0,12384 Eletr 0,32211 0,10129 3,18 0,001 0,12351 0,52071 qtdebanhpp -1,38323 0,21236 -6,51 0,000 -1,79962 -0,96684 qtdecompp 0,04686 0,04844 0,97 0,333 -0,04813 0,14184 Variáveis de localização: Sul -0,02271 0,10343 -0,22 0,826 -0,22552 0,18009 nordeste 0,71398 0,06648 10,74 0,000 0,58363 0,84433 Norte -0,24434 0,10438 -2,34 0,019 -0,44901 -0,03966 Coeste -0,58012 0,11146 -5,20 0,000 -0,79867 -0,36156 sitcens 0,27061 0,07804 3,47 0,001 0,11758 0,42364 metropol -0,75122 0,05897 -12,74 0,000 -0,86685 -0,63559 Constante: -0,77909 0,15673 -4,97 0,000 -1,08642 -0,47176

136

Tabela 24 – Estimadores do modelo logit para o grupo de famílias cuja renda per capita líquida é inferior a R$300,00

2006

Variável Coeficiente Erro-Padrão t p

Intervalo de Confiança (1 - α = 0,95) Inferior Superior Capital cultural: escchefe 0,04839 0,01089 4,44 0,000 0,02704 0,06974 escchefe2 -0,01028 0,00093 -11,03 0,000 -0,01210 -0,00845 Capital econômico: yfamlqpc -0,00412 0,00018 -23,28 0,000 -0,00447 -0,00378 setor1 -0,18386 0,04259 -4,32 0,000 -0,26737 -0,10036 setor2 0,18086 0,02992 6,05 0,000 0,12220 0,23951 Capital social: sexchefe 0,15524 0,03044 5,10 0,000 0,09555 0,21493 racchefe -0,22564 0,03094 -7,29 0,000 -0,28629 -0,16498 crianças 0,35884 0,01883 19,06 0,000 0,32193 0,39575 adolescentes 0,21542 0,01779 12,11 0,000 0,18055 0,25030

Acesso a Serviços Básicos de Saneamento:

escbanh -0,15795 0,04287 -3,68 0,000 -0,24199 -0,07391 provagua 0,00853 0,04683 0,18 0,855 -0,08329 0,10035 eletr 0,32785 0,08312 3,94 0,000 0,16489 0,49082 qtdebanhpp -1,15690 0,13592 -8,51 0,000 -1,42337 -0,89043 qtdecompp -0,06792 0,03226 -2,11 0,035 -0,13117 -0,00467 Variáveis de localização: sul -0,10631 0,06117 -1,74 0,082 -0,22623 0,01361 nordeste 0,69153 0,04476 15,45 0,000 0,60378 0,77929 norte -0,13001 0,07054 -1,84 0,065 -0,26831 0,00828 coeste -0,42762 0,07090 -6,03 0,000 -0,56661 -0,28862 sitcens 0,14085 0,05521 2,55 0,011 0,03261 0,24909 metropol -0,70813 0,03880 -18,25 0,000 -0,78420 -0,63206 Constante: -0,25418 0,11203 -2,27 0,023 -0,47382 -0,03454

*Fonte: PNAD (Elaboração Própria)

Como se pode observar nas tabelas acima, alguns dos estimadores para o modelo não se mostraram significativos. Contudo, isto não implica que tais variáveis não devam ser incluídas ao modelo. Segundo Rubin e Thomas (1996, apud CALIENDO & KOPEINIG, 2005), a exclusão de uma variável do modelo somente deve ser levada a cabo quando houver consenso de que ela não afete tanto a participação quanto as variáveis de resultado. No entanto, a manutenção destas variáveis também deve garantir que o modelo escolhido seja o

137 mais parcimonioso possível, pois a inclusão de muitas variáveis, principalmente em amostras pequenas, resulta no descarte de observações e na utilização de observações do grupo de controle por mais de uma vez (CALIENDO & KOPEINIG, 2005). Na tabela 23, as variáveis “provagua” e “qtdecompp” são as únicas não significativas ao nível de 5%, resultado que sugere que as condições de acesso a rede geral de distribuição de água e a quantidade de cômodos por pessoa nos domicílios podem não influir sobre a probabilidade de as famílias participarem do PBF. Já na tabela 24, as variáveis não significativas foram “provagua”, “sul” e “norte”. Apesar de não se mostrarem relevantes para que as famílias participem do PBF, estas variáveis importam para a emergência de trabalho por parte das crianças e adolescentes porque se referem a importantes diagnósticos para o trabalho infanto-juvenil e, por isto, não devem ser excluídas do modelo.

Com base nos resultados apresentados, observa-se que os estimadores apresentaram o sinal que se esperava. Em relação ao capital cultural, quanto menor a escolaridade do chefe de família, maior tende a ser a probabilidade de participar no programa, probabilidade esta que tende a decrescer na medida em que o chefe de família é mais escolarizado. Em respeito ao capital social, a garantia de melhores condições de saneamento tende a diminuir a probabilidade de as famílias participarem do programa, ao passo que quanto maior for o número de crianças e adolescentes na família, maior a probabilidade de participação. Em relação às variáveis de localização, famílias oriundas da região nordeste e de zonas rurais tende a elevar as chances de as famílias participarem do programa. Em relação ao capital econômico, famílias cujo chefe atue em atividades formais tende a diminuir as chances destas em participar do programa, ao passo que o exercício de trabalho em setores informais tende a elevar as chances destas famílias em participar do programa. A única ressalva está relacionada ao comportamento da renda familiar per capita líquida das transferências do PBF para o grupo de famílias cuja renda per capita não ultrapassa R$100,00, onde se pode observar elevação da probabilidade em participar do programa na medida em que a renda aumenta. Neste caso, o sinal do estimador condiz com a análise descritiva feita anteriormente e pode indicar a existência de erros de inclusão no programa em estratos de renda mais baixa.