Avaliando os Impactos Sociais e Econômicos das Melhorias ...documents.worldbank.org/curated/pt/861621468000930394/pdf/955… · Tabela 2: Tamanho da amostra para Jalapão e Nordeste

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Avaliando os Impactos Sociais e

Econômicos das Melhorias das

Rodovias Rurais no Estado de

Tocantins, Brasil

Atsushi Iimi, Eric Lancelot, Isabela Manelici, Satoshi Ogita

O fundo de pesquisas do DEC, o fundo da LCSSD, o fundo de PSIA

Relatório Nº. 95574-BR

Abril de 2015

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Avaliando os impactos sociais e econômicos das melhorias das estradas rurais no Estado de Tocantins, Brasil

Atsushi Iimi, Eric Lancelot, Isabela Manelici, Satoshi Ogita

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Banco Internacional para Reconstrução e Desenvolvimento/Banco Mundial 2015

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Foto da capa: "Um garoto em idade escolar caminha para a escola por uma estrada em Vila das Canoas, na

região amazônica do Brasil, perto de Manaus." © Julio Pantoja / Banco Mundial, tomada 26 março de 2008

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SUMÁRIO

Agradecimentos .......................................................................................................................................................................... 7

Prefácio ........................................................................................................................................................................................... 8

Resumo ........................................................................................................................................................................................... 9

I. Introdução....... ............................................................................................................................ 11

II. Contexto do estudo ................................................................................................................... 12

III. Desafios metodológicos .......................................................................................................... 15

IV. Dados ........................................................................................................................................ 19

V. Metodologia ............................................................................................................................... 26

Autosseleção e comparabilidade entre os grupos de tratamento e os de controle ............................. 26

Métodos de estimativa ........................................................................................................................... 29

VI. Principais resultados da estimativa ....................................................................................... 31

Os benefícios percebidos do projeto ...................................................................................................... 31

Acessibilidade Rural ............................................................................................................................... 32

Demanda por mobilidade ...................................................................................................................... 33

Escolha Modal ........................................................................................................................................ 35

Benefício sociais ..................................................................................................................................... 38

Benefícios econômicos: emprego e renda .............................................................................................. 39

VII. Discussão ................................................................................................................................ 41

Teste de robustez .................................................................................................................................... 41

Implicações de políticas de Investimento .............................................................................................. 44

Lições aprendidas para melhorar a elaboração da avaliação de impacto .......................................... 45

VIII. Conclusão............................................................................................................................... 47

IX. Referências .............................................................................................................................. 48

X. Anexo de Tabelas ...................................................................................................................... 50

Lista de Figuras

Figura 1: Regiões do projeto em Tocantins, Brasil ................................................................................. 14

Figura 2: Impactos sociais, econômicos e sobre o transporte das intervenções em estradas rurais . 18

Figura 3: Escores de propensão previstos dos grupos de tratamento e de controle ........................... 30

Figura 4: Distância para a área povoada mais próxima: simples comparação de médias .................. 33

Figura5: Velocidade Média de deslocamento para Escola (Bico do Papagaio e Sudeste) ................... 33

Figura 6: Demanda por mobilidade: número de viagens para comprar alimentos ............................. 35

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Figura 7: (Frequência escolar) Comparação de médias simples no número médio de moradores que

frequentaram Instituições de Ensino....................................................................................................... 39

Figura 8: Renda domiciliar mensal: comparação de médias simples ................................................... 40

Figura 9: Índice de retorno e o número de beneficiários ....................................................................... 45

Lista de Tabelas

Tabela 1: Tamanho da amostra para o Bico do Papagaio e Sudeste (Grupo 1) .................................... 20

Tabela 2: Tamanho da amostra para Jalapão e Nordeste (Grupo 2) ..................................................... 20

Tabela 3: Características Básicas de Domicílio por Região (levantamento de linha de base) ............ 21

Tabela 4: Estatísticas sumarizadas de variáveis de resultados (dados de linha de base) ................... 24

Tabela 5: Estatísticas sumarizadas de variáveis explicativas (linha de base) — ................................. 27

Tabela 6: Estatísticas sumarizadas de Variáveis Explicativas (linha de base): Jalapão e Nordeste ... 27

Tabela 7: Impactos estimados sobre a acessibilidade rural .................................................................. 31

Tabela 8: Impactos estimados sobre a acessibilidade rural .................................................................. 32

Tabela 9: Impactos estimados na demanda por mobilidade ................................................................. 35

Tabela10: Impactos Estimados na Escolha Modal .................................................................................. 37

Tabela11: Impactos estimados em Educação e Saúde ........................................................................... 38

Tabela 12: Impactos estimados no Emprego e Renda Familiar ............................................................ 40

Tabela 13: Regressão da Primeira fase da Estimativa IV da Renda Familiar ....................................... 42

Tabela 14: Resultados de Estimativa IV/Probit MQO ............................................................................ 43

Tabela 15: Regressão de DD (1) ............................................................................................................... 50









Tabela 24: Regressão de DD (10) ............................................................................................................. 60

Tabela 25: Regressão de DD (11) ............................................................................................................. 61

Tabela 26: Estimador IV (1) ..................................................................................................................... 62

Tabela27: Estimador IV (2) ...................................................................................................................... 63








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AGRADECIMENTOS

Este estudo foi realizado por iniciativa de Aurelio Menendez, Gestor de Programa na Prática Global de Transporte do Banco Mundial. O autor principal do relatório é Atsushi Iimi, Economista Sênior (GTIDR) no Banco Mundial. O estudo foi realizado sob a liderança de Eric Lancelot, Especialista Sênior em Transportes (GTIDR) do Banco Mundial e também se beneficiou das contribuições de Isabela Manelici, JPA (na época TWITR) do Banco Mundial, e Satoshi Ogita, Especialista em Transporte (GTIDR) no Banco Mundial. A origem do estudo tem raízes em uma iniciativa da ex-equipe responsável pelo projeto financiado pelo Banco Mundial, Desenvolvimento Regional Sustentável em Tocantins (P060573), liderada por Aymeric Meyer e Jacques Cellier, ambos ex-funcionários do Banco Mundial, durante a preparação e execução antecipada do Projeto no período de 2001-2005. Foi nesta ocasião em que a metodologia dos levantamentos foi concebida e foram dados os primeiros passos dos levantamentos. A metodologia usada baseou-se principalmente em um precedente no Vietnã em 2002. A assistência do Governo do Tocantins, especialmente a sua Secretaria de Planejamento e Transporte e da Agência de Transportes do estado, é grandemente reconhecida. Esta assistência se dá no contexto de uma parceria contínua, frutífera e de confiança com o banco ao longo dos últimos 20 anos. O compromisso indefectível e os esforços de longa data da Unidade de Estatística da Secretaria de Planejamento do Governo, particularmente o de seu chefe, Joaquín Cifuentes, é altamente reconhecido. Esta equipe realizou todos os levantamentos de campo necessários para o estudo, tanto antes das obras rodoviárias, por volta de 2005/2008 como após as obras em 2011/2012, e forneceu retrospecto extremamente valioso para a metodologia e para questões práticas de concepção e implementação dos levantamentos. Este trabalho também se beneficiou de comentários e conselhos de revisores, incluindo de Luis Andres, Economista Principal (GWADR) e Kirsten Hommann, Economista Sênior (GSURR), bem como do Escritório Nacional do Banco Mundial no Brasil. A realização deste estudo não teria sido possível sem o tipo de suporte financeiro de uma série de iniciativas, incluindo um fundo de pesquisas do DEC, um fundo da LACSD, e uma subvenção da PSIA.

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PREFÁCIO

Com mais de 20 milhões de pessoas situadas abaixo da linha da pobreza nos últimos 10 a 15 anos, o Brasil alcançou resultados espetaculares na erradicação da miséria e para a melhoria da riqueza dos mais pobres e dos 40% no estrato social mais baixo. Ele também abriu o caminho para a sustentabilidade em longo prazo de tais realizações e certamente vai impulsionar o desenvolvimento do país no longo prazo, graças a uma população mais instruída que se beneficia da melhoria dos serviços sociais como a saúde. Assim sendo, o Brasil é frequentemente citado como um exemplo a nível mundial. Além de programas emblemáticos como o Bolsa Família, outros tipos de investimentos em níveis nacionais e subnacionais têm contribuído para melhorar as condições de vida dos mais pobres de uma forma sustentável. Programas de investimentos para melhorar o transporte rodoviário rural, visando populações remotas pobres, são certamente um deles, pois esses programas contribuem para melhorar a acessibilidade das pessoas aos serviços, empregos e mercados. No longo prazo, os efeitos induzidos desses programas sobre o tecido econômico local e, por sua vez, sobre a qualidade de vida de moradores pobres, são mais do que certos para todos os benefícios da melhoria dos transportes, tais como: acesso à educação, melhor saúde, acesso a empregos, acesso a mercados para comprar mercadorias e fazer fluir produções locais, etc. Medir efetivamente o impacto dos programas de melhorias rodoviárias a curto e longo prazo com os métodos tradicionais de avaliação de impacto é, no entanto, extremamente difícil, notadamente devido à duração do ciclo de projetos de transporte, o tempo necessário para efeitos induzidos se materializarem e a dificuldade de medir esses efeitos, dada a dificuldade tanto para identificar como para manter grupos de beneficiários e de controle ao longo do tempo. Na verdade, a avaliação da relevância dos programas de investimento no setor de transporte tem tradicionalmente se baseado em avaliações econômicas, onde existem métodos robustos, ao invés de avaliações de impacto, onde tem persistido um vácuo de metodologias sólidas. Como resultado, atualmente há exemplos muito limitados de avaliações de impacto no setor rodoviário. O presente trabalho, Avaliando os Impactos Sociais e Econômicos das Melhorias em Estradas Rurais no Estado do Tocantins baseia-se em uma iniciativa de avaliação de impacto lançada durante a elaboração do Projeto de Desenvolvimento Regional Sustentável do Tocantins por volta de 2001-2003. Ele investiga e detalha os resultados de aproximadamente 10 anos de esforço contínuo para medir o impacto de um programa de investimentos em estrada rural apoiado pelo Banco que visava a população pobre em locais remotos do estado do Tocantins, além de identificar alguns dos desafios enfrentados na realização do estudo. A nossa esperança é que este trabalho contribua para a discussão entre os responsáveis políticos e assessores sobre a melhor forma de melhorar as condições de vida dos mais pobres e fomentar a oportunidade econômica através de projetos de transporte, bem como uma melhor forma de medir o impacto de programas de investimento desta natureza.

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RESUMO

Este trabalho tem por objetivo fornecer feedback sobre a questão dos benefícios socioeconômicos do desenvolvimento de rodovias rurais e o impacto das infraestruturas de transporte nas pessoas mais pobres, especialmente os mais pobres e os 40% no estrato social mais baixo. Este estudo baseia-se em metodologias de avaliação de impacto tradicionais, raramente utilizados no setor de transportes, mediante uma iniciativa lançada em 2003 no âmbito do Projeto de Desenvolvimento Regional Sustentável de Tocantins (P060573). Este trabalho destaca o contexto que levou à concepção do projeto e à introdução da avaliação de impacto das obras previstas para serem financiadas no âmbito do Projeto. Ele também destaca alguns dos principais desafios enfrentados por esta avaliação de impacto e como esses desafios foram endereçados no presente estudo. Em seguida, o trabalho fornece elementos sobre os dados recolhidos durante os levantamentos e as principais características relevantes da população alvo dos levantamentos. Ele discute os possíveis métodos de estimativa elaborados para realizar o estudo e fornece os principais resultados da avaliação com base nesses métodos. A análise mostra que a melhoria das estradas rurais mudou a escolha modal de transporte das pessoas. As pessoas passaram a utilizar mais ônibus públicos e carros individuais após a melhoria de estradas rurais. O trabalho também concluiu que o projeto aumentou a frequência escolar, especialmente para as meninas. Embora, estatisticamente, seja relativamente fraca, a evidência indica que o projeto contribuiu para o aumento de empregos agrícolas e renda familiar em determinadas regiões.

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I. INTRODUÇÃO

1. A acessibilidade Rural continua a ser um grande desafio nos países em desenvolvimento. Cerca de 900 milhões de moradores rurais em todo o mundo não têm acesso a estradas trafegáveis pelo ano todo (all-season roads), estando localizados a mais de quilômetros – uma distância que leva de 20 a 25 minutos para ser percorrida a pé – de estradas principais (Roberts, Shyam e Rastogi 2006).1 O tempo perdido no deslocamento entre a casa e a escola ou hospital, ou mercado (o que pode, em muitos casos, até mesmo inviabilizar deslocamentos), resulta em oportunidades econômicas e sociais reduzidas e não aproveitadas.

2. É amplamente reconhecido que a melhoria das estradas rurais tem um impacto positivo na população rural. Espera-se que essas melhorias aprimorem a capacidade de acesso aos serviços sociais, mercados e postos de trabalho, e, portanto, contribuam para a melhoria das suas condições de vida. Enquanto os impactos de curto prazo de um empreendimento desse tipo sejam relativamente claros, como em relação aos custos de transporte e tempo de viagem, eles podem ser reduzidos pela melhoria de condições rodoviárias (Jacoby 2000; Khandker, Bakht e Koolwal 2009; Khandker e Koolwal 2011); impactos de mais longo prazo, tais como o aumento da rentabilidade das empresas (Chandra e Thompson 2000) ou o aumento do emprego em setores agrícolas e não-agrícolas (Lokshin e Yemtsov 2005) podem levar algum tempo para se materializar – até 10 ou 15 anos – e poderiam depender de outras condições, tais como o nível de motorização (Escobal e Ponce 2002).

3. 3. No entanto, enquanto avaliações econômicas ex-ante e ex-post de projetos de infraestrutura têm sido comumente usadas por anos para justificar e monitorar a relevância dos investimentos de infraestrutura com base em metodologias reconhecidas, 2 apenas um número reduzido de estudos rigorosos foram realizados para avaliar o impacto socioeconômico da melhoria das estradas rurais nas condições de vida. 3 Isto se deve em parte às dificuldades, inerentes a projetos de transporte, na realização de avaliações de impacto: (a) a identificação de um grupo de controle comparável adequado é um desafio, uma vez que as características e condições circundantes muitas vezes diferem de um grupo de beneficiários para o outro e as decisões de investimento muitas vezes dependem de estratégias específicas que podem introduzir viés a experimentos perfeitamente ao

1 O Índice de Acesso Rural (RAI) é um indicador-chave de transporte que foi desenvolvido como parte do framework de avaliação de resultados para a IDA (Associação Internacional de Desenvolvimento) em 2005. Na prática, a RAI mede o número de pessoas do meio rural que vivem dentro de dois quilômetros (normalmente equivalente a uma caminhada de 20 a 25 minutos) de uma estrada trafegável pelo ano todo como proporção do total da população rural. Uma "rodovia trafegável pelo ano todo" é uma estrada que é trafegada durante todo o ano por meio de transporte predominante rural (tipicamente uma pick-up ou um caminhão que não tenha tração nas quatro rodas). Interrupções ocasionais de curta duração durante condições climáticas severas (por exemplo, chuvas fortes) são aceitas, particularmente em estradas com pouco tráfego. 2 exemplo, avaliação de excedentes para os consumidores e para os produtores, bem como ferramentas como o HDM (Highway Development Management), um tipo de software, inicialmente desenvolvido pelo Banco, no final da década de 1970, que visa avaliar o retorno econômico dos investimentos rodoviários. 3 Por exemplo, em Papua Nova Guiné, o consumo domiciliar – que é usado como uma medida geral do bem-estar – aumentou em relação à linha de pobreza (Gibson e Rozelle 2003). A despesa per capita também foi apontada como tendo sido aumentada pela construção e modernização de estradas rurais em Bangladesh (Khandker, Bakht e Koolwal 2009). A incidência da pobreza diminuiu e o consumo aumentou na Etiópia (Dercon, Gilligan, Hoddinott, e Woldehanna 2008).

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acaso; (b) os beneficiários podem estar geograficamente espalhados por uma grande área, especialmente em casos de projetos de transporte de longo curso, tornando assim mais difícil definir não apenas quem são os beneficiários, mas também quais são os benefícios esperados; e (c) benefícios redistribuídos às famílias podem ser diluídos ou misturados com outros fatores de desenvolvimento social e econômico e podem ser sobre- ou subestimados, principalmente no curto prazo.

4. Com relação aos investimentos rodoviários previstos no âmbito do Projeto de Desenvolvimento Regional Sustentável de Tocantins (P060573), algumas dessas restrições foram cobradas; investimentos visaram especificamente estradas rurais secundárias sem pavimentação e procuraram beneficiar moradores rurais nas regiões mais pobres do estado as quais não têm nenhuma alternativa de acesso às redes principais de transportes. Além disso, o processo de seleção das estradas a serem melhoradas foi essencialmente deixado para os habitantes das zonas rurais, com base em um processo de seleção participativa, envolvendo todos os moradores interessados.

5. Os principais objetivos do presente trabalho são dois: (I) descrever os desafios metodológicos relacionados às atividades e lições aprendidas com a experiência de Tocantins com a avaliação do impacto do setor rodoviário; e (ii) documentar as provas que surgiram para demonstrar os impactos da melhoria das estradas rurais no estado, levando em conta os dados de levantamento disponíveis. A avaliação centra-se em primeiro lugar nos resultados diretos para determinar a existência de impactos de relativamente curto prazo resultantes do projeto. Em seguida, os impactos sociais e econômicos tradicionais são medidos. Dois métodos diferentes são usados: diferença em diferenças (DD), pareamento e regressão de DD, para minimizar os problemas observados no grupo de controle na execução dos levantamentos. Além disso, estimadores de variáveis instrumentais (IV) também são usados para verificar a solidez dos resultados.

6. O trabalho está organizado da seguinte forma: a Seção II fornece um contexto para o estudo. A Seção III discute desafios metodológicos e as lições aprendidas com a experiência. As Seções IV e V, respectivamente, apresentam dados disponíveis e descrevem a metodologia utilizada. A Seção VI resume as principais conclusões. A Seção VII discute algumas questões empíricas e implicações políticas. As principais conclusões do estudo são encontradas na Seção VIII.

II. CONTEXTO DO ESTUDO

7. O Brasil obteve ganhos significativos em termos de desenvolvimento socioeconômico nos últimos anos. Um crescimento do PIB constante entre 1% e 6% na última década, combinado com políticas sociais sustentadas, têm contribuído para o aumento do PIB per capita (tendo como referência o dólar americano em 2005) que passou de US$ 4400 em 2000 para US$ 5700 em 2012.4 Isso permitiu que mais de 20 milhões de pessoas saíssem da linha da pobreza na última década. No entanto, estes números positivos mascaram uma ampla gama de realidades na prática. Por exemplo, dependendo da região, a desigualdade permanece persistentemente elevada no Brasil, com um índice Gini de cerca de 0,55 em 2009, apesar de ter diminuído de 0,66

4 Indicadores do Desenvolvimento Mundial.

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em 2001. Muitos pobres vivem em áreas rurais (os habitantes rurais totalizam 27 milhões no Brasil), sem acesso adequado a serviços, mercados e postos de trabalho, devido à falta de infraestrutura e serviços de transporte adequados. 8. Tocantins está entre os estados menos desenvolvidos, ainda que esteja em uma das regiões de mais rápido crescimento no Brasil. Criado sob a Constituição de 1988 é o mais novo Estado do país. Com uma população de 1,38 milhões em um terreno de 277.000 km2, a densidade populacional é baixa, de 5 (cinco) pessoas por km2. A urbanização avançou a um ritmo acelerado no Estado desde a sua criação e agora já está alinhado com a tendência nacional no Brasil, onde 79% da população vivem em áreas urbanas. A população urbana de Tocantins está concentrada em 10 grandes cidades; a maioria das outras cidades é pequena, sendo que mais da metade dos 139 municípios do Estado tem menos de 5.000 habitantes, muitas vezes espalhados por todo o território da jurisdição municipal. 9. Embora o PIB per capita do Estado tenha quase dobrado nos últimos seis anos, (i) ele está atualmente em um nível relativamente baixo, R$ 12.891 dólares (2011)5 (Equivalente a US$ 7.4006 a uma taxa de câmbio média de 2011), colocando Tocantins em 16º entre os 27 Estados brasileiros; (Ii) o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) foi de 0,756 em 2005 (em relação a 0,61 em 1991),7 cerca de 11% (2008) da população ainda permanece abaixo da linha de pobreza; (iii) a taxa de mortalidade infantil (2010) é de 20,5 óbitos por 1.000 crianças menores de um ano de idade (14,5 em média no Brasil); e (iv) a taxa de alfabetização tem melhorado significativamente, passando de 62% em 1991 para 85% em 2007, mas os resultados dos testes permanecem bem abaixo da média do Brasil, tanto a nível primário como secundário, assim como o acesso à educação infantil. Por fim, dois grupos vulneráveis vivem em Tocantins, incluindo 13.100 povos indígenas, a maioria vivendo em seis dos principais territórios indígenas (segundo FUNAI 8 , IBGE9 2010), e cerca de 7.500 quilombolas,10 agrupados em 15 comunidades rurais dispersas. 10. Estratégias de desenvolvimento de longo prazo visando à promoção do desenvolvimento sustentável e da qualidade de vida dos cidadãos, com uma abordagem de modernização do estado, foram priorizadas consistentemente abaixo de quatro anos, os planos plurianuais sucessivos (Plano Pluri Anual PPA), aprovados por diferentes governos nos últimos 20 anos. Durante os primeiros estágios de desenvolvimento do Estado, isso se traduziu em um forte foco na construção de infraestrutura básica, dado o relativo afastamento do Estado. Embora continuando a trabalhar em grandes infraestruturas, os formuladores de políticas se concentraram no início de 2000 no aumento da acessibilidade aos serviços, empregos e mercados para as populações pobres remotas do Estado. 11. Neste contexto, o Projeto de Desenvolvimento Regional Sustentável do Tocantins foi aprovado pelo Conselho de Administração do Banco Mundial em dezembro de 2003. O projeto teve como objetivo promover a melhoria da eficácia do transporte rodoviário e uma maior eficiência dos serviços públicos. Ele incluiu três

5 IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 6 O PIB per capita do Brasil em 2011 (atual) foi de US$ 12.567. (Indicadores de Desenvolvimento Mundial) 7 Definido pelo governo federal como famílias com renda per capita de até R$ 70 mensais 8 FUNAI: Fundação Nacional do Índio 9 IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 10 Quilombolas são grupos afrodescendentes cujos ancestrais fugiram da escravidão nas regiões mais atrasadas. De um total estimado de 3.000 comunidades quilombolas no Brasil, 171 foram oficialmente reconhecidas.

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componentes: (i) o planejamento e gestão do desenvolvimento regional e municipal participativo (US$ 6,5 milhões); (ii) Gestão Ambiental (US$ 10,2 milhões); e (iii) melhoria de estrada rural (para US $ 42,7 milhões). Uma avaliação de impacto foi concebida como um meio de avaliar o impacto da melhoria das estradas rurais, que visa proporcionar acessibilidade durante o ano todo para as populações rurais selecionadas do estado de Tocantins. 12. O componente de melhoria de estrada rural visou 67 municípios dentro das quatro regiões mais pobres do Estado na parte oriental do Tocantins: Nordeste, Bico do Papagaio, Sudeste e Jalapão (veja a Figura 1). As melhorias nas estradas consistiram na maior parte na construção de pontes e bueiros que cruzam rios e córregos, para permitir a passagem durante todo o ano, nomeadamente em estações chuvosas. Um processo participativo, através de fóruns abertos para a população de cada município, foi usado para priorizar as intervenções rodoviárias. Normalmente, três a dez seções de estrada rural foram melhoradas em cada município, cada uma representando entre 3-15 Km de extensão rodoviária. No início, 63 mil moradores rurais 11 foram beneficiados com as melhorias nas estradas. Depois de ter identificado as estradas, os engenheiros identificaram o tipo de intervenção necessária em cada local. 13. As obras foram executadas entre 2006 e 2011. O calendário de implementação do projeto variou de uma região para a outra: a maior parte das obras foi concluída na primeira região (Sudeste) até 2010, e na segunda região (Bico do Papagaio), no início de 2011, embora as obras no Nordeste e Jalapão somente tenham sido concluídas, em sua maior parte, apenas no final de 2011. No total, cerca de 700 pontes e 2.100 bueiros foram construídos em cerca de 4.400 km de estradas municipais não pavimentadas entre 2006 e para todos menos seis municípios12. Figura 1: Regiões do projeto em Tocantins, Brasil

11 A população rural total nos 67 municípios do projeto é 162.000 (fonte: IBGE, 2010) e a área de influência do projeto foi de 39% da área dos 67 municípios-alvo. (Fonte: Implementation Completion Report, Tocantins Sustainable Regional Development Project, the World Bank, 2012) 12 As obras foram adiadas em seis municípios: três em Bico do Papagaio, uma no Nordeste e duas no Jalapão.

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III. DESAFIOS METODOLÓGICOS

14. A realização de avaliação rigorosa do impacto geralmente é desafiadora no setor de transportes. A razão principal é que, tipicamente, os projetos de transporte não são atribuídos aleatoriamente, mas sim direcionados. Deve haver boas razões para seleção e implementação de um projeto específico em um local específico e cada local tem características subjacentes únicas. A identificação de um grupo comparável adequado não é uma proposição simples. Além disso, os projetos de transporte muitas vezes geram uma ampla gama de benefícios diretos e indiretos, impactando um grande número de pessoas. Deve-se notar que as estradas são bens públicos típicos (com exceção de estradas com pedágio). Isto aumenta a dificuldade na identificação de um grupo comparável. 15. A manutenção de um grupo de controle como se pretende é outro desafio na realização de avaliações de impacto de projetos de infraestrutura. Mesmo que um bom grupo de controle seja definido no início, muitos eventos imprevistos podem

Bico do Papagaio

Nordeste

Jalapão

Sudeste

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ocorrer durante a execução do projeto. Ao contrário de intervenções de saúde relativamente simples, a preparação e implementação de projetos de infraestrutura leva um tempo considerável durante o qual as especificações e o cronograma podem ser revistos. Em consequência disso, o grupo de controle a que se destina pode vir a tornar-se outro grupo de "tratamento". A estreita colaboração e comunicação entre as equipes de implementação de projeto e de avaliação são essenciais na concepção e modificação do framework de avaliação, se necessário. 16. A avaliação do projeto rodoviário em Tocantins foi inicialmente concebida seguindo um dos estudos pioneiros nesta área conduzido por Mu e van de Walle (2011). Esta equipe entrevistou 100 comunas com projetos e 100 comunas sem projetos em seis províncias selecionadas no Vietnã e, para comparar os dois grupos, aplicou-se a técnica de DD com pareamento de escore. Com relação ao Tocantins, no entanto, antes de iniciar os levantamentos, o Governo do estado decidiu não entrevistar moradores rurais que não se beneficiariam com o projeto (grupo controle), pois temia-se que (i) eles não estariam dispostos a responder ao levantamento e (ii) isso provocaria frustração e insatisfação, colocando assim o governo em uma situação politicamente difícil. 17. Apesar da ausência de um grupo de controle em sentido estrito, a análise a seguir depende de algumas definições ingênuas deste grupo. A primeira abordagem é uma comparação de pipeline de retro ajuste (retrofit pipeline) possível graças à execução escalonada das obras detalhadas acima, dependendo da região. Todas as obras de melhoria rodoviária haviam sido concluídas na região Sudeste no momento do levantamento de acompanhamento, enquanto apenas 30% das comunidades, ou 228 casas de um total de 540, haviam se beneficiado das obras concluídas na região do Bico do Papagaio.13 Nas comunidades restantes, as obras estavam em andamento ou tinham acabado de ser iniciadas. Ao usar esta diferença de tempo na execução do projeto, algumas comparações podem ser feitas entre essas duas regiões. 18. A segunda possibilidade se baseia no fato de que algumas obras de melhoria rodoviária foram adiadas, embora tivessem sido planejadas. No Bico do Papagaio, as obras foram adiadas em sete comunidades pertencentes a três municípios. Além disso, outras cinco comunidades acabaram por nunca terem se beneficiado do projeto devido à re-localização das obras previstas nos locais originais. Nas regiões Nordeste e Jalapão, todas as comunidades tiveram as obras do projeto concluídas antes de o levantamento de acompanhamento ser realizado, com exceção de 11 comunidades nas quais os projetos foram adiados. 19. Para os fins deste estudo, estas comunidades com obras inacabadas ou adiadas foram definidas como um grupo de controle, porque: (I) essas mudanças se deram principalmente devido à dificuldade da comunidade em pagar os fundos de contrapartida para as obras, o que estava ligeiramente ligado às características socioeconômicas ou geográficas de famílias/municípios, resultando em pouca endogeneidade na escolha do grupo controle; e (ii) todas as comunidades contempladas pela avaliação – incluindo grupos de controle e de tratamento – foram selecionadas por meio de consultas públicas para que fossem tratadas no início do projeto e se reduzisse, portanto, os riscos de incomparabilidade entre os dois grupos. 20. A forma em que o grupo de controle é definido, embora prática, pode ainda ser potencialmente controversa. Em particular porque deixa ressalvas sobre a

13 A conclusão das obras do projeto foi confirmada pelas famílias que participaram do levantamento.

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comparabilidade dos dois grupos. Como se verá adiante, as regiões Sudeste e Bico do Papagaio são diferentes em certos aspectos. De um ponto de vista estatístico, o tamanho das amostras desequilibradas também pode ser um motivo de preocupação. No caso do Nordeste e Jalapão, o grupo de controle é muito menor do que o grupo de tratamento. A diferença de médias entre os dois grupos ainda é um estimador de impacto não enviesado do projeto, mas os erros padrão tendem a ser maiores. 21. Um remédio útil e prático, embora não seja perfeito, é o pareamento de escore. Como discutido na literatura (eg, Mu e van de Walle 2011), o pareamento de escore pode garantir a comparabilidade entre dois grupos em uma avaliação quasi-experimental. Nossos dados sugerem que os dois grupos em questão são comparáveis, pelo menos no sentido estatístico, com exceção de alguns valores discrepantes. 22. A avaliação do impacto no setor dos transportes também é um desafio devido à complexidade das cadeias de resultados. A teoria da mudança é fundamental quando se considera a eventual cadeia causal que liga insumos, efeitos, resultados e impactos. No entanto, um projeto de transporte pode gerar benefícios multissetoriais e multidimensionais. Além disso, pode haver outras intervenções que podem afetar os resultados e impactos de interesse. Notavelmente, em projetos do setor de transportes, a vida é longa. Assim, a relação de causalidade entre as intervenções e os resultados pode tornar-se complicada ao longo do tempo, e os impactos medidos podem ser sobre- ou subestimados. 23. No que diz respeito ao projeto rodoviário de Tocantins, uma ampla gama de resultados e impactos serão medidos com base na seguinte cadeia de resultados (Figura 2). Primeiro, pontes e bueiros serão recuperados como resultados do projeto. Quando as obras forem concluídas, os moradores locais são propensos a sentir alguns benefícios a partir do projeto, ainda que eles não possam ser quantificáveis. A avaliação subjetiva pode incluir, por exemplo, se a locomoção pessoal tornou-se mais fácil do que antes, e se as condições de vida, em termos de estradas, melhoraram nos últimos 12 meses. 24. Como as pessoas realmente passam pelas áreas com as pontes e bueiros recuperados, não apenas os resultados subjetivos, mas também os objetivos tendem a surgir ao longo do tempo. As obras de pontes e bueiros poderiam muito bem mudar a acessibilidade física em áreas rurais, especialmente durante a estação chuvosa. A acessibilidade a determinados locais deve ser melhorada, nomeadamente em termos de tempo de viagem. Depois disso, a melhoria da acessibilidade provavelmente vai afetar a demanda por transporte. As pessoas podem circular com mais frequência, e pode-se esperar que os modos e serviços de transporte disponíveis também mudem como consequência. 25. No longo prazo, uma gama ainda maior de benefícios econômicos e sociais pode ser medida. Em teoria, a melhoria da acessibilidade pode aumentar a frequência escolar. Também se espera que as condições de saúde melhorem graças ao aumento da acessibilidade rodoviária. Da mesma forma, tais alterações podem estimular o surgimento de novos empreendimentos locais (e.g., Lokshin e Yemtsov 2005; Mu e Van de Walle 2011) e incentivar os agricultores a vender os seus produtos agrícolas no mercado, o que resulta na criação de emprego e crescimento da renda familiar. 26. Dado o período de tempo limitado da avaliação em Tocantins (veja a Figura 2 abaixo), é pouco provável que todos os resultados e impactos acima possam ser

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capturados nos levantamentos. Também é menos provável que os impactos individuais sejam claramente separados; alguns podem ser sobrepostos e misturados, o que possivelmente complica a interpretação dos resultados. No entanto, a análise a seguir detalhará várias maneiras em que as populações em questão estão se beneficiando com as obras do projeto.

27. Por último, também é digno de nota que os impactos não são sempre medidos. Se eles são capturados ou não, depende muito do desenho do questionário, o que apresenta sempre um desafio. Os levantamentos têm que incluir perguntas bem concebidas, capazes de capturar os impactos pretendidos. As pessoas podem sentir benefícios apenas em circunstâncias especiais. Por exemplo, elas podem não perceber os benefícios de melhoria da acessibilidade durante a estação seca, porque experimentaram algumas dificuldades, mesmo antes do lançamento do projeto. Além disso, muitos membros dessas comunidades podem não se deslocar com frequência; assim sendo, pode ser difícil medir o aumento da demanda por transporte, perguntando quantas vezes um entrevistado se deslocou nas últimas duas semanas. Figura 2: Impactos sociais, econômicos e sobre o transporte das intervenções em estradas rurais

Acessibilidade Rural (tempo de viagem, distância para o mercado, escolas e hospitais mais próximos)

Demanda por mobilidade

(Frequência de viagens)

Benefícios econômicos

(Emprego) Benefícios educacionais (Frequência escolar)

Benefícios para a saúde (memb. doentes no domicílio)

Mudança Modal (Utilização de ônibus públicos, carros particulares)

Impacto no desenvolvimento

(Renda familiar)

Conclusão do projeto e percepções (Percepções locais sobre se o deslocamento se tornou mais fácil após a implementação)

Lo

ngo

pra

zo

C

urt

o p

razo

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IV. DADOS

Amostragem e Pesquisas 28. Para entender os impactos do projeto no desenvolvimento, o governo estadual e o Banco Mundial desenvolveram um levantamento de avaliação do impacto global em 2004, com o objetivo de quantificar os benefícios sociais e econômicos do projeto e identificar as cadeias causais subjacentes entre o projeto e os potenciais resultados. Os levantamentos foram conduzidos em momentos diferentes, dada a variação de cronogramas de execução do projeto; a análise foi assim dividida para refletir essas diferenças e excluir diferentes efeitos fixos de tempo, equiparando as regiões Sudeste e do Bico do Papagaio com as regiões Nordeste e Jalapão. 29. Levantamentos no Sudeste e Bico do Papagaio. Para o primeiro grupo, dados de linha de base foram coletados entre setembro e dezembro de 2005, de um total de 1.069 famílias em 110 comunidades (Tabela 1).14 Os trabalhos foram finalizados no Sudeste em 2010 e no Bico do Papagaio no início de 2011. O levantamento de acompanhamento foi realizado em Junho-Julho de 2011 e abrangeu 1.001 domicílios nos mesmos municípios 15 . O tamanho da amostra foi determinado com base no levantamento preliminar da distribuição da população nas áreas do projeto. O tamanho da amostra foi semelhante para ambas as regiões: O levantamento contemplou 529 famílias em 41 comunidades da região Sudeste, e 540 famílias em 69 comunidades foram cobertas na região do Bico do Papagaio. O tamanho total da amostra foi determinado com base nos cálculos de potência padrão que indicam que uma amostra de 1.500 famílias seria o suficiente. O levantamento de linha de base corrobora este montante. Por exemplo, o tempo médio de viagem foi de 84 minutos, com um desvio padrão de 87,1. Com base em pressupostos padrão (potência = 0,8; Erro Tipo I = 0,05), deve ser suficiente detectar uma melhoria de mais de 5% no tempo de viagem. O tamanho da amostra de cada região foi decidido com base em dados populacionais. Em seguida, o tamanho da subamostra de cada comunidade foi determinado na proporção do número de famílias que ela continha. 30. Pesquisas no Nordeste e Jalapão. Para o segundo grupo, os dados de linha de base foram coletados entre maio e novembro de 2008. A amostra foi relativamente menor do que no primeiro grupo, pois a densidade populacional é menor nessas regiões. No total, 422 famílias em 110 comunidades foram entrevistadas (Tabela 2), 170 famílias em 27 comunidades da região do Jalapão e 252 famílias em 46 comunidades da região Nordeste. Obras no Nordeste e Jalapão foram concluídas, em sua maior parte, no final de 2011. Assim, o levantamento de acompanhamento, realizado em outubro-dezembro de 2012, cobriu 319 famílias: 290 no Nordeste e 29 no Jalapão.

14 O termo "comunidade" não cobre uma realidade administrativa ou jurisdição. Para efeitos do levantamento, o termo "comunidade" cobriu o grupo de residentes ao longo de um segmento da rodovia onde as obras foram executadas. Isto muitas vezes corresponde aos limites de associações empresariais locais, se houver. 15 O levantamento de acompanhamento não cobre 11 municípios relativamente pequenos que foram incluídos no levantamento de linha de base.

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Tabela 1: Tamanho da amostra para o Bico do Papagaio e Sudeste (Grupo 1)

Tratamento Controle População Rural

Região t=0 t=1 t=0 t=1 2000 2010

Sudeste 529 471 43.508 34.029

Bico do Papagaio 109 117 431 413 62.768 67.000

Total 638 588 431 413

Tabela 2: Tamanho da amostra para Jalapão e Nordeste (Grupo 2) Tratamento Controle População Rural

Região t=0 t=2 t=0 t=2 2000 2010

Jalapão 140 103 30 0 13.034 11.527

Nordeste 224 187 28 29 42.815 39.898

Total 364 290 58 29

31. Os levantamentos de linha de base e de acompanhamento foram realizados em diferentes meses da estação seca. No entanto, isso não afetaria a medição do impacto previsto durante a estação chuvosa, porque (i) a maioria dos itens do questionário perguntou sobre as condições gerais das famílias ou de infraestrutura, as quais foram pouco afetadas pelo mês ou sazonalidade; (ii) a expectativa é de que a acessibilidade durante o longo período de chuvas de Tocantins (de quase seis meses) afete o bem-estar básico ao longo de todo o ano, inclusive na estação seca; e (iii) é impraticável realizar entrevista durante a estação chuvosa, devido à dificuldade de acesso, especialmente no caso do estudo de linha de base antes das obras. Características básicas da população 32. O estudo de linha de base forneceu uma visão geral das características domiciliares em Tocantins (Tabela 3). O tamanho médio da família é de aproximadamente quatro membros, e chefes de família são na sua maioria do sexo masculino. A taxa de alfabetização de adultos é de aproximadamente 70% a 80% em todas as regiões. A família tem, em média, de 1 a 1,5 crianças em idade escolar. Os dados do levantamento indicaram que algumas crianças não podiam frequentar a escola devido à doença, mas poucas crianças foram impedidas de ir por causa de dificuldades de transporte. 33. A cada duas ou três famílias havia pelo menos uma pessoa que tinha estado doente nos dois meses anteriores. Parece haver disponibilidade razoável de médicos e enfermeiros, sendo encontrados de cinco a seis dias por semana nos centros de saúde mais próximos. O transporte não representa um grande impedimento para aqueles que pretendem chegar a um centro de saúde ou hospital. Enquanto isso, o acesso à infraestrutura das famílias varia entre as regiões. A região Sudeste em particular parece ficar atrás de outras regiões. 34. Os intervalos de renda média domiciliar são de R$ 370 no Sudeste e R$ 540 no Nordeste. Deve-se ressaltar que há variação significativa dentro de cada região, variando de cerca de R$0 a R$ 6000.

21

35. A estrutura econômica não difere significativamente entre as regiões. Embora a agricultura seja o principal setor, a distribuição de terra é altamente distorcida. A maioria das famílias possui menos de 5 ha de terra; 90% dos domicílios possuem menos de 20 ha; e apenas 1% do número total de domicílios utiliza mais de 100 hectares de terra para a produção agrícola. Cerca de 20% dos domicílios estão envolvidos em algum tipo de indústria caseira, metade dos quais está vendendo uma parte desses produtos no mercado. 36. As pessoas parecem estar levemente endividadas. Cerca de 50 a 60% das famílias pedem dinheiro emprestado. A dívida média varia de domicílio para domicílio, mas representa renda familiar de 2 a 6 meses. Tabela 3: Características Básicas de Domicílio por Região (levantamento de linha de base)

Bico do Papagaio Sudeste Nordeste Jalapão

Demografia

Número de membros familiares

4,25 3,98 3,78 3,96

Chefe de família = masculino

0,90 0,81 0,89 0,87

Alfabetização de adultos 0,77 0,73 0,80 0,74

Educação do chefe de família > secundária

0,09 0,07 0,07 0,14

Educação escolar

No. de crianças em idade escolar

1,43 1,14 1,06 0,98

Número de meninos em idade escolar

0,72 0,64 0,61 0,46

Número de meninas em idade escolar

0,70 0,50 0,46 0,52

No. de crianças que não frequentam a escola, por causa de doença

0,04 0,04 0,01 0,03

No. de crianças que não frequentam a escola, por causa de dificuldades de transporte

0,00 0,01 0,00 0,01

Saúde

Número de doentes no domicílio

0,43 0,45 0,47 0,31

Nº de dias em que o médico está disponível por semana

5,02 4,32 4,91 3,55

Nº de dias que enfermeira está disponível por semana

5,97 5,91 5,84 5,42

Família que não vai para o hospital por causa de dificuldades com transporte .

0,01 0,02 0,01 0,01

Acesso à infraestrutura

domicílio usando lenha para cozinhar

0,35 0,88 0,76 0,76

domicílio usando carvão para cozinhar

0,43 0,00 0,02 0,00

22

domicílio usando gás de cozinha

0,22 0,11 0,21 0,21

domicílio usando energia para cozinhar

0,00 0,00 0,00 0,00

domicílio usando energia para iluminação

0,71 0,39 0,66 0,61

domicílio usando gerador para iluminação

0,01 0,06 0,01 0,01

domicílio usando água da torneira para cozinhar

0,42 0,34 0,51 0,59

Renda e emprego

Renda mensal familiar (R$) 400,3 367,0 543,5 481,0

Número de membros do domicílio que trabalham na agricultura

1,199 1,062 0,968 0,735

Número de membros do domicílio envolvidos na indústria

0,002 0,002 0,000 0,000

Número de membros do domicílio envolvidos no comércio

0,024 0,011 0,016 0,012

Número de membros do domicílio envolvidos com serviço

0,004 0,011 0,012 0,006

Número de membros do domicílio que trabalham no setor público

0,112 0,161 0,167 0,200

Agricultura

Terreno para o arroz (ha) 2,88 3,72 2,73 1,61

Terreno para feijão (ha) 0,72 0,37 0,52 0,66

Terreno para soja (ha) 0,01 0,01 0,00 0,04

Terra para milho (ha) 2,48 4,10 1,52 1,63

Terreno para mandioca (ha) 0,95 0,78 8,83 0,95

Terreno para frutas (ha) 7,03 2,96 1,61 0,52

Terreno para cana (ha) 0,31 0,77 0,08 0,45

Terreno para pastagem (ha) 1,60 1,09 2,18 0,84

Indústria artesanal:

Domicílio atuando na indústria artesanal

0,18 0,25 0,25 0,22

Domicílio atuando na indústria artesanal para vendas

0,10 0,11 0,13 0,09

Acesso ao crédito:

Domicílio que fez empréstimo

0,62 0,65 0,49 0,51

Montante da dívida (R$) 1987,1 1342,2 3147,8 992,4

Variáveis selecionadas

37. Em primeiro lugar, para avaliar a percepção e satisfação dos moradores locais em relação ao projeto, o levantamento perguntou como cada família se beneficiou nos seguintes domínios: acesso à saúde, acesso a escolas, acesso ao trabalho e facilidade de deslocamento pessoal.

23

38. Para medir a melhoria da acessibilidade física, duas medidas são consideradas: distância para um determinado destino e tempo de viagem necessário para alcançá-lo. Embora o primeiro possa medir um resultado mais direto do projeto, o último pode ser afetado por outros fatores, como os modos de transporte disponíveis. Viagens para os quatro destinos seguintes são examinados: área povoada, centro municipal, centro de saúde e escola primária. 39. Em teoria, a melhoria da acessibilidade tende a gerar um aumento na demanda de transportes. Para medir esses efeitos, a frequência de deslocamentos com os cinco objetivos básicos seguintes são examinados: compra de alimentos, aquisição de outros bens, ir ao trabalho, fazer negócios e visitar amigos e parentes. A melhoria da acessibilidade também tende a mudar o comportamento das pessoas com relação ao transporte. Embora a prestação de serviços de transporte público normalmente depende de uma decisão política/regulatória, a regularidade dos serviços de transportes públicos pode ser melhorada graças à melhoria da acessibilidade rodoviária. Consequentemente, o número de pessoas que utilizam ônibus públicos pode aumentar. A taxa de posse de motocicleta e veículo individual pode aumentar diretamente graças a melhores condições rodoviárias e, indiretamente, devido aos aumentos de renda resultantes da melhoria da acessibilidade dos transportes. Isto, por sua vez, pode resultar no aumento do número de pessoas que utilizam carros para chegar a determinados locais. 40. Para capturar os benefícios econômicos e sociais de longo prazo, os seguintes impactos são considerados. A melhoria da acessibilidade pode aumentar a frequência escolar, embora tal impacto possa ser difícil de observar no caso presente dado o baixo nível de não comparecimento à escola devido a condições difíceis de transporte, mesmo antes do lançamento do projeto '(como mencionado acima e apresentado na Tabela 3). Também se espera que as condições de saúde melhorem no longo prazo. Embora se reconheça que as pessoas que foram entrevistadas geralmente não consideram o transporte como uma restrição crítica ao se deslocar para hospitais, de acordo com a levantamento da linha de base (Tabela 3), o nível de dificuldade em chegar a um hospital, dadas as condições das rodovias consideradas, é levado em consideração juntamente com o número de membros do domicilio doentes. A redução do tempo de deslocamento pode aumentar a competitividade, pois as pessoas podem empregar o tempo poupado em atividades mais produtivas. A melhoria da acessibilidade rural também pode permitir que os agricultores vendam os seus produtos agrícolas mais facilmente no mercado, resultando na criação de emprego no setor agrícola. Além disso, novos negócios também podem ser fomentados, como os do setor varejista e de agronegócios. 41. Por fim, a renda familiar foi examinada a fim de avaliar o impacto do desenvolvimento global na intervenção. 16 Todos os benefícios diretos e indiretos acima mencionados deverão contribuir para a melhoria do bem-estar dessas populações rurais, o que é, teoricamente, medido pelo consumo das famílias. Embora o consumo das famílias seja geralmente difícil de avaliar, a renda familiar foi usada como um meio para a melhoria do bem-estar. As estatísticas sumarizadas de todas estas variáveis são apresentadas na Tabela 4 abaixo.

16 A renda familiar variável no levantamento de acompanhamento é ajustada para o preço de 2005, utilizando os índices de preços ao consumidor de 1,340 e 1,412 em 2011 e 2012, respectivamente. Nos dados obtidos, não há outra variável em termos nominais.

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Tabela 4: Estatísticas sumarizadas de variáveis de resultados (dados de linha de base)

Bico do Papagaio e Sudeste Jalapão e Nordeste

Obs. Média Desv. Padrão. Min. Max. Obs. Média

Desv. Padrão. Min. Max.

Percepções de benefícios (Medidos como a proporção de domicílios percebendo os benefícios em relação ao número total de domicílios entrevistados):

Melhoria do acesso aos postos de saúde

1.093 0,29 (0,46) 0 1 393 0,33 (0,47) 0 1

Melhoria do acesso às escolas 1.093 0,28 (0,45) 0 1 393 0,31 (0,47) 0 1

Melhoria do acesso ao trabalho 1.093 0,26 (0,44) 0 1 393 0,26 (0,44) 0 1

Deslocamentos pessoais mais fáceis

1.093 0,27 (0,44) 0 1 393 0,29 (0,45) 0 1

Acessibilidade Rural

Distância até o lugar povoado mais próximo (km)

1.097 14,2 (21,6) 0 120 422 22,9 (23,1) 0 100

Distância até o centro municipal (km)

1.097 29,3 (22,8) 0 120 422 44,6 (32,6) 0 500

Distância até o hospital mais próximo (km)

1.097 26,6 (22,5) 0 120 422 38,6 (21,9) 0 100

Distância até a escola mais próxima (km)

1.097 3,5 (7,3) 0 120 422 6,7 (17,9) 0 200

Distância para o lugar povoado mais próximo (minuto)

818 67,3 (77,6) 2 480 319 77,7 (87,4) 1 840

Distância para o centro municipal (minuto)

1.087 91,0 (142,4) 1 2.880 406 116,2 (189,0) 5 2.040

Distância para o hospital mais próximo (minuto)

1.091 81,6 (85,8) 2 1.230 418 93,1 (96,5) 1 870

Distância até a escola mais próxima (minuto)

1.084 24,6 (72,8) 1 1.800 411 24,7 (31,7) 1 240


Número de deslocamentos para comprar comida nos últimos 7 dias

1.097 0,34 (0,86) 0 20 422 0,16 (0,40) 0 3

Número de deslocamentos para comprar outros bens nos últimos 7 dias

1.097 0,04 (0,27) 0 4 422 0,03 (0,16) 0 1

Número de viagens para ir ao trabalho nos últimos 7 dias

1.097 1,17 (3,06) 0 52 422 0,91 (1,85) 0 7

Número de viagens para fazer negócios nos últimos 7 dias

1.097 0,15 (0,57) 0 7 422 0,31 (3,08) 0 62

Número de viagens para visitar amigos ou parentes nos últimos 7 dias

1.097 0,13 (0,54) 0 7 422 0,09 (0,33) 0 3

Mudança Modal

Dummy para uso de ônibus para ir ao lugar povoado mais próximo

1.097 0,09 (0,29) 0 1 422 0,02 (0,15) 0 1

Dummy para usar ônibus para ir ao centro municipal

1.097 0,20 (0,40) 0 1 422 0,08 (0,28) 0 1

Manequim para usar ônibus para ir ao hospital mais próximo

1.097 0,17 (0,38) 0 1 422 0,07 (0,26) 0 1

Dummy para usar ônibus para ir à escola mais próxima

1.097 0,022 (0,15) 0 1 422 0,002 (0,05) 0 1

Dummy para o uso do carro para ir a lugar povoado mais próximo

1.097 0,037 (0,19) 0 1 422 0,002 (0,05) 0 1

25

Dummy para usar carro para ir ao centro municipal

1.097 0,06 (0,24) 0 1 422 0,01 (0,10) 0 1

Dummy para o uso do carro para ir ao hospital mais próximo

1.097 0,07 (0,25) 0 1 422 0,01 (0,08) 0 1

Dummy para o uso do carro para ir para a escola mais próxima

1.097 0,014 (0,12) 0 1 422 0,005 (0,07) 0 1

Dummy para domicílio com bicicleta

1.097 0,54 (0,50) 0 1 422 0,44 (0,50) 0 1

Dummy para domicílio com motocicleta

1.097 0,17 (0,37) 0 1 422 0,29 (0,45) 0 1

Dummy para domicílio com carro 1.097 0,08 (0,28) 0 1 422 0,09 (0,28) 0 1

Benefício sociais

Domicílio com crianças que não podem ir à escola por causa das condições da estrada

1.097 0,005 (0,074) 0 1 422 0,002 (0,049) 0 1

Número de crianças em idade escolar no domicílio

1.097 1,28 (1,54) 0 11 422 1,03 (1,46) 0 7

Número de meninos em idade escolar no domicílio

1.097 0,68 (1,01) 0 7 422 0,55 (0,92) 0 5

Número de meninas em idade escolar no domicílio

1.097 0,60 (0,94) 0 6 422 0,48 (0,83) 0 4

Número de alunos frequentando pré-escola

1.097 0,18 (0,50) 0 5 422 0,14 (0,41) 0 3

Número de alunos frequentando escola primária

1.097 1,03 (1,37) 0 11 422 0,89 (1,24) 0 6

Número de estudantes frequentando escola secundária

1.097 0,12 (0,43) 0 4 422 0,13 (0,46) 0 4

Número de alunos frequentando a universidade

1.097 0,01 (0,13) 0 2 422 0,03 (0,20) 0 3

Domicílio com dificuldade em ir ao hospital por causa de condições de estrada

1.097 0,012 (0,108) 0 1 422 0,009 (0,097) 0 1

Número de membros do domicílio doentes nos últimos dois meses

1.097 0,44 (1,18) 0 24 422 0,40 (1,24) 0 22

Benefícios econômicos

Número de membros do domicílio que trabalham com agricultura em tempo integral

1.097 1,131 (0,92) 0 6 422 0,874 (0,84) 0 4

Número de membros domicílio que trabalham na indústria em tempo integral

1.097 0,002 (0,04) 0 1 422 0,000 (0,00) 0 0

Número de membros do domicílio que trabalham no comércio tempo integral

1.097 0,017 (0,16) 0 3 422 0,014 (0,12) 0 1

Número de membros do domicílio que trabalham em serviços em tempo integral

1.097 0,007 (0,09) 0 1 422 0,009 (0,10) 0 1

Número de membros do domicílio que trabalham no setor público em tempo integral

1.097 0,137 (0,38) 0 2 422 0,180 (0,45) 0 3

Salário de domicílios no último mês (BRL)

888 384,1 (400,7) 0 5.300 329 520,7 (600,8) 0 6.000

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V. METODOLOGIA

Auto-seleção e comparabilidade entre os grupos de tratamento e os de controle 42. Como mencionado anteriormente, o desafio fundamental na realização de avaliações de impacto no setor rodoviário é que a localização da estrada/trabalho priorizada não é atribuída aleatoriamente, o que é suscetível de causar viés na avaliação (van de Walle 2009; Rand 2011). Em geral, a priorização de obras – quer elas envolvam construção, reparos ou melhoria – depende de políticas públicas baseadas no ambiente socioeconômico específico para cada área do projeto. Por exemplo, as estradas rurais podem ser relativamente abundantes em áreas agrícolas produtivas (Jacoby 2000). Formuladores de políticas de transporte também podem desejar desenvolver ou favorecer áreas particulares do estado tendo em vista o planejamento e gestão do uso do solo. 43. No caso do Projeto de Desenvolvimento Regional Sustentável do Tocantins, este problema de auto seleção é ainda agravada pelo mecanismo através do qual trechos da rodovia são selecionados para a melhoria, ou seja, através de uma abordagem participativa, envolvendo consultas públicas com os moradores locais de cada município. Em consequência disso, o processo de seleção de estradas prioritárias pode ser baseado em diferentes perspectivas e estratégias, dependendo do município (por exemplo, alguns municípios podem ter dado prioridade às perspectivas sociais, com foco nos mais pobres, enquanto outros podem ter priorizado os aspectos econômicos, tais como a produção agrícola). 44. Nossa definição dos grupos de controle, definida como as comunidades que receberam prioridade, mas cuja obra não havia sido executada de fato ou havia sido adiada no momento do levantamento, permite atenuar esse viés. Na realidade, as comunidades dos grupos de controle e de tratamento diferem explícita e implicitamente um do outro, independente de como os grupos de tratamento e de controle são definidos. Embora eles sejam igualmente pobres e, em geral, partilhem de dados demográficos e características sociais semelhantes, de acordo com os dados do levantamento, (Tabelas 5 e 6), 17 algumas diferenças entre as duas regiões da primeira análise, Bico do Papagaio e Sudeste, permanecem significativas em áreas específicas, como o acesso à infraestrutura. O grupo de controle, que é essencialmente composto por comunidades na região do Bico do Papagaio, tem melhor acesso aos serviços de infraestrutura básica como gás, eletricidade e abastecimento de água. Consequentemente, as taxas de difusão de determinados aparelhos domésticos também parecem diferentes de um grupo para o outro. Por exemplo, ter um melhor acesso à rede elétrica, 54% das famílias no grupo de controle possuem geladeiras próprias, enquanto que o mesmo é válido para apenas 34% no grupo de tratamento. Cerca de 68% das famílias no grupo de controle usavam eletricidade para iluminação, mas este número chegou a apenas 22% no grupo de tratamento.

17 De acordo com o IFDM, não houve diferença significativa nos dados de 2005 entre os dois grupos. O IFDM é um índice de desenvolvimento humano, de nível municipal, preparado pelo Sistema FIRJAN (Federação das Indústrias do Rio de Janeiro) com base nas três áreas a seguir: Emprego/Renda, Saúde e Educação.

27

Tabela 5: Estatísticas sumarizadas de variáveis explicativas (linha de base) —

Bico do Papagaio e Sudeste

Variável explicativa (linha de base)

Grupo de controle Grupo de tratamento Diferença

Obs. Média Desv.

Pad. Obs. Média Desv.

Pad. Zelen t stat.

Tamanho da família 441 4,17 (0,09) 656 4,08 (0,08) 0,09 (0,12)

Parcela de adultos 438 0,63 (0,01) 655 0,65 (0,01) -0,02 (0,02) Sexo do chefe de família: Masculino 441 0,90 (0,01) 656 0,83 (0,01) 0,07 (0,02) *** Grau de instrução do chefe de família: Elementar 441 0,66 (0,02) 656 0,66 (0,02) -0,01 (0,03) Grau de instrução do chefe de família: Secundário 441 0,07 (0,01) 656 0,04 (0,01) 0,04 (0,01) *** Grau de instrução do chefe de família: Universidade 441 0,007 (0,004) 656 0,014 (0,005)

-0,007 (0,006)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 441 0,54 (0,02) 656 0,34 (0,02) 0,20 (0,03) *** Posse de aparelho doméstico: TV colorida 441 0,52 (0,02) 656 0,29 (0,02) 0,23 (0,03) *** Posse de aparelho doméstico: Rádio 441 0,65 (0,02) 656 0,61 (0,02) 0,04 (0,03) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 441 0,82 (0,02) 656 0,69 (0,02) 0,14 (0,03) *** Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 441 0,11 (0,01) 656 0,10 (0,01) 0,01 (0,02)

Uso do gás para cozinhar 441 0,21 (0,02) 656 0,13 (0,01) 0,08 (0,02) ***

Uso de energia para a iluminação 441 0,68 (0,02) 656 0,46 (0,02) 0,22 (0,03) *** Uso de água da torneira para cozinhar 441 0,44 (0,02) 656 0,34 (0,02) 0,09 (0,03) ***

Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível

de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

Tabela 6: Estatísticas sumarizadas de Variáveis Explicativas (linha de base): Jalapão e Nordeste

Variável explicativa (linha de base)

Grupo de controle Grupo de tratamento Diferença

Obs. Média Desv.

Pad. Obs. Média Desv.

Pad. Zelen t stat.

Tamanho da família 58 3,81 (0,27) 364 3,86 (0,11) -0,05 (0,30)

Parcela de adultos 58 0,65 (0,04) 364 0,68 (0,01) -0,03 (0,04) Sexo do chefe de família: Masculino 58 0,93 (0,03) 364 0,88 (0,02) 0,05 (0,05) Grau de instrução do chefe de família: Elementar 58 0,62 (0,06) 364 0,65 (0,03) -0,02 (0,07) Grau de instrução do chefe de família: Secundário 58 0,000 (0,000) 364 0,058 (0,012) -0,06 (0,03) * Grau de instrução do chefe de família: Universidade 58 0,017 (0,017) 364 0,041 (0,010)

-0,024 (0,027)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 58 0,45 (0,07) 364 0,55 (0,03) -0,10 (0,07) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 58 0,21 (0,05) 364 0,46 (0,03) -0,26 (0,07) ***

28

Posse de aparelho doméstico: Rádio 58 0,59 (0,07) 364 0,60 (0,03) -0,02 (0,07) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 58 0,74 (0,06) 364 0,80 (0,02) -0,06 (0,06) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 58 0,02 (0,02) 364 0,11 (0,02) -0,09 (0,04) **

Uso do gás para cozinhar 58 0,12 (0,04) 364 0,23 (0,02) -0,10 (0,06) *

Uso de energia para a iluminação 58 0,64 (0,06) 364 0,64 (0,03) 0,00 (0,07) Uso de água da torneira para cozinhar 58 0,71 (0,06) 364 0,52 (0,03) 0,19 (0,07) ***



29

Métodos de estimativa

45 Para lidar com o problema de auto seleção mencionado acima, duas técnicas de estimativa foram aplicados maiormente: (I) O pareamento e regressão da simples diferença em diferenças (DD), (ii) com covariáveis incluídas. Posteriormente, para verificar a robustez estatística dos resultados da estimativa, o uso de variáveis instrumentais (IV) também foi utilizado em parte. A lógica por trás da utilização desses métodos diferentes é que a avaliação de impacto é muitas vezes sensível aos métodos da avaliação utilizada. Diferentes hipóteses de identificação são necessárias para diferentes métodos. Além disso, cada um dos métodos tem vantagens e desvantagens. Por exemplo, alguns métodos, tais como o pareamento de DD — são relativamente simples de executar, enquanto outros – como o estimador IV – pode exigir uma construção cuidadosa do modelo empírico, porque a validade do modelo é examinada caso-a-caso. 46 Estimador de pareamento de DD. O estimador de pareamento de DD simplesmente compara as médias de resultados entre os grupos de tratamento e os de controle nos dois períodos distintos (antes e depois da intervenção). Uma vantagem do estimador de DD é que ele pode controlar a heterogeneidade não observada entre os grupos de tratamento e os de controle, reduzindo o enviesamento de auto seleção, desde que os fatores de variação de tempo dos indicadores de resultados selecionados sejam insignificantes (por exemplo, Todd 2008). Como se argumenta com frequência, no entanto, isto pode ser uma forte hipótese de que não há um fator de variação de tempo afetando os indicadores de resultados (por exemplo, Jalan e Ravallion 1998). Por exemplo, se as condições iniciais entre os grupos de tratamento e os de controle variam significativamente, os caminhos de desenvolvimento dos resultados podem também diferir em aspectos importantes. Infelizmente, no entanto, não há muita liberdade para testar esta suposição de tendência nos dados, porque os dados foram recolhidos apenas em dois períodos de tempo e não há nenhuma possibilidade de comparar as tendências do tempo, antes e após a intervenção.

47 Para mitigar o risco de características desequilibradas, o pareamento por escore de propensão (propensity score matching) foi combinado com DD; com esta combinação normalmente se espera um bom desempenho na obtenção de um padrão de referência experimental (Smith e Todd 2005; van de Walle e Mu 2008). 18 O pareamento por escore de propensão é uma técnica útil para assegurar a comparabilidade entre os dois grupos, pelo menos em um sentido estatístico, e é frequentemente utilizado na literatura de avaliação de impacto para o setor rodoviário (por exemplo, Lokshin e Yemtsov 2005; Mu e van de Walle 2011).

48 Uma vez que existem dados de cortes transversais de dois períodos de tempo, em vez de dados em painel,19 o simples estimador de correlação de DD é obtido assim:

i j jii j jiDDAVG DYjiwDY

nDYjiwDY

n0),(1

10),(1

100

0

11

1

(1)

18 O pareamento por escore de propensão é uma técnica estatística para correlacionar cada unidade de tratamento a uma unidade de controle que não se beneficia de um programa, mas que tem uma probabilidade semelhante de receber o programa, em virtude de todas as características observadas. Assegura-se assim que a unidade de tratamento e a unidade de controle sejam comparáveis em sentido probabilístico. 19 Não é possível correlacionar as observações entre levantamentos de linha de base e deacompanhamento, porque nenhuma identificação das famílias foi registrada nos levantamentos.

30

onde Y é resultado do domicílio i no tempo t. O tempo t é fixado em zero antes da implementação do projeto (linha de base) e da unidade após a conclusão do projeto (acompanhamento). D denota uma variável dummy para o tratamento, que é definida como unidade se o domicílio i receber uma intervenção. w é o peso dado pelo pareamento de kernel (Heckman, Ichimura e Todd 1997). n é o número de domicílios no grupo de tratamento com o apoio comum. 49 O pareamento por escore de propensão de kernel foi realizado com as características iniciais observáveis apresentadas nas Tabelas 4 e 5. Em última análise, isso correspondeu bem à propriedade de equilíbrio do escore de propensão encontrado, o que significa que os domicílios com os mesmos escores de propensão têm distribuições indiferentes de todas as covariáveis relevantes. Nos dados de linha de base para Bico do Papagaio e Sudeste, quatro observações foram localizadas fora do apoio comum e foram excluídas da amostra. Vinte e nove observações não foram apoiadas no caso do Jalapão e o Nordeste (Figura 3). Elas também foram excluídas da análise porque não podem ser pareadas com nenhuma das famílias não beneficiárias. Figura 3: Escores de propensão previstos dos grupos de tratamento e

de controle

(Bico do Papagaio e Sudeste) (Jalapão e Nordeste)

50 Regressão de DD com covariável incluída. O segundo método de estimativa é a regressão com covariáveis incluídas (depois de restringir a análise ao apoio comum). Como mencionado acima, um limite potencial do estimador de DD vem da sua premissa de que não há nenhum efeito específico a grupo variante no tempo, o que significa que as tendências de desenvolvimento seriam as mesmas, independentemente da intervenção. Se não for este o caso o estimador de DD não seria válido. Para mitigar esse risco, as características do domicílio variantes no tempo podem ser incluídas no lado direito da equação de regressão (vide Jalan e Ravallion 1998).

itittitDitDDREGit XtDtDY ln (2)

X é uma variante no tempo observável que pode controlar eventuais diferenças nas trajetórias de desenvolvimento entre os dois grupos. Note-se que logaritmos são tomados da variável dependente e todas as covariáveis que são contínuas.

.2 .4 .6 .8 1Propensity Score

Untreated Treated: On support

Treated: Off support

.5 .6 .7 .8 .9 1Propensity Score

Untreated Treated: On support

Treated: Off support

31

51 Dois métodos são utilizados para estimar a Equação (2), quando a variável de resultado é uma variável binária, como nos casos de posse de veículos e uso de ônibus público. Uma abordagem é o modelo de probabilidade linear, onde a variável dependente é tratada como contínua, embora leve 0 ou 1. Um problema potencial é que as probabilidades previstas podem ser maiores do que 1 ou menores do que zero. 52 A outra abordagem é a utilização de um modelo probit. Uma vantagem deste modelo é que os valores previstos estão entre zero e um. No entanto, uma desvantagem é que a avaliação do coeficiente αDDREG se torna complexa. A magnitude do efeito de interação, ou seja, Dltt, em um modelo probit não é apenas o coeficiente do termo de interação, mas também depende das variáveis independentes (AI e Norton, 2003). Uma vez que tanto Dit como t são variáveis discretas, o efeito de interação é estimado por:

tD

XFDDREG

ˆ,ˆ

2

(3)

VI. PRINCIPAIS RESULTADOS DA ESTIMATIVA

53 Tanto o pareamento de DD simples como a regressão de DD foram realizados. Os resultados da estimativa, de modo geral, acabaram semelhantes entre si. Veja os Anexos de Tabelas para obter os resultados de estimativa completos das regressões de DD. Os principais resultados são detalhados abaixo.

Os benefícios percebidos do projeto 54 No nível subjetivo, as pessoas perceberam vários benefícios do projeto. Não surpreendentemente, nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste, a proporção de famílias que respondeu para confirmar que haviam sido beneficiados pelo projeto é de 18 a 20 pontos percentuais mais elevados no grupo de tratamento (Tabela 7). No caso do Jalapão e Nordeste, a evidência é menos clara, embora as pessoas tenham consistentemente percebido benefícios em termos de melhoria do acesso às escolas e locais de trabalho. 55 A regressão de DD mostra resultados semelhantes, em particular para o Bico do Papagaio e Sudeste. As famílias responderam que foram beneficiadas pelo projeto graças à melhoria da acessibilidade. No Jalapão e Nordeste, os resultados são menos conclusivos, mas o acesso ao trabalho parece ter melhorado significativamente.

Tabela 7: Impactos estimados sobre a acessibilidade rural


DD de média simples

Regressão de DD


Regressão de DD

Coef. Err. Padrão. Coef.

Err. Padrão. Coef.

Err. Padrão. Coef.

Err. Padrão.

Beneficiou-se de:

32

Melhoria do acesso à saúde 0,199 (0,037) *** 0,201 (0,041) *** -0,092 (0,069)

-0,083 (0,120)

Melhoria do acesso à escola 0,192 (0,036) *** 0,199 (0,040) *** 0,116 (0,067) * 0,159 (0,109) Melhor acesso ao trabalho 0,175 (0,036) *** 0,160 (0,039) *** 0,149 (0,066) ** 0,190 (0,107) * Deslocamentos pessoais mais fáceis 0,185 (0,036) *** 0,186 (0,040) *** 0,045 (0,069) 0,026 (0,119)



Acessibilidade Rural 56 Como esperado, foi constatado que a acessibilidade rural melhorou, especialmente em termos de distância e tempo de deslocamento para área povoada e o centro municipal mais próximos. Nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste, estima-se que a distância para a área povoada mais próxima foi encurtada em 6 km, e o tempo de viagem foi reduzido em 13 minutos (Tabela 8). Também foi constatado que a distância para a área povoada mais próxima nas regiões Jalapão e Nordeste essa distância reduziu em 25 km. A diferença entre os impactos medidos parece atribuível à acessibilidade rural drasticamente deteriorada em áreas das regiões Jalapão e Nordeste onde o projeto não foi implementado (Figura 4). Como o tamanho da amostra do grupo de controle nestas regiões é muito limitado, preocupações estatísticas podem, contudo, ser levantadas com respeito aos resultados. 57 Os resultados são mistos em relação ao tempo e à distância de deslocamento para se chegar à escola: ela aumentou nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste e diminuiu em Jalapão e Nordeste. Um fator possível pode estar relacionado com a política recente do governo, envolvendo a consolidação de muitas escolas rurais em escolas maiores, oferecendo ao mesmo tempo melhoria dos serviços de ônibus escolares possibilitado por melhores estradas. Na verdade, o uso de ônibus escolares públicos tem de fato aumentado nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste. Isso resultou em um aumento tanto da distância como do tempo de deslocamento para se chegar à escola entre os levantamentos de linha de base e os de acompanhamento. Esta hipótese é também consistente com o fato de que a velocidade média de deslocamento para a escola aumentou de 9,7 para 16,8 km por hora nas áreas contempladas pelo projeto nessas regiões, em oposição a um aumento menor de 10 para 14 km por hora no grupo de comparação (Figura 5). Os levantamentos não indicam nenhum impedimento para se chegar à escola devido a dificuldades de transporte. 58 Os resultados positivos mencionados acima podem ser atenuados pelo fato de que o projeto não teve como objetivo a construção de novas infraestruturas rodoviárias, mas sim garantir trafegabilidade durante todo o ano nas estradas existentes. Um possível fator de explicação é que as estradas intransitáveis no período chuvoso podem ter forçado usuários de rodovias a tomarem percursos alternativos mais longos.

Tabela 8: Impactos estimados sobre a acessibilidade rural


33


Regressão de DD


Regressão de DD

Coef. Err. Padrão. Coef.

Err. Padrão. Coef.

Err. Padrão. Coef.

Err. Padrão.

Distância (km) para: Lugar povoado mais próximo -6,07 (1,04) *** -0,37 (0,29) -25,40 (3,10) *** -2,18 (0,82) ***

Centro Municipal -3,37 (1,68) ** -0,36 (0,15) ** 1,09 (5,34) 0,19 (0,37) Hospital mais próximo -1,02 (1,70) -0,18 (0,16) -0,65 (3,27) 0,64 (0,56)

Escola 10,01 (4,96) ** 0,60 (0,19) *** -9,51 (2,37) *** -0,38 (0,45) Tempo (minutos) para: Lugar povoado mais próximo

-12,93 (6,57) ** -0,01 (0,10) -15,10 (11,08) -0,28 (0,22)

Centro Municipal -9,38 (8,94) -0,08 (0,07) -23,26 (16,90) -0,37 (0,14) *** Hospital mais próximo -3,50 (5,94) -0,11 (0,08) -11,26 (10,87) -0,01 (0,28)

Escola 15,71 (6,16) ** 0,42 (0,10) *** -4,61 (4,62) -0,14 (0,29) Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

Figura 4: Distância para a área povoada mais próxima: simples

comparação de médias


Figura5: Velocidade Média de deslocamento para Escola (Bico do Papagaio e Sudeste)


34

59 Os impactos estimados sobre a demanda por transporte permanecem obscuros. Enquanto o número de deslocamentos para comprar alimentos aumentou nas regiões Jalapão e Nordeste, ela diminuiu no Bico do Papagaio e Sudeste (Figura 6). Após a intervenção, os habitantes viajaram menos para comprar comida, mas mais para comprar outros bens no Bico do Papagaio e Sudeste (Tabela 9). 60 Possíveis fatores de explicação para estes resultados mistos incluem: (i) potencial sensibilidade sazonal da demanda por mobilidade. Na verdade, levantamentos de linha de base e de acompanhamento foram implementados durante duas épocas diferentes; (ii) ademais, um viés pode ter sido causado pela formulação da questão, a qual se focou no número de deslocamentos durante os sete dias anteriores ao levantamento.

35

Tabela 9: Impactos estimados na demanda por mobilidade



Regressão de DD

DD de média simples Regressão de DD

Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Número de viagens (nos últimos 7 dias) para:

Comprar comida -0,26 (0,06) *** -0,88 (0,17) *** 0,23 (0,07) *** 0,46 (0,36) Comprar outros bens 0,04 (0,02) ** 0,05 (0,07) 0,03 (0,03) 0,13 (0,13)

Ir para o trabalho -0,04 (0,19) 0,24 (0,21) -0,39 (0,23) * -0,86 (0,47) *

Fazer negócios 0,07 (0,05) -0,03 (0,14) -0,13 (0,31) 0,09 (0,37) Visitar amigos ou parentes -0,14 (0,06) ** 0,04 (0,13) -0,03 (0,05) -0,15 (0,25)



Figura 6: Demanda por mobilidade: número de viagens para comprar

alimentos

Escolha Modal 61 O impacto da melhoria das estradas na escolha modal de transporte dos entrevistados é muito mais clara. Mais pessoas começaram a usar os ônibus públicos e carros individuais após a melhoria (Tabela 10), possivelmente porque mais serviços de transporte público foram fornecidos ou porque a regularidade e a confiabilidade destes serviços melhorou. A posse de carro individual também aumentou. Da mesma forma, as pessoas passaram a possuir mais bicicletas em ambos os pares de regiões. Esta evolução pode ser interpretada como uma combinação do efeito direto de estradas melhoradas e o impacto indireto do crescimento da renda induzida pela melhoria de estrada. A posse de motocicleta aumentou apenas nas regiões Jalapão e Nordeste. 62 A evidência mostra que mais pessoas também começaram a usar os ônibus públicos para chegar às escolas, em particular nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste. Isto é consistente com o resultado mencionado acima de que a distância para a escola mais próxima cresceu ainda mais. Nenhum impacto sobre o uso de ônibus foi observado nas regiões Jalapão e Nordeste.

36

37

Tabela 10: Impactos Estimados na Escolha Modal



Regressão de DD


Regressão de DD

Prob. Linear. Modelo Probit

Prob. Linear. Modelo Probit

Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Coef.

Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Coef.

Err. Padrão. Coef. Err. Padrão.

Uso de ônibus público (variável dummy) para chegar em: Lugar povoado mais próximo -0,02 (0,02) 0,00 (0,02) 0,24 (0,20) -0,08 (0,03) *** -0,05 (0,06) -0,58 (0,56)

Centro Municipal 0,04 (0,03) 0,08 (0,03) ** 0,44 (0,14) *** 0,05 (0,05) 0,08 (0,08) 0,58 (0,43)

Hospital mais próximo 0,03 (0,03) 0,07 (0,03) ** 0,34 (0,15) ** 0,03 (0,04) 0,06 (0,06) 0,66 (0,55)

Escola 0,03 (0,01) *** 0,03 (0,01) ** 3,97 (0,23) *** 0,00 (0,01) 0,00 (0,00) Utilização do automóvel individual (dummy) para chegar em: Lugar povoado mais próximo 0,05 (0,02) *** 0,05 (0,02) *** 0,53 (0,23) ** 0,10 (0,03) *** 0,06 (0,06) 4,73 (0,67) ***

Centro Municipal 0,07 (0,02) *** 0,06 (0,02) ** 0,36 (0,17) ** 0,11 (0,03) *** 0,08 (0,06) 1,09 (0,56) **

Hospital mais próximo 0,04 (0,01) *** 0,08 (0,02) *** 0,45 (0,16) *** 0,23 (0,03) *** 0,15 (0,05) *** 5,88 (0,65) ***

Escola 0,07 (0,02) *** 0,04 (0,01) *** 0,72 (0,30) ** 0,15 (0,03) *** 0,08 (0,05) * 5,79 (0,75) *** Posse dos equipamentos de transporte (variável dummy):

Bicicleta 0,08 (0,04) ** 0,07 (0,04) * 0,17 (0,12) 0,12 (0,07) * -0,01 (0,10) 0,05 (0,36)

Motocicleta 0,01 (0,03) -0,01 (0,04) 0,00 (0,13) 0,15 (0,06) ** 0,13 (0,08) 0,32 (0,42)

Carro 0,04 (0,02) * 0,04 (0,03) * 0,22 (0,16) 0,07 (0,04) * 0,06 (0,06) 0,36 (0,63) Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

38

Benefício sociais 63 O impacto educacional na melhoria de estradas foi constatado como parcialmente positivo nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste. O número de meninas que frequentam a escola aumentou em 0,03 e 0,59 com base no modelo de DD de média simples e o modelo de regressão de DD, respectivamente. 20 O número de famílias que têm crianças que não podem ir à escola devido às más condições da estrada passou por um declínio estatisticamente significativo, embora o número fosse muito pequeno, mesmo antes do lançamento do projeto (Tabela 11). 64 Em contraste, os impactos sobre a frequência escolar são todos negativos no Jalapão e no Nordeste, alguns dos quais são estatisticamente significativos. A principal razão para a evolução é o aumento substancial da frequência escolar no grupo de controle, enquanto o grupo de tratamento (Figura 7) manteve-se estável em sua maior parte. 65 Os impactos na saúde não são conclusivos em todas as regiões. A maioria dos impactos estimados não são estatisticamente significativos. O número de famílias com dificuldades relacionadas a transportes para ir a hospitais diminuiu no Bico do Papagaio e no Sudeste, mas aumentou no Nordeste e Jalapão. O número de membros da família que estavam doentes durante os dois meses anteriores ao levantamento caiu de cerca de 0,3-0,4 para cerca de 0,15-0,2 em todas as regiões. Mas a tendência foi semelhante tanto para os grupos de tratamento como para os de controle, o que impediu a percepção de qualquer impacto líquido resultando do projeto rodoviário.

Tabela11: Impactos estimados em Educação e Saúde


DD de média simples Regressão de DD DD de média simples

Regressão de DD

Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Domicílio com crianças que não puderam comparecer à escola devido às condições das rodovias -0,009 (0,004) ** -0,008 (0,003) ** -0,003 (0,005) -0,0019 (0,002) Número de crianças no domicílio que frequentam a escola:

Total 0,28 (0,11) ** 0,43 (0,19) ** -0,74 (0,20) *** -0,59 (0,41)

Meninos 0,03 (0,07) 0,16 (0,18) -0,24 (0,14) * -0,21 (0,46)

Meninas 0,03 (0,07) *** 0,59 (0,18) *** -0,51 (0,10) *** -1,23 (0,43) ***

Pré-escola 0,03 (0,04) 0,15 (0,13) -0,09 (0,06) -0,51 (0,42)

Escola primária 0,15 (0,11) 0,14 (0,17) -0,42 (0,17) ** -0,72 (0,39) *

20 De fato, o número absoluto de meninas que frequentam escolas diminuiu tanto no grupos de tratamento

como nos grupos de controle, mas a redução foi menor no grupo de tratamento do que no grupo controle. Isso

pode estar relacionado ao fato de que o número total de crianças de 5 a 9 anos tem diminuído no Tocantins

(IBGE 2012).

39

Ensino Médio -0,01 (0,04) 0,24 (0,14) * -0,16 (0,06) *** -0,25 (0,28)

Universidade 0,00 (0,01) 0,00 (0,05) 0,04 (0,02) ** 0,18 (0,11) domicílio tendo dificuldade de chegar ao hospital devido às condições das rodovias -0,008 (0,007) -0,005 (0,007) 0,07 (0,02) *** 0,04 (0,03) Número de membros no domicílio que estavam doentes (último 2 meses) -0,05 (0,07) 0,08 (0,18) -0,17 (0,14) -0,19 (0,56)

Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%,

5% e 1%, respectivamente.

Figura 7: (Frequência escolar) Comparação de médias simples no número médio de moradores que frequentaram Instituições de Ensino

(Bico do Papagaio e Sudeste)

Benefícios econômicos: emprego e renda 66 Foi constatado que a intervenção rodoviária rural teve um impacto positivo na criação de emprego. Mas a significância estatística desses impactos varia de acordo com os métodos de estimativa, e o setor econômico que se beneficia do projeto varia de acordo com a estrutura econômica regional. O pareamento de DD de média simples mostra que o emprego agrícola aumentou nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste (Tabela 12) em 17%. 21 Esta tendência específica pode ser ligada a um número

21 Enquanto o efeito marginal estimado é de 0,206 pessoas, a média da amostra do número de membros do agregado domiciliar que trabalham na agricultura é de 1,13.

40

relativamente grande de pessoas envolvidas na agricultura nessas regiões. 22 Numericamente, isso significa que o projeto contribuiu para a criação de cerca de 220 postos de trabalho em 110 comunidades com cerca de 4.500 pessoas. A significância estatística desse desenvolvimento desapareceu na regressão de DD, mas o valor de p do coeficiente de emprego na agricultura permanece relativamente elevado em 0,113, o que indica um impacto positivo provável na melhoria de estradas no emprego agrícola no Bico do Papagaio e Sudeste. Não há nenhuma indicação clara de criação de empregos em outros setores nessas regiões. 67 Nas regiões Jalapão e Nordeste, o número de empregos aumentou no setor de serviços e setores públicos, os quais são relativamente grandes nessas regiões.23 Mais uma vez, os resultados de regressão de DD não têm significância estatística no nível convencional. Da mesma forma, no entanto, o valor de p é relativamente alto para empregos no setor público em 0,162. 68 Por fim, de acordo com o pareamento de DD de médias, estima-se um aumento de rendimento mensal domiciliar de R$ 100, ou cerca de US$ 67, nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste, em razão da melhoria da acessibilidade rural. A regressão de DD mostra um impacto menor, com um coeficiente de 0,17, sendo que o impacto marginal é estimado em R$ 72,4, ou US$ 48. De fato, o rendimento das famílias tende a aumentar, independentemente do projeto, mas o aumento foi maior em áreas onde o projeto foi implementado (Figura 8). 69 Em contraste, o impacto sobre o lucro não é claro nas regiões Jalapão e o Nordeste. O impacto líquido medido é negativo; a mudança de renda foi menor no grupo de tratamento do que no grupo de controle, sem, no entanto, nenhuma significância estatística.

Tabela 12: Impactos estimados no Emprego e Renda Familiar



Regressão de DD DD de média simples

Regressão de DD

Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Coef. Err. Padrão. Número de membros do domicílio trabalhando (em tempo integral) em:

Agricultura 0,21 (0,07) ** 0,30 (0,19) -0,08 (0,11) -0,59 (0,56)

Indústria 0,00 (0,00) 0,02 (0,02) 0,01 (0,01) 0,03 (0,03)

Comércio 0,02 (0,01) 0,07 (0,06) 0,03 (0,02) 0,05 (0,19)

Serviços 0,00 (0,01) -0,01 (0,04) 0,03 (0,01) ** 0,10 (0,08)

Setor público 0,00 (0,03) 0,11 (0,12) 0,14 (0,07) ** 0,51 (0,37) Renda familiar no último mês (BRL) 100,40 (35,86) *** 0,17 (0,10) * -45,96 (83,85) 0,03 (0,24)

Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

Figura 8: Renda domiciliar mensal: comparação de médias simples

22 Enquanto o número de membros do domicílio que trabalham na agricultura foi de 1,2 no Bico do Papagaio e Sudeste, ele foi de cerca de 0,9 no Jalapão e do Nordeste. 23 O número de membros do domicílio atuando no serviço público foi de 0,2, em média, que é maior do que no Bico do Papagaio e no Sudeste (ou seja, 0,1).

41


VII. DISCUSSÃO

Teste de robustez 70 Como mencionado anteriormente, a verificação da robustez dos resultados acima usando diferentes métodos é importante, uma vez que as avaliações de impacto são, às vezes, sensíveis a especificações empíricas. Para a avaliação presente, o estimador de variável instrumental (IV) foi usado para verificar a robustez,24 mas foi aplicada apenas para o primeiro grupo (Bico do Papagaio e Sudeste) nos casos em que a informação requerida estava disponível (notadamente, a localização detalhada das obras do projeto). O principal desafio para estimar a equação (2) é a endogeneidade entre a localização do projeto, ou seja, Dit. Em teoria, os instrumentos devem ser independentes das variáveis de resultado, mas relevantes para a decisão de localização do projeto. 71 Existem várias formas de construção de instrumentos na literatura. Chandra e Thompson (2000), ao analisar o impacto das rodovias interestaduais dos EUA sobre os lucros das empresas, argumentaram que os municípios não metropolitanos servidos por rodovias foram planejados para receberem a nova rodovia como um benefício exógeno, pois o primeiro objetivo da rodovia interestadual era ligar áreas metropolitanas. Banerjee et al. (2012) aplicaram o mesmo conceito para o caso das ferrovias chinesas, calculando a distância entre municípios e linhas retas que unem as cidades históricas e portos. 25 Gibson e Rozelle (2003) utilizaram, como um instrumento, o momento em que o sistema rodoviário nacional penetrou em cada distrito na Papua Nova Guiné, demonstrando que a proximidade da comunidade à rodovia resultou em uma maior probabilidade de receber uma rodovia secundária. 72 Dois instrumentos foram construídos para verificar a robustez dos resultados acima na presente avaliação de modo a avaliar se poderia haver uma correlação entre a localização das obras nas rodovias rurais e a proximidade com redes federais e estaduais de estradas pavimentadas existentes, como discutido por Gibson e Rozelle (2003): (i) a distância entre cada comunidade e a rodovia estadual pavimentada mais próxima antes do projeto; e (ii) uma variável dummy que representa a existência de uma rodovia estadual pavimentada em cada município. A informação é baseada em informações sobre a rede rodoviária do estado antes de 2005, pouco antes de as obras de construção civil iniciarem, para evitar mais endogeneidade entre os trabalhos de localização e as variáveis de resultado. Deve-se notar que, durante o período de

24 Quando a variável de resultado é um binário, o modelo probit de variável instrumental é usado. 25 No contexto da estimativa do painel dinâmico, características desfasadas do domicílio também podem ser utilizadas como um conjunto de instrumentos (Dercon et al. 2008).

42

intervenção, o Governo não só investiu em estradas rurais, mas também aprimorou rodovias estaduais. 73 Ambas (ou seja, a distância da estrada estadual pavimentada mais próxima antes do início do projeto e a variável dummy representando a existência de uma rodovia estadual asfaltada) foram constatadas como válidas, com sinais contrários às expectativas anteriores. A Tabela 13 mostra o resultado de regressão da primeira fase com a renda domiciliar sendo usada como uma variável de resultado. Tudo indica que uma comunidade está mais propensa a receber intervenção da estrada rural se não tiver um bom acesso à rede rodoviária principal do estado. Isso pode ser compatível com o objetivo do projeto, em Tocantins, que se concentrou em particular nas comunidades atrasadas e remotas situadas em pontos críticos ao longo da rede viária municipal. Este resultado tende a demonstrar que as localizações de melhoria das estradas rurais são suscetíveis de se basear no nível da sua conectividade com estradas estaduais ou federais. 74 Estatisticamente, os dois instrumentos têm coeficientes significativamente negativos, possivelmente sugerindo que as obras de construção civil foram implementadas anteriormente nas áreas onde a conectividade viária era pior. A evidência indica que a probabilidade de ter construções executadas na fase anterior do projeto era alta quando um município não dispunha de nenhuma rodovia estadual pavimentada. A obra era igualmente suscetível de se iniciar mais cedo se uma comunidade estivesse localizada longe da rede rodoviária estadual pavimentada. Foi constatado que estes instrumentos são válidos no sentido de que eles podem ser tratados como variáveis excluídas e não são correlacionadas com os termos de erro. Tanto o teste de restrições de sobreidentificação de Sagan como as estatísticas de teste de exogeneidade de Hausman são mostrados para cada resultado de regressão no Anexo de Tabelas. 75 Os resultados da estimativa IV são amplamente consistentes com os resultados da regressão (Tabela 14). A acessibilidade Rural para uma área povoada provavelmente seria melhorada, mas não para uma escola. O uso geral do transporte público aumentou, assim como o uso de carros individuais. O impacto sobre a posse de automóveis individuais, no entanto, desapareceu. Houve um impacto positivo visível na frequência escolar das estudantes. Em contraste com o resultado de DD acima, a estimativa IV indica que o projeto pode ter resultado num aumento dos postos de trabalho no setor de serviços e no setor público. 76 Embora existam impactos econômicos, eles podem ser estatisticamente fracos. A regressão de DD estimou que um coeficiente significativo de renda domiciliar aumenta apenas nas regiões Bico do Papagaio e Sudeste. Quando avaliadas as médias amostrais, o efeito marginal é avaliado em R$ 59,8, com um desvio-padrão de 36,5. Isto é menor do que a estimativa anterior, mas mais ou menos consistente. 77 Quanto ao emprego, a importância do impacto nos empregos agrícolas desapareceu em ambos os pares de regiões. No entanto, o valor de p do coeficiente de emprego na agricultura continua a ser relativamente alto, em 0,113, no caso do Bico do Papagaio e no Sudeste. Da mesma forma, nas regiões Jalapão e Nordeste, o valor de p é relativamente alto para empregos no setor público, a 0,162. Estes dados são consistentes com as estimativas de pareamento de DD simples acima.

Tabela 13: Regressão da Primeira fase da Estimativa IV da Renda Familiar

43

Variável dependente = D Coef. Err. Padrão.

Município como estrada pavimentada -0,384 (0,069) *** Em distância para rodovia estadual pavimentada -0,030 (0,005) ***

Em tamanho do domicílios -0,026 (0,043)

Parcela de adultos -0,042 (0,088)

Sexo do chefe de família: Masculino -0,036 (0,051) Grau de instrução do chefe de família: Elementar -0,018 (0,036) Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,026 (0,062) Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,042 (0,128)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,040 (0,053) Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,141 (0,049) ***

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,034 (0,032) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,113 (0,052) ** Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 0,070 (0,038) *

Uso do gás para cozinhar -0,059 (0,037)

Uso de energia para a iluminação -0,057 (0,053)

Uso de água da torneira para cozinhar -0,110 (0,033) ***

constante 1,388 (0,161) ***

Obs. 859

R-quadrado 0,15

F-stat 10,67 Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

Tabela 14: Resultados de Estimativa IV/Probit MQO

Variável dependente OLS IV ou IV probit

Coef. Err. Pd.

Acessibilidade Rural

Distância para:

Área povoada -2,414 (1,004) **

Capitais Municipal -0,536 (0,628)

Hospital -0,631 (0,671)

Escola 2,550 (0,727) ***

Tempo de viagem para:

Área povoada 0,274 (0,417)

Capitais Municipal -0,146 (0,242)

Hospital -0,438 (0,281)

Escola 1,007 (0,297) ***


Número de viagens para:

Comprar comida -1,239 (0,472) ***

Comprar produtos 0,105 (0,167)

Ir para o trabalho 0,785 (0,602)

Fazer negócios -0,295 (0,469)

Visitar amigos/parentes -0,156 (0,383)

44

Uso de ônibus público para chegar:

Área povoada 1,015 (0,712)

Capitais Municipal 1,298 (0,493) ***

Hospital 1,675 (0,521) ***

Escola A utilização de veículos para atingir:

Área povoada 1,365 (0,796) *

Capitais Municipal 0,170 (0,530)

Hospital -0,427 (0,518)

Escola 1,707 (0,928) * Posse dos equipamentos de transporte

Bicicleta 0,366 (0,399)

Motocicleta 0,508 (0,398)

Veículo -0,168 (0,525)

Educação

Número de alunos

Tudo 1,003 (0,608) *

Meninos 0,739 (0,533)

Meninas 0,878 (0,535) *

Pré-escola -1,191 (0,437) ***

Elementar -0,261 (0,519)

Secundário 0,334 (0,458)

Universidade -0,007 (0,165)

Saúde Número de doentes no domicílio -0,613 (0,500)

Benefícios econômicos Número de membros domicílio envolvidos em:

Agricultura 0,098 (0,671)

Indústria 0,057 (0,062)

Comércio 0,109 (0,185)

Serviço 0,321 (0,151) **

Setor público 0,950 (0,371) ***

Renda familiar mensal 0,290 (0,223) Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

Implicações de políticas de Investimento 78 Os resultados da estimativa acima têm várias implicações políticas importantes. Primeiro, eles indicam que a melhoria das estradas rurais têm tido certo impacto nos resultados do desenvolvimento em algumas áreas, como exemplificado pela transferência da escolha modal de transporte ou aumento da frequência escolar de meninas. Enquanto isso, os impactos econômicos em domicílios, tais como a criação de emprego e de renda familiar, têm se provado serem mais fracos, embora com um impacto global positivo. 79 Além disso, os resultados da avaliação de impacto poderiam ser usados para a análise de custo e benefício de intervenções rodoviárias rurais, para os quais a adequação da abordagem tradicional de avaliação com relação a benefícios para o

45

usuário da estrada é limitada. No caso de Tocantins, a renda familiar mensal aumentou cerca de US$ 40-US$ 70, em média. Em um aumento de US$ 40 por família e mês, em uma abordagem conservadora e, em um pressuposto econômico razoável, 26 investimentos em rodovias rurais tornam-se justificáveis quando se atende a mais de 80 famílias, atingindo uma taxa interna de retorno de 12 por cento. O gráfico abaixo (Figura 9) ilustra a taxa interna de retorno em relação ao número de beneficiários ao longo de cada trecho da estrada. Embora esta descoberta seja interessante, este aspecto não deve ser visto como o único motivador para a concepção de uma política de investimentos em transportes, pois outros elementos — por exemplo, desenvolvimento econômico e perspectivas de benefícios sociais, que muitas vezes não são mensurados quantitativamente — podem também ser levados em conta para justificar investimentos específicos.

Figura 9: Índice de retorno e o número de beneficiários

80 Por fim, os resultados da avaliação de impacto mostram que a melhoria dos transportes deve ser coordenada com outras políticas setoriais. Por exemplo, foi constatado que o projeto aumentou o número de crianças que frequentam a escola, em um número estimado de 300 crianças em 1.100 domicílios entrevistados27 (com o resultado do pareamento de DD, a magnitude do impacto é estimada em 0,284 por família). A capacidade estudantil deve ser aumentada para contemplar este impacto, pois sem tal capacidade adequada, os benefícios sociais de melhoria das estradas rurais provavelmente seriam compensado pela menor qualidade da educação. Da mesma forma, a melhoria da política de transportes públicos deve ser coordenada: evidências mostram que o uso de ônibus públicos aumentou após a conclusão do projeto. De acordo com as estimativas de pareamento de DD simples, a probabilidade de se usar um ônibus para chegar a uma área povoada aumentaria em 3,2%.

Lições aprendidas para melhorar a elaboração da avaliação de impacto 81 A implementação da presente avaliação de impacto trouxe lições metodológicas e práticas. Em primeiro lugar, é essencial definir e manter um grupo de controle representativo para realizar uma avaliação rigorosa de um projeto ou programa. No presente exercício, os levantamentos domiciliares foram realizados somente onde obras civis foram planejadas, pelas razões mencionadas acima. A comparação de pipeline de retro ajuste (retrofit pipeline) só funcionou parcialmente, resultando em

26 Supõe-se que a vida do projeto é de 30 anos. O custo médio do investimento é de cerca de US$ 267,000 por intervenção rodoviária. Note que cada estrada pode ter entre quatro e cinco obras de construção civil, incluindo pontes e bueiros. O custo de manutenção é assumido como sendo 1,5% do custo de investimento inicial. 27 Com o resultado da regressão de DD, o efeito marginal é estimado em 0.147 por domicílio.

-20%

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0 25 50 75 100 125 150

Inte

rnal

rat

e o

f re

turn

Number of households along a project road

46

uma amostra de tamanho desequilibrado entre os grupos de tratamento e os de controle. No Jalapão e no Nordeste, o grupo de controle apresentou apenas 60 famílias, muito menos do que o grupo de tratamento, constituído por 360. 82 Manter a comparabilidade entre os grupos de tratamento e os de controle também é essencial para evitar distorções na comparação. Na fase de elaboração, cada comunidade de tratamento deve ser pareada com uma comunidade de controle localizada dentro do mesmo município e compartilhar características semelhantes, por uma questão de comparabilidade. Lacunas importantes podem aparecer no decurso da avaliação, se, em longo prazo – como é passível de ocorrer em tais exercícios – os grupos de controle acabarem se beneficiando da melhoria das estradas. Além disso, é importante coletar tantos observáveis quanto possível, num esforço de controlar a potencial heterogeneidade dos dois grupos. No caso de Tocantins, os dados mostram claramente que existem diferenças significativas nas características domiciliares entre os grupos de tratamento e os de controle, principalmente porque a amostra do grupo de controle foi limitada a uma das duas regiões, tanto no primeiro como no segundo grupo. No presente caso, um método de pareamento de DD foi usado para controlar a diferença nas características entre grupos. 83 É igualmente importante assegurar a comparabilidade entre os valores dos levantamentos de linha de base e dos de acompanhamento. Em teoria, as famílias ou comunidades idênticas deveriam ter sido entrevistadas antes e depois das intervenções ao desenvolver dados em painel. Na presente avaliação, os levantamentos de acompanhamento não poderiam ser aplicados nos mesmos domicílios e a localização dos domicílios entrevistados para a linha de base não foi documentada. Em consequência disso, a avaliação não se baseia em dados em painel, o que é considerado uma falha de projeto significativa, já que complica a comparabilidade intertemporal. Uma melhoria na avaliação do impacto futuro pode ser alcançada através do registro de identificação dos domicílios e/ou georreferências dos domicílios entrevistados. 84 O momento dos levantamentos de acompanhamento também é um aspecto crucial: embora os resultados diretos e físicos, como o tempo de deslocamento para o hospital mais próximo, podem ser observados imediatamente após a conclusão do projeto, pode levar algum tempo para se observar outros resultados indiretos, impactos socioeconômicos, como a criação de emprego e impactos positivos em saúde. Seria útil realizar vários levantamentos de acompanhamento em longo prazo, embora a avaliação de mais longo prazo também corra o risco de perder parte do grupo de controle, pelas razões evocadas acima. 85 A coordenação entre os gestores das obras e da equipe responsável pela avaliação de impacto é essencial para garantir o cronograma e a localização adequada dos levantamentos. Na verdade, o cronograma dos trabalhos deve muitas vezes se adaptar a determinadas restrições de campo (atrasos devido a procedimentos administrativos ou condições meteorológicas, relocação de obras, etc.). Na presente avaliação, mesmo informações básicas como a localização das obras e cronograma nem sempre foram disponibilizadas a tempo. 86 Os questionários utilizados para as entrevistas devem ser extremamente bem concebidos e personalizados para o desenho e contexto específico do projeto. Por exemplo, embora perguntas sobre a distância ou o tempo decorrido com o deslocamento para uma determinada atividade pareceu pertinente a priori; em

47

retrospectiva, o questionário deveria ter se centrado no número de impedimentos ao deslocamento devido ao mau tempo nos últimos seis a 12 meses (para cobrir sazonalidade). Este tipo de pergunta teria sido mais eficaz, tendo em vista alcançar a melhoria local em estradas rurais, permitindo o transporte durante o ano inteiro. Além disso, em retrospecto, os entrevistados ofereceram respostas muito subjetivas, quando questionados sobre distâncias. Outras questões, como as relacionadas com doença, parecem ter pouca influência sobre o projeto. Como alternativa, uma pergunta sobre a frequência de cuidados médicos não recebidos devido a problemas de transporte teria sido mais pertinente. 87 Por fim, na fase de análise, vale a pena testar várias técnicas de estimativa diferentes para verificar a robustez dos resultados. Em certos casos, diferentes técnicas podem gerar resultados potencialmente diferentes, enquanto em outros casos os resultados poderão não ser diferentes, independentemente do método aplicado. É importante manter a flexibilidade na coleta de dados para permitir a aplicação de várias técnicas analíticas. No caso de Tocantins, valeu a pena o esforço para encontrar os instrumentos adequados para realizar a estimativa IV, que é baseada em configurações empíricas completamente diferentes dos estimadores de DD. 88 O presente exercício demonstrou que as avaliações de impacto dos projetos de transporte destinadas a melhorar a acessibilidade são viáveis, embora difíceis de implementar. Olhando para o futuro, o desafio de projetar uma metodologia de avaliação de impacto para projetos que buscam melhorar grandes obras rodoviárias existentes (como a recuperação e/ou melhoria de estradas nacionais, que constituem uma parte importante do portfólio do Banco no setor dos transportes) permanece na agenda.

VIII. CONCLUSÃO

89 Muitos moradores rurais ainda têm acesso limitado a uma boa infraestrutura rodoviária no mundo em desenvolvimento. Uma vasta gama de impactos sociais e econômicos pode surgir do desenvolvimento da estrada rural, desde melhorias físicas de conectividade (ou seja, menores distâncias e tempos de viagem) aos impactos econômicos de longo prazo, tais como a criação de emprego e melhoria do bem-estar. 90 O presente trabalho revisitou a questão dos benefícios econômicos e sociais relacionados com o desenvolvimento de rodovias rurais. Usando dados de levantamentos domiciliares em Tocantins, três técnicas de estimativa diferentes são aplicadas para verificar a validade dos resultados: pareamento de DD, regressão de DD e estimadores IV.

91 No geral, a análise mostra que uma melhor conectividade de estrada rural mudou as escolhas da população no que diz respeito a modos de transporte. Após a intervenção da estrada rural, os membros das comunidades impactadas começaram a usar cada vez mais os ônibus públicos e carros individuais. Além disso, as evidências indicam que o projeto aumentou a frequência escolar, principalmente para as meninas. Embora estatisticamente fraco em termos relativos, a avaliação indica que o projeto contribuiu para o aumento da renda domiciliar e a criação de mais postos de trabalho agrícola em certas regiões. Uma vez que alguns impactos exigem períodos

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de gestação mais longos, levantamentos e análises de acompanhamento serão necessários para capturar de forma mais precisa os valores de todo o conjunto de impactos.

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World Bank. 2009 World Development Report: Reshaping Economic Geography.

Washington, DC: World Bank.

50

X. ANEXO DE TABELAS

Tabela 15: Regressão de DD (1)

Distância para:

Área povoada Capitais Municipal Hospital Escola

D -0,215 (0,198) 0,454 (0,066) *** 0,338 (0,074) *** -0,125 (0,113)

T -0,967 (0,213) *** -0,275 (0,111) ** -0,192 (0,124) -0,112 (0,149)

D*T -0,369 (0,289) -0,357 (0,152) ** -0,184 (0,165) 0,600 (0,190) ***

em tamanho de domicílio -0,145 (0,192) 0,290 (0,114) ** 0,207 (0,118) * 0,001 (0,131)

Parcela de adultos 0,408 (0,407) 0,251 (0,217) 0,122 (0,229) 0,682 (0,265) ***

Sexo do chefe de família: Masculino 0,534 (0,211) ** -0,271 (0,133) ** -0,285 (0,142) ** -0,390 (0,147) *** Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,335 (0,170) ** 0,139 (0,090) -0,048 (0,092) -0,149 (0,110) Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,011 (0,298) 0,108 (0,163) 0,041 (0,173) 0,093 (0,188) Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,054 (0,643) 0,411 (0,333) 0,110 (0,373) 0,101 (0,409)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,297 (0,243) 0,070 (0,138) 0,011 (0,132) 0,200 (0,153) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,086 (0,228) 0,001 (0,128) -0,149 (0,127) -0,300 (0,144) **

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,064 (0,153) -0,005 (0,079) -0,040 (0,085) 0,033 (0,097) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,351 (0,216) * 0,074 (0,114) -0,011 (0,107) 0,174 (0,136) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,441 (0,208) ** -0,322 (0,118) *** -0,383 (0,138) *** -0,070 (0,137)

Uso do gás para cozinhar -0,339 (0,192) * 0,087 (0,104) -0,102 (0,125) -0,253 (0,124) **

Uso de energia para a iluminação -0,876 (0,242) *** -0,377 (0,129) *** -0,342 (0,130) *** -0,575 (0,148) ***

Uso de água da torneira para cozinhar 0,752 (0,158) *** 0,131 (0,087) 0,066 (0,093) -0,557 (0,101) ***

Constante -0,348 (0,608) 2,503 (0,335) *** 2,948 (0,370) *** 0,444 (0,415)

Obs. 2064 2064 2064 2064

R-quadrado 0,063 0,059 0,054 0,075

F-stat 8,85 9,09 7,91 10,37 Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente

51

.


Tempo de deslocamento para:

Área povoada Capitais Municipais Hospital Escola

D 0,496 (0,066) *** 0,426 (0,050) *** 0,362 (0,053) *** 0,003 (0,072)

T -0,204 (0,069) *** 0,020 (0,055) 0,088 (0,056) 0,194 (0,080) **

D*T -0,009 (0,100) -0,081 (0,071) -0,109 (0,076) 0,416 (0,102) ***

em tamanho de domicílio 0,060 (0,065) 0,079 (0,049) * 0,050 (0,053) 0,002 (0,070)

Parcela de adultos 0,099 (0,139) -0,017 (0,100) -0,056 (0,111) 0,307 (0,146) **

Sexo do chefe de família: Masculino 0,222 (0,070) *** 0,066 (0,056) 0,028 (0,061) -0,046 (0,083) Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,000 (0,061) 0,082 (0,042) ** 0,001 (0,043) -0,134 (0,060) ** Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,284 (0,105) *** -0,077 (0,074) -0,212 (0,087) ** -0,231 (0,097) ** Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,417 (0,226) * -0,113 (0,173) -0,375 (0,196) * -0,333 (0,228)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,108 (0,085) -0,061 (0,061) -0,006 (0,067) 0,026 (0,089) Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,088 (0,078) -0,120 (0,055) ** -0,203 (0,062) *** -0,212 (0,077) ***

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,100 (0,053) ** -0,034 (0,037) 0,011 (0,042) 0,074 (0,053) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,154 (0,075) ** -0,167 (0,051) *** -0,177 (0,055) *** -0,140 (0,077) * Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,062 (0,067) -0,242 (0,052) *** -0,178 (0,057) *** -0,081 (0,069)

Uso do gás para cozinhar -0,078 (0,062) -0,011 (0,047) 0,027 (0,053) -0,110 (0,063) *

Uso de energia para a iluminação -0,302 (0,080) *** -0,287 (0,060) *** -0,281 (0,067) *** -0,372 (0,084) ***

Uso de água da torneira para cozinhar 0,003 (0,052) -0,099 (0,038) *** -0,181 (0,043) *** -0,439 (0,054) ***

constante 3,384 (0,209) *** 4,068 (0,161) *** 4,171 (0,173) *** 2,861 (0,225) ***

Obs. 1.375 1.976 1.908 1.946

R-quadrado 0,216 0,208 0,091 0,159

52

F-stat 23,48 30,05 10,25 22,03 Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.



Comprar comida

Comprar produtos

Ir para o trabalho Fazer negócios Visitar amigos/parentes

D 0,494 (0,129) *** -0,036 (0,060) -0,154 (0,163) -0,109 (0,101) 0,063 (0,093)

T -0,155 (0,140) -0,125 (0,053) ** -0,926 (0,180) *** 0,109 (0,119) -0,013 (0,097)

D*T -0,885 (0,169) *** 0,047 (0,069) 0,237 (0,213) -0,031 (0,144) 0,035 (0,126)

em tamanho de domicílio 0,145 (0,111) 0,125 (0,043) *** 0,189 (0,133) 0,229 (0,093) ** -0,054 (0,080)

Parcela de adultos 0,258 (0,240) 0,281 (0,099) *** -0,600 (0,278) ** 0,420 (0,208) ** -0,002 (0,165)

Sexo do chefe de família: Masculino 0,245 (0,138) * 0,050 (0,056) -0,794 (0,129) *** -0,155 (0,094) * 0,001 (0,093) Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,008 (0,094) 0,065 (0,034) * 0,146 (0,111) 0,204 (0,074) *** 0,043 (0,071) Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,032 (0,167) 0,046 (0,059) 0,804 (0,239) *** 0,269 (0,155) * 0,142 (0,142) Grau de instrução do chefe de família: Universidade 0,263 (0,371) 0,121 (0,168) 0,415 (0,465) 0,497 (0,355) 0,651 (0,385) *

Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,183 (0,135) 0,016 (0,055) 0,267 (0,168) 0,017 (0,108) -0,009 (0,107) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,150 (0,128) 0,032 (0,049) -0,082 (0,154) 0,129 (0,102) -0,242 (0,100) **

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,129 (0,088) 0,059 (0,033) * 0,102 (0,109) -0,075 (0,071) -0,036 (0,065) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,200 (0,120) * -0,048 (0,051) -0,042 (0,142) 0,046 (0,095) 0,054 (0,092)

53

Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 0,064 (0,114) -0,008 (0,047) 0,153 (0,150) -0,220 (0,097) ** 0,049 (0,087)

Uso do gás para cozinhar 0,029 (0,107) -0,001 (0,042) 0,178 (0,140) 0,015 (0,096) 0,063 (0,083)

Uso de energia para a iluminação 0,013 (0,127) -0,023 (0,051) 0,238 (0,159) -0,133 (0,102) 0,044 (0,102)

Uso de água da torneira para cozinhar -0,180 (0,089) ** -0,013 (0,035) -0,008 (0,115) 0,209 (0,075) *** -0,015 (0,065)

constante -4,252 (0,357) *** -4,860 (0,140) *** -2,299 (0,425) *** -4,617 (0,294) *** -4,098 (0,252) ***

Obs. 2.064 2.064 2.064 2.064 2.064

R-quadrado 0,053 0,013 0,062 0,021 0,011

F-stat 7,11 1,17 8,02 2,29 1,09 Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.


Ônibus para área povoada

Ônibus para a capital municipal

Probabilidade Linear Probit


D 0,046 (0,017) *** 0,296 (0,120) ** 0,071 (0,024) *** 0,265 (0,094) ***

T -0,017 (0,015) -0,322 (0,180) * -0,046 (0,024) * -0,311 (0,126) **

D*T -0,0006 (0,0213) 0,238 (0,199) 0,081 (0,032) ** 0,442 (0,144) ***

em tamanho de domicílio 0,001 (0,016) -0,003 (0,119) 0,009 (0,023) 0,036 (0,090)

Parcela de adultos -0,017 (0,033) -0,132 (0,254) -0,071 (0,048) -0,272 (0,190)

Sexo do chefe de família: Masculino 0,000 (0,017) 0,016 (0,133) -0,008 (0,027) -0,004 (0,105) Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,010 (0,013) 0,073 (0,097) -0,017 (0,020) -0,075 (0,075) Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,028 (0,020) -0,286 (0,231) -0,093 (0,031) *** -0,422 (0,158) *** Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,063 (0,015) *** -0,112 (0,052) ** -0,590 (0,371)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,004 (0,018) 0,053 (0,142) -0,013 (0,029) -0,042 (0,107)

54

Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,040 (0,017) ** -0,334 (0,128) *** -0,032 (0,027) -0,121 (0,099)

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,004 (0,012) -0,028 (0,090) -0,021 (0,018) -0,077 (0,069) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,003 (0,018) 0,025 (0,111) -0,029 (0,026) -0,102 (0,089) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,003 (0,014) -0,031 (0,132) -0,041 (0,021) * -0,177 (0,099) *

Uso do gás para cozinhar 0,021 (0,014) 0,213 (0,117) * 0,018 (0,021) 0,080 (0,090)

Uso de energia para a iluminação -0,041 (0,017) ** -0,297 (0,114) *** -0,018 (0,028) -0,065 (0,101)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,034 (0,012) *** 0,285 (0,089) *** 0,042 (0,018) ** 0,172 (0,071) **

constante 0,088 (0,050) * -1,411 (0,368) *** 0,264 (0,075) *** -0,659 (0,288) **

Obs. 2.064 2.036 2.064 2.064

R-quadrado 0,032 0,044

F-stat 5,53 6,84

Pseudo-R2 0,065 0,050

Wald-stat 69,93 90,86

Z-stat para efeito de interação (média & std.dev.) 0,604 (0,107) 2,761 (0,214) Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.


Ônibus para o hospital

Ônibus para a escola



D 0,077 (0,023) *** 0,325 (0,098) *** 0,016 (0,009) * 0,362 (0,204) *

T -0,010 (0,023) -0,132 (0,130) -0,005 (0,006) -3,651 (0,182) ***

D*T 0,066 (0,031) ** 0,342 (0,148) ** 0,027 (0,012) ** 3,969 (0,234) ***

em tamanho de domicílio 0,014 (0,022) 0,063 (0,091) 0,004 (0,010) 0,076 (0,167)

Parcela de adultos -0,040 (0,047) -0,154 (0,193) 0,003 (0,017) 0,028 (0,333)

Sexo do chefe de família: Masculino -0,001 (0,026) 0,020 (0,106) -0,002 (0,010) -0,011 (0,212)

55

Grau de instrução do chefe de família: Elementar -0,011 (0,019) -0,051 (0,076) -0,012 (0,008) -0,187 (0,126) Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,080 (0,029) *** -0,393 (0,159) ** -0,030 (0,008) *** Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,134 (0,039) *** -0,914 (0,451) ** -0,028 (0,008) ***

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,004 (0,027) 0,020 (0,110) 0,001 (0,012) 0,000 (0,203) Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,045 (0,026) * -0,179 (0,101) * -0,013 (0,012) -0,208 (0,183)

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,015 (0,017) -0,058 (0,070) 0,010 (0,007) 0,199 (0,140) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,035 (0,025) -0,126 (0,090) 0,009 (0,011) 0,186 (0,171) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,035 (0,021) * -0,156 (0,101) -0,013 (0,008) -0,316 (0,209)

Uso do gás para cozinhar 0,028 (0,021) 0,128 (0,092) -0,010 (0,006) * -0,355 (0,217) *

Uso de energia para a iluminação -0,019 (0,026) -0,069 (0,101) 0,012 (0,010) 0,260 (0,169)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,010 (0,017) 0,054 (0,072) -0,008 (0,007) -0,177 (0,136)

constante 0,203 (0,070) *** -0,917 (0,287) *** 0,009 (0,030) -2,451 (0,555) ***

Obs. 2.064 2.064 2.064 1.882


F-stat 6,35 2,91

Pseudo-R2 0,050 0,102

Wald-stat 85,74 3.361,7



Carro para área povoada

Carro para o capital municipal



D 0,002 (0,012) 0,092 (0,142) 0,013 (0,015) 0,100 (0,128)

56

T -0,043 (0,014) *** -0,524 (0,198) *** -0,024 (0,018) -0,158 (0,140)

D*T 0,050 (0,017) *** 0,527 (0,227) ** 0,059 (0,023) ** 0,363 (0,172) **

em tamanho de domicílio -0,007 (0,012) -0,123 (0,153) 0,014 (0,016) 0,100 (0,112)

Parcela de adultos 0,055 (0,027) ** 0,645 (0,337) * 0,110 (0,034) *** 0,804 (0,234) ***

Sexo do chefe de família: Masculino -0,012 (0,012) -0,150 (0,173) 0,004 (0,020) 0,057 (0,133) Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,025 (0,009) *** 0,348 (0,139) ** -0,002 (0,014) -0,049 (0,098) Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,044 (0,021) ** 0,533 (0,216) ** 0,053 (0,031) * 0,293 (0,160) * Grau de instrução do chefe de família: Universidade 0,150 (0,072) ** 1,028 (0,331) *** 0,117 (0,077) 0,489 (0,287) *

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,010 (0,011) 0,113 (0,154) 0,003 (0,016) 0,015 (0,125) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,004 (0,012) 0,044 (0,142) 0,025 (0,016) 0,185 (0,120)

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,019 (0,009) ** 0,236 (0,119) ** 0,024 (0,012) ** 0,181 (0,091) ** Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,016 (0,009) * 0,303 (0,174) * 0,025 (0,014) * 0,247 (0,136) * Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 0,022 (0,015) 0,211 (0,132) * 0,042 (0,020) ** 0,228 (0,104) **

Uso do gás para cozinhar 0,007 (0,012) 0,070 (0,122) 0,018 (0,017) 0,108 (0,100)

Uso de energia para a iluminação -0,009 (0,011) -0,101 (0,143) 0,001 (0,015) 0,029 (0,124)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,026 (0,010) *** 0,305 (0,108) *** -0,005 (0,013) -0,051 (0,087)

constante -0,035 (0,040) -2,852 (0,544) *** -0,094 (0,053) * -2,789 (0,385) ***

Obs. 2.064 2.064 2.064 2.064


F-stat 2,83 3,88

Pseudo-R2 0,100 0,068

Wald-stat 65,20 79,30

Z-stat para efeito de interação (média & std.dev.) 1,451 (0,230) 1,978 (0,164) Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente


57

Carro para o hospital Carro para a escola



D -0,004 (0,016) -0,023 (0,116) -0,005 (0,008) -0,116 (0,215)

T -0,028 (0,020) -0,174 (0,134) -0,018 (0,010) * -0,336 (0,238)

D*T 0,076 (0,025) *** 0,447 (0,163) *** 0,040 (0,013) *** 0,717 (0,302) **

em tamanho de domicílio 0,016 (0,016) 0,107 (0,104) 0,002 (0,008) -0,020 (0,178)

Parcela de adultos 0,093 (0,034) *** 0,611 (0,220) *** 0,058 (0,021) *** 1,167 (0,459) **

Sexo do chefe de família: Masculino -0,005 (0,020) -0,002 (0,130) 0,002 (0,011) 0,092 (0,211) Grau de instrução do chefe de família: Elementar -0,007 (0,014) -0,065 (0,093) 0,012 (0,007) * 0,273 (0,173) Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,057 (0,032) * 0,286 (0,152) * 0,026 (0,017) 0,495 (0,258) * Grau de instrução do chefe de família: Universidade 0,149 (0,081) * 0,596 (0,273) ** 0,123 (0,065) * 1,073 (0,347) ***

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,005 (0,018) 0,023 (0,125) 0,008 (0,008) 0,210 (0,185) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,011 (0,018) 0,074 (0,116) -0,003 (0,008) -0,062 (0,170)

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,039 (0,012) *** 0,270 (0,088) *** 0,005 (0,007) 0,107 (0,153) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,000 (0,016) 0,003 (0,120) 0,016 (0,006) *** 0,716 (0,344) ** Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 0,038 (0,020) * 0,203 (0,103) ** 0,009 (0,011) 0,137 (0,166)


Uso de energia para a iluminação 0,001 (0,017) 0,019 (0,117) -0,007 (0,008) -0,140 (0,182)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,007 (0,014) 0,026 (0,085) 0,008 (0,008) 0,133 (0,151)

constante -0,042 (0,053) -2,271 (0,355) *** -0,056 (0,029) ** -4,114 (0,828) ***

Obs. 2.064 2.064 2.064 2.064


F-stat 3,12 1,99

Pseudo-R2 0,051 0,145

Wald-stat 63,48 45,58


58


Posse de bicicleta Posse de motocicleta Posse de carro

Probabilidade Linear Probit Probabilidade Linear Probit


D -0,110 (0,031) *** -0,290 (0,082) *** -

0,001 (0,024) -0,015 (0,098) 0,026 (0,018) 0,172 (0,121)

T -0,284 (0,034) *** -0,767 (0,095) *** 0,089 (0,030) *** 0,305 (0,103) *** -0,037 (0,020) ** -0,211 (0,134)

D*T 0,070 (0,041) * 0,171 (0,119) -

0,008 (0,037) -0,002 (0,130) 0,041 (0,025) * 0,224 (0,164)

em tamanho de domicílio 0,102 (0,027) *** 0,308 (0,080) *** 0,091 (0,023) *** 0,359 (0,088) *** 0,045 (0,018) ** 0,263 (0,112) **

Parcela de adultos -0,100 (0,059) * -0,255 (0,165) 0,100 (0,049) ** 0,403 (0,177) ** 0,156 (0,037) *** 0,945 (0,223) *** Sexo do chefe de família: Masculino -0,003 (0,030) -0,025 (0,088)

-0,109 (0,022) *** -0,480 (0,113) *** -0,025 (0,019) -0,137 (0,137)

Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,063 (0,023) *** 0,182 (0,068) *** 0,074 (0,019) *** 0,298 (0,078) *** 0,037 (0,013) *** 0,267 (0,097) *** Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,090 (0,043) ** 0,267 (0,123) ** 0,210 (0,041) *** 0,702 (0,126) *** 0,092 (0,031) *** 0,536 (0,154) *** Grau de instrução do chefe de família: Universidade 0,089 (0,085) 0,263 (0,252) 0,219 (0,092) ** 0,743 (0,261) *** 0,284 (0,085) *** 1,129 (0,249) *** Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,007 (0,032) 0,027 (0,093)

-0,038 (0,027) -0,147 (0,099) 0,020 (0,018) 0,108 (0,127)

Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,023 (0,031) 0,071 (0,088) 0,045 (0,026) * 0,152 (0,094) * 0,013 (0,018) 0,084 (0,115) Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,072 (0,021) *** 0,208 (0,062) *** 0,027 (0,018) 0,092 (0,067) 0,022 (0,013) * 0,141 (0,085) * Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,051 (0,030) * -0,146 (0,082) * 0,079 (0,022) *** 0,355 (0,100) *** 0,008 (0,015) 0,091 (0,125) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,039 (0,029) -0,107 (0,083) 0,054 (0,028) ** 0,157 (0,084) * 0,033 (0,021) 0,156 (0,100)

Uso do gás para cozinhar -0,055 (0,026) ** -0,166 (0,078) ** 0,014 (0,025) 0,054 (0,081) 0,031 (0,018) * 0,152 (0,095) *

Uso de energia para a iluminação -0,002 (0,032) -0,012 (0,091) 0,029 (0,024) 0,128 (0,098) 0,016 (0,016) 0,116 (0,122) Uso de água da torneira para cozinhar -0,019 (0,022) -0,056 (0,063)

-0,026 (0,019) -0,100 (0,069) 0,019 (0,014) 0,109 (0,085)

59

constante 0,504 (0,089) *** -0,041 (0,254) -

0,041 (0,072) -1,806 (0,299) *** -0,153 (0,056) *** -2,954 (0,382) ***

Obs. 2.064 2.064 2.064 2.064 2.064 2.064

R-quadrado 0,128 0,076 0,050

F-stat 21,38 11,16 4,27

Pseudo-R2 0,100 0,076 0,072

Wald-stat 262,54 148,35 79,86 Z-stat para efeito de interação (média & std.dev.) 1,692 (0,331) -0,048 (0,014) 1,093 (0,096)



Número de alunos

Total Meninos Meninas Pré-escola

D 0,104 (0,131) 0,143 (0,132) -0,234 (0,130) * -0,007 (0,099)

T -1,201 (0,157) *** -0,719 (0,147) *** -0,924 (0,142) *** -0,105 (0,104)

D*T 0,430 (0,190) ** 0,163 (0,179) 0,588 (0,176) *** 0,154 (0,131)

em tamanho de domicílio 1,044 (0,124) *** 0,861 (0,111) *** 0,786 (0,108) *** 0,292 (0,072) ***

Parcela de adultos -3,885 (0,278) *** -2,938 (0,245) *** -2,837 (0,237) *** -1,420 (0,156) ***

Sexo do chefe de família: Masculino -0,188 (0,148) -0,281 (0,134) ** -0,058 (0,134) 0,129 (0,102) Grau de instrução do chefe de família: Elementar -0,032 (0,100) -0,012 (0,096) -0,026 (0,094) 0,069 (0,066) Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,655 (0,213) *** -0,432 (0,188) ** -0,411 (0,185) ** 0,230 (0,147) * Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,694 (0,367) * -0,617 (0,304) ** -0,317 (0,355) 0,406 (0,330)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,052 (0,146) -0,075 (0,144) 0,014 (0,142) -0,140 (0,113) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,113 (0,132) -0,031 (0,131) 0,110 (0,130) -0,006 (0,100)

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,028 (0,097) 0,106 (0,091) -0,087 (0,091) 0,003 (0,067) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,272 (0,129) ** 0,237 (0,122) ** 0,042 (0,120) 0,019 (0,095) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 0,072 (0,135) 0,149 (0,127) -0,009 (0,125) 0,031 (0,091)

Uso do gás para cozinhar 0,263 (0,123) ** 0,088 (0,116) 0,151 (0,114) 0,057 (0,084)

Uso de energia para a iluminação 0,232 (0,141) * -0,003 (0,134) 0,264 (0,135) ** 0,060 (0,103)

Uso de água da torneira para cozinhar -0,093 (0,098) 0,006 (0,094) -0,206 (0,095) ** 0,028 (0,071)

60

constante -0,692 (0,414) * -1,705 (0,371) *** -1,808 (0,360) *** -3,639 (0,245) ***

Obs. 2.064 2.064 2.064 2.064

R-quadrado 0,391 0,298 0,278 0,114



Número de alunos Número de doentes no domicílio

Elementar Secundário Universidade

D -0,007 (0,132) -0,194 (0,092) ** -0,004 (0,032) 0,085 (0,140)

T -0,161 (0,140) -0,009 (0,117) -0,009 (0,043) -0,808 (0,143) ***

D*T 0,143 (0,175) 0,237 (0,137) * 0,001 (0,049) 0,076 (0,178)

em tamanho de domicílio 1,151 (0,118) *** 0,455 (0,087) *** 0,119 (0,040) *** 0,547 (0,116) ***

Parcela de adultos -4,475 (0,257) *** -0,471 (0,181) *** 0,193 (0,096) ** 0,274 (0,252)

Sexo do chefe de família: Masculino -0,294 (0,140) ** -0,143 (0,086) * 0,103 (0,050) ** 0,107 (0,140) Grau de instrução do chefe de família: Elementar -0,127 (0,094) -0,095 (0,072) 0,031 (0,021) -0,200 (0,104) ** Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,857 (0,188) *** 0,271 (0,169) * 0,076 (0,062) -0,352 (0,175) ** Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,523 (0,340) -0,206 (0,248) 0,617 (0,316) * -1,006 (0,214) ***

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,033 (0,139) 0,155 (0,102) 0,023 (0,030) -0,227 (0,149) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,253 (0,126) ** 0,162 (0,099) * 0,006 (0,043) -0,100 (0,138)

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,043 (0,091) -0,030 (0,067) 0,035 (0,023) 0,035 (0,093) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,079 (0,124) 0,144 (0,073) ** 0,001 (0,017) 0,201 (0,127)

61

Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,023 (0,122) 0,102 (0,107) 0,059 (0,048) 0,171 (0,127)

Uso do gás para cozinhar 0,036 (0,114) 0,096 (0,092) 0,080 (0,039) ** 0,026 (0,114)

Uso de energia para a iluminação 0,014 (0,138) -0,114 (0,098) -0,004 (0,035) 0,416 (0,137) ***

Uso de água da torneira para cozinhar 0,221 (0,093) ** -0,104 (0,070) -0,011 (0,026) -0,084 (0,097)

constante -0,416 (0,401) -4,251 (0,267) *** -5,016 (0,144) *** -4,181 (0,381) ***

Obs. 2.064 2.064 2.064 2.064

R-quadrado 0,445 0,082 0,038 0,065



Número de membros do domicílio engajados

Renda mensal do domicílio

Agricultura Indústria Comércio Serviço Setor público

D -0,201 (0,117) * 0,001 (0,012) -0,014 (0,036) 0,037 (0,026) 0,221 (0,089) ** -

0,018 (0,091)

T -1,563 (0,157) -0,022 (0,013) * -0,076 (0,051) 0,018 (0,027) -

0,355 (0,092) *** 0,246 (0,075) ***

D*T 0,304 (0,191) 0,023 (0,017) 0,067 (0,055) -0,010 (0,041) 0,114 (0,119) 0,170 (0,101) *

em tamanho de domicílio 0,923 (0,126) *** -0,008 (0,017) 0,026 (0,035) 0,052 (0,034) 0,217 (0,071) *** 0,352 (0,062) ***

Parcela de adultos 1,148 (0,264) *** 0,014 (0,030) 0,015 (0,066) 0,016 (0,060) 0,044 (0,164) 1,372 (0,130) *** Sexo do chefe de família: Masculino -0,925 (0,158) *** 0,007 (0,013) -0,048 (0,028) * 0,023 (0,037) 0,074 (0,094)

-0,038 (0,074)

Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,097 (0,107) 0,012 (0,007) * 0,052 (0,021) ** 0,027 (0,017) * 0,228 (0,056) ***

-0,050 (0,056)

Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,614 (0,211) *** -0,006 (0,006) 0,265 (0,096) *** 0,053 (0,051) 1,083 (0,179) *** 0,188 (0,098) **

62

Grau de instrução do chefe de família: Universidade -1,066 (0,349) *** 0,154 (0,156) -0,075 (0,034) ** -0,041 (0,025) * 2,098 (0,457) *** 0,979 (0,142) *** Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,097 (0,155) -0,017 (0,019) 0,067 (0,037) * 0,037 (0,032) 0,119 (0,104) 0,096 (0,083) Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,042 (0,144) 0,019 (0,011) * -0,002 (0,038) -0,050 (0,040) 0,077 (0,096)

-0,005 (0,075)

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,114 (0,098) 0,015 (0,007) ** -0,012 (0,029) -0,013 (0,022)

-0,078 (0,066) 0,022 (0,050)

Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,035 (0,124) 0,002 (0,003) -0,015 (0,023) 0,028 (0,012) ** 0,154 (0,075) ** 0,136 (0,089) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,223 (0,143) -0,006 (0,015) 0,088 (0,056) 0,003 (0,035) 0,164 (0,097) * 0,176 (0,055) ***

Uso do gás para cozinhar -0,411 (0,132) *** 0,021 (0,016) 0,138 (0,051) *** 0,043 (0,031) 0,312 (0,093) *** 0,365 (0,049) *** Uso de energia para a iluminação -0,167 (0,145) 0,010 (0,010) -0,003 (0,030) 0,065 (0,024) ***

-0,115 (0,098)

-0,005 (0,078)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,024 (0,103) 0,006 (0,010) 0,020 (0,030) -0,028 (0,025)

-0,003 (0,067) 0,071 (0,048)

constante -1,215 (0,408) *** -4,635 (0,049) *** -4,609 (0,100) *** -4,758 (0,101) *** -

4,930 (0,253) *** 3,906 (0,209) ***

Obs. 2.064 2.064 2.064 2.064 2.058 1.797

R-quadrado 0,201 0,017 0,036 0,014 0,097 0,227

F-stat 36,72 0,24 1,87 1,19 8,42 29,16 Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

Tabela 26: Estimador IV (1)

Distância para:


D -2,414 (1,004) ** -0,536 (0,628) -0,631 (0,671) 2,550 (0,727) ***

em tamanho de domicílio -0,334 (0,313) 0,361 (0,196) * 0,286 (0,209) -0,141 (0,227)

Parcela de adultos 0,072 (0,657) 0,270 (0,411) 0,220 (0,439) 0,069 (0,475)

Sexo do chefe de família: Masculino -0,605 (0,378) * -0,655 (0,236) *** -0,680 (0,252) *** -0,484 (0,274) * Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,035 (0,271) 0,103 (0,169) -0,171 (0,181) -0,117 (0,196) Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,483 (0,442) 0,194 (0,276) 0,153 (0,295) -0,278 (0,320) Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,927 (0,894) 0,552 (0,559) 0,086 (0,598) -0,823 (0,647)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,195 (0,410) -0,288 (0,256) -0,299 (0,274) 0,097 (0,296)

63

Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,129 (0,407) 0,473 (0,254) * 0,038 (0,272) 0,133 (0,294)

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,096 (0,252) -0,194 (0,158) -0,232 (0,168) -0,106 (0,182) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,520 (0,423) 0,334 (0,265) 0,133 (0,283) 0,637 (0,306) ** Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,580 (0,295) ** -0,410 (0,184) ** -0,470 (0,197) ** -0,187 (0,214)

Uso do gás para cozinhar -0,601 (0,285) ** -0,127 (0,178) -0,458 (0,190) ** 0,082 (0,206)

Uso de energia para a iluminação -0,878 (0,432) ** -0,330 (0,270) -0,316 (0,289) -0,495 (0,313)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,666 (0,274) ** 0,074 (0,171) 0,193 (0,183) -0,237 (0,198)

constante 2,228 (1,499) 2,834 (0,937) *** 3,685 (1,002) *** -1,159 (1,085)

Obs. 911 911 911 911


Wald-stat 2,90 2,14 2,49 3,75 Teste de restrição de sobreidentificação de Sargan 0,75 0,05 2,03 0,93

Teste de exogeneidade de Hausman 21,79 *** 23,78 *** 10,40 *** 45,83 *** Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

Tabela27: Estimador IV (2)

Tempo de viagem para:


D 0,274 (0,417) -0,146 (0,242) -0,438 (0,281) 1,007 (0,297) ***

em tamanho de domicílio 0,058 (0,106) 0,096 (0,076) 0,075 (0,089) -0,044 (0,103)

Parcela de adultos -0,045 (0,229) -0,051 (0,159) -0,084 (0,185) 0,029 (0,216)

Sexo do chefe de família: Masculino 0,041 (0,141) -0,062 (0,096) -0,098 (0,110) -0,015 (0,132)

64

Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,146 (0,090) * 0,080 (0,065) -0,002 (0,076) -0,105 (0,088) Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,113 (0,162) -0,045 (0,106) -0,100 (0,123) -0,354 (0,143) ** Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,373 (0,331) 0,070 (0,214) -0,265 (0,248) -0,834 (0,287) ***

Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,255 (0,149) * -0,138 (0,101) -0,019 (0,114) -0,146 (0,137) Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,335 (0,159) ** -0,291 (0,100) *** -0,408 (0,114) *** -0,287 (0,137) **

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,173 (0,086) ** -0,172 (0,061) *** -0,086 (0,070) 0,030 (0,082) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,044 (0,151) -0,011 (0,105) -0,101 (0,119) 0,028 (0,144) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 0,018 (0,109) -0,144 (0,072) ** -0,096 (0,084) -0,051 (0,097)

Uso do gás para cozinhar -0,177 (0,111) * -0,096 (0,069) -0,031 (0,082) 0,041 (0,093)

Uso de energia para a iluminação -0,294 (0,171) * -0,251 (0,108) ** -0,299 (0,121) ** -0,155 (0,142)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,072 (0,091) -0,140 (0,065) ** -0,170 (0,076) ** -0,323 (0,087) ***

constante 3,543 (0,607) *** 4,644 (0,367) *** 4,940 (0,428) *** 2,623 (0,478) ***

Obs. 551 841 833 816

R-quadrado 0,169 0,096 0,118

Wald-stat 5,88 8,07 5,07 9,77 Teste de restrição de sobreidentificação de Sargan 0,56 0,72 1,65 2,98 *



65


Comprar comida Comprar produtos Ir para o trabalho Fazer negócios Visitar amigos/parentes

D -1,239 (0,472) *** 0,105 (0,167) 0,785 (0,602) -

0,295 (0,469) -0,156 (0,383)

em tamanho de domicílio 0,238 (0,147) * 0,068 (0,052) 0,129 (0,188) 0,184 (0,146) -0,112 (0,119)

Parcela de adultos 0,243 (0,309) 0,147 (0,110) -

0,492 (0,394) 0,265 (0,307) -0,214 (0,250)

Sexo do chefe de família: Masculino 0,060 (0,178) 0,038 (0,063) -

0,378 (0,226) * -

0,198 (0,177) -0,074 (0,144) Grau de instrução do chefe de família: Elementar -0,107 (0,127) 0,065 (0,045) 0,215 (0,162) 0,241 (0,126) * 0,123 (0,103) Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,038 (0,208) 0,063 (0,074) 0,920 (0,265) *** 0,591 (0,206) *** 0,179 (0,168) Grau de instrução do chefe de família: Universidade 0,112 (0,421) -0,022 (0,149) 0,771 (0,536) 0,265 (0,418) 0,331 (0,341) Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,252 (0,193) 0,043 (0,068)

-0,069 (0,245) 0,101 (0,191) 0,015 (0,156)

Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,312 (0,191) * 0,055 (0,068) 0,478 (0,244) ** 0,110 (0,190) -0,223 (0,155)

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,320 (0,119) *** 0,028 (0,042) 0,125 (0,151) -

0,143 (0,118) -0,123 (0,096) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,394 (0,199) ** -0,061 (0,071) 0,208 (0,254) 0,211 (0,198) 0,026 (0,161) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,024 (0,139) -0,009 (0,049) 0,107 (0,177)

-0,267 (0,138) ** 0,063 (0,113)

Uso do gás para cozinhar 0,028 (0,134) 0,025 (0,048) 0,136 (0,171) -

0,002 (0,133) -0,119 (0,109)

Uso de energia para a iluminação 0,345 (0,203) * 0,010 (0,072) 0,089 (0,259) -

0,139 (0,202) 0,075 (0,165)

Uso de água da torneira para cozinhar -0,112 (0,129) 0,022 (0,046) 0,167 (0,164) 0,242 (0,128) * 0,080 (0,104)

constante -3,346 (0,706) *** -4,926 (0,250) *** -

4,551 (0,898) *** -

4,394 (0,701) *** -3,733 (0,572) ***

Obs. 911 911 911 911 911

R-quadrado 0,003 0,026 0,028 0,005

Wald-stat 2,26 0,54 3,12 1,94 0,65 Teste de restrição de sobreidentificação de Sargan 1,87 0,25 4,60 ** 0,13 2,51 *

Teste de exogeneidade de Hausman 8,56 *** 10,16 *** 28,99 *** 5,35 ** 45,70 ***

66



Ônibus para área povoada

Ônibus para a capital municipal

Ônibus para o hospital

IV Probit IV Probit IV Probit

D 1,015 (0,712) 1,298 (0,493) *** 1,675 (0,521) ***

em tamanho de domicílio -0,235 (0,195) -0,008 (0,144) 0,034 (0,147)

Parcela de adultos -0,659 (0,419) -0,430 (0,302) -0,252 (0,308)

Sexo do chefe de família: Masculino 0,064 (0,245) 0,252 (0,165) 0,233 (0,175)

Grau de instrução do chefe de família: Elementar -0,066 (0,163) -0,193 (0,120) * -0,143 (0,124)

Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,437 (0,323) -0,406 (0,211) * -0,325 (0,218)

Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,311 (0,430) -0,602 (0,542)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,228 (0,236) -0,073 (0,177) -0,044 (0,184)

Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,059 (0,251) 0,032 (0,179) -0,045 (0,183)

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,146 (0,159) -0,165 (0,113) -0,120 (0,117)

Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,084 (0,228) -0,016 (0,172) 0,055 (0,179)

Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,293 (0,222) -0,201 (0,144) -0,237 (0,148) *

Uso do gás para cozinhar 0,204 (0,190) 0,028 (0,136) 0,035 (0,141)

Uso de energia para a iluminação -0,390 (0,239) * -0,296 (0,182) * -0,022 (0,192)

Uso de água da torneira para cozinhar -0,017 (0,178) -0,061 (0,125) -0,169 (0,127)

constante -1,189 (0,987) -1,146 (0,694) * -1,781 (0,731) **

Obs. 911 911 911

Wald-stat 37,69 59,34 57,71 Teste de restrição de sobreidentificação Amemiya-Lee-Newey 1,39 9,36 *** 14,89 ***

Teste de exogeneidade de Hausman 4,81 ** 12,22 *** 9,77 *** Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

67


Carro para área povoada

Carro para o capital municipal

Carro para o hospital Carro para a escola

IV Probit IV Probit IV Probit IV Probit

D 1,365 (0,796) * 0,170 (0,530) -0,427 (0,518) 1,707 (0,928) *

em tamanho de domicílio -0,016 (0,219) 0,124 (0,164) 0,094 (0,164) 0,145 (0,245)

Parcela de adultos 0,599 (0,457) 0,929 (0,344) *** 0,570 (0,342) * 1,543 (0,561) ***

Sexo do chefe de família: Masculino -0,136 (0,206) -0,071 (0,198) 0,120 (0,299)

Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,414 (0,206) ** 0,138 (0,148) 0,068 (0,143) 0,132 (0,229)

Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,473 (0,299) 0,440 (0,215) ** 0,426 (0,213) ** 0,196 (0,352) Grau de instrução do chefe de família: Universidade 0,893 (0,474) * 0,409 (0,419) 0,349 (0,423) 1,034 (0,491) **

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,275 (0,341) 0,124 (0,237) -0,018 (0,218) 0,482 (0,393)

Posse de aparelho doméstico: TV colorida -0,240 (0,282) 0,025 (0,217) -0,111 (0,211) -0,003 (0,328)

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,344 (0,185) * 0,153 (0,135) 0,214 (0,134) 0,058 (0,207)

Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,719 (0,439) * 0,127 (0,256) -0,058 (0,231)

Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,025 (0,191) 0,307 (0,141) ** 0,252 (0,143) * 0,073 (0,225)


Uso de energia para a iluminação 0,061 (0,327) 0,303 (0,261) 0,205 (0,243) 0,142 (0,386)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,521 (0,201) *** 0,031 (0,143) 0,104 (0,141) 0,338 (0,233)

constante -4,742 (1,061) *** -3,046 (0,818) *** -1,910 (0,777) ** -5,486 (1,334) ***

Obs. 921 911 911 911

Wald-stat 22,77 32,23 19,91 18,40 Teste de restrição de sobreidentificação Amemiya-Lee-Newey 3,30 * 0,97 0,18 1,06


68


Posse de bicicleta Posse de motocicleta Posse de carro

IV Probit IV Probit IV Probit

D 0,366 (0,399) 0,508 (0,398) -0,168 (0,525)

em tamanho de domicílio 0,410 (0,127) *** 0,397 (0,129) *** 0,369 (0,156) **

Parcela de adultos 0,051 (0,256) 0,405 (0,263) 1,421 (0,340) ***

Sexo do chefe de família: Masculino -0,181 (0,160) -0,514 (0,172) *** -0,457 (0,229) **

Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,004 (0,108) 0,420 (0,113) *** 0,106 (0,143)

Grau de instrução do chefe de família: Secundário 0,023 (0,175) 0,964 (0,172) *** 0,373 (0,216) *

Grau de instrução do chefe de família: Universidade 0,077 (0,360) 0,917 (0,332) *** 0,896 (0,388) **

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,313 (0,172) * -0,203 (0,166) 0,013 (0,224)

Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,007 (0,163) 0,157 (0,167) 0,134 (0,220)

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,212 (0,101) ** 0,079 (0,101) 0,210 (0,134) *

Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,177 (0,165) 0,427 (0,182) ** -0,340 (0,219)

Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,096 (0,116) -0,026 (0,114) 0,164 (0,144)

Uso do gás para cozinhar -0,102 (0,115) 0,054 (0,112) 0,264 (0,141) *

Uso de energia para a iluminação -0,231 (0,171) 0,480 (0,184) *** 0,016 (0,239)

Uso de água da torneira para cozinhar -0,148 (0,107) -0,036 (0,108) 0,048 (0,143)

constante -1,063 (0,601) * -2,219 (0,617) *** -2,411 (0,788) ***

Obs. 911 911 911

Wald-stat 42,05 76,06 41,37 Teste de restrição de sobreidentificação Amemiya-Lee-Newey 0,62 0,85 0,98

Teste de exogeneidade de Hausman 14,94 *** 7,10 *** 13,85 *** Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

69


Número de alunos

Total Meninos Meninas Pré-escola

D 1,003 (0,608) * 0,739 (0,533) 0,878 (0,535) * -1,191 (0,437) ***

em tamanho de domicílio 0,860 (0,190) *** 0,584 (0,166) *** 0,649 (0,167) *** 0,040 (0,136)

Parcela de adultos -3,082 (0,398) *** -2,593 (0,348) *** -2,161 (0,350) *** -1,829 (0,286) ***

Sexo do chefe de família: Masculino 0,016 (0,229) -0,042 (0,200) 0,169 (0,201) 0,056 (0,164) Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,018 (0,164) 0,099 (0,144) -0,074 (0,144) 0,010 (0,118) Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,587 (0,268) ** -0,393 (0,234) * -0,405 (0,235) * 0,313 (0,192) * Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,466 (0,542) -0,422 (0,474) -0,429 (0,477) 0,215 (0,389)

Posse de aparelho doméstico: Geladeira -0,245 (0,248) -0,369 (0,217) * -0,107 (0,218) -0,124 (0,178) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,309 (0,247) 0,083 (0,216) 0,428 (0,217) ** -0,305 (0,177) *

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,409 (0,153) *** -0,149 (0,134) -0,265 (0,134) ** -0,171 (0,110) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,149 (0,257) -0,009 (0,225) -0,240 (0,226) 0,030 (0,184) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 0,228 (0,179) 0,318 (0,157) ** -0,042 (0,157) 0,232 (0,128) *

Uso do gás para cozinhar 0,499 (0,173) *** 0,246 (0,151) * 0,275 (0,152) * -0,053 (0,124)

Uso de energia para a iluminação 0,551 (0,262) ** 0,440 (0,229) * 0,458 (0,230) ** -0,054 (0,188)

Uso de água da torneira para cozinhar -0,136 (0,166) 0,021 (0,145) -0,305 (0,146) ** -0,007 (0,119)

constante -2,566 (0,909) *** -2,932 (0,795) *** -3,513 (0,799) *** -1,846 (0,652) ***

Obs. 911 911 911 911

R-quadrado 0,259 0,213 0,184

Estat Wald 21,30 16,93 14,69 7,71 Teste de restrição de sobreidentificação de Sargan 0,24 0,29 0,22 0,01


70


Número de alunos Número de doentes no domicílio

Elementar Secundário Universidade

D -0,261 (0,519) 0,334 (0,458) -0,007 (0,165) -0,613 (0,500)

em tamanho de domicílio 1,206 (0,162) *** 0,441 (0,143) *** 0,133 (0,052) *** 0,279 (0,156) *

Parcela de adultos -4,644 (0,340) *** -0,869 (0,300) *** 0,210 (0,108) * 0,086 (0,327)

Sexo do chefe de família: Masculino -0,017 (0,195) -0,157 (0,172) 0,214 (0,062) *** 0,230 (0,188) Grau de instrução do chefe de família: Elementar -0,022 (0,140) -0,082 (0,123) 0,035 (0,045) -0,255 (0,135) * Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,698 (0,228) *** 0,106 (0,201) 0,101 (0,073) -0,131 (0,220) Grau de instrução do chefe de família: Universidade -0,257 (0,463) -0,086 (0,408) 0,480 (0,147) *** -0,712 (0,445) *

Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,016 (0,212) 0,133 (0,187) 0,053 (0,067) -0,030 (0,204) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,190 (0,210) 0,298 (0,186) * 0,025 (0,067) -0,313 (0,202)

Posse de aparelho doméstico: Rádio 0,029 (0,130) -0,205 (0,115) * 0,015 (0,041) -0,137 (0,125) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás -0,596 (0,219) *** 0,275 (0,193) 0,010 (0,070) 0,147 (0,211) Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar 0,069 (0,153) 0,138 (0,135) -0,029 (0,049) 0,321 (0,147) **

Uso do gás para cozinhar 0,145 (0,147) -0,084 (0,130) 0,079 (0,047) * -0,147 (0,142)

Uso de energia para a iluminação -0,110 (0,223) -0,133 (0,197) -0,034 (0,071) 0,395 (0,215) *

Uso de água da torneira para cozinhar 0,209 (0,142) -0,134 (0,125) -0,006 (0,045) -0,128 (0,136)

constante -0,124 (0,775) -4,108 (0,684) *** -5,167 (0,247) *** -4,027 (0,746) ***

Obs. 911 911 911 911

71

R-quadrado 0,497 0,090 0,040

Estat Wald 59,54 6,40 2,50 1,81 Teste de restrição de sobreidentificação de Sargan 0,75 3,23 * 2,61 1,26



Número de membros engajados no domicílio:

Renda mensal do domicílio

Agricultura Indústria Comércio Serviço Setor público

D 0,098 (0,671) 0,057 (0,062) 0,109 (0,185) 0,321 (0,151) ** 0,950 (0,371) *** 0,290 (0,223)

em tamanho de domicílio 0,765 (0,209) *** -0,002 (0,019) 0,022 (0,058) 0,059 (0,047) 0,276 (0,116) ** 0,395 (0,068) ***

Parcela de adultos 1,145 (0,439) *** 0,046 (0,040) -0,032 (0,121) 0,029 (0,099) 0,316 (0,242) 1,323 (0,142) ***

Sexo do chefe de família: Masculino -0,530 (0,252) ** -0,007 (0,023) 0,005 (0,070) 0,065 (0,057) -0,049 (0,139) 0,005 (0,080) Grau de instrução do chefe de família: Elementar 0,168 (0,181) 0,021 (0,017) 0,068 (0,050) 0,027 (0,041) 0,224 (0,100) ** 0,026 (0,058) Grau de instrução do chefe de família: Secundário -0,484 (0,295) * 0,000 (0,027) 0,288 (0,081) *** 0,021 (0,066) 0,619 (0,163) *** 0,074 (0,096) Grau de instrução do chefe de família: Universidade -1,344 (0,598) ** 0,002 (0,055) -0,075 (0,165) -0,077 (0,134) 2,583 (0,330) *** 0,907 (0,187) *** Posse de aparelho doméstico: Geladeira 0,149 (0,274) 0,001 (0,025) -0,036 (0,075) 0,049 (0,062) 0,083 (0,151) -0,012 (0,089) Posse de aparelho doméstico: TV colorida 0,145 (0,272) 0,017 (0,025) 0,053 (0,075) 0,020 (0,061) 0,138 (0,150) 0,046 (0,090)

Posse de aparelho doméstico: Rádio -0,192 (0,168) 0,015 (0,016) 0,000 (0,046) -0,026 (0,038) -0,272 (0,093) *** 0,048 (0,054) Posse de aparelho doméstico: Fogão a gás 0,295 (0,283) 0,007 (0,026) 0,019 (0,078) 0,057 (0,064) 0,258 (0,156) * 0,018 (0,095)

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Posse de aparelho doméstico: Máquina de lavar -0,088 (0,197) 0,001 (0,018) 0,008 (0,054) 0,000 (0,044) 0,123 (0,109) 0,153 (0,063) **

Uso do gás para cozinhar -0,216 (0,190) 0,007 (0,018) 0,128 (0,052) ** 0,112 (0,043) *** 0,283 (0,105) *** 0,285 (0,061) ***

Uso de energia para a iluminação -0,561 (0,289) ** 0,007 (0,027) 0,049 (0,080) 0,084 (0,065) 0,134 (0,159) -0,099 (0,093)

Uso de água da torneira para cozinhar 0,053 (0,183) 0,022 (0,017) 0,027 (0,050) -0,008 (0,041) 0,142 (0,101) 0,118 (0,059) **

constante -3,426 (1,002) *** -4,714 (0,092) *** -4,780 (0,276) *** -5,106 (0,225) *** -6,021 (0,553) *** 4,180 (0,331) ***

Obs. 911 911 911 911 911 859

R-quadrado 0,051 0,006 0,032 0,081 0,159

F-stat 3,15 0,59 1,94 1,19 8,00 11,02 Teste de restrição de sobreidentificação de Sargan 0,54 1,06 0,06 1,00 0,23 0,35

Teste de exogeneidade de Hausman 23,07 *** 1,07 15,32 *** 8,51 *** 28,80 *** 13,83 *** Nota: Erros padrão estão entre parênteses. *, **, *** Indica a significância estatística ao nível de 10%, 5% e 1%, respectivamente.

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Avaliando os Impactos Sociais e Econômicos das Melhorias ...documents.worldbank.org/curated/pt/861621468000930394/pdf/955… · Tabela 2: Tamanho da amostra para Jalapão e Nordeste