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Tipo: Dissertação
Título: Social network na participação de programas de transferência de renda: evidências para o programa Bolsa Família
Autor(es): Faciroli, Jéssica
Primeiro Orientador: Freguglia, Ricardo da Silva
Co-orientador: Vieira, Marcel de Toledo
Co-orientador: Arbex, Marcelo Aarestrup
Membro da banca: Schiavon, Laura de Carvalho
Membro da banca: Scorzafave, Luís Guilherme
Resumo: Diversos estudos têm evidenciado a importância dos efeitos da social network na participação de programas de transferência de renda. Nesse contexto, esse estudo tem por objetivo analisar empiricamente os efeitos da social network na probabilidade de uma família participar do Programa Bolsa Família (PBF). A network foi construída com base no estudo de Aizer & Currie (2004), usando famílias beneficiárias e não beneficiárias do PBF, que vivem no mesmo Código de Endereço Postal (CEP) e que são do mesmo grupo racial. O mecanismo atrelado ao efeito que se deseja mensurar é o de que essa social network pode ser determinante para que as famílias não beneficiárias do PBF aprendam sobre os critérios, elegibilidades e condicionalidades do programa com seus vizinhos do mesmo grupo racial, por meio do compartilhamento das informações. Como estratégia empírica, utilizou-se o método Logit com efeitos fixos, sendo as informações das famílias extraídas no Cadastro Único para os anos de 2013 até 2015. Os principais resultados obtidos evidenciam que a social network impacta positivamente na probabilidade de participação da família no PBF. Mesmo quando se controlam as características não observadas das famílias e a interação com a disponibilidade de contatos, o efeito da social network permanece positivo e significativo. Esses resultados sugerem a existência de uma aprendizagem local no PBF, em que os não beneficiários que vivem em áreas onde têm muitos beneficiários serão mais propensos a se informarem e, consequentemente, se tornarem beneficiários do PBF.
Abstract: Several studies have evidenced the importance of the social network's effects on the participation of income transfer programs. In this context, this study aims to empirically analyze the effects of the social network on the probability of a family participating in the Bolsa Familia Program (PBF). The network was constructed based on the study of Aizer & Currie (2004), using beneficiaries and non-beneficiaries families of the PBF, who live in the same postal address code (CEP) and are of the same racial group. The mechanism linked to the effect to be measured is that this social network can be determinant for the non-beneficiaries families of the PBF to learn about the program's criteria, eligibilities and conditionalities with its neighbors of the same racial group, by sharing the information. As an empirical strategy, the Logit Method with fixed effects was used, with the information of the families extracted in the “Cadastro Único” for the years 2013 to 2015. The main results obtained show that the social network has a positive impact on the probability of family participation in the PBF. Even when controlling the unobserved characteristics of the families and the interaction with the availability of contacts, the social network effect remains positive and significant. These results suggest that there is local learning in the PBF, where non-beneficiaries living in areas where they have many beneficiaries will be more likely to become aware of and thus become beneficiaries of the PBF.
Palavras-chave: Social network
Programa de transferência de renda
Bolsa família
Cadastro único
Aprendizagem local
Social network
Income transfer program
Bolsa Familia
Cadastro unico
Local learning
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla da Instituição: UFJF
Departamento: Faculdade de Economia
Programa: Programa de Pós-graduação em Economia
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/6699
Data do documento: 16-Fev-2018
Aparece nas coleções:Mestrado em Economia Aplicada - CMEA (Dissertações)



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