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Título: Avaliação de impacto do Programa Bolsa Família na inserção de jovens no mercado formal de trabalho por meio do método de Regressão com Descontinuidade (RDD)
Autor(es): Dourado Neto, Aloísio
Orientador(es): Carvalho, Rommel Novaes
Assunto: Programa Bolsa Família
Auditoria - processamento de dados
Programas sociais - análise
Data de publicação: 7-Nov-2017
Data de defesa: 28-Jul-2017
Referência: DOURADO NETO, Aloísio. Avaliação de impacto do Programa Bolsa Família na inserção de jovens no mercado formal de trabalho por meio do método de Regressão com Descontinuidade (RDD). 2017. xiv, 85 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: Com a massificação do uso da tecnologia de informação e o recente aumento no compartilhamento de bases de dados entre as organizações, o TCU, órgão responsável pelo controle externo da União, passou a realizar auditorias com forte apoio de análises baseadas em dados. Entretanto, o volume de auditorias operacionais baseadas em dados governamentais para verificar a efetividade de políticas públicas ainda é baixo quando comparado às auditorias de conformidade de mesma natureza. Os principais dificultadores para a realização de análises de impacto a partir de bases governamentais são a complexidade inerente à manipulação de grandes bases de dados e a carência de softwares econométricos em código aberto capazes de realizar estimações com amostras da ordem de dezenas de milhões de observações. Visando contribuir para a mudança deste cenário, o presente trabalho disponibiliza um processo de integração de dados flexível e um software de estimação RDD capaz de realizar análises em bases de dados com dezenas de milhões de registros e alta variança, com boa performance, aproveitando os recursos de processamento paralelo dos computadores atuais. O presente trabalho demonstra que é possível avaliar a efetividade do Programa Bolsa Familia, uma importante política pública brasileira, utilizando bases de dados disponíveis no TCU, ao realizar uma análise do impacto do programa na inserção de jovens no mercado formal de trabalho, por meio da abordagem RDD, utilizando 13 milhões de registros extraídos de algumas dessas bases. Os resultados obtidos indicam que os jovens que permanecem no PBF por mais tempo apresentam menor nível de acesso ao mercado formal que aqueles que saem mais cedo do programa. Na avaliação realizada, foi obtida uma redução no tempo de processamento de 88% em relação ao software original. A abordagem de avaliação aqui apresentada não é restrita ao TCU e pode contribuir para a melhoria do processo de avaliação e fiscalização de programas sociais no Brasil se utilizada pelo órgão de controle interno da União ou pelos gestores da política pública.
Abstract: The Big Data Era has brought a huge amount of data to The Brazilian Federal Court of Accounts (TCU), which has used this data with great success in a variety of compliance audits. In contrast, the number of operational audits conducted with this new paradigm is still small. The main obstacles to carrying out impact analyzes from government bases are the complexity inherent in the manipulation of large databases and the lack of open source econometric software capable of making estimates with samples with tens of millions of observations. In order to help change this scenario, the present work evaluates the effectiveness of the Bolsa Familia Program, the main conditional cash transfer program in Brazil, by performing an impact analysis of the program’s contribution to young Brazilian workers’ access to the formal labor market, using governamental databases available at the TCU, using 13 million records extracted from some of these databases. This work provides a data integration workflow for governamental databases and a RDD estimation tool, capable of dealing with datasets with ten million observations or more and high variance, which takes advantage of modern computers’ multi thread capabilities. The results indicate that young people who remain in the PBF for a longer time have a lower level of formal market access than those who leave the program earlier. The developed RDD tool presented a 88% better execution time than the original software. The expectation is that this work will contribute to the improvement of the process of evaluating and auditing social welfare programs in Brazil.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.
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Coorientador(es): Pianto, Donald Matthew
Aparece nas coleções:MPCA - Mestrado Profissional em Computação Aplicada (Dissertações)



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