[en] BOLSA FAMÍLIA AND FORMAL EMPLOYMENT: EVIDENCE FROM BRAZILIAN MUNICIPALITIES

• Main Author: PIETRO SCODIERO CONSONNI
• Other Authors: PEDRO CARVALHO LOUREIRO DE SOUZA
• Language: en
• Published: MAXWELL 2018
• Subjects: [pt] HETEROGENEIDADE; [en] HETEROGENEOUS MATERIALS; [pt] MUNICIPIOS BRASILEIROS; [en] BRAZILIAN MUNICIPALITIES; [pt] BOLSA FAMILIA; [en] FOOD BENEFIT PROGRAM; [pt] EMPREGO FORMAL; [en] FORMAL EMPLOYMENT
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=35926@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=35926@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35926

[pt] Este trabalho estuda o impacto das tranferências condicionais de renda do Bolsa Família sobre a quantidade de empregados formais no nível do município. Encontramos um efeito altamente heterogêneo no nível municipal. Trabalhos anteriores sobre o tema consideraram apenas o efeito médio do programa. Mostramos evidências de que o efeito do programa pode chegar a cinco vezes seu valor médio em municípios com menos renda, o que corresponde a um aumento em 1 porcento de empregados formais para um aumento em 10 porcento na quantidade de beneficiários. Para tal, combinamos dados administrativos de participação no programa com dados sobre o universo de empregos formais. Isso nos permite evitar a questão do erro de medida na variável de tratamento. Testes de robustez indicam que o efeito permanece significante após controlarmos por variáveis associadas à saúde, educação, choques climáticos e fatores financeiros e políticos. === [en] In this paper we study the impact of Bolsa Família s CCTs on the number of formal jobs at the municipality level. We find a highly heterogeneous effect across municipalities. Previous works on this topic considered only the effect on the average municipality. We show evidence that the program s effect can be five times higher on the poorest municipalities, corresponding to 1 percent increase in formal jobs for a 10 percent increase in the number of beneficiaries. To accomplish so, we combine administrative data on the program enrollment with data on the universe of formal jobs. This allows us to overcome the problem of measurement error in the treatment variable. Robustness checks indicate that the effect remains significant after controlling for health, educational, climatic shocks, financial and political factors.