ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE

TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A DESIGUALDADE NO

BRASIL?¹

BEYOND EFFICIENCY: WHY FEDERAL INCOME TRANSFER PROGRAMS

DON'T REDUCE INEQUALITY IN BRAZIL?

PRESLINE BLUM

Universidade do Estado de Mato Grosso (UNEMAT)

E-mail: presline.blum@gmail.com

FELIPE STORCH DAMASCENO

FUCAPE Business School

E-mail: fdamasceno@fucape.br

RESUMO

Este estudo analisa a eficiência técnica e de escala dos programas federais de transferência de

renda no Brasil Bolsa Família, Auxílio Emergencial, Auxílio Brasil e Novo Bolsa Família. A presente

pesquisa adota uma abordagem longitudinal, considerando uma série temporal compreendida entre

os anos de 2014 e 2024, o que possibilita a análise da evolução dos indicadores e a identificação

de tendências ao longo do período investigado, utilizando Análise Envoltória de Dados (DEA) e

modelos econométricos em painel, com unidade de análise estado-ano. Os resultados indicam que,

embora a maioria dos estados apresente elevada eficiência técnica pura, persistem perdas

relevantes de eficiência de escala, sugerindo que a principal fonte de ineficiência está no

dimensionamento dos programas às realidades territoriais e institucionais, e não em falhas

gerenciais. No plano distributivo, observa-se que maior eficiência técnica do Programa Bolsa Família

se associa a um leve aumento do Índice de Gini, evidenciando os limites redistributivos de políticas

focalizadas diante de desigualdades estruturais persistentes. O Auxílio Emergencial, por sua vez,

destacou-se pela elevada eficiência relativa, associada ao desenho institucional simplificado e à

rápida ampliação da cobertura durante a pandemia. As estimações econométricas confirmam que

o desemprego é o fator estrutural mais fortemente associado à desigualdade de renda, superando

o efeito da eficiência técnica dos programas. Em conjunto, os resultados indicam que a efetividade

distributiva dessas políticas depende menos da eficiência micro gerencial e mais do adequado ajuste

de escala, do contexto institucional e das condições do mercado de trabalho, oferecendo subsídios

para o aprimoramento das políticas de proteção social no Brasil.

Palavras-chave: Transferência de Renda; Avaliação de Políticas Públicas; Proteção Social;

Enfrentamento da Pobreza; Brasil.

ABSTRACT

This study analyzes the technical and scalability efficiency of Brazilian federal income transfer

programs Bolsa Família, Auxílio Emergencial, Auxílio Brasil, and Novo Bolsa Família. This research

adopts a longitudinal approach, considering a time series between 2014 and 2024, which allows for

the analysis of the evolution of indicators and the identification of trends throughout the investigated

¹DOI: https://doi.org/10.5935/2763-9673.20250009

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

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period, using Data Envelopment Analysis (DEA) and panel econometric models, with the state-year

unit of analysis. The results indicate that, although most states present high pure technical efficiency,

significant losses in scalability efficiency persist, suggesting that the main source of inefficiency lies

in the sizing of the programs to territorial and institutional realities, and not in managerial failures. In

terms of distribution, it is observed that greater technical efficiency of the Bolsa Família Program is

associated with a slight increase in the Gini Index, highlighting the redistributive limits of targeted

policies in the face of persistent structural inequalities. The Emergency Aid program, in turn, stood

out for its high relative efficiency, associated with its simplified institutional design and rapid

expansion of coverage during the pandemic. Econometric estimates confirm that unemployment is

the structural factor most strongly associated with income inequality, surpassing the effect of the

technical efficiency of the programs. Taken together, the results indicate that the distributive

effectiveness of these policies depends less on micro-managerial efficiency and more on the

appropriate adjustment of scale, the institutional context, and labor market conditions, offering

subsidies for the improvement of social protection policies in Brazil.

Keywords: Income Transfer; Public Policy Evaluation; Social Protection; Poverty Reduction; Brazil.

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1. INTRODUÇÃO

Os programas federais de transferência de renda Programa Bolsa Família

(PBF), Auxílio Emergencial (AE), Auxílio Brasil (AB) e Novo Bolsa Família (NBF)

constituem o principal eixo da política brasileira de enfrentamento da pobreza e da

vulnerabilidade social (Medeiros, 2007). Desde a institucionalização do Bolsa

Família em 2003, essas iniciativas têm contribuído de forma consistente para a

redução da pobreza extrema e a melhoria de indicadores de saúde e educação,

especialmente entre populações de baixa renda (Osório et al., 2019; Fundação

Osvaldo Cruz, 2025).

Entre 2020 e 2024, o sistema de transferência de renda passou por

mudanças institucionais relevantes (Sordi, 2023). O Auxílio Emergencial promoveu

uma expansão sem precedentes da proteção social durante a pandemia da COVID-

19 (Unicef, 2020), enquanto o Auxílio Brasil introduziu alterações no desenho do

programa, nos critérios de elegibilidade e nas condicionalidades (Sordi, 2021). A

partir de 2023, o Novo Bolsa Família restabeleceu e atualizou os mecanismos de

acompanhamento familiar, configurando um período marcado por elevada

heterogeneidade institucional e operacional entre os estados brasileiros (Instituto

de Pesquisa Econômica Aplicada-IPEA, 2025).

Nesse contexto, torna-se central avaliar não apenas os impactos sociais

desses programas, mas também a eficiência técnica com que os estados

transformam recursos públicos em resultados sociais observáveis. Em sistemas

federativos marcados por desigualdades regionais, as variações na capacidade

administrativa, na escala populacional e nas condições socioeconômicas dos entes

subnacionais resultam em níveis distintos de desempenho na implementação de

políticas públicas, refletindo limitações institucionais e assimetrias estruturais

(Arretche, 2012; Abrucio, 2005; Evans, 1995).

A distribuição de renda constitui desafio estrutural da economia brasileira,

fundamentalmente enraizada em processos ex-ante de geração de renda

(Medeiros, 2007; Neri, 2020). A desigualdade é multidimensional, refletindo-se em

elevadas taxas de analfabetismo funcional, informalidade (aproximadamente 40%

da força de trabalho) e concentração de ativos (Arretche, 2012; Lotta, 2021).

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Historicamente enraizada em processos coloniais, intensifica-se durante ciclos de

desemprego (Neri, 2020). Políticas de transferência de renda como Bolsa Família

e Auxílio Emergencial emergiram como instrumentos centrais de proteção social

(Souza et al., 2019), embora sua capacidade de alterar a desigualdade agregada

permaneça limitada, pois não alteram processos ex-ante de geração de renda

(Medeiros, 2007). O desemprego é o principal determinante estrutural da

desigualdade, superando a eficiência técnica de qualquer programa isolado (Neri,

2020; Brollo et al., 2024).

O objetivo deste estudo é avaliar a eficiência técnica e de escala dos

programas federais de transferência de renda nos estados brasileiros, no período

de 2014 a 2024, e analisar a associação entre essa eficiência e a desigualdade de

renda. Para isso, adota-se a Análise Envoltória de Dados (DEA), que permite

mensurar a eficiência relativa das unidades federativas considerando múltiplos

insumos e resultados, distinguindo ineficiências gerenciais de problemas

associados à escala de operação. Em uma segunda etapa, os escores de eficiência

são utilizados em modelos econométricos de dados em painel, tendo o Índice de

Gini como variável explicada.

A questão que orienta a pesquisa é: em que medida os estados brasileiros

diferem na capacidade de transformar recursos e mecanismos de implementação

dos programas de transferência de renda em resultados sociais, e quais fatores

explicam essas diferenças ao longo do tempo? Ao responder a essa questão, o

estudo pode contribuir para o debate sobre eficiência no gasto social, destacando

os limites das políticas focalizadas frente a desigualdades estruturais persistentes

e oferecendo subsídios para o aprimoramento da governança e do

dimensionamento das políticas de proteção social no Brasil.

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1 Eficiência dos Gastos Públicos e Análise de Desempenho

A eficiência do gasto público refere-se à capacidade do Estado de converter

recursos disponíveis (inputs) em resultados sociais observáveis (outputs),

minimizando desperdícios e maximizando o desempenho relativo das políticas

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públicas. No campo da economia do setor público, a eficiência técnica corresponde

à obtenção do maior nível possível de resultados dado um conjunto fixo de recursos

(Farrell, 1957).

Em contextos de restrição fiscal e elevada demanda social, a mensuração

da eficiência torna-se central para a gestão pública orientada a resultados. Entre os

métodos quantitativos disponíveis, destaca-se a Análise Envoltória de Dados (Data

Envelopment Analysis – DEA), amplamente utilizada na avaliação de desempenho

do setor público por permitir a comparação relativa de unidades decisórias a partir

de múltiplos inputs e outputs, sem imposição de forma funcional paramétrica (Coelli

et al., 2005).

A DEA é particularmente adequada à análise de políticas sociais, dada a

natureza multidimensional de seus resultados. Contudo, a literatura aponta

limitações relevantes, como a sensibilidade à escolha das variáveis e a ausência

de tratamento explícito do erro estatístico, o que exige cautela interpretativa e o uso

de técnicas complementares, como a correção de viés por bootstrap (Simar;

Wilson, 2007). Nesse estudo, a eficiência é tratada estritamente como eficiência

técnica relativa, não sendo equivalente à efetividade distributiva agregada nem

implicando inferência causal direta.

2.2 Políticas Públicas, Governança e uso Eficiente de Recursos

O desempenho das políticas públicas depende menos de sua formulação

normativa e mais da capacidade dos governos de transformar diretrizes em

resultados concretos, processo condicionado por fatores institucionais,

administrativos e organizacionais. A literatura sobre capacidades estatais enfatiza

que a implementação, o monitoramento e a avaliação das políticas são

determinantes centrais de seu desempenho (Evans, 1995; Arretche, 2012).

A governança pública, entendida como coordenação, responsabilização e

transparência (Hood, 1991; Nascimento, 2017), é particularmente desafiadora em

federalismos

complexos

como

o

brasileiro

(Arretche,

2012),

onde

heterogeneidades institucionais afetam a implementação de políticas (Abrucio,

2005; Lotta, 2021). No caso das transferências de renda, a eficiência técnica

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depende de capacidades administrativas locais (Evans, 1995), coordenação

intersetorial (Abrucio, 2005) e qualidade de sistemas de informação (Nascimento,

2017).

2.3 Programas de Transferência de Renda e Eficiência Distributiva

Os programas de transferência de renda consolidaram-se como eixo

central das estratégias de enfrentamento da pobreza no Brasil. O Programa Bolsa

Família, ao articular transferências monetárias e condicionalidades, produziu

efeitos consistentes na redução da pobreza extrema e na melhoria de indicadores

de saúde e educação (Souza et al., 2019; Ichirara et al., 2018). Entretanto, a

literatura destaca que políticas focalizadas apresentam limitações estruturais para

alterar padrões agregados de desigualdade, particularmente quando desemprego

e fatores macroeconômicos permanecem como determinantes estruturais não

endereçados (Neri, 2020; Sordi, 2023).

Em economias com elevada concentração de renda, programas eficientes

no combate à pobreza extrema tendem a produzir efeitos marginais sobre o Índice

de Gini², cuja sensibilidade é maior nos estratos superiores da distribuição (Lustig,

2016; Kerstenetzky, 2016). Assim, eficiência técnica em nível micro não se traduz

automaticamente em eficiência distributiva macro.

Evidências empíricas corroboram esse diagnóstico ao apontar impactos

relevantes sobre escolarização (Brauw; Gilligan, 2016) e saúde infantil (Ichirara et

al., 2018; Fiocruz, 2025), mas efeitos modestos sobre desigualdade agregada

(Souza et al., 2019). Estudos internacionais reforçam essa conclusão, indicando

que embora políticas focalizadas sejam efetivas em reduzir pobreza extrema,

apresentam limitações estruturais para alterar padrões de desigualdade de longo

prazo,

particularmente

quando

determinantes

macroeconômicos

como

desemprego permanecem não endereçados (Medeiros, 2007; Neri, 2020; Brollo et

al., 2024).

2

O Índice de Gini é uma medida de desigualdade de renda que varia de 0 (igualdade perfeita) a 1

(desigualdade máxima). Quanto maior o valor, mais concentrada é a renda na população.

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No contexto brasileiro recente, o Auxílio Emergencial destacou-se pela

ampliação temporária da proteção social durante a pandemia (Neri, 2020),

enquanto as transições institucionais subsequentes Auxílio Brasil e Novo Bolsa

Família introduziram mudanças relevantes em desenho, condicionalidades e escala

de operação, ainda que com fragilidades institucionais (Costa et al., 2023; Sordi,

2023).

Apesar dos avanços na literatura sobre federalismo e desempenho de

políticas públicas no Brasil, ainda são limitadas as análises comparativas

interestaduais de caráter longitudinal que integrem, de forma simultânea, a

mensuração de eficiência técnica e a análise econométrica de seus determinantes

(Abrucio, 2005; Arretche, 2012). Este estudo busca preencher essa lacuna ao

investigar a associação entre eficiência técnica na execução dos programas de

transferência de renda e a desigualdade estadual, reconhecendo que os efeitos

distributivos são condicionados por fatores estruturais, institucionais e do mercado

de trabalho.

Com base nesse arcabouço, formulam-se as seguintes hipóteses:

H1 - a eficiência técnica dos programas de transferência de renda associa-

se estatisticamente à desigualdade de renda estadual;

H2 - maiores taxas de desemprego associam-se a maior desigualdade; e

H3 - fatores estruturais e institucionais influenciam a desigualdade

independentemente da eficiência técnica.

A análise empírica combina DEA e modelos econométricos de painel para

avaliar a magnitude e a direção dessas associações, contribuindo para o debate

sobre os limites e potencialidades das políticas de transferência de renda em

contextos federativos complexos.

3. METODOLOGIA

3.1 Design da Pesquisa

O estudo adota abordagem quantitativa, de natureza básica, com caráter

descritivo e exploratório, fundamentado em dados secundários de abrangência

nacional, provenientes de bases oficiais, como o Instituto Brasileiro de Geografia e

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Estatística, o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, o Ministério da Saúde do

Brasil e o Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde,

abrangendo o período de 2014 a 2024, para os estados brasileiros.

A estratégia analítica é dedutiva, partindo de pressupostos teóricos sobre

eficiência e desigualdade para testá-los empiricamente. O objetivo é avaliar a

eficiência técnica dos programas federais de transferência de renda Bolsa Família,

Auxílio Emergencial, Auxílio Brasil e Novo Bolsa Família no período de 2014 a

2024, bem como analisar sua associação com a desigualdade de renda nos

estados brasileiros.

A metodologia estrutura-se em três estágios complementares: (i)

mensuração da eficiência técnica por meio da Análise Envoltória de Dados (DEA),

com correção de viés via bootstrap; (ii) análise dinâmica da produtividade por meio

do Índice de Malmquist; e (iii) modelagem econométrica em dados em painel para

examinar a relação entre eficiência e desigualdade de renda.

3.2 Unidade de Análise e Escopo Amostral

A unidade de análise corresponde ao par estado-ano, abrangendo as 27

Unidades Federativas do Brasil. A amostra é censitária para o painel, incluindo

todas as unidades observáveis no período de 2014 a 2024. Os dados utilizados são

secundários e foram obtidos a partir de bases oficiais de acesso público,

disponíveis nos portais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, do Instituto

de Pesquisa Econômica Aplicada, do Ministério do Desenvolvimento e Assistência

Social e do Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde. A

coleta dos dados foi realizada no período de 10/2025, considerando as informações

mais atualizadas disponíveis para cada variável no momento da extração. O recorte

temporal foi definido em função da disponibilidade e padronização dos dados, bem

como por abranger diferentes arranjos institucionais dos programas de

transferência de renda ao longo do período analisado.

Em razão da ausência de informações completas para alguns indicadores

de saúde e capital humano nos anos iniciais, a estimação da eficiência do Programa

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Bolsa Família no primeiro estágio foi restrita a subperíodos com maior completude

dos dados, limitação reconhecida e discutida posteriormente.

3.3 Variáveis

3.3.1 Variáveis do modelo DEA – Inputs e outputs

O modelo DEA foi estimado com orientação a outputs, assumindo que os

estados buscam maximizar resultados sociais dado o volume de recursos

disponíveis. Foram empregados os modelos DEA-CCR (retornos constantes de

escala) e DEA-BCC (retornos variáveis), permitindo decompor a eficiência global

em eficiência técnica pura e eficiência de escala.

Os inputs correspondem ao orçamento alocado e ao número de

beneficiários dos programas, enquanto os outputs abrangem indicadores

associados às dimensões de renda, capital humano e saúde. Variáveis em que

valores menores indicam melhor desempenho (pobreza, extrema pobreza e

mortalidade infantil) foram tratadas como outputs indesejáveis, mediante

transformação por data translation, preservando a coerência da orientação do

modelo, conforme o Quadro 1.

Quadro 1 – Indicadores de Estrutura e de Resultado (DEA).

Fonte de coleta

Categoria

Indicador

Dimensão/Descrição

Notas

de dados

financeiros Portal

ao Transparência / valores

Orçamento

Recursos

para destinados

da Deflacionar;

usar

reais;

por

Alocado

cada

Input

(Estrutura)

programa programa

MDS

compatibilizar

UF/ano

(R$)

Número

de Escala

operacional MDS / CadÚnico Mantido como input; em

Input

(Estrutura)

Beneficiários para (famílias/pessoas

cada programa

Pobres (%)

robustez

output de cobertura

(PNAD Considerar linha

pode

ser

atendidas)

Percentual de pessoas IBGE

de

Output

(resultado)

em situação de pobreza Contínua) / IPEA pobreza oficial (R$ 218

Data per capita/mês)

Extremos Pobres Percentual de pessoas IBGE (PNAD Linha de

Contínua) / IPEA pobreza (R$ 105 per

extrema

Output

(resultado)

(%)

em extrema pobreza

Data

capita/mês)

Taxa

de Participação/ocupação IBGE

/

(ex) Alternar com emprego

da formal (%) conforme

disponibilidade

Output

(resultado)

Empregabilidade no mercado de trabalho Ministério

Economia

Taxa

Analfabetismo

de Capital humano básico Atlas

IBGE

Brasil

/ Quanto menor, melhor;

possível

inversão/normalização

Output

(resultado)

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Taxa

Mortalidade

Infantil

de Saúde materno-infantil / IBGE

qualidade de vida DATASUS

/ Quanto menor, melhor;

checar comparabilidade

temporal

Output

(resultado)

Cobertura Vacinal Acesso

a

políticas Ministério

da Selecionar imunização

/ básica (BCG, Penta,

Polio, etc.)

Output

(resultado)

(%)

preventivas de saúde

Saúde

DATASUS

Pré-natal

adequado (%)

Qualidade da atenção à Ministério

da Considerar ≥7 consultas

Output

(resultado)

gestante

Saúde / SINASC de pré-natal

Nutrição

Gestantes (%)

Atendimento nutricional Ministério

pré-natal

da Pode ter falhas de

Output

(resultado)

Saúde / SISVAN preenchimento

em

alguns estados

Nutrição Crianças Monitoramento

(%) nutricional infantil

Ministério

Saúde / SISVAN dados

da Complementar

com

de

Output

(resultado)

desnutrição/obesidade

infantil

Fonte: Adaptado de Brauw e Gilligan (2016); IPEA (2019); Ichihara et al. (2018); Leite et al. (2024);

Martins et al. (2023); Narbón-Perpiñá e De Witte (2018); Parker e Todd (2017); Rasella et al. (2018)

e Suarez-Campoli et al. (2020).

Nota: Elaborado pela autora (2025).

O escore de eficiência do Bolsa Família (PBF), Auxílio Emergencial (AE),

Auxílio Brasil (AB) e Novo Bolsa Família (NBF) constitui a variável dependente

fundamental. Ele reflete a capacidade relativa de cada unidade federativa em

transformar insumos (orçamento e beneficiários) em resultados sociais. Conforme

Farrell (1957), a eficiência mede a distância de cada unidade em relação à fronteira

de produção ótima. O uso do DEA (modelos CCR e BCC) segue a abordagem

clássica de Charnes, Cooper e Rhodes (1978) e Banker, Charnes e Cooper (1984),

sendo amplamente aplicado em políticas sociais (Rasella et al., 2018; Suarez-

Campoli et al., 2020).

3.3.2 Variáveis do modelo econométrico

Na segunda etapa, os escores de eficiência técnica estimados via DEA

constituem as principais variáveis explicativas. A variável dependente é o Índice de

Gini, amplamente utilizado para mensurar desigualdade de renda. O modelo

incorpora controles estruturais, institucionais e demográficos, incluindo

desemprego, informalidade, escolaridade média, cobertura da Estratégia Saúde da

Família, PIB per capita, IDH, população e efeitos temporais.

Essa especificação permite testar as hipóteses do estudo: (H1) associação

entre eficiência técnica e desigualdade; (H2) impacto do desemprego sobre a

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desigualdade; e (H3) influência de fatores estruturais e institucionais

independentemente da eficiência dos programas.

Quadro 2 – Variáveis do Modelo Econométrico dos Programas de transferência

de Renda (Bolsa Família, Auxílio Emergencial, Auxílio Brasil e Novo Bolsa

Família)

Coleta de Transformaçã

Tipo

Variável

Índice de Desigualdade

Gini de renda

Definição

Interpretação

Dados

Valores próximos de IBGE

indicam maior (PNAD

desigualdade;

valores próximos de 0 IPEA Data. defasagem t−1

o sugerida

Quanto menor,

melhor;

1

Variável

Contínua) / considerar

explicada

indicam

de Mede a relação entre Estimado

insumos

(DEA: (recursos/beneficiário via

maior

na 2ª etapa.

Efic_PBF, Escore

Usar

Efic_AE,

Efic_AB,

Efic_NBF

eficiência

técnica

pela autora diretamente

DEA (0–1)

(modelos

Variáveis

Explicativas

0–1) por UF e s) e outputs sociais

ano

CCR

e

BCC)

Ano

Índice temporal Captura

choques —

Usar

efeito

(FE_t)

como

fixo

(ano-

macroeconômicos e

Controle-

Temporal

calendário)

mudanças

regimes

nos

dos

programas

A informalidade afeta PNAD

Infor

Informalidade:

Utilização

do

Proporção

trabalhadores

de diretamente

capacidade

a Contínua – valor

do IBGE percentual

ocupados que Estado de identificar, (microdado padronizado

Controle-

atuam

carteira

sem focalizar

acompanhar

e s

(0–100)

ou

Mercado de

Trabalho

os trimestrais escalonado

assinada, sem beneficiários

dos e anuais). (0–1)

para

em

CNPJ

e

sem programas

transferência

de

análise

painel.

proteção

Cob_esf

Escol

Cobertura

ESF:

Percentual da acompanhamento

população

residente

coberta

Escolaridade:

Anos médios de capital humano

estudo

de A ESF é responsável e-Gestor

Manter como

/ percentual (0–

pelo

AB

Controle-

Institucional

Ministério

100)

ou

das

condicionalidades de DATASUS. 1);

por saúde vinculadas aos usar

Nível agregado de IBGE / —

Atlas Brasil

da Saúde / normalizar (0–

pode-se

média

Controle-

Capital

Humano

PIB_perca PIB per capita Desenvolvimento

IBGE

log(PIB

capita)

per

Controle

Econômico

-

pita

em

R$ econômico estadual

constantes

IDH

Índice

de Condição

Atlas Brasil Normalizado

Controle

Agregado

–

Desenvolvimen socioeconômica

to Humano agregada

População total Tamanho

/ PNUD

(0–1)

Controle

– Pop_t

e

escala IBGE

log(população)

Demografia

demográfica da UF

(robustez)

—

Desemp

(%)

Desemprego:

Taxa

desocupação

Captura

de econômicos

condições

ciclos IBGE

Controle

Conjuntural

–

e (PNAD

do Contínua)

Fonte: Adaptado de Charnes et al. (1978); Farrell (1957); IPEA (2019); Martins et al. (2023); Leite et

al. (2024); Parker e Todd (2017); Suarez-Campoli et al. (2020); Rasella et al. (2018); Ministério do

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Desenvolvimento e Assistência Social, Família e Combate à Fome –MDS (2024).

Nota: Elaborada pela autora (2025). Variável explicada (1), variáveis explicativas (4), variáveis de

controle (5).

A Equação (1) apresenta a forma geral do modelo:

퐺푖푛푖_ꢀ푡= 훽₁퐸푓푖푐^푇푅+ 훶 퐴푛표_ꢀ푡+ 훶 퐼푛푓표푟푚푎푙_ꢀ푡+ 훶 퐶표푏_퐸푆퐹 +훶 퐼퐷퐻_ꢀ푡+

1

2

3

ꢀ푡

4

ꢀ푡

훶 푃표푝_ꢀ푡+ 훶 퐷푒푠푒푚푝_ꢀ푡+ 훶 퐸푠푐표푙_ꢀ푡+ 훶 푃퐼퐵푝푐_ꢀ푡+ 휇_ꢀ푡+휀_ꢀ푡(1)

5

6

7

8

Onde:

▪ 퐺푖푛푖_ꢀ푡: índice de desigualdade de renda no estado i no período t.

푇푅

ꢀ푡

▪ 퐸푓푖푐 : escore de eficiência técnica obtido via DEA (com correção

bootstrap), associado à execução dos programas de transferência de renda.

▪ 퐴푛표_ꢀ푡: controlar variações ao longo do tempo que não são atribuíveis aos

estados.

▪ 퐼푛푓표푟푚푎푙_ꢀ푡: captura como a estrutura do mercado de trabalho influencia a

desigualdade e a efetividade dos programas sociais.

▪ 퐶표푏_퐸푆퐹 : relacionada à infraestrutura social e ao suporte institucional para

ꢀ푡

o cumprimento das condicionalidades.

▪ 퐼퐷퐻_ꢀ푡: indicador de desenvolvimento humano do estado i no período t,

controlando condições socioeconômicas estruturais.

▪ 푃표푝_ꢀ푡: população total do estado, representando a escala de atendimento

das políticas sociais.

▪ 퐷푒푠푒푚푝_ꢀ푡: taxa de desemprego estadual, que captura condições do mercado

de trabalho e flutuações macroeconômicas.

▪ 퐸푠푐표푙_ꢀ푡: anos médios de escolaridade, indicador agregado de capital

humano.

▪ 푃퐼퐵푝푐_ꢀ푡: PIB per capita em valores reais, captando o nível de

desenvolvimento econômico do estado.

▪ 휇_ꢀ푡: efeito fixo específico de cada estado em PBF e NBF, representando

características não observadas e invariantes no tempo (cultura

administrativa, capacidade institucional, estrutura produtiva, entre outras).

▪ 휀_ꢀ푡: termo de erro idiossincrático.

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DESIGUALDADE NO BRASIL?

3.4 Métodos de Estimação e Tratamento de Dados

3.4.1 Primeiro Estágio: Análise de Fronteira (DEA)

A eficiência técnica dos estados foi estimada por meio da Análise Envoltória

de Dados (DEA), conforme os modelos propostos por Charnes, Cooper e Rhodes

(1978) e Banker, Charnes e Cooper (1984), calculando-se a distância de cada

unidade em relação à fronteira eficiente. Variáveis em que “menos é melhor”, como

pobreza, extrema pobreza e mortalidade infantil, foram tratadas como outputs

indesejáveis por meio da técnica de data translation, assegurando a coerência da

orientação a outputs. Para mitigar o viés de pequena amostra característico do DEA

não paramétrico, aplicou-se o procedimento de bootstrap (Simar; Wilson, 2007),

gerando escores corrigidos e intervalos de confiança estatisticamente válidos para

uso na segunda etapa.

3.4.2 Análise Dinâmica: Índice de Produtividade de Malmquist

A evolução temporal da produtividade dos programas foi analisada por

meio do Índice de Malmquist, que decompõe a variação total da produtividade em

progresso técnico (deslocamento da fronteira) e mudança de eficiência técnica

(catch-up), permitindo distinguir inovação sistêmica de melhorias gerenciais

relativas ao longo do tempo.

3.4.3 Segundo Estágio: Regressão em Dados em Painel

Os escores de eficiência obtidos no primeiro estágio foram utilizados em

modelos de regressão para dados em painel, estimados por Pooled OLS, Efeitos

Fixos (EF) ou Efeitos Aleatórios (EA), conforme indicado pelo teste de Hausman. O

modelo de EF é priorizado por capturar características não observáveis e

invariantes no tempo dos estados. Para programas de vigência curta, como o

Auxílio Emergencial e o Auxílio Brasil, empregaram-se modelos de pooled cross

section ou análises descritivas, de acordo com a disponibilidade mínima de dados

para estruturação do painel.

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Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

3.5 Limitações Metodológicas e Robustez

A exclusão de observações com dados ausentes pode gerar viés de

seleção, reconhecido como limitação. Há risco de endogeneidade, mitigado por

especificações com defasagens e controles. A robustez é verificada por

especificações alternativas, incluindo comparação entre escores CCR e BCC,

variação do conjunto de controles e erros-padrão robustos agrupados por estado.

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

4.1 Eficiência

A eficiência técnica dos programas de transferência de renda foi estimada

por DEA para os estados brasileiros, comparando quatro regimes: Bolsa Família

(PBF), Auxílio Emergencial (AE), Auxílio Brasil (AB) e Novo Bolsa Família (NBF).

Os escores (CRS, VRS e eficiência de escala) medem a capacidade de cada

estado de converter recursos (inputs) em resultados sociais (outputs). Para o PBF,

a análise foi restrita a 2018–2021 porque alguns outputs (prenatal, nut_gest,

nut_ccas) tinham dados ausentes entre 2014–2017, o que inviabiliza a DEA

(outputs não podem ter missing).

PBF (2018–2021): predominou VRS = 1 na maioria dos estados, sugerindo

boa eficiência técnica pura (gestão) no porte observado. Entretanto, muitos

apresentaram CRS < 1, indicando ineficiência de escala (problema de

dimensionamento do programa). Estados como Bahia, Maranhão, Ceará, Paraíba

e Amazonas mostraram baixa eficiência de escala, enquanto Distrito Federal,

Rondônia, Roraima e Santa Catarina atuaram como benchmarks (CRS = VRS = 1).

O ano de 2020 concentrou os melhores resultados de CRS (maior alinhamento

escala–resultados), com recuo parcial em 2021, compatível com a dinâmica da

pandemia e ajustes na proteção social.

Tabela 1 – Resultados da Eficiência Técnica (CRS, VRS e Escala) do Programa

Bolsa Família, por estado e ano (2018–2021).

DMU

Ano

2018

CRS

0,85

0,43

0,96

VRS

1,00

Eficiência de Escala

Classificação

Acre

Alagoas

Amapá

0,85 Eficiente VRS

0,43 Eficiente VRS

0,96 Eficiente VRS

2018

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Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Amazonas

Bahia

Ceará

2018

2019

2020

0,27

0,18

0,22

1,00

0,53

0,48

0,22

0,64

0,62

0,35

0,69

0,19

0,23

0,21

0,36

0,38

1,00

0,56

1,00

0,47

0,54

0,70

1,00

0,48

0,75

0,24

0,17

1,00

0,56

0,50

0,21

0,63

0,32

0,67

0,18

0,23

0,22

0,40

0,34

0,43

0,53

1,00

0,52

0,80

1,00

0,67

1,00

0,48

0,41

0,45

1,00

0,69

1,00

0,27 Eficiente VRS

0,18 Eficiente VRS

0,22 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso Do Sul

Minas Gerais

Paraná

0,53 Eficiente VRS

0,48 Eficiente VRS

0,22 Eficiente VRS

0,64 Eficiente VRS

0,62 Eficiente VRS

0,35 Eficiente VRS

0,69 Eficiente VRS

0,19 Eficiente VRS

0,23 Eficiente VRS

0,21 Eficiente VRS

0,36 Eficiente VRS

0,38 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Paraíba

Pará

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande Do Norte

Rio Grande Do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Sergipe

São Paulo

Tocantins

Acre

Alagoas

Amapá

0,56 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,47 Eficiente VRS

0,54 Eficiente VRS

0,70 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,48 Eficiente VRS

0,75 Eficiente VRS

0,24 Eficiente VRS

0,17 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso Do Sul

Minas Gerais

Paraná

1,00 Eficiente

0,56 Eficiente VRS

0,50 Eficiente VRS

0,21 Eficiente VRS

0,63 Eficiente VRS

0,32 Eficiente VRS

0,67 Eficiente VRS

0,18 Eficiente VRS

0,23 Eficiente VRS

0,22 Eficiente VRS

0,40 Eficiente VRS

0,34 Eficiente VRS

0,43 Eficiente VRS

0,53 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Paraíba

Pará

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande Do Norte

Rio Grande Do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Sergipe

São Paulo

Tocantins

Acre

Alagoas

Amapá

1,00 Eficiente

0,52 Eficiente VRS

0,80 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,67 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,48 Eficiente VRS

0,41 Eficiente VRS

0,45 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

0,69 Eficiente VRS

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Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Goiás

2020

2021

0,65

0,43

0,75

0,79

0,62

0,79

0,45

0,44

0,60

0,59

0,61

0,81

1,00

0,73

0,74

1,00

0,83

0,44

1,00

0,28

0,20

0,24

1,00

0,63

0,21

0,66

0,67

0,36

0,71

0,23

0,25

0,24

0,39

0,38

0,42

0,57

1,00

0,59

0,55

0,76

1,00

0,65 Eficiente VRS

0,43 Eficiente VRS

0,75 Eficiente VRS

0,79 Eficiente VRS

0,62 Eficiente VRS

0,79 Eficiente VRS

0,45 Eficiente VRS

0,44 Eficiente VRS

0,60 Eficiente VRS

0,59 Eficiente VRS

0,61 Eficiente VRS

0,81 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso Do Sul

Minas Gerais

Paraná

Paraíba

Pará

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande Do Norte

Rio Grande Do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Sergipe

São Paulo

Tocantins

Acre

Alagoas

Amapá

1,00 Eficiente

0,73 Eficiente VRS

0,74 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,83 Eficiente VRS

0,44 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,28 Eficiente VRS

0,20 Eficiente VRS

0,24 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso Do Sul

Minas Gerais

Paraná

1,00 Eficiente

0,63 Eficiente VRS

0,21 Eficiente VRS

0,66 Eficiente VRS

0,67 Eficiente VRS

0,36 Eficiente VRS

0,71 Eficiente VRS

0,23 Eficiente VRS

0,25 Eficiente VRS

0,24 Eficiente VRS

0,39 Eficiente VRS

0,38 Eficiente VRS

0,42 Eficiente VRS

0,57 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Paraíba

Pará

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande Do Norte

Rio Grande Do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Sergipe

1,00 Eficiente

0,59 Eficiente VRS

0,55 Eficiente VRS

0,76 Eficiente VRS

São Paulo

Tocantins

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: CRS = Eficiência Técnica sob Retornos Constantes de Escala; VRS = Eficiência Técnica sob

Retornos Variáveis de Escala; SE = Eficiência de Escala (CRS/VRS). Erros de arredondamento

podem ocorrer. Classificação: Eficiente (CRS=1 e VRS=1), Eficiente VRS (VRS=1 e CRS<1).

AE (2021): apenas seis estados atingiram eficiência plena (Acre, Amapá,

Distrito Federal, Rondônia, Roraima e Santa Catarina). A maior parte ficou como

“eficiente VRS” (boa gestão, mas escala não ótima). Estados grandes e complexos

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DESIGUALDADE NO BRASIL?

(Bahia, Minas Gerais, Rio de Janeiro e Amazonas) registraram escores de escala

baixos, sugerindo deseconomias de escala em operações massivas e rápidas.

Tabela 2 – Resultados da Eficiência Técnica (CRS, VRS e Escala) do Programa

Auxílio Emergencial por estado – 2021.

DMU

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso Do Sul

Minas Gerais

Paraná

Paraíba

Pará

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande Do Norte

Rio Grande Do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Sergipe

São Paulo

Tocantins

Ano

CRS

1,00

0,59

1,00

0,34

0,23

0,30

1,00

0,60

0,51

0,29

0,66

0,67

0,40

0,24

0,49

0,70

0,28

0,54

0,36

0,52

0,61

1,00

0,57

0,68

0,86

VRS

1,00

SE

Classificação

Eficiente

Eficiente VRS

Eficiente

Eficiente VRS

Eficiente

Eficiente VRS

Eficiente

2021

1,00

0,59

1,00

0,34

0,23

0,30

1,00

0,60

0,51

0,29

0,66

0,67

0,40

0,24

0,49

0,70

0,28

0,54

0,36

0,52

0,61

1,00

0,57

0,68

0,86

Eficiente

Eficiente VRS

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: CRS = Eficiência Técnica sob Retornos Constantes de Escala; VRS = Eficiência Técnica sob

Retornos Variáveis de Escala; SE = Eficiência de Escala (CRS/VRS). Classificação: Eficiente

(CRS=1 e VRS=1); Eficiente VRS (VRS=1 e CRS<1).

AB (2022): houve melhora geral, com muitos estados em CRS = VRS = 1,

indicando maior adequação entre recursos, cobertura e resultados. Persistiram

como apenas eficientes VRS: Amazonas, Bahia, Ceará, Maranhão, Minas Gerais,

Pará, Paraíba, Pernambuco e Rio de Janeiro, sinalizando que ainda havia gargalos

de escala apesar de gestão ajustada.

Tabela 3 – Resultados da Eficiência Técnica (CRS, VRS e Escala) do Programa

Auxílio Brasil, por estado – 2022.

DMU

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Ano

CRS

VRS

SCALE

Classificação

Eficiente

Eficiente VRS

2022

1

0

1

0

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87, jul./dez., 2025.

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Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

2022

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

Eficiente VRS

Eficiente

Eficiente VRS

Eficiente

Eficiente VRS

Eficiente

Eficiente VRS

Eficiente

Eficiente VRS

Eficiente

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso Do Sul

Minas Gerais

Pará

Paraíba

Paraná

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande Do Norte

Rio Grande Do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

São Paulo

Sergipe

Tocantins

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: CRS = Eficiência Técnica sob Retornos Constantes de Escala; VRS = Eficiência Técnica sob

Retornos Variáveis de Escala; SE = Eficiência de Escala (CRS/VRS). Classificação: Eficiente

(CRS=1 e VRS=1); Eficiente VRS (VRS=1 e CRS<1).

NBF (2023–2024): formou-se um núcleo estável de eficiência plena (Acre,

Amapá, Distrito Federal, Rondônia, Roraima e Santa Catarina) como benchmarks.

Observou-se

melhora

discreta

de

escala

em

parte

do

Centro-

Oeste/Sudeste/Nordeste entre 2023 e 2024, mas Norte e Nordeste seguiram

concentrando menores eficiências de escala. No geral, manteve-se o padrão

“eficiente VRS”: a principal limitação não é a gestão, e sim ajustar a escala do

programa às realidades territoriais e demográficas.

Tabela 4 – Resultados da Eficiência Técnica (CRS, VRS e Escala) do Novo

Programa Bolsa, por estado – 2023 e 2024.

DMU

Ano

2023

CRS

1,00

VRS

1,00

SE

Classificação

1,00 Eficiente

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

2023

0,54

1,00

0,31

0,24

0,29

1,00

0,58

0,49

0,27

0,65

0,67

0,41

1,00

0,54 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,31 Eficiente VRS

0,24 Eficiente VRS

0,29 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,58 Eficiente VRS

0,49 Eficiente VRS

0,27 Eficiente VRS

0,65 Eficiente VRS

0,67 Eficiente VRS

0,41 Eficiente VRS

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso Do Sul

Minas Gerais

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

87, jul./dez., 2025.

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Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Pará

Paraíba

Paraná

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande Do Norte

Rio Grande Do Sul

Rondônia

2023

2024

0,23

0,46

0,70

0,28

0,47

0,36

0,52

0,63

1,00

0,56

0,64

0,90

1,00

0,56

1,00

0,30

0,24

0,30

1,00

0,58

0,50

0,29

0,66

0,73

0,42

0,24

0,46

0,68

0,29

0,50

0,39

0,52

0,55

1,00

0,58

0,64

0,87

1,00

0,23 Eficiente VRS

0,46 Eficiente VRS

0,70 Eficiente VRS

0,28 Eficiente VRS

0,47 Eficiente VRS

0,36 Eficiente VRS

0,52 Eficiente VRS

0,63 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Roraima

1,00 Eficiente

Santa Catarina

São Paulo

Sergipe

Tocantins

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso Do Sul

Minas Gerais

Pará

0,56 Eficiente VRS

0,64 Eficiente VRS

0,90 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,56 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,30 Eficiente VRS

0,24 Eficiente VRS

0,30 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

0,58 Eficiente VRS

0,50 Eficiente VRS

0,29 Eficiente VRS

0,66 Eficiente VRS

0,73 Eficiente VRS

0,42 Eficiente VRS

0,24 Eficiente VRS

0,46 Eficiente VRS

0,68 Eficiente VRS

0,29 Eficiente VRS

0,50 Eficiente VRS

0,39 Eficiente VRS

0,52 Eficiente VRS

0,55 Eficiente VRS

1,00 Eficiente

Paraíba

Paraná

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande Do Norte

Rio Grande Do Sul

Rondônia

Roraima

1,00 Eficiente

0,58 Eficiente VRS

0,64 Eficiente VRS

0,87 Eficiente VRS

Santa Catarina

São Paulo

Sergipe

Tocantins

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: CRS = Eficiência Técnica sob Retornos Constantes de Escala; VRS = Eficiência Técnica sob

Retornos Variáveis de Escala; SE = Eficiência de Escala (CRS/VRS). Classificação: Eficiente

(CRS=1 e VRS=1); Eficiente VRS (VRS=1 e CRS<1).

4.2 Bootstrap

Limitação do DEA tradicional por ser determinístico e sensível a ruído e ao

tamanho da amostra, o DEA tende a superestimar a eficiência, colocando várias

unidades “na fronteira” de forma artificial.

Por que usar bootstrap, o procedimento reamostra os dados e recalcula os

escores repetidas vezes, gerando uma fronteira corrigida e escores

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87, jul./dez., 2025.

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Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

estatisticamente mais consistentes, reduzindo distorções por heterogeneidade

regional e choques institucionais. Interpretação dos escores corrigidos, o indicador

eff_bcc_bc (corrigido) fornece uma medida mais realista da eficiência técnica dos

estados e permite comparar diferenças reais de desempenho.

Principais achados por programa/ano:

PBF (2018–2021): o DEA não corrigido tende a indicar eficiência plena,

mas o bootstrap revela variações; as diferenças ficam mais evidentes

especialmente em 2021, com quedas relevantes em alguns estados (maior

instabilidade operacional).

Tabela 5 – Eficiência Técnica (DEA-BCC) com Correção Bootstrap do Programa

Bolsa Família por estado – 2018-2021.

DMU

Acre

Ano

eff_bcc

1,00

eff_bcc_bc

1,00

0,99

1,00

0,99

0,98

0,99

0,79

0,98

1,00

0,99

0,94

1,00

0,99

1,00

0,99

1,00

0,97

0,98

1,00

0,99

1,00

0,98

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

87, jul./dez., 2025.

74

Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Maranhão

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

1,00

0,99

1,00

0,98

0,97

1,00

0,96

0,97

1,00

0,99

1,00

0,99

0,98

1,00

0,99

1,00

0,99

1,00

0,99

1,00

0,99

0,97

1,00

0,99

1,00

0,99

0,97

1,00

0,98

0,99

1,00

0,97

0,98

0,99

0,81

1,00

0,97

Mato Grosso

Mato Grosso do Sul

Minas Gerais

Paraná

Paraíba

Pará

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande do Norte

Rio Grande do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

87, jul./dez., 2025.

75

Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Santa Catarina

Sergipe

São Paulo

Tocantins

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

2018

2019

2020

2021

1,00

0,98

1,00

0,99

0,96

1,00

0,99

1,00

0,98

0,96

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: eff_bcc é o escore de eficiência técnica calculado pelo modelo DEA-BCC, enquanto

eff_bcc_bc é esse mesmo escore após a correção de viés via bootstrap, resultando em uma medida

estatisticamente mais robusta da eficiência

AE (2021): após correção, há heterogeneidade: alguns estados

permanecem na fronteira (ex.: Acre, DF, Maranhão, Pará, Roraima, SC, SP),

enquanto outros ficam abaixo (ex.: Pernambuco, Goiás, RN, Ceará), sugerindo

diferenças de capacidade de execução.

Tabela 6 – Eficiência Técnica (DEA-BCC) com Correção Bootstrap do Programa

Auxílio Emergencial por estado – 2021.

DMU

ano

eff_bcc

eff_bcc_bc

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

2021

1,00

0,97

1,00

0,83

0,74

1,00

0,77

0,72

1,00

0,95

0,85

1,00

0,79

0,87

0,68

0,87

0,75

0,72

0,94

0,74

1,00

0,97

0,98

0,83

0,74

1,00

0,77

0,72

1,00

0,95

0,85

1,00

0,79

0,87

0,68

0,87

0,75

0,72

0,94

0,74

1,00

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso do Sul

Minas Gerais

Pará

Paraíba

Paraná

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande do Norte

Rio Grande do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

87, jul./dez., 2025.

76

Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

DMU

ano

eff_bcc

eff_bcc_bc

São Paulo

Sergipe

Tocantins

2021

1,00

0,80

0,89

1,00

0,80

0,89

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: eff_bcc é o escore de eficiência técnica calculado pelo modelo DEA-BCC, enquanto

eff_bcc_bc é esse mesmo escore após a correção de viés via bootstrap, resultando em uma medida

estatisticamente mais robusta da eficiência.

AB (2022): ocorre forte discrepância entre DEA tradicional (muitos escores

baixos) e bootstrap (escores próximos da fronteira), indicando que parte da

“ineficiência” estimada era viés/ruído.

Tabela 7 – Eficiência Técnica (DEA-BCC) com Correção Bootstrap do Programa

Auxílio Brasil por estado – 2022.

DMU

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso do Sul

Minas Gerais

Pará

Paraíba

Paraná

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande do Norte

Rio Grande do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

São Paulo

Sergipe

Ano

eff_bcc_bc

1,00

1,01

1,00

eff_bcc

1,00

0,59

1,00

0,34

0,23

0,30

1,00

0,60

0,51

0,29

0,66

0,67

0,40

0,24

0,49

0,70

0,28

0,54

0,36

0,52

0,61

1,00

0,57

0,68

0,86

2022

Tocantins

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: eff_bcc é o escore de eficiência técnica calculado pelo modelo DEA-BCC, enquanto

eff_bcc_bc é esse mesmo escore após a correção de viés via bootstrap, resultando em uma medida

estatisticamente mais robusta da eficiência

NBF (2023–2024): alta consistência entre DEA e bootstrap; as diferenças

parecem refletir desigualdades estruturais persistentes, com menores níveis

concentrados no Norte/Nordeste, e um núcleo de estados mantendo alta

performance (ex.: Acre, DF, Amapá, Rondônia, Roraima, SC).

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

87, jul./dez., 2025.

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Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Tabela 8 – Eficiência Técnica (DEA-BCC) com Correção Bootstrap do Programa

Novo Bolsa Família por estado – 2023-2024.

DMU

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso do Sul

Minas Gerais

Pará

Paraíba

Paraná

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande do Norte

Rio Grande do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

São Paulo

Sergipe

Tocantins

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

Ano

eff_bcc

1,00

0,54

1,00

0,31

0,24

0,29

1,00

0,58

0,49

0,27

0,65

0,67

0,41

0,23

0,46

0,70

0,28

0,47

0,36

0,52

0,63

1,00

0,56

0,64

0,90

1,00

0,56

1,00

0,30

0,24

0,30

1,00

0,58

0,50

0,29

0,66

0,73

0,42

0,24

0,46

0,68

0,29

0,50

0,39

0,52

0,55

1,00

0,58

0,64

0,87

eff_bcc_bc

1,00

0,54

1,00

0,31

0,24

0,29

1,00

0,58

0,49

0,27

0,65

0,67

0,41

0,23

0,46

0,70

0,28

0,47

0,36

0,52

0,63

1,00

0,56

0,64

0,90

1,00

0,56

1,00

0,30

0,24

0,30

1,00

0,58

0,50

0,29

0,66

0,73

0,42

0,24

0,46

0,68

0,29

0,50

0,39

0,52

0,55

1,00

0,58

0,64

0,87

2023

2024

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso do Sul

Minas Gerais

Pará

Paraíba

Paraná

Pernambuco

Piauí

Rio De Janeiro

Rio Grande do Norte

Rio Grande do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

São Paulo

Sergipe

Tocantins

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: eff_bcc é o escore de eficiência técnica calculado pelo modelo DEA-BCC, enquanto

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

87, jul./dez., 2025.

78

Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

eff_bcc_bc é esse mesmo escore após a correção de viés via bootstrap, resultando em uma medida

estatisticamente mais robusta da eficiência

O bootstrap evita superestimações e confirmar robustez dos resultados,

oferecendo uma leitura mais confiável da eficiência técnica dos estados na

execução dos programas.

4.3 Malmquist

O Índice de Malmquist mede a evolução da produtividade (TFPCH) e

decompõe em mudança tecnológica (TECH) e mudança de eficiência (TECCH).

PBF (2018–2021): cenário de estabilidade relativa, com alguns estados

apresentando ganhos de produtividade (TFPCH>1) — destaque para Roraima,

Espírito Santo, Acre, Distrito Federal e Paraná — e outros com perdas moderadas

(TFPCH<0,90) — destaque para Sergipe, Mato Grosso e Alagoas.

Tabela 9 – Índice de Malmquist do PBF por estado e período (2018–2019, 2019–

2020, 2020–2021).

Estado

Período

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

TFPCH

1,11

1,01

0,94

0,78

0,95

0,98

0,89

0,97

0,96

0,83

0,92

0,95

0,84

0,96

1,04

0,81

0,96

1,00

1,08

1,01

0,96

1,07

1,03

1,02

0,97

0,98

0,83

0,93

1,03

TECH

1,14

1,09

1,06

0,88

1,03

1,00

0,94

1,03

1,04

0,88

0,99

1,11

0,89

1,08

1,03

0,89

1,11

1,03

1,13

1,10

1,00

1,13

1,10

1,06

1,08

0,98

0,99

0,90

1,07

1,06

TECCH

0,97

0,93

0,89

0,92

0,99

0,94

0,93

0,94

0,92

0,86

0,94

0,89

1,01

0,91

0,87

0,97

0,96

0,92

0,96

0,95

0,93

0,96

0,91

0,99

0,93

0,87

0,97

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

87, jul./dez., 2025.

79

Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Mato Grosso

Mato Grosso do Sul

Minas Gerais

Paraná

Paraíba

Pará

Pernambuco

Piauí

Rio de Janeiro

Rio Grande do Norte

Rio Grande do Sul

Rondônia

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

2018–2019

2019–2020

2020–2021

0,80

0,90

0,95

0,98

1,00

0,92

1,01

0,98

1,01

1,00

0,84

0,95

1,05

0,85

0,94

0,84

0,93

0,94

0,96

1,00

1,01

0,92

1,00

0,99

0,91

1,02

1,01

0,86

0,94

0,82

0,95

0,92

1,13

1,09

1,16

0,87

0,95

0,96

0,73

0,92

0,85

0,90

0,98

0,96

0,87

0,94

0,98

0,87

1,04

1,12

1,01

1,05

1,01

0,95

1,07

0,98

1,05

0,97

0,90

1,09

1,01

0,91

1,03

0,91

1,03

1,02

1,05

1,02

1,01

0,93

0,99

0,95

0,98

1,10

1,00

0,99

1,06

1,09

0,89

1,05

0,98

1,13

1,14

1,13

0,95

1,00

0,83

0,98

0,88

0,95

1,03

1,01

0,90

1,01

0,97

0,92

0,87

0,80

0,94

0,93

1,00

0,97

0,95

1,01

0,97

1,04

1,02

0,93

0,88

1,03

0,93

0,91

0,92

0,93

0,91

0,98

1,00

0,99

1,01

1,04

0,93

1,02

0,86

0,89

0,86

0,93

0,90

0,94

1,00

0,96

1,03

0,91

0,95

0,96

0,88

0,93

0,97

0,94

0,95

0,97

0,93

1,01

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Sergipe

São Paulo

Tocantins

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: TFPCH = Mudança da Produtividade Total dos Fatores; TECH = Mudança no Progresso

Técnico; TECCH = Mudança na Eficiência Técnica Pura. Valores maiores que 1 indicam ganho de

produtividade, enquanto valores menores que 1 apontam perda de produtividade entre os períodos

analisados.

Revista de Estudos em Organizações e Controladoria - REOC, ISSN 2763-9673, UNICENTRO, Irati-PR, v. 5, n. 2, p. 54-

87, jul./dez., 2025.

80

Presline Blum, Felipe Storch Damasceno

ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

NBF (2023–2024): houve queda generalizada da produtividade em todos

os estados (TFPCH ~ 0,30), indicando retração no curto prazo, possivelmente

ligada à transição institucional, redesenho do programa e ajustes operacionais.

Tabela 10 – Índice de Malmquist do NBF por estado (2023–2024).

Estado

TFPCH

0,29

0,37

0,31

0,33

0,34

0,30

0,37

0,31

0,33

0,32

0,31

0,30

0,35

0,31

0,32

0,31

0,29

0,32

0,31

0,29

0,32

0,31

TECH

0,96

1,01

0,92

1,01

1,02

0,76

1,01

0,97

0,99

0,80

0,99

0,96

0,97

0,96

1,07

0,98

0,89

0,97

0,95

0,98

0,69

0,95

0,84

0,97

0,91

TECCH

0,30

0,31

0,36

0,33

0,40

0,36

0,32

0,31

0,42

0,32

0,33

0,32

0,31

0,33

0,32

0,36

0,32

0,30

0,46

0,33

0,35

0,33

0,34

Acre

Alagoas

Amapá

Amazonas

Bahia

Ceará

Distrito Federal

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso do Sul

Minas Gerais

Paraná

Paraíba

Pará

Pernambuco

Piauí

Rio de Janeiro

Rio Grande do Norte

Rio Grande do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

Sergipe

São Paulo

Tocantins

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: TFPCH = Mudança da Produtividade Total dos Fatores; TECH = Mudança no Progresso

Técnico; TECCH = Mudança na Eficiência Técnica Pura. Valores maiores que 1 indicam ganho de

produtividade, enquanto valores menores que 1 apontam perda de produtividade entre os períodos

analisados.

Comparação PBF × NBF: a produtividade caiu em todos os estados

(ΔTFPCH negativo), com perdas mais intensas justamente onde o PBF era mais

produtivo (ex.: Roraima, Acre e DF).

Tabela 11 – Comparação TFPCH médio PBF × NBF e ΔTFPCH (NBF − PBF) por

estado.

Estado

TFPCH PBF

1,02

TFPCH NBF

0,29

Δ TFPCH (NBF − PBF)

Acre

-0,74

-0,61

-0,63

-0,62

-0,59

-0,71

Alagoas

Amazonas

Bahia

0,90

0,93

0,95

0,92

0,29

0,31

0,33

0,34

Ceará

Distrito Federal

1,02

0,30

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DESIGUALDADE NO BRASIL?

Espírito Santo

Goiás

Maranhão

Mato Grosso

Mato Grosso do Sul

Minas Gerais

Pará

Paraíba

Paraná

Pernambuco

Piauí

1,04

0,97

0,93

0,87

0,98

0,97

0,91

0,95

1,00

0,90

0,99

0,97

0,98

0,92

0,90

1,12

0,93

0,95

0,83

0,93

0,37

0,31

0,33

0,32

0,30

0,31

0,32

0,35

0,31

0,32

0,31

0,29

0,32

0,31

0,32

0,29

0,31

-0,67

-0,66

-0,62

-0,53

-0,66

-0,61

-0,64

-0,68

-0,55

-0,68

-0,65

-0,67

-0,61

-0,81

-0,62

-0,63

-0,54

-0,62

Rio de Janeiro

Rio Grande do Norte

Rio Grande do Sul

Rondônia

Roraima

Santa Catarina

São Paulo

Sergipe

Tocantins

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: TFPCH = Mudança da Produtividade Total dos Fatores; TECH = Mudança no Progresso

Técnico; TECCH = Mudança na Eficiência Técnica Pura. Valores maiores que 1 indicam ganho de

produtividade, enquanto valores menores que 1 apontam perda de produtividade entre os períodos

analisados.

4.3 Regressão

Após estimar a eficiência técnica dos estados via DEA com correção

bootstrap, foi testada a relação entre eficiência e desigualdade (Índice de Gini),

usando Pooled OLS, Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios (modelo escolhido pelo teste

de Hausman) para cada regime (PBF, AE, AB e NBF).

Bolsa Família (PBF): a eficiência teve associação positiva e significativa

com o Gini (coef. 0,015 no OLS e 0,011 no aleatório), levando à rejeição da H1.

Interpretação: estados “mais eficientes” tendem a ser estados com desigualdade

estrutural maior; a eficiência reflete mais capacidade institucional/administrativa do

que efeito redistributivo direto.

Controles no PBF: Desemprego foi o fator mais pró-desigualdade (positivo

e significativo); Escolaridade média e cobertura da ESF foram negativas e

significativas (reduzem o Gini); IDH, PIB per capita e população não foram

significativos.

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ALÉM DA EFICIÊNCIA: POR QUE PROGRAMAS FEDERAIS DE TRANSFERÊNCIA DE RENDA NÃO REDUZEM A

DESIGUALDADE NO BRASIL?

Tabela 12 – Resultados da estimação (Programa Bolsa Família).

(1)

(2)^a

Efeitos Aleatórios

0.011**

Pooled OLS

eficiencia

idh

0.015^**

(0.007)

(0.005)

0.157

-0.169

(0.151)

(0.1343)

pop_t

-0.000

0.000

(0.000)

desemp

pib_percapita

escol

0.007^***

(0.001)

0.000

(0.001)

0.000

(0.000)

0.000

(0.000)

-0.015^**

(0.006)

-0.024***

(0.008)

infor

0.000

(0.000)

cob_esf

-0.001^***

(0.000)

-0.0009***

(0.000)

Constant

0.501^***

(0.102)

108

0.8814***

(0.0999)

108

Observations

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: Standard errors in parentheses. a Resultado do Teste de Hausman: p = 0.0002. * p < 0.10, **

p < 0.05, *** p < 0.01

Auxílio Emergencial (AE): eficiência não foi significativa para explicar o Gini

(programa centralizado e de rápida execução). Desemprego segue como principal

determinante do aumento da desigualdade.

Auxílio Brasil (AB): eficiência não significativa. O IDH apareceu negativo e

significativo (estados mais desenvolvidos tendem a menor desigualdade).

Desemprego permaneceu positivo e significativo.

Tabela 13 – Resultados da estimação (Auxílio Emergencial e Auxílio Brasil).

AE

Pooled OLS

0.023

AB

Pooled OLS

0.007

eficiencia

idh

(0.019)

(0.014)

0.177

(0.374)

-0.622^**

(0.286)

pop_t

-0.000

0.000

(0.000)

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DESIGUALDADE NO BRASIL?

desemp

0.009^***

(0.002)

0.005^***

(0.002)

pib_percapita

escol

0.000

(0.000)

0.000^*

(0.000)

-0.002

(0.014)

Constant

0.285

(0.248)

27

0.886^***

(0.209)

27

Observations

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: Standard errors in parentheses. * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01

Novo Bolsa Família (NBF): eficiência não significativa para o Gini.

Mudanças a partir de 2023 (condicionalidades, desenho de benefícios e maior

homogeneidade de cobertura) reduziram a variação operacional entre estados,

enfraquecendo o efeito estatístico da eficiência. Desemprego continua positivo e

robusto, sustentando a hipótese 2 (mais desemprego → mais desigualdade).

Tabela 14 – Resultados da estimação (Programa Novo Bolsa Família).

(1)

Pooled OLS

0.000

(2)^a

Efeitos Aleatórios

0.00031

eficiencia

idh

(0.010)

(0.0137)

-0.131

(0.245)

-0.1145

(0.305)

pop_t

-0.000

(0.000)

desemp

0.006^***

(0.002)

0.0062***

0.002

pib_percapita

Constant

0.000

(0.000)

0.527^***

(0.178)

54

0.000

(0.000)

0.513*

(0.219)

54

Observations

Fonte: elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa (2025).

Nota: Standard errors in parentheses. * p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01

Aeficiência operacional do programa não implica redução de desigualdade;

o que pesa de forma consistente é o mercado de trabalho (desemprego) e, no caso

do PBF, também capital humano (escolaridade) e coordenação em serviços básicos

(ESF).

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DESIGUALDADE NO BRASIL?

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Esse estudo analisou a eficiência técnica dos programas federais de

transferência de renda no Brasil Bolsa Família (PBF), Auxílio Emergencial (AE),

Auxílio Brasil (AB) e Novo Bolsa Família (NBF) no período de 2014 a 2024, bem

como sua relação com a desigualdade de renda e indicadores de bem-estar social

nos estados brasileiros. Utilizando a Análise Envoltória de Dados (DEA) e modelos

econométricos em painel, o estudo investigou em que medida os estados

transformam recursos e condicionalidades em resultados sociais, em um contexto

federativo marcado por forte heterogeneidade institucional e socioeconômica.

Esta pesquisa respondeu à pergunta central: em que medida a eficiência

técnica dos programas federais de transferência de renda associa-se à redução da

desigualdade de renda nos estados brasileiros entre 2014 e 2024? Os resultados

obtidos através de Análise Envoltória de Dados (DEA) e modelos econométricos

em painel revelam achados que desafiam premissas convencionais sobre essa

relação.

A maioria dos estados apresenta eficiência técnica plena sob retornos

variáveis de escala (VRS = 1), mas sofre perdas relevantes sob retornos constantes

de escala (CRS < 1). Este achado evidencia que as principais ineficiências

decorrem da inadequação da escala operacional, não de falhas gerenciais. Mais

importante, a pesquisa demonstrou que a eficiência técnica não se associa à

redução da desigualdade, rejeitando a Hipótese H1. No caso do Bolsa Família,

observou-se relação positiva entre eficiência e Índice de Gini, revelando os limites

redistributivos de políticas focalizadas quando analisadas em termos agregados.

A Hipótese H2 foi confirmada com robustez: o desemprego é o principal

determinante estrutural da desigualdade, superando o efeito da eficiência técnica

dos programas. A Hipótese H3 encontrou suporte parcial, com capital humano,

informalidade e cobertura de serviços públicos também influenciando a

desigualdade. Estes achados reposicionam o debate sobre políticas sociais,

indicando que reduções duradouras da desigualdade requerem endereçar

determinantes macroeconômicos e estruturais, não apenas melhorar eficiência

técnica.

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A análise temporal revelou que o Auxílio Emergencial apresentou elevada

eficiência técnica, mas efeitos distributivos conjunturais. O Auxílio Brasil evidenciou

fragilidades institucionais, enquanto o Novo Bolsa Família sinalizou recomposição

de desenho, embora persista assimetria regional em termos de eficiência de escala.

Em síntese, a eficiência técnica é condição necessária, mas insuficiente,

para reduzir desigualdade. Reduções duradouras requerem: (i) ajuste da escala

operacional dos programas às realidades territoriais; (ii) fortalecimento de

capacidades estatais em focalização e monitoramento; e (iii) articulação com

políticas estruturais de emprego, educação e saúde. Estes achados oferecem

subsídios baseados em evidências para o aprimoramento da governança e

dimensionamento das políticas de proteção social no Brasil, destacando que o

problema da desigualdade é fundamentalmente estrutural, não meramente

gerencial.

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