Abstract: We estimate the impacts of an IFAD-supported rural development project (Pro-Gavião). Because public policies are frequently implemented simultaneously rather than in isolation, we also estimate the impacts of—and possible synergies with—the Brazilian conditional cash transfer (CCT) program Bolsa Família. Developed jointly by IFAD and the State Government of Bahia, Pro-Gavião was a rural development project in 13 contiguous municipalities between 1997 and 2005. Census tract level data were extracted for the analysis from the 1995-96 and 2006 Agricultural Censuses. The evaluation uses propensity score matching to construct a control group of untreated census tracts, and a difference-in-differences estimation to identify impacts. The outcomes analyzed include land productivity, agricultural income and child labor. Although Pro-Gavião involved significant investments in the region, the results suggest little if any program impact, or synergies between the two programs. The unexpected null findings are robust to alternative approaches to identifying the treated census tracts, matching techniques, and heterogeneity in several dimensions. We show that the lack of impacts is not driven by adverse rainfall in the treated communities, or the influence of other programs in the control communities. Alternative explanations for the null results are explored.

Resumo: Estimamos os impactos de um projeto de desenvolvimento rural financiado pelo FIDA (Pró-Gavião). Uma vez que políticas públicas são frequentemente implementadas conjuntamente, também estimamos os impactos de, e as possíveis sinergias com, o programa brasileiro de transferência condicionada de renda, Bolsa Família. Desenvolvido conjuntamente pelo FIDA e pelo Governo da Bahia, o Pró-Gavião foi um projeto de desenvolvimento rural ocorrido em 13 municípios entre 1997 e 2005. Extraímos dados em nível de setor censitário para a análise dos Censos Agropecuários de 1995-96 e 2006. A avaliação usa Propensity Score Matching para a obtenção de um grupo de controle e diferença-em-diferenças para estimar os impactos. As variáveis de resultado incluem produtividade da terra, renda agrícola e trabalho infantil. Embora o Pró-Gavião tenha envolvido investimentos significativos na região, os resultados sugerem ausência de impactos do projeto, bem como de sinergias entre os dois programas. Esses resultados inesperados são robustos a diferentes abordagens para identificar os setores censitários tratados, a técnicas de pareamento e à consideração de heterogeneidades em diversas dimensões. Mostramos que a ausência de impactos não é resultado de condições pluviométricas adversas ou da influência de outros programas. Explicações alternativas para a ausência de resultados são exploradas.

ResumoNeste artigo propomos a criação de um indicador que reflita a qualidade da escola associada aos fatores escolares e que evite dois problemas encontrados em estudos anteriores: indicadores de proficiência em nível que refletem mais o background familiar do aluno do que a qualidade da escola; e estimações de valor adicionado muito sensíveis a erros de mensuração. Propomos indicadores que são obtidos através de um modelo estrutural em que se modela a variável latente de qualidade da escola de modo a corrigir o potencial viés dos estudos anteriores. Utilizamos dados brasileiros para aplicações desses indicadores e revisitamos a importância relativa dos fatores de família, escola e gestão. Os resultados mostram que o ordenamento das escolas pelos indicadores de qualidade difere do ordenamento obtido pelos indicadores com a proficiência em nível e é menos instável do que o ordenamento obtido a partir dos indicadores de valor adicionado puro.

AbstractIn this paper, we propose the creation of an index that reflects the quality of school associated with school factors and avoids two problems found in previous studies: indicators of proficiency level that reflect more the family background of the student than school quality; and estimations of value added very sensitive to measurement errors. Thus, indicators are obtained through a structural model that models the latent variable quality of the school to correct the potential bias of previous studies. We used Brazilian data for applications of such indicators and we revisited the factors of family, school and management. The results show that the ranking of schools by quality indicators differs fromthe ordering obtained by the indicators with the proficiency level and is less volatile than the ordering obtained from the indicators of value added.