Mestrado Profissional em Políticas Públicas
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Dissertação When Science Strikes Back - Has a scientific background helped mayors against COVID-19?(2023) Passos, Gabriel Caser dosNeste artigo, tentamos responder à pergunta: "A experiência com ciência ajudou líderes contra a COVID-19?". Para isso, utilizamos um design de regressão descontínua em eleições municipais acirradas entre candidatos STEM (ciência, tecnologia, engenharia e matemática) e não-STEM para estimar o impacto causal de ter um prefeito com formação científica nos resultados epidemiológicos da COVID-19 no Brasil. Descobrimos que prefeitos STEM reduziram as mortes e hospitalizações por COVID-19 e um de seus mecanismos foi o aumento no número de intervenções não farmacêuticas (INFs), como a obrigatoriedade do uso de máscaras faciais. Também mostramos que este impacto estimado não se deve a outras características observáveis dos prefeitos, como anos de educação, ideologia ou gênero. Nossos resultados sugerem que, em geral, líderes municipais com formação STEM lidaram melhor com um cenário envolvendo emergências e pequenas quantidades de dados e evidências. Argumentamos que nossos resultados podem indicar que o investimento em capital humano relacionado à ciência e tecnologia produz externalidades não esperadas - como melhorias em desafios de gestão públicaDissertação Public sector’s role on brazilian inequality: mechanisms between and within sectors(2022) Levy, Sophie MagriPor meio da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio (PNAD) para os anos de 2001 a 2019, analisamos o papel do setor público na desigualdade de rendimento brasileiro, avaliando desigualdades entre e dentro dos setores público e privado. Usando o método de reponderação proposto por DiNardo, Fortin e Lemieux (1996), em um primeiro momento, decompomos a diferença salarial público-privada média em dois componentes a fim de avaliar desigualdades entre setores. Um componente surge da diferença nas características e habilidades entre os trabalhadores de cada setor (Efeito Composição). Já o segundo surge das diferenças entre as estruturas salariais de cada setor (Efeito Segmentação/Efeito Estrutura ou Prêmio Salarial). Para avaliar desigualdades dentro do próprio setor público, também decompomos a diferença salarial para diferentes percentis de renda. Estendemos nossos resultados decompondo a diferença entre os Índices de Gini de cada setor. Apesar de encontrarmos que funcionários públicos ganham, em média, salários mais altos principalmente em decorrência do Efeito Composição, também observamos um Efeito Segmentação significante, caracterizando desigualdades entre setores associada com uma estrutura salarial que recompensa mais no setor público. Entretanto, quando analisamos a decomposição por percentil, descobrimos que o Prêmio Salarial existe apenas para os funcionários públicos que ganham acima do salário mediano. Em outras palavras, o Prêmio Salarial é relevante apenas para a elite do setor público, o que implica em desigualdades dentro do próprio setor público. Este resultado é reforçado quando consideramos o Índice Gini do setor público, que é maior do que o do setor privado. Após realizar a decomposição da diferença dos Ginis, nossa hipótese é que a educação tem um papel importante na explicação dos efeitos de Segmentação e Composição.