Por Petra Pastl

A desigualdade de oportunidades entre gerações e o papel das políticas públicas na redução desse cenário estão no centro da tese de doutorado “Essays in Intergenerational Mobility and Public Economics” (em tradução livre: “Ensaios sobre Mobilidade Intergeracional e Economia Pública”), defendida em 2024 por Alexandre de Andrade Fonseca, no Programa de Pós-Graduação em Economia (Pimes) do Centro de Ciências Sociais Aplicadas (CCSA) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Campus Recife. O trabalho foi orientado pelo professor Breno Ramos Sampaio, do Pimes/UFPE, e coorientado por Diogo Gerhard Castro de Britto, docente da Universidade Bocconi, na Itália. A tese de Fonseca recebeu menção honrosa no Prêmio Capes de Tese 2025, tendo sido uma das cinco teses da UFPE reconhecidas na premiação deste ano.

A pesquisa traz as primeiras estimativas sobre mobilidade social entre gerações baseadas em dados fiscais de todo o país. Em linguagem simples, mobilidade intergeracional mede o quanto a renda ou a posição econômica de uma pessoa depende da situação de seus pais. Utilizando informações tributárias e modelos de aprendizado de máquina para estimar rendimentos informais, Fonseca identificou que um aumento de 10 percentis na renda dos pais corresponde, em média, a 5,5 percentis na renda dos filhos. Percentis são faixas que dividem a população em cem partes iguais — por exemplo, quem está no 10º percentil tem renda maior do que 10% das pessoas e menor do que 90%. O resultado mostra que o Brasil ainda tem uma forte transmissão de desigualdade de uma geração para outra.

O estudo também revela que fatores como gênero, raça e região influenciam as oportunidades econômicas. Crianças de famílias pobres no Norte e Nordeste, por exemplo, têm menos chances de ascender financeiramente do que aquelas nascidas no Sul e Sudeste.

No segundo ensaio da tese, Fonseca investigou os efeitos de longo prazo do Programa Bolsa Família, o maior programa de transferência de renda do mundo. Analisando dados de diferentes coortes - grupos de pessoas nascidas em determinados períodos, neste caso entre 1970 e 1994 -, o pesquisador constatou que o programa aumentou o nível de escolaridade, reduziu a dependência de benefícios sociais e elevou a renda da geração seguinte. Os efeitos foram ainda mais fortes entre mulheres e crianças expostas ao programa desde cedo, mostrando que políticas de assistência podem romper o ciclo da pobreza e gerar oportunidades duradouras.

O terceiro capítulo da tese aborda a descentralização do Imposto Territorial Rural (ITR), política que permitiu que municípios passassem a administrar parte do tributo em troca de uma fatia maior da arrecadação. Segundo Fonseca, essa medida fez a receita crescer cerca de 20% em cinco anos, principalmente, porque os proprietários rurais passaram a declarar valores de terra mais próximos da realidade. A análise mostrou ainda que essa mudança não alterou o comportamento dos produtores, indicando que foi possível aumentar a arrecadação sem prejudicar a produção agrícola.

Para Alexandre Fonseca, o estudo foi importante, inclusive, para ajudar o governo a desenvolver políticas públicas mais assertivas. “Nossa pesquisa mostra como métodos modernos de econometria e aprendizado de máquina podem ajudar a responder a questões centrais sobre mobilidade social, políticas de transferência de renda e eficiência arrecadatória. Conciliar justiça social e eficiência econômica é um dos grandes desafios da Economia contemporânea - e compreender esses mecanismos é essencial para fundamentar políticas públicas mais justas, eficazes e sustentáveis”, afirmou o pesquisador.

Reunindo evidências inéditas sobre mobilidade social, programas de renda e gestão tributária, a tese de Alexandre Fonseca oferece subsídios valiosos para compreender como o Estado pode reduzir desigualdades e aprimorar a eficiência econômica no país.

Mais informações
Programa de Pós-Graduação em Economia da UFPE
(81) 2126.8230
pimes.ccsa@ufpe.br 

Alexandre de Andrade Fonseca
alexandredeafonseca@gmail.com
alexandre.fonseca@rfb.gov.br