A implementação com articulação burocrática: políticas de transferência condicionada de renda no Brasil e México

A presente tese analisou a burocracia dos PTCs no Brasil e no México; especificamente, teve por objetivo mostrar a influência da burocracia articuladora (BA) sobre a diferença nos resultados de focalização, adotando como referência os erros de exclusão estimados para ambos os programas. A articulação analisada incorporou dimensões intergovernamentais e intersetoriais nas cadeias de implementação definidas para ambos os programas, considerando o período de 2003 a 2010, no qual ambas as BAs enfrentaram o desafio de expandir a cobertura do programa e manter a focalização. Esse estudo foi orientado pela a abordagem qualitativa, através do estudo de caso comparado, a partir do qual foi possível interpretar que os melhores resultados de focalização se relacionam com a capacidade de acessar recursos administrativos (federais e municipais) do burocrata brasileiro. Em termos teóricos, a utilização do modelo de Goggin et alii (1990) auxiliou na ponderação de variáveis intervenientes na determinação dos resultados casos individuais.

Pacientes de alta que permanecem dentro do hospital: quem são e por que permanecem?

A existência de hospitais específicos para pacientes de longa permanência se justifica pela necessidade de profissionais e cuidados especializados na sua assistência. O processo que leva à alta hospitalar nessas instituições tem se mostrado mais complexo do que apenas a estabilização do quadro clínico, incluindo fatores que adiam a saída do paciente. O objetivo desta dissertação é identificar os motivos pelos quais pacientes de alta hospitalar permanecem internados dentro de um hospital público de longa permanência situado na Grande São Paulo, na região do Alto Tiete. Um estudo exploratório descritivo transversal identificou 1.211 internações entre janeiro de 2011 e dezembro de 2014, sendo a média de idade de 53,9 anos e com predomínio do sexo masculino (62,7%). Das 822 internações analisadas, ocorreram “atrasos” na saída em 466 casos (56,7%). A média de atraso foi de 19,1 dias (variação de 1 a 606 dias), gerando um total de 8.895 pacientes-dia que poderiam ter sido evitados. Os principais motivos de atraso foram: transporte familiar (39,7%), aguardo de ambulância (14,8%), suporte da rede (12,7%), resistência familiar para saída (12,4%) e adequação de casa/equipamentos (9,4%). Foram propostas formas que poderiam acarretar em diminuição do período de internação hospitalar, uma vez que essa atuação é resultado de combinações de diversos fatores em diferentes áreas. Entretanto, as medidas que devem ser tomadas fundamentam-se num adequado entendimento do sistema de saúde local, do contexto cultural e da legislação vigente.

Learning in peer-to-peer markets: evidence from Airbnb

Peer-to-peer markets are highly uncertain environments due to the constant presence of shocks. As a consequence, sellers have to constantly adjust to these shocks. Dynamic Pricing is hard, especially for non-professional sellers. We study it in an accommodation rental marketplace, Airbnb. With scraped data from its website, we: 1) describe pricing patterns consistent with learning; 2) estimate a demand model and use it to simulate a dynamic pricing model. We simulate it under three scenarios: a) with learning; b) without learning; c) with full information. We have found that information is an important feature concerning rental markets. Furthermore, we have found that learning is important for hosts to improve their profits.