Fluxos de ações e processos decisórios na gestão pública local: estudos de casos de projetos e programas inovadores em municípios de pequeno porte populacional

O ponto de partida para este estudo foi o contraste entre a provável centralidade da decisão, defendida em boa parte da literatura administrativa, e a experiência de inclusão digital bem sucedida implantada na pequena cidade de Piraí-RJ. A originalidade deste programa e a sua maneira aparentemente caótica de encaminhamento foram inquietações que impulsionaram o retorno do pesquisador às teorias sobre o processo decisório e a formulação e implantação de políticas públicas. Neste trabalho busca-se contribuir com o debate sobre a decisão e o processo decisório a partir de duas questões de pesquisa: qual a centralidade dos processos decisórios para os resultados alcançados nas experiências consideradas inovadoras em municípios de pequeno porte populacional (abaixo de 30 mil habitantes)? E como caracterizar esses processos em relação à literatura acadêmica sobre a temática? O foco do trabalho é a área pública, na qual a temática da decisão tem forte intersecção com a temática da formulação e implementação das políticas públicas. Escolheu-se a análise dos fluxos de ações nas ações inovadoras ocorridas em municípios de pequeno porte populacional que correspondem a mais de 80% do total de municípios no Brasil. As limitações da pesquisa estão relacionadas à área pesquisada, ao tipo de município selecionado e aos projetos e programas analisados. As referências teóricas utilizadas neste trabalho são as seguintes: Escolha Racional, Racionalidade Limitada, Agenda de Políticas Públicas, Incrementalismo, Garbage Can, Sensemaking e, finalmente, Groping Along. Para efeitos da articulação entre essas teorias e os casos estudados, utilizou-se a lógica subjacente de cada teoria e a sua relação com o processo relatado pelos participantes das experiências selecionadas. O estudo foi desenvolvido em três fases. Na primeira, após as questões iniciais que emergiram da experiência de inclusão digital em Piraí, fez-se uma revisão bibliográfica da literatura relativa ao processo decisório. A partir disso, fez-se uma análise de documentos e relatos feitos por gestores e técnicos de 34 diferentes experiências inovadoras premiados pelo Programa Gestão Pública e Cidadania, entre 1996-2005, na qual se buscou captar os fluxos de ações que permearam os projetos e programas. Na terceira parte, procedeu-se uma pesquisa em profundidade em quatro estudos de caso nos estados da Bahia, Rio de Janeiro e São Paulo, utilizando-se técnicas da história oral e análise de documentos. Os casos estudados foram: Creche Noturna em Laranjal Paulista-SP, Desenvolvimento Local e Inclusão Digital em Piraí-RJ, Desenvolvimento Local Agroambiental em Almadina-BA e, finalmente, Manejo da Samambaia Silvestre em Ilha Comprida-SP. Os resultados obtidos contrastam com a literatura acadêmica cuja lógica subjacente é predominantemente linear e que defende a centralidade e a importância da decisão na obtenção de resultados maximizadores, e sugerem ainda que sejam as proposições dos processos decisórios menos lineares e os processos de formulação de políticas públicas que buscam captar as práticas cotidianas dos gestores permeada pelas imperfeições e deselegâncias do dia-a-dia - que melhor contribuem para sua compreensão.

Revisiting the synthetic control estimator

The synthetic control (SC) method has been recently proposed as an alternative to estimate treatment effects in comparative case studies. The SC relies on the assumption that there is a weighted average of the control units that reconstruct the potential outcome of the treated unit in the absence of treatment. If these weights were known, then one could estimate the counterfactual for the treated unit using this weighted average. With these weights, the SC would provide an unbiased estimator for the treatment effect even if selection into treatment is correlated with the unobserved heterogeneity. In this paper, we revisit the SC method in a linear factor model where the SC weights are considered nuisance parameters that are estimated to construct the SC estimator. We show that, when the number of control units is fixed, the estimated SC weights will generally not converge to the weights that reconstruct the factor loadings of the treated unit, even when the number of pre-intervention periods goes to infinity. As a consequence, the SC estimator will be asymptotically biased if treatment assignment is correlated with the unobserved heterogeneity. The asymptotic bias only vanishes when the variance of the idiosyncratic error goes to zero. We suggest a slight modification in the SC method that guarantees that the SC estimator is asymptotically unbiased and has a lower asymptotic variance than the difference-in-differences (DID) estimator when the DID identification assumption is satisfied. If the DID assumption is not satisfied, then both estimators would be asymptotically biased, and it would not be possible to rank them in terms of their asymptotic bias.