Pela primeira vez em um país em desenvolvimento, na Colômbia, foi lançado um “Social Impact Bond” (SIB). O programa patrocinado pelo título de dívida tem como objetivo ajudar 514 indivíduos classificados abaixo da linha de pobreza ou desalojados devido ao conflito interno que vive o país a encontrar trabalho. O foco são pessoas formadas no ensino médio, com 18 a 40 anos, que, na data de início do programa, não possuíam emprego. Financiado em 50% pelo governo do país e 50% pelo governo da Suíça, por meio de agências internacionais de apoio em parceria com o Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID), a trajetória do SIB vem sendo acompanhada de perto pela Instiglio, organização sem fins lucrativos, dedicada ao desenvolvimento de Impact Bonds em todo o mundo. A consultoria Deloitte será a responsável pelas avaliações independentes necessárias neste processo.
O Impact Bond é um sistema de financiamento de políticas de interesse da sociedade. Além do SIB, há também o Development Impact Bond (DIB), que já é utilizado em outros dois países em desenvolvimento, Peru e Índia. Tanto SIB como DIB possuem a mesma inspiração financeira. Um operador privado aporta o capital inicial e assume o risco do investimento. Caso tenha sucesso na avaliação de impacto feita por um organismo independente, o governo ou garantidor privado cobre seu investimento e uma margem de lucro pré-definida. A maior diferença entre SIB e DIB é o financiador final; no primeiro, este é o governo, enquanto no DIB o financiador é uma instituição garantidora privada.
Para os avaliadores profissionais, a parte que chama mais atenção é o fato de o sistema depender de medições externas, independentes dos dois agentes principais do contrato, para certificar a eficiência e os incentivos corretos na prestação dos serviços propostos pelos Impact Bonds. No caso do DIB peruano, a intervenção é um suporte para o cultivo de cacau pela população indígena em áreas da Amazônia. O objetivo é aumentar a produção e o retorno financeiro da população da região com a commodity. A medição é feita com uma linha de base, definida no início do tratamento, e com indicadores medidos durante e após a intervenção. No entanto, as medições nesse caso não possuem grupos de controle, o que pode gerar distorções na análise dos dados.
Já na Índia, o primeiro caso de um DIB para educação ocorreu no Rajastão. O projeto é direcionado para educação de meninas, um problema fundamental no país asiático e outros lugares do mundo, onde muitas vezes mulheres são impedidas pelas próprias famílias de ter qualquer tipo de educação. O projeto consiste em dar suporte à ONG Educated Girls, que tem como objetivo aumentar a assiduidade na escola, as notas e diminuir a taxa de evasão de meninas e meninos. O projeto inclui equipe que vai de casa em casa conversar com pais e mães para convencê-los a matricularem seus filhos e, principalmente, filhas nas escolas.
O sistema de medição de impacto do projeto de educação na Índia tem formato diferente do peruano. Além da linha de base, a empresa de consultoria IDinsight, contratada para fazer a avaliação de impacto externa, utilizou a base de escolas da ONG Educate Girls para formar um grupo controle que não receberia o tratamento, sendo mantido para comparação. Como as escolas da base de dados foram escolhidas de forma aleatória para o grupo controle e tratamento, podemos dizer que a avaliação tem formato experimental, e que, portanto, se presta a determinar se o tratamento efetivamente causou o impacto observado.
No caso peruano, como estamos falando de uma avaliação com comparação entre linha de base e resultado final, sem grupo controle, fatores não observáveis podem gerar problemas de inferência de causalidade. Um exemplo é o desempenho do mercado de cacau no mundo. Caso o impacto externo no mercado de cacau seja positivo, os indicadores serão impactados positivamente e não necessariamente esse impacto estará relacionado com o programa. A falta de grupo de controle será um problema em casos como esse, podendo premiar (ou não) o controlador do programa devido a fatores que ele não controla, reduzindo a validade da avaliação e possivelmente causando futura desconfiança em novos acordos na região.
Já o formato da avaliação de impacto utilizada no DIB indiano não só utiliza grupo controle, como escolhe grupos controle e tratamento por sorteio aleatório. Primeiro, a utilização de um grupo controle permite que impactos provenientes de outras fontes que não o programa possam ser retirados dos impactos que observamos nos indicadores, deixando apenas aqueles relacionados ao tratamento. Nesse caso, por exemplo, uma melhora estrutural no sistema educacional da Índia seria identificada por tratamento e controle e não entraria na contabilidade do indicador final, que compara um com o outro. Segundo, as amostras serem aleatórias para grupos tratamento e controle traz mais eficiência ao avaliar os reais impactos do programa, mostrando impactos causais entre indicadores e tratamento.
Em suma, apesar de entender que nem sempre temos a possibilidade de fazer um sistema de avaliação de impacto com grupos tratamento e controle criados aleatoriamente, é importante sempre ter em mente possíveis formas de retirar da avaliação causas externas à intervenção que não deveriam ser contabilizadas.
Programas como os Impact Bonds são muito bem vindos para a melhoria do funcionamento e da prestação de serviços de interesse público e social no mundo, principalmente para países em desenvolvimento. O mais interessante desse sistema é ele buscar a eficiência por desenho, exatamente porque utiliza sistemas de medição para certificar que o serviço seja prestado e atestar a qualidade oferecida. Isso tudo tirando o ônus do risco das mãos do setor público e instituições financiadoras, além de jogar incentivos diretamente para o setor privado, que, de modo geral, lida bem com estas variáveis. Na Plan vemos com muito bons olhos iniciativas que valorizam a medição para garantir o maior impacto possível de uma intervenção, seja por parte do setor público ou privado.
Fontes:
- Autonomous and sustainable cocoa and coffee production by indigenous Asháninka people of Peru. Field mission for the verification of impact indicators of the Development Impact Bond agreement CFC/2013/03/139FT: http://common-fund.org/fileadmin/user_upload/Verification_Report.pdf
- Brookings Institute, https://www.brookings.edu/blog/education-plus-development/2016/07/18/educate-girls-development-impact-bond-could-be-win-win-for-investors-and-students/
- Brookings Institute, https://www.brookings.edu/blog/education-plus-development/2017/03/31/colombia-leads-the-developing-world-in-signing-the-first-social-impact-bond-contracts/
- Instiglio, http://instiglio.org/educategirlsdib/wp-content/uploads/2015/09/Educate-Girls-DIB-Sept-2015.pdf
- Instiglio, http://www.instiglio.org/en/impact-bonds/
- Instiglio, http://www.instiglio.org/en/sibs-worldwide/
- William R. Shadish, Thomas D. Cook, & Donald T. Campbell; “Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference”; Houghton Mifflin Company. 2002.