[pt] Este artigo analisa o uso de crédito durante a pandemia Covid-19 no contexto
de um programa de transferência de renda. Sob uma abordagem
Diferença em Diferenças, eu mostro evidências causais de como a implementação
de um programa de transferência de renda impactou os padrões de uso
de crédito da população, usando um conjunto combinado de microdados:
SISFOH (um sistema de focalização familiar), a pesquisa domiciliar nacional
e o registro de crédito para o Perú. Explorando uma descontinuidade na
regra de concessão de renda emergencial à população mais pobre, mostro
que os indivíduos que receberam um subsídio monetário aumentaram seu
total de empréstimos no sistema financeiro, ao contrário daqueles que não
o fizeram. Isso é preocupante, pois também se apresenta um aumento nas
taxas de juros e dias de atraso. Além disso, também exploro algumas dimensões
da heterogeneidade populacional (educação, idade, gênero, informalidade,
entre outras), encontrando um impacto diferenciado de acordo
com certas características dos indivíduos. Fiz um esforço especial na análise
da informalidade, pois, mesmo na ausência de uma identificação exógena,
essa variável apresenta resultados significativos e passa em certos testes de
identificação. / [en] This paper analyzes the use of credit during the Covid-19 pandemic in the
context of a cash transfer program. Under a Difference-in-Differences approach,
I show causal evidence of how the implementation of a cash transfer
program impacted the population s credit use patterns, using a combined set
of microdata: SISFOH (a household targeting system), the national household
survey, and the credit register for Peru. Exploring a discontinuity in the rule
for granting emergency income to the poorest population, I show that individuals
who received a monetary subsidy increased their total lending in the
financial system, in contrast to those individuals who did not. This is worrisome
as it is also presented an increase in the interest rates and days of arrears.
Furthermore, I also explore some dimensions of population heterogeneity (education,
age, gender, informality, among others), finding a differentiated impact
according to certain characteristics of individuals. I put a special effort into
the informality analysis since, even in the absence of an exogenous identification,
this variable presents significant results and passes certain tests of
identification.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:56725 |
| Date | 21 December 2021 |
| Creators | ROBERT PABLO URBINA RODRIGUEZ |
| Contributors | CARLOS VIANA DE CARVALHO, CARLOS VIANA DE CARVALHO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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