Scaling Patterns in Basic Sanitation Expenditure: data from SIOP and DOU

A partir do final do século 20, o governo federal criou vários programas visando a ampliação de acesso ao saneamento básico. Embora esses programas tenham trazido o abastecimento de água potável e a coleta de resíduos sólidos para a maioria dos municípios brasileiros, o esgotamento sanitário ainda está espacialmente concentrado na região Sudeste e nas áreas mais urbanizadas. Para explicar esse padrão espacialmente concentrado, é frequentemente assumido que o tamanho das cidades realmente importa para o saneamento básico, especialmente para o esgotamento sanitário. De fato, à medida que as cidades crescem em tamanho, devemos esperar economias de escala no volume de infraestrutura de saneamento. Economias de escala na infra-estrutura implicam uma redução nos custos de saneamento básico, de forma proporcional ao tamanho da cidade, levando também a uma (esperada) relação de lei de escala (ou de potência) entre os gastos com saneamento básico e o tamanho da cidade. Usando a população, N(t), como medida do tamanho da cidade no momento t, a lei de escala para infraestrutura assume o formato Y(t) = Y0N(t)&#946 onde &#946 &#8776 0.8 1 (retornos crescentes), enquanto aquelas responsáveis pela infraestrutura exibem &#946 &#8776 0.8 1 (increasing returns), whereas those accounting for infrastructure display &#946 &#8776 0.8 < 1 (economies of scale). We verified this relationship using data from federal government databases, called Integrated Planning and Budgeting System, known as SIOP. SIOP data refers only to grants, funds given to municipalities by the federal government to run programs within defined guidelines. Preliminary results from SIOP show decrease in Federal Grants to Brazilian Municipalities, proportional to the city size. For the initial budget allocation, &#946 was found to be roughly 0.63 for municipalities above twenty thousand inhabitants; to be roughly 0.92 for municipalities above twenty thousand inhabitants; and to be roughly 1.18 for municipalities above fifty thousand inhabitants. The second data source is DOU, government journal for publishing official acts. DOU data should give us information not only about grants, but also about FGTS funds for basic sanitation loans. In order to extract data from DOU we have applied Natural Language Processing (NLP) tools. These techniques often work better when the algorithms are provided with annotations metadata that provides additional information about the text. In particular, we fed a database with annotations into a bidirectional LSTM model applied to POS Tagging and Named-entity Recognition. Preliminary results are reported in the pape