Políticas habitacionais para melhorar a qualidade de vida dos mais pobres têm sido empregadas há muito tempo. Em países em desenvolvimento, como o Brasil, a urbanização aumentou o número de favelas, incentivando a criação de programas habitacionais. Esse é o caso do Minha Casa Minha Vida (MCMV), lançado em 2009 no Brasil. Por mais que a provisão de moradias de qualidade tenda a aumentar o bem-estar das famílias beneficiadas, estudos têm criticado a má localização dos empreendimentos do programa, gerando dúvidas sobre o impacto da política. A seleção dos beneficiários do Minha Casa Minha Vida enquadrados na Faixa I, destinada aos mais pobres, é feita por sorteio. Isso permitiu dividir os indivíduos em grupos de tratamento e controle para os municípios do Rio de Janeiro e de São José do Rio Preto, no interior de São Paulo. Ao combinar bases de dados que contêm os indivíduos sorteados e não sorteados para o programa com o Relatório Anual de Informações Sociais (RAIS) e o Cadastro Único, estimou-se o efeito do MCMV sobre a participação no mercado de trabalho formal para os dois grupos. Além disso, também verifica-se o impacto sobre a participação no Bolsa Família, principal programa social do país. Os resultados indicam que o programa afetou negativamente a oferta de trabalho, reduzindo a probabilidade de o beneficiário estar empregado formalmente. Além disso, também aumentou a proporção dos beneficiários que recebem o Bolsa Família. Esse é um dos primeiros artigos a analisar micro-dados do Minha Casa Minha Vida, fornecendo uma importante medida de impacto do programa.

Housing policies to improve the quality of life of the poorest have been employed for a long time. In developing countries, such as Brazil, urbanization has increased the number of slums, encouraging the creation of housing programs. This is the case of the Minha Casa Minha Vida program, launched in 2009 in Brazil. Although the provision of quality housing tends to increase the welfare of the beneficiary families, studies have criticized the poor location of the program's houses, generating doubts about the impact of the policy. Since the demand for housing is much larger than the supply, the poorest families in Minha Casa Minha Vida are randomly selected. This allowed us to divide individuals into treatment and control groups for the municipalities of Rio de Janeiro and São José do Rio Preto, in the state of São Paulo. By combining databases containing the individuals that were randomly selected and those who were not with administrative data from the Relatório Anual de Informações Sociais (RAIS) and the Cadastro Único we were able to measure the changes in the formal labor market for both groups. In addition, we also check the impact on participation in Bolsa Família, the country's main social program. The results indicate that the program has negatively affected the labor supply, reducing the likelihood that the recipient will be formally employed. In addition, the program increased the proportion of families receiving the Bolsa Família program. This is one of the first articles to analyze microdata from Minha Casa Minha Vida, providing an important measure of the program's impact