5 DISCUSSÃO TEÓRICA E OPERACIONALIZAÇÃO EM INDICADORES E
6.2 As variáveis independentes e os procedimentos de ajuste para a regressão
Os fatores condicionantes da adesão ao PIM, isto é, as variáveis independentes (constantes no apêndice B) referem-se a anos anteriores da vigência do programa, pois somente desta forma é possível inferir causalidade.
14 Como critério de seleção, optou-se por municípios que estavam, no momento da presente pesquisa, com o PIM implementado localmente, desconsiderando os demais que aderiram em outros anos mas que atualmente não participavam mais do programa.
201 250 Retirados os municípios que aderiram após 2008 45
aderiram entre 2003 e 2008 nunca aderiram aderiam após 2008
Gráfico 3 – Ilustração do universo da pesquisa
Com o fim de executar a regressão logística, foram feitos os seguintes ajustes: a) Valores faltantes e variáveis com distribuição anormal: a partir descrição da distribuição de todas variáveis numéricas, foram identificados os chamados casos fal- tantes (missings cases). Com isso, a substituição dos mesmos deu-se com base na média dos valores existentes15. Entretanto, em variáveis categóricas, o único municí- pio que apresentou tal situação foi excluído16.
Variáveis cuja distribuição fosse anormal (desvio padrão superior à metade da média), apresentando grande dispersão de dados, foram logaritimizadas17.
Dessa maneira, as seguintes variáveis foram ajustadas: percentual da popula- ção rural; percentual do valor agregado advindo da indústria; percentual de mulheres chefes de família; percentual da população sem energia elétrica; percentual da popu- lação sem esgoto e acesso à água encanada; percentual de pobres e extremamente pobres; percentual de crianças pobres e extremamente pobres; percentual de receita tributária; PIB per capita; relação pessoas/servidores; percentual de agentes comuni- tários da saúde e densidade demográfica.
b) Testes que permitem identificar variáveis com pouca influência: para verificar variáveis independentes que tinham impacto nulo sobre a dependente (nível de signi- ficância estatística acima de 0,05) e, posteriormente, excluí-las da análise, foram rea- lizados os seguintes testes: i) para variáveis quantitativas: comparação entre as mé- dias através do Independent Sample Test (“Teste t”); ii) para variáveis categóricas: teste do Chi Square nos cruzamentos entre independentes e dependente.
c) Teste de multicolinearidade: este teste permite identificar variáveis que este- jam correlacionadas entre si (relações lineares exatas), evitando assim a ocorrência de inferências errôneas ou pouco confiáveis baseadas no modelo de regressão. Para tanto, o procedimento adotado foi a utilização de séries de correlação bivariada, ado- tando valores acima de 0,6 no coeficiente de Pearson como ponto de corte e exclusão. A partir disso, uma variável do par foi excluída, porém a restante acaba sendo repre-
15 Apesar de não ser uma medida totalmente confiável, é uma opção de cálculo mais compreensível já que seus termos matemáticos são definidos de forma mais simples.
16 O município de Pinto Bandeira foi excluído do banco.
17 Para tanto o logaritmo natural foi utilizado. Com a transformação logarítmica obtém-se uma distribui- ção mais simétrica, favorecendo adequadamente o estabelecimento de uma reta de regressão (MO- REIRA, 2016).
sentativa de ambas para análises posteriores. O critério de exclusão privilegiou variá- veis que estivessem mais alinhadas com as características específicas do PIM como, por exemplo, o logaritmo de crianças pobres em detrimento do logaritmo de pessoas pobres.
Após tais ajustes procedimentais, as seguintes variáveis foram excluídas da análise de regressão:
Quadro 2 – Testes de adequação das variáveis ao modelo Variável excluída Teste utilizado Critério de exclusão
Existência de equipes do PSF
Cruzamento com a variá- vel dependente - cross-
tab Chi square (significância) = 0,539
Ideologia governo 2001-2003
Cruzamento com a variá- vel dependente - cross-
tab Chi square (significância) = 0,666
Ideologia governo 2004-2007
Cruzamento com a variá- vel dependente - cross-
tab Chi square (significância) = 0,148 Percentual da população rural
2000 Correlação bivariada
Multicolinear com Log da receita tributária, coe- ficiente de Pearson = -0,68
Log de pessoas por servidores es-
tatutários 2003 Correlação bivariada
Multicolinear com Log da receita tributária e re- ceita per capita, coeficiente de Pearson = 0,68 e -0,653
Log de pessoas pobres 2000 Correlação bivariada
Multicolinear com Log de crianças pobres, coe- ficiente de Pearson = 0,984
Taxa de analfabetismo - 15 anos
ou mais (2000) Compare means - Inde-pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,535
IDHM (2000) Compare means - Inde-
pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,868
Índice de Gini (2000) Compare means - Inde-
pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,119
Renda per capita (2000) Compare means - Inde-
pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,291
Percentual da população em domi-
cílios com densidade > 2 (2000) Compare means - Inde-pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,939
Mortalidade infantil (2000) Compare means - Inde- pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,393
Percentual do valor agregado
agropecuária 2003 Compare means - Inde-pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,941
Log percentual valor agregado in-
dústria (2000) Compare means - Inde-pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,738
Percentual de pessoas em domicí-
lio sem luz (2000) Compare means - Inde-pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,223
Percentual da população sem es- goto e acesso à água encanada (2000)
Compare means - Inde- pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,788
Log extremamente pobres (2000) Compare means - Inde- pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,094
Log criança extremamente pobres
(2000) Compare means - Inde-pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,186
Log PIB per capita (2000) Compare means - Inde- pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,624
Log % Agentes Comunitários da Saúde sobre população x 1000 (2000)
Compare means - Inde- pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,084
Log densidade (2000)
Compare means - Inde- pendent Sample Test
Levene's Test for Equality of variances (signifi- cância) = 0,419
Fonte: elaboração pelo autor.
Ao contrário do esperado, certas variáveis relacionadas à vulnerabilidade e desigualdade social, riqueza, estrutura econômica e capacidade estatal não foram es- tatisticamente suficientes (significância superior a 0,05) para explicar a participação do município no PIM. Chama atenção o fato de a mortalidade infantil não influenciar
na decisão da prefeitura, assim como o fato de o município ser industrializado (mais rico) ou predominantemente rural a despeito de sua estrutura econômica.
Desta maneira, das 34 variáveis independentes iniciais, restaram as seguin- tes, conforme o quadro abaixo:
Quadro 3 – Variáveis independentes restantes
VARIÁVEL INDICADOR
Percentual da população de 0 a 5 (2000) Demografia
REGIC – Influência externa (2000) Influência externa
Percentual de crianças de 0 a 5 anos fora da escola (2000) Vulnerabilidade Percentual de mulheres chefes família com filho 15 anos (2000) - Logariti-
mizada Vulnerabilidade
Percentual de crianças pobres (2000) - Logaritimizada Vulnerabilidade
Razão 10% mais ricos / 40% mais pobres (2000) Desigualdade
Receita Total per capita (2002) Capacidade estatal
Percentual da Receita tributária (2002) - Logaritimizada Capacidade estatal Pertencimento à coalizão estadual 2003 - 2006 - dicotômica (0 = não per-
tence) Política
Fonte: elaborado pelo autor.
Após realizados todos os procedimentos metodológicos pertinentes e apresen- tadas as devidas argumentações acerca da fundamentação teórica do uso de todas variáveis independentes, a seguir serão examinados os resultados da regressão lo- gística sobre as chances de adesão dos municípios gaúchos ao Programa Primeira Infância Melhor no período de 2003 a 2008.
6.3 Resultados
Inicialmente, destaca-se que o modelo realizado apresentou resultados que fo- ram estatisticamente significativos ao nível p<= 0,05, sendo apresentados a seguir os estatisticamente relevantes e os demais18.
Tabela 1 – Regressão logística completa do período de 2003 a 2008
Variáveis B S.E Wald Sig. Exp (B)
Percpop0a5_1 29,187 8,426 12 0,001 4,74 Razao10_40 0,023 0,02 1,348 0,246 1,023 Criança_fora_escola -0,043 0,015 8,117 0,004 0,958 Receitapc_1 0 0 3,264 0,071 1 Log_mulher_chefe 0,781 0,485 2,587 0,108 2,183 Log_crianças_pobres 3,507 0,779 20,253 0 33,357 Log_rec_trib -0,018 0,504 0,001 0,971 0,982 REGIC -0,628 0,331 3,608 0,057 0,534 Coalizaoest2000 0,438 0,238 3,397 0,065 1,55
Fonte: Regressão logística, software SPSS, compilação dos dados pelo autor.
Das nove variáveis incluídas, apenas três influenciaram nas chances de adesão ou não adesão ao PIM. Quanto as variáveis que aumentaram as chances, duas vari- áveis influenciaram em tal aspecto, conforme a tabela 2:
Tabela 2 – Variáveis que aumentaram as chances de adesão
Variáveis Significância (Sig.) Exp (B)
Percentual de crianças pobres (2000) - Logaritimizada 0,000 33,36
Percentual da população de 0 a 5 0,001 4,74
Fonte: Regressão logística, software SPSS, compilação dos dados pelo autor.
É possível perceber que o percentual de crianças pobres existentes no municí- pio apresenta um acréscimo significativo nas chances de adesão, aumentando-as em 33,36 vezes.
Além disso, o percentual relativo da população infantil de 0 a 5 anos aumentou em 4,74 vezes as chances de o município aderir ao programa. Tal faixa etária repre- senta o público-alvo contemplado pela política, apresentando-se como a demanda existente no município para receber o atendimento oferecido.
Por outro lado, apenas uma variável reduziu as chances de os municípios ade- rirem ao PIM: o percentual de crianças de 0 a 5 anos fora da escola representou um decréscimo na razão das chances em 4%, conforme a tabela 3.
Tabela 3 – Variável que reduziu as chances de adesão
Variáveis Significância (Sig.) Exp (B)
Percentual de crianças de 0 a 5 anos fora da escola 0,004 0,958
Fonte: Regressão logística, software SPSS, compilação dos dados pelo autor.
Além de tais resultados, verificou-se que as seguintes variáveis não tiveram influência nas chances de o município aderir ao PIM, isto é, a significância na regres- são ultrapassou 0,05 (p>0,05):
- Razão 10% mais ricos / 40% mais pobres (2000); - Receita total per capita (2002);
- Percentual de mulheres chefes família com filho, 15 anos ou mais (2000); - Percentual de Receita tributária (2002);
- Pertencimento à coalizão estadual (2000); - REGIC (influência externa, ano 2000); - Pertencimento à coalizão estadual (2000).
Também foram feitos modelos para cada gestão municipal19 (2001-2004; 2005- 2008) e os resultados confirmaram a regressão prévia, que cobria todo o período 2001 a 2008 (ver apêndice D).
19Em ambos os modelos complementares, houve ocorrência de significância ao nível de p<0,05, sendo que, em nenhum deles a ideologia do partido do prefeito ou o pertencimento à coalizão estadual tiveram qualquer efeito.
7 CONCLUSÃO
Este trabalho teve sua análise orientada para o que Bergman (2007 apud SCHABBACH; RAMOS, 2016) denomina de “macro implementação”, na qual o mo- mento específico da implementação do programa Primeira Infância Melhor nos muni- cípios gaúchos foi discutido, compreendendo a fase de transição do programa do nível de governo superior à adoção de um projeto local que, no presente caso, foi a adesão da prefeitura à política pública estadual.
Tomando como ponto de partida o novo contexto institucional engendrado pela Constituição no pós 88, a partir do qual os municípios passaram a ser os maiores provedores de políticas sociais, buscou-se caracterizar o contexto em que o PIM foi lançado pelo governo estadual a fim de que fossem investigados os fatores que con- dicionaram a decisão dos prefeitos em participar do referido programa.
As variáveis locais que pudessem influenciar nas chances de adesão ao PIM foram incluídas na análise após ter sido executada uma série de procedimentos me- todológicos voltados ao tratamento adequado dos dados.
Com base nos resultados obtidos, as características socioeconômicas, demo- gráficas, institucionais, além dos indicadores políticos não representaram, de forma geral, fatores explicativos da adesão ao programa. Estes aspectos foram representa- dos pelas seguintes variáveis do modelo: a desigualdade social existente no municí- pio, representada pela razão dos 10% mais ricos sobre os 40% mais pobres; a receita total per capita e a participação da receita tributária; o pertencimento à coalizão esta- dual; a ideologia do prefeito; o quantitativo de mulheres chefes de família (contrariando a lógica esperada, haja vista que esta população é prioritária dentre os objetivos pri- mordiais do PIM); e, por último, a maior influência externa do município em relação aos chamados “centros locais”.
Em contrapartida, apresentando escores estatisticamente significativos, três variáveis sobressaíram-se no tocante às chances de adesão ao PIM. Quanto à redu- ção das chances de adesão, destacou-se o percentual de crianças fora da escola nos municípios. É provável que as localidades que enfrentem este problema de vulnerabi- lidade social relacionado à inclusão escolar tenham maior necessidade de priorizar a implementação de políticas públicas propriamente educacionais (no sentido do au-
mento de vagas em escolas infantis, por exemplo). Tal priorização ocorreria em detri- mento da participação no PIM e das contrapartidas exigidas pelo governo estadual à mesma.
As duas variáveis que influenciaram na busca dos municípios pela implemen- tação do PIM dizem respeito a aspectos demográficos e de vulnerabilidade social, quais sejam: o percentual relativo da população de zero a cinco anos de idade e o percentual de crianças pobres. Ambos os resultados demonstram que as característi- cas da política pública provavelmente terão impacto significativo sobre a existência de demanda real pelo atendimento do público-alvo previsto no Programa, com foco prio- ritário sobre a infância pobre. Isto mostra que a magnitude da população alvo do PIM, especialmente das crianças pobres, exerce influência considerável na decisão do pre- feito em aderir ao PIM, independentemente do espectro político em que se enquadra o governo e da existência – ou não - de capacidades estatais prévias nas prefeituras municipais.
Conclui-se, assim que, a implementação do PIM direciona-se a locais com maior vulnerabilidade social e com maior presença relativa da população alvo da po- lítica pública, e, neste sentido, pode estar sinalizando o comprometimento das Prefei- turas, de qualquer partido, com o atendimento de crianças na faixa etária cujo desen- volvimento necessita de atenção integral para um crescimento saudável e em condi- ções adequadas para o futuro ingresso escolar.
Tais achados estão de acordo com o que já fora destacado pela literatura (BER- MAN, 2007; ARRETCHE; 1999; ARRETCHE; MARQUES, 2002; SOUZA, 2004; SCHABBACH, 2016; SCHABBACH; RAMOS, 2017) quando à influência das variáveis contextuais e das características socioeconômicas e demográficas locais na partici- pação dos municípios em programas formulados em nível superior de governo. A ou- tra parte da explicação, segundo a mesma bibliografia, deve-se às regras e metas previstas na legislação vigente, à natureza da política, à estratégia de indução e in- centivos propostos pela esfera governamental superior, além da aproximação entre os objetivos programáticos entre União, estados e municípios.
Por fim, salienta-se que, enquanto as capacidades estatais, ao contrário do su- posto, não interferiram na adesão local ao Programa aqui analisado, variáveis socio- econômicas e demográficas influenciaram as chances de adesão ao PIM (aumen- tando-as - % de crianças de zero a cinco anos e % de crianças pobres – ou as dimi- nuindo, como o % de crianças fora da escola) , constituindo-se nos principais fatores
condicionantes do juízo valorativo que antecede a decisão por aderir, ou não, ao Pro- grama Primeira Infância Melhor do governo do estado do Rio Grande do Sul.
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