A análise a seguir explora e apresenta evidências do impacto dos problemas informacionais derivados da composição multipartidária do gabinete e da alternância partidária na Presidência sobre a estratégia presidencial de centralização de EFAPs. A análise se concentra em medir, através de testes estatísticos de análise bivariada, a associação entre as proxies de problemas informacionais e a centralização de EFAPs na Presidência. Como descrito no capítulo anterior, essa centralização é capturada pela quantidade de novas EFAPs. Em suma, tem-se o seguinte cenário:
1) Heterogeneidade ideológica da coalizão: estimada a partir das diferenças entre a posição ideológica do partido do presidente e dos partidos dos ministros de Estado. Apresenta variação de 0 a 100, onde quanto mais próximo de zero, menor a heterogeneidade ideológica da coalizão, e quanto mais próximo de 100, maior a heterogeneidade ideológica da coalizão.
2) Proporção de ministérios ligados a áreas salientes para os presidentes controlados por
partidos da coalizão: medida obtida a partir da divisão do número de ministérios salientes para o
presidente controlados por partidos da coalizão pelo número de ministérios salientes para o presidente. Varia de 0 a 100, sendo que quanto mais próximo de 0 (zero) menor a proporção de ministérios ligados a áreas salientes para os presidentes controlados por partidos da coalizão, e quanto mais próximo de 100, maior a proporção.
3) Alternância partidária na Presidência: estimada através de uma variável dummy, que assume o valor 1 (um) quando houve alternância e 0 (zero) quando não houve.
Argumento que esses fatores políticos - na medida em que tornam mais complexas as barganhas no interior da coalizão, aumentam os custos de monitoramento enfrentados pelos presidentes e alteram a correlação de forças dentro do governo - produzem problemas
informacionais. E, por isso, são utilizadas como proxies para medir tais problemas. O comportamento anual dessas variáveis é analisado ao longo do período 1990-2017, sendo o n correspondente ao total de anos do período, qual seja, 27.
No que diz respeito à relação entre a heterogeneidade ideológica da coalizão e a quantidade de novas EFAPs, o gráfico abaixo nos permite visualizar essa relação, sugerindo a presença de uma relação linear crescente. Além disso, o gráfico revela a presença de um outlier, que corresponde ao ano de 2003, primeiro ano do governo Lula I, quando foram centralizadas 37 (trinta e sete) novas EFAPs.
GRÁFICO 11 - Quantidade de novas EFAPs a partir da heterogeneidade ideológica da coalizão - Brasil - 1990-2017
Fonte: Elaboração própria a partir da base de dados da pesquisa.
Para verificar a associação entre as variáveis, foi realizado o teste estatístico de correlação de Pearson (r)29. As hipóteses relativas ao teste são:
29 O teste de correlação de Pearson é recomendado para verificar a intensidade da relação linear entre variáveis
H0: ρ = 0 (não existe correlação entre as variáveis) H1: ρ ≠ 0 (existe correlação significativa)
Os resultados do teste de correlação indicam que as variáveis apresentam correlação linear positiva, moderada e significante (ao nível de significância α = 0,05). Esses resultados corroboram a hipótese aqui levantada de que quando a heterogeneidade ideológica da coalizão aumenta, há um aumento na quantidade de novas EFAPs centralizadas na Presidência. A tabela 6, a seguir, apresenta os resultados do teste.
TABELA 6 - Teste de correlação de Pearson – quantidade de novas EFAPs X heterogeneidade ideológica da coalizão - Brasil
Coef. Sig. (2 extremidades)
Correlação de Pearson 0,449 0,025*
Fonte: Base de dados da pesquisa.
A presença de outlier entre os dados, como revelado pelo gráfico 16, pode afetar os resultados do teste de correlação. Por isso, o teste de correlação de Pearson também foi realizado sem a presença do dado considerado outlier, ou seja, o ano de 2003 foi removido da análise. Os resultados do teste realizado na ausência de outlier sugere ainda correlação positiva entre as variáveis, embora houve uma diminuição no valor do coeficiente (r= 0,239), porém não significante estatisticamente. Para mais detalhes, ver apêndice 5.
O gráfico 12, abaixo, apresenta a relação entre a variável proporção de ministérios
salientes controlados por partidos da coalizão e a variável quantidade de novas EFAPs. O gráfico
revela uma dispersão entre os pontos, eles seguem leve tendência negativa, e a presença de um
GRÁFICO 12 - Quantidade de novas EFAPs a partir da proporção de ministérios salientes controlados por partidos da coalizão - Brasil - 1990-2017
Fonte: Elaboração própria a partir da base de dados da pesquisa.
Para verificar a associação entre as variáveis foram realizados novamente o teste de correlação de Pearson (r) e Spearman (p30). Os resultados dos testes indicam que as variáveis
apresentam correlação quase nula e negativa. O que significa que quando a proporção de ministérios de áreas de políticas salientes controlados por partidos da coalizão aumenta, há uma diminuição na quantidade de novas EFAPS centralizadas na Presidência. Esses resultados, embora confirmem a presença de relação entre as variáveis, contrariam a relação positiva esperada entre elas, além de não ser significante estatisticamente. A tabela 7, a seguir, apresenta os resultados dos testes.
30 O teste de correlação de Spearman é um teste não-paramétrico recomendado para verificar a intensidade e o sentido
da relação monótona (quando as variáveis variam no mesmo sentido, mas não a taxas constantes) entre variáveis numéricas. É recomendando quando n < 30.
TABELA 7 - Testes de correlação – quantidade de novas EFAPs X proporção de ministérios salientes controlados por partidos da coalizão - Brasil
Coef. Sig. (2 extremidades)
Correlação de Pearson - 0,042 0,853
Correlação de Spearman - 0,054 0,812
Fonte: Base de dados da pesquisa.
Para analisar a relação entre a alternância partidária e a centralização de novas EFAPs, foram realizados três testes de associação: o Teste Qui-quadrado de Independência, a Razão de Verossimilhança e o Teste V de Cramer31. O objetivo ao empregá-los aqui é verificar estatisticamente se a quantidade de novas EFAPs é influenciada pela alternância partidária na Presidência. Em outras palavras, se essa quantidade varia em contextos de alternância partidária na Presidência.
As hipóteses concernentes aos testes são:
H0: As variáveis em análise são independentes H1: As variáveis em análise não são independentes
Para realizar esses testes, a variável quantidade de novas EFAPs foi transformada em uma variável intervalar de 4 (quatro) classes com intervalo de 5 (cinco) EFAPs a cada classe. A definição das classes (k) foi realizada através a Regra de Sturges32. E a amplitude das classes (h)
foi definida a partir do cálculo da amplitude (L) dos valores da variável e da divisão da amplitude pelo número de classes33.
A tabela de contingência a seguir apresenta uma classificação dos dados segundo a ocorrência ou não de alternância partidária e do intervalo do número de novas EFAPs. A primeira linha da tabela mostra que em três casos de alternância partidária (1990, 1995 e 2016), a quantidade
31 Esses testes são recomendados para a análise da associação entre variáveis de natureza nominal, como é o caso da
variável alternância partidária. Em especial, a Razão de Verossimilhança e o teste V de Cramer são recomendados para análises com n < 30.
32 Conforme a seguinte fórmula: K= 1 + 3,3log(n) 33 Conforme fórmula a seguir: L = Xmáx–Xmín
de novas EFAPs centralizadas na Presidência é semelhante a quantidade de novas EFAPs quando não houve alternância, sinalizando que a quantidade de EFAPs centralizadas nesse período é inferior ao esperado. A única exceção é 2003, primeiro ano do governo Lula, quando foram centralizadas 37 (trinta e sete) novas EFAPs.
TABELA 8 - Alternância Partidária X Quantidade de novas EFAPs Quantidade de novas EFAPs
Alternância
Partidária* 1|----5 6|----11 12|----17 36|---41 Total
1 2 1 0 1 4
0 16 5 2 0 23
Total 18 6 2 1 27
*1= houve alternância; 0= não houve alternância.
Fonte: Elaboração própria a partir da base de dados da pesquisa.
Os resultados dos testes de associação indicam que, ao nível de significância α = 0,05, a associação entre a alternância partidária e a quantidade de novas EFAPs não é significativa. A
tabela 9 apresenta os resultados.
TABELA 9 - Resultado dos testes associação
Valor gl Significância Assintótica (Bilateral) Qui-quadrado de Pearson 6,580a 3 0,087 Razão de verossimilhança 4,773 3 0,189 V de Cramer 0,485 - 0,087
Fonte: Elaboração própria a partir da base de dados da pesquisa.