Modelo de Cox estendido: estimativas iniciais

A tabela 4 apresenta as estimativas obtidas na primeira análise realizada com o modelo de Cox com covariáveis dependentes do tempo, para os três modelos em estudo: M1, todos os 645 municípios de São Paulo, com 300 adoções da política; M2, 372 municípios que, ao longo do período de tempo de observação, estiveram no contexto de obrigatoriedade mínima de transparência ativa, com 205 adoções da política; M3, 278 municípios⁷² que, ao longo do tempo de observação, estiveram no contexto de não haver obrigatoriedade mínima de transparência ativa, com 95 adoções.

Tabela 4 – Estimativas iniciais: Cox com covariáveis dependentes do tempo – Regulamentação da LAI Variável independente M1 Todos os municípios¹ M2 (desen.instit=1) Com obrigatoriedade mínima de

transparência ativa²

M3 (desen.instit=0) Sem obrigatoriedade mínima de

transparência ativa³

Coef RR e.p Coef RR e.p Coef RR e.p

desen.instit 0,303 1,355* 0,159 - - - - - - part.presid -0,071 0,932 0,217 -0,352 0,704 0,272 0,691 1,995** 0,351 elei.nac NA NA 0,000 NA NA 0,000 NA NA 0,000 elei.munic NA NA 0,000 NA NA 0,000 NA NA 0,000 dif.vot.elei -0,036 0,965 0,216 -0,027 0,973 0,279 -0,177 0,838 0,359 ideol 0,283 1,326 0,191 0,409 1,505* 0,232 -0,119 0,888 0,329 vizin.reg.ibge -0,055 0,946 0,146 -0,135 0,873 0,187 0,215 1,240 0,240 vizin.reg.gov 0,008 1,008 0,144 -0,126 0,881 0,183 0,328 1,388 0,230 vizin.assoc.reg -0,277 0,758* 0,149 -0,248 0,780 0,175 -0,448 0,639 0,294 assoc.local 0,025 1,025 0,058 -0,033 0,968 0,086 0,052 1,053 0,081 pop.analf -0,062 0,939** 0,028 -0,070 0,932 0,043 -0,064 0,938* 0,037 apoio.estad 0,427 1,533** 0,216 0,261 1,299 0,228 NA NA 0,000 exper.prev 0,367 1,444** 0,156 0,395 1,484** 0,164 -0,318 0,728 0,722 autonomia 0,169 1,184 0,150 0,177 1,194 0,169 -0,130 0,878 0,367 porte.grande 0,721 2,056*** 0,225 0,622 1,863*** 0,230 NA NA 0,000 log.pib.per.cap 0,249 1,283* 0,123 0,258 1,294 0,152 0,259 1,295 0,210

Fonte: dados da pesquisa. Elaboração própria.

Obs.: Coef: coeficiente; RR: risco relativo = exp(Coef); e.p: erro-padrão. *p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01. Notas:

¹Concordância= 0,652 (se = 0,016 ). Razão de verossimilhança = 98,25 on 14 df; p=1e-14. Wald test = 116,7 on 14 df;

p=<2e-16. Score (logrank) test = 118,9 on 14 df; p=<2e-16; Robust = 77,74 p=7e-11. Análise de riscos proporcionais:

resíduos de Schoenfeld (global) p = 0,0042

² Concordância= 0,652 (se = 0,02 ). Razão de verossimilhança= 65,1 on 13 df; p=6e-09. Wald test = 71,59 on 13 df; p=4e-10. Score (logrank) test = 71,3 on 13 df; p=5e-10; Robust = 55,62 p=3e-07. Análise de riscos proporcionais: resíduos de

Schoenfeld (global) p = 0,047

³Concordância = 0,61 (se = 0,03 ). Razão de verossimilhança = 15,39 on 11 df; p=0,2. Wald test = 18,01 on 11 df; p=0,08. Score (logrank) test = 16,38 on 11 df; p=0,1; Robust = 14,11 p=0,2. Análise de riscos proporcionais: resíduos de Schoenfeld

(global) p = 0,523

72 Como explicado no capítulo anterior, cinco municípios são observados em ambos os modelos (M2 e M3), pois esse critério de observação é variável com o tempo.

A primeira observação a ser realizada na Tabela 4 é que as variáveis elei.munic e

elei.nac, relacionadas às hipóteses H1.3 e H1.4, não podem ter suas estimativas obtidas em

nenhum dos três modelos, em decorrência do modelo de covariáveis com variação no tempo utilizado. Em suma, o modelo de Cox compara os valores das covariáveis de cada município que adotou a política com os valores daqueles que não adotaram usando os valores de covariáveis atuais naquele momento. Como a variável elei.munic possui os mesmos valores para todos os municípios, sendo que, ao longo de todo o ano de 2012 recebeu o valor 1, e nos três anos seguintes recebeu valor 0, isso implicou em uma situação em que a variável não contém informações para discriminar os adotantes dos não adotantes dentro dos períodos. O mesmo ocorre para a variável elei.nac.

Para registro, recorreu-se as estimativas de sobrevivência do método Kaplan-Meier para avaliar se haveria algum nível de evidente redução da probabilidade de sobrevivência nos anos de eleições municipais e nacionais. Em síntese, ao estratificar a estimativa de sobrevivência pelas variáveis elei.munic e elei.nac, obtêm-se as estimativas de forma que, em janeiro de cada ano (2012, 2013 e 2014), a sobrevivência é de 100%, pois censuram-se as adoções em cada ano anterior. Com esse exercício, observou-se que, no final de 2012 (ano de eleições municipais), a probabilidade de sobrevivência era de 93%. No ano de 2013 (ano sem eleições), a probabilidade era de 82%. E no ano de 2014 (ano de eleições nacionais), esse parâmetro era de 89%. Isto é, por esse critério, as hipóteses seriam rejeitadas, pois os anos eleitorais implicam em menor probabilidade de regulamentar a LAI.

Ademais, no terceiro modelo as variáveis apoio.estad e porte.grande também não puderam ser avaliadas. A primeira porque seu valor ao longo de todo o ano de 2012 é 0 e, a partir de 2013, o valor é 1, para todos os municípios do terceiro modelo, incorrendo na mesma situação das variáveis sobre anos eleitorais. A segunda variável não possui variação, pois todos os municípios do terceiro modelo são de porte pequeno, até 10 mil habitantes.

Feitas essas considerações gerais, a informação mais relevante para se avaliar o efeito das variáveis independentes na regulamentação da LAI é o risco relativo (RR), que é obtido por meio da exponencial do coeficiente. A indicação de significância estatística está negritada e destacada por meio de asteriscos no valor de RR. Nesse sentido, no modelo com todos os municípios de São Paulo (M1), a única variável, das relacionadas às hipóteses de influência vertical que apresenta significância estatística é desen.insit, indicando que, no contexto de obrigatoriedade mínima de transparência ativa, o risco de se regulamentar a LAI é 35% maior do que no contexto de ausência dessa obrigatoriedade. Efeito vizinhança, por meio das associações regionais de prefeitura, tem sinal negativo, o que não era esperado. Como

determinante interno, a variável que mediu o grau de escolarização da população apresentou o resultado esperado com sinal negativo, em que quanto menor a população analfabeta maior é a probabilidade de se regulamentar a LAI. O efeito do apoio estadual, específico para municípios com menos de 50 mil habitantes e que iniciou em 2013 demonstrou ser significante, assim como o fator estrutural relacionado à experiência prévia em gestão documental. Outros dois fatores estruturais são relevantes: porte populacional e PIB per capita.

Porém, no M1 da tabela 4, o valor global da análise de resíduos de Schoenfeld indicou uma possível violação do pressuposto de riscos proporcionais. No teste estatístico, as variáveis

assoc.local e dif.vot.elei indicavam uma provável violação. Nesse sentido, ao proceder na

técnica stepwise para se chegar no resultado final da análise com Cox, essas duas variáveis serão observadas de maneira mais específica, com indicativo de exclusão destas se confirmada a violação do pressuposto de riscos proporcionais.

Ainda na tabela 4 e observando-se o modelo M2 (municípios com obrigatoriedade mínima de transparência ativa) a variável ideol apresentou sinal positivo, ao contrário do esperado, indicando que, quanto mais a direita é o partido de um prefeito, maior seria o risco de regulamentar a LAI. A expectativa na hipótese H1.6 era um efeito de partidos de esquerda e não de direita. Outras variáveis que apresentaram significância estatística nesse grupo de municípios foram experiência prévia e porte populacional grande. Porém, assim como no M1, o valor global de 𝑝 abaixo de 0,05 indicou uma tendência de violação dos riscos proporcionais, que, ao observar cada uma das variáveis, poderia ser explicada pelas variáveis autonomia e

dif.vot.elei. Essas variáveis, portanto, serão observadas com indicativo de exclusão, ao longo

dos procedimentos para se chegar ao resultado final.

No M3 (municípios sem obrigatoriedade mínima de transparência ativa), surge como significativo o determinante interno associado ao grau de escolaridade da população e a variável relacionada à hipótese H1.2, de alinhamento partidário com presidente da República,

part.presid. Diferentemente dos outros modelos, esse não indicou violação de

proporcionalidade dos riscos na análise de resíduos de Schoenfeld. De toda a maneira, conforme previsto na metodologia, foi realizado o procedimento de stepwise para se chegar ao resultado final das análises com o modelo de Cox, conforme tabela 5.