Procedimentos analíticos

Para atingir o objetivo deste estudo foram utilizados indicadores de desempenho extraídos das demonstrações contábeis dos municípios, relativas ao período de 1989 a 2009. Inicialmente dividiu-se estes indicadores em três categorias: estrutura das receitas, estrutura das despesas e limites da LRF.

A primeira categoria referiu-se aos indicadores de estrutura de receitas, utilizados por Campello e Matias (2000) e Kohama (2003), e permitiram determinar o perfil das receitas, obtendo-se o grau de autonomia dos municípios em relação às outras esferas de governo, estando assim definidos:

a) Participação das receitas tributárias (RT): receitas tributárias/receitas orçamentárias;

b) Participação das receitas de transferências (RTR): receitas de transferências correntes/receitas orçamentárias;

c) Participação das receitas de capital (RK): receitas de capital/receitas orçamentárias;

d) Participação das receitas de FPM- Fundo de Participação dos Municípios (RFPM): receitas de FPM/receitas orçamentárias; e

e) Participação das receitas de ICMS – Imposto sobre a Circulação de Mercadorias e Serviços (RICMS): receitas de ICMS/receitas orçamentárias. A segunda categoria formada pelos indicadores de estrutura de despesas, utilizados por Matias e Campello (2000) e Andrade (2007), permitiram a identificação da estrutura das despesas governamentais em função da sua categoria econômica, a saber:

a) Participação das despesas correntes (DCR): despesas correntes/despesa orçamentária;

b) Participação das despesas de capital (DK): despesas de capital/despesa orçamentária;

c) Participação das despesas de custeio (DCTR): despesas de custeio/receita orçamentária; e

d) Participação das despesas de pessoal (DP): despesas de pessoal/despesa orçamentária.

A terceira categoria consisitiu na análise do cumprimento dos dispositivos da LRF, que em seu artigo 1º, §1º disciplina que:

23

a responsabilidade na gestão fiscal pressupõe a ação planejada e transparente, em que se previnem riscos e corrigem desvios capazes de afetar o equilíbrio das contas públicas, mediante o cumprimento de metas

de resultados entre receitas e despesas e a obediência a limites e

condições no que tange a renúncia de receita, geração de despesas com

pessoal, da seguridade social e outras, dívidas consolidada e mobiliária, operações de crédito, inclusive por antecipação de receita, concessão de

garantia e inscrição em Restos a Pagar (grifos nossos), (BRASIL, 2000).

Nesse contexto, foram selecionados indicadores que possibilitassem identificar se os limites estabelecidos pela LRF com relação ao equilíbrio orçamentário e aos gastos com folhas de pagamento, contratação de dívidas e capacidade de pagamento estavam sendo cumpridos pelos municípios. Foram considerados apenas 4 indicadores devido a limitação de dados informacionais para períodos anteriores a 1996. Os indicadores foram adaptados de Matias e Campello (2000), Andrade (2007) e da LC 101/2000, sendo assim determinados:

a) Índice de resultado orçamentário (IRO): receitas – despesas/receitas; b) Índice de despesa com pessoal (IDP): despesas com pessoal/receita

corrente líquida;

c) Índice de capacidade de pagamento (ICP): receitas tributárias/despesas de custeio;

d) Índice de endividamento (IE): operações de crédito/receitas correntes. Considerando que no período analisado havia diferentes moedas em vigência no país, todas as moedas foram padronizadas de acordo com a moeda vigente em 2009, reais (R$), e a convergência nominal das moedas deu-se conforme tabela 1: Tabela1: Regras para a convergência de moedas no período de 1989 a 1994.

Moeda Real R$ - desde 01/07/94

Real R$ desde 01/07/94 R$ = R$/(1) Cruzeiro Real CR$ de 01/08/93 a 30/06/94 R$ = CR$/(1000*2,75) Cruzeiro Cr$ de 16/03/90 a 31/07/93 R$ = Cr$/(1000^2*2,75) Cruzado Novo NCz$ de 16/01/89 a 15/03/90 R$ = NCz$/(1000^2*2,75) Cruzado Cz$ de 28/02/86 a 15/01/89 R$ = Cz$/(1000^3*2,75) Fonte: FINBRA, 2012.

Os valores monetários também foram deflacionados pelo IGP-DI (Índice Geral de Preços- Disponibilidade Interna) da Fundação Getúlio Vargas, a preços de dezembro de 2009, utilizando o seguinte critério adotado pela Secretaria do Tesouro Nacional: t ano DI - IGP 2009 de ano DI - IGP _ _ano t= Deflator

24 Foi realizada a Análise Exploratória dos Dados (AED), baseada em estatíticas descritivas, para identificar as características e propriedades de cada indicador como medidas de tendência central, outliers, medidas de dispersão, entre outros. Segundo Triola (2008) a estatística descritiva tem como objetivo básico sintetizar uma série de valores de mesma natureza, permitindo dessa forma que se tenha uma visão global da variação desses valores, possibilitando organizá-los e descrevê-los (análise univariada dos dados). Nessa abordagem, a finalidade é obter dos dados a maior quantidade possível de informação, que indique modelos adequados ao comportamento dos dados a serem utilizados numa fase posterior, como exemplo, a inferência estatística.

A Estatística Inferencial postula um conjunto de técnicas que permitem utilizar dados oriundos de uma amostra para generalizações sobre a população. Constitui esse conjunto de técnicas: a determinação do número de observações (tamanho da amostra); o esquema de seleção das unidades observacionais; o cálculo das medidas estatísticas; a determinação da confiança nas estimativas; a significância dos testes estatísticos; a precisão das estimativas; dentre outras (PESTANA e GAGEIRO, 2000). Neste estudo, primeiramente foi analisada a evolução histórica do desempenho fiscal dos municípios mineiros, para o período de 1989 a 2009, considerando as três categorias de indicadores propostas: receitas, despesas e responsabilidade fiscal. A análise da evolução é feita a partir das médias destes indicadores para cada um dos 21 anos analisados. Assim, foi possível construir o perfil das finanças municipais para cada município mineiro.

Em seguida, com o intuito de avaliar o impacto da LRF sobre a gestão dos municípios mineiros foi utilizado o procedimento estatístico de testes de hipótese. Um Teste de Hipóteses pode ser paramétrico ou não-paramétrico. Os paramétricos são aqueles que utilizam os parâmetros da distribuição, ou uma estimativa destes, para o cálculo de sua estatística, por exemplo, média e desvio padrão. Normalmente, estes testes são mais rigorosos e possuem mais pressuposições para sua validação. Já os não paramétricos utilizam, para o cálculo de sua estatística, postos atribuídos aos dados ordenados e são livres da distribuição de probabilidades dos dados estudados. O uso tanto dos testes paramétricos como dos não-paramétricos está condicionado à dimensão da amostra e à respectiva distribuição da variável em estudo (HAIR et al.., 2005).

Como teste de médias pode-se destacar o t-student. É um teste paramétrico que usa a distribuição t (distribuição simétrica em forma de sino) com uma média zero e

25 desvio-padrão igual a 1 (um). O teste t para duas amostras emparelhadas compara as médias de duas variáveis ou características para uma mesma amostra de indivíduos, assim, a hipótese nula é de que não há diferença entre as médias para as observações (PESTANA e GAGEIRO, 2000).

Segundo Triola (2008), nos testes paramétricos, como o teste t-Student, os valores da variável estudada devem ter distribuição normal ou aproximação normal. Já os testes não-paramétricos, também chamados por testes de distribuição livre, não têm exigências quanto ao conhecimento da distribuição da variável na população. Nos casos em que a variável apresentou distribuição não-paramétrica, foi utilizado o teste não-paramétrico de Wilcoxon.

O teste de Wilcoxon é utilizado na análise de dados emparelhados. Os dados para esse teste consistem dos diferentes registos das medições repetidas. Essas diferenças são então classificadas da menor para a maior em valores absolutos (sem considerar o sinal). Se existir uma diferença real entre as duas medições, ou tratamentos, então os diferentes registos serão consistentemente positivos ou negativos. Por outro lado, se não houver diferença entre os tratamentos, então os diferentes registos serão permutados regularmente. A hipótese nula é que a diferença entre os registos não é sistemática e, deste modo, não existe diferença entre os tratamentos(PESTANA e GAGEIRO, 2000).

O impacto da LRF sobre os indicadores fiscais foi apurado por meio dos testes de médias emparelhadas para dois períodos: antes e após a LRF, respectivamente, 1989 a 1999 (período 1) , e, 2000 a 2009 (período 2). Assim a hipótese nula é de que não há diferença entre as médias dos indicadores antes e após a edição da Lei, e, a hipótese alternativa pressupõe a existência de diferença entre estas médias.

Em seguida, foram determinados três grupos para análise do desempenho relativo em cada indicador fiscal: baixo, médio e alto, a partir da amplitude dos escores considerando faixas homogêneas. Outras formas de agrupamento foram testadas, como média, desvio-padrão, cluster com agrupamentos hierárquicos e quebras naturais, mas não mostraram bom potencial para o agrupamento. O objetivo, com o agrupamento dos escores, foi mostrar a situação de cada município em relação aos demais quando se considera a análise global do estado de Minas Gerais. Todos os dados foram compilados no SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) e para os testes foi utilizado o nível de 95% de confiança.

26