Um Estudo Quantitativo

Diante das características dos governos locais no Brasil e dos objetivos desta tese, é evidente que o desenho de pesquisa se encaixa na aplicação de técnicas quantitativas de análise. Segundo Jackman (1985), esse método pode ser visto com uma aproximação do experimento na medida em que possibilita ganho de controle mediante a introdução de variáveis externas (confounding factors) diretamente na análise para checar a robustez e validade do relacionamento causal em questão.

Conforme discutido no capítulo dois, no decorrer das últimas décadas os trabalhos da linha de pesquisa focados em comparações de um número grande observações (Large N) apresentaram evolução e diversificação na aplicação de métodos estatísticos. Desde regressões simples utilizadas ainda na década de 50, passando por análises de trajetória a uma variedade de modelos sofisticados de regressões múltiplas de corte transversal e séries temporais com vistas a se aproximar da compreensão causal dos determinantes das políticas públicas. Seguindo essa perspectiva, em todos os modelos da presente pesquisa, a estratégia adotada será a utilização de regressão múltipla9. O universo da pesquisa se aproxima da totalidade das cidades brasileiras, o que apresenta um número amplo de observações disponíveis, consequentemente eleva-se os graus de liberdade reduz a colinearidade entre as variáveis explicativas.

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Tabachnick e Fidell (1996) definem regressão múltipla como um conjunto de técnicas estatísticas que analisa a dependência de uma variável, a variável explicada, em relação a outras variáveis, denominadas de explicativas, preditoras ou independentes, controlando os demais fatores considerados relevantes.

King, Keohane e Verba (1994) salientam que nesse tipo de análise três pressupostos centrais devem ser respeitados. O primeiro é a homogeneidade causal, todas as unidades que possuem o mesmo valor nas variáveis explicativas devem possuir o mesmo valor esperado na variável dependente. O segundo é a independência das observações, ou seja, para cada observação, o valor de determinada variável não é influenciado pelos valores em outras observações e, assim, dispõe nova informação sobre o fenômeno. Por fim, a independência condicional que em um estudo observacional só pode ser estabelecida com controles estatísticos apropriados, removendo o efeito de um processo de designação que não possui o padrão de independência.

Com relação a esse último pressuposto, a revisão de literatura demonstrou que no Brasil os estudos não incorporam em suas análises os impactos da interação entre os fatores políticos e estruturais na explicação das políticas públicas, restringindo somente aos efeitos diretos das variáveis explicativas. A utilização de hipóteses condicionais nos estudos comparados cada vez mais tem reconhecido que o relacionamento entre as políticas públicas, aspectos políticos e estruturais são complexos e interconectados. Por isso, os modelos desta pesquisa enfatizam não somente na influência da política no desempenho dos governos locais, mas também se baseiam em hipóteses condicionais, em particular, na interação entre fatores do sistema político e aspectos ambientais da municipalidade, de modo a se verificar em que medida fatores estruturais condicionam os incentivos e constrangimentos ao comportamento dos políticos.

Em termos objetivos, os modelos de interação multiplicativa diferem dos modelos de regressão aditiva linear na medida em que este último pressupõe um efeito constante das variáveis independentes (X) sobre as dependentes (Y) enquanto no primeiro, a premissa é que o efeito da mudança X em Y depende do valor condicionado de uma terceira variável Z (Brambor et al., 2006; Franzese, 2002). Como aspecto negativo, nas análises condicionais o aumento do número de interações aumentam o problema da multicolinearidade que embora não seja muito bem definido, é possível ser mitigado através do aumento no número das observações como também pelo esforço de suprimir algumas variáveis independentes menos importantes (Wooldridge, 2006).

Além da opção por modelos condicionais, a pesquisa utilizará análises estatísticas distintas que variam de acordo com os dados disponíveis e as características das variáveis dependentes, o que não necessariamente reflete superioridade entre essas opções dentro do estudo de política comparada (Jackman, 1985). No caso do desempenho fiscal, é necessária

uma abordagem temporal mais extensa e dinâmica que inclua mais fatores explicativos com efeitos variáveis no decorrer do tempo, enquanto que nas análises de eficácia e eficiência do desempenho municipal, o objeto de análise pressupõe um processo de longo prazo e incremental mais próximo do recorte de dados transversal. Nestas últimas, de forma inovadora nos estudos dos determinantes das políticas públicas no Brasil, são empregados modelos econométricos espaciais que propiciam estimativas mais precisas mediante a redução dos efeitos da dependência espacial entre os municípios (Anselin; Rey, 1991). Infelizmente, não foi possível aplicar análise espacial na abordagem do desempenho fiscal, pois os softwares estatísticos disponíveis (OpenGeoda e IpeaGeo) não disponibilizam modelos de regressão com dados longitudinais.

Por fim, é importante frisar que diante da premissa de que as inferências causais podem ser melhor complementadas por boa análise descritiva (King; Keohane; Verba, 1994; Brady; Collier, 2004; Trochim; Donnelly, 2008) e devido as características dos dados deste estudo comparado que envolvem um enorme quantitativos de unidades de observação, a tese desenvolve detalhadas análises exploratória de dados (AED) no presente capítulo e também nos capítulos empíricos subsequentes. Seguindo as recomendações de Kastellec e Leoni (2007), são priorizados os recursos gráficos na medida em que possibilitam descrever as distribuições das variáveis de forma objetiva e clara, além de facilitar as comparações das variáveis seja por períodos, macroregiões ou outras características estruturais como, por exemplo, porte populacional. Portanto, as variáveis relevantes deste trabalho serão descritas por meio de gráficos, sobretudo, do tipo boxplot que, em termos gerais, é um método eficiente que sintetiza a posição central dos dados (mediana), sua dispersão, como também a presença de valores discrepantes. Por isso, é considerado como a forma mais prática de comparação entre dois ou mais conjuntos de dados (Reis; Reis, 2001).

Nesta tese, o uso deste método tem como finalidade principal a exposição do grau de heterogeneidade dos municípios brasileiros. De modo a otimizar as análises descritivas, a maioria dos dados, tanto das variáveis explicativas quanto dependentes, são sintetizados em gráficos boxplot bivariados que separam os grupos de municípios por porte populacional ou por grandes regiões. A estratégia se justifica, haja vista que são notórias as diferenças entre as cidades de grande porte em relação às menores, como também entre as prefeituras do Norte e Nordeste e das demais regiões. Além disso, essas análises bivariadas tendem a subsidiar as discussões acerca da pertinência e dos efeitos estimados destas variáveis nos modelos explicativos da tese.