Uma análise dos fatores socioeconômicos enquanto influenciadores da política de

O estudo com indicadores buscou analisar dentre as características socioeconômicas aquelas que pudessem explicar o nível de maturidade alcançado pelos portais das capitais dos Estados brasileiros com o resultado do IMeG.

Dos estudos citados no Quadro 6.1, Moura et al. (2011) encontrou correlação da maturidade do e-gov com o PIB de municípios, bem como Mello (2009) em seu estudo do e- gov no contexto estatual. Entretanto, com os dados disponíveis nesta tese, os resultados apontaram correlação fraca entre o PIB nos municípios estudados e os níveis de maturidade do e-gov dos portais.

Alguns estudos mostram que o PIB per capita não teria relação com níveis de transparência pública (Rossoni & Beiruth, 2016), ou sobre indicadores de governança (Evangelista et al., 2015). Por outro lado, Mello (2009) encontrou correlação positiva entre os indicadores de PIB per capita, índice de GINI e o e-gov no contexto estadual. Nesta tese, os achados foram semelhantes para o PIB per capita e corroboram com o estudo de Mello (2009).

Já o índice de GINI não teve a mesma referência: o estudo de Mello apontou correlação negativa com significância no contexto estadual, mas a análise nos municípios estudados mostrou-se desprezível em termos estatísticos.

Como é observado no Quadro 6.2, as capitais com maiores PIB per capita apresentaram os melhores resultados no IMeG: os cinco maiores PIB per capita representam as cinco primeiras capitais com IMeG mais alto. A relação com a Renda per capita apresenta- se semelhante, entretanto, seu grau de influência sobre a variável dependente foi considerado baixo (β 0.190).

Tomando um caso para esses três indicadores, o município de Vitória possui um PIB municipal baixo em relação às demais, e alto PIB per capita e a Renda per capita mais alta dentre as capitais dos Estados brasileiros. E, o município foi destaque em relação ao nível da maturidade do e-gov, o que exemplifica os resultados estatísticos encontrados para esses indicadores.

Num sentido mais amplo, essa questão está direta e intimamente ligada ao acesso à internet: ter maior PIB per capita e renda per capita significa ter melhores condições de acesso a infraestruturas de conectividade. Mattos & Chagas (2008) afirmam que as desigualdades na renda traduzem-se em maiores indicadores de “infoexclusão”, isto é, em desigualdades no acesso à internet.

De acordo com a pesquisa do CETIC65_{, a penetração da internet no Brasil para as}

Classes A e B66 _{é de, respectivamente, 99% e 88%, enquanto nas classes DE esse valor é}

de 16%. No que tange a renda familiar, 23% das famílias com renda até um salário mínimo possuem acesso à internet, em oposição à 95% das famílias com renda mensal superior a 10 salários mínimos. Isso porque “nas residências ter um acesso próprio de internet custeado é muito caro” no Brasil e, portanto, o “fator custo impede a penetração das classes D e E” (Entrevistado 2, Anexo A). Apesar disso, Araújo (2013) identificou uma evolução, de 2007 a 2011, em todas as classes socioeconômicas, do uso da internet nos domicílios brasileiros em comparação aos centros públicos, como telecentros ou lan houses, muito utilizados pelas classes economicamente mais baixas.

65 _{Disponível em: <http://data.cetic.br/cetic/explore?idPesquisa=TIC_DOM>.}

66 _{Refere-se à classificação para designar classe econômica. Baseada no Critério de Classificação}

Econômica Brasil da Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa, é um sistema de pontuação que considera a posse de alguns itens duráveis de consumo doméstico e o grau de instrução do chefe da família declarado, resultando em classes econômicas A1, A2, B1, B2, C, D e E, mas que podem ser sintetizados nas categorias A, B, C e DE, onde A detém a maior pontuação. Disponível em: <http://cetic.br/media/microdados/75/ticdom_2015_relatorio_metodologico_v1.0.pdf>. Mais informaçôes em: <http://www.abep.org/criterio-brasil>.

A conectividade relacionada ao acesso à Internet, tanto em domicílios quanto em centros públicos, está muito ligada a questões de infraestrutura, cabos de fibra ótica e redes de comunicação. No que tange ao tipo de conexão, a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD)67_{, realizada pelo IBGE em 2015, apontou que, da população com}

conectividade, 3,4% ainda faz uso de internet discada. Do restante, o uso da banda larga fixa abrange 71,5% da população com acesso à internet, cujo maior índice encontra-se na região Sul (78,1%) e o menor na região Norte (43,8%). O uso com banda larga móvel abrange 69,8% da população brasileira, sendo que na região Norte o percentual atinge o maior valor: 83,4% da população.

O Brasil possui um território geográfico com dimensões continentais, o que dificulta estratégias de expansão em infraestrutura, visto os altos custos de investimento, principalmente no que tange à conexão banda larga fixa. Por isso mesmo, a questão dos programas de inclusão digital e de infraestrutura de conectividade persistem na agenda da política do e-gov federal, sem, contudo, apresentar resultados significativos. Estima-se que metade do território nacional tenha

Uma baixa em qualidade em infraestrutura para abordagem em banda larga. Nesse 50% do território (...), talvez uns 20-30% da população não tem alternativas de banda larga. Talvez você tenha no máximo um 3G naquela região. Então, o fator socioeconômico, ele é impeditivo porque nos outros 50% do território, que seria 75% da população, é o fator econômico que impede com que haja uma maior disseminação do acesso à internet (Entrevistado 2, Anexo A).

A carência em infraestrutura e alternativas diversas de acesso à internet no país faz com que o preço final para o cidadão seja caro, limitando ainda mais o acesso à população de baixa renda e residentes de áreas com pouca infraestrutura. Os dados confirmam as dificuldades em termos de expansão da infraestrutura de banda larga fixa para as regiões menos desenvolvidas do país (Norte e Nordeste), onde o acesso via banda larga móvel tende a suprir tal necessidade. À exemplo, citam-se os municípios de Macapá e Rio Branco (região Norte) e São Luís e Teresina (região Nordeste), os quais apresentam percentual de conexão banda larga móvel bastante superior em relação à conexão banda larga fixa, em comparação aos municípios da região Sul e Sudeste, cujos percentuais para estes indicadores estão mais próximos.

67 _{Tabela 2.5.4.2 - Distribuição dos domicílios particulares permanentes com utilização da Internet, por}

Grandes Regiões, segundo a situação do domicílio e a existência de conexão à Internet por banda

larga no domicílio - 2015. Disponível em:

Estes municípios servem de exemplos para outro tópico estudado nesta tese: o tamanho do município. O tamanho do município diz respeito ao “porte dos municípios (...) e a quantidade de recursos que se circula nestas capitais” o que permite que “elas tenham uma tecnologia da informação mais estruturada, e (...) mais empresas de TI específicas para atender o município, e isso facilita um pouco essas questões orçamentárias, porque você pode racionalizar as contratações” (Entrevistado 3, Anexo A).

Maciel, Gomes e Dias (2016) correlacionaram a avaliação do e-gov de municípios ibero-americanos, incluindo 6 capitais dos Estados brasileiros, com as respectivas densidades demográficas (habitante/km2_{), e as identificaram como um fator relevante e necessário para}

explicar o desenvolvimento do e-gov local no estudo. Entretanto, com os dados desta tese – que inclui um número mais alargado de casos no Brasil, contemplando todas as 26 capitais do Estados brasileiros – este indicador não demonstrou ter força de influência suficiente sobre o resultado da variável dependente, ou seja, não indicou correlação forte.

Beuren e Kloeppel (2013) estudaram a relação da governança eletrônica com o tamanho dos estados brasileiros medido pelo tamanho da população. Os autores apontaram relação positiva entre o tamanho dos estados e a maior adoção dessas práticas, ainda que analisado de maneira isolada. Dias e Costa (2013) também encontraram associação entre e- gov local e o tamanho do município (definido no estudo como população residente e recursos disponíveis): os municípios portugueses mais populosos possuíam melhores indicadores socioeconômicos e apresentaram um mais alto desempenho do e-gov.

Nesta tese, o indicador população residente não demonstrou poder explicativo para a maturidade do e-gov, pois não foi capaz de falsear a hipótese nula, com os dados da pesquisa. Este poder explicativo aparece, contudo, com o indicador grau de urbanização (Quadro 6.3).

Isso porque municípios mais urbanos são mais desenvolvidos, industrializados e muitas vezes, são polos tecnológicos e, portanto, possuem mais infraestrutura e mais recursos para investir no desenvolvimento de plataformas de TI, e, portanto, tendem a apresentar iniciativas com melhores resultados em termos de maturidade de e-gov.

O que leva a crer que o tamanho dos municípios está relacionado com a distribuição de áreas urbanas em relação às áreas rurais – onde o acesso à infraestrutura tecnológica é mais reduzido – e, não necessariamente traduz-se em número de pessoas residentes nele. Por exemplo, os municípios de Vitória, Rio Branco e Macapá possuem cada um, aproximadamente, 300 mil habitantes; entretanto, o grau de urbanização varia, respectivamente, em 100%, 91,8% e 94,9%. O município de São Luís possui pouco mais de 1 milhão de habitantes, e seu grau de urbanização é de 94,5%. Essas observações reforçam o argumento estatístico de que o grau de urbanização teria maior poder explicativo sobre a maturidade do e-gov no contexto municipal que a população residente, tendo com base os

resultados do IMeG nestas capitais (Vitória 3°, Rio Branco 17°, São Luís 18° e Macapá 26° no ranking dos municípios estudados – Quadro 5.2).

No que tange à literacia, os dados da análise estatística não apontaram correlação com nenhum indicador selecionado para o estudo, indicando que não afetariam diretamente a variável dependente maturidade do e-gov, com os dados disponíveis do estudo.

Alguns estudos relacionam os indicadores selecionados com o uso da internet. Braga et al. (2008) relacionaram com o tempo de estudo, e concluíram que quanto mais anos de estudo, maior o percentual de acesso à internet. A PNAD avaliou, em 2015, a utilização da internet e o tempo de estudo da população brasileira, e apontou que quanto maior o tempo de estudo maior a utilização da internet, independentemente da região observada. Da população com 11 a 14 anos de estudo, a utilização da internet chegou a 80,5% dessa população; da população com mais de 15 anos de estudo, 92,5% fizeram uso da internet; e, da população sem instrução ou com menos de 4 anos de estudo, somente 15,3% acessaram a internet. Assim, “mesmo nas classes D e E, os jovens que realmente tem mais acesso à educação, tem maior penetração para uso das ferramentas digitais” (Entrevistado 2, Anexo A).

Por outro lado, Guimarães e Medeiros (2005) relatam uma correlação pouco significativa entre o nível de educação da população e o uso da internet. Dados do IBGE e do IPEA indicam que a média dos anos de estudo da população brasileira com 15 anos ou mais aumentou quase 50% de 1995 para 2015, passando de 5,5 para 8,2 anos de estudo68_{; e, da}

população de 25 anos ou mais, aumentou de 2004 para 2014, de 6,4 para 7,8 anos69_{. Esses}

valores retratam o nível educacional brasileiro acumulado ao longo dos anos, e indicam que apesar do crescimento significativo em termos percentuais, o processo foi lento e não representa nem o tempo equivalente ao ensino fundamental completo (9 anos desde a alteração no ensino em 2005). Em 2015, 13,9% da população com 25 anos ou mais, estudou em média 8 a 10 anos; 30,7%, de 11 a 14 anos; e 13,0%, mais de 15 anos.

Além disso, os dispositivos móveis têm adentrado camadas da população menos favorecidas de recursos materiais e cognitivos, numa velocidade maior que o esperado. A limitação de capacidade e mediação não tem prejudicado o acesso às redes sociais e grupos de discussão. Isso não significa que o analfabetismo digital tenha sido vencido, mas aponta pequenos avanços na inclusão digital que tem permitido que as camadas sociais mais fragilizadas possam de algum modo aproveitar o uso das TI (Medeiros Neto, 2016, 2017).

Ainda que se considere este aspecto positivo da inclusão digital de camadas sociais menos favorecidas, é importante ressaltar que a literacia digital diz respeito à capacidade de compreensão e uso efetivo e qualificado das ferramentas tecnológicas, e relaciona-se com o

68 _{Disponível em: <http://www.ipea.gov.br/retrato/indicadores_educacao.html>.} 69 _{Disponível em: <http://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv95011.pdf>.}

nível educacional e o grau de necessidade da própria tecnologia (Choudrie, 2016; Mattos & Chagas, 2008). Ela envolve, portanto, aporte de conhecimentos e habilidades para uso da internet, mas também para compreender a informação divulgada, saber pesquisar outras fontes de informações, analisar dados e compreender ideia principal de um texto, utilizar os recursos e ferramentas disponíveis em portais, saber gerar conteúdo, divulgar conhecimento e comunicar-se e fazer-se entender.

Para tanto, a escolaridade acaba sendo um fator determinante no desenvolvimento dessas competências e no acesso qualificado à informação na internet, além de indicar maior facilidade “de entendimento de usabilidade” (Entrevistado 6, Anexo A). Isso vale para a interação com o governo no uso de serviços públicos digitais, mas, também, para o exercício de fiscalização e controle dos gastos públicos. E no que tange à participação eletrônica, “processos de participações governamentais, em geral, exigem um nível de cognição por parte do cidadão, de entendimento da política, de conhecimento da política” (Entrevistado 6, Anexo A). Apesar disso, esta variável não apresentou correlações estatísticas suficientes e com significância para confirmar seu poder de influência na maturidade do e-gov.

Desta análise, pode-se concluir que, com base nos dados estatísticos dos indicadores selecionados, as variáveis independentes dos fatores socioeconômicos não se apresentam como condições suficientes para explicar o resultado da maturidade do e-gov local. Isso porque não foram capazes de explicar com segurança o efeito sobre a variável dependente (dado pelo R quadrado igual ou maior que 0.7), ou seja, não se demonstraram potentes para explicar completamente, ou suficientemente, a maturidade no e-gov nos municípios estudados. Por outro lado, para a implementação de plataformas de e-gov, a literatura aponta a importância da presença de condições tecnológicas e de infraestrutura de conectividade nos municípios, de acesso da população às tecnologias e de um grau de literacia que não seja barreira de compreensão para as ferramentas tecnológicas do governo. Essas variáveis seriam, então, parte de um conjunto mínimo de condições socioeconômicas para se atingir a maturidade do e-gov sendo, portanto, consideradas condições necessárias à sua implementação. Deste modo, apesar de essenciais para que programas de e-gov sejam desenvolvidos, não poderiam ser consideradas aspectos satisfatórias para explicar os resultados e as diferenças no nível de maturidade no e-gov local.

Dentre este conjunto mínimo de condições necessárias estariam, principalmente, os indicadores com os quais as análises estatísticas apontaram correlação com a maturidade do e-gov, e que o teste de hipótese a confirmou. São eles: PIB per capita, Renda per capita, conexão via banda larga fixa, uso de internet nos domicílios e grau de urbanização.

Estes indicadores estão intimamente relacionados à condição econômica da população e do município: população com melhores condições de renda – como renda per capita e PIB per capita – e municípios com desenvolvimento da infraestrutura tecnológica –

como no caso da conectividade por banda larga fixa – e de infraestrutura urbana para suportá- la – como o grau de urbanização do município.

Da análise dos 10 melhores municípios classificados pelo IMeG, destacam-se os cinco primeiros, nomeadamente São Paulo, Rio de Janeiro, Vitória, Curitiba e Porto Alegre, os quais apresentam as condições socioeconômicas ideais para implementação do e-gov: PIB per capita e Renda per capita dentre os mais altos do país, grau de urbanização abrangendo praticamente 100% do território geográfico do município, mais de 70% da população com conexão à internet banda larga fixa e em entre 60% e 70% da população com uso de internet regular nos domicílios.

Em destaque, o município de Vitória apresentou resultado não esperado dentre as capitais analisadas. Isso porque não se trata das capitais mais importantes no país em termos de PIB, tamanho da população ou industrialização. Faz parte da região mais bem desenvolvida do Brasil, mas posiciona-se na 31° colocação do PIB nacional, e em termos de atividade econômica industrial, está em 4° no Estado do Espírito Santo e 46° no Brasil, muito atrás de São Paulo, Rio de Janeiro, Manaus e Belo Horizonte, respectivamente, 1°, 2°, 4° e 5° colocadas dentre todos as capitais dos Estados brasileiros. Do mesmo modo, é somente o 19° município mais populoso do Brasil70_{. No entanto, foi destaque no ranking do IMeG}

aparecendo em 3° lugar e apresentou interessante desempenho nas ferramentas do e-gov num portal com lógica virtual voltado ao cidadão, iniciativas participativas com canais exclusivos, bons mecanismos de transparência, estágio 4 de maturidade de serviços digitais nas três áreas avaliadas (saúde, educação e fiscal) – dando-os o mesmo grau de importância – e, disponibilidade de aplicativo adaptado ao dispositivos móveis. Além disso, no que tange aos fatores socioeconômicos, possui as condições mínimas necessárias para bom desenvolvimento do e-gov: alto PIB per capita e renda per capita, mais de 60% de sua população com conectividade à Internet e grau de urbanização de 100%. Em se tratando de PIB per capita e renda per capita ultrapassa as capitais mais importantes do País (São Paulo e Rio de Janeiro), mantém um padrão de conectividade alto comparada a elas, e possui o segundo maior IDH-M dentre as capitais, atrás somente de Florianópolis (IMeG 0.42 e estágio 2 de maturidade).

Portanto, sob a tese de que os fatores socioeconômicos seriam condições necessárias, mas não suficientes para influenciar a maturidade de um e-gov, que outros fatores estariam relacionados ao resultado encontrado com o IMeG no município de Vitória?

70 _{Dados do IBGE Cidades de 2014. Disponível em: >}

https://cidades.ibge.gov.br/v4/brasil/es/vitoria/pesquisa/38/46996?tipo=ranking&ano=2014&indicador= 47007>

O resultado da maturidade do e-gov em Vitória poderia ser explicado, segundo Lee, Chang e Berry (2011 apud Sampaio, 2014), pela proximidade com modelos de e-gov mais desenvolvidos. Essa competitividade com modelos tidos como referência, neste caso com os municípios de São Paulo e Rio de Janeiro, 1° e 2° lugar no ranking do IMeG, respectivamente, teria impulsionado o resultado em Vitória. Por outro lado, o município detém as condições socioeconômicas necessárias para bom estágio de maturidade do e-gov, mas o resultado encontrado é reflexo da competitividade com modelos mais maduros, do contexto social e econômico favorável, ou representa um conjunto de condições, necessárias e suficientes, que o conduziu à maturidade alcançada? Esta reflexão conduz à análise da outra subhipótese desta investigação, relativamente aos fatores político-institucionais.

Com base nisso, tomou-se como estudo de caso em profundidade o município de Vitória, no intuito de se aprofundar a investigação e o conhecimento em casos que permitam explicar em profundidade as motivações para o resultado encontrado (Gonzalez, 2008), uma vez que o estudo comparado por meio de indicadores não contemplou uma visão holística da análise dos fatores de influência e ofuscou os relativos aos aspectos políticos e da própria organização. Atentando-se para a análise do processo de produção da política do e-gov municipal, buscou-se resgatar aspectos do momento presente e do passado que levaram às tomadas de decisão e conduziram ao atual nível de maturidade em Vitória. O estudo em profundidade tem o propósito de elucidar e ajudar na compreensão da maturidade do e-gov local, resgatando, para tanto, o processo de produção da política pública municipal.

6.4 A política do e-gov em Vitória os fatores político-institucionais relacionados ao