O EFEITO DA GESTÃO FISCAL NO DESENVOLVIMENTO LOCAL DOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS
Bianca Corrêa Donária Graduanda em Contabilidade na Universidade Federal de Santa Catarina biancadonaria@gmail.com Fabrícia Silva da Rosa Professora Dra. do Departamento de Contabilidade da Universidade Federal de Santa Catarina Doutora em Contabilidade pela Universidade Federal de Santa Catarina fabricia.rosa@ufsc.br Marcelo Machado de Freitas Mestre e Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Contabilidade da Universidade Federal de Santa Catarina mmf.marcelofreitas@gmail.com
RESUMO:
A presente pesquisa tem como objetivo analisar o efeito da gestão fiscal no desenvolvimento local dos municípios brasileiros. Para tanto foram analisados 5.568 municípios no período de 2006 a 2016. Os dados sobre a gestão fiscal e o desenvolvimento municipal foram coletados através dos indicadores disponibilizados pela Federação das Indústrias do Estado do Rio de Janeiro (FIRJAN) e a análise foi feita por meio de regressão de dados em painel. Os resultados revelam que todas as variáveis analisadas - representando diferentes aspectos da gestão fiscal dos municípios - foram significantemente associadas ao desenvolvimento municipal e os modelos de dados em painel propostos foram capazes de justificar entre 9% a 10% da variação do Índice FIRJAN de Desenvolvimento Municipal (IFDM), variável dependente do modelo de regressão. Entretanto, as variáveis IFGF_Pessoal e IFGF_Invest apresentaram coeficientes oposto ao esperado, indicando que quanto maior a gestão fiscal dos municípios nesses quesitos (Pagamento de Pessoal e Investimentos), menor o IFDM. Por fim, pode-se concluir que, de maneira geral, uma gestão fiscal adequada interfere positivamente no desenvolvimento municipal brasileiro.
Palavras-Chave: Gestão Fiscal; Desenvolvimento Municipal; Municípios Brasileiros; 1. INTRODUÇÃO
Durante a década de 1980, as finanças públicas brasileiras não possuíam ferramentas normativas e fiscalizadoras adequadas para a organização fiscal e o controle monetário. Isso acarretou em consequências negativas para os setores financeiros e orçamentários das repartições públicas. Desta forma fez-se necessário melhorias na área da gestão das finanças públicas, de modo a garantir o bem-estar da população e ultrapassar barreiras para manter uma responsabilidade fiscal adequada (MARTINS; MARQUES, 2013).
A gestão fiscal tem como objetivo possibilitar a prevenção de riscos e corrigir 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 estabelecidos na Lei de Responsabilidade Fiscal (LRF), criada no ano de 2000 (BRASIL, 2000). Crises econômicas consecutivas e o acúmulo de demandas locais advindas dos crescentes processos de descentralização têm obrigado à geração e disseminação periódica de estatísticas, indicadores
e índices municipais, para que um adequado acompanhamento possa ser feito tanto pela sociedade e por órgãos de controle. Esses indicadores assumem papeis relevantes no processo de planejamento para subsidiar o processo de implantação, monitoramento e avaliação das políticas públicas (GUIMARÃES; JANNUZZI, 2016).
Com o intuito de contribuir com uma gestão pública eficiente e democrática, o grupo de Gerência de Estudos Econômicos da Federação das Indústrias do Estado do Rio de Janeiro (FIRJAN) criou o Índice FIRJAN de Gestão Fiscal (IFGF). O objetivo desse Índice é estimular uma cultura de responsabilidade administrativa, divulgando indicadores que possam aperfeiçoar decisões de gestores quanto a alocação dos recursos públicos, de forma a gerar maior controle social da gestão fiscal dos municípios (KLERING; KRUEL; STRANZ, 2012).
Os indicadores de gestão pública municipal devem, sempre que possível, ser correlacionados com os indicadores de desenvolvimento municipal. Tal correlação serve para verificar quais aspectos da gestão pública municipal podem estar ligados aos de desenvolvimento municipal. Desta forma, fazem-se necessárias pesquisas neste âmbito, de forma a facilitar o entendimento dos aspectos de finanças públicas dos municípios, da responsabilidade fiscal e do desenvolvimento municipal (LEITE FILHO; FIALHO, 2015). De acordo com Manica (2017), a responsabilidade social depende da responsabilidade fiscal; assim uma gestão fiscal de qualidade garante maiores resultados no atendimento às necessidades da população, nas áreas básicas essenciais de emprego e renda, educação e saúde.
Diante dessa problemática e compreendendo a importância de uma gestão fiscal adequada para o desenvolvimento do setor público, apresenta-se a seguinte pergunta de pesquisa: quais atributos da gestão fiscal afetam o desenvolvimento local dos municípios brasileiros? Com isso, o presente trabalho possui como objetivo, analisar o efeito da gestão fiscal no desenvolvimento local dos municípios brasileiros, utilizando índices disponibilizados pelo FIRJAN, em uma série histórica de dez anos.
Conhecer de que maneira uma gestão fiscal adequada afeta o emprego, a educação, a saúde e a renda dos municípios brasileiros é de extrema importância para que políticas públicas sejam direcionadas de maneira a otimizar a utilização de recursos públicos. Essa análise torna-se mais importante diante das crises econômicas geradas por uma gestão fiscal ineficiente no Brasil, o que reforça a necessidade de obter-se informações mais transparentes das contas públicas e um retorno mais adequado dos impostos investidos pela população.
Essa pesquisa também contribui com a vertente teórica da New Public Management (NPM) ou a Nova Gestão Pública, que preza pela eficiência no setor público e pelo uso adequado de indicadores de desempenho (HOOD, 1991).
2. REFERENCIAL TEÓRICO 2.1 Gestão Fiscal
Uma das deficiências das contas públicas brasileiras até meados da década de 1980 foi a carência de dados que transmitissem confiança sobre a execução orçamentária e financeira dos governos. A análise das contas exigia níveis adequados de detalhamento e prazos pontuais nas informações, mas as poucas informações existentes não cumpriam tais requisitos. A situação tornava-se preocupante no Governo Federal, devido à multiplicidade de peças orçamentárias (MARTINS; MARQUES, 2013).
As crises fiscais ocorridas nesta época tornaram necessário uma adequação gerencial das contas públicas. Desta forma, teve início o desenvolvimento da gestão fiscal, no final da década de 80 com a criação da Secretaria do Tesouro Nacional (STN), fortalecendo-se com a LRF (SOARES, et., al., 2011). O surgimento de diversas tecnologias da informação e
comunicação também estimularam amplas reformas institucionais no governo brasileiro, com a introdução de ferramentas de gestão (MARTINS; MARQUES, 2013).
O movimento que se seguiu foi conhecido como a NPM, e modificou a maneira com que o setor público era administrado. Foi nesse período que ocorreu a transição de um setor público pautado por regras burocráticas (PYUN; GAMASSOU 2018), para um setor público voltado para práticas gerenciais similares às aplicadas no setor privado (OSBORNE, 2006). Esse movimento pôde ser visto em diferentes partes do mundo, e no Brasil isso não foi diferente (MONTENEGRO; CELENTE, 2016).
A partir da década de 1990, percebe-se uma discussão acentuada sobre a necessidade da criação de um regime fiscal mais sólido. Dessa maneira, foram criadas e implantadas reformas fiscais, dentre elas os acordos de renegociação das dívidas dos estados com a União. O objetivo foi de aumentar a rigidez no controle fiscal da União e dos governos subnacionais. A LRF foi promulgada em 2000, consolidando os esforços anteriores por fiscalizações efetivas. Dentro das políticas da LRF, existem os principais indicadores que influenciam de forma direta e indireta a dívida pública, são eles: a relação entre a despesa de pessoal com a receita corrente líquida (RCL) e dívida consolidada líquida (DCL) com a receita corrente líquida. A união, os estados e municípios precisaram se enquadrar a estas obrigações, levando em conta a maior necessidade de planejamento e transparência do orçamento público (FIORAVANTE; PINHEIRO; VIEIRA, 2006).
Conforme o parágrafo 1º do artigo 1° da referida LRF:
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 (BRASIL, 2000).
A LRF foi publicada com o objetivo de responsabilizar os gestores por sua tomada de decisão, tornando as contas públicas mais transparentes. Além disso, a medida foi tomada para que se evite falhas na gestão, bem como metas definidas, que deverão ser alcançadas e limites nas despesas, buscando equilíbrio entre as receitas e despesas orçamentárias (SOUSA,
et. al., 2011).
Com o objetivo da adoção de medidas que controlam os gastos e diminuem os problemas relacionados ao endividamento, alguns países instituíram metas a serem cumpridas. As metas fiscais adotadas por países em desenvolvimento também contam com outros objetivos, e servem principalmente para consolidarem a atitude de responsabilidade fiscal de seus governos. Mantendo as mesmas bases, a Lei de Responsabilidade Fiscal no Brasil utiliza dos mesmos limites rígidos para gastos de pessoal nos estados e municípios. Há uma imposição de limite de 60% da receita corrente líquida para gastos com pessoal e encargos nos âmbitos municipal e estadual. A partir destes limites e regras estabelecidas, inicia-se um acompanhamento e avaliação para identificar de que forma os municípios brasileiros reagem em frente à estas imposições, bem como o impacto sobre os gastos dos municípios, considerando que são bem heterogêneos (FIORAVANTE; PINHEIRO; VIEIRA, 2006).
Martins e Marques (2013) destacam que os limites estabelecidos pela LRF para os gastos com pessoal na esfera federal são:
I - UNIÃO: 50% da Receita Corrente Líquida; II – ESTADOS: 60% da Receita Corrente Líquida;
III – MUNICÍPIOS: 60% da Receita Corrente Líquida;
Os autores explicam também que tais limites são divididos entre os poderes públicos com base em percentuais específicos para cada poder dentro das esferas federal, estadual e municipal. Não se considera como despesa as indenizações de qualquer tipo, mesmo que sejam referentes a tramites judiciais já julgados. Desta forma, o próprio gestor público é proibido de aumentar as despesas com pessoal nos últimos 180 dias de seu mandato, para que não deixe despesas altas ou negócios e contratações em aberto para o próximo governante.
De acordo com o Senado Federal, 2001a, art. 3º os limites estabelecidos para a dívida consolidada líquida foi definido desta forma: A DCL não poderá ser superior a 2 (duas) vezes a RCL nos estados e no Distrito Federal; e 1,2 (um inteiro e dois décimos) vezes a RCL nos municípios.
Além da definição há a verificação do cumprimento do limite, como os Estados se organizam e com que frequência são divulgados os relatórios:
A verificação do cumprimento do limite da DCL pode ser feita quadrimestralmente para todos os entes, e semestralmente para alguns municípios. A publicação do demonstrativo da DCL, junto ao RGF, é quadrimestral, sendo que os municípios com população inferior a 50 mil habitantes podem optar por divulgar tal Relatório semestralmente (BRASIL, 2000a, arts. 54 e 63, II). Todavia, se ultrapassado o limite relativo à dívida consolidada, enquanto perdurar esta situação, o município deverá voltar a publicar o RGF quadrimestralmente (BRASIL, 2000a, art. 63, § 2º)
De acordo com Platt Neto (2018, p. 149) “a LRF não trata apenas de limitar as despesas públicas – trata da gestão fiscal responsável, que pressupõe a ação planejada e transparente”. O autor ainda cita que o “objetivo ou propósito da LRF é prevenir riscos e corrigir desvios capazes de afetar o equilíbrio das contas públicas. Os pressupostos da LRF para assegurar o seu objetivo são a ação planejada e transparente”.
Faz-se importante verificar se com o surgimento da Lei de Responsabilidade Fiscal, as contas públicas vêm sendo equilibradas, e se tal equilíbrio, tem repercutido de forma positiva na vida da população (SOUSA, et. al., 2011). O cidadão tem direito a tomar ciência de tudo o que é realizado pelos governantes, de acordo com a referida lei. Desta forma as contas devem ser disponibilizadas para acompanhamento da população, como faz a LRF. A população deve participar e ter total conhecimento da administração pública, podendo cobrar, fiscalizar e exercer o direito à cidadania (CARVALHO, 2012). Essa ideia de controle cidadão é incentivada por uma corrente teórica da administração pública mais recente, conhecida como a New Public Governance (NPG) ou Nova Governança Pública (OSBORNE; RADNOR; NASI, 2013; PYUN; GAMASSOU, 2018).
Entende-se gestão fiscal como a administração das receitas e despesas públicas, buscando o equilíbrio na execução do orçamento. Lei de Responsabilidade Fiscal determinou restrições, condições e metas de gestão fiscal, que os agentes públicos estão obrigados a cumprir para que haja maior controle e, consequentemente, equilíbrio das finanças governamentais (CARVALHO, 2012).
Por meio disto, acredita-se em nível municipal, que a gestão fiscal deve ser analisada permitindo conhecer o comportamento tanto em termos de capacidade de financiar suas políticas públicas, como de gerência de recursos. Com o respaldo da análise de gestão fiscal dos municípios, é possível identificar fatores municipais que contribuem para as diferenças regionais em situações fiscais, que servem como base para melhoria de práticas de gestão de recursos públicos (MAGALHÃES, 2017).
2.2 Índices FIRJAN
Os índices FIRJAN foram desenvolvidos pelo Grupo de Gerência de Estudos Econômicos da Federação das Indústrias do Estado do Rio de Janeiro. Dividido em duas categorias, os índices analisam o desenvolvimento municipal e a gestão fiscal. Com o objetivo de acompanhar o desenvolvimento humano, econômico e social dos municípios brasileiros através de dados estatísticos oficiais, foi criado o índice FIRJAN de Desenvolvimento Municipal (IFDM). Esse estudo acompanha a evolução dos municípios anualmente em três áreas de atuação: emprego e renda, saúde e educação, cada qual com um conjunto respectivo de variáveis. Devido a este acompanhamento, o índice FIRJAN tem se apresentado como destaque e atualmente é referência no acompanhamento do desenvolvimento socioeconômico tanto no recorte local, quanto nacional (ERVILHA; ALVES; GOMES, 2013).
A gestão fiscal, é analisada pelo Índice Firjan de Gestão Fiscal (IFGF), que é composto por cinco indicadores sendo eles: receita própria, gastos com pessoal, investimentos, liquidez e custo da dívida. Tendo como objetivo estimular a cultura da responsabilidade administrativa viabilizando aprimorar a gestão fiscal dos municípios, bem como o desenvolvimento das decisões dos gestores públicos quanto a alocação dos recursos.
Ambos os índices variam de 0 (mínimo) a 1 ponto (máximo), classificando o nível de cada localidade em quatro categorias. Segundo estes parâmetros, valores próximos de 1 (um), referem-se a melhor gestão fiscal e melhor desenvolvimento dos municípios, e valores próximos de 0 (zero), os piores, conforme apresentados no Quadro 1.
Quadro 1: Delimitação dos conceitos do IFDM e do IFGF.
Conceito IFDM Conceito IFGF Pontuação
Conceito A
(Alto Desenvolvimento) Conceito A(Gestão de Excelência)
Resultados superiores a 0,8 pontos Conceito B
(Desenvolvimento Moderado)
Conceito B
(Boa Gestão) Resultados compreendidos entre 0,6e 0,8 pontos Conceito C
(Desenvolvimento Regular)
Conceito C (Gestão em Dificuldade)
Resultados compreendidos entre 0,4 e 0,6 pontos
Conceito D
(Baixo Desenvolvimento)
Conceito D (Gestão Crítica)
Resultados inferiores a 0,4 pontos Fonte: FIRJAN (2018)
Disponível desde 2006, o IFGF além de considerar as informações de execução e desempenho orçamentário, inclui em sua composição todos os parâmetros relacionados ao cumprimento do que foi estabelecido pela Lei de Responsabilidade Fiscal. Trata-se de um indicador abrangente pois agrega dimensões que mostram a capacidade dos municípios quanto a geração de receita própria, investimento em infraestrutura e capacidade de honrar com suas obrigações de curto prazo, como o comprometimento das receitas com o funcionalismo público e o pagamento dos encargos da dívida pública (MAGALHÃES, 2017).
Desde a sua criação, o ano de 2016 foi o que registrou a maior porcentagem de prefeituras com situações fiscais difíceis e menores percentuais em situação de excelência. A região do Nordeste concentrou a maior parte dos municípios com um conceito crítico e difícil com 94%. As cidades analisadas em boa situação fiscal encontram-se no Centro-Oeste com 26,1% e no Sul com 24,7% (FIRJAN, 2017).
O Quadro 2 apresenta a definição das variáveis interpretadas por estes dois índices de forma resumida.
Quadro 2: Variáveis dos índices FIRJAN
Variável Descrição
IFDM – Geral
O IFDM é um indicador que aborda de forma igual, três áreas do desenvolvimento humano: Emprego & Renda, Educação e Saúde. Para que se consolide o nível de desenvolvimento socioeconômico local, é realizada uma média simples dos resultados obtidos por estas três vertentes. A análise dos resultados é básica, pois o índice varia de 0 a 1, e quanto mais próximo de 1, mais desenvolvida é a localidade em questão. IFGF –
Receita Própria
Este indicador de receita própria serve para verificar qual nível de autonomia das receitas municipais. Quanto mais próximo de 1,00 for o IFGF da Receita Própria do Município, menor a dependência a auxílios de outros entes. Desta forma, municípios que não geram receita recebem 0,00 no índice.
IFGF – Gastos com pessoal
A LRF neste caso serviu para limitar os gastos com pessoal em até 60% da RCL, deste modo busca avaliar qual grau de comprometimento das receitas com as despesas de pessoal. Dois parâmetros foram definidos para construir este índice. O primeiro parâmetro estabelece como nota de corte 60% da RCL. O segundo é avaliado com 30% da RCL, metade do limite máximo legal. Quando o município supera os 60% recebe nota zero no IFGF Gastos com Pessoal, e os que registrarem a metade disto, receberá nota máxima (1,00).
IFGF – Investimentos
O índice da IFGF Investimentos serve para levantamento da parcela de investimentos dos orçamentos municipais. Mesmo que os municípios entendam da importância dos investimentos, o processo orçamentário é chamado de “míope”, pois atribui peso excessivo a custos correntes dos projetos. Desta forma, a nota de corte estabelecida para este indicador é de 1,00 para municípios que investiram mais de 20% de sua RCL. Quanto mais próximo de 1,00, mais investimentos realizados pelas prefeituras. IFGF –
Liquidez Este índice avalia se o município está inscrevendo mais restos a pagar doque recursos disponíveis, portanto se o número de restos a pagar for superior aos recursos disponíveis a nota será zero. Um dos objetivos mais claros é de avaliar o nível de credibilidade do município e o desempenho de sua gerência. Vale salientar que a IFGF Liquidez é ponderada pela Receita Corrente Líquida (RCL). O ajuste serve para relacionar as postergações de despesas e os recursos disponíveis em caixa, levando em conta o tamanho do orçamento da prefeitura. Quanto mais próximo de 1,00, menos o município atrasa os pagamentos e os deixa para o exercício seguinte.
IFGF – Custo da Dívida
O IFGF Custo da Dívida tem como objetivo avaliar o peso dos encargos da dívida em relação às receitas líquidas reais, acompanhando o limite que foi estabelecido pela medida provisória nº 2.185-35 de 2001. Para calcular o índice, leva-se em conta 13% de limite da receita liquida real, o qual foi estabelecido pela legislação. Os valores entre zero e 13% serão divididos dentro do cálculo deste índice. Ao se aproximar de 1,00 o comprometimento dos recursos da prefeitura com juros e amortizações tem registro menor, referentes a empréstimos que foram executados em
anos anteriores. Fonte: Adaptado de Leite Filho e Fialho (2015)
O IFDM considera três variáveis, estas podem ser analisadas individualmente ou de forma geral através de seus valores médios. A interpretação de forma geral recebe o nome de IFDM Geral. O índice IFGF por considerar aspectos relacionados com desempenho orçamentário, apresenta cinco variáveis e estas devem ser consideradas de forma independente.
No tópico seguinte são apresentados os Estudos Similares sobre o tema. 2.3 Estudos Similares
Alguns estudos já procuraram estudar a importância da gestão fiscal ou temas afins para o desenvolvimento do setor público. Dentre eles, alguns são apresentados na presente pesquisa e foram utilizados como base de referência para formulação da presente pesquisa. Tais estudos são apresentados no Quadro 3.
Quadro 3: Estudos similares utilizados como referência
Autor/Nome/ Fonte Pesquisa
Leite Filho e Fialho (2015)
Cadernos Gestão Pública e Cidadania
Essa pesquisa teve como objetivo verificar a relação entre indicadores de gestão pública municipal e indicadores de desenvolvimento municipal dos municípios brasileiros. A regressão de dados em painel foi utilizada de forma a evidenciar que o desenvolvimento municipal pode ser explicado em 33,75% pelas variáveis de gestão pública municipal em conjunto com o PIB per capita municipal. A pesquisa teve duração de seis anos
Lima, Caldarelli e Camara
Revista Economia & Desenvolvimento
A pesquisa serviu para compreender o padrão de desenvolvimento do estado do Paraná e o padrão espacial do indicador IFDM. Foi possível constatar que o índice FIRJAN para o estado do Paraná, tanto o índice consolidado (IFDM) quanto suas dimensões (Emprego & Renda, Educação, e Saúde) expressaram uma melhoria na década de 2000. à análise espacial e verificação de autocorrelação nos dados, constatou-se a existência de autocorreção espacial positiva, para todos os anos estudados. As correlações de desenvolvimento foram evidenciadas nas regiões Norte Central, Oeste, e Metropolitana de Curitiba. observou-se uma forte tendência de concentração de subdesenvolvimento na região central e leste do estado do Paraná. Por outro lado as correlações de desenvolvimento, considerando Educação e Saúde, se concentraram predominantemente nas mesorregiões Norte Central, Noroeste e Oeste.
Ervilha, Alves e Gomes
Encontro de Economia Baiana Esse trabalho teve por objetivo, criar um indicador deeficiência dos gastos públicos através de como os gastos e a distribuição de renda garantem melhores indicadores de desenvolvimento municipal (IFDM). Foi utilizada a metodologia de análise envoltória de dados no estado da Bahia entre os anos de 2005 a 2015. O estudo identificou
Autor/Nome/ Fonte Pesquisa
que os gastos com educação e saúde são ineficientes e a distribuição de renda no estado é desigual.
Fonte: elaborado pelo autor.
Estas pesquisas listadas têm como objetivo complementar as análises e possibilitar melhor interpretação dos resultados obtidos na presente pesquisa. Em resumo, pode-se perceber que métricas de análise de indicadores vêm sendo utilizados em estudos recentes, mas que ainda há espaço para o desenvolvimento para novas pesquisas no tema, já que o setor público ainda carece de reformas estruturais importantes que otimizem a sua gestão.
3. METODOLOGIA
Esta pesquisa enquadra-se como descritiva, de forma que procura compreender o efeito da gestão fiscal no desenvolvimento local dos municípios brasileiros. Quanto à abordagem, é considerada quantitativa, pois utiliza técnicas estatísticas e coleta de dados em sua apresentação.
A população da pesquisa é constituída pelos 5568 municípios brasileiros.Os dados foram coletados em agosto de 2018 e compreendem um lapso temporal que vai do ano de 2006 ao ano de 2016. Isso abrange todo o período de dados disponibilizado pela FIRJAN dos indicadores de desenvolvimento municipal e de gestão fiscal. O ano de 2006 foi o primeiro ano que a FIRJAN passou a disponibilizar todos esses referidos indicadores.
Para compreender melhor as métricas das variáveis independentes para o cálculo desses indicadores e o sinal esperado para cada coeficiente, formulou-se o Quadro 4, apresentado logo abaixo.
Quadro 4 – Métricas do cálculo das variáveis independentes
Variável Métrica Sinal
Esperad o
IFGF_Custo
1) Se (Juros+Amort)/Rec. Liquida Real = 0%, = 1
2) Se (Juros+Amort)/Rec. Liquida Real >13% então IFGF_Custo= 0
3) Se 0% <(Juros+Amort)/Rec. Liquida Real < 13%, então IFGF_Custo= 1 – (Juros+Amort/Rec. Liquida Real)/13%
+
IFGF_Pessoa l
1)SeGasto com Pessoal / RCL <30%, então IFGF_Pessoal = 1 2) Se Gasto com Pessoal / RCL <60%, então IFGF_Pessoal = 0 3) Se 30% <Gasto com pessoal Pessoal / RCL < 60%, então IFGF_Pessoal= 1+ 60% - 2x(Pessoal/RCL)
+
IFGF_Invest
1) Se Gasto com Investimentos / RCL >20%, então IFGF_Invest =1
2) Se Gasto com Investimentos / RCL = 0%, então IFGF_Invest = 0
3) Se 0% <Gasto com Investimentos / RCL <20%, então IFGF_Invest = 5x(Investimentos / RCL)
+
IFGF_Liq
1) Se (Caixa-Rest. Pagar)/RCL >25%, então IFGF_Liq = 1 2) Se (Caixa-Rest. Pagar)/RCL <0%, então IFGF_Liq = 0 3) Se 0% < (Caixa-Rest. Pagar)/RCL < 25%, então IFGF_Liq= 0,4 + 0,6x[(Caixa-Rest. Pagar)/RCL]/25%
IFGF_Receit a
1) Se Receita Própria/ RCL > 50%, então IFGF_Receita = 1 2) Se Receita Própria/ RCL = 0, então IFGF_Receita = 0 3) Se 0< Receita Própria/ RCL < 50%, então IFGF_Receita = 2x(Receita Própria/ RCL)
+ Fonte: adaptado de FIRJAN (2018)
Entender a maneira como essas variáveis são calculadas torna-se fundamental para realizar eventuais ajustes nas variáveis ou no modelo. A FIRJAN (2018) divide o cálculo de todos os indicadores em três situações, pontuando-as conforme o desempenho do município em cada situação fiscal. De maneira a simplificar o entendimento dessas situações, é apresentado um exemplo a seguir para o IFGF_Pessoal. Todos os outros índices seguem a mesma linha de raciocínio, respeitando suas próprias regras.
Se determinado município teve no ano de 2016 uma RCL de R$ 10.000 e uma despesa com pessoal de R$ 4000, isso significa que ele iria obter uma pontuação de 0,8 no IFGF_Pessoal (métrica 3): 1+60%-(2x(R$4000/R$10000)). Porém, se esse mesmo município tivesse uma RCL de R$ 10.000 e gastasse com a folha de pagamento qualquer valor inferior a R$ 3.000, ele obteria nota máxima (1,00).
Para entender como a gestão fiscal afeta o desenvolvimento dos municípios, optou-se por utilizar o método de regressão com dados em painel, devido às características das observações disponíveis (grande quantidade de unidades (municípios) e distintas variáveis espaçadas ao longo do tempo). Além disso esse painel é curto, pois a quantidade de indivíduos supera a quantidade de períodos analisados, e desbalanceado, já que algumas variáveis dos municípios analisados estão ausentes para alguns períodos de análise. Com isso, formulou-se a seguinte função empírica de regressão:
Onde IFMD representa a variável dependente do modelo, que serve como proxy para mensurar o desenvolvimento dos municípios, ai representa o termo do intercepto de cada
indivíduo, bj (j = 1,2, ..., k) são os coeficientes para cada variável, Xj(IFGF_Custo;
IFGF_Pessoal;IFGF_Invest; IFGF_Liq; IFGF_Receita) são as variáveis dependentese ɛ representa os termos do erro idiossincrático (FÁVERO, et al., 2014).
Para verificar a melhor adequação dos modelos de dados em painel (POLS, Efeitos Fixos ou Efeitos Aleatórios), Wooldridge (2013) sugere três testes, que são o teste de F de Chow, o teste de Lagrange Multiplier (LM) de Breusch-Pagan e o teste de Hausman. As hipóteses dos referidos testes são apresentados a seguir:
Hipóteses do Teste de Chow (ou Teste F):
H0: os interceptos são iguais para todas as cross-sections(POLS);
H1: os interceptos são diferentes para todas as cross-sections(Efeitos Fixos); Hipóteses do Teste LM:
H0: a variância dos resíduos que refletem diferenças individuais é igual a zero (POLS);
H1: a variância dos resíduos que refletem diferenças individuais é diferente de zero (Efeitos Aleatórios)
Hipóteses do Teste de Hausman:
H0: modelo de correção dos erros é adequado (Efeitos Aleatórios); H1: modelo de correção dos erros não é adequado (Efeitos Fixos).
Com isso, é possível estimar o modelo que mais se adequa. A Tabela 1 apresenta os resultados para todos os testes mencionados.
Tabela 1 - Identificação dos estimadores mais consistentes Teste F de Chow Teste LM
(Breusch-Pagan) Teste de Hausman Variável Dependent e Estatístic a P_value Estatístic a P_value Estatístic a P_value IFMD 35,676 0,00000 0 129350,0 0,00000 0 1338,6 0,00000 0
Hipótese Rejeita H0 Rejeita H0 Rejeita H0
Estimador
indicado MODELO FIXO
Fonte: dados da pesquisa.
Conforme pode ser visualizado na Tabela 1, os testes indicam que o Modelo Fixo é o mais adequado para o presente conjunto de dados. Isso significa que a variação whthin é predominante (ou seja, a variação dos indivíduos não é muito diferente em cada
cross-section). Entretanto, conforme destacam Leeuw e Meijer (2008) a decisão sobre o uso ou não
de modelos de coeficientes aleatórios dependem de outras questões, e que o teste de Hausman por si só não é suficiente para definir o modelo mais adequado, especialmente em amostras muito grandes como a da presente pesquisa.
Conforme Ribeiro (2014), além dos testes para verificação do modelo mais adequado, é preciso também analisar o objetivo da pesquisa e como a escolha por um modelo de efeitos fixos pode impactar nos resultados da pesquisa. Outra forma de entender a melhor modelagem de dados em painel é evidenciar na prática quais são as consequências de escolher um modelo em detrimento de outro. Pode-se fazer isso estimando as retas de regressões dos diferentes modelos e comprando seus coeficientes angulares e lineares (RIBEIRO, 2014). Tais procedimentos foram realizados e as retas aparecem praticamente sobrepostas, o que indica poucas diferenças entre a escolha de um modelo ou de outro.
Dessa forma, optou-se pela apresentação das duas modelagens (Fixos e Aleatórios) com o objetivo de apresentar um panorama mais amplo desses resultados. Além disso, os modelos foram rodados com a correção dos problemas de correlação serial dos erros idiossincráticos, conforme os testes de Breusch-Godfrey/Wooldridge indicaram. Essas correlações são comuns em amostras grandes para dados em painel, e por isso a sua correção torna os coeficientes mais adequados.
Os dados foram tabulados no Excel® e todas as estatísticas apresentadas nesta pesquisa foram realizadas no R® v. 3.5.0 e no RStudio®, v. 1.1.1456, com o auxílio dos pacotes plm, lmtest, Rcmdre lme4.
No tópico que se seguem são apresentados os resultados encontrados e discussões sobre o tema.
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Uma gestão adequada da administração pública é essencial para que a população receba um satisfatório serviço público, melhore sua qualidade de vida, tenha mais acesso à saúde e à educação. Toda gestão adequada, seja ela de entidades pública ou privada deve invariavelmente possuir uma adequada gestão fiscal.
Primeiramente são apresentadas as análises descritivas dos dados coletados junto à FIRJAN.Na Tabela 2 pode ser visualizado a Matriz de Correlação de Pearson de todas as variáveis, incluindo a variável dependente.
Tabela 2 – Matriz de Correlação de Pearson Variável IFM D IFGF_Cust o IFGF_Pessoal IFGF_Inves t IFGF_Li q IFGF_Receit a IFMD 1,000 IFGF_Custo 0,027 1,000 IFGF_Pessoal 0,098 0,067 1,000 IFGF_Invest 0,103 0,074 0,246 1,000 IFGF_Liq 0,246 0,100 0,151 0,127 1,000 IFGF_Receita 0,487 -0,095 0,101 0,043 0,214 1,000
Fonte: dados da pesquisa.
É possível observar que, as variáveis independentes não possuem altas correlações entre si. Pela mesma matriz é ainda possível observar que a IFGF_Receita aparece com a correlação mais forte com o IFMD (0,487). Conforme esperado, nenhuma das variáveis independentes apresentaram correlação negativa com o IFDM, ainda que o IFGF_Custo e o IFGF_Pessoal tenham apresentado uma correlação bastante baixa. Todas as correlações foram significantes ao nível de 1%.
Com o objetivo de compreender um pouco melhor como estão distribuídos os dados, são apresentadas na Tabela 3 as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas na presente pesquisa.
Tabela 3 –Estatísticas Descritivas
IFDM IFGF_Custo IFGF_Pessoal IFGF_Invest IFGF_Liq IFGF_Receita
Min 0,1866 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1º quartil 0,5511 0,728 0,504 0,295 0,000 0,098 Mediana 0,644 0,843 0,599 0,479 0,509 0,177 Média 0,6356 0,812 0,578 0,522 0,473 0,237 3º quartil 0,7242 0,938 0,704 0,738 0,679 0,312 Max 0,9358 1,00 1,000 1,000 1,000 1,000 Observações Ausentes 940 3276 3276 3276 3276 3276
Fonte: dados da pesquisa.
Em uma análise preliminar, é possível perceber, como já mencionado, que para manter a maior quantidade de observações na análise, foram utilizados dados desbalanceados naregressão com dados em painel, já que o número de municípios não coincide com o total de dados disponíveis para todas as variáveis.
A média nacional do IFDM (considerando uma média geral de todos os anos) foi de 0,6356, que dentro dos padrões estipulados pela própria FIRJAN, representaria um desenvolvimento regular. Em comparação com a média do IFDM encontrada por Leite & Fialho (2015), de 0,6283, é possível perceber uma tímida melhora geral do desenvolvimento médio dos municípios com o avançar dos anos. Os cinco municípios que apresentaram o melhor IFDM no ano de 2016 foram Louveira (SP), Olímpia (SP), Estrela do Norte (SP), Vale Real (RS) e Apucarana (PR), todos da região Sul ou Sudeste. Já os cinco piores foram Ipixuna
(AM), Sebastião Barros (PI), Santa Rosa do Purus (AC), Lábrea (AM) e Nova Canaã (BA), todos da região Nordeste ou Norte.
A maior média entre as variáveis independentes é a do IFGF_Custo, enquanto que a pior é a IFGF_Receita. Isso já demonstra a dificuldade que os municípios possuem de gerar receitas próprias que sejam capazes de sustentar suas próprias atividades. Isso se deve, ao menos em parte, à característica centralizadora do estado brasileiro, onde grande parte dos impostos são retidos (e controlados) pelos Estados e pela União. Vale ressaltar que isso se afasta dos ideais propostos pela NPM.
Categorizando as médias das variáveis conforme os conceitos apresentados pela FIRJAN, percebe-se que somente a variável IFGF_Custo estaria enquadrada dentro do conceito de “Gestão de Excelência”, enquanto que a IFGF _Pessoal, a IFGF_Invest e a IFGF_Liq estariam enquadradas no conceito de “Gestão em Dificuldade”. Já a IFGF_Receita estaria enquadrada em “Gestão Crítica”. Isso ajuda a visualizar as principais fragilidades dos aspectos da gestão fiscal municipal brasileira.
Outra coisa que chama atenção nesses dados é que o valor mínimo de todas as variáveis independentes é zero. Além disso, o 1º Quartil da IFGF_Liq também é zero. Isso provavelmente se deve a métrica como essas variáveis são elaboradas, conforme apresentado no Quadro 5.
Para entender melhor como o IFDM se comporta nos diferentes estados brasileiros, a Figura 1 foi elaborada. Nela, é possível perceber como os estados se comportam (calculados com base na média do IFDM dos municípios, considerando todos os anos de análise).
Figura 1 – Média do IFDM por estados brasileiros
De maneira geral, os estados da região Sul, Sudeste e Centro Oeste apresentam um IFDM médio maior do que os Estados do Norte e Nordeste. Utilizando como comparação a métrica da FIRJAN, 15 estados encontram-se em um estágio de desenvolvimento regular e 11 em um estágio de desenvolvimento moderado.
A análise do IFDM realizada no ano de 2016 apresenta crescimento em três vertentes. Emprego & renda obteve conceito de 0,4664 representando desenvolvimento regular. Educação e saúde obtiveram seus maiores níveis de conceito, enquadrando-se como desenvolvimento regular, com 0,7689 e 0,7655 respectivamente (FIRJAN, 2018). A discrepância entre os índices é reflexo das desigualdades encontradas no Brasil e devido à sua divisão. Estas são observadas durante a análise do ranking dos 500 municípios mais desenvolvidos, segundo análise feita no ano de 2016. Os municípios mais desenvolvidos
encontram-se nas regiões Sudeste com 50% e Sul com 41%, a região Centro-Oeste apresenta 7% dos municípios.
Foi evidenciado que apenas oito municípios da região Nordeste ocupam o ranking dos municípios mais desenvolvidos, enquanto na região Norte, apenas a capital do estado de Tocantins, Palmas, ficou posicionada. Juntas, as duas regiões representam aproximadamente 2% do ranking dos 500 melhores municípios. Por outro lado, no ranking dos municípios menos desenvolvidos do país a região Norte e a Nordeste foram evidenciados com 28% e 68% respectivamente (FIRJAN, 2018). Florianópolis, Curitiba e São Paulo mantiveram as primeiras colocações no ranking das capitais brasileiras. Na parte inferior do ranking encontram-se Macapá e Belém, dados associados a forte queda na vertente Emprego e Renda. (FIRJAN, 2018)
A crise fiscal brasileira, em sua extensão e profundidade são analisados segundo os resultados do IFGF, evidenciando que esta análise não é restrita à União e aos estados. Entre os 4.544 municípios analisados pelo índice em 2016, 3.905 (85,9%) apresentam situação fiscal difícil ou até mesmo, crítica, apresentando conceito C ou D no IFGF, e apenas 13,8% (626) em boa situação fiscal, com conceito B. Em função da sua totalidade, apenas 13 municípios, equivalentes a 0,3% enquadram-se em situação fiscal excelente, obtendo conceito A (FIRJAN, 2017).
Por fim, para alcançar o objetivo da pesquisa, são apresentados os resultados encontrados com a regressão de dados em painel, conforme apresentado nas Tabelas 4 e 5, que apresentam as regressões dos dados em painel desbalanceado (Modelagem por Efeitos Fixos e Aleatórios, respectivamente) com 57.182 observações, 5557 municípios, compreendendo o período de 2006 a 2016.
Tabela 4 – Resultado da Regressão com Dados em Painel pelo Modelo de Efeitos Fixos (corrigido)
Coeficiente Erro padrão t-value Pr(>|t|)
IFGF_Custo 0,02002119 0,0017715 11,3018 <2,2e-16 *** IFGF_Pessoal -0,0941961 0,001307 -72,0705 <2,2e-16 *** IFGF_Invest -0,0049883 0,00091112 -5,4749 4,399E-08 *** IFGF_Liq 0,01900343 0,00088402 21,4967 <2,2e-16 *** IFGF_Receita 0,04537375 0,00328735 13,8025 <2,2e-16 *** Soma Total dos Quadrados 137,94
Soma do Quadrado dos
Resíduos 122,93 R² 0,10884 R² Ajustado 0,012835 Estatística F: 1260,9 de 5, 51620 DF, p-value<2,22e-16
Nota: *** Estatisticamente significante ao nível de 1% (p-valor < 0,01) Fonte: dados da pesquisa.
Conforme demonstrado na Tabela 4, o modelo foi significante ao nível de 1% e 10,88% da variação do IFDM pode ser explicado por esse modelo (R² = 0,10884). Além disso, todas as variáveis independentes mostram-se significantes ao nível de 1%.
Tabela 5 – Resultado da Regressão com Dados em Painel pelo Modelo de Efeitos Aleatórios, corrigido.
Coeficiente Erro padrão t-value Pr(>|t|)
Intercepto 0,633792 0,002511 252,44 <2,2e-16 ** * IFGF_Custo 0,019805 0,002014 9,83 <2,2e-16 ** * IFGF_Pessoal -0,08688 0,001533 -56,68 <2,2e-16 *** IFGF_Invest -0,00336 0,000957 -3,51 0,00044 7 ** * IFGF_Liq 0,021807 0,00097 22,48 <2,2e-16 ** * IFGF_Receita 0,108184 0,003554 30,44 <2,2e-16 ** * Soma Total dos Quadrados 157,5
Soma do Quadrado dos
Resíduos 143,4 R² 0,091716 R² Ajustado 0,091637 Estatística F: 1123,92 de 5 e 57176 DF, p-value<2,22e-16
Nota: *** Estatisticamente significante ao nível de 1% (p-valor < 0,01) Fonte: dados da pesquisa.
Quando o modelo de efeitos aleatórios é apresentado (Tabela 5), percebe-se que o R² se reduz um pouco, o que indica que apenas 9,17% da variação do IFDM pode ser explicada pelo modelo proposto.
Entretanto, as variáveis IFGF_Pessoal e IFGF_Invest apresentaram sinais opostos ao esperado. Leite e Fialho (2015) também encontraram coeficientes negativos da variável IFGF_Pessoal no modelo de efeito fixo e no modelo de efeito aleatório, porém sinais positivos para a variável de IFGF_Invest.
Uma das constatações que podem ser retiradas do resultado encontrado com a IFGF_Pessoal é que o baixo comprometimento da Receita Corrente Líquida (RCL) com a folha de pagamento interfere negativamente na qualidade de vida da população (representada pelo IFDM). Dito de outra maneira, isso poderia dar algum indício de que os municípios que gastam mais com a folha de pagamento (em relação a RCL) são aqueles que obtém o melhor IFDM. Isso contradiz o senso comum de que no Brasil, a folha de pagamento acaba se tornando um peso para a qualidade de vida da população. Frisa-se, todavia, que os resultados não permitem inferir que a aplicação desses recursos está sendo feita de maneira eficiente.
Uma outra explicação possível para esse resultado é a métrica como o IFGF_Pessoal é elaborado. Essa métrica penaliza municípios que comprometeram mais do que 60% da RCL (e que consequentemente desrespeitaram a LRF), atribuindo-o nota zero. Isso pode também levar essa inversão no sinal encontrado, já que possivelmente alguns municípios conseguem alcançar um bom IFDM, ainda que tenha obtido nota zero.
Por outro lado, o IFGF_Invest também apresentou sinal negativo, o que demonstra que quanto maior é o comprometimento da RCL com os investimentos realizados pelo município, menor será o IFDM do mesmo. Entretanto, um dos motivos para esse resultado pode ser
porque o modelo apresentado no presente estudo não considerou o impacto de uma eventual defasagem de tempo no desempenho municipal. Ou seja, é possível que demore algum tempo para que os investimentos em infraestrutura gerarem resultados para o município, o que pode causar um impacto negativo no IFDM no curto prazo. Isso ajudaria a explicar o sinal negativo encontrado.
A IFGF_Receita apresenta-se com uma relação positiva com o IFDM e com o maior coeficiente do modelo. Reforça-se que esse indicador é referente a independência do município em gerar receitas próprias e é um resultado bastante alinhado com as teorizações da NPM, de que uma maior flexibilização e descentralização política e administrativa causa uma melhora no despenho municipal (HOOD, 1991). Nesse sentido, é possível que uma maior autonomia municipal (no que tange a maneira com que ela produz sua própria receita) leve a um maior desenvolvimento municipal, calculado nessa pesquisa por meio do IFDM.
IFGF_Custo (que representa o custo da dívida em relação a Receita Líquida Real) e IFGF_Liq (que representa a capacidade do município de gerenciar seu caixa) apresentaram coeficientes positivos e significativos com o IFDM. Entende-se com isso que controlar bem seus resultados financeiros ajuda os municípios a desenvolverem-se.
5. CONCLUSÕES
A presente pesquisa teve como objetivo responder à pergunta de pesquisa: quais os atributos de uma gestão fiscal afetam o desenvolvimento local dos municípios brasileiros. Desta forma, foram analisados os efeitos da gestão pública e fiscal nos municípios utilizando índices disponibilizados pelo FIRJAN. A série história dos dados analisados foi de onze anos. Como o número de municípios não coincide com o total de dados disponíveis para todas as variáveis, a regressão de dados em painel foi desbalanceada. A média nacional do IFDM (variável dependente) foi de 0,6356, representando um desenvolvimento regular de acordo com os padrões estipulados pela FIRJAN. Por outro lado, a variável independente que apresentou a maior média foi o IFGF_Custo, enquanto o IFGF_Receita apresentou a menor média. Foi obtido também que os municípios da região Sul, Sudeste e Centro-Oeste apresentaram um IFDM médio maior do que os do Norte e Nordeste.
Em função do comportamento do IFDM com relação aos estados brasileiros tem-se que, de maneira geral, os estados da região Sul, Sudeste e Centro Oeste apresentaram IFDM médio maior do que os estados do Norte e Nordeste. De acordo com a comparação métrica da FIRJAN, 15 estados apresentam-se em estágio de desenvolvimento regular e 11 em estágio de desenvolvimento moderado.
Os resultados da regressão de dados em painel desbalanceado efetuado com 5.557 municípios entre o período de 2006 a 2016 demonstraram que 10,88 e 9,17% (Modelo Fixo e Modelo Aleatório, respectivamente) da variação do IFDM é explicada pelos modelos propostos. As variáveis IFGF_Pessoal e IFGF_Invest apresentaram sinais negativos de seus coeficientes, contrariando as expectativas iniciais da pesquisa.
Conforme os índices analisados na pesquisa e de forma a englobar todas as conclusões, percebe-se que a IFGF_Receita é importante na explicação do desenvolvimento municipal. Essa variável tem relação com a capacidade de geração de receitas próprias pelo município. Esse resultado encontrado é alinhado com as teorizações da NPM, de forma que uma maior flexibilização e descentralização política e administrativa poderia proporcionar uma melhora no desempenho municipal. A partir do controle dos seus índices, os municípios apresentam melhorias financeiras e desta forma apresentam maior desenvolvimento em diferentes setores. Assim, a pesquisa cumpre com suas expectativas iniciais.
A pesquisa possuiu limitações em função da ausência de dado sem alguns períodos analisados. Chama a atenção que isso se deve, em muitos casos, a falta de disponibilização de informações contábeis/financeiras pelos municípios brasileiros, o que consequentemente impede que a FIRJAN seja capaz de calcular seus índices.
Como sugestões para futuras pesquisas, propõe-se realização de uma regressão com dados em painel considerando possíveis interações entre as variáveis, já que algumas podem estar relacionadas, ainda que não estejam necessariamente correlacionadas. Outra sugestão futura de pesquisa é a utilização de outras variáveis independentes na pesquisa, já que os modelos explicaram entre 9% e 10% das variações no desenvolvimento municipal brasileiro.
6. REFERENCIAS
CARVALHO, Rosana de Souza. A importância da Lei de Responsabilidade Fiscal na gestão pública brasileira. p. 74, 2012.
ERVILHA, Gabriel Teixeira; ALVES, Frederick Fagundes; GOMES, Adriano Provezano. Desenvolvimento municipal e eficiência dos gastos públicos na Bahia: uma análise do IFDM a partir da metodologia DEA. Encontro de Economia Baiana, v. 9, p. 106-124, 2013.
Fávero, L. P. L.; Belfiore, P.; Takamatsu, R. T.; Suzart, J. Métodos quantitativos com STATA: procedimentos, rotinas e análise de resultados. Rio de Janeiro: Elsevier, 248 p., 2014.
FIORAVANTE, Dea Guerra; PINHEIRO, Maurício Mota Saboya; VIEIRA, Roberta da Silva. Lei de responsabilidade fiscal e finanças públicas municipais: impactos sobre despesas com pessoal e endividamento. p. 31, 2006.
FIRJAN. Índice FIRJAN de Gestão Fiscal (IFGF). (2017). Disponível em <http://www.firjan.com.br/ifgf/>, Acesso em 05/09/2018.
FIRJAN. Índice FIRJAN de Desenvolvimento Municipal (IFDM). (2018). Disponível em <http://www.firjan.com.br/ifdm/>. Acesso em 05/09/2018.
GUIMARÃES, José Ribeiro Soares; DE MARTINO JANNUZZI, Paulo. Indicadores sintéticos no processo de formulação e avaliação de políticas públicas: limites e legitimidades. Anais, p. 1-18, 2016.
HOOD, Christopher. A public management for all seasons? Public, v. 69, n. 1, p. 1-4, 1991. KLERING, Luis Roque; KRUEL, Alexandra Jochims; STRANZ, Eduardo. Os pequenos municípios do Brasil–uma análise a partir de índices de gestão. Análise–Revista de Administração da PUCRS, v. 23, n. 1, p. 31-44, 2012.
LEEUW, Jan; MEIJER, Erik; GOLDSTEIN, Harvey. Handbook of multilevel analysis. New York: Springer, p. 147, 2008.
Lei Complementar n.o 101, de 4 de maio de 2000 (Lei de Responsabilidade Fiscal). Estabelece normas de finanças públicas voltadas para a responsabilidade na gestão fiscal e dá
outras providências. Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/LCP/Lcp101.htm>. Acesso em: 20 ago. 2018. 2000a.
LEITE FILHO, Geraldo Alemandro; FIALHO, Tânia Marta Maia. Relação entre indicadores de gestão pública e de desenvolvimento dos municípios brasileiros. Cadernos Gestão Pública e Cidadania, v. 20, n. 67, 2015.
LIMA, Vinicius Misael Alves; CALDARELLI, Carlos Eduardo; DA CAMARA, Marcia Regina Gabardo. Análise do desenvolvimento municipal paranaense: uma abordagem espacial para a década de 2000. Economia e Desenvolvimento, v. 26, n. 1, 2014.
MAGALHÃES, ELIZETE APARECIDA. GESTÃO FISCAL NOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS: UMA ANÁLISE DAS DIFERENÇAS REGIONAIS. 2017. Tese de Doutorado. Universidade Federal de Viçosa.
MANICA, André Troyahn. Influência da gestão fiscal municipal no desenvolvimento dos municípios do rio grande do sul: de 2008 a 2015. 2017.
MARTINS, Aline Antunes; MARQUES, Heitor Romero. A contribuição da lei de responsabilidade fiscal na gestão pública1. Revista Controle: Doutrinas e artigos, v. 11, n. 1, p. 145-169, 2013..
MENEZES MONTENEGRO, Tânia; IGREJA CELENTE, André Luiz. A AUDITORIA DO SETOR PÚBLICO COMO INSTRUMENTO DE ACCOUNTABILITY--ESTUDO DE CASO NA MARINHA DO BRASIL. Revista Colombiana de Psicología, v. 7, n. 3, 2016. OSBORNE, Stephen P. The new public governance? Public Management Review. v. 8, n. 3, p. 377-378, 2006.
OSBORNE, Stephen P.; RADNOR, Zoe; NASI, Greta. A new theory for public service management? Toward a (public) service-dominant approach. The American Review of Public Administration, v. 43, n. 2, p. 135-158, 2013.
Platt Neto, O. A. (2018). Livro didático da disciplina Contabilidade Pública II. Curso de
Graduação em Ciências Contábeis. Universidade Federal de Santa Catarina.
PYUN, Hae-Ok; GAMASSOU, Claire Edey. Looking for Public Administration Theories?. Public Organization Review, v. 18, n. 2, p. 245-261, 2018.
Resolução do Senado Federal nº. 40, de 20 de dezembro de 2001. Dispõe sobre os limites globais para o montante da dívida pública consolidada e da dívida pública mobiliária dos Estados, do Distrito Federal e dos Municípios, em atendimento ao disposto no art. 52, VI e IX, da Constituição Federal. Atualizada com a Resolução n.o 5/2002. Disponível em: <http://www2.camara.leg.br/legin/fed/ressen/2001/resolucao-40-20-dezembro-2001-429320-normaatualizada-pl.html>. Acesso em: 20 ago. 2018. 2001a.
RIBEIRO, Alex Mussoi. Poder discricionário do gestor e comparabilidade dos relatórios financeiros: uma análise dos efeitos da convergência do Brasil às IFRS. 2014. Tese de Doutorado. Universidade de São Paulo.
SOARES, Maurélio et al. O emprego da análise de balanços e métodos estatísticos na área pública: o ranking de gestão dos municípios catarinenses. Revista de Administração Pública, v. 45, n. 5, p. 1425-1443, 2011.
SOUSA, Paulo Francisco Barbosa et al. Lei de responsabilidade fiscal e sua relação com o desenvolvimento municipal: uma análise utilizando dados em painel. In: Anais do Congresso Brasileiro de Custos-ABC. 2011
Wooldridge, J. M. (2013). Introductory Econometrics. A modern approach. (5ª ed.). Mason, Ohio: South-Western Cengage Learning.
