Kleber da Silva Cajaíba * Roberto Rocha Silva **

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DA PERCEPÇÃO DE CORRUPÇÃO NOS PAÍSES DA AMÉRICA DO SUL

RESUMO

A corrupção é um mal tão antigo quanto à própria vivência do homem em sociedade. E pode ser explicada sobre diversos vieses. O presente artigo tem como objetivo: analisar a corrupção nos países da América do Sul, tendo como parâmetro fatores socioeconômicos de cada país do continente. A ferramenta estatística escolhida para consecução do trabalho é o Coeficiente de correlação de Pearson. Como variável a ser explicada utilizou-se o Índice de Percepção de Corrupção – IPC e como variáveis explicativas selecionaram-se: IDH, expectativa de vida ao nascer, anos de escolaridade esperados, PIB Per Capita, taxa de crescimento do PIB Per Capita, rendimento nacional bruto (Gini esperado), liberdade econômica, liberdade fiscal, taxa de inflação e taxa de desemprego. Os achados permitem inferir que a percepção de corrupção dos países da América do Sul é impactada pelos fatores: IDH, expectativa de vida ao nascer, coeficiente de Gini que apresentaram correlação moderada e principalmente, pelo fator liberdade econômica, que apresentou o coeficiente de correlação mais acentuado. Apesar de se mostrarem variáveis explicativas importantes em trabalhos anteriores, os fatores: anos de escolaridade esperados, PIB Per Capita, liberdade fiscal e taxa de desemprego não se confirmaram significativos estatisticamente em uma correlação com o IPC dos países da amostra.

Palavras-chave: Corrupção; Socioeconômico; Transpa- rência.

* Mestre em Ciências Contábeis – Professor e pesquisador da Fa- culdade Independente do Nordes- te – FAINOR – Vitória da Con- quista – Grupo de Pesquisa: Tópi- cos Contemporâneos de Contro- ladoria e Contabilidade.

** Graduado em Ciências Contá- beis pela Faculdade Independen- te do Nordeste – FAINOR – Vitó- ria da Conquista.

Memórias Cientfcas Originais

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1 INTRODUÇÃO

A corrupção é atualmente um tema muito discutido no mundo. Todos os dias, em jornais, em revistas e na televisão, são noticiados diversos escândalos envolvendo casos de desvio do dinheiro público. Não obstante, este fenômeno social, ético, político, econômico e existencial tem acentuado o interesse do meio acadêmico na busca de compreensão das suas causas e seus efeitos.

Os atos de corrupção representam um grande atraso para a sociedade e afetam diretamente a vida das pessoas, diminuindo os recursos disponíveis aos investimentos públicos em saúde, segurança, educação, habitação e tantas outras áreas de interesse coletivo que ficam demasiadamente prejudicadas em face de interesses particulares.

Garcia (2011 apud SILVIA;

SELOW, 2016) destaca que a corrupção está associada à fragilidade dos padrões éticos de uma sociedade, os quais se refletem na ética do gestor público. Para Filgueiras (2010), não há uma única abordagem ou uma lei capaz de definir a corrupção de uma maneira totalizante, estando ela referida a contextos de linguagens e interlocuções práticas que se modificam em função dos diferentes

problemas que configuraram uma história política. O tema corrupção está ligado a diferentes conceitos, mas que compartilham algo em comum: a representação de total prejuízo para o desenvolvimento social.

Para Castro (2008), fatores socioeconômicos são importantes medidas para o comportamento da corrupção nos países. Ao estudar a realidade de nações da zona do euro, o autor verificou correlação entre a corrupção e variáveis como: renda per capta, inflação e renda média dos servidores públicos, entre outras.

Em estudo análogo, o presente artigo busca medição do grau de correlação entre a corrupção e variáveis socioeconômicas em países sul-americanos, tendo como pergunta norteadora: quais as principais variáveis socioeconômicas influenciadoras da percepção de corrupção nos países da América do Sul?

Para auxílio à resposta, pautou-se como objetivo: analisar a corrupção nos países da América do Sul, tendo como parâmetro fatores socioeconômicos de cada país do continente. A ferramenta estatística escolhida para consecução do trabalho é o Coeficiente de correlação de Pearson, método já utilizado por

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Gottschild (2016) e Fernandes (2017) para verificar o relacionamento de fatores socioeconômicos e corrupção.

Para composição da amostra, foram selecionados indicadores dos seguintes países: Argentina, Brasil, Bolívia, Chile, Colômbia, Equador, Paraguai, Peru, Uruguai e Venezuela.

Como variável a ser explicada, utilizou-se o Índice de Percepção de Corrupção – IPC. Este é divulgado por relatório anual da Transparência Internacional e ordena os países do mundo de acordo com o grau em que a corrupção é percebida pela população.

Atualmente, o IPC abrange 176 países, tendo sido o último relatório divulgado no dia 25 de janeiro de 2017, constatando que nenhum país do mundo alcança uma pontuação perfeita, livre de percepção de corrupção.

As variáveis explicativas escolhidas foram: IDH, expectativa de vida ao nascer, anos de escolaridade esperados, PIB Per Capita, taxa de crescimento do PIB Per Capita, rendimento nacional bruto (Gini esperado), liberdade econômica, liberdade fiscal, taxa de inflação e taxa de desemprego.

O critério para escolha dessas variáveis foi o de levantamento bibliográfico em pesquisas que

estudaram a temática em outras regiões do mundo, ou seja, se em um trabalho anterior o Índice de Desenvolvimento Humano – IDH se mostrou como fator de influência nos níveis de corrupção percebidos nos países da zona do euro, certamente ele deve ser testado para os países sul americanos.

O presente estudo apresenta proposta metodológica de abordagem quantitativa, característica descritiva, natureza documental e está estruturado da seguinte forma: o Capítulo 1 (Introdução) apresenta a problemática central a ser pesquisada, os objetivos, e metodologia utilizada para a realização do trabalho; o Capítulo 2 apresenta o levantamento teórico, sendo feita uma abordagem sobre o tema escolhido; o Capítulo 3 apresenta a metodologia utilizada para o alcance dos objetivos; no Capítulo 4, são apresentados os resultados, analisando-se o grau de correlação entre a corrupção e variáveis socioeconômicas; no Capítulo 5, apresentam-se as considerações finais sobre o tema que foi estudado, e ao final são apresentadas as referências utilizadas no estudo.

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2 REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 Corrupção: Causas e Consequên- cias

Brokks (1909 apud LOPES;

TOYOSHIMA, 2013) define corrupção como: “o mau desempenho intencional ou a negligência de uma obrigação reco- nhecida, ou o exercício indevido do poder, com o objetivo de se obter uma vantagem mais ou menos pessoal”. Já para Filgueiras (2008), a corrupção é algo oculto na política, que tem suas bases em torno do segredo e dos esquemas que ultrapassam as fronteiras morais da política.

Como uma forma de definição, Mi- ari, Mesquita e Pardini (2015, p.6) afir- mam que a corrupção também pode ser entendida:

[...] como a súbita ou gradual ação contrá- ria às normas e valores atuais, onde é ne- cessário um agente corrupto atuando só ou em grupo para se alcançar benefícios para uma única pes- soa ou para o grupo.

O corruptor tem um comportamento se- dutor buscando apoio às vantagens ilícitas.

Corruptos agem para quebrar as regras e obrigações morais nas áreas financeira, política e judicial nas

quais ele atua. Os benefícios deseja- dos podem ser de natureza material, especialmente vantagens financeiras, ou também outros tipos de benefícios, tais como, poder, prestígio, promoção e alcance deposi- ções estratégicas na organização.

A corrupção, de acordo com o Banco Mundial, consiste no abuso do poder para obter benefícios privados e inclui pagamento ou recebimento de subornos, desvio de fundos, favoritismo, transações em benefício próprio, uso abusivo de influência, pagamentos irregulares nas contratações públicas, entre outros.

Este fenômeno pode ser parcialmente visto como um problema de estrutura de mercado monopolizada e de poder discricionário por parte do Estado, sendo a concorrência desejada para controlar a corrupção no setor público (SHEIFER; VISHNY 1993, apud CASTRO, 2008).

No âmbito da administração pú- blica, a corrupção é definida como uma:

[...] conduta ilícita do servidor que aceita ou solicita vantagens para a prática de ato de ofício. Assim se identifica a figura

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penal da corrupção passiva [...] um crime bilateral que supõe a ação de outro agente,

externo à

administração, que, pela oferta ou

promessa de

vantagem, igualmente ingressa no campo penal, como autor do crime de corrupção ativa (MARTINS, 1992,

apud MEDEIROS;

NORONHA, 2016, p.127).

Segundo Moisés (2010), a corrup- ção é um dos problemas mais sérios e complexos que assolam as velhas demo- cracias, porque envolve o abuso do poder público para qualquer tipo de benefí- cio privado, inclusive vantagens para os partidos de governo em detrimento da oposição.

Pode-se observar que a corrupção se trata de um tema complexo que com- partilha de múltiplas e divergentes opini- ões em relação a sua definição, e por se tratar de um tema tão complexo, Henri- que et al. (2016) enfatiza que ela pode ser estudada diante de vários aspectos, pois o comportamento ilícito pode ser in- fluenciado por aspectos éticos e morais, políticos e econômicos.

A corrupção traz consigo uma série de consequências danosas. Dentre os efeitos negativos advindos dessa ati- vidade, estão: perdas na arrecadação de tributos, quando assume a forma de eva-

são de impostos, ou o uso indevido de isenções tributárias, o que por sua vez afeta o volume dos gastos públicos, tra- zendo consequências orçamentárias adversas; podendo ainda danificar a composição de despesas do governo;

redução do investimento público e privado (HENRIQUE et al., 2016).

Além da complexidade inerente ao estudo da corrupção por si só, temos também controvérsias nas investigações sobre a relação entre corrupção e desenvolvimento econômico. Em se tratando dessa relação, a hipótese usual é a de que a corrupção é prejudicial ao desenvolvimento, pois: i) funciona como uma taxa (imposto) dentro da economia; (ii) altera a alocação de recursos; (iii) diminui o investimento privado; e (iv) estimula organizações burocráticas a continuarem corruptas.

(MAURO, 1996, apud GOTTSCHILD, 2016).

2.2 Índice de Percepção de Corrupção

O Índice de Percepção de Cor- rupção – IPC é divulgado anualmente pela Transparência Internacional e construído com base no modo que a população percebe a corrupção em seu país, sendo uma medida indireta que

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espera avaliar como a sociedade mundial percebe-a na sua vida diária (BOLL, 2010).

Mais de dois terços dos 176 países e territórios presentes no relatório se mostram abaixo do ponto médio da escala, que vai de 0 (altamente corrupto) até 100 (totalmente limpo). O escore médio global é 43, este valor indica corrupção endêmica no setor público de um país. Fica evidente que, neste ranking, os países de pontuação elevada são muito superados em número por países de pontuação pequena, onde os cidadãos enfrentam o impacto tangível da corrupção em seu cotidiano.

(TRANSPARÊNCIA INTERNACIONAL, 2017).

Ainda segundo a Transparência Internacional (2017), os países de menor pontuação são caracterizados por instituições públicas pouco confiáveis e mal administrados, e as pessoas frequentemente enfrentam situações de suborno e extorsão, sofrendo indiferença oficial quando buscam reparação das autoridades. Já as nações do maior escalão tendem a ter maiores níveis de liberdade de imprensa, acesso a informações sobre despesas públicas, padrões de integridade mais sólidos para funcionários públicos e sistemas judiciais independentes.

O relatório, divulgado em janeiro de 2017, apresenta indicadores de 2015 para a América do Sul, que serão correlacionados com variáveis socioe- conômicas no decorrer deste trabalho e estão apresentados abaixo:

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Tabela 1. Ranking Sul Americano de percepção de Corrupção.

POSIÇÃO RANKING

MUNDIAL PAÍSES PONTUAÇÃO

2015

21° URUGUAI 74

23° CHILE 70

76° BRASIL 38

83° COLOMBIA 37

88° PERU 36

98° BOLIVIA 34

106° ARGENTINA 32

106° EQUADOR 32

130° PARAGUAI 27

158° VENEZUELA 17

Fonte: Transparência Internacional, 2017.

2.3 Trabalhos Anteriores

O objetivo deste subtópico é, além de apresentar trabalhos que anterior- mente trataram da temática corrupção associada a fatores socioeconômicos, justificar a escolha das variáveis explicativas das equações de correlação que são desenvolvidas neste trabalho. A ideia é que, se uma literatura anterior encontrou correlação entre uma variável socioeconômica e a corrupção, esta vari- ável deve ser considerada em trabalhos futuros que se dediquem a temática aná- loga.

Nesse sentido, muitas pesquisas relacionadas ao tema utilizam o método de correlação para associar um determi- nado fator socioeconômico à corrupção, são exemplos os trabalhos de Castro (2008), Fernandes (2017), Gottschild (2016), Hayashi (2012), Manciola (2015)

e Sodré (2014). Por isso, este estudo se vale da ferramenta para alcance do objetivo e resposta à questão proposta.

Um dos grandes problemas em relação ao estudo da corrupção é a difi- culdade de utilizar indicadores confiá- veis para mensurá-la, o que vem sendo tema de estudo de muitos trabalhos no meio acadêmico, como os de Abramo (2005), Batista; Marques (2015), Boll (2010), Castro (2008), Iquiapaza; Ama- ral (2007), Lopes (2011), Orth (2012), Power; González (2003).

Segundo Hayashi (2012), a grande incidência de corrupção reduz a atratividade dos investimentos produti- vos, internos ou externos, gerando resultados negativos sobre o PIB per capita, a competividade e o potencial crescimento da economia. Para Sodré (2014), as práticas corruptas podem afetar a desigualdade de renda, pois a

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partir do momento em que recursos des- tinados às pessoas que possuem renda mais baixa, ou que proveriam recursos a pessoas dessa classe, são desviados pelos gestores públicos, caracteriza-se uma transferência de renda do mais po- bre para o mais rico.

Al-Marhubi (2000, apud BOLL, 2010) estudou a relação corrupção/infla- ção e concluiu que, em governos com elevada evasão fiscal, os altos custos para recolhimento de impostos atuam como incentivo para buscar receita atra- vés da cobrança de propina. Os negó- cios reagem à corrupção com a informa- lidade e, por consequência, recebem os efeitos negativos da inflação.

O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) é uma medida resumida do progresso a longo prazo em três dimensões básicas do desenvolvimento humano: renda, educação e saúde (PNUD, 2017). Em sua pesquisa, Gottschild (2016) usou a “teoria do U invertido” para associar a correlação entre o IDH e a corrupção, encontrando potencial explicativo nesta variável.

A liberdade econômica é o direito fundamental de todo ser humano de controlar seu próprio trabalho e propriedade (INDEX OF ECONOMIC FREEDOM, 2017). Segundo Castro (2008), nos países onde existe maior liberdade econômica – e que se associa

a estruturas legais sólidas, regulações mais flexíveis –, há uma maior probabilidade de o comportamento ser menos corrupto.

Castro (2008) ainda afirma que uma liberdade econômica forte está associada a administrações públicas de menor dimensão, estruturas legais mais sólidas, regulações mais flexíveis do crédito, do trabalho, dos negócios, entre outros, e menos propiciadores de corrupção.

3 MATERIAL E MÉTODOS

A metodologia de uma pesquisa consiste do método e das técnicas que o pesquisador utiliza para realizar seu trabalho. “[...] Pesquisa é o conjunto de investigações, operações e trabalhos intelectuais ou práticos que tenham como objetivo a descoberta de novos conhecimentos, a invenção de novas técnicas e a exploração ou a criação de novas realidades”.

(KOURGANOFF, 1990, apud BUZZI;

MAURÉLIO, 2010, p. 28).

Em relação aos objetivos, esta pesquisa é descritiva. Segundo Gil (2008), as investigações descritivas têm como objetivo primordial a descrição das características de determinada população ou fenômeno, ou o estabelecimento de relações entre

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variáveis. São inúmeros os estudos que podem ser classificados sob este título, e uma de suas características mais significativas está na utilização de técnicas padronizadas de coleta de dados.

Quanto aos procedimentos utilizados, trata-se aqui de uma pesquisa bibliográfica e de levantamento de dados. A revisão bibliográfica se baseou na apreciação da literatura já editada em forma de livros e artigos publicados referentes ao tema. O levantamento de dados foi feito por coleta de índices relacionados a dez países da América do Sul: Argentina, Brasil, Bolívia, Chile, Colômbia, Equador, Paraguai, Peru, Uruguai e Venezuela. O Suriname, a Guiana e a Guiana Francesa não fazem parte da amostra por não terem sido encontrados índices oficiais publicados que pudessem ser usados neste trabalho.

Quanto à natureza, este estudo caracteriza-se como uma pesquisa quantitativa. A modalidade quantitativa permi- te a mensuração de opiniões, reações, hábitos e atitudes em um universo, por meio de uma amostra que o represente estatisticamente (TERENCE; FILHO, 2006). A ferramenta estatística escolhida para consecução do trabalho é o Coefici- ente de Correlação de Pearson, método

já utilizado por Gottschild (2016) e Fer- nandes (2017) para verificar o relacionamento de fatores socioeconômicos e corrupção. O Coeficiente de Correlação de Pearson mede o grau de correlação linear entre duas variáveis quantitativas independentes. Para seu cálculo, utiliza-se a seguinte fórmula:

O Coeficiente de Correlação de Pearson varia entre -1 e 1. O sinal indica a direção da correlação (negativa ou positiva), enquanto o valor indica a magnitude. Quanto mais perto de 1, mais forte é o nível de associação linear entre as variáveis. Quanto mais perto de 0, menor é o nível de associação. Em particular, uma correlação de valor zero significa que as variáveis são ortogonais entre si (ausência de correlação). Uma correlação positiva indica que, quando x aumenta, y também aumenta, ou seja, valores altos de x estão associados a valores altos de y (FILHO et al., 2014).

Como variável a ser explicada, utilizou-se o Índice de Percepção de Corrupção – IPC. Este índice é divulgado por relatório anual da Transparência

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Internacional e ordena os países do mundo de acordo com o grau em que a corrupção é percebida. As variáveis explicativas escolhidas foram: IDH, expectativa de vida ao nascer, anos de escolaridade esperados, PIB Per Capita (e sua respectiva taxa de crescimento), rendimento nacional bruto (Gini esperado), liberdade econômica, liberdade fiscal, taxa de inflação e taxa de desemprego.

Os valores associados às variáveis explicativas foram extraídos de relatórios di- vulgados pelo PNUD, OIT, FMI, Index of Ecnomic Freedom e Banco Mundial.

Após os resultados apurados pelos cál- culos das correlações, confeccionaram- se gráficos de dispersão para melhor

apresentação dos dados e facilitação das interpretações.

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO 4.1IDH X Corrupção

Uma variável socioeconômica apontada em diversos estudos como determinante para os níveis de corrup- ção é o IDH. Utilizando-se o IDH dos países sul americanos em 2015 e o Índice de Percepção de Corrupção des- tas nações, foi encontrado um coeficiente de correlação de 0,54, considerado como moderado, conforme apresenta a Figura 1.

Figura 1. IDH X Corrupção.

Coeficiente de correlação: 0,54.

Fonte: Elaboração própria.

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Grande parte dos países da América do Sul apresenta um IDH muito baixo. Apenas Chile e Argentina estão no grupo que tem um desenvolvimento humano considerado elevado. Bolívia e Paraguai são os que apresentam

indicadores mais baixos,

consequentemente, os seus índices de percepção apresentaram-se mais evidentes para o IDH, conforme pode se exprimir na Figura 1.

Estes resultados corroboram o trabalho de Manciola (2015) que encontrou correlação entre o IDH e a corrup- ção, evidenciando que, em países com maior IDH (mais desenvolvidos), os ní- veis de corrupção são menores. O trabalho de Sodré (2014) também verificou a existência de correlação entre a corrup- ção e o Índice de Desenvolvimento Hu- mano nos municípios de Pernambuco, utilizando o número de irregularidades constatadas nos relatórios do programa de fiscalização de recursos federais da CGU como uma proxy para corrupção.

4.2 Expectativa de Vida ao Nascer e Anos de Escolaridade Esperados X Corrupção

Ao avaliar estatisticamente dados que compõem o IDH, como expectativa de vida ao nascer e anos de escola-

ridades esperados, foi encontrada uma correlação de 0,64 e 0,46 respectiva- mente, conforme apresentado nas Fi- guras 02 e 03. Estas varáveis explicativas estão presentes em diversos trabalhos anteriores que as apontam como determinantes para avaliar os níveis de corrupção.

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Figura 2. Expectativa de vida ao nascer X Corrupção.

Fonte: Elaboração própria.

A respeito da expectativa de vida ao nascer, nos países sul americanos, foi encontrada correlação considerada moderada e positiva, em relação ao índice de percepção da corrupção, conforme expostos na Figura 02. O Uruguai e o Chile são os países que apresentam os melhores indicadores de expectativa de vida ao nascer na América do Sul, assim, tiveram menor associação entre a variável explicada e explicativa. Em contrapartida, Bolívia e Paraguai são os países que apresentam as menores expectativas de vida ao nascer, sendo pertencentes ao grupo dos sul americanos que possuem indicadores de percepção de corrupção mais baixos.

Retirando-se a Bolívia da equação, pelo grande afastamento da

linha de tendência apresentada na Figura 02, a correlação de Pearson deixaria de ser moderada, passando a ser considerada forte. Pode-se perceber a que expectativa de vida ao nascer possui correlação positiva com a corrupção nos países da América Sul.

O resultado apresentado está em conformidade com outros trabalhos, como exemplo o de Manciola (2015) que apontou que a corrupção possui correlação com a expectativa de vida ao nascer, pois os países que apresentam melhores indicadores de corrupção tendem a ter melhores expectativas de vida ao nascer.

Diferentemente de expectativa de vida ao nascer, quando se conside- ram os anos de escolaridades das na-

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ções da América do Sul, apesar de ficar constatada correlação positiva, esta foi considerada como fraca (0,46), provavel- mente explicada pelo alto grau de disper- são, conforme exprime a Figura 3.

Figura 3: Anos de escolaridade.

Este resultado sugere a presença de outliers que tendem a distorcer o valor da média associada entre os anos de escolaridade esperados e a corrupção. Por isso, foram efetuados testes, retirando-se da equação os índices de cada uma das nações estudadas. Como resultado, os países que, quando eliminados da amostra, podem provocar distorção são o Chile e a Argentina.

A eliminação do Chile provoca uma redução do coeficiente de correlação, que deixaria de ser fraca,

passando a ser considerada como uma correlação desprezível. A eliminação da Argentina na amostra provoca um grande impacto no coeficiente de correlação, deixando de ser fraca para uma correlação positiva forte de 0,74. A eliminação de qualquer outro país da amostra não provoca mudança significativa no coeficiente.

Os números confirmam que existe associação entre a variável:

anos de escolaridade e a percepção de corrupção nos países sul americanos.

Isto confirma os achados de Mendes

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(2013), que evidenciou que um ano a mais de escolaridade nos municípios brasileiros implica, em média, ao recuo de 6,83% da corrupção do município em questão.

4.3 PIB Per Capita X Corrupção

Ao analisar o PIB Per Capita, como uma variável independente para explicar a corrupção nos países sul americanos, encontrou-se uma correlação positiva considerada moderada de 0,62, conforme demonstra a Figura 4. Bolívia, Paraguai, Equador e Peru são os países que apresentam menores índices de rendimento per capita e pertencem ao grupo com maior percepção de corrupção no continente.

Figura 4. PIB Per Capita X Corrupção.

Fonte: Elaboração própria.

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Um resultado divergente com esse estudo foi encontrado no trabalho de Castro (2008), considerando em sua amostra 15 países membros da União Europeia. A correlação encontrada pelo autor foi de 0,49, entre PIB Per Capita e corrupção, considerado uma correlação fraca.

Este resultado está em conformidade com o estudo de Vega (2015). Utili- zando uma amostra de 189 países, o autor também encontrou uma correlação positiva moderada entre PIB Per Capita e corrupção. Em contrapartida, Power e Gonzalez (2003) encontraram forte cor- relação (0,88) do PIB Per Capita em re- lação ao IPC. Resta provada a variável como determinante para nível de percep- ção da corrupção nos países constantes da amostra.

4.4 Taxa de Crescimento do PIB X Corrupção

Em relação à taxa de crescimen- to do PIB Per Capita, houve correlação desprezível, de apenas 0,28, conforme demonstra a Figura 5.

Figura 5: Taxa de Crescimento do PIB X Corrupção.

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A Venezuela, devido a grandes problemas políticos nos últimos anos, é o país que apresenta a pior taxa de crescimento do PIB na América do Sul.

O país ostenta uma taxa negativa considerada alta e é a nação que apresenta os piores indicadores de corrupção. Outros países que não apontam taxas positivas de crescimento do PIB juntamente com a Venezuela são Brasil, Equador e Uruguai.

Mesmo testando a retirada de países da amostra, não houve alteração significativa na correlação, que foi sem- pre desprezível e confirmada por um R² de 0,06, conforme a Figura 5. A variável foi incluída no estudo devido ter sido considerada relevante em trabalhos cor- relatos a este, como os de: Abramo (2000), Fernandes (2017), Orth (2012),

Reis (2015) entre outros. Entretanto, ela não se mostrou estatisticamente significativa para explicar a corrupção nos países da América do Sul.

4.5 Coeficiente de Gini X Corrupção

Um indicador importante para avaliar a desigualdade de renda associada à corrupção é o Coeficiente de Gini. Para explicar essa correlação, foi feito um estudo do Rendimento Nacional Bruto com o coeficiente de Gini esperado para cada país em relação aos indicadores de corrupção, conforme apresenta a Figura 6.

Figura 6: Coeficiente de Gini X Corrupção.

Coeficiente de Correlação: 0,57.

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Nesse estudo, foi encontrada uma correlação positiva e moderada. Já o trabalho de Castro (2008), em uma amostra dos países membros da União Europeia, encontrou uma correlação forte, de 0,7 entre coeficiente de Gini e cor- rupção. Observa-se, na Figura 06, que a Argentina e a Venezuela são os países que estão mais distantes da linha de ten- dência. A Argentina, apesar de pertencer ao grupo de países mais corruptos, possui o segundo melhor coeficiente de Gini esperado, ficando atrás apenas do Chile, tanto que a sua exclusão da equação pode modificar a correlação da amostra, provocando uma mudança na correlação entre as variáveis analisadas, que deixaria de ser moderada para forte.

4.6 Liberdade Econômica X Corrup- ção

Outra variável relevante apontada em diversos estudos como determinante socioeconômica de percepção da cor- rupção é o índice de liberdade econô- mica de um país. Na América do Sul, este indicador apresenta uma correla- ção positiva forte. A Figura 7 apresenta uma linha de tendência entre os índices de liberdade econômica e a corrupção.

Figura 07: Liberdade Econômica X Corrupção

Coeficiente de Correlação: 0,72.

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O coeficiente de correlação, entre essas duas variáveis, pode ser expli- cado pelo fato de todos os indicadores estarem bem próximos à linha de ten- dência, isso se dá porque países com maiores índices de liberdade econômica, como o Chile, Uruguai e Colômbia, apresentam melhores indicadores de corrup- ção. O estudo de Vega (2015) apontou que a liberdade econômica contribui para elevação dos índices do IPC. Outro trabalho que também demonstrou correla- ção positiva foi o de Castro (2008), com uma associação moderada de 0,63.

4.7 Liberdade Fiscal X Corrupção

A Figura 8 apresenta a linha de tendência, quando avaliada a variável liberdade fiscal para explicar a corrup- ção.

Figura 8. Liberdade Fiscal X Corrupção.

Coeficiente de correlação: - 0,15.

Fonte: Elaboração própria.

Os países sul-americanos apresentam indicadores de liberdades

fiscais bem próximos uns dos outros, diferentes dos indicadores de

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corrupção – que são bastante distantes –, tendo assim como resultado uma correlação negativa desprezível.

A correlação negativa ocorre quando há uma concentração dos pon- tos em tendência decrescente, ou seja, conforme a variável liberdade fiscal aumenta, a variável corrupção diminui. En- tretanto, o valor da correlação próximo de zero afasta a possibilidade de inclui-la como explicativa para percepção de cor- rupção na América do Sul. A exclusão de qualquer país da amostra da equação não muda a natureza da correlação, que continua desprezível, ainda que se torne positiva.

4.8 Taxa de Inflação X Corrupção Dentre as determinantes socio- econômicas de corrupção estudadas neste trabalho, a que apresentou a cor- relação mais negativa foi a taxa de in- flação dos países sul-americanos. A correlação foi de - 0,44, o que lhe torna uma marca negativa fraca, conforme apresentado na Figura 9.

Figura 9. Taxa de Inflação X Corrupção.

Coeficiente de correlação: - 0,44.

A correlação negativa se explica pelo fato de a Venezuela apresentar altas taxas de inflação quando

comparada com os demais países. Se a Venezuela for eliminada da amostra, essa numeração deixa de ser negativa,

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passando para 0,1 positiva, tornando a correlação praticamente nula, em que nenhuma variável dependerá da outra.

Dessa forma, a inflação não pôde ser considerada, estatisticamente, um fator associado à percepção de cor- rupção nos países sul-americanos, apesar de trabalhos anteriores – que estudaram outras regiões do planeta – apresen- tarem correlações significativas para esta variável.

4.9 Taxa de Desemprego X Corrup- ção

Usando a taxa de desemprego dos países sul americanos em 2015 e o Índice de Percepção de Corrupção dos respectivos países, foi encontrada uma correlação desprezível que é demons- trada na Figura 10.

Figura 10: Taxa de desemprego x Corrupção

Através do gráfico, pode ser ob- servada uma distância maior do Brasil e da Colômbia em relação à linha de ten- dência. Esses países são os que apresentam as maiores taxas de desemprego entre os sul-americanos. Apesar disso, ainda que retirados da equação, o índice

de correlação seria considerado fraco.

Dessa forma, o fator taxa de desem- prego não se mostrou estatisticamente significativo para explicar a percepção de corrupção na América do Sul, embo- ra trabalhos anteriores que estudam outras regiões tenham encontrado cola-

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boração relevante desta variável para determinação da percepção de corrup- ção.

5 CONCLUSÕES

O presente artigo busca responder à seguinte pergunta norteadora: quais as principais variáveis socioeconômicas influenciadoras da percepção de corrupção nos países da América do Sul? Para auxílio à resposta, pautou-se como objetivo: analisar a corrupção nos países da América do Sul, tendo como parâmetro fatores socioeconômicos de cada país do continente.

Os resultados apresentaram con- vergências e divergências com estudos anteriores direcionados para amostras de outras regiões. A maioria das variá- veis socioeconômicas explicativas da percepção de corrupção, presentes em outras pesquisas, confirmou-se nesta, entretanto, alguns fatores não se mostra- ram estatisticamente relevantes para explicar a percepção de corrupção em paí- ses sul-americanos.

O IDH apresentou um coeficiente de correlação de 0,54, em relação ao IPC, considerado moderado, o que não diverge de achados de pesquisas anteriores. Isto confirma que, em países da

América do Sul, quanto melhor for a medida de desenvolvimento humano, a percepção de corrupção tende a dimi- nuir.

Apesar de ter apresentado uma correlação moderada de 0,62 neste estudo, o PIB Per Capita demonstra di- vergências com os achados em pesquisas anteriores. Outros indicadores que também apontam divergências são o coeficiente de Gini e a taxa de inflação.

O coeficiente de Gini apresenta uma correlação moderada, mas que confirma o estudo de Castro (2008) que encontrou uma forte correlação. Já a taxa de inflação neste estudo teve uma cor- relação desprezível, explicada pela pre- sença de outliers que tendem a distorcer os resultados, sendo assim, considerada como irrelevante estatisticamente para explicar a corrupção na América do Sul.

Além da taxa de inflação, outras variáveis não foram significativas estatisticamente para avaliar a corrupção nos países sul-americanos, como: a liberdade fiscal, taxa de crescimento do PIB e a taxa de desemprego, o que contradiz pesquisas publicadas anteri- ormente, com amostragens de outras regiões. O índice de liberdade econô- mica demonstrou-se uma variável relevante para explicar a corrupção. Neste

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estudo, foi encontrada uma correlação forte de 0,72, podendo-se afirmar que melhores índices de liberdade econômi- ca na América do Sul contribuem para elevação dos índices do IPC, diminuindo a percepção de corrupção.

Em suma, os achados permitem inferir que a percepção de corrupção dos países da América do Sul é impactada pelos fatores: IDH, expectativa de vida ao nascer, coeficiente de Gini – que apresentaram correlação moderada – e, principalmente, pelo fator liberdade eco- nômica, que apresentou o coeficiente de correlação mais acentuado. Apesar de se mostrarem variáveis explicativas im-

portantes em outras pesquisas, os fatores: anos de escolaridade esperados, PIB Per Capita, liberdade fiscal e taxa de desemprego não se confirmaram significativos estatisticamente em uma correlação com o IPC dos países da amostra.

Com isso, espera-se ter respondido à questão problema e alcançado o objetivo proposto neste artigo. Para conti- nuidade da pesquisa em trabalhos pos- teriores, sugere-se o uso de ferramenta estatística de regressão múltipla espacial, para análise dos dados, com a am- pliação da amostra para mais de um ano.

SOCIOECONOMIC DETERMINANTS OF THE PERCEPTION OF CORRUPTION IN THE COUNTRIES OF SOUTH AMERICA

ABSTRACT: Corruption is an evil as old as the very experience of man in society.

And it can be explained about various biases. The purpose of this article is to analyze corruption in the countries of South America, based on socioeconomic factors in each country of the continent. The statistical tool chosen to achieve the work is the Pearson correlation coefficient. As a variable to be explained, the Corruption Perceptions Index (CPI) was used and the following variables were selected: HDI, life expectancy at birth, expected years of schooling, per capita GDP, per capita GDP growth rate, yield (Gini expected), economic freedom, fiscal freedom, inflation rate and unemployment rate. The findings allow us to infer that the perception of corruption in the countries of South America is impacted by the factors:

HDI, life expectancy at birth, Gini coefficient that presented a moderate correlation and mainly by the economic freedom factor, which presented more pronounced correlation coefficients. Although important explanatory variables were shown in previous studies, the factors: expected years of schooling, Per Capita GDP, fiscal freedom and unemployment rate were not statistically significant in a correlation with the CPI of the sample countries.

Keywords: Corruption; Socioeconomic; Transparency.

Artigo recebido em 19/03/2018 e aceito para publicação em 25/06/2018

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REFERÊNCIAS

ABRAMO, C.W. Relações entre índices de percepção de corrupção e outros indicadores em onze países da América Latina. Os custos da corrupção.

Cadernos Adenauer, n.10, p.47-62, 2000.

BATISTA, M.; MARQUES, R. Instituições Políticas e Corrupção: uma análise da literatura comparada. Revista Política Hoje, v. 21, n. 1, 2012.

BOLL, J.L.S. A corrupção

governamental no Brasil: construção de indicadores e análise da sua

incidência relativa nos estados

brasileiros. Dissertação (Mestrado em Economia do Desenvolvimento), PUC- RS. Porto Alegre, 2010.

BUZZI, R.R.; SOARES, M. Controle social na administração pública: a

importância da transparência das contas públicas para inibir a corrupção. Revista de Educação e Pesquisa em

Contabilidade, Brasília, v. 4, n. 3, art. 2, p. 23-43, 2010.

CASTRO, C. Determinantes econômicos da corrupção na União Europeia dos 15.

Revista Economia Global e Gestão, n.

3, v. 13, p. 71-98. 2008.

ECONOMIC FREEDOM. 2016 Index.

Disponível em:

http://www.heritage.org/index/pdf/2016/b ook/index_2016.pdf. Acesso em 25 de novembro de 2017.

FERNANDES, C.M. Uma análise do índice de percepção de corrupção da Transparência Internacional. 2017, 47 f. Monografia (Graduação em Ciências Econômicas). Universidade Estadual da Grande Dourados, Dourados, 2017.

FILHO, D.B.F.; ROCHA, E.C.; SILVA JÚNIOR, J.A.; PARANHOS, R.; NEVES,

J.A.B.; SILVA, M. B. Desvendando os mistérios do coeficiente de

correlação de Person: o retorno.

Leviathan Cadernos de Pesquisa Política, São Paulo, n. 8, p 66-95.

2014.

FILGUEIRAS, F. A tolerância à corrupção no Brasil: uma antinomia entre normas morais e prática social.

Opinião Pública, Campinas, vol. 15, n.

2, p.386-421. 2010.

FILGUEIRAS, F. Comunicação política e corrupção. Rev. Estud. Comun., Curitiba, v. 9, n. 19, p. 77-87, 2008.

GIL, A.C. Métodos e técnicas de pesquisa social. 6 ed. São Paulo:

Atlas 2008. Disponível em:

<https://ayanrafael.files.wordpress.com/

2011/08/gil-a-c-mc3a9todos-e-

tc3a9cnicas-de-pesquisa-social.pdf>.

Acesso em: 19 de nov. de 2017.

GOTTSCHILD, P.H. A relação entre corrupção e desenvolvimento econômico. 2011, 31 f. Monografia (Graduação Ciências Econômicas).

Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2016.

HAYASHI, F.E.H. O impacto da

corrupção sobre o desenvolvimento dos países. Federação das

indústrias do estado de São Paulo.

Departamento de Competitividade e Tecnologia. Relatório Corrupção:

custos econômicos e propostas de combate. São Paulo, 2010, p. 8.

HENRIQUE, A.; FERNANDES, A.A.T.;

NASCIMENTO, W. Desigualdade, desenvolvimento humano e

corrupção nos estados brasileiros.

Revista em tese. Santa Catarina.

Florianópolis, 2016.

INDEX OF ECONOMIC FREEDOM.

Sobre o índice. Disponível em:

(24)

<http://www.heritage.org/index/about>.

INTERNATIONAL LABOUR

ORGANIZATION. Key Indicators of the Labour Market. Disponível em:

http://www.ilo.org/ilostat/faces/wcnav_def aultSelection;ILOSTATCOOKIE=O0709t _kzU6goKxq1di1kZ_mLrGPXgCgfmItnC VGT2Kcx1lHVH-s!613767086?

_afrLoop=110173267359588&_afrWindo wMode=0&_afrWindowId=null#!

%40%40%3F_afrWindowId%3Dnull

%26_afrLoop

%3D110173267359588%26_afrWindow Mode%3D0%26_adf.ctrl-state

%3D18eq28ot86_4. Acesso em: 25 de nov. de 2017.

INTERNATIONAL MONETARY FUNDI.

Report for Selected Countries and Subjects. Disponível em:

http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2 014/02/weodata/weorept.aspx?

sy=2015&ey=2015&ssd=1&sort=country

&ds=.&br=1&pr1.x=71&pr1.y=10&c=336

%2C213%2C218%2C223%2C228%2C2 88%2C233%2C293%2C248%2C366%2 C298%2C299&s=PPPGDP

%2CPPPPC&grp=0&a=. Acesso em 24 de nov. de 2017.

IQUIAPAZA, R.; AMARAL, H. Reflections on the impact of corruption on economic development: a literature review in the Brazilian economy. Munich Personal RePEc Archive. Belo Horizonte, UFMG, 2007.

LOPES, L.S.; TOYOSHIMA, S.H.

Evidências do impacto da corrupção sobre a eficiência das políticas de saúde e educação nos estados brasileiros.

Planejamento e políticas públicas, n.

41, 2013.

LOPES, M.F.M. Corrupção: estudo sobre as formas de mensuração, seus determinantes e perspectivas sobre as

formas de combate. Fundação Getúlio Vargas, São Paulo, 2011.

MANCIOLA, A.L. de S. Estudo das influências sociais e econômicas da corrupção em diversos países. São Paulo, 2015.

MEDEIROS, A.M.; NORONHA, N.M.

de. Ética e Corrupção no Brasil:

considerações e análises a partir do princípio da moralidade constitucional.

RELEM – Revista Eletrônica Mutações, 2016.

MENDES, F.S. Educação e

Corrupção: estimando um canal direto entre o nível educacional e o grau de corrupção nos municípios brasileiros.

2013. 28 f. Dissertação Dissertação (Mestrado em Macroeconomia

Financeira). Fundação Getúlio Vargas, São Paulo, 2013.

MESQUITA, N.C.; MOISÉS, J.A.;

RICO, B. As Diferentes Dinâmicas da Corrupção: Mídia, Percepção e Instituições no Contexto Brasileiro.

Cobertura Jornalística da Corrupção Política: sistemas políticos sistemas mediáticos enquadramentos legais, 2014.

MIARI; R.C.; MESQUITA, J.M.C.;

PARDIN; D.J. Eficiência de Mercado e Corrupção Organizacional: Estudo dos Impactos Sobre o Valor dos Acionistas. Vitória, BBR Edição Especial, p.1-26, 2015.

MOISÉS. J.Á. A corrupção afeta a qualidade da democracia? Em Debate.

Belo Horizonte, v.2, n.5, p.27-37, 2010.

ORTH, C.F. Indicadores

socioeconômicos determinantes do nível de corrupção nos municípios brasileiros – uma análise a partir da regressão espacial. 76 f. 2012.

Dissertação (Mestrado Ciências

(25)

Econômicas) Universidade Vale do Rio dos Sinos, São Leopoldo - RS, 2012.

PNUD. Human Development Report 2016. Disponível em:

http://hdr.undp.org/sites/default/files/2016 _human_development_report.pdf.

Acesso em 24 de nov. de 2017.

POWER, T.; GONZÁLEZ, J. Cultura Política, Capital Social e Percepções sobre a Corrupção: Uma Investigação Quantitativa em Nível Mundial. Revista de Sociologia e Política, n. 21, p. 51- 69.

REIS, A. de O. Corrupção e qualidade fiscal na gestão pública. Viçosa, MG, 2015, 88f. Dissertação (Mestrado

Administração), Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2015.

SILVA, M. de L. da S.; SELLOW, M. de L.C. Ética na gestão pública: o combate à corrupção. Vitrine Prod. Acad., Curitiba, v.4, n.2, p.183-207, 2016.

SODRÉ, F.R.A. Os impactos da corrupção no desenvolvimento humano, desigualdade de renda e pobreza dos municípios brasileiros.

Programa de Pós-graduação em Economia –

PIMES. Recife, 2014.

TERENCE, A.C.F.; FILHO, E.E.

Abordagem quantitativa, qualitativa e a utilização de pesquisa-ação. Anais... In:

XXVI Encontro Nacional de Engenharia de Produção – ENEGEP, Fortaleza, 2006.

TRANSPARENCIA INTERNACIONAL.

Corruption Perceptions Index.

Disponível em:

<https://www.transparency.org/news/feat ure/corruption_perceptions_index_2016.

VEGA, M.G. Uma análise da corrupção sob a ótica das instituições e do liberalismo econômico. UFRS, Porto Alegre, 2015.