Variáveis socioeconômicas determinantes para a transparência pública passiva nos municípios brasileiros

Variables socioeconómicas determinantes para la transparencia pública pasiva en los municipios brasileños

Resumo

Este artigo apresenta variáveis socioeconômicas determinantes para a transparência pública passiva nos municípios brasileiros a partir da Escala Brasil Transparente (EBT). Por meio de amostra aleatória, formada por 1.133 municípios, as análises bivariadas e multivariadas revelaram correlação significativa entre a transparência pública passiva e as variáveis escolaridade da população, receita per capita e idade da população, e esta última apresentou resultado inverso ao esperado. Os resultados descritivos revelaram o baixo índice de transparência pública passiva nos municípios brasileiros que obtiveram uma média de nota de apenas 1,93 (em escala entre 0 e 10). Além dos achados estatísticos, o estudo contribui para expor a diferenciação entre transparência pública ativa e passiva, onde foram apresentadas as características representativas de cada tipo.

Palavras-chave:
transparência pública; transparência passiva; Escala Brasil Transparente

Resumen

Este artículo presenta variables socioeconómicas como determinantes para la transparencia pública pasiva en los municipios brasileños, a través de la Escala Brasil Transparente (EBT). Por medio de una muestra aleatoria, formada por 1.133 municipios, los análisis bivariados y multivariados revelaron una correlación significativa entre la transparencia pública pasiva y las variables escolaridad, renta per cápita y edad de la población, y esta última presentó un resultado opuesto al esperado. Los resultados descriptivos mostraron un bajo índice de transparencia pública pasiva en los municipios brasileños, que recibieron una nota promedio de sólo 1,93 (en una escala de 0 a 10). Además de los resultados estadísticos, el estudio contribuye para mostrar la diferencia entre transparencia pública pasiva y activa, donde se presentaron las características representativas de cada tipo.

Palabras clave:
Transparencia pública; Transparencia pasiva; Escala Brasil Transparente

Abstract

This article presents determinant socioeconomic variables for passive public transparency in Brazilian municipalities based on Escala Brasil Transparente, EBT (Brazilian transparency scale). Using a random sample of 1.133 municipalities, bivariate and multivariate analyses revealed a significant correlation between passive public transparency and the variables: population’ education, per capita income and age. The variable age presented different result from what was expected, showing that the age of the population did not have an inverse relation with passive public transparency. The descriptive results revealed the low level of passive public transparency in Brazilian municipalities, which obtained a mean of only 1.93 (on a scale between 0 and 10). In addition to the statistical findings, the study contributes to show the differentiation between active and passive public transparency, showing the characteristics that are representative of each of them.

Keywords:
public transparency; passive transparency; Brazil Transparency Scale.

1. INTRODUÇÃO

A transparência dos atos governamentais é fator decisivo para o controle social e o exercício da democracia. A disponibilização de informações confiáveis configura um ponto essencial para que exista a participação cidadã, sendo um elemento necessário para a democracia (Vieira, 2012).

No Brasil, o direito de acesso às informações públicas mereceu destaque do constituinte, que o incluiu entre os direitos e as garantias fundamentais, no art. 5º, XXXIII, da Constituição Federal de 1988 (CF, 1988) e em dispositivos complementares, como o art. 37, § 3º, II, e o art. 216, § 2º. A publicidade dos atos públicos foi alçada à categoria de princípio da administração pública pelo art. 37 da CF (1988). Observa-se que a Carta Magna brasileira impôs obrigatoriedade e importância para a disponibilização de informações públicas à sociedade e para a publicidade das ações governamentais. Adicionalmente, as edições da Lei Complementar (LC) n. 131 (2009) e da Lei n. 12.527 (2011), que ficou conhecida popularmente como Lei de Acesso à Informação (LAI), forneceram um regramento operacional aos ditames previstos pelos constituintes.

A Lei n. 12.527 (2011) e a LC n. 131 (2009) estabeleceram conteúdos e procedimentos para o acesso à informação por iniciativa do ente governamental (transparência ativa) ou por demanda de interessado externo à administração (transparência passiva), sendo aplicáveis a todas as esferas de governo. De modo geral, a transparência ativa se refere às informações que o próprio gestor público disponibiliza para a população, de forma presencial ou, mais comumente, utilizando a internet¹. Por outro lado, a transparência passiva vai além. Passou a ser direito de qualquer interessado o acesso às informações públicas de que tenha necessidade, ressalvando-se apenas aquelas de caráter sigiloso.

O Ministério da Transparência, Fiscalização e Controladoria-Geral da União (CGU) passou a avaliar a transparência passiva dos entes federados por meio de uma métrica denominada Escala Brasil Transparente (EBT)², com notas entre 0 e 10. A divulgação das notas de transparência dos municípios mostrou um cenário bastante heterogêneo entre as edilidades avaliadas e almeja-se com este estudo identificar quais variáveis influenciam o índice de transparência passiva nas unidades municipais.

Trabalhos pretéritos evidenciaram correlação entre variáveis e o fenômeno da transparência pública; este estudo contribui ao constatar a correlação significativa entre o tipo específico de transparência pública passiva e alguns fatores socioeconômicos, com dados coletados para o exercício de 2015.

O artigo está estruturado assim: após esta introdução, apresenta-se o referencial teórico que aborda o conceito da transparência pública, além de mostrar pesquisas anteriores nas quais autores também buscaram encontrar fatores explicativos para o tema. Nos procedimentos metodológicos se verificam as variáveis utilizadas na pesquisa e as características da base de dados. Em seguida, apresentam-se os resultados, por meio das análises descritiva, bivariada e multivariada. E as considerações finais apresentam um resumo do estudo, suas limitações e a sugestão para que novas pesquisas enfoquem essa área das ciências sociais.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

Visando a estabelecer o referencial teórico, apresenta-se o conceito de transparência pública, além de pesquisas que estudaram a influência de variáveis sociais e econômicas no fenômeno da transparência, balizando, assim, as hipóteses do trabalho.

2.1 Transparência pública

Apesar da aparentemente óbvia prerrogativa do cidadão obter informações de caráter público, as legislações que garantem o acesso a elas são relativamente novas no cenário mundial. Mendel (2009) mostra que, até 1990, apenas 13 países tinham leis que determinavam o direito ao acesso às informações públicas. Esse mesmo estudo mostra a evolução desse número: em 2009, 70 países já contavam com leis de acesso à informação. Observa-se, então, a busca pela transparência não apenas como um modismo, mas como ferramenta indispensável para a consolidação das democracias modernas. Nesse sentido, para Kumar (2003), a transparência pública é meio necessário para garantir e promover os direitos humanos. Constata-se a importância dada por Kumar (2003) ao tema ao perceber que, sem informação, o cidadão não obtém garantias básicas para sua sobrevivência.

Outro ponto de fundamental importância se refere à utilidade da informação prestada. Dados os atuais recursos de tecnologia da informação, o poder público opta por utilizar preferencialmente a internet para disponibilizar as informações obrigatórias por meio de portais de transparência. Entretanto, se a informação não for útil ao cidadão, estaremos diante de mero lixo eletrônico. E também não adianta disponibilizar um portal eletrônico que não funcione. Embora haja um incremento quantitativo dos portais de transparência, a percepção de que a informação não atinge seu objetivo persiste, tal como demonstrado nos estudos de Coelho, Silva, Cunha e Teixeira (2018) e Raupp e Pinho (2016). Estes últimos pesquisadores advertem para o fato de que são criados entraves tecnológicos para justificar a falta de transparência e prejudicar a democracia: “[...] em outras palavras, para evitar o sucesso da democracia, restrições tecnológicas são criadas, sendo mais fácil dar explicações sobre as limitações tecnológicas, em vez de limitações ao exercício da democracia” (Raupp & Pinho, 2016, p. 295, tradução nossa).

O aspecto mais amplo da palavra transparência, categorizado como transparência ativa e passiva, foi relatado por Araújo e Romero (2016, p. 329, tradução nossa), que escreveram:

Essa é uma grande definição que abrange tanto a atividade de divulgação “ativa”, realizada de forma proativa pelas organizações públicas, quanto às formas “passivas” de transparência, em que as mesmas organizações respondem de forma reativa às demandas externas (por exemplo, por meio do direito de pedido de informação).

O Quadro 1 explicita as principais características dos 2 tipos de transparência pública no âmbito nacional. Inicialmente, observa-se a abrangência legal das 2 categorias. Para a transparência ativa se aplica tanto a LC n. 131 (2009), que alterou a Lei de Responsabilidade Fiscal (LRF), quanto a Lei n. 12.527 (2011). Para a transparência passiva se aplica apenas a Lei n. 12.527 (2011). O Quadro 1 também resume que na transparência ativa a iniciativa de divulgar as informações parte do gestor público, que pode publicar na internet apenas o conteúdo mínimo previsto em Lei, enquanto na transparência passiva é o interessado que demanda a informação por meio do Serviço de Informação ao Cidadão (SIC), podendo solicitar qualquer tipo de informação pública, desde que não esteja protegida pelos casos de sigilo. Finalmente, o Quadro 1 mostra a característica do tempo de divulgação, em que na transparência ativa a divulgação precisa ser em tempo real, enquanto na transparência passiva o gestor público dispõe de 20 dias para fornecer a informação, prorrogáveis por até mais 10 dias, haja vista que é necessário tempo para processar a solicitação específica do interessado.

Quadro 1
Principais características distintivas entre transparência ativa e passiva

Verifica-se que a divisão do estudo da transparência em ativa e passiva não é apenas didática, mas procedimental. Enquanto na transparência ativa as informações são disponibilizadas por interesse do gestor público ou por imposição legal de dados obrigatórios, na transparência passiva é necessário que o ente público esteja preparado para responder a qualquer solicitação da população não sujeita a sigilo.

2.2. Variáveis sociais e econômicas que podem afetar a transparência pública

Diversas pesquisas foram realizadas com a expectativa de explicar os fatores que influenciam a maior ou menor divulgação dos atos de gestão pública, investigando variáveis socioeconômicas que possam estar relacionadas com a transparência pública:

1. Escolaridade: requer-se daqueles que vão prover e utilizar as informações disponibilizadas em transparência pública uma capacidade intelectual em obter, trabalhar e aplicar os dados. Ribeiro e Zuccolotto (2012), em uma amostra com 1.710 municípios brasileiros, comprovaram haver relação entre investimento em educação e nível de transparência pública, utilizando duas proxies para indicador de escolaridade: o Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal - categoria educação (fator qualitativo) - e o gasto em educação per capita (fator quantitativo), obtendo significância explicativa de ambas as variáveis. Perez, Rodríguez Bolívar e López Hernández (2014) também encontraram uma relação positiva entre o nível educacional da população e a disponibilização de informações governamentais na internet. Esses pesquisadores utilizaram como proxy a porcentagem da população com estudo universitário, sendo inclusive, entre as variáveis testadas, aquela que apresentou maior correlação com a transparência. De acordo com Cinca, Tomás e Terragona (2008), o nível de educação de uma população, utilizando a proxy número médio de anos em educação, pode exercer influência na disponibilização de informações públicas, pois cidadãos mais conscientes teriam maior capacidade de exercer pressão pela transparência.

2. Capacidade financeira: ofertar e demandar informações disponibilizadas em transparência pública tem um custo. Wright (2013) encontrou correlação significativa entre o nível de renda da população e o índice de transparência pública, utilizando como proxy o Produto Interno Bruto (PIB) per capita da população. No mesmo estudo, o autor também confirmou a correlação positiva entre a transparência e a renda do ente público, utilizando como proxy a proporção da receita tributária sobre a receita total. Cruz (2010) também encontrou relação positiva significativa entre o nível de poder econômico da população e do município e o nível de transparência pública, utilizando como variáveis explicativas o PIB per capita, para a riqueza populacional, e a receita orçamentária, para mensurar a riqueza municipal. Styles e Tennyson (2007), em pesquisa nos municípios norte-americanos, concluíram que as cidades com maior renda per capita são aquelas que mais divulgam informações financeiras na internet. A hipótese comprovada pelos autores é que cidadãos com altos níveis de renda realizam maior monitoramento político, demandando mais informações do ente público.

3. Idade: alguns autores tentaram construir hipóteses de correlação entre transparência pública e idade, obtendo resultados diversos. Andrade, Alcântara e Linhares (2015, p. 355) relacionam o uso das TICs ao público jovem: “[...] os aparatos tecnológicos estão cada vez mais imersos na vida do jovem sendo hoje quase que extensão do corpo dos sujeitos em questão”. Nessa linha de raciocínio, pessoas de tenra idade teriam vantagem em utilizar as ferramentas on-line disponíveis de transparência pública. Wright (2013) tentou provar a hipótese de relação inversa entre idade e transparência pública. O pesquisador também utilizou a proxy média etária, porém, resultados da pesquisa apontaram para uma correlação com sinal invertido, ou seja, a transparência pública seria mais afeta ao público mais velho. Navarro Galera, Ortiz Rodríguez, Alcaraz Quiles e Zafra Gómez (2011) concluíram por uma relação positiva entre os usuários com idades compreendidas entre 18 e 65 anos e o nível de transparência pública. Observa-se, entretanto, que a faixa etária utilizada pelos autores parece ser demasiada ampla para uma caracterização objetiva entre transparência e público jovem, adulto ou idoso. O último censo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), por exemplo, realizado em 2010, categoriza as faixas etárias de 5 em 5 anos, considerando a população jovem aquela compreendida entre 15 e 24 anos (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística [IBGE], 1999).

Observa-se que, ao contrário das relações entre capacidade financeira e escolaridade, que geralmente apontam uma interferência positiva, o fator idade apresenta resultados diversos quanto à sua relação diante da transparência, indicando a necessidade de mais estudo sobre o tema e atenção para as proxies utilizadas.

2.3. Hipóteses da pesquisa

Este estudo tem como questão central o pressuposto de que o fenômeno da transparência pública passiva é influenciado por variáveis sociais e econômicas. Haja vista o referencial teórico apresentado, no qual autores estudaram a interferência de variáveis na transparência pública, propõem-se as hipóteses a seguir.

Quanto à transparência pública passiva versus escolaridade:

H1: escolaridade da população (EPOP) possui relação positiva com a transparência pública passiva (EBT); e

H2: escolaridade do gestor municipal (EGES) possui relação positiva com a transparência pública passiva (EBT).

Quanto à transparência pública passiva versus idade:

H3: idade da população (IPOP) possui relação inversa com a transparência pública passiva (EBT); e, da mesma maneira,

H4: idade do gestor municipal (IGES) possui relação inversa com a transparência pública passiva (EBT), ou seja, quanto menor a idade da população e do gestor, maior será o nível de transparência pública passiva.

Quanto à transparência pública passiva versus renda:

H5: PIB per capita (PPC) possui relação positiva com a transparência passiva (EBT); e

H6: receita per capita (RPC) possui relação positiva com a transparência passiva (EBT).

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

As variáveis empregadas nesta pesquisa são relacionadas no Quadro 2. É importante frisar que foram utilizados os bancos de informação disponíveis até dezembro de 2016, mês em que terminou a etapa de coleta de dados desta pesquisa, estabelecendo, assim, um corte temporal. Uma vez que a variável dependente, EBT, em sua segunda edição (Controladoria-Geral da União, 2015), foi divulgada em 2015, foram utilizados os bancos de dados com informações mais próximas desse ano, buscando um relacionamento de variáveis, sempre que possível, dentro do mesmo ano base.

Foram realizadas análises descritivas, bivariadas e multivariadas. Nos testes de regressão, as variáveis foram categorizadas em duas classificações: internas e externas. Entende-se como internas aquelas hipóteses afetas à gestão interna da edilidade (quem oferta a informação - prefeitura) e externas aquelas hipóteses alheias à gestão interna da edilidade (quem demanda a informação - população).

O universo da pesquisa envolveria todos os 5.569 municípios brasileiros na data da pesquisa. A EBT, em sua segunda edição (Controladoria-Geral da União, 2015), avaliou 1.585 municípios, dos quais 1.133 municípios foram selecionados de maneira aleatória e 452 foram inseridos de maneira não aleatória, e apenas a amostra aleatória será utilizada para as inferências, evitando viés nas análises. Assim, existe uma amostra aleatória (1.133 observações), que será utilizada para as inferências, e uma amostra total (1.585 observações), que será utilizada para as avaliações descritivas ou possíveis comparações. A amostra não aleatória de 452 municípios se refere à inserção sem sorteio na EBT 2 de municípios que haviam sido avaliados na primeira edição da EBT ou que solicitaram avaliação espontânea, objetivando fazer uma série histórica e observar a evolução da nota do ente avaliado. É importante registrar que, excetuando-se as capitais, que foram inseridas obrigatoriamente, não existe perfil padrão para o município ser avaliado na EBT, podendo ser grande ou pequeno e de qualquer região brasileira.

Quadro 2
Variáveis ou proxies da pesquisa

O tratamento dado para os missing values foi de exclusão dos elementos para as análises descritivas e inferenciais, fato que não prejudica a pesquisa, uma vez que a amostra é suficiente para as análises pretendidas. A exclusão de dados faltantes é uma das soluções indicadas por Corrar, Paulo e Dias (2012) para tratamento da base de dados antes de efetuar os testes estatísticos.

Wright (2013), além de Ribeiro e Zuccolotto (2012), utilizou para cálculo de dimensionamento amostral a seguinte fórmula ⁴:

$n=\frac{N{Z}^{2}p\left(1-p\right)}{Z^{2}p\left(1-p\right)+e^2\left(N-1\right)}$

Para um intervalo de confiança de 95% e um erro amostral máximo de 5%, teríamos como amostra mínima o total de 360 observações para inferências em nível nacional dos municípios brasileiros. Como a amostra desta pesquisa é de 1.133 observações aleatórias, observa-se que ela é suficiente mesmo excluindo os missing values.

A análise dos histogramas das variáveis, combinada com o teste de Kolmogorov-Smirnov, indica uma distribuição não normal dos dados, exceto para os dados da variável Média etária da população, que apresentou uma distribuição normal. Os dados das variáveis desta pesquisa apresentam características intervalares.

Embora os testes de normalidade apontem uma distribuição de dados não normal, essa característica pode ser relaxada observando a teoria dos grandes números e o teorema do limite central, tal como exposto por Brooks (2008). Semelhante observação é feita por Field (2009, p. 113) quanto aos testes de normalidade:

Entretanto, eles apresentam limitações porque com amostras grandes é muito fácil obter valores significativos a partir de pequenos desvios da normalidade e, assim, um resultado significativo não necessariamente nos informa se o desvio da normalidade é suficiente para prejudicar os procedimentos estatísticos que serão aplicados aos dados.

Gujarati e Porter (2011) indicam que uma amostra pequena, onde a normalidade teria papel fundamental, seria aquela abaixo de 100 observações. Já Field (2009) considera uma amostra pequena aquela com menos de 200 observações. Embora o tamanho de uma amostra considerada pequena possa divergir entre os autores, uma vez que a amostra aleatória dessa pesquisa é composta por 1.133 observações, verifica-se ser cabível relaxar o pressuposto da normalidade. Combinando a característica dos dados intervalares das variáveis com o relaxamento do pressuposto da normalidade, opta-se pela realização de testes paramétricos.

Em relação às limitações do estudo, ressalta-se o fato da abordagem ficar restrita às variáveis explicativas identificadas no referencial teórico e testadas nos procedimentos estatísticos que, naturalmente, não são capazes de explicar todo o fenômeno social da transparência. Variáveis tais como atuação de órgãos de fiscalização, controle social, participação da sociedade, entre outras, podem interferir na transparência pública, porém, nem sempre são fáceis de mensuração por meio de proxies. Nessa linha, Loureiro, Teixeira e Prado (2008) sugerem que o comprometimento do partido ou do chefe do Poder Executivo tenham mais interferência no fenômeno da transparência do que variáveis socioeconômicas. Entretanto, no estudo dos pesquisadores, não existe nenhuma evidência inferencial dessa suposição ou uma proxy que represente mensuração de comportamentos, tal como o comprometimento. A limitação, entretanto, não prejudica a relevância desta pesquisa, uma vez que não há pretensão de criar um modelo que explique de modo absoluto o fenômeno da transparência, mas sim de oferecer uma contribuição científica com testes de variáveis que apresentem confiabilidade e estejam disponíveis nos bancos de dados brasileiros, fato característico de pesquisas quantitativas.

4. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS

Na expectativa de identificar variáveis determinantes para a transparência pública passiva nos municípios brasileiros e suas características, optou-se, inicialmente, por realizar uma análise descritiva da variável dependente que representa a proxy da transparência pública passiva. Logo em seguida, realizaram-se testes bivariados visando a identificar a existência ou não de relacionamento entre as variáveis explicativas e a variável dependente. Finalmente, foi realizada uma análise multivariada visando a avaliar as hipóteses deste estudo, além de verificar qual modelo estatístico melhor explica a transparência pública passiva.

4.1 Análise descritiva da variável dependente escala brasil transparente

A variável dependente deste trabalho é representada pela EBT, que é uma avaliação realizada pelo CGU do nível de transparência pública passiva, realizada por meio de uma métrica que atribui uma nota de 0 a 10 para o ente público avaliado. A análise dos indicadores estatísticos demonstrada na Tabela 1 aponta o baixo índice de transparência pública passiva nos municípios brasileiros, apresentando uma média de nota de apenas 1,93. A mediana apresenta valor de 0,56, indicando que metade dos municípios avaliados sequer atingiu um ponto de nota entre os 10 possíveis.

Tabela 1
Indicadores estatísticos para a variável EBT

Indicadores	Valor
Quantidade de válidos	1585
Desconhecidos (missing value)	0
Média	1,9320
Mediana	,5600
Moda	,00
Desvio padrão	2,6977
Mínimo	,00
Máximo	10,00

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Chama atenção na Tabela 1 a moda ser a nota zero, fato encontrado em 789 observações, indicando que 49,8% dos municípios avaliados não tinham nenhuma ferramenta de transparência pública passiva, não sendo possível ao cidadão enviar pedidos de informação, pela inexistência de SIC, além de não ter sido localizada regulamentação para os pedidos de acesso à informação. O alarmante número indica o descumprimento da Lei n. 12.527 (2011), apontando a necessidade de maior atenção dos entes públicos para garantir o direito à transparência pública passiva.

Embora com média bastante baixa, a avaliação contínua pela EBT pode estimular o fomento à transparência pública. A primeira edição da EBT avaliou 492 municípios, em maio de 2015, e obteve uma média de 1,35, com 62% das notas atribuídas como zero. Na segunda edição da EBT, objeto deste estudo, realizada em novembro de 2015, observa-se uma média de 1,93 e uma redução do percentual de zeros para 49,8%, indicando uma discreta, porém melhor situação nos resultados.

Os municípios avaliados pela EBT são sorteados, representando a amostra aleatória, ou são inseridos de modo não aleatório na avaliação, seja por solicitação espontânea, seja por já terem sido avaliados na edição anterior. A Tabela 2 apresenta a análise de indicadores por esses grupos de modo separado, indicando que a média das notas do grupo não aleatório, composto por 452 municípios, é de 2,49, superior à média do grupo sorteado de modo aleatório, representado por 1.133 municípios, que cai para 1,70, apontando que a expectativa e a experiência de já ter sido avaliado podem produzir melhores indicadores de transparência pública passiva, mais uma evidência do potencial benefício de uma avaliação sistemática.

Tabela 2
Análise descritiva da EBT, categorizada por grupos de escolha aleatória e não aleatória

Escolha	N	Amplitude	Mínimo	Máximo	Média	Desvio padrão
Não aleatória	452	10,00	0,00	10,00	2,49	3,14
Aleatória	1133	10,00	0,00	10,00	1,70	2,46

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Realizando uma análise de indicadores estatísticos que categoriza os municípios avaliados pela característica de ser ou não a capital do estado, observa-se na Tabela 3 uma acentuada diferença nos números. Os municípios que são capitais têm média da nota EBT de 7,04, além de a nota com maior frequência observada ser a nota 10, indicando que, ao menos nas capitais, os indicadores de transparência pública passiva são satisfatórios. Cinco capitais obtiveram nota máxima na avaliação da EBT: Rio Branco-AC, João Pessoa-PB, Recife-PE, São Paulo-SP e Curitiba-PR, e apenas uma capital, Porto Velho-RO, obteve nota zero na avaliação. Dada a concentração demográfica observada nas capitais brasileiras, verifica-se na Tabela 3, ainda, que os 26 municípios que são capitais agregam quase metade da população residente nas cidades avaliadas, indicando que grande parte dos habitantes, embora de modo bastante concentrado, tem acesso a pedidos de informação por transparência passiva nas localidades onde residem. Situação diversa ocorre com os municípios que não são capitais, em que a média da nota EBT é de apenas 1,84, e cerca da metade dos municípios foram avaliados com nota zero, indicado que o acesso à informação por transparência passiva nas cidades do interior brasileiro é uma realidade distante.

Tabela 3
Análise descritiva da variável EBT, categorizada por capitais e não capitais

Característica	Quantidade de municípios avaliados	% de notas zero	Moda das notas	Média das notas	População absoluta avaliada	% da população avaliada
Capital	26	3,8	10,0	7,04	45.420.301	49,24
Não capital	1.559	50,5	0,0	1,84	46.816.957	50,76

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Observa-se, portanto, que a média geral da transparência pública passiva no Brasil, aferida em 1,93 ponto entre 10 possíveis, é muito baixa, exceto nas cidades que são capitais, fato que aponta uma dificuldade para o cidadão obter acesso à informação, e a EBT pode ser um estímulo para a melhoria desse cenário pela expectativa do gestor aperfeiçoar sua nota a cada edição da avaliação.

4.2 Análise de correlação entre as variáveis

Visando a analisar a existência de correlação entre as variáveis explicativas e a EBT, que é a variável dependente representativa da transparência pública passiva do estudo, realizou-se uma análise bivariada paramétrica de Pearson⁵, considerando a característica intervalar dos dados e o relaxamento do pressuposto da normalidade dos dados.

A Tabela 4 apresenta os resultados do teste de Pearson tanto para os valores originais coletados das variáveis quanto para os valores padronizados, utilizando os escores Z e excluindo aqueles superiores e inferiores a dois, na expectativa de eliminar os outliers. Inicialmente, observa-se que a correlação de Pearson não altera a significância e o sentido da correlação, apenas variando discretamente o coeficiente de correlação quando se utilizam os escores Z, indicando que a presença de outliers não interfere de modo relevante na análise.

Assim, opta-se, deste ponto em diante, por analisar os dados originais, entendendo que a presença de outliers não se mostrou importante.

Partindo para a análise de significância, observa-se que todas as variáveis explicativas têm relacionamento significativo com a variável dependente (EBT), exceto a variável Idade do gestor (Iges), que obteve score de significância de 0,109. Segundo Field (2009), quando o valor da significância é inferior a 0,05, pode-se concluir por um relacionamento significativo entre as variáveis. Observa-se que as variáveis explicativas estão todas positivamente relacionadas com a variável dependente (EBT), não existindo sinal negativo em nenhum coeficiente de correlação, indicando que acréscimos ou decréscimos em uma variável acarretarão incrementos na mesma direção na variável correlacionada.

Tabela 4
Análise bivariada entre a EBT e as variáveis explicativas

Variável	Frequência	Correlação de Pearson		Correlação de Pearson, utilizando o escore Z
		Coeficiente	Significância (valor p)	Coeficiente	Significância (valor p)
Epop	1.132	0,257**	0,000	0,147**	0,000
Ipop	1.132	0,189**	0,000	0,180**	0,000
PPC	1.133	0,165**	0,000	0,224**	0,000
DFC	1.133	0,065*	0,014	-	-
DMC	1.133	0,060*	0,021	-	-
DSPC	1.133	0,080**	0,003	-	-
Iges	1.133	0,037	0,109	0,028	0,213
RPC	996	0,126**	0,000	0,140**	0,000

• Fonte: Elaborada pelos autores. Observação: A correlação (unilateral) é significativa no nível de 5% (*) ou 1% (**).

Embora apenas uma variável tenha apresentado relacionamento não significativo, opta-se por avaliar as hipóteses deste estudo adiante, em conjunto com a análise multivariada, visando a maior segurança estatística.

4.3. Análise de regressão

A EBT é uma escala que avalia a transparência passiva em uma nota entre 0 e 10 e, na amostra, houve observações nos limites inferiores e superiores. Devido à característica censurada da variável dependente, optou-se pela modelagem Tobit. Gujarati e Porter (2011, p. 571) indicam o modelo Tobit como adequado para uma análise multivariada com variável dependente limitada: “[...] portanto, o modelo Tobit é conhecido também como um modelo de regressão censurado. Alguns autores chamam esses modelos de modelos de regressão com variável dependente limitada devido à restrição imposta aos valores assumidos pelos regressandos”. Utilizando a mesma modelagem, Rios e Maçada (1984 como citado em Rios e Maçada, 2006, p. 4) registram que “[...] a base do modelo Tobit é similar à regressão de mínimos quadrados, mas assume uma distribuição normal truncada ou censurada e torna-se um eficiente método para estimar a relação entre uma variável dependente truncada ou censurada e outras variáveis explanatórias”, citando, ainda, outros 8 trabalhos científicos que utilizaram a modelagem Tobit.

O pressuposto da homocedasticidade foi atendido utilizando na estimação do modelo a correção pelo erro padrão robusto. Quanto à verificação da existência ou não de multicolinearidade entre as variáveis, utilizou-se o diagnóstico do Fator de Inflação da Variância (FIV). Segundo Field (2009), o diagnóstico FIV é significativo para multicolinearidade se seu valor for superior a 10, fato não observado em nenhuma das variáveis.

O modelo com todas as variáveis explicativas é apresentado na Tabela 5, que confirma as significâncias das variáveis escolaridade da população (Epop), idade da população (Ipop) e receita per capita (RPC), também encontradas nos testes bivariados. A estatística qui-quadrado apresenta um valor p inferior a 0,001, demonstrando que o modelo está adequado aos dados.

Tabela 5
Resultados do modelo Tobit multivariado

Variável	Coeficiente	Erro padrão	Z	Significância (valor p)
Const	-5,59808	1,49821	-3,737	0,0002 ***
Epop	0,126120	0, 0179069	7,043	1,88e-012 ***
Ipop	0,0926880	0,0460664	2,012	0,0442 **
PPC	5,12880e-06	9,35860e-06	0,5480	0,5837
DSPC	−0,0741328	0,297094	−0,2495	0,8030
Iges	−0,0113497	0,0149904	−0,7571	0,4490
RPC	0,000236821	0,000130425	1,816	0,0694 *
Qui-quadrado(6)	95,73233	valor p		1,95e-18
Log da verossimilhança	−1757,148	Critério de Akaike		3530,297
Critério de Schwarz	3569,519	Critério Hannan-Quinn		3545,208
sigma = 4,11008	(0,139956)
Observações censuradas à esquerda: 485 (NOTEBT <= 0)
Observações censuradas à direita: 12 (NOTEBT >= 10)

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Assim, não se podem rejeitar as hipóteses H1 e H6, ou seja, foram identificados relacionamentos significativos e positivos entre as variáveis Escolaridade da população (Epop) e Receita per capita (RPC) com a variável EBT que representa a transparência pública passiva neste trabalho. Contudo, rejeitam-se as hipóteses H2 e H5, pois o relacionamento significativo entre as variáveis Escolaridade do gestor municipal, representada pela dummy superior completo (DSPC), e a variável PIB per capita (PPC) com a EBT apenas foi encontrado na análise bivariada, não se confirmando no modelo multivariado. Também se rejeitam as hipóteses H4 (não se constatou relacionamento significativo entre a Idade do gestor municipal (Iges) com a EBT na análise bivariada, tampouco na análise multivariada) e H3 (pois mesmo sendo encontrado relacionamento significativo entre a Idade da população, Ipop, e a EBT, o sinal encontrado, positivo, não foi o esperado, ou seja, tanto o teste de Pearson quanto o modelo Tobit demonstraram que uma população mais velha possui relacionamento significativo com a transparência pública passiva, constatação divergente da hipótese inicial, que defendia que pessoas mais jovens poderiam interferir mais significativamente no fenômeno).

Posteriormente, a análise multivariada agrupou as variáveis em 3 categorias, fatores externos, fatores internos e fatores consolidados, para verificar se a transparência pública passiva é mais afetada por fatores oriundos de características da população, do município ou todas em conjunto, levando em consideração a comparação entre proxies semelhantes. O poder explicativo de um modelo é derivado do coeficiente de determinação, R², e, em algumas modelagens, é apresentado um pseudo R², que representa um valor aproximado. Para a modelagem Tobit, o software Gretl não apresenta esse número, entretanto, Greene (2012, p. 534, tradução nossa) sugere que “[...] para uma variável dependente limitada e para muitos modelos lineares logaritimizados, outra medida relacionada é a correlação entre a previsão e o valor real, sendo mais utilizável”. Assim, tal como fez Wright (2013, p. 101), “[...] passou-se a utilizar como coeficiente de determinação, o quadrado da correlação linear múltipla entre a variável dependente e o valor ajustado do modelo”.

Para a modelagem Tobit, apresenta-se na Tabela 6 o coeficiente de determinação para os três modelos, que é encontrado pelo quadrado do coeficiente de correlação entre a variável dependente EBT e o valor ajustado dos modelos. Adicionalmente, observa-se na Tabela 6 o pseudo R² apresentado por outra modelagem utilizada para variáveis censuradas, a modelagem beta, que confirma a tendência dos achados dos coeficientes de correlação.

Tabela 6
Coeficientes de correlação dos modelos do estudo

Grupo	Variáveis explicativas	Modelo de teste	Coeficiente de determinação - modelagem Tobit	Pseudo R2 (modelagem beta)
Fatores externos	Escolaridade da população (Epop) Idade da população (Ipop) PIB per capita (PPC)	EBT = b0 + b1.EPOP + b2.IPOP + b3.PPC	0,089	0,080
Fatores internos	Escolaridade do gestor municipal (Eges) Idade do gestor municipal (Iges) Receita per capita (RPC)	EBT = b0 + b1.EGES + b2.IGES + b3.RPC	0,022	0,019
Fatores consolidados	Todas as variáveis internas e externas	EBT = b0 + b1.EPOP + b2.IPOP + b3. PPC + b4. EGES + b5.IGES + b6. RPC	0,091	0,083

• Fonte: Elaborada pelos autores.

Os números da Tabela 6 evidenciam que tanto a modelagem Tobit quanto a modelagem beta apontam um maior poder explicativo das variáveis externas diante das variáveis internas, e o modelo com os fatores consolidados explica cerca de 9,10% da transparência pública passiva, indicador que demonstra haver outras variáveis que interferem no fenômeno, projetando um vasto campo para futuras pesquisas sobre o tema.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A pesquisa atingiu os objetivos propostos, identificando variáveis determinantes para a transparência pública passiva. Constatou-se que as variáveis Escolaridade da população (Epop) e Receita per capita (RPC) têm relacionamento significativo com a variável EBT, que é a proxy representativa da transparência pública passiva neste trabalho, tanto na análise bivariada quanto na multivariada. Assim, não é possível rejeitar as hipóteses H1 e H6. Em relação à hipótese H3, Idade da população (Ipop), ela foi rejeitada, pois se verificou relacionamento significativo, porém, com sinal inverso ao inicialmente esperado, indicando que a população mais velha tem maior relacionamento com a transparência pública passiva. Rejeitam-se as hipóteses H2 e H5, pois o relacionamento significativo entre as variáveis Escolaridade do gestor, representada pela dummy superior completo (DSPC), e a variável PIB per capita (PPC) com a EBT foi encontrado apenas na análise bivariada, não se confirmando no modelo multivariado. A variável Idade do gestor, testada na hipótese H4, não mostrou relacionamento significativo, além de apresentar sinal também diferente do esperado, sendo, também, rejeitada.

Ainda em relação à análise multivariada, observou-se que o modelo que utilizou apenas fatores externos à administração municipal para explicar a transparência pública passiva apresentou maior poder explicativo de que o modelo que possui apenas fatores internos, indicando que aspectos socioeconômicos afetos à população podem exercer maior influência de que os fatores relacionados com as características sociais e econômicas da edilidade.

Como contribuição adicional, destaca-se a observância de que a transparência pública no âmbito nacional tem categorização distinta entre transparência pública ativa e passiva, onde foram expostos os atributos representativos de cada tipo, características que podem ajudar no correto entendimento quanto aos indicadores de transparência pública, uma vez que, de acordo com a métrica utilizada, um mesmo ente público pode ter resultados distintos de acordo com o foco da avaliação em aspectos passivos, ativos ou ambos.

No âmbito descritivo, observaram-se baixos índices de transparência pública passiva, uma vez que a mediana apresenta valor de 0,56, indicando que metade dos municípios avaliados sequer atingiu um ponto de nota entre os 10 possíveis; 789 municípios tiveram nota zero, ou seja, não apresentaram condições mínimas para que o cidadão possa exercer o direito de solicitar informações públicas de seu interesse. De todo modo, verificou-se uma potencial importância da avaliação realizada pela EBT, uma vez que a média das notas da primeira edição, de maio de 2015, foi de 1,35, enquanto na segunda edição, objeto desta pesquisa, foi de 1,93, em novembro do mesmo ano, verificando-se um incremento que pode estar relacionado com a perspectiva do gestor público em ser avaliado por um órgão de controle. Contribuindo com essa percepção, ao separar a análise descritiva entre as observações aleatórias e não aleatórias, observou-se que o grupo não aleatório, representado por aqueles que já tinham sido avaliados na primeira edição e aqueles que solicitaram avaliação espontânea, obtiveram média de 2,49, contra 1,70 do grupo sorteado de modo aleatório, sugerindo que a avaliação sistemática pode trazer incremento no índice de transparência pública passiva, uma vez que os gestores públicos estarão preocupados em apresentar melhores notas para a sociedade.

As principais limitações da pesquisa se referem à abordagem restrita às variáveis explicativas identificadas no referencial teórico e à dificuldade para a obtenção de banco de dados e proxies que possam ser utilizados nas análises; porém, a restrição é, ao mesmo tempo, um incentivo para novos estudos com a temática específica da transparência pública passiva, uma vez que outros testes são importantes para corroborar as hipóteses deste trabalho, além de ser relevante identificar as demais variáveis determinantes do fenômeno.

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• 1
  A LC n. 131 (2009) faculta aos municípios com população inferior a 10 mil habitantes a obrigatoriedade de divulgação do conteúdo mínimo na internet, mantendo apenas a necessidade de divulgação em tempo real de dados quanto a receita e despesa.
• 2
  A métrica da EBT está disponível em Controladoria-Geral da União (2019).
• 3
  A Lei n. 12.527 (2011) estabelece que os municípios abaixo de 10 mil habitantes estariam dispensados de divulgar na internet o conteúdo mínimo, embora permanecesse a obrigação de divulgar, em tempo real, a execução orçamentária e financeira prevista na Lei Complementar n. 101/2009. Como a execução orçamentária e financeira, em princípio, seria a informação mais trabalhosa, fica um pouco sem sentido dispensar a apresentação de outras informações mais simples, porém, é assim que está previsto em lei.
• 4
  Para a fórmula do cálculo amostral, têm-se as seguintes variáveis: n = amostra calculada; N = população; Z = variável normal padronizada associada ao nível de confiança; p = verdadeira probabilidade do evento; e = erro amostral.
• 5
  Embora cabível o relaxamento do pressuposto da normalidade dos dados, haja vista o grande tamanho da amostra, realizou-se também o teste não paramétrico de Spearman, encontrando divergência de significância apenas nas variáveis dummy criadas para a escolaridade do gestor, fato que não interferiu na avaliação das hipóteses deste estudo. EPOP (r = 0,198**, valor p = 0,000); IPOP (r = 0,199**, valor p = 0,000); PPC (r = 0,295**, valor p = 0,000); DSPC (r = 0,045, valor p = 0,066); DFC (r = 0,058*, valor p = valor p 0,026); DMC (r = 0,045, valor p = 0,063); IGES (r = 0,045, valor p = 0,066); RPC (r = 0,150**, valor p = 0,000).

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  25 Abr 2019
• Data do Fascículo
  Mar-Apr 2019

Histórico

• Recebido
  13 Dez 2017
• Aceito
  06 Ago 2018