INSTITUIÇÕES E CRESCIMENTO:

UMA ANÁLISE PARA OS MUNICÍPIOS DE MINAS GERAIS1 Os autores agradecem à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG).

INSTITUTIONS AND GROWTH:

AN ANALYSIS FOR THE MUNICIPALITIES OF MINAS GERAIS

Suzana Quinet de Andrade Bastos2 Economista. Doutora em Planejamento Urbano e Regional pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Professora Titular do Programa de Pós-Graduação em Economia da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). quinet.bastos@ufjf.edu.br

Hilton Manoel Dias Ribeiro3 Economista. Doutor em Economia pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Professor Adjunto no Departamento de Economia da UFJF/GV - hiltonmanoel@gmail.com

Juliana Bento Andrade4 Economista pela Faculdade de Economia da UFJF - ju_bento00@hotmail.com

Ana Maria Hermeto5 Economista. Doutora em Demografia pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professora Associada do CEDEPLAR/UFMG - ahermeto@cedeplar.ufmg.br

RESUMO: Considerando a importância das instituições, o estudo objetiva analisar a associação entre instituições e crescimento econômico para os municípios de Minas Gerais. Para este fim, criou-se um indicador institucional, através do método de Análise Fatorial. Os dados são da MUNIC para 2013, 2014 e 2015. Para captar esta relação foi realizada a Análise de Correspondência entre o indicador institucional, o PIB per capita e o Gasto público total per capita. Os resultados demonstram uma associação entre os valores altos do indicador com valores altos do PIB per capita, assim como, uma associação dos valores baixos do indicador institucional, do PIB per capita e do Gasto público total per capita.

Palavras-chave: Instituições. Crescimento econômico. Indicador Institucional. Análise de Correspondência.

ABSTRACT: Considering the importance of institutions, the study aims to analyze the relationship between institutions and economic growth for the municipalities of Minas Gerais. For this purpose, an institutional indicator was created through the Factor Analysis method. The data are from MUNIC for 2013, 2014 and 2015. To capture this relationship was carried out the Correspondence Analysis between the institutional indicator, GDP per capita and total public expenditure per capita. The results show an association between the high values of the indicator with high values of GDP per capita, as well as an association between the low values of the institutional indicator, GDP per capita and total public expenditure per capita

Keywords: Institutions. Economic growth. Institutional Indicator. Correspondence Analysis.

Classificação JEL: O43; R58.

INSTITUIÇÕES E CRESCIMENTO:

UMA ANÁLISE PARA OS MUNICÍPIOS DE MINAS GERAIS

INSTITUTIONS AND GROWTH:

AN ANALYSIS FOR THE MUNICIPALITIES OF MINAS GERAIS

RESUMO: Considerando a importância das instituições, o estudo objetiva analisar a associação entre instituições e crescimento econômico para os municípios de Minas Gerais. Para este fim, criou-se um indicador institucional, através do método de Análise Fatorial. Os dados são da MUNIC para 2013, 2014 e 2015. Para captar esta relação foi realizada a Análise de Correspondência entre o indicador institucional, o PIB per capita e o Gasto público total per capita. Os resultados demonstram uma associação entre os valores altos do indicador com valores altos do PIB per capita, assim como, uma associação dos valores baixos do indicador institucional, do PIB per capita e do Gasto público total per capita.

Palavras-chave: Instituições. Crescimento econômico. Indicador Institucional. Análise de Correspondência.

ABSTRACT: Considering the importance of institutions, the study aims to analyze the relationship between institutions and economic growth for the municipalities of Minas Gerais. For this purpose, an institutional indicator was created through the Factor Analysis method. The data are from MUNIC for 2013, 2014 and 2015. To capture this relationship was carried out the Correspondence Analysis between the institutional indicator, GDP per capita and total public expenditure per capita. The results show an association between the high values of the indicator with high values of GDP per capita, as well as an association between the low values of the institutional indicator, GDP per capita and total public expenditure per capita

Keywords: Institutions. Economic growth. Institutional Indicator. Correspondence Analysis.

Classificação JEL: O43; R58.

1. Introdução

O estudo do papel das instituições no crescimento é destaque no debate econômico. Para entender este debate se faz necessário compreender porque as teorias que preconizam a acumulação de insumos produtivos não explicam completamente os níveis de crescimento dos países. Solow (1956), demonstra o papel da acumulação do capital físico (K), Lucas (1988) o do capital humano (H) e Romer (1990) o da tecnologia (A). Estes três insumos determinariam o tamanho do produto da economia (Y), ou seja, Y=AF (K, H).

Para North e Thomas (1973, p.2), essas variáveis são o próprio crescimento econômico e não a causa deste. De acordo com Acemoglu e Robinson (2008, p.1), as diferenças no capital humano, físico e na tecnologia respondem apenas as causas imediatas das disparidades na renda per capita das sociedades, enquanto que o questionamento a ser respondido é porque algumas nações têm menos capital físico, humano e tecnologia e porque fazem um pior uso dos seus fatores de produção e oportunidades. A resposta para essa questão passa pela existência de um fator que sobrepõem os incentivos para acumulação presentes nos mercados. Este fator seriam as instituições existentes nos países. Assim, as instituições são determinantes do nível dos insumos produtivos na economia e, portanto, do grau de crescimento da economia.

Dentro deste contexto, o presente trabalho busca entender a associação da dimensão institucional e o crescimento econômico para os municípios de Minas Gerais. Para este fim, foi elaborado um indicador institucional para os municípios de Minas Gerais, através do método da Análise Estatística Multivariada, o qual será relacionado ao PIB per capita municipal e ao gasto total per capita, através da análise de correspondência. Ademais, uma análise espacial do indicador faz-se necessária na medida em que o arranjo institucional de cada município pode ser afetado pelos aspectos institucionais de sua vizinhança.

Espera-se que os municípios que apresentam maiores indicadores institucionais sejam aqueles que se destacam em níveis de crescimento econômico; ou seja, os municípios que possuem maiores PIB per capita. Por sua vez, os municípios com menores indicadores institucionais sejam os municípios que apresentam menores PIB per capita. A base de dados utilizada para a criação do indicador institucional é a Pesquisa de Informações Básicas Municipais (MUNIC), que se define como pesquisa institucional e de registros administrativos da gestão pública municipal, para os anos de 2013, 2014 e 2015. Os dados de PIB per capita municipal e gasto total per capita foram retirados da Fundação João Pinheiro, para o ano de 2013.

A construção do Indicador Institucional Municipal e a sua avaliação como um instrumento de qualidade institucional estimulam o debate acerca do papel do Estado enquanto ente regulador e promotor do crescimento econômico. Ademais, o perfil do índice, contemplando áreas como a segurança pública, controle e uso do solo e consórcios públicos, pode orientar os formuladores de políticas públicas sobre as características e qualidade dos seus respectivos arranjos institucionais

Além da introdução, o trabalho é dividido em mais cinco seções. A segunda seção apresenta a revisão de literatura, destacando a relação entre instituições e crescimento econômico. A terceira apresenta a base de dados e a análise descritiva. A quarta aborda a metodologia a ser aplicada. Seguido pela quinta seção que demonstra os resultados. Por fim, apresentam-se as considerações finais.

2. Instituições e crescimento econômico

A dimensão institucional como determinante para o desempenho econômico originou-se com o “Velho Institucionalismo”, tendo como principais autores Thorstein Veblen e John R. Commons. A corrente mais recente é denominada “Nova Economia Institucional (NEI)”, que traz como seus principais formuladores Douglass North e Oliver Williamson. A premissa fundamental dessa nova corrente é a explicação das instituições por meio das decisões tomadas por indivíduos racionais.

North (1992) diferentemente da teoria neoclássica, assume que os agentes não possuem informações completas, podendo definir modelos subjetivos ao fazerem suas escolhas. Williamson (1985) reconhece que o comportamento humano mesmo sendo racional enfrenta limitações, ou seja, mesmo sendo sensato para alcançar seus objetivos o homem constantemente enfrenta limitações que o impede de tomar as melhores decisões possíveis.

Além disso, North (1992), ao contrário da teoria neoclássica, aborda instituições em suas diversas perspectivas e não apenas como mercado, dando enfoque ao seu papel fundamental para redução da incerteza do ambiente, na geração de investimento e consequentemente no desenvolvimento econômico6 Ressalta-se que existe uma simultaneidade na relação entre instituições e crescimento econômico, ou seja, assim como melhores instituições afetam o crescimento econômico um maior crescimento econômico também afeta as instituições. (LOPES, 2013).

North e Thomas (1973) identificam que a resposta para o crescimento econômico não está no progresso tecnológico ou na acumulação de capitais, mas sim na construção da matriz institucional, ou seja, nas regras ou arranjos institucionais que incentivam atividades desse fim. Além de fornecer a estrutura de incentivos e ter um importante papel na redução da incerteza do ambiente, as instituições são capazes de moldar os comportamentos individuais, através das limitações na interação humana impostas sobre forma de regras formais e informais7 Para North (1995) as instituições formais são as regras formalizadas, leis, constituições, regulamentos, dentre outros. Enquanto as instituições informais são caracterizadas por regras informais resultante do comportamento humano, código de conduta, convenções, dentre outros. (LOPES, 2013).

O ambiente humano é caracterizado pelas incertezas com relação ao futuro, principalmente pela sua complexidade e pela racionalidade limitada dos agentes, dada essa insegurança para fazer previsões, as transações no mercado acarretariam em um custo, denominado de custo de transação (LOPES, 2013).

O custo de transação foi primeiramente discutido em Coase (1937) como o custo de recorrer ao sistema de preços, e enfatizado por North (1992) como decorrente dos altos custos de informação e da possibilidade de informações assimétricas.

Williamson e Ouchi (1981: 448) definem custo de transação como o custo de “manter em funcionamento o sistema econômico”. Anos depois, Williamson (1999) identificou que o mesmo seria determinado por fatores como a racionalidade limitada, complexidade e incerteza, oportunismo8 Oportunismo é o conjunto de ações que resultam em “desvendamento incompleto ou distorcido de informações, especialmente quando associado a esforços calculados para enganar, deturpar, disfarçar, ofuscar, ou de alguma outra forma confundir” (WILLIAMSON, 1985: 47). e especificidade de ativos. Para Fiani (2002), os custos de transação elevados estão diretamente relacionados com direitos de propriedades especificados de forma imperfeita ou incompleta, tendo como consequência a redução das taxas de crescimento econômico.

Williamson (1985) diferencia dois tipos de custo de transação, os custos ex ante que se referem à elaboração e negociação de um acordo fixado através de um contrato e os custos ex post, referentes à manutenção do mesmo. Os custos ex ante incidem fundamentalmente em ambientes onde existe dificuldade de estabelecer as pré-condições para que a transação ocorra de forma planejada. Já os custos ex post estão relacionados à adaptação das transações dada as novas circunstâncias, ou seja, são aqueles custos que se incorre para garantir que a transação aconteça como acordada anteriormente, mesmo na presença de situações adversas (FAGUNDES, 1997).

Conceição (2002) ressalta que a economia dos custos de transação e a organização industrial são os pilares para a definição do ambiente institucional, e consequentemente das instituições, cuja função é conduzir o processo de tomada de decisões em um ambiente rodeado por incerteza, racionalidade limitada e oportunismo.

North e Thomas (1973) definem que uma organização eficiente implica em direitos de propriedade que conduzam o esforço individual para atividades onde o retorno privado se aproxime do retorno social.

Para Fiani (2002) é válido ressaltar a noção de eficiência para North, visto que são considerados eficientes os direitos de propriedade que maximizem o investimento privado, na medida em que maximize também a taxa de crescimento. Quanto melhor forem definidos e garantidos os direitos de propriedade, mais eficientes serão as instituições como estrutura de incentivos ao crescimento econômico.

Williamson (1986: 105) define estrutura de governança como “a matriz institucional na qual as transações são negociadas e executadas”. Caso os arranjos que administram as transações promovam a cooperação e reduzam os conflitos, os direitos de propriedade estarão seguros. Mas caso contrário os conflitos se tornarão constantes, tendo como consequência um elevado custo de transação. O autor demonstra uma maior preocupação para os arranjos institucionais que regulam os direitos de propriedade, ou seja, as estruturas de governança adequada para as transações que incentivam a cooperação e visem à redução dos conflitos, minimizando assim os custos de transação.

North (1981) confere ao Estado a responsabilidade pelo crescimento ou declínio econômico, visto que é função do Estado definir, atribuir e garantir os direitos de propriedade. O autor, porém, ressalta o poder coercitivo de determinados grupos da sociedade na especificação desses direitos, que aproveitam de oportunidades para imporem as regras ao seu favor, desprezando os efeitos sobre a eficiência.

Segundo Cavalcante (2007) uma teoria dos direitos de propriedades seria indispensável e complementar à teoria do Estado na formulação da matriz institucional, visto que, como abordado em North (1981) os direitos de propriedade seriam certamente eficientes caso o Estado fosse neutro, mas dada a existência de uma diferença entre os desejos dos governantes e o esforço de determinadas organizações na diminuição dos custos de transações, haverá uma pressão para que as regras do jogo sejam modificadas com o propósito de que certos grupos sejam beneficiados.

2.1 – Trabalhos empíricos

Com base na teoria institucionalista vários autores tentaram demonstrar a relação entre instituições e crescimento. Jones e Hall (1999) utilizaram as diferenças institucionais e a infra-estrutura social como os principais determinantes na diferença de renda entre os países. Rodrik et al. (2004), realizando uma comparação entre as instituições, geografia e o comércio na determinação dos níveis de renda entre os países, demonstra que a qualidade institucional supera as demais variáveis na determinação do crescimento econômico. Resultado análogo foi encontrado por Easterly e Levine (2002), ao compararem os determinantes institucionais e geográficos sobre o nível de renda. Acemoglu et al. (2005) demonstram que as instituições, mais do que a geografia ou os elementos da cultura, são a causa das diferenças de desempenho econômico das nações.

Na literatura nacional Menezes-Filho et al. (2006) verificaram se as hipóteses formuladas para diferença de renda entre países eram válidas também para diferenças de renda entre os estados brasileiros. Os resultados foram que melhores instituições no passado determinam melhores instituições no presente, impactando positivamente no crescimento dos estados através de um maior PIB per capita.

Naritomi (2007); Pereira, Nakabashi e Sachsida (2011); Santana e Barreto (2016) e Pereira, Nakabashi e Salvato (2012) desenvolveram a análise para municípios brasileiros, com exceção do último que abordaram os municípios paranaenses.

Naritomi (2007) analisou o papel de dois episódios históricos, o ciclo do ouro e o ciclo do açúcar, como determinantes na formação do quadro institucional dos municípios e o impacto das variáveis institucionais, instrumentalizadas pelos ciclos históricos, sobre o desenvolvimento econômico dos municípios. A autora obtém resultados positivos das instituições sobre o desenvolvimento municipal. Santana e Barreto (2016); Pereira, Nakabashi e Sachsida (2011) e Pereira, Nakabashi e Salvato (2012) utilizaram como representação do arcabouço institucional o Indicador de Qualidade Institucional Municipal (IQIM). Todos encontraram resultados semelhantes, em que as instituições apresentam efeito positivo para o desenvolvimento dos municípios.

Leivas et al. (2015) verificaram a importância da dependência espacial para o desempenho econômico dos municípios brasileiros. Controlando a dependência espacial demonstraram que a qualidade institucional – medida pelo IQIM – dos vizinhos influencia o desempenho econômico dos municípios. Cidades que têm vizinhos com alta qualidade institucional são afetadas negativamente no curto prazo, face os municípios com melhores instituições atraírem mais investimentos. Apesar deste efeito no curto prazo, salientam que no longo prazo pode haver efeitos spillovers, uma vez que as instituições melhores podem ajudar a fortalecer a dos vizinhos com qualidade inferior. Esse resultado evidencia a importância de políticas que elevem o padrão institucional como forma de promover o desenvolvimento regional dos municípios brasileiros.

3. Base de dados e análise descritiva

Para a construção do indicador multivariado utiliza-se como base de dados a Pesquisa de Informações Básicas Municipais (MUNIC), do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Essa base de dados constitui um levantamento pormenorizado de informações sobre a estrutura, a dinâmica e o funcionamento das instituições públicas municipais. Os temas abordados na MUNIC visam responder às necessidades de informação da sociedade e dos Estados brasileiros no que se refere ao conjunto de indicadores de avaliação e monitoramento dos quadros institucional e administrativo dos municípios. A prefeitura o principal informante, por meio dos diversos setores que a compõem (IBGE, 2016).

Uma das características dessa base é que os dados são binários, e sua utilização esta ligada à disponibilidade de informações. Os dados possuem muitas variações ao longo dos anos, devido a mudança no direcionamento da pesquisa de um ano para o outro. Na tentativa de captar variáveis que abrengem os diferentes enfoques da MUNIC, utiliza-se uma “onda” de tempo, composta pelos anos de 2013, 2014 e 2015. A premissa de que mudanças institucionais não se alteram no curto prazo, principalmente num mesmo período da gestão pública municipal (2012-2016), é fundamental para a contrução dessa onda de tempo.

As 26 variáveis da MUNIC utilizadas para a elaboração do indicador institucional estão descritas na Tabela 1, assim como seus códigos9 Todas as variáveis da Tabela 1 foram retiradas da MUNIC 2015, com exceção das variáveis A40 até A49 que foram retiradas da MUNIC 2014 e da variável A2 que foi extraída da MUNIC 2013. . Na tabela é apresentado também a frequência e a porcentagem das variáveis de acordo com as informações dos 853 municípios do Estado de Minas Gerais, ou seja a frequência demonstra o número de municípios que responderam “sim” e “não” e a porcentagem é o quanto essa frequência representa no total do número de municípios. Como os dados são binários, assume-se 0 para “não” e 1 para “sim”.

Verifica-se a grande presença de respostas “não” com exceção das variaveis “Lei de Zoneamento ou equivalente” e “Assistencia e Desenvolvimento Social consorcio Intermunicpal”. Além disso, as variáveis podem ser divididas em três grupos: variáveis que denotam instituições formais tais como leis e planos de planejamento e controle do uso do solo (A1 a A12), variáveis associadas a segurança públicas (A40 a A49) e variáveis relacionadas aos consórcios intermunicipais (A52 a A79).

Para a realização da Análise de Correspondência, utiliza-se além do indicador institucional, o PIB per capita e o gasto público total per capita, para o ano de 2013. A escolha dessas variáveis está relacionada a tentativa de captar o crescimento econômico dos municípios. Segundo o pensamento keynesiano alterações no nível dos gastos públicos pode influenciar o nível de renda diretamente ou por meio do aumento da produtividade do setor privado via redução da incerteza10 Keynes coloca os gastos do governo (política fiscal) como pertencentes à demanda efetiva, juntamente com investimento e consumo privados e, portanto, é uma das formas de aquecer a economia e estimular o crescimento. O autor propôs que os governos deveriam estimular ou suprir investimentos do setor privado. .O PIB per capita é o produto interno bruto a preços correntes dividido pela população total do município e o Gasto público total per capita é o valor dos gastos orçamentários totais realizados em reais correntes dividido pela população total do município. As variáveis PIB per capita e gasto público total per capita, foram retiradas da Fundação João Pinheiro (FJP), sendo o gasto público total per capita extraído do Índice Mineiro de Responsabilidade Social (IMRS).

Tabela 1 – Análise descritiva dos dados

Códigos	Variáveis	Sim	Não
Freq.	%	Freq.	%
A1	Plano Diretor	298	34,94	555	65,06
A2	O município está revendo ou elaborando Plano Diretor	156	18,29	697	81,71
A4	Lei de parcelamento do solo	475	55,69	378	44,31
A5	Lei de zoneamento ou equivalente	391	45,84	462	54,16
A7	Existência de lei específica de Solo criado	201	23,56	652	76,44
A9	Lei específica de Operação urbana consorciada	145	17,00	708	83,00
A10	Lei específica de Estudo de impacto de vizinhança	188	22,04	665	77,96
A11	Legislação sobre zona e/ou área de interesse especial	324	37,98	529	62,02
A12	Legislação sobre área e/ou zona especial de interesse social	372	43,61	481	56,39
A40	Guarda municipal (GM)	60	7,03	793	92,97
A41	Proteção de bens, serviços e instalações do município - GM	54	6,33	799	93,67
A42	Patrulhamento ostensivo a pé, motorizado ou montado	38	4,45	815	95,55
A44	Auxílio à polícia militar - GM	44	5,16	809	94,84
A45	Ronda escolar - GM	50	5,86	803	94,14
A46	Auxílio ao público - GM	49	5,74	804	94,26
A48	Serviços administrativos - GM	23	2,70	830	97,30
A49	Atividades de defesa civil - GM	37	4,34	816	95,66
A52	Educação consórcio Intermunicipal	26	3,05	827	96,95
A55	Saúde consórcio Intermunicipal	777	91,09	76	8,91
A58	Assistência e Desenvolvimento Social consórcio Intermunicipal	53	6,21	800	93,79
A61	Turismo consórcio Intermunicipal	75	8,79	778	91,21
A64	Cultura consórcio Intermunicipal	31	3,63	822	96,37
A67	Habitação consórcio Intermunicipal	24	2,81	829	97,19
A70	Meio Ambiente consórcio Intermunicipal	108	12,66	745	87,34
A73	Transporte consórcio Intermunicipal	35	4,10	818	95,90
A79	Saneamento e/ou Manejo de Resíduos sólidos consórcio Intermunicipal	98	11,49	755	88,51

Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da MUNIC.

As Figuras 1e 2 apresentam, respectivamente, a distribuição das variáveis PIB per capita e Gasto público total per capita no mapa de Minas Gerais. A distribuição foi realizada através de um mapa quantil, dividido em quatro categorias representando os quartis.

Percebe-se através da figura 1, que a distribuição do PIB per capita tem um padrão norte/sul com uma concentração dos seus valores altos principalmente nas mesorregiões Metropolitana de Belo Horizonte, Triângulo Mineiro/ Alto Paranaíba e Noroeste de Minas e uma concentração dos valores baixos nas mesorregiões Norte de Minas e Jequitinhonha. Com relação ao gasto público total per capita (Figura 2) verifica-se um padrão mais disperso, entretanto com uma proporção maior dos valores altos localizados nas mesorregiões Metropolitana de Belo Horizonte e Triângulo Mineiro/ Alto Paranaíba e proporções menores nas Mesorregiões Central Mineira e Oeste de Minas.

Figura 1 – Mapa de distribuição – PIB per capita

Baixo: 4180,54 – 7965,31; Médio baixo: 7965,32 – 10525,17; Médio alto: 10525,18 – 16444,12; Alto: 16444,13 – 340144,74

Fonte: Elaboração própria, utilizando o programa GeoDa.

Figura 2 – Mapa de distribuição – Gasto público total per capita

Baixo: 924,08 – 1596,82; Médio baixo: 1596,83 – 1936,62; Médio alto: 1936,63 – 2559,27; Alto: 2559,27 – 15547,19

Fonte: Elaboração própria, utilizando o programa GeoDa.

4. Metodologia

A metodologia divide-se em duas partes complementares. A primeira refere-se aos métodos utilizados para a construção do indicador institucional bem como para sua avaliação espacial. Para a análise da relação entre as dimensões econômica e institucional dos municípios emprega-se a análise de correspondência.

4.1 Análise Multivariada Fatorial

Segundo Hair et al (2009: 44) a estatística multivariada “se refere a todas as técnicas estatística que simultaneamente analisam múltiplas medidas sobre indivíduos ou objeto sob investigação”. Para Sandanielo (2008) essa técnica tem o propósito de facilitar o entendimento através da construção de índices ou variáveis alternativas que sintetizam o conjunto de informação original dos dados e construir grupos de elementos amostrais similares entre si.

Dentre as técnicas está a Análise Fatorial (AF), caracterizada por descrever o comportamento das variáveis de um determinado banco de dados de forma mais concisa, através de um menor número de variáveis, chamado de fatores, que sintetizam as informações principais das variáveis originais. Assim, é possível identificar quais as variáveis que compõem cada fator e o quanto cada variável contribui para a determinação dos fatores (COSTA, 2006; VICINI e SOUZA, 2005).

Um dos métodos mais utilizados para a extração dos fatores da AF é a Análise de Componentes Principais (ACP), que consiste em transformar um conjunto de dados que são correlacionados entre si em outro conjunto de dados independentes (ortogonais), denominado de componentes principais. Esses componentes (fatores) são combinações lineares das variáveis originais, e em cada fator são agrupadas as variáveis que são mais fortemente correlacionadas entre si. Essa transformação busca manter o máximo de informação em relação à variabilidade dos dados (JOHNSON e WICHERN, 1998; HOFFMANN, 1999; KAGEYAMA e LEONE, 1990; HONGYU, SANDANIELO e OLIVEIRA JUNIOR, 2016).

Para verificar a adequação dos dados para a análise fatorial são realizados os testes de esfericidade de Bartlett e Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). O primeiro, testa se a matriz de correlação é uma matriz identidade, o que indica que não há correlação entre os dados sendo inapropriado para análise fatorial, busca-se então rejeitar o teste. O segundo compara as magnitudes dos coeficientes de correlações observados com as magnitudes dos coeficientes de correlação parcial, indicando a proporção da variância dos dados que pode ser considerada comum a todas as variáveis, ou seja, que pode ser atribuída a um fator comum. O índice do teste tem a variação entre 0 e 1, sendo aceitável valores superiores a 0,5 e quanto maior o valor do índice, mais adequado serão os dados para a análise fatorial (FÁVERO e BELFIORE, 2015; PEREIRA, 2001).

Além dos testes, calcula-se também o coeficiente do Alpha de Cronbach. Esse coeficiente auxilia na confiabilidade do instrumento, medindo a consistência interna da amostra, quanto mais próximo de 1 seu valor maior será a consistência. (FÁVERO e BELFIORE, 2015)

A escolha do número de fatores a serem mantidos para a análise é baseada em dois critérios: critério da raiz latente ou autovalores e o critério de percentagem de variância. O primeiro consiste em considerar significantes apenas fatores que possuem autovalores maiores do que 1. O segundo se baseia na determinação de um percentual cumulativo da variância total extraída por fatores sucessivos, sendo esse percentual geralmente maior que 70% (HAIR et al, 2009).

Após a estimação da AF, com o intuito de facilitar a interpretação do resultado, realiza-se a rotação ortogonal dos fatores pelo método Varimax. A rotação dos fatores consiste em alterar as cargas fatoriais, tornando os pesos fatoriais altos mais elevados e os pesos fatoriais baixos ainda menores (CARVALHO,2013), sem modificar a variância acumulada do conjunto de fatores.

No presente trabalho, como os dados para a realização da análise fatorial são binários, utiliza-se a matriz de correlação tetracórica. O coeficiente de correlação tetracórico11 O Coeficiente de Correlação Tetracórico é uma estimativa do Coeficiente de Pearson entre “latente” (Xl ) e uma variável “latente” (Yl ) (ambas contínuas e normais), subjacentes às variáveis dicotômicas X e Y observadas. (LIRA,2004: 96). é uma estimativa do coeficiente de correlação linear de Pearson.

O indicador institucional é dado pela equação (1):

(1)

Sendo: o índice do município i; é a j-ésima raiz característica da matriz de correlações ρ; k é o número de fatores escolhidos; é a carga fatorial do município i, do fator j; e tr é o traço da matriz de correlação ρ;

Na elaboração do indicador institucional para os municípios mineiros, considera-se para cada município, o somatório dos valores dos sub-índices ponderados pelas suas proporções na variância total.

4.2 AEDE

Para a identificação de padrões espaciais (clusters), utiliza-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE). Através desta é possível identificar a existência de autocorrelação espacial, ou seja, verificar se municípios caracterizados pela qualidade institucional “boa” ou “ruim” é capaz de influenciar seus municípios vizinhos.

Para verificar a existência, ou não, da dependência espacial, necessita-se especificar uma matriz de ponderação, que busca representar uma estrutura espacial das interações decorrentes do atributo estudado. Tende a ocorrer mais interações entre regiões mais conectadas do que entre regiões menos conectadas, essa matriz representa o grau de conexão entre as regiões, ou seja, a proximidade entre elas (ALMEIDA, 2012).

Uma das maneiras de se mensurar essa proximidade é através da contiguidade, matriz de pesos binária, em que duas regiões são consideradas vizinhas caso partilhem de uma fronteira física comum12 Existem distintas convenções para definir fronteira geográfica, sendo as mais comuns: Rainha (queen), Torre (rook), Bispo (bishop). A convenção rainha considera as fronteiras com extensão diferente de zero e os vértices como contíguos, já as convenções torre e bispo consideram apenas as fronteiras com extensão diferente de zero ou os vértices como contíguos respectivamente (ALMEIDA, 2012). . A matriz de contiguidade utilizada é a matriz rainha. A escolha da matriz de pesos foi baseada também pelo procedimento de Baumont13 Baumont (2004) sugere testar várias matrizes de pesos e diferentes níveis de integração, e escolher aquela cuja obtenha o maior valor da estatística I global de Moran significativo. .

Definido a matriz de pesos espacial é possível mensurar a autocorrelação espacial, dependência essa que pode ser caracterizada de maneira global e local. Como medida de associação global espacial se destaca o Índice I de Moran, que mede a correlação espacial usando uma medida de autocovariância na forma de produto cruzado.

A hipótese nula dessa estatística é de aleatoriedade espacial, ou seja, quando o valor esperado do índice14 A estatística I de Moran possui um valor esperado obtido através da fórmula -[1/(n-1)]. é igual ao valor calculado do mesmo configura-se a não existência de autocorrelação espacial, caso o valor calculado seja maior do que o esperado indica uma autocorrelação positiva, caso seja menor apresenta uma autocorrelação negativa.

4.3 Análise de Correspondência

A análise de correspondência é uma técnica de interdependência, que analisa graficamente a associação de objetos e atributos em espaço de baixa dimensão, através do mapeamento perceptual (HAIR et al, 2009). Em sua forma mais básica, a análise de correspondência simples (ACS) emprega uma tabela de contingência, que é a tabulação cruzada de duas variáveis categóricas, com o objetivo de determinar a associação entres suas linhas e colunas. Já na análise de correspondência múltipla (ACM) ocorre a tabulação de mais de duas variáveis em forma matricial multivariada, o procedimento da análise de correspondência múltipla é semelhante ao simples, sendo as variáveis adicionais “ajustadas” de forma que todas as categorias sejam colocadas no mesmo espaço multidimensional (HAIR et al, 2009).

Na análise de correspondência múltipla através da adaptação da estrutura dos dados, é possível gerar um novo banco de dados apenas com variáveis binárias, geradas a partir das codificações das categorias das variáveis, dando origem à uma matriz binária Z, na qual pode ser definida a inércia principal total.

A inércia total é o percentual da variância que é explicada pela aplicação da Análise de Correspondência que decompõe a inércia total em dimensões para uma melhor explicação da variabilidade dos dados. O mapa perceptual que fornece a visualização das associações das variáveis e suas categorias é criado a partir de uma medida padronizada de associação gerada através dos valores de similaridades qui-quadrados, com essa medida de associação a análise de correspondência fornece uma medida de distância métrica e dimensões ortogonais, na qual as categorias das variáveis podem ser colocadas para explicar melhor a intensidade de associação (HAIR et al, 2009).

5. Resultados e discussões

Nesta seção serão apresentados os resultados referentes à construção e interpretação do indicador institucional e da sua análise espacial bem como da Análise de Correspondência.

5.1 Indicador Municipal

Para assegurar a adequação dos dados a Análise Fatorial são realizados os testes de esfericidade de Bartlett e Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). No primeiro teste rejeitou-se a hipótese nula de que as variáveis não são correlacionadas, indicando assim que os dados seriam adequados para a realização da AF. O teste KMO indicou uma alta proporção da variância dos dados comum entre as variáveis, com o valor de 0,903 (muito próximo a 1), o que sugere a formação de fator comum.

Adotando os critérios de autovalor e percentagem de variância, a análise fatorial permitiu a extração de 3 fatores das 26 variáveis originais (Tabela 1), obtendo um total de 81,09% de explicação da variância. Logo após, utiliza-se o método Varimax para rotacionar os fatores e facilitar a compreensão dos resultados. A tabela 2 apresenta a proporção de explicação da variância de cada um dos fatores extraídos, assim como a proporção acumulada do modelo.

Tabela 2 – Proporção de explicação da variância

Fator	Autovalor	Proporção	Proporção Acumulada
1	7,58115	0,2916	0,2916
2	7,07314	0,2720	0,5636
3	6,42978	0,2473	0,8109

Fonte: Elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa.

A tabela 3 apresenta as cargas fatoriais e as comunalidades, através desta pode-se visualizar a associação das variáveis com cada fator. As cargas fatoriais determinantes de cada fator estão destacadas em negrito. Todas as comunalidades estão acima de 0,5, que significa que mais da metade da variância da variável é reproduzida pelos fatores comuns.

O primeiro fator é composto por variáveis como Guarda municipal, Atividades exercidas pela guarda municipal: de proteção de bens, serviços e instalações do município; Patrulhamento ostensivo a pé, motorizado ou montado; Auxílio à polícia militar; Ronda escolar; Auxílio ao público; Serviços administrativos; Atividades de defesa civil. A proporção de variância explicada por este fator foi de cerca de 29% e seu coeficiente alpha foi de 0,9655.

Tabela 3 – Cargas Fatorias e Comunalidades, após a rotação ortogonal pelo método varimax

Variáveis	Cargas Fatoriais	Comunalidades

Fator 1	Fator 2	Fator 3

A1	0,3887	0,8601	-0,1092	0,9028
A2	0,2470	0,8442	-0,1111	0,7860
A4	0,1630	0,8179	0,1028	0,7062
A5	0,2181	0,8436	0,0069	0,7592
A7	0,3242	0,8345	-0,0516	0,8042
A9	0,2070	0,8767	0,0334	0,8126
A10	0,3038	0,8962	-0,0801	0,9019
A11	0,1760	0,8130	-0,0001	0,6919
A12	0,2342	0,7977	0,1125	0,7039
A40	0,9697	0,2176	0,0421	0,9894
A41	0,9528	0,2605	0,0438	0,9776
A42	0,9103	0,3009	-0,0009	0,9193
A44	0,9469	0,2402	0,0805	0,9608
A45	0,9452	0,2812	-0,0344	0,9737
A46	0,9377	0,3009	-0,0241	0,9703
A48	0,8618	0,3808	0,1080	0,8993
A49	0,9061	0,2966	0,0739	0,9145
A52	0,0546	0,0312	0,9618	0,9290
A55	-0,0994	-0,0001	0,7606	0,5883
A58	0,1783	-0,0330	0,7215	0,5534
A61	-0,0366	0,0088	0,7077	0,5023
A64	0,0592	-0,0240	0,9536	0,9135
A67	-0,0249	0,0084	0,9697	0,9410
A70	0,0661	0,0553	0,7911	0,6332
A73	0,0653	-0,0263	0,8665	0,7557
A79	-0,0165	-0,0445	0,7693	0,5940

Fonte: Elaboração própria a partir dos resultados da pesquisa

De acordo com a classe das variáveis que o origina foi denominado por “Segurança”. Apesar da Constituição Federal de 1988 não atribuir papel de protagonistas às prefeituras no que tange à segurança pública, o crescimento da violência e da criminalidade nas cidades expôs a obrigatoriedade de envolvimento das prefeituras com o controle e prevenção da violência. As prefeituras vêm triplicando seus gastos em segurança fundamentalmente através das guardas municipais (PERES, BUENO e TONELLI, 2016). Segundo Costa (2012) a insegurança pública e o crime organizado correspondem a um problema econômico, visto que, afetam o crescimento econômico, o investimento e a produtividade.

O segundo fator é formado pelas variáveis: Plano Diretor, O município está revendo ou elaborando Plano Diretor, Lei de parcelamento do solo, Lei de zoneamento ou equivalente, Existência de lei específica de Solo criado, Lei específica de Operação urbana consorciada, Lei específica de Estudo de impacto de vizinhança, O município possui legislação sobre zona e/ou área de interesse especial, Legislação sobre área e/ou zona especial de interesse social. As variáveis que constituem esse fator são relativas à legislação e instrumento de planejamento do município na questão territorial urbana, sendo nomeado como “Urbano”.

O fator abrange um conjunto de regras que orienta a política de desenvolvimento e ordena a expansão territorial urbana do município. Representando um total de 27% da variância explicada e apresentando um coeficiente alpha de 0, 8956. De acordo com a Constituição Federal, o município tem o dever de legislar sobre os assuntos de interesse local, seguindo a política urbana que tem por objetivo ordenar o pleno desenvolvimento das funções sociais da cidade e da propriedade urbana, de modo a evitar e corrigir as distorções do crescimento urbano e seus efeitos negativos sobre o meio ambiente (BRASIL, 2017).

O terceiro fator deriva-se das variáveis: Educação consórcio Intermunicipal, Saúde consórcio Intermunicipal, Assistência e Desenvolvimento Social consórcio Intermunicipal, Turismo consórcio Intermunicipal, Cultura consórcio Intermunicipal, Habitação consórcio Intermunicipal, Meio Ambiente consórcio Intermunicipal, Transporte consórcio Intermunicipal, Saneamento e/ou Manejo de Resíduos sólidos consórcio Intermunicipal.

As variáveis deste fator são relativas à existência de consórcios públicos intermunicipais, sendo intitulado de “Cooperação inter-regional”. O fator apresenta um total de aproximadamente 25% da variância explicada e seu coeficiente alpha possui o valor de 0,7727. Os consórcios públicos retratam a gestão associada de serviços públicos, representando a coordenação e a cooperação entre os entes federados. São articulações interinstitucionais, podendo ser realizado em nível municipal, estadual ou com a união.

Para Prates (2010) essa mesma Constituição com o movimento chamado de “transferências de competèncias” obrigou as prefeituras a buscarem novas formas de atender satisfatoriamente às demandas sociais. Assim os Consórcios Municipais passaram a se constituir como um importante instrumento de gestão pública no atendimento as demandas da sociedade no que tange ao desenvolvimento econômico, saúde, saneamento, meio ambiente, entre outros.

O indicador institucional busca representar as instituições dos municípios, quanto maior o valor do indicador significa que o município apresenta “melhores” instituições, e quanto menor o valor do indicador significa que “piores” são as instituições do município.

A Figura 3 demonstra a distribuição do Indicador Institucional no mapa de Minas Gerais. Essa distribuição é feita a partir de um mapa quantil, dividido em quatro categorias. Percebe-se, que diferentemente do mapa de distribuição do PIB per capita e do gasto total per capita (Figuras 1 e 2), não há concentração dos valores altos do indicador em poucas mesorregiões, em outros termos, visualiza-se uma dispersão desses valores por todo estado. Diante desta distribuição, surge o questionamento se os dados estão distribuídos aleatoriamente, ou não. Isto é, se o valor de uma variável de interesse em determinada região não depende ou depende do valor dessa variável nas regiões vizinhas.

Para a identificação de padrões espaciais (clusters), utiliza-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE). O valor calculado da estatística I de Moran é de 0,2041, sendo o valor esperado, que configura a aleatoriedade nos dados, de -0,0011737. Como o valor calculado de I se mostra maior do que o esperado, pode-se dizer que existe autocorrelação positiva.

Segundo Almeida (2012), a autocorrelação positiva indica similaridade entre os valores do atributo e da localização espacial desse atributo, ou seja, existe um padrão de concentração espacial. Embora as estatísticas com padrões globais apontem a tendência geral da dependência espacial, estas se resumem em um único valor obtido não revelando, portanto, padrões locais de associação espacial. Para obter informações mais específicas de cada localidade, utiliza-se os Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA). Os indicadores locais de associação espacial fornecem um valor específico para cada observação, resultando na identificação de “clusters” conjunto de objetos com valores de atributos semelhantes.

Figura 3 – Mapa de distribuição – Indicador Institucional

Baixo: 0 – 0,03603340; Médio baixo: 0,03603341 – 0,07912720 Médio alto: 0,07912721 – 0,20095940; Alto: 0,20095941 – 1

Fonte: Elaboração própria, utilizando o programa GeoDa.

Através da figura 4 é possível identificar os clusters locais, assim como sua classificação. Os cluster High-High (Alto-Alto) são formados por municípios com valor “alto” do indicador institucional, rodeado por municípios vizinhos também com valores “alto” para o indicador. Da mesma forma, os clusters Low-Low (Baixo-Baixo) são formados por municípios com valor “baixo” do indicador institucional, rodeado por municípios vizinhos também com valores “baixo”.

Figura 4 – Mapa Cluster LISA

Fonte: Elaboração própria, utilizando o programa GeoDa.

Os clusters High-High apresentam-se na região Metropolitana de Belo Horizonte e na região Triângulo Mineiro/ Alto Paranaíba. Estes clusters confirmam que melhores instituições influenciam em um maior crescimento econômico, visto que são regiões que apresentam um alto PIB per capita. A região do Norte de Minas também apresentou clusters High-High, apesar de ser uma região composta por municípios com baixos valores para o PIB per capita apresentou municípios com altos valores para o indicador institucional.5.3 Instituições e Crescimento

Na Figura 5 visualiza-se a análise de correspondência entre o indicador institucional, o PIB per capita e os gastos totais per capita dos municípios, isto é, verifica-se a distribuição das variáveis e as relações existentes entre elas. As variáveis, distribuídas em categorias “alto” e “baixo”, são representadas por pontos e a proximidade entre os pontos demonstra as associações entre as variáveis, ou seja, quanto mais próximos os pontos estiverem, maior será a associação entre as variáveis e quanto mais distantes menor a associação.

Figura 5 – Mapa Análise de Correspondência

Fonte: Elaboração própria, utilizando o programa Stata.

Verifica-se uma associação dos valores altos do indicador institucional e do PIB per capita, assim como uma associação de seus valores baixos incluindo também os valores baixos do gasto total per capita. A categoria “alto” da variável gasto total per capita não se associou com nenhum dos dois grupos mostrando, portanto, uma dissimilaridade. As dimensões 1 e 2 explicam, respectivamente, 43,4% e 36,3% da inércia principal total, apresentando um percentual acumulado de aproximadamente 80%, ou seja, cerca de 80% da variância dos dados é explicada pela aplicação da análise de correspondência.

É válido ressaltar que na média, valores “alto” para o indicador institucional estão associados a valores “alto” para o PIB per capita, assim como, valores “baixo” para o indicador se relacionam com valores “baixo” para o PIB per capita e para o gasto total per capita.

6. Considerações finais

Considerando a importância das instituições para o processo de crescimento econômico, o presente estudo teve como objetivo analisar a associação entre instituições e crescimento econômico para os municípios de Minas Gerais. Como representação das instituições, foi elaborado, através da Análise Fatorial, o indicador institucional para os municípios mineiros.

Como resultado, verifica-se municípios com altos valores para o indicador institucional localizados tanto em regiões com alto PIB per capita como em regiões com baixo PIB per capita. Entretanto, a Análise de Correspondência demonstra na média uma associação dos valores altos do indicador institucional com os valores altos do PIB per capita, assim como a associação dos valores baixos do indicador institucional, com os valores baixos do PIB per capita e do gasto total per capita.

Assim um melhor ambiente institucional ao aumentar a cooperação e reduzir conflitos, diminui a incerteza e os custo s de transação incentivando a atividade econômica e, consequentemente o crescimento econômico

Desse modo, uma sugestão para os municípios menos desenvolvidos seria promover melhorias no arcabouço institucional de forma a estimular o crescimento econômico e reduzir as desigualdades regionais que se observa no estado de Minas Gerais. Para os próximos trabalhos sugere-se uma da avaliação temporal do indicador institucional de forma a verificar a evolução desse instrumento ao longo do tempo.

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