Estudo da adesão de políticas públicas da área de infraestrutura por municípios brasileiros via análise de sobrevivência

Abstract

O presente estudo buscou analisar fatores que pudessem influenciar a adoção de políticas públicas da area de infraestrutura por 318 municípios brasileiros. Foram utilizadas tecnicas estatísticas de analise de sobrevivencia para estudar o tempo ate a adesao de duas políticas dessa area, sendo elas o Programa de Aceleracão do Crescimento - PAC (criado em 2007) e o Programa de Parcerias e Investimentos - PPI (criado em 2016). As variúveis explicativas foram selecionadas considerando a possível relacao entre a adoçao dessas políticas por um mesmo município. Durante o estudo foram ajustados os modelos de fragilidade compartilhada, de regressao parametrica bivariada e univariada. Considerando o ajuste do modelo de fragilidade compartilhada, fatores como PIB, percentual de orçamento discricionario empenhado, ideologia partidaria e anos eleitorais nacionais e municipais reduzem a probabilidade de adesaão aos programas de infraestrutura, enquanto o percentual de conflito em medidas provisórias tem efeito positivo sobre a adocao das políticas. Os resultados do modelo de regressao bivariado evidenciaram a ausencia de associaçao entre os tempos das políticas. O modelo univariado ajustado para a política PAC mostrou que o percentual de orçamento discricionírio empenhado e os anos eleitorais reduzem a probabilidade de adesao da política, e o modelo univariado para a política PPI apontou que o percentual de conflito em medidas provisorias aumenta as chances de adocão de um município ao programa enquanto o tempo de mandato do ministro e o ano eleitoral nacional reduzem as chances de adoçao. Por fim, a avaliacao do ajuste dos modelos por meio da anílise de resíduos de Cox-Snell indica que a adesao das políticas de infraestrutura e os fatores que a influenciam podem ser identificados e modelados por tecnicas que não consideram dependencia entre os tempos de um mesmo indivíduo, isto e, dentro os quatro modelos testados, os modelos univariados se adequaram de forma mais satisfatoria aos dados.