library(ggplot2)
library(readxl)
library(tidyverse)
library(dplyr)O impacto das Controladorias Estaduais no desempenho fiscal dos entes subnacionais
1 INTRODUÇÃO
O desenvolvimento econômico, assim como o bem estar da população de qualquer ente público, depende fortemente de uma efetiva condução das políticas púbicas, e, consequentemente, da gestão eficiente da estrutura do Estado. A literatura tem evidenciado ao longo do tempo que muitos dos desafios que a Administração Pública enfrenta na realização de suas atividades decorrem em grande parte do excesso de burocracia e da deficiência em seus processos. Paludo (2013).
Para combater nesse front, em busca do aprimoramento da gestão pública, gestores públicos têm adotado boas práticas administrativas provenientes do setor privado, adaptando os princípios da governança corporativa à realidade governamental, no afã de alcançar eficiência e resultados superiores, por meio da definição de processos, objetivos e responsabilidades, que permitam a melhoria da qualidade dos serviços prestados à população. Paludo (2013).
Uma dessas iniciativas, Segundo Suzart, Marcelino, and Rocha (2011), é a adoção do conceito de Controladoria, que possibilitou às entidades privadas a melhoria dos seus desempenhos futuros, através da sinalização de aspectos estratégicos para suas decisões, assim como da antecipação e resolução tempestiva de problemas, inovando a gestão com a aplicação de um modelo de informação contábil que rompe com a visão estática da contabilidade financeira, até então concentrada na mensuração do desempenho passado e no cumprimento das obrigações fiscais, para o desenvolvimento de uma contabilidade gerencial que promove, de forma mais eficiente, à identificação dos gargalos que impactam na condução da gestão da coisa pública.
Nesse sentido, de acordo com Dos Santos Costa, Silva, and De Paula (2020), a Controladoria Governamental surgiu no contexto da Administração Pública Brasileira, como o órgão responsável em proporcionar uma visão sistêmica da gestão, através da implementação de mecanismos e sistemas de informações gerenciais, que auxiliam os gestores públicos no cumprimento dos programas, metas e ações do governo, contribuindo para dar mais transparência na aplicação dos recursos provindos da arrecadação e das operações de crédito.
A Controladoria, nessa versão, tem a finalidade precípua de gerenciar todo o sistema de informações econômico-físico-financeiras, municiando os gestores das atividades-fim e meio, com a efetiva mensuração de resultados econômicos produzidos pelas atividades, criando um ambiente favorável à diminuição da assimetria informacional entre os gestores da coisa pública e a sociedade. Suzart, Marcelino, and Rocha (2011). Entretanto, os autores asseveram que, ainda que tenham surgido com a denominação de “Controladoria Geral” isso não significa dizer que há um modelo ou um conceito padronizado de controladoria no setor público.
1.1 Contexto Histórico
Em 2007 foi criado o Conselho Nacional dos Órgãos de Controle Interno - CONACI, uma associação de direito privado, sem fins lucrativos, tendo como objetivo fomentar a integração e o desenvolvimento dos órgãos de controle interno no cumprimento de suas missões institucionais. O CONACI tem como membros, os órgãos de controle interno de todo o país: União, Estados, Distrito Federal, capitais e munícipios. Em 2010, o referido Conselho emitiu diretrizes para o controle interno anexando à Proposta de Emenda à Constituição nº 45/2009, a qual reporta em seu conteúdo as quatro macrofunções de controle interno para o setor público: ouvidoria, controladoria, auditoria governamental e corregedoria.@conse2010diretrizes.
Estas diretrizes têm por objetivo padronizar e nortear a ação dos órgãos de Controle Interno no país. O documento representa a culminância de um processo coletivo de construção, fruto de um trabalho eminentemente técnico, passando a ser um referencial teórico para todos os Sistemas de Controle Interno (SCI) no Brasil, no que diz respeito à condução de suas estratégias de ação. As Diretrizes também objetivam estabelecer regras para a organização das atividades de Controle Interno, e com isso, corrigir distorções da prática jurídica e administrativa que, em geral, considera o controle interno como simples mecanismo de fiscalização a posteriori. Conselho Nacional dos Órgãos de Controle Interno dos Estados Brasileiros e do Distrito Federal (2009).
Dessa forma, a presente pesquisa busca analisar qual o impacto que o nível de maturidade dos órgãos centrais dos sistemas de controles internos, considerando a implementação das quatro macrofunções propostas pelo CONACI, provoca no desempenho fiscal dos Estados Brasileiros, mensurados a partir dos resultados apurados de três indicadores fiscais, ao longo dos anos considerados na pesquisa, que representarão a Solidez Fiscal desses entes subnacionais.
1.1.1 Contexto Estratégico
Para avaliar os impactos da implantação das quatro macrofunções nos órgãos centrais dos sistemas de controles internos dos estados sobre os desempenhos de suas respectivas políticas fiscais, serão utilizados dados obtidos a partir das métricas utilizadas para o cálculo dos três indicadores fiscais mencionados no primeiro capítulo: o índice de poupança corrente, o índice de endividamento, e os gastos com pessoal, em função da receita corrente líquida.
A poupança corrente é um indicador que revela a proporção da despesa de capital (investimentos ou amortização de dívida) que está sendo financiada com recursos correntes. Isso significa que ela mostra quanto, em caso de um eventual choque que resulte em uma queda de receitas correntes ou um aumento de despesas correntes, seria possível ajustar através da redução de investimentos ou do prolongamento do pagamento de dívidas para manter o equilíbrio fiscal. Em outras palavras, a poupança corrente reflete a capacidade do ente em lidar com mudanças imprevistas nas receitas e despesas correntes sem comprometer seu equilíbrio fiscal. Oliveira (2021).
Na ausência de uma poupança corrente significativa, independentemente de outros indicadores de equilíbrio orçamentário, a capacidade do ente em enfrentar choques econômicos ou financeiros fica limitada. Isso porque uma poupança corrente insuficiente indica uma menor margem de manobra para realizar ajustes em resposta a eventos inesperados. Assim, a ausência de uma poupança corrente robusta pode deixar o ente vulnerável a crises financeiras e dificuldades em manter sua estabilidade fiscal. Oliveira (2021).
A poupança corrente é expressa pela expressão:
Pc = (Rc – Dc) / Rc
Onde:
Pc: Poupança corrente;
Rc: Receitas correntes;
Dc: Despesas correntes;
O indicador de grau de endividamento, dado pela razão entre a dívida consolidada liquida e a receita corrente liquida, é o indicador que mensura a sustentabilidade a longo prazo da dívida pública.
O grau de endividamento pode ser expresso através da expressão:
GE = DCL / RCL
Onde:
GE: Grau de Endividamento;
DCL: Dívida Consolidada Líquida
RCL: Receita corrente líquida;
Já o terceiro indicador observado na pesquisa reflete uma imposição do limite aos gastos totais com pessoal que faz com que os administradores públicos permaneçam atentos, uma vez que além dos limites máximos previstos na Lei de Responsabilidade Fiscal – LRF, há ainda na lei dois dispositivos voltados ao controle de gastos com pessoal, os limites de alerta e o prudencial.
A verificação desses limites, por força da LRF, ocorre a cada quatro meses, e caso seja constatado que o limite legal foi ultrapassado, o artigo 23 da LRF impõe ao ente a eliminação de toda parcela excedente, sendo ao menos um terço no primeiro quadrimestre. A redução não ocorrendo conforme prevista na lei, e enquanto houver a parcela excedente, fica proibido ao ente em questão o recebimento de transferências voluntárias e garantias de outros entes, além das limitações na contratação de determinadas operações de crédito Franco (2019). Condições que impactam significativamente a Solidez Fiscal do ente subnacional.
Abaixo segue tabela demonstrativa das variáveis que serão abordadas na pesquisa e suas respectivas naturezas.
Tabela 01: Natureza das variáveis analisadas
| Variáveis | Descrição | Natureza | ||||
| PIB | Produto Interno Bruto dos estados da federação. | Controle | ||||
| PIB per capita | Divisão do PIB estadual pela População estadual. | Controle | ||||
| População | Estimativas de População estadual. | Controle | ||||
| Consumo de Energia | Consumo total de eletricidade em todos os setores somado ao consumo de combustíveis nos setores industrial, energético, agropecuário, comercial, público e de transportes. | Controle | ||||
| Despesa Orçamentária | Total do dispêndio realizado pelo Estado | Controle | ||||
| Macrofunções (Auditoria, Controladoria, Correição e Ouvidoria) | Áreas de atuação recomendadas pelo CONACI para implantação nas Controladorias Gerais do País. | Independente | ||||
| Poupança Corrente | Capacidade do governo de financiar suas despesas correntes sem recorrer a empréstimos adicionais para cobrir o serviço da dívida. | Dependente | ||||
| Gastos de Pessoal em (%) da RCL | Relação que denota quanto da Receita Corrente Líquida (RCL) está comprometida com o pagamento de despesas de pessoal. | Dependente | ||||
| Grau de Endividamento | Mensura a sustentabilidade fiscal e o risco de crédito de um governo. | Dependente | ||||
Elaborada pelo Pesquisador.
1.2 Metodologia
O método empregado neste trabalho consistirá em um levantamento dos dados empíricos, caracterizando a Solidez Fiscal dos entes subnacionais. O painel de dados estaduais tratados e de controle, será composto pelos estados que registram o grau de implantação das quatro macrofunções de controle interno nos respectivos órgãos centrais dos sistemas estaduais de controles internos, denotados para o período de 2008 a 2022.
Os efeitos da implantação dessas quatro macrofunções, no âmbito dos órgãos centrais dos sistemas de controles internos estaduais, sobre a Solidez Fiscal dos respectivos estados serão estimados usando a abordagem Sintética de Diferença em Diferenças (SynthDiD), para múltiplos períodos. Arkhangelsky et al. (2021)
A implementação das macrofunções em análise vem ocorrendo de forma gradual e permanente nos órgãos centrais de controles internos dos estados desde 2010, gerando um fator de heterogeneidade que não é acomodado de maneira adequada pelo modelo de regressão em painel de dados com efeitos fixos para projetos tradicionais de DiD.
Para contornar os problemas de heterogeneidade provenientes da implantação gradual das quatro macrofunções nos órgãos centrais dos sistemas de controles internos dos estados, será adotada a estratégia econométrica proposta por Arkhangelsky et al. (2021) que permite incorporar ponderações tanto nos períodos pré-tratamento quanto nas unidades transversais, na construção de um contrafactual sintético para a estimação causal.
Essa abordagem permite maior heterogeneidade nos resultados e é sugerida para aprimorar a precisão do estimador. Desta forma, O SynthDiD é uma versão generalizada do Método de Controle Sintético (SCM) e DiD (Diferença em Differenças) que combina as vantagens de ambos os métodos. E permite inferência causal com grandes painéis, mesmo com um curto período de pré-tratamento.
Já a versão Escalonada do Método Sintético de Diferença em Diferenças (Synthetic Difference in Differences with Staggered Adoption), a qual se adequa melhor às características da presente pesquisa, é uma adaptação do método SynthDiD utilizada para avaliar o impacto causal de uma intervenção ou política que é implementada em diferentes momentos em diferentes unidades (por exemplo, estados, países, empresas) ao longo do tempo.
Nessa abordagem, o SCM é utilizado para criar um grupo de controle sintético que seja comparável à unidade tratada antes da implementação da intervenção, enquanto o DiD compara as mudanças médias na variável de interesse entre um grupo de tratamento e um grupo de controle antes e depois da intervenção.
No SynthDiD, o grupo de controle sintético é construído levando em conta a adoção escalonada da intervenção ao longo do tempo. Isso significa que para cada ponto no tempo em que uma unidade específica recebe o tratamento, um grupo de controle sintético correspondente é criado para essa mesma época. Isso permite capturar adequadamente os efeitos temporais da intervenção em diferentes momentos para diferentes unidades.
De forma assemelhada ao DiD escalonado, a análise do modelo consiste em comparar as mudanças médias na variável de interesse entre a unidade tratada e seu grupo de controle sintético ao longo do tempo, permitindo assim estimar o impacto causal da intervenção.
E similarmente ao SCM, o SynthDiD utiliza dados pré-tratamento das unidades de controle para criar um grupo de controle sintético para a média dos resultados das unidades tratadas, sem depender fortemente da suposição de tendências paralelas para identificação.
Em síntese, o SynthDiD é uma metodologia poderosa para avaliar os efeitos causais de intervenções escalonadas ao longo do tempo, combinando as vantagens do SCM e do DiD. Ele é particularmente útil quando a implementação da intervenção não é simultânea em todas as unidades, mas é escalonada ao longo de períodos de tempo diferentes. Assim como o DiD, o SynthDiD é insensível a deslocamentos nos resultados ao nível da unidade e permite inferência com grandes painéis, mesmo quando o período pré-tratamento é curto. Berman and Israeli (2022).
1.2.1 Coleta de Dados
Para o período que vai de 2008 a 2023 os valores das variáveis que compõem os indicadores fiscais dos estados serão extraídos a partir do Portal Tesouro Transparente do Governo Federal, e de uma monografia apresentada à Universidade de Rio Verde, que aborda especificamente a questão das despesas de pessoal nos estados brasileiros no período de 2008 a 2018.
Para as variáveis de controle, que são aquelas que podem influenciar a variável dependente (a solidez fiscal dos estados) e que não estão diretamente relacionadas às variáveis independentes de interesse (as macrofunções de controle interno), serão utilizadas o Produto Interno Bruto – PIB, o PIB per capita, a População, o Consumo de Energia e a Despesa Orçamentária dos entes subnacionais, para cada um dos anos considerados na pesquisa. Esses dados serão extraídos de repositórios do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE e do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – IPEA.
Os estados da federação onde as quatro macrofunções vem sendo paulatinamente implantadas nos seus respectivos órgãos centrais dos sistemas de controles internos formam o grupo de tratamento. Os dados referentes aos status de implantação das macrofunções serão obtidos a partir da aplicação de um questionário, e de consultas aos portais das Controladorias Estaduais, o que possibilitará o mapeamento e o conhecimento da ordem cronológica de implantação das macrofunções nas controladorias, ao longo do período pesquisado.
Essas informações serão também confrontadas com dados a respeito dos normativos legais que evidenciam a implementação dessas macrofunções no âmbito dos órgãos centrais de controles internos dos estados, a fim de assegurar que as respostas aos questionários, bem como as informações coletadas nos portais das Controladorias Gerais, estejam de fato legalmente previstas nas competências dos entes e em estreita sintonia com as diretrizes do CONACI.
1.2.2 Análise dos Dados
1.2.2.1 Pacotes Utilizados
1.2.2.2 Carregamento dos Dados
setwd("C:/Users/user/Documents/AULAS_PROF_VINICIUS/TRABALHO_FINAL/")
Macrofuncoes_2009 <- data.frame(readxl::read_excel(
"dados/BASE_DADOS_TESTES.xlsx",
skip = 0
)) 1.2.2.3 Estrutura dos Dados
str(Macrofuncoes_2009)'data.frame': 351 obs. of 13 variables:
$ UF : chr "11" "11" "11" "11" ...
$ Ano : chr "2009" "2010" "2011" "2012" ...
$ PIB..em.Mil. : num 19725010 23907887 27574714 30112720 31121413 ...
$ Despesa_Orçamentaria : num 4.44e+09 4.55e+09 5.44e+09 5.92e+09 6.48e+09 ...
$ Cons_Energia : num 1913755 2184581 2377847 2826148 2930424 ...
$ Populacao : num 1503928 1562409 1576455 1590011 1728214 ...
$ Receita_Corrente : num 4.40e+09 5.09e+09 6.16e+09 6.45e+09 6.58e+09 ...
$ Desp_Corrente : num 3.54e+09 3.96e+09 4.73e+09 5.31e+09 5.57e+09 ...
$ Endividamento : num 0.53 0.54 0.5 0.45 0.62 0.62 0.61 0.5 0.48 0.47 ...
$ MACROFUNÇÃO_AUDITORIA : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ MACROFUNÇÃO_CONTROLADORIA: num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ MACROFUNÇÃO_OUVIDORIA : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ MACROFUNÇÃO_CORREIÇÃO : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...colSums(is.na(Macrofuncoes_2009)) UF Ano PIB..em.Mil.
0 0 0
Despesa_Orçamentaria Cons_Energia Populacao
0 0 0
Receita_Corrente Desp_Corrente Endividamento
0 0 0
MACROFUNÇÃO_AUDITORIA MACROFUNÇÃO_CONTROLADORIA MACROFUNÇÃO_OUVIDORIA
0 0 0
MACROFUNÇÃO_CORREIÇÃO
0 summary(Macrofuncoes_2009) UF Ano PIB..em.Mil. Despesa_Orçamentaria
Length:351 Length:351 Min. :5.672e+06 Min. :0.000e+00
Class :character Class :character 1st Qu.:4.121e+07 1st Qu.:8.093e+09
Mode :character Mode :character Median :9.871e+07 Median :1.457e+10
Mean :2.205e+08 Mean :2.851e+10
3rd Qu.:2.240e+08 3rd Qu.:2.835e+10
Max. :2.720e+09 Max. :2.992e+11
Cons_Energia Populacao Receita_Corrente Desp_Corrente
Min. : 491253 Min. : 421499 Min. :2.047e+09 Min. :0.000e+00
1st Qu.: 3795118 1st Qu.: 2649884 1st Qu.:8.922e+09 1st Qu.:7.049e+09
Median : 7037798 Median : 3943885 Median :1.623e+10 Median :1.278e+10
Mean : 16934045 Mean : 7504925 Mean :2.856e+10 Mean :2.563e+10
3rd Qu.: 20626428 3rd Qu.: 9197826 3rd Qu.:3.082e+10 3rd Qu.:2.593e+10
Max. :137268117 Max. :46649132 Max. :2.729e+11 Max. :2.639e+11
Endividamento MACROFUNÇÃO_AUDITORIA MACROFUNÇÃO_CONTROLADORIA
Min. :-0.2000 Min. :0.0000 Min. :0.0000
1st Qu.: 0.2800 1st Qu.:1.0000 1st Qu.:1.0000
Median : 0.4700 Median :1.0000 Median :1.0000
Mean : 0.6749 Mean :0.8803 Mean :0.8519
3rd Qu.: 0.7600 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000
Max. : 3.2000 Max. :1.0000 Max. :1.0000
MACROFUNÇÃO_OUVIDORIA MACROFUNÇÃO_CORREIÇÃO
Min. :0.0000 Min. :0.0000
1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000
Median :0.0000 Median :0.0000
Mean :0.4644 Mean :0.4046
3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000
Max. :1.0000 Max. :1.0000 1.3 Resultados a partir da coleta dos dados
library(ggplot2)Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3ggplot(Macrofuncoes_2009, aes(x = MACROFUNÇÃO_AUDITORIA)) + geom_bar()
Percebe-se que a macrofunção auditoria é a função mais presente nas Controladorias Estaduais, ao longo do período abordado na pesquisa.
library(ggplot2)
ggplot(Macrofuncoes_2009, aes(x = MACROFUNÇÃO_CONTROLADORIA)) + geom_bar()
A macrofunção controladoria segue de perto o nível de implementação apresentado pela macrofunção auditoria nas Controladorias Estaduais, apontando para uma prevalência dessas duas macrofunções como características marcantes nessas entidades.
library(ggplot2)
ggplot(Macrofuncoes_2009, aes(x = MACROFUNÇÃO_OUVIDORIA)) + geom_bar()
Com relação a macrofunção ouvidoria, observa-se quase um empate entre os status implementado e não implementado, apontando para um cenário de possibilidade de melhor observação dos efeitos que a implantação dessa macrofunção podem causar no desempenho fiscal dos estados que a implementaram ao longo do período de estudo considerado.
library(ggplot2)
ggplot(Macrofuncoes_2009, aes(x = MACROFUNÇÃO_CORREIÇÃO)) + geom_bar()
A macrofunção correição é a que apresenta o menor nível de implementação. Ela pode ser observada como implementada, ao longo do período da coleta de dados, em cerca de dois terços das Controladorias Estaduais consideradas na pesquisa.
1.3.1 Alterando a Base dos Dados
Para tratar melhor a questão da observação da relação causa/efeito da implementação das macrofunções, foram inseridas mais duas variávei de controle, a poupança corrente e o PIB per capita, para tentar capturar de forma mais efetiva os efeitos da implantação no desempenho fiscal dos entes subnacionais.
library(tidyverse)Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.3Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.4
✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
✔ lubridate 1.9.3 ✔ tibble 3.2.1
✔ purrr 1.0.2 ✔ tidyr 1.3.0
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(dplyr)
Macrofuncoes_2009 <- Macrofuncoes_2009 %>%
mutate(PIB_PC = PIB..em.Mil. / Populacao) %>%
relocate(PIB_PC, .after = Populacao)library(tidyverse)
library(dplyr)
Macrofuncoes_2009 <- Macrofuncoes_2009 %>%
mutate(Poup_Corr = (Receita_Corrente - Desp_Corrente) / Receita_Corrente) %>%
relocate(Poup_Corr, .after = Desp_Corrente)glimpse(Macrofuncoes_2009)Rows: 351
Columns: 15
$ UF <chr> "11", "11", "11", "11", "11", "11", "11", "1…
$ Ano <chr> "2009", "2010", "2011", "2012", "2013", "201…
$ PIB..em.Mil. <dbl> 19725010, 23907887, 27574714, 30112720, 3112…
$ Despesa_Orçamentaria <dbl> 4441174343, 4550810077, 5438780062, 59206403…
$ Cons_Energia <dbl> 1913755.0, 2184581.0, 2377847.0, 2826148.0, …
$ Populacao <dbl> 1503928, 1562409, 1576455, 1590011, 1728214,…
$ PIB_PC <dbl> 13.11566, 15.30194, 17.49160, 18.93869, 18.0…
$ Receita_Corrente <dbl> 4398708031, 5087412700, 6160453354, 64458326…
$ Desp_Corrente <dbl> 3539151903, 3961348023, 4732333164, 53132897…
$ Poup_Corr <dbl> 0.19541104, 0.22134329, 0.23182063, 0.175701…
$ Endividamento <dbl> 0.53, 0.54, 0.50, 0.45, 0.62, 0.62, 0.61, 0.…
$ MACROFUNÇÃO_AUDITORIA <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
$ MACROFUNÇÃO_CONTROLADORIA <dbl> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,…
$ MACROFUNÇÃO_OUVIDORIA <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
$ MACROFUNÇÃO_CORREIÇÃO <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…1.3.2 Distribuição dos Histogramas das Variáveis de Controle
PIB_em_Mil <- Macrofuncoes_2009$PIB..em.Mil.
hist(PIB_em_Mil, main="", col="cadetblue", prob=TRUE, xlab="PIB em Mil", breaks=30)
curve(expr=dnorm(x,mean=mean(PIB_em_Mil),sd=sd(PIB_em_Mil)),col="red",add= TRUE, lwd=2)
abline(v = mean(PIB_em_Mil, na.rm = TRUE), col = "orange", lwd = 1, lty = "dashed")
DESP_ORCA <- Macrofuncoes_2009$Despesa_Orçamentaria
hist(DESP_ORCA, main="", col="cadetblue", prob=TRUE, xlab="DESP_ORCA", breaks=30)
curve(expr=dnorm(x,mean=mean(DESP_ORCA),sd=sd(DESP_ORCA)),col="red",add= TRUE, lwd=2)
abline(v = mean(DESP_ORCA, na.rm = TRUE), col = "orange", lwd = 1, lty = "dashed")
CONS_ENER <- Macrofuncoes_2009$Cons_Energia
hist(CONS_ENER, main="", col="cadetblue", prob=TRUE, xlab="CONS_ENER", breaks=30)
curve(expr=dnorm(x,mean=mean(CONS_ENER),sd=sd(CONS_ENER)),col="red",add= TRUE, lwd=2)
abline(v = mean(CONS_ENER, na.rm = TRUE), col = "orange", lwd = 1, lty = "dashed")
PIB_PC <- Macrofuncoes_2009$PIB_PC
hist(PIB_PC, main="", col="cadetblue", prob=TRUE, xlab="PIB_PC", breaks=30)
curve(expr=dnorm(x,mean=mean(PIB_PC),sd=sd(PIB_PC)),col="red",add= TRUE, lwd=2)
abline(v = mean(PIB_PC, na.rm = TRUE), col = "orange", lwd = 1, lty = "dashed")
A partir da análise dos histrogramas acima percebe-se que as variáveis adotadas como de controle apresentam:
Concentração de Dados: A maior parte dos dados está concentrada na parte esquerda do histograma, com a frequência diminuindo conforme se movem para a direita.
Cauda Longa à Direita: A presença de uma cauda longa à direita sugere que há uma pequena quantidade de valores muito grandes comparados ao resto dos dados. Esses valores são os outliers que influenciam a assimetria.
Moda < Mediana < Média: A moda (valor mais frequente) é menor do que a mediana e a média. Isso indica que a maioria dos dados está concentrada em valores menores.
Média Maior que Mediana: Em distribuições assimétricas positivas, a média é tipicamente maior do que a mediana. Isso ocorre porque os valores extremos na cauda puxam a média para cima.
1.4 Discussão
Em pesquisa realizada em 2016, os dados coletados evidenciaram um processo isomórfico incompleto, posto que não ficou comprovada a integral absorção das quatro macrofunções de controle nas atuações dos órgãos centrais de controle interno dos estados do nordeste, evidenciando somente as funções de auditoria e de controladoria como sintonizadas, em uma claro tendência de homogeneização em todos os órgãos de controle consultados na pesquisa. Ressalta-se que, àquele ano, os órgãos centrais de controle interno do Ceará e Pernambuco foram os que mais demonstraram forte convergência às quatro macrofunções do CONACI. Souto and Araujo (2016).
Uma outra constatação da pesquisa, apontada por Souto and Araujo (2016), reside no fato de que no marco legal das instituições pesquisadas, em sua maioria, há apenas a previsão legal das funções constitucionais de controle interno e não as funções propostas pelo CONACI. Somente o Estado de Pernambuco possuía as quatro macrofunções do CONACI expressas em lei.
Nessa perspectiva, espera-se que o resultado da presente pesquisa produza subsídios importantes para entender, em um primeiro momento, se a incorporação das macrofunções de controladoria, auditoria, ouvidoria e correição, nos órgãos centrais dos sistemas de controles internos dos estados da federação, tem promovido uma melhora na governança dessas Administrações a ponto de influenciar positivamente nos desempenhos fiscais dos seus respectivos estados.
Essa melhoria do desempenho fiscal dos entes subnacionais, mensurada a partir dos resultados apurados para o índice de poupança corrente, o índice de endividamento, e os gastos com pessoal, em função da receita corrente líquida, possibilita uma maior liquidez nas finanças públicas estaduais, dando condição a essas entidades de tomar empréstimos, afiançados pela União, proporcionando o alcance de melhores resultados socioeconômicos, a partir de uma maior disponibilidade de recursos para investimentos destinados a suprir as crescentes necessidades públicas.
2 CONCLUSÃO
Em uma última análise os resultados da pesquisa poderão apontar para uma confirmação ou desmistificação de uma relação causal entre a incorporação das macrofunções de controladoria, auditoria, ouvidoria e correição, nos órgãos centrais dos sistemas de controles internos dos estados da federação, e seus desempenhos fiscais, o que poderá reforçar a proposta de implantação isomórfica dessas macrofunções defendida pelo CONACI, ou ainda apontar para uma ausência de relação causal, o que colocaria em questão a efetividade da promoção dessa mesma estratégia.
Os resultados da pesquisa podem ainda apontar para quais macrofunções impactam de forma mais significativa no desempenho fiscal dos estados, levando a uma nova estratégia de implantação dessas macrofunções nas Controladorias Gerais dos estados da federação, proporcionando uma maior efetividade com relação a definição de uma ordem de priorização no processo de implantação, ou até mesmo uma análise crítica de algumas dessas macrofunções, no que diz respeito às irrelevâncias dos seus impactos nas trajetórias dos desempenhos fiscais dos estados.
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