Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2012 |
Autor(a) principal: |
Pereira, Jeronimo Rosário Tanan |
Orientador(a): |
Cordeiro Filho, José Bernardo |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/7428
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Resumo: |
Este trabalho tem por objetivo investigar as variáveis que explicam a rejeição pelo TCM das prestações de contas dos gestores públicos das prefeituras do estado da Bahia. O universo analisado são as prestações de contas dos 417 municípios da Bahia em 13 exercícios (1996 – 2008). A pesquisa utiliza-se da regressão logística como ferramenta para tratamento dos dados que se utilizou de uma variável binária como dependente - conta aprovada ou conta rejeitada - e 13 (treze) variáveis independentes de naturezas categórica e quantitativa. As Teorias de Agência, da Escolha Pública e dos Ciclos Políticos são abordadas para explicar comportamentos do gestor municipal em relação à sua obrigação de prestar contas e seus objetivos individuais. O modelo da regressão logística identificou seis variáveis com significância e que compõem o modelo logístico. Contribuem para aumentar a probabilidade de rejeição de contas pelo TCM/Ba as variáveis “ano eleitoral”, “mudança de gestor” e “resultado orçamentário”. As outras três variáveis apresentaram coeficientes que contribuem para a redução da probabilidade de rejeição. Estas foram de encontro a pressupostos das teorias discutidas neste trabalho. Três hipóteses foram refutadas e três confirmaram as teorias, com destaque para as hipóteses que confirmam o comportamento individualista e racional do agente político. O modelo da regressão logística é passível de utilização, porém com uma melhoria de apenas 5,3% para a predição de rejeição de contas, dada as variáveis, requer cuidado analítico e ponderações quanto aos resultados encontrados. |