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Camila Flores Orth.pdf: 2246948 bytes, checksum: 8066e9a1d139e4e2b3ecd4e2ff6d1e61 (MD5) === Made available in DSpace on 2015-04-08T12:50:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012-08-24 === Nenhuma === A análise regional dos determinantes da corrupção faz com que elementos histórico-culturais e políticos sejam mais homogêneos, tornando os fatores socioeconômicos mais importantes. Assim, esta dissertação procurou determinar e analisar os fatores socioeconômicos da corrupção em nível municipal no Brasil. Para isso, utilizaram-se dados do Programa de Fiscalização de Recursos Federais a partir de Sorteios Públicos da Controladoria Geral da União (CGU) de municípios auditados entre 2006 e 2010. Para esta análise utiliza-se a avaliação por um modelo de regressão espacial. Os resultados obtidos através do estudo apontam para uma alta dependência espacial nos dados, indicando que, neste caso, o modelo de regressão espacial é o mais correto. Além disso, as variáveis mais significativas como determinantes da corrupção foram o número de beneficiários do Programa Bolsa Família (utilizada como proxy para pobreza), a taxa de analfabetismo de pessoas entre 7 e 14 anos e o valor do PIB da agricultura municipal, que apresentaram correlação positiva com o nível de irregularidades. Ainda, outras duas variáveis socioeconômicas apresentaram significância estatística em pelo menos um dos modelos testados, as despesas de investimento, com correlação negativa, e a parcela de mulheres entre 10 e 14 anos que tiveram filhos, com sinal positivo. === Regional analysis of the determinants of corruption makes historical, cultural and political factors more homogeneous, making socioeconomic factors as the most important. This dissertation aimed to determine and analyze the socioeconomic factors of corruption at the municipal level in Brazil. For this, it was used data from a anti-corruption program based on the random auditing of municipal government’s expenditure, called in portuguese Programa de Fiscalização de Recursos Federais a partir de Sorteios Públicos, implemented by the Controladoria Geral da União (CGU) of municipalities audited between 2006 and 2010. For this analysis we use the evaluation by a spatial regression model. The results obtained from the study show a high spatial dependence in the data, indicating that in this case, the spatial regression model is more indicated. Moreover, the most significant variables as determinants of corruption is poverty (measured by the number of beneficiaries of the Program Bolsa Família), the illiteracy rate of people between 7 and 14 years and the value of GDP of agriculture, which correlated positively with the level of corruption. Still, two other socioeconomic variables showed statistical significance in at least one of the models tested, the investment expenditure, with negative correlation, and the share of women between 10 and 14 years who had children, with a positive sign.
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