O IMPACTO DAS TRANSFERÊNCIAS FEDERAIS SOBRE O DESEMPENHO DAS POLÍTICAS PÚBLICAS DE SAÚDE EM PERNAMBUCO
Bolsista: Anderson Henrique da Silva (UFPE) (
[email protected])
Orientador: Enivaldo Carvalho da Rocha
Resultados
Transferência per capita
Região de desenvolvimento
Média: 219,08
Desvio padrão: 150,56
VD: Índice de Desempenho de Saúde
- Variação: 0 a 1, quanto mais próxima de 1 melhor;
VI: Transferência federal de saúde per capita;
- Como foi calculada?
Descrição das variáveis
Criação do Índice de Desempenho de Saúde
KMO = .746
BTS < .000
Auto valor = 4.949
98,97%
Alfa de Cronbach: 0,997
V1 (Esperança ao nascer) (.975)
V2 (Sobrevivência aos 40 anos) (.990)
V3 (Sobrevivência aos 60 anos.)(.994)
V4 (Mortalidade infantil)(.995)
V5 (Mortalidade aos 5 anos); (.994)
IDS
Dados: Portal da Transparência e Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD);
Analise: SPSS (versão 22);
Coleta: Início em Dezembro/2014 e final em Fevereiro/2015;
Técnicas estatistas:
Análise fatorial;
Estatística descritiva;
Regressão Linear (MQO).
Desenho de Pesquisa
Políticas públicas hierarquizadas e descentralizadas podem reduzir problemas sociais (ARRETCHE, 1995);
Transferências federais tendem a:
(1) diminuir as assimetrias entre os entes (DUARTE et al, 2006);
(2) aumenta a capacidade decisória dos municípios e;
(3) maior accountability (ARRETCHE, 1995);
Marco teórico
Qual o impacto das transferências federais sobre o desempenho das políticas públicas de saúde em Pernambuco?
Hipótese: Mais recurso implica em uma melhor qualidade de saúde;
Objetivo: analisar a relação entre os gastos públicos e a qualidade das políticas de saúde;
Foco nas regiões de desenvolvimento de Pernambuco no período de 2004 a 2014.
Questão de Pesquisa
Anderson Henrique da Silva
Banco de dados disponível em: https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/KQCIOB
OBRIGADO!
Resultados
Desempenho de Saúde
Região de desenvolvimento
Média: 0,539
Desvio padrão: 0,165
Região de desenvolvimento
Diferença de médias
P-valor
Agreste meridional
0,216
0,000
Metropolitana
Sertão central
0,888
0,000
Sertão do Araripe
0,148
0,000
Sertão do São Francisco
0,101
0,000
Resultados
Desempenho de Saúde
A FACEPE pelo apoio institucional e financeiro;
A UFPE pela estrutura física ;
Ao grupo de Métodos de Pesquisa em Ciência Política (DCP/UFPE);
Aos professores Dra. Mariana Batista e Dr. Dalson Figueiredo, ambos do DCP-UFPE;
E ao meu orientador prof. Dr. Enivaldo Rocha (DCP/UFPE).
Agradecimentos
Analisar a qualidade da gestão dos municípios pernambucano;
Adoção de variáveis de controle;
Implementação de novas técnicas estatística;
Análise espacial de Pernambuco;
Publicar os resultados em periódicos científicos de alto impacto.
Promessas Futuras
Ausência de variáveis de controle;
Análise com dados agregados no tempo;
Problema de multicolinearidade;
Informações apenas para Pernambuco;
Limitações
Considerações Finais
Modelo de Regressão Linear possui explicação de 17 % e significância estatística (p-valor < 0,001).
Média:
R$ 219,08
Mínimo:
(SI)
R$ 186,40
Máximo:
(RMR)
R$ 279,85
Média:
0,589
Máximo:
(RMR)
0,835
Mínimo:
(AM)
0,106
Transferência per capita
IDS
Coeficientes não padronizados
B
Erro Padrão
p-valor
(Constante)
-0,608
0,040
0,000
Transferência per capita
0,003
0,000
0,000
R²
0,175
Resultados
Resultados
Região de desenvolvimento
Diferença de médias
P-valor
Agreste meridional
46,81
0,165
Metropolitana
Sertão central
58,13
0,262
Sertão do Araripe
54,55
0,275
Sertão do São Francisco
62,39
0,354
Transferência per capita
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4
1
Análise fatorial visa redução de dados em reduzir um numero de variáveis em fator.
objetivo da análise fatorial é gerar fatores/componentes não observados a partir das variáveis observadas.
Comunalidade: A correlação das variáveis com o componente.
(KMO) indica a proporção da variância atribuída a um fator/componente comum. Dessa forma, quanto mais perto de um, mais adequada é a aplicação da análise fatorial.
O teste de esfericidade de Bartlett (BTS) testa se variáveis são correlacionadas. Usualmente utiliza-se o nível de 5% de significância. Logo, quanto menor o p-valor do teste, maior a confiança em rejeitar a hipótese nula de que tem-se uma matriz identidade, ou seja, ausência de correlação.
Auto valor: Segundo a regra de Kraiser, informa quanta informação foi perdida. Quanto maior que 1 melhor.
Alfa de Cronbach: Vai medir a confiabilidade das variáveis dos componentes. Quanto mais próximo de 1 melhor.
5
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IPCA - Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo – IPCA - IBGE
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