Efecto de la dependencia espacial y
la gobernanza sobre la eficacia de las políticas públicas en los municipios brasileños

Effect of Space Dependence and Governance on the Effectiveness
of Public Policies in Brazilian Municipalities

Jaqueline Cavalari Sales sales@ufpr.br 1

Marcos Wagner Da Fonseca mwfonseca@ufpr.br 1

1 Universidade Federal do Paraná

ISSN: 1130-2887 - eISSN: 2340-4396

DOI: https://doi.org/10.14201/alh.26655

Envío: 2021-06-07

Aceptado: 2021-11-11

First View: 2022-04-30

Publicación: 2022-04-30

RESUMEN: El objetivo de este trabajo es analizar la relación entre la gobernanza y la eficacia de las políticas públicas en los municipios brasileños, teniendo en consideración la tasa de mortalidad en la niñez, la tasa de homicidios, el índice de pobreza y los efectos de la interacción espacial entre los municipios brasileños. Los modelos de regresión espacial han mostrado que existen externalidades y que la gobernanza local tiene un impacto estadísticamente significativo y negativo en los indicadores citados.

Palabras clave: gobernanza; políticas públicas; dependencia espacial; municipios brasileños; federalismo

ABSTRACT: The objective of this study is to analyze the relationship between governance and the efficacy of public policies in Brazilian municipalities, considering the Child Mortality Rate, the Homicide Rate, the Poverty Ratio and the effects of spatial interaction between Brazilian municipalities. Spatial regression models have shown that there are spillover effects and that local governance has a negative and statistically significant impact on these indicators.

Keywords: Governance; Public Policy; Spatial Dependence; Brazilian Municipalities; Federalism

I. INTRODUCCIÓN

Diversos autores han realizado investigaciones sobre gobernanza y políticas públicas en diferentes áreas y países (Almeida y Almeida, 2018; Biadgilign et al., 2019; Cavalcante, 2012; Coêlho y Fernandes, 2017; Lotta y Vaz, 2015). En términos generales, los estudios muestran que la gobernanza favorece la implementación y la articulación de políticas públicas y ejerce una influencia en el ciclo de las políticas públicas desde el proceso de diagnóstico del problema hasta la implementación y la evaluación de las medidas. A través de sus mecanismos de participación política, transparencia y rendición de cuentas, la gobernanza debe necesariamente reflejar las capacidades del Estado para la implementación y coordinación de políticas públicas (Filgueiras, 2018). En este contexto, la literatura sobre el tema destaca diferentes modelos de gobernanza, entre los que se encuentran la gobernanza jerárquica o centralizada, la gobernanza descentralizada, la gobernanza público-privada, la gobernanza interactiva y la autogobernanza.

En el mundo real, de cualquier modo, hay una tendencia hacia los modelos híbridos de gobernanza, que entrelazan de manera compleja diferentes formas y criterios (Lange et al., 2019; Lotta y Vaz, 2015; Nederhand et al., 2019; Swe y Lim, 2019). De acuerdo con Frey (2000), definir qué es un buen gobierno y cuál es el mejor tipo de Estado, teniendo en cuenta la felicidad de los ciudadanos, es una preocupación de los teóricos desde los tiempos de Platón y Sócrates. Por lo tanto, es necesario destacar la importancia del poder local, que, desde la época imperial de Brasil, «ha sido una célula estatal de crucial importancia para el desarrollo patrio» (Corralo, 2006, p. 256, traducción nuestra). Esta valoración del municipio no ha sido un movimiento típico de Brasil, pero ha estado presente en la mayoría de las democracias occidentales (Almeida y Carneiro, 2003).

Con la creciente descentralización de competencias y atribuciones a los municipios, ha aumentado el interés en el debate sobre la construcción y el uso de indicadores para evaluar la eficacia de las políticas públicas y de las prácticas de gobernanza adoptadas por el poder local (Santos, 2001), teniendo en consideración las externalidades en la comunidad, que serán analizadas en este estudio a través del uso de modelos de regresión espacial. Así pues, la pregunta de investigación que orienta este trabajo es la siguiente: ¿cómo impactan la gobernanza y la dependencia espacial en la eficacia de las políticas públicas de acceso a los servicios sanitarios y combate a la delincuencia y la pobreza en los municipios brasileños? El objetivo general es analizar la relación entre la gobernanza local y la eficacia de las políticas públicas, teniendo en consideración la tasa de mortalidad en la niñez, la tasa de homicidios, el índice de pobreza y los efectos de la interacción espacial entre los municipios brasileños.

La investigación es importante y relevante debido a su enfoque distinto a los que generalmente se encuentran en la literatura sobre el tema. En este ámbito, son menos frecuentes los estudios basados en un enfoque cuantitativo, de alcance geográfico nacional y que incorporen los efectos de la interacción espacial entre los municipios, que constituyen el brazo de la Administración pública más cercano al ciudadano y, por lo tanto, cuentan con una mayor capacidad de comprensión de sus necesidades. De esta manera, el asunto se analiza más en profundidad, aportando una nueva contribución teórica y empírica que mide y discute no solamente los impactos de la gobernanza en el ámbito local, sino también los efectos de la dependencia espacial en la eficacia de las políticas públicas brasileñas. Las buenas prácticas de gobernanza tienen un impacto significativo en la reducción de las desigualdades socioeconómicas del país (Cavalcante, 2012; Coêlho y Fernandes, 2017), pero también debemos considerar la dependencia espacial al ponderar este impacto.

II. MARCO TEÓRICO/EMPÍRICO

II.1. Gobernanza pública

Bresser-Pereira (1998) explica que un Gobierno puede tener apoyo político para gobernar y aun así gobernar mal debido a la falta de capacidad de gobernanza. De acuerdo con el autor, la gobernanza está relacionada con las condiciones administrativas y financieras del Estado para transformar sus decisiones en acciones. Un Estado en crisis fiscal, sin capacidad de inversión, incapaz de mantener en funcionamiento o promover nuevas políticas públicas es un Estado inmovilizado. Este concepto de gobernanza pertenece a Frischtak y Atiyas (1996), que declaran, de manera resumida, que es posible entender la gobernanza como la capacidad del Gobierno de concebir y proponer una agenda política que sea inteligible y significativa para la sociedad, aliada a su capacidad para gestionar los recursos políticos, administrativos y financieros para su implementación, seguimiento y evaluación.

Según Peters y Pierre (1998), la literatura científica sobre el tema muestra que el debate sobre los tipos de gobernanza se ha visto fomentado, en gran medida, por el modelo administrativo amparado por la Nueva Gestión Pública (NPM, por sus siglas en inglés), a pesar de que también existen algunas diferencias significativas. Para los autores, la NPM sigue líneas generales, incorpora estrategias y objetivos administrativos del sector privado y no considera las particularidades locales de la cultura política y social del servicio público. Mientras que la gobernanza da menos énfasis a la competencia dentro del propio sector público, por ejemplo, prioriza la combinación de recursos públicos y privados para la producción y distribución de bienes y servicios, asegurando al Estado un papel de liderazgo. Del mismo modo, la gobernanza se centra en el proceso y no necesariamente en los resultados, de manera que se preocupa más por la formación de coaliciones entre el Estado y otras entidades en la formulación e implementación de políticas públicas.

Según Filgueiras (2018), la gobernanza debe trascender la cuestión administrativa de eficiencia y eficacia, defendida por la NPM, y valorar la legitimidad de la acción estatal, así como la calidad y la equidad de los servicios públicos. Ese cambio de enfoque influye en el desempeño de los indicadores de políticas públicas, que aportan una dimensión empírica a la desigualdad y la exclusión social, que a su vez impiden al ciudadano ejercer plenamente sus libertades y participar activamente en la vida comunitaria (Sen, 2010). De esta forma, la buena gobernanza debe orientarse por los principios básicos de transparencia, integridad y rendición de cuentas.

De acuerdo con Peters (2018), la buena gobernanza exige la evaluación del desempeño y la responsabilización por malas prácticas e irregularidades importantes, además de la gestión de riesgos para no impedir la innovación. Las medidas administrativas deben ser transparentes y deben permitir la contraargumentación de los ciudadanos. Debe promoverse el Estado de derecho, puesto que es esencial preservar los derechos de individuos y empresas ante sesgos del Gobierno. Así, la cuestión va mucho más allá del control y establecimiento de reglas para la mínima intervención estatal; trata más bien sobre la eficacia de la distribución de servicios públicos a la sociedad y la necesidad de coordinación e integración entre las diferentes entidades federativas. En este sentido, el índice de gobernanza municipal del Consejo Federal de Administración (IGM-CFA) es una medida de evaluación de la gobernanza pública en los municipios brasileños (Tabla 1), que busca reconocer, registrar y diseminar las buenas prácticas locales, además de promover el debate público sobre la importancia de la gestión municipal para el desarrollo socioeconómico del país.

Tabla 1. COMPOSICIÓN DE LAS DIMENSIONES FINANZAS
Y GESTIÓN DEL IGM-CFA

	Indicador	Variable	Objetivo de la medición de la variable	Forma de cálculo
Dimensión Finanzas	Fiscal	Ingresos propios	Medir la capacidad para generar ingresos propios del municipio	Ingresos propios dividido entre los ingresos totales del municipio
		Inversiones	Medir la capacidad de inversión del municipio	Inversiones dividido entre el presupuesto total del municipio
		Liquidez	Medir la capacidad de pago de las obligaciones del municipio	Caja menos importe a pagar dividido entre el presupuesto total del municipio
		Gasto con personal	Medir el nivel de gastos con el personal del municipio	Gastos con personal dividido entre el presupuesto total del municipio
		Coste de la deuda	Medir el compromiso del presupuesto con los costes de la deuda	Intereses y amortizaciones dividido entre el presupuesto bruto del municipio
	Inversiones per cápita	Gastos per cápita en sanidad	Medir el grado de inversión del Gobierno en sanidad pública	Gastos en sanidad dividido entre la población
		Gastos per cápita en educación	Medir el grado de inversión del Gobierno en educación	Gastos en educación dividido entre la población
Dimensión Gestión	Coste del poder legislativo	Gasto per cápita en el poder legislativo	Medir el gasto del municipio en el poder legislativo	Gastos destinados a la cuenta del poder legislativo dividido entre la población
	Equilibrio de la Seguridad Social	Indicador de situación de la Seguridad Social (ISP, por sus siglas en portugués)	Medir la adecuación y sostenibilidad financiera del sistema de Seguridad Social municipal	Nota obtenida por el ISP conforme a los criterios de la metodología
	Planificación	Planificación del gasto	Medir la adecuación de la planificación de gastos del municipio	Importe a liquidar dividido entre el gasto total del municipio
		Captación de recursos	Evaluar la capacidad de captación de recursos del municipio	Recursos captados en convenio dividido entre el ingreso corriente total del municipio
		Ley General de la Micro y Pequeña Empresa (MPE)	Medir la implementación de la ley de incentivo a la MPE en los municipios	Número de artículos de la ley implementados dividido entre el total de artículos
	Colaboradores	Funcionarios per cápita	Verificar la proporción de funcionarios de la Administración pública directa e indirecta en la población del municipio	Total de colaboradores en la Administración directa e indirecta dividido por la población
		Personal eventual per cápita	Verificar la proporción del personal eventual en el total de funcionarios de la Administración pública directa e indirecta	Total del personal eventual sin vínculo en la Administración directa e indirecta dividido por el total de colaboradores
Dimensión Gestión	Calidad de la inversión	Calidad de la inversión en educación	Evaluar los gastos y los resultados obtenidos en educación	Coste-beneficio de los gastos per cápita en educación en relación con los resultados en educación medidos por el IGM
		Calidad de la inversión en sanidad	Evaluar los gastos y los resultados obtenidos en sanidad	Coste-beneficio de los gastos per cápita en sanidad en relación con los resultados en sanidad medidos por el IGM
	Transparencia	Calidad de las informaciones	Verificar el nivel de información prestada en el ámbito federal	Número de informaciones disponibles dividido entre el total de la base de datos
		Situación de cumplimiento de requisitos fiscales necesarios para la celebración de instrumentos de transferencia de recursos del Gobierno federal (CAUC)	Analizar la conformidad del municipio con el CAUC	Número de obligaciones pendientes con el CAUC en relación con el total de artículos
		Transparencia de acuerdo con el Ministerio Público Federal (MPF)	Medir el nivel de cumplimiento municipal de las leyes referentes a la transparencia en Brasil	Lista de requisitos realizada por el MPF con los municipios

Fuente: CFA.

II.2. Estudios empíricos e hipótesis de la investigación

Frey y Czajkowski (2005) exploraron el potencial de la gobernanza local en el ciclo de políticas de seguridad pública. Destacan que los municipios conscientes de que la violencia no es solamente fruto del crimen organizado, sino también del incremento de la exclusión social, del desempleo, de la falta de equipos sociales adecuados para la atención a los jóvenes, están buscando formas de diálogo con la comunidad para ampliar la participación popular en las políticas de combate a la violencia. De acuerdo con los autores (2005, p. 299), al municipio no le conviene «limitar su actuación a la mera expresión de sus quejas sobre la supuesta inoperancia o ineficacia de los estados y del Gobierno en el combate a la delincuencia y la violencia urbana» (traducción nuestra). En este contexto, diferentes autores tratan el potencial de los consejos comunitarios de seguridad y de los cuerpos de policía local, pero también incluyen otras medidas de poder local para prevenir la delincuencia (Engel, 2015; Frey y Czajkowski, 2005).

Cerqueira y Moura (2019) investigan empíricamente el efecto que ejercen sobre la delincuencia en los municipios brasileños la tasa de desempleo, la renta en el mercado de trabajo y el acceso de los jóvenes a la educación, empleando para el análisis datos de panel y variables instrumentales. En lo que respecta a la tasa de homicidios, los resultados han mostrado un efecto positivo de la tasa de desempleo de los hombres, efecto estadísticamente nulo de la renta del trabajo y efecto negativo de la tasa de participación escolar de los 15 a los 17 años. Diferentes autores también han demostrado empíricamente la relación entre la desigualdad salarial y los delitos violentos (Cerqueira, 2014).

Más puntualmente, se han estudiado las causas de la delincuencia en la región Sudeste de Brasil con modelos de regresión espacial. Anjos et al. (2018) identificaron la existencia de dependencia espacial en todo el período analizado y el efecto positivo de la densidad poblacional, del PIB per cápita, de la tasa de desempleo y de la proporción de jóvenes incluidos en la tasa de homicidios. Los autores concluyeron que las variables socioeconómicas de la subdivisión en cuestión deben ser consideradas en la formulación de políticas de seguridad. Así, a pesar de la competencia limitada de la entidad municipal en el campo de las políticas de seguridad pública, es imprescindible articular un pacto descentralizado de combate a la delincuencia (Engel, 2015). En este contexto, se ha elaborado la primera hipótesis: H1: Existe dependencia espacial y relación de influencia significativa y negativa entre la gobernanza y la tasa de homicidios.

La segunda hipótesis del trabajo está relacionada con el ámbito de la sanidad. El sistema sanitario brasileño (SUS, por sus siglas en portugués) constituye una política pública universal que cuenta con una red de gran alcance, donde el municipio es el principal ejecutor de políticas de prevención y tratamiento de enfermedades crónicas, vacunaciones, combate a la desnutrición infantil y apoyo a la lactancia materna. Para ello, el municipio recibe inversiones procedentes del Gobierno y los estados, pero también contribuye a la financiación (Cavalcante, 2012). La investigación empírica de Sousa (2014) tuvo como objetivo evaluar el impacto de la Política de Atención Primaria en los municipios brasileños, que, en virtud de su cercanía a los miembros de la comunidad, tienen una mayor capacidad para llevar a cabo medidas de prevención con mejores resultados. De acuerdo con la autora, la literatura sobre el tema muestra que la tasa de mortalidad infantil refleja el nivel de desarrollo socioeconómico de una población y la eficacia de las políticas públicas no solo del ámbito sanitario, sino también de otras áreas, como educación, saneamiento y distribución de renta. Los resultados han mostrado que cuanto mayor sea el acceso a la atención primaria del municipio, con medidas como el Programa Salud de la Familia y las campañas de vacunación, menor será la mortalidad de niños.

Corroborando la importancia de la gobernanza local en las estrategias de atención sanitaria, el estudio de França et al. (2017) sobre las causas de mortalidad en la niñez en Brasil identificó que los óbitos por enfermedades contagiosas, maternas, neonatales y relacionadas con la desnutrición estaban entre las principales causas en 2015, las cuales pueden considerarse evitables con las medidas adecuadas en los municipios. Los autores observaron que hubo una evolución favorable en el caso de las enfermedades diarreicas y respiratorias, lo que indica mejores condiciones de saneamiento y nutrición, mayor acceso a la atención primaria, introducción de nuevas vacunas y ampliación de la cobertura de vacunación. Además, evidencias empíricas muestran que la inclusión de la dimensión geográfica puede implicar ventajas sustanciales en el análisis de los patrones de variación de la mortalidad infantil (Szwarcwald et al., 2011).

En este contexto, se ha elaborado la segunda hipótesis: H2: Existe dependencia espacial y relación de influencia significativa y negativa entre la gobernanza y la tasa de mortalidad en la niñez. La hipótesis también está fundamentada en la afirmación de Rutstein et al. (1976) como citado en Saltarelli et al., 2019, p. 888), que declara que los óbitos infantiles debidos a causas evitables podrían haberse evitado, total o parcialmente, con la eficacia de los servicios de sanidad pública. Se argumenta que esta eficacia se ve influenciada por la gobernanza local, que cumple un papel fundamental en la ponderación de las desigualdades relacionadas con el desarrollo socioeconómico y el acceso a la asistencia sanitaria (Szwarcwald et al., 2011).

La tercera y última hipótesis propuesta está asociada a la pobreza, fenómeno complejo y persistente que exige un análisis multidimensional que trascienda la cuestión monetaria y englobe, entre otras dimensiones, el saneamiento básico, la sanidad y la educación (Silva et al., 2020). Es necesario evitar culpar a los pobres por su situación de vulnerabilidad y reforzar la responsabilidad del Estado en la distribución de servicios y políticas públicas que promuevan la igualdad de oportunidades en la sociedad (Bichir, 2010), dado que la pobreza es una de las principales causas de privación de libertades del ciudadano (Sen, 2010). Existen evidencias empíricas que muestran que la descentralización de las políticas de combate a la pobreza da lugar a una política mejor enfocada y favorece la rendición de cuentas, visto que el poder local es más susceptible a las presiones electorales de los ciudadanos (A. P. Souza et al., 2018) y es responsable de la alimentación y actualización del registro de personas en situación de vulnerabilidad, conocido como CadÚnico, que es la base para la ejecución de uno de los mayores programas de ayudas sociales del mundo (Bichir, 2010), el Bolsa Familia, formulado y gestionado por el Gobierno, y ejecutado en gran parte por los municipios.

A. P. Souza et al. (2018) realizaron un análisis espacial para diferentes valores del indicador de enfoque, una simulación de perfecto enfoque bajo la hipótesis de ausencia de externalidades y la estimación de un modelo logit que pretende evidenciar los determinantes inmediatos del enfoque del programa Bolsa Familia a partir del Índice de Gestión Descentralizada Municipal (IGD-M) como una de las variables. Las conclusiones del estudio sugieren que los municipios con una mejor calidad en la gestión de los recursos y de las informaciones acerca de las familias beneficiadas presentan un desempeño superior en el combate a la pobreza. De esta forma, se ha definido la H3: Existe dependencia espacial y relación de influencia significativa y negativa entre la gobernanza y la proporción de personas en situación de pobreza y extrema pobreza.

III. METODOLOGÍA

La econometría espacial es una rama de la econometría que busca incorporar los efectos espaciales de dependencia (autocorrelación espacial) y los aspectos de la estructura socioeconómica (heterogeneidad espacial) en modelos de regresión (Anselin, 2001). La dependencia espacial significa que la variable dependiente, en una determinada región, no se explica únicamente por sus variables explicativas, sino también por el valor de esa variable dependiente en las regiones vecinas o el patrón espacial se manifiesta en términos de error, dado por los efectos no modelados en función de la falta de una medida adecuada (Almeida, 2012). Según el autor, cuando se trabaja con unidades geográficas, sectores censales, regiones, estados o municipios, casi siempre se altera la hipótesis de aleatoriedad de los datos, esencial para atender el presupuesto de independencia de los errores, lo que distorsiona los resultados obtenidos con la aplicación de modelos estadísticos tradicionales, como el de mínimos cuadrados ordinarios (OLS, por sus siglas en inglés), que se basa en la hipótesis de independencia entre las observaciones y la variable dependiente.

Una alternativa a las limitaciones del modelo OLS es el uso de modelos espaciales, donde el alcance de las externalidades de la dependencia espacial es global y se corresponde con la matriz de variancia-covariancia plena. Debido a la interferencia del multiplicador espacial, el impacto generado para la variable dependiente en determinada región lleva a la transmisión de ese impacto a toda la comunidad. Uno de estos modelos es el modelo autorregresivo espacial (SAR, por sus siglas en inglés), donde la variable dependiente en las regiones vecinas i y j presenta interacción entre sí (Almeida, 2012). Si el coeficiente espacial ρ es positivo existe una autocorrelación espacial global positiva. Por lo tanto, un valor alto (bajo) de y en las regiones vecinas aumenta (disminuye) el valor de y en la región i. En cambio, si es negativo indica que existe una autocorrelación espacial global negativa; es decir, si hay un alto (bajo) valor de y en las regiones vecinas disminuye (aumenta) el valor de y en la región i. En el caso de que ρ no sea estadísticamente significativo, no hay evidencias de autocorrelación espacial (Almeida, 2012; Anselin, 2001).

Otro modelo que analiza la dependencia espacial es el modelo de error espacial o modelo SEM, por sus siglas en inglés. Un modelo de error espacial constituye un tipo especial de regresión, en el cual los elementos fuera de la diagonal de la matriz de covariancia expresan la estructura de la dependencia espacial. Los errores no son esféricos, es decir, no son homocedásticos e independientes espacialmente. De este modo, la estimación por OLS permanece imparcial, pero no es más eficaz, y los estimadores clásicos para errores estandarizados estarán sesgados (Anselin, 2001). Uno de los componentes presentes en los modelos SAR y SEM y en gran parte de los demás modelos espaciales es la matriz de vecindad, que se puede definir de diferentes formas. La elección tomada en este trabajo ha sido la vecindad de tipo Queen, que es menos restrictiva. Para la decisión sobre el tipo de modelo más adecuado se ha tenido en cuenta el menor criterio de Akaike (AIC, por sus siglas en inglés) y la mayor razón de verosimilitud (Anselin, 2001). Para detectar la presencia o la ausencia de autocorrelación espacial se ha empleado la estadística I de Moran (Anselin y Florax, 1995).

Las variables dependientes (Tabla 2) se han representado a través de indicadores de eficacia de las políticas públicas que abarcan algunas de las desigualdades actuales, que impiden que el ciudadano sea un miembro activo en las cuestiones políticas, económicas y sociales de su comunidad (Sen, 2010). Los datos se recopilaron en septiembre de 2020. En caso de ausencia de observaciones, para el cálculo de la tasa de mortalidad y de la tasa de homicidios se ha atribuido la media del propio municipio en el período analizado, y en la ausencia de cualquier observación se ha atribuido la media de los municipios de la misma entidad federativa y de la misma proporción poblacional.

La población del estudio se ha definido a partir de la última investigación sobre informaciones básicas municipales, que totalizó 5570 municipios (IBGE, 2020). En primer lugar, se han realizado estimaciones sobre los resultados de la regresión por el modelo OLS. Se trata de una condición necesaria para después aplicar la prueba de hipótesis de presencia de dependencia espacial. A continuación, se han empleado los modelos estadísticos de regresión espacial SAR y SEM, descritos arriba. Para eso, se ha utilizado el software GeoDa (http://geodacenter.github.io/index.html), que es una herramienta de código abierto para el análisis de datos espaciales.

Tabla 2. RELACIÓN DE VARIABLES

Relación	Variable	Objetivo de la medición de la variable	Forma de cálculo	Fuente
Dependiente	Tasa de mortalidad en la niñez	Medir el número de niños que no sobreviven al cuarto año de vida	Número de óbitos/año (2016/2017/2018) por causas evitables en niños de cero a cuatro años dividido entre el total de nacidos vivos/año multiplicado por mil	Sistema de Informaciones sobre Mortalidad (SIM), Sistema de Informaciones sobre Nacidos Vivos (SINASC)
	Tasa de homicidios	Medir el número de delitos violentos en el municipio	Número de óbitos/año (2016/2017/2018) en la franja de edad de 5 a 74 años registrados en el CID 10: X85-Y09 (agresiones), Y35-Y36 (intervenciones legales y operaciones de guerra) divido entre la población estimada/año del municipio multiplicado por 100000	SIM e IBGE
	Proporción de la población en situación de pobreza y extrema pobreza	Medir la proporción de la población en situación de vulnerabilidad económica	Número de personas registradas en el CadÚnico como en situación de pobreza y extrema pobreza (Posición en dic./16/, dic./17/, dic./18) dividido entre la población estimada/año del municipio	CadÚnico Ministerio de la Ciudadanía
Independiente	Gobernanza Dimensión Finanzas	Medir el índice de gobernanza municipal de la dimensión Finanzas	Índice calculado en 2016, 2017 y 2018 por el CFA, conforme a los indicadores/variables de la Tabla 1	CFA
	Gobernanza Dimensión Gestión	Medir el índice de gobernanza municipal de la dimensión Gestión
Control	PIB per cápita	Medir el PIB per cápita de cada municipio	https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/pib-munic/tabelas (2016/2017)	IBGE

Fuente: Elaboración propia.

Al contrario de los estudios que se propusieron construir un índice para medir la gobernanza de los municipios u órganos públicos (Correa, 2020; Souza, 2018), esta investigación ha utilizado como variables independientes las dimensiones de un indicador de gobernanza municipal existente y ampliamente divulgado (Tabla 1), con datos recopilados en abril de 2020 del banco de datos y la página web del CFA. En cuanto al intervalo temporal, se trata de un estudio transversal, dado que refleja el análisis de datos en varios períodos (2016, 2017 y 2018).

IV. DESCRIPCIÓN Y ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

IV.1. Análisis exploratorio espacial

El primer paso del análisis exploratorio (AEDE) es probar la hipótesis de que los datos espaciales se distribuyen aleatoriamente; es decir, que los valores de una variable en determinada región no dependen de los valores de esa variable en su entorno. El coeficiente de autocorrelación espacial describe la secuencia espacial en la que un conjunto de datos está ordenado. La estadística I de Moran se asemeja a la medida estadística no espacial de correlación, pero no es idéntica (Almeida, 2012). Existen dos expresiones para la estadística I de Moran. Una es el Índice de Moran Global, que dimensiona la relación de interdependencia espacial entre todos los polígonos del área de estudio (municipios/jurisdicciones), mediante un valor único para todo el territorio nacional (Almeida, 2012). Otra expresión es el Índice de Moran Local, que mide la relación existente entre un determinado polígono y su vecindad, a partir de la covariancia entre ellos.

La estadística I de Moran Global Univariada para la variable tasa de homicidios fue de 0,371 en 2016, de 0,400 en 2017 y de 0,394 en 2018, siempre significativa al 1 %. Los resultados muestran que existe un grado de dependencia espacial positivo y moderado, que puede vislumbrarse en la Figura 1, donde las zonas con significancia estadística engloban una media de aproximadamente el 30 % de los municipios brasileños. En la Figura 1, la estadística I de Moran Local permite visualizar en los mapas que hay un aumento de clústeres de tipo Bajo-Bajo a lo largo del período, lo cual indica que son zonas menos violentas, localizadas en las regiones Sudeste y Sur, que agrupan cerca del 17 % de los municipios. Los clústeres Alto-Alto son zonas más violentas y se concentran en las regiones Norte y Nordeste, que engloban una media de cerca del 10 % de los municipios. En cuanto a los outliers espaciales (Alto-Bajo y Bajo-Alto), que son municipios que presentan una tasa de violencia superior a la media, pero están rodeados por vecinos con tasas inferiores a la media o viceversa, representan zonas de transición y corresponden a cerca del 3 % de la totalidad de los municipios brasileños.

FIGURA 1. AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL LOCAL (LISA) DE LA VARIABLE TASA DE HOMICIDIOS

Fuente: Software GeoDa.

Debido a las grandes zonas sin significancia estadística en los mapas de la Figura 2, es posible percibir que la autocorrelación espacial de esta variable es menor en comparación con las demás variables, lo que indica que la estadística I de Moran Global Univariada es baja aunque significativa al 1 %, y corresponde a 0,061, 0,073 y 0,085 para los períodos de 2016, 2017 y 2018, respectivamente. A pesar de la baja dependencia geográfica, las zonas con significancia estadística corresponden al 14 % de las jurisdicciones y es perceptible que la agrupación de municipios con tasas de mortalidad en la niñez inferior a la media es mayor que la agrupación de municipios con tasas superiores a la media. Los clústeres Alto-Alto representan en media cerca del 3 % y los Bajo-Bajo representan un 7 % del total de jurisdicciones. Los outliers espaciales se localizan más en las regiones Sur y Sudeste del país y corresponden a casi el 5 % de la totalidad de jurisdicciones en la media del período.

Figura 2. AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL LOCAL (LISA) DE LA VARIABLE TASA DE MORTALIDAD EN LA NIÑEZ

Fuente: Software GeoDa.

El análisis exploratorio espacial de la variable relacionada con la pobreza se destaca en comparación con las otras variables dependientes en cuanto al grado de dependencia espacial. El Índice Global Univariado de Moran fue de 0,818, 0,799 y 0,809 en los períodos de 2016, 2017 y 2018, respectivamente, siempre significativo al 1 %. Se observa con claridad en los mapas de la Figura 3 que hay concentraciones de pobreza —clústeres Alto-Alto, en las regiones Norte y Nordeste— que representan cerca del 29 % de los municipios, y regiones más desarrolladas —clústeres Bajo-Bajo, en las regiones Sur, Sudeste y Centro-Oeste—, formadas por el 34 % de los municipios. La zona sin significancia estadística es muy reducida en comparación con los mapas LISA de las otras variables y corresponde al 36 % de los polígonos. La cantidad de outliers espaciales es mucho menor y se distribuye por todas las regiones, que en conjunto representan cerca del 1 % del total de los polígonos.

FIGURA 3. AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL LOCAL (LISA) DE LA VARIABLE PROPORCIÓN DE LA POBLACIÓN EN SITUACIÓN DE POBREZA
Y EXTREMA POBREZA

Fuente: Software GeoDa.

IV.2. Resultados de las regresiones

Se han realizado tres regresiones, una para cada indicador de eficacia de las políticas públicas. En primer lugar, se ha estimado la regresión OLS para entonces probar la presencia o ausencia de dependencia espacial en los residuos con el Índice de Moran, que ha sido en todos los ejercicios significativo al 1 %, lo que rechaza la hipótesis nula de aleatoriedad espacial. Los resultados de la regresión para la variable dependiente tasa de homicidios mostrados en la Tabla 3 indican que el efecto de las variables de gobernanza y de la variable de control PIB per cápita es inverso a la violencia del país. Así, la implantación de mejores prácticas de gobernanza en los municipios disminuye la mortalidad por delitos violentos. La significancia estadística fue siempre del 1 % para la dimensión Gestión de la gobernanza y del 5 % para la dimensión Fiscal en 2016 y 2017, y del 1 % en 2018. La variable de control fue significativa al 10 % en los resultados de los tres ejercicios.

TABLA 3. RESULTADOS DE LAS REGRESIONES

		Tasa de homicidios	Tasa de mortalidad en la niñez	Proporción de la población en situación de pobreza y extrema pobreza
		Modelo SAR	Modelo SEM	Modelo SAR
Constante	2016 2017 2018	22.093*** 23.615*** 23.264***	27.434*** 27.243*** 27.2406***	0.167603*** 0.181445*** 0.212244***
Finanzas	2016 2017 2018	-0.346251** -0.405626** -0.558124***	-0.590113*** -0.772369*** -0.530119***	-0.00980753*** -0.0119094*** -0.0100173***
Gestión	2016 2017 2018	-1.48672*** -1.64865*** -1.54435***	-0.789212*** -0.68238*** -0.920332***	-0.00755826*** -0.00597154*** -0.0123386***
PIB per cápita	2016 2017 2018	-2.34379e-005* -2.2867e-005* -2.27555e-005*	-3.50741e-005*** -2.50195e-005** -3.63608e-005***	-8.98605e-007*** -9.96434e-007*** -9.4876e-007***
Rho	2016 2017 2018	0.572261*** 0.595124*** 0.584204***		0.83018*** 0.807507*** 0.810737***
Lambda	2016 2017 2018		0.153917*** 0.189794*** 0.212492***
R2	2016 2017 2018	0.286078 0.319104 0.312039	0.029248 0.037001 0.046847	0.800180 0.781228 0.794050
Razón de verosimilitud	2016 2017 2018	-24112.5 -24414.4 -24066.2	-22129.170340 -22267.689727 -21618.653894	4664.84 4491.07 4706.98
Criterio Akaike (AIC)	2016 2017 2018	48235.1 48838.7 48142.5	44266.3 44543.4 43245.3	-9319.68 -8972.15 -9403.97
Índice Moran de los Residuos	2016 2017 2018	-0,007 -0,008 -0,007	0,000 -0,01** -0,009	-0,003 -0,001 0,000

Nota: Significancia estadística * valor p<0,1, **valor p<0,05, ***valor p< 0,01.
Fuente: Software GeoDa.

El parámetro que indica la dependencia espacial en el modelo SAR es indicado por Rho (ρ), que fue en media de 0,583863 en el período de 2016 a 2018 y altamente significativa cuando se considera la violencia como variable dependiente, lo que sugiere que existen externalidades de las medidas entre las jurisdicciones (Tabla 3). El coeficiente espacial autorregresivo (ρ) positivo indica que hay autocorrelación espacial global positiva. Por lo tanto, una alta (baja) tasa de homicidios (y) en las regiones vecinas aumenta (disminuye) el valor de y en la región i. Estos resultados corroboran los hallazgos empíricos de A. M. Soares et al. (2020), nque evidenciaron que las desigualdades socioeconómicas y regionales habían contribuido al aumento del número de homicidios.

Las externalidades corroboran también las observaciones de Engel (2015), que afirma que en el contexto brasileño de delincuencia es indispensable la articulación de medidas entre el Gobierno, los estados y los municipios para una mayor eficacia en la prevención y represión de la delincuencia. En este ámbito, las medidas ostensibles de los municipios son limitadas. Tal vez se debe a este motivo que los resultados indiquen que la dimensión Gestión de la gobernanza tiene mayor impacto y significancia estadística que la dimensión Finanzas y el PIB per cápita. Queda a cargo de los municipios la organización y el funcionamiento de los cuerpos de policía local y de los consejos, además de las medidas preventivas de combate a la violencia con mejoras en la infraestructura urbana, como iluminación adecuada y pavimentación de las vías. Los resultados obtenidos en el trabajo confirman la hipótesis de que la dependencia espacial y la gobernanza tienen influencia sobre la tasa de homicidios y, además, corroboran la discusión teórica de Frey y Czajkowski (2005), que destacan el potencial de la gobernanza local en el ciclo de políticas públicas de seguridad cuando existe un diálogo más cercano al ciudadano.

Los resultados de la regresión para la variable dependiente tasa de mortalidad en la niñez (Tabla 3) muestran que los efectos de los parámetros de la gobernanza y del PIB per cápita tienen un efecto negativo, conforme se esperaba, lo cual indica que, a medida que todas estas variables crecen, ejercen un efecto contrario en la variante dependiente, disminuyendo la mortalidad entre niños, que podría haberse evitado, total o parcialmente, con medidas coordinadas de vacunación, atención a las mujeres durante la gestación y el parto, ayuda a la lactancia materna, entre otras medidas del SUS, tal y como también se ha defendido en estudios previos (França et al., 2017; Sousa, 2014). Todos los parámetros estimados han sido significativos al 1 % en los tres ejercicios. Si consideramos la media del período, el efecto de la dimensión Finanzas ha sido menor que el efecto de la dimensión Gestión. De todos modos, estos resultados coinciden con la premisa defendida por Biadgilign et al. (2019), que afirma que una buena gobernanza y la distribución eficaz de recursos públicos en la sanidad pueden reducir la mortalidad infantil.

En este caso, la autocorrelación espacial no se debe a un desfase de la variable dependiente, sino de los términos de error. Esto puede explicarse por la influencia de otras variables en la mortalidad entre niños que no se habían incorporado al modelo, como el nivel educativo de las madres, la inserción de la mujer en el mercado laboral, el acceso a agua potable y saneamiento básico (Szwarcwald et al., 2011). Además, la distribución de recursos del SUS para la implementación de políticas de alcance nacional se realiza de forma jerárquica y regional, con inversión de recursos del Gobierno y los estados a los municipios, a pesar de que estos últimos también participan con presupuesto propio (Cavalcante, 2012). En el modelo SEM, los efectos de las interacciones entre jurisdicciones se capta por el parámetro Lambda (λ), que resultó en una media de 0,185401, siempre con significancia estadística del 1 %.

Cuando se compara con los resultados de las otras regresiones, Lambda (λ) es coherente con el bajo resultado de la estadística de Moran en el análisis espacial de la tasa de mortalidad en la niñez. Este hecho corrobora el estudio de Cavalcante (2012) acerca del desempeño de los municipios brasileños, que identificó que en la sanidad no se habían formado aglomerados regionales ni tampoco patrones uniformes de dependencia espacial. Los resultados confirman la hipótesis establecida y evidencian que la dependencia espacial y la gobernanza influyen en el indicador estudiado. Además, sugieren que se mantiene la tendencia de reducción de las desigualdades regionales en relación con períodos anteriores, como vemos en el estudio de França et al. (2017), que mostraron que hubo una importante reducción de la tasa de mortalidad en la niñez y una reducción de la amplitud de los diferenciales de mortalidad entre las regiones brasileñas entre 1990 y 2015.

La pobreza y la privación de oportunidades son los principales obstáculos para el desarrollo humano (Sen, 2010) y la construcción de una sociedad justa. Como concepto absoluto, la pobreza considera la alimentación o las necesidades nutricionales mínimas o insatisfechas o, por otro lado, la insuficiencia calórica o necesidad de comer, como única necesidad absoluta y objetiva (Soares, 2009). El concepto de pobreza multidimensional va más allá de la carencia monetaria; engloba también otras dimensiones, como la sanidad, la educación, el agua potable, el saneamiento básico, la participación política, la igualdad de género (Silva et al., 2020). La estimación de los parámetros que consta en la Tabla 3 muestra que la gobernanza y el PIB per cápita tienen un efecto inverso sobre la proporción de la población en situación de vulnerabilidad. Todos los parámetros han sido significativos al 1 % en todos los períodos. Así, cuanto mejor sea la gobernanza local, menor será la población en situación de pobreza, lo que corrobora la posición de Lange et al. (2019), que afirman que la gobernanza es esencial para el desarrollo sostenible.

Como el efecto de la dependencia geográfica es mucho mayor con relación a la pobreza, se observa que Rho (ρ), cuya media en el período fue de 0,8161, absorbe parte de los efectos de las demás variables independientes del modelo, aunque el efecto de estas últimas no puede considerarse de ninguna manera residual. Los resultados corroboran los hallazgos de Coêlho y Fernandes (2017) y de A. P. Souza (2018), que mostraron que la localización tiene un impacto en la calidad de la gobernanza y en el desempeño de las políticas. Asimismo, confirman la hipótesis de que la dependencia espacial y la gobernanza influyen en la proporción de pobreza en Brasil, lo que refuerza la idea de que su enfrentamiento, como fenómeno complejo y persistente, exige una perspectiva multidimensional (Bichir, 2010). La fuerte dependencia espacial requiere medidas coordinadas entre el Gobierno, los estados y los municipios, además de políticas dirigidas a la distribución restauradora de oportunidades (Kerstenetzky, 2006). De forma general, el análisis indica que la dependencia espacial exige, de acuerdo con Lotta y Vaz (2015), que la eficacia de las políticas públicas se busque por medio de una gobernanza que trabaje con acuerdos institucionales complejos, innovadores en el diseño de formulación e implementación de las políticas, con coordinación horizontal (entre los sectores políticos) y vertical (entre las entidades federativas).

V. CONCLUSIONES

La buena gobernanza es esencial para el desarrollo económico y para el bienestar de cualquier sociedad. El ciudadano recurre al poder local para buscar soluciones para el enfrentamiento a los más diversos tipos de adversidades. Esta esfera de poder tiene un papel crucial en el crecimiento económico del país y en la concretización de los derechos fundamentales. En este contexto, el objetivo general ha sido analizar la relación entre la gobernanza local y la eficacia de las políticas públicas, teniendo en consideración la tasa de mortalidad en la niñez, la tasa de homicidios, el índice de pobreza y los efectos de la interacción espacial entre los municipios brasileños. Vale la pena destacar que, de acuerdo con sus principios y directrices, la buena gobernanza va mucho más allá de la atención a las obligaciones previstas en la legislación o la atención a las recomendaciones de los organismos de control. Está relacionada con el apoyo a la construcción de una sociedad más justa.

Los resultados han mostrado que las consecuencias de la dependencia geográfica y de la gobernanza varían de acuerdo con el ámbito de política pública analizado, pero han confirmado, a lo largo del período estudiado, las tres hipótesis establecidas. Así, es posible deducir que, cuanto mejor sea la gobernanza local, mayor será la eficacia de las políticas públicas. Este impacto debe ser evaluado considerando el grado de dependencia espacial, dado que los indicadores abordados trascienden la dimensión del número de muertes violentas y de muertes de niños, o la proporción de la población en vulnerabilidad, reflejando las condiciones reales del país de combatir las desigualdades socioeconómicas y de asegurar el cumplimiento de las garantías constitucionales.

La investigación aporta como principal contribución teórica la constatación de que la restauración de desigualdades estructurales exige, además de una buena gobernanza en el ámbito local, una articulación entre los poderes políticos del país con una fuerte coordinación nacional, donde la priorización o exclusividad de políticas universales tal vez no sea suficiente y exija que estas vengan acompañadas por políticas enfocadas (Kerstenetzky, 2006), considerando la gran heterogeneidad espacial evidenciada en los resultados de este trabajo, que puede deberse a un déficit de oportunidades que se transmite de generación en generación, perpetuando las desigualdades socioeconómicas. Corroboran tales conclusiones los estudios que mostraron la asociación positiva entre desigualdad de renta, proporción de jóvenes en delitos violentos y el efecto negativo entre participación escolar de jóvenes superior al 75 % y la tasa de homicidios (Anjos et al., 2018; Cerqueira y Moura, 2019), además de las evidencias que indican que un mayor acceso a la atención primaria en los municipios reduce la mortalidad infantil (Sousa, 2014; Szwarcwald et al., 2011), así como las evidencias de los beneficios de la descentralización hacia los municipios y el enfoque en programas de redistribución de renta (Bichir, 2010; A. P. Souza et al., 2018).

Como contribución práctica y social, los resultados del trabajo empírico sugieren que la existencia de dependencia espacial exige un esquema de incentivos capaz de aunar cooperación y competición entre los municipios, sin comprometer la autonomía local. Además, una vez respetadas las cuestiones relacionadas con la proporción de población y la localización geográfica, es posible afirmar que hay espacio para un trabajo de evaluación comparativa entre los ayuntamientos para la divulgación y aprovechamiento de prácticas eficaces de gobernanza.

El IGM/CFA ha sido el servidor de gobernanza con alcance necesario para atender los objetivos de esta investigación, aunque presenta fragilidades, como el uso de media simple y no ponderada para los indicadores y dimensiones (Souza, 2018), además de la ausencia de indicadores y variables relacionadas con la participación popular (Correa, 2020). Como limitaciones adicionales, puede haber subnotificación de óbitos y nacimientos, e inconsistencias en los registros del CadÚnico en las estimativas poblaciones y en la búsqueda activa. Como sugerencia para trabajos futuros, cabría estudiar más a fondo la heterogeneidad espacial (clústeres y outliers espaciales) e indicadores de políticas públicas de otros ámbitos, como la vivienda y el saneamiento.

VI. BIBLIOGRAFÍA

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