Associação Entre Qualidade da Educação e a Receita Arrecadada pelos
Municípios: um estudo de caso nos municípios do Espírito Santo

Association Between Quality of Education and
Revenue Raised by Municipalities: a case study in the municipalities of
Espírito Santo

Andre Giestas Ferreira

https://orcid.org/0000-0002-4715-6577

Mestre em Administração. Fucape Business School – Brasil. [email-masked]

Aziz Xavier Beiruth

https://orcid.org/0000-0001-6962-3044

Doutor em
Controladoria e Contabilidade. Fucape Business School – Brasil. [email-masked].

RESUMO

Este
estudo objetivou mensurar como a qualidade da educação nos municípios do estado
do Espírito Santo influenciou na receita tributária arrecadadas por estes
mesmos entes federativos. Foram usados dados secundários coletados de fontes
oficiais como do INEP e do Tribunal de Contas do Estado do Espírito Santo, bem
como da revista eletrônica publicada pela Aequus
Consultoria que obtém anualmente os dados de fontes oficiais, além de reajustar
os dados passados por oficiais. Foram analisados dados dos 78 municípios
capixabas de 2009 a 2017. Realizou-se regressão em painel para estudar os
aspectos temporais e espaciais entre as variáveis. Constatou-se que o gasto com
educação se mostrou significativo impactando positivamente na receita
arrecadada pelos municípios. As demais variáveis, no entanto, não se
demonstraram significativas.

Palavras-chave: gastos municipais com
educação; receita tributária; estado do Espírito Santo.

ABSTRACT

This study aimed to
analyze the relationship between quality of education in the municipalities of
Espirito Santo, between 2009 and 2017, and the tax revenue collected by these
entities. The research used Secondary data from governmental sources such as INEP
(National Institute for Educational Studies and Research) and Tribunal de Contas do Espírito Santo (Espírito Santo State audit Office); Secondary data from Aequus Consultoria’s website,
which are obtained from governmental website and adjusted by official inflation
index, were also used. Data from 78 cities of Espírito Santo State, from the
period of 2009 through 2017 were used to obtain a panel data to study temporal
and spatial aspects among the variables. It was possible to determine that the spending
on education was significant and was positively impacting the dependent
variable. Other independent variables, however, were insignificant.

Keywords: municipal
expenditures with education; tax revenue; state of Espírito
Santo.

Recebido em 12/02/2021.  Aprovado em 19/04/2021. Avaliado pelo sistema
double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

https://doi.org/10.22279/navus.2021.v11.p01-14.1540

1 INTRODUÇÃO

Esta
seção  prestará informações introdutórias
para melhor compreensão do tema proposto. Será feito por meio de
contextualização do tema com o intuito de colaborar com o desenvolvimento do
tema.

1.1
Contextualização

O
objetivo deste trabalho é mensurar como a qualidade da educação nos municípios
do estado do Espírito Santo influenciou na receita tributária arrecadada por
estes mesmos entes federativos. Esta relação será demonstrada no presente
trabalho em virtude de haver efeito multiplicador positivo entre as grandezas
estudadas, como demonstrado por Keynes (2017) em seu trabalho. Em outras
palavras, no escopo do presente trabalho, espera-se demonstrar que à medida que
há variação da qualidade da educação, espera-se variação de mesma medida ou,
mesmo, em maior proporção, na arrecadação tributária municipal.

Green
(1994) coloca em sua obra algumas definições de “qualidade na educação”, sendo
a utilizada no presente trabalho a definição de “adequação à finalidade” – “fitness
for purpose”. Neste contexto, Green (1994) alega que
qualidade não tem significado a não ser aquele que se relaciona com o propósito
do produto ou serviço. No presente trabalho, tal propósito é a educação. O
autor continua informando que se avalia a qualidade na medida em que o produto
ou serviço tem o condão de atender a seu propósito declarado. Ainda nesse
diapasão, Green (1994) propõe algumas dificuldades para essa definição, a
saber: (a) Quem declarará os propósitos da educação? – Governo, Estudantes ou
Profissionais da Academia? (b) Estes grupos concordariam nos propósitos da
educação ou haveria diferenças de opinião?

Uma
das vertentes do modelo de “adequação à finalidade”, apontada por Green (1994),
diz que é necessário se alcançar metas institucionais. Desse modo, alcança-se eficiência
e eficácia ao se atingir as metas propostas à priori.

A
educação tem papel fundamental para desenvolvimento do país, e tem sido
amplamente estudada pela academia, conforme Wilbert e D’Abreu (2013). Considerando
que oferecer estudo aos cidadãos é dever constitucional do Estado e
considerando, ainda, a Emenda Constitucional 19/1998, que adicionou a
eficiência no âmbito da Administração Pública, faz-se necessário relacionar o
sistema educacional com este princípio introduzido na Carta Magna, como defendem
Wilbert e D’Abreu (2013). Em consonância com o trabalho mencionado pode-se
destacar Diniz (2012), Meyer (2010), Santos, Pereira e Rodrigues (2018) e
Menezes, Martins e Oliveira (2018) em seus trabalhos.

Monteiro
(2015) analisou mais de 4000 municípios brasileiros entre 2000 e 2010 e
concluiu, em seu trabalho, que aqueles municípios que mais gastaram com
educação obtiveram melhoras nos indicadores educacionais, porém, no que se
refere ao gasto com pessoal na educação, não encontrou indicação de que exista
relação desta variável com o desempenho educacional. Pretende-se, no presente
trabalho, demonstrar que há uma associação entre o desempenho educacional que impacta
no valor disponível para os entes municipais, traduzindo-se em mais impostos
recolhidos por eles.

Behrman et
al. (2014), por outro lado, estudou o caso do Chile e concluiu que o gasto
com pessoal na área de educação pode ter impacto na qualidade da educação em
cenário onde este aumento salarial tenha relação com o desempenho dos
professores sendo necessário que se obedeçam a padrões mínimos de exigência na
contratação dos profissionais do magistério.

Barbosa
(2014), por sua vez, afirma que trabalhos que demonstram não haver relação
entre salário do magistério e qualidade da educação têm servido de base para se
defender os salários atualmente pagos aos professores. Os salários do
magistério, continua o autor, são baixos se comparados aos percebidos por
outros profissionais dos quais também se exige nível superior. Por fim, conclui
o autor, a melhoria da educação pública passa necessariamente pelo aumento de
recursos gastos na área, incluindo-se a despesa com remuneração dos
professores.

Boyle,
Racine, Georgiades, Snelling
e Hong (2006), defendem que a educação é o principal meio para criar uma força
de trabalho qualificada e que, portanto, fornece o capital humano para
sustentar o desenvolvimento econômico por meio da inovação e aumento da
produtividade.

Bloom,
Canning e Sevilha (2004), concluem que apesar de
muito se relacionar o nível de educação com crescimento econômico era
necessário também relacionar que saúde também impacta significativamente de
maneira positiva no crescimento da economia. Desse modo, é relevante inserir no
âmbito do presente trabalho as despesas em saúde para medir essa relação.
Sustentam em sua conclusão de que melhoria em saúde pode elevar o output não só
em produtividade, mas também em acumulação de capital. Neste sentido é
importante citar que Gupta, Verhoeven e Tiongson (2002) reforçam tal ideia.

Krueger
e Lindahl (2001) reconhecem ser difícil separar a
relação de causa e efeito entre educação e crescimento econômico, podendo ambos
os fatores terem influências mútuas entre si. Nesse sentido, estes Harbison e Myers (1965) defendem: “Educação é ambos, a
semente e a flor do crescimento econômico”.

Esta
pesquisa se focará nas séries que possuem dados do IDEB (4ª série/5º ano; 8ª
série/9º ano; e 3ª série EM), contemplando-se o período de 2009 a 2017.
Optou-se desta forma pela existência de dados secundários a respeito de melhor
obtenção por parte do autor. No que se refere à receita arrecadada, este estudo
focará neste mesmo período, com as devidas correções pelo IPCA. Este trabalho
está delimitado, portanto, na relação direta que se pretende demonstrar entre a
qualidade do ensino e sua repercussão na receita dos municípios capixabas no
período de 2009 a 2017. O objetivo do presente estudo é demonstrar se há
relação direta entre resultado na educação dos municípios capixabas e a receita
arrecadada pelo município anualmente. O estudo estará compreendido entre os
anos de 2009 a 2017.

Espera-se
mostrar, em série temporal, com dados oficiais, a relação de longo prazo
mencionada de sorte que aqueles municípios que percebam aumento nos indicadores
educacionais, perceberão aumento em sua receita arrecadada. No âmbito do
presente trabalho espera-se demonstrar relação unidirecional partindo-se do
indicador adotado, o IDEB, que impacta a receita do município.

Ao
propor tal relação, é importante destacar que nem toda receita do município
será afetada pelo resultado do IDEB, como é o caso dos repasses que independem
do referido indicador educacional. As receitas que o presente trabalho utilizará
serão as receitas tributárias de competência municipais (ISS; IPTU; e ITBI).

A
pesquisa justifica-se pelo fato de se demonstrar os benefícios de educação
inicial na arrecadação dos municípios, o que possibilita maior investimento
nestes Entes Federados.

Barbosa
Filho e Pessôa (2010), fazem comparação entre impacto
da educação sobre o nível de renda de longo prazo entre Brasil e Estados
Unidos, concluindo que 40% da diferença entre estes países se dá pelo atraso
educacional brasileiro.

Em
linha com o pensamento de Américo e Lacruz (2017)
pode-se destacar a noção trazida por Brooke, Cunha e Faleiros (2011) acerca da
política adotada por alguns estados, dentre eles o Espírito Santo, de
bonificação salarial a professores que logrem êxito, com seus alunos, em
atingir as metas estabelecidas previamente. Brooke, Cunha e Faleiros (2011)
demonstram, portanto, que os professores capixabas vêm obtendo sucesso em
atingir qualidade em educação, sendo recompensados em seus contracheques.

Para
o presente trabalho considerar-se-ão os efeitos da saúde sobre a riqueza. Ashraf, Lester e Weil (2008), Bleakley (2007), Well (2007), van
Zon e Muysken (2005) e Webber (2002) demonstram a
existência desta relação de forma semelhante.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Superada a introdução, nesta seção será
apresentada a fundamentação teórica necessária para a adequada compreensão do
desenvolvimento realizado.

2.1 Índices de Educação

A
utilização do IDEB neste trabalho é relevante pois, segundo Fernandes (2007),
“é um indicador educacional que relaciona de forma positiva informações de
rendimento escolar (aprovação) e desempenho (proficiências) em exames
padronizados, como a Prova Brasil e o Saeb. Estudos e análises sobre qualidade
educacional raramente combinam rendimento e desempenho, ainda que a
complementaridade entre ambos os indicadores seja evidente.” O autor explica
que o indicador foi calculado a cada dois anos para todos os entes federativos
e para cada escola, desde que tenha participado da Prova Brasil. O autor,
ainda, explicita que é desejável que a lógica é de que se atinja ao menos
pontuação 6,0 no ano de 2021 para que haja comparabilidade com os países
desenvolvidos (OCDE). Fernandes (2007) ainda aponta que o IDEB é composto das
três etapas do ensino, a saber: (I) até a 4ª série; (II) da 5ª até a 8ª; (III)
3º ano do ensino médio.

Cerqueira
et al. (2016) demonstra a metodologia
de cálculo do indicador “média de alunos por turma”: é a divisão do número de
matrículas pelo número de turmas. Este é índice oficial do governo e é
divulgado pelo INEP.

Soares
e Sátyro (2008) explicam a respeito da taxa de
distorção idade-série escolar sendo este um indicador que demonstra a
porcentagem de alunos defasados dois anos ou mais. Estes autores ressaltam que
quanto maior a distorção, pior o desempenho escolar.

Azevedo
e Silva (2012) trata em seu trabalho sobre a regularidade do corpo docente,
concluindo que a rotatividade docente tem impacto significativo no âmbito
escolar afetando, portanto, a qualidade do ensino. Para o autor, é indesejável
a existência da rotatividade, apresentando ao fim propostas para mitigar corpo
docente irregular bem como seus efeitos para a educação pública.

2.2 Receita e sua Importância
para o Município

Arretche (2004) demonstra o funcionamento da
repartição tributária entre os entes federados além de mostrar que as
desigualdades de arrecadação entre os entes federados podem se traduzir em
desigualdades de educação, especialmente porque os municípios detêm a obrigação
de manter o ensino fundamental. Possuindo receita menor, continua a autora,
pode representar menor nível de gasto por aluno, por exemplo.

Gerigk, Clemente e Taffarel (2010) explicitam
que os municípios estão mais próximos dos cidadãos tendo, portanto, que lidar
com as demandas da população de forma direta. Aduzem, ainda, que os municípios
se veem pressionados a expandir os atendimentos à população tendo que,
entretanto, lidar com a Lei de Responsabilidade Fiscal, mantendo equilíbrio de
suas contas. Reconhecem que tal equilíbrio, por vezes, se vê frustrado
incorrendo-se em défices orçamentários. Neste sentido, Afonso, Araujo e Khair
(2002) colocam os municípios como espaço preferencial para realização de
políticas públicas.

Ozaki
e Biderman (2004) afirmam que “instituir, prever e,
efetivamente, arrecadar tributos da própria competência dos municípios é
requisito essencial para ser responsável na gestão fiscal”.

2.3 Variáveis de
Controle

Serão
apresentadas as variáveis de controle que se julgaram necessárias, de forma a
buscar o resultado com maior riqueza de dados.

2.3.1 Associação entre educação e receita

A
presente associação se deve ao efeito multiplicador conforme demonstrado em
Keynes (2017) de forma que a variação de uma variável – qualidade da educação –
tenha impacto na outra variável – arrecadação tributária municipal – de forma
direta e positiva. Nesse sentido, Glewwe e Jacoby (2004) destacaram em seu trabalho que crescimento
econômico e acumulação de capital humano se reforçam mutuamente, ou seja,
educação leva a crescimento econômico que por sua vez leva a maior necessidade
de educação. Isto posto, concluem que há crescimento de riqueza para as
gerações subsequentes por meio da educação.

No
mesmo sentido, Wilbert e D’Abreu (2013) defendem que a redistribuição de
riqueza é consequência de adequado investimento em educação pública, ampliando
a possibilidade de mobilidade social. Em seu trabalho, buscam municípios
alagoanos com maior ou menor eficiência no que se refere à aplicação dos
recursos. De acordo com este pensamento, pode-se mencionar Diniz (2012)

Barro
(2001) comparou notas de estudantes em diversas disciplinas por meios de testes
de comparabilidade a nível internacional. O autor concluiu que pontuação mais
alta em ciência tem relação positiva e forte com crescimento econômico.

2.3.2 Associação
entre saúde e educação

Ashraf, Lester e Weil
(2008) concluíram que a melhoria em saúde pública tem efeito positivo no PIB.
Por meio dos dados rodados, demonstram que aumento da expectativa de vida, em
sua amostra, de 40 para 60 anos, teve impacto positivo no PIB da ordem de 15%
no longo prazo, enquanto a erradicação de certas doenças teve efeitos
similares. Espera-se, portanto, que no presente trabalho seja encontrada
relação semelhante de modo que o gasto em saúde tenha impacto nas receitas
orçamentárias dos municípios capixabas. Essa ideia é compartilhada por Bleakley (2007), Bloom, Canning e
Jamison (2004), Well (2007),
van Zon e Muysken (2005) e Webber (2002).

2.4 Hipótese

Com
o avanço da exposição de literatura no presente trabalho somado ao objetivo
deste e a justificativa da presente pesquisa expõe-se, portanto, a seguinte
hipótese:

H0:
A qualidade do ensino, medida pelo IDEB, influencia de maneira direta as
receitas tributárias dos municípios capixabas - ISS; ITBI; e IPTU.

3 METODOLOGIA

Para
o presente estudo foram usados dados secundários obtidos por meio de fontes
oficiais. Utilizar-se-ão dados da Receita Arrecadada dos 78 municípios
capixabas, publicado eletronicamente pela Aequus
Consultoria[1]. Estas receitas serão separadas
individualmente: as receitas tributárias municipais (ISS; ITBI; e IPTU) bem
como os repasses para o período de 2009 a 2017. A referida consultoria extrai
os dados de fontes oficiais e as sistematiza periodicamente.

Serão
utilizadas as notas do IDEB da 4ª série, 8ª série e 3ª série EM de 2009 a 2017
para os 78 municípios capixabas (INEP). Serão usadas a média de alunos por
turma, de 2009 a 2017, para os 78 municípios capixabas (INEP) como variável de
controle. Serão usadas, ainda, a aplicação de recurso por aluno para os 78
municípios, de 2009 a 2017 (CIDADES) – gasto com educação - como variável de
controle.

Serão
considerados, ainda, gastos com saúde, com segurança pública e com pessoal dos
78 municípios capixabas, publicado eletronicamente pela Aequus
Consultoria.

Para
o presente trabalho, pretende-se fazer regressão com dois aspectos: temporal e
espacial. Por esse motivo será feita regressão em painel. Como variável
dependente, se utilizarão as receitas tributárias de competência municipal em
cada ano. A nota do IDEB, a média de alunos por turma e a aplicação de recurso
por aluno serão inseridos como variáveis independentes. Como variáveis de
controle, serão utilizados os gastos em saúde, segurança pública e gasto com
pessoal. O modelo analisará os efeitos que as variáveis independentes têm sobre
a dependente no decorrer do tempo.

Será
utilizado como variável de controle o Índice de Regularidade do Corpo Docente
(IRD) que, segundo a Nota Técnica CGCQTI/DEED/INEP nº 11/2015[2], é um “indicador com a finalidade de
avaliar a regularidade do corpo docente nas escolas de educação básica a partir
da observação da permanência dos professores nas escolas (...)”. Segundo a
referida nota técnica, o IRD possui 4 faixas distintas de tempo de permanência
do docente nas escolas, a saber: (a) de 0 a 2 anos; (b) acima de 2 anos até 3
anos; (c) acima de 3 anos até 4 anos; e (d) acima de 4 anos até 5 anos.

O
referido documento oficial indica, ainda, que “a alta rotatividade de
professores nas escolas pode afetar o estabelecimento de vínculo com a escola e
alunos, pois um professor que permanece pouco tempo na escola tem menos
condições para identificar situações específicas dos alunos e da comunidade
atendida pela escola, de dar continuidade a planejamentos, nem de contribuir na
resolução de eventuais problemas pelos quais a escola esteja passando”.

No
presente trabalho utilizar-se-á como base o modelo proposto por Monteiro
(2015):

(1)

Monteiro,
nesse sentido, esclarece que Yti é a variável
dependente de seu modelo e representa a taxa de crescimento de diferentes
indicadores educacionais em momento inicial (tempo t’) e um momento final
(tempo t) para cada um dos municípios (i). As variáveis Despti
e Despt’i demonstram, respectivamente, a despesa com
educação em um momento final (tempo t) e no momento inicial (tempo t’) para
cada um dos municípios (i). A variável Zt’i demonstra
a taxa de analfabetismo no momento inicial (tempo t’) para cada município (i). δs indica dummies de estado,
introduzida para se identificar quando se comparam municípios do mesmo estado
ou não.

O
trabalho proposto por Monteiro, desse modo, se dedica, em suma, a investigar a
correlação entre despesa municipal em educação e o desempenho da educação
referente ao ensino público fundamental dos municípios. Dessa maneira, a autora
pretende avaliar se os municípios que mais aumentaram a despesa com educação
foram aqueles que mais aumentaram os indicadores educacionais para os municípios
dados no período em referência.

Deste
modo, para o presente trabalho usar-se-ão as seguintes variáveis:

Quadro 1 - Variáveis.

Variável

Sigla

Descrição

Fonte

Unidade de Medida

Impostos
municipais (Variável dependente)

Totalit

Esta
variável compreenderá a soma do ISS, ITBI e IPTU arrecadados pelo município i no ano t. Os valores estão atualizados pelo IPCA até o fim de 2017.

FINANÇAS
DOS MUNICÍPIOS CAPIXABAS – AEQUUS CONSULTORIA

Em
milhares de Reais (R$ x 1000)

Nota
IDEB (4ª Série)

IDEB4EFit

Representa
a nota do IDEB (4ª série) alcançada pelo município i no ano t.

INEP

Nota
entre 0,00 e 10,0

Nota
IDEB (8ª Série)

IDEB8EFit

Representa
a nota do IDEB (8ª série) alcançada pelo município i no ano t.

INEP

Nota
entre 0,00 e 10,0

Nota
IDEB (3º ano EM)

IDEB3EMit

Representa
a nota do IDEB (3º ano do Ensino Médio) alcançada pelo município i no ano t.

INEP

Nota
entre 0,00 e 10,0

Despesa
com Saúde

SAUDE

Valor
gasto em saúde pelo município i no
ano t. Esta variável está expressa
em milhares de Reais.

FINANÇAS
DOS MUNICÍPIOS CAPIXABAS – AEQUUS CONSULTORIA

Em
milhares de Reais (R$ x 1000)

Despesa
com Educação

EDUC

Valor
gasto em educação pelo município i
no ano t. Esta variável está
expressa em milhares de Reais.

FINANÇAS
DOS MUNICÍPIOS CAPIXABAS – AEQUUS CONSULTORIA

Em
milhares de Reais (R$ x 1000)

Despesa
com pessoal

PESSOAL

Valor
gasto com pessoal pelo município i
no ano t. Esta variável está expressa
em milhares de Reais.

FINANÇAS
DOS MUNICÍPIOS CAPIXABAS – AEQUUS CONSULTORIA

Em
milhares de Reais (R$ x 1000)

IRD
0 a 2 pontos

IRD2it

Esta
classe do índice de regularidade do corpo docente denota baixa regularidade
dos professores em sala de aula para o município i no ano t.

INEP

Percentual
de professores que se mantiveram nas escolas de 0 a 2 anos

IRD
acima de 2 até 3 pontos

IRD3it

Esta
classe do índice de regularidade do corpo docente denota média-baixa
regularidade dos professores em sala de aula para o município i no ano t.

INEP

Percentual
de professores que se mantiveram nas escolas de 2 a 3 anos

IRD
acima de 3 até 4 pontos

IRD4it

Esta
classe do índice de regularidade do corpo docente denota média-alta
regularidade dos professores em sala de aula para o município i no ano t.

INEP

Percentual
de professores que se mantiveram nas escolas de 3 a 4 anos

IRD
acima de 4 até 5 pontos

IRD5it

Esta
classe do índice de regularidade do corpo docente denota alta regularidade
dos professores em sala de aula para o município i no ano t.

INEP

Percentual
de professores que se mantiveram nas escolas de 4 a 5 anos

Distorção
Idade-Série (Nível Fundamental)

DISTEFit

Percentagem
de alunos defasados dois anos ou mais referente ao nível fundamental para o
município i no ano t. Leva em consideração a série
adequada à idade do aluno.

INEP

Percentual
de alunos defasados 2 anos ou mais.

Distorção
Idade-Série (Nível Médio)

DISTEMit

Percentagem
de alunos defasados dois anos ou mais referente ao nível médio para o
município i no ano t. Leva em consideração a série
adequada à idade do aluno.

INEP

Percentual
de alunos defasados 2 anos ou mais.

Média
de Alunos por Turma (Educação Infantil)

MATINFit

Quantidade
de alunos matriculados dividida pela quantidade de turmas disponíveis
referente à Educação Infantil para o município i no ano t.

INEP

Quantidade
de alunos matriculados / número de turmas disponíveis

Média
de Alunos por Turma (Ensino Fundamental)

MATFUNit

Quantidade
de alunos matriculados dividida pela quantidade de turmas disponíveis
referente ao Ensino Fundamental para o município i no ano t.

INEP

Quantidade
de alunos matriculados / número de turmas disponíveis

Média
de Alunos por Turma (Ensino Médio)

MATMEDit

Quantidade
de alunos matriculados dividida pela quantidade de turmas disponíveis
referente ao Ensino Médio para o município i no ano t.

INEP

Quantidade
de alunos matriculados / número de turmas disponíveis

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

É
importante destacar que as seguintes variáveis independentes estão ligadas de
forma direta à educação: (a) Notas do IDEB; (b) Despesa com Educação; (c) IRD;
(d) Distorção Idade x Série; e, por fim, (e) Média de Alunos por Turma.

Vale
ressaltar que as notas do IDEB se amoldam ao conceito de qualidade de educação
utilizado no presente trabalho, que é o modelo de adequação à finalidade,
dentro da perspectiva de se alcançar metas institucionais.

Assim
sendo, propõe-se a seguinte regressão:

(2)

4 ANÁLISE DE DADOS

Primeiramente,
buscou-se identificar relações entre as variáveis por meio do cálculo do
coeficiente de correlação linear entre os pares [1]. Os resultados apresentados
na Tabela 1 mostram que a variável dependente possui correlação fortemente
positiva com as variáveis de despesas e correlação positiva fraca com as médias
de alunos por turma, com a distorção entre idade e série no Ensino Médio e com
o IRD 3 -| 4. Nota-se também a presença de correlação considerável entre as
variáveis independentes, principalmente, entre as variáveis de despesas. Tal
fato, indica a possibilidade do problema da multicolinearidade
[2].

Tabela 1 - Matriz de Correlação
dos Dados

Receita Total

IDEB4EF

IDEB8EF

IDEB3EM

SAUDE

EDUC

PESSOAL

IRD1

IRD2

IRD3

IRD4

DISTEF

DISTEM

MATINF

MATFUN

MATMED

TOTAL

1,00

IDEB4EF

-0,06

1,00

IDEB8EF

-0,13

0,51

1,00

IDEB3EM

-0,11

0,26

0,49

1,00

SAUDE

0,91

-0,05

-0,15

-0,12

1,00

EDUC

0,90

-0,07

-0,21

-0,17

0,97

1,00

PESSOAL

0,96

-0,06

-0,18

-0,14

0,98

0,98

1,00

IRD1

-0,16

0,10

0,12

0,03

-0,11

-0,10

-0,12

1,00

IRD2

0,03

-0,02

0,00

0,03

0,11

0,17

0,11

-0,06

1,00

IRD3

0,20

-0,08

-0,09

-0,01

0,09

0,06

0,11

-0,68

-0,54

1,00

IRD4

-0,14

0,02

-0,02

-0,06

-0,17

-0,20

-0,18

-0,28

-0,62

0,24

1,00

DISTEF

0,06

-0,35

-0,48

-0,29

0,10

0,14

0,11

-0,07

0,14

0,00

-0,12

1,00

DISTEM

0,21

-0,34

-0,52

-0,42

0,21

0,25

0,23

-0,19

-0,05

0,17

0,08

0,57

1,00

MATINF

0,26

-0,20

-0,26

-0,11

0,23

0,28

0,27

-0,02

0,02

0,02

-0,04

0,14

0,23

1,00

MATFUN

0,38

-0,02

-0,23

-0,06

0,46

0,50

0,46

-0,05

0,31

-0,03

-0,38

0,19

0,10

0,40

1,00

MATMED

0,24

0,06

-0,07

-0,12

0,32

0,35

0,32

0,18

0,28

-0,26

-0,29

0,07

0,01

0,29

0,54

1,00

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

A
detecção de multicolinearidade pode ser feita por
meio do fator de inflação da variância (VIF) [2]. Geralmente, considera-se que
valores de VIF > 10 indicam multicolinearidade. Para o cálculo do VIF é
preciso primeiro ajustar um modelo de regressão linear aos dados, e, então
obter os fatores. O resultado desse procedimento é apresentado Tabela 2. As
variáveis de despesas obtiveram os valores mais alto de VIF, bem acima do valor
10 que já indica a existência de multicolinearidade, logo, optou-se por
descartar as despesas com saúde e com pessoal do restante das análises. A
variável IRD1 também precisou ser excluída da análise devido a correlação
existente com as outras variáveis IRD (soma igual a 100).

Tabela 2 - Fator de Inflação da
Variância (VIF) para Cada Variável Independente

IDEB4EF

IDEB8EF

IDEB3EM

SAUDE

EDUC

PESSOAL

IRD2

IRD3

IRD4

DISTEF

DISTEM

MATINF

MATFUN

MATMED

VIF

1.46

2.08

1.45

25.54

27.69

36.56

2.37

1.69

1.84

1.73

1.96

1.38

2.16

1.65

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Após
o tratamento do problema de multicolinearidade, prosseguimos para o ajuste de
um modelo de regressão para dados em painel [3].

Mesmo
contendo apenas a variável de despesa com educação, o modelo final apresentou
valores altos para os coeficientes de determinação entre municípios (

) e
no geral (

).
A relação entre a despesa com educação e o total de impostos arrecadados é
positiva (

),
logo, estima-se um acréscimo médio de R$ 476.17 arrecadados a cada R$ 1000
gastos com educação pelo município. Por fim, o Teste de Hausman foi aplicado
para decidir se o modelo de efeitos aleatório (MEA) seria mais adequado do que
o MEF considerado, resultado presente na Tabela 7. O Teste de Hausman [3] rejeita a hipótese nula,

,
indicando que o modelo de efeitos fixos é mais apropriado neste caso.

Inicialmente,
foi considerado o modelo de efeitos fixos (MEF) descrito pela Equação 3. Onde,

é o i-ésimo munícipio e

representa o ano. A Figura 1 apresenta o
resultado do ajuste desse modelo (output do software Stata).

(3)

Tabela 3 - Resultado do Ajuste do Modelo da Equação 1
(Output do Software Stata).

IMPOSTOS TOTAL

Coeficiente

P>|z|

IDEB4EF

-698.086

0.329

IDEB8EF

-236.1836

0.828

IDEB3EM

0

EDUC

.4947609

0.000

IRD2

-78.31526

0.238

IRD3

-40.38165

0.549

IRD4

-115.3885

0.295

DISTEF

-297.28713

0.117

DISTEM

124.6421

0.216

MATINF

61.31432

0.785

MATFUN

-134.6545

0.684

MATMED

131.6222

0.419

_CONS

11131.71

0.358

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Apesar
da retirada das variáveis de despesas com saúde e pessoal (devido ao resultado
do VIF), o modelo ainda apresentou problema de multicolinearidade, causando a
omissão da Nota IBED do 3º EM. O Teste F foi significativo,

, indicando
que o modelo proposto se ajusta melhor aos dados do que o modelo nulo (contendo
apenas o intercepto). No entanto nota-se que esse resultado se deve apenas por
causa da variável de despesa com educação (EDUC), única variável significativa
para o modelo (

).

Dado
o resultado anterior, dois métodos de seleção de variáveis para regressão foram
aplicados para investigar se a remoção de algumas variáveis traria um melhor
ajuste, em termos de significância dos parâmetros. Os critérios considerados
para essa seleção foram o Critério de Informação de Akaike
(AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC) [4]. As Figuras 2 e 3, trazem,
respectivamente, os resultados dos ajustes dos modelos selecionados por cada
critério. Novamente, apenas a variável de despesa com educação foi
significativa. Assim, o modelo de efeito fixos final pode ser descrito pela
Equação 4 e o resultado do seu ajuste é apresentado na Tabela 4.

Tabela 4 - Resultado do Ajuste do Modelo Selecionado pelo
Critério AIC (Output do Software Stata)

IMPOSTOS TOTAL

Coeficiente

P>|z|

IDEB8EF

-747.8413

0.446

EDUC

.4780502

0.000

IRD3

12.76652

0.808

DISTEF

-271.9079

0.149

MATINF

162.4062

0.448

MATFUN

-107.7447

0.733

_CONS

8734.822

0.375

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

(4)

Tabela 5 - Resultado do Ajuste do Modelo Selecionado pelo
Critério BIC (Output do Software Stata)

IMPOSTOS TOTAL

Coeficiente

P>|z|

IDEB8EF

-738.4888

0.445

EDUC

.4751798

0.000

IRD3

8.887919

0.866

MATFUN

-93.40006

0.765

_CONS

5313.922

0.541

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Tabela 6 - Resultado do Ajuste do Modelo Final (Equação 2)
(Output do Software Stata)

IMPOSTOS TOTAL

Coeficiente

P>|z|

EDUC

.4761666

0.000

_CONS

411.1829

0.791

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Tabela 7 - Aplicação do Teste de Hausman (Output do Software Stata)

Coefficients

(b)

(B)

(b – B)

Sqrt(diag(V_b-V_B)

fe

re

Difference

S.E.

EDUC

.4761666

.6351259

-.1589596

.0206597

b = consistent
under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent
under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho:
difference in coefficients not systematic

chi2(1) =
(b-B)’[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

= 59.20

Prob > chi2 = 0.0000

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Considerando
que a despesa com educação se mostrou significativa, é importante comparar com
a indagação feita por Meyer (2010) – se o dinheiro realmente é importante para
se obter qualidade em educação – porém, os indicadores educacionais escolhidos
no presente trabalho se mostraram insignificantes estatisticamente, de modo que
não se encontrou a relação pretendida. A mesma conclusão se chega quanto ao
trabalho de Monteiro (2015) – o autor alega que os municípios com maior
dispêndio em educação obtiveram melhores indicadores educacionais – em virtude
da insignificância estatística das variáveis usadas.

Quanto
ao trabalho de Krueger e Lindahl (2001), foi possível
verificar a relação pretendida entre educação e crescimento econômico – se
consubstanciando em maior receita municipal – porém, não foi objeto do presente
trabalho o estudo bidirecional entre estes aspectos, somente na direção da
educação (variável independente) para as receitas orçamentárias. O gasto com
educação se mostrou extremamente significativo no presente trabalho. A mesma
percepção ocorreu em relação ao trabalho de Glewwe e Jacoby (2004) e o de Islam, Wadud, e Islam (2007), que
também concluíram pelo aspecto bidirecional entre educação e acumulação de
capital, deixando claro que é possível analisar cada um dos sentidos (educação
↔ acumulação de capital) isoladamente.

Considerando
que Afonso, Araujo e Khair (2002) demonstram a dificuldade dos municípios em
criar poupança própria e, ainda, por não terem acesso a crédito, bem como pela
relação evidenciada no presente trabalho entre gasto com educação e receita de
impostos dos municípios evidencia-se com mais intensidade o ciclo vicioso entre
o gasto com educação e seu impacto nas receitas municipais para os municípios
com menos recursos.

O
fato de encontrar relação significante e positiva entre gasto com educação e
receita no presente trabalho está em linha com o proposto por Rocha e Giuberti (2007), que concluíram por haver tal relação, mais
especificamente entre gasto com educação e crescimento econômico. As autoras
propõem um limite ótimo para gasto com educação, em consonância com Meyer
(2010) que propôs a existência do referido patamar que, no entanto, não fora
objeto do presente trabalho.

Ashraf, Lester e Weil
(2008); Bleakley (2007); Bloom, Canning
e Jamison (2004); e Van Zon e Muysken
(2005), concluíram haver relação entre gasto em saúde e crescimento econômico.
No presente trabalho, entretanto, essa relação se mostrou estatisticamente não
significativa.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

À
medida que o presente estudo progrediu analisou-se variáveis as quais
acreditava-se guardar relação com a variável dependente: impostos municipais –
ITBI, ISS e IPTU. Esperava-se, portanto, que tais variáveis pudessem ter algum
tipo de impacto no nível de receita municipal. Das ditas variáveis dependentes,
no entanto, as seguintes se mostraram estatisticamente insignificantes: as
notas do IDEB; Despesa com saúde; Despesa com pessoal; IRD; Distorção idade x
série (Ensino fundamental e Ensino Médio); Média de alunos por turma (Infantil,
Ensino Fundamental e Ensino Médio).

A
análise de dados demonstrou que a variável gasto com educação foi a única
dentre as utilizadas a impactar de modo significativo as receitas tributárias
dos municípios capixabas. O objetivo do presente trabalho era demonstrar que
obtendo-se qualidade em educação implica-se, por conseguinte, em maior
arrecadação de impostos. O resultado encontrado referente à variável gasto com
educação está em linha com o pretendido.

A
relação mencionada no parágrafo anterior se deve ao efeito multiplicador proposto
por Keynes (2017) de sorte que aquele esforço em obter maior qualidade da
educação tem efeito expansivo em relação à arrecadação tributária dos
municípios.

Dessa
forma, torna-se evidente que municípios que queiram aumentar seu volume de recursos
tributários disponíveis devem, portanto, buscar alternativas para financiar a
educação – especialmente aquela parcela do ensino que lhe compete
constitucionalmente - em sua base territorial.

Para
pesquisas futuras sugere-se utilizar outros indicadores educacionais para
tentar medir se a qualidade da educação pode impactar no volume financeiro
disponível para os Entes Federativos. Ademais, sugere-se analisar se é possível
haver um trade-off entre o aumento de receita provocada pelo gasto em educação
e uma possível redução da alíquota de impostos, de modo que o Ente Federativo
mantenha seu nível de recursos próprios em equilíbrio.

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[1] Recuperado em 27 novembro, 2018 de http://www.aequus.com.br/anuarios_es.html.

[2] Acessado pelo site http://download.inep.gov.br/informacoes_estatisticas/indicadores_educacionais/2014/docente_regularidade_vinculo/nota_tecnica_indicador_regularidade_2015.pdf em Novembro de 2018.