Quantidade significa qualidade? Comparando evidências de capacidade burocrática e desempenho entre grupos de agências no Brasil

Resumo

Este artigo busca avaliar se a preferência do governo brasileiro por fortalecer o poder e o escopo de suas agências reguladoras, em comparação com suas agências não reguladoras, resultou em ganhos proporcionais em termos de capacidade e desempenho. A doutrina do estado regulador defende as vantagens comparativas das agências reguladoras autônomas nessas áreas. Utilizamos análises de componentes principais e regressão multivariada em um conjunto de dados de pesquisa com mais de 3.200 respondentes para examinar esse argumento. Os resultados não confirmam as alegações sobre as vantagens comparativas das agências reguladoras. Em vez disso, apontam para um processo de harmonização entre os grupos de agências. Este artigo aprofunda nossa compreensão sobre os resultados da maturação e legitimização das agências reguladoras em seu contexto institucional, contribuindo assim para a literatura de administração pública que compara organizações com base em suas tarefas centrais. Também é útil para os formuladores de políticas ao considerar os prós e contras de delegar poderes a reguladores autônomos.

Palavras-chave:
Brasil; burocracia; desempenho; agências reguladoras; capacidade estatal

Abstract

This article aims to assess whether the Brazilian government’s preference for enhancing the power and scope of its regulatory agencies compared to its non-regulatory agencies has led to proportional gains in terms of capacity and performance. Regulatory state doctrine espouses the comparative advantages of autonomous regulatory agencies in these areas. We employ principal components and multivariate regression analyses on a survey dataset with over 3,200 respondents to vet this argument. The results do not vindicate claims of regulatory agency’s comparative advantages. Instead, they point to a process of harmonization between the agency groups. This article deepens our understanding of the outcomes of regulatory agencies’ maturation and legitimization within their institutional setting, thereby contributing to public administration scholarship that compares organizations based on their core tasks. It is also of use to policymakers to weigh the pros and cons of delegating powers to autonomous regulators.

Keywords:
Brazil; bureaucracy; performance; regulatory agencies; state capacity

Resumen

El objetivo de este artículo es evaluar si la preferencia del gobierno brasileño por aumentar el poder y el alcance de sus agencias reguladoras en comparación con sus agencias no reguladoras ha conducido a ganancias proporcionales en términos de capacidad y desempeño. La doctrina del estado regulador defiende las ventajas comparativas de las agencias reguladoras autónomas en estas áreas. Empleamos análisis de componentes principales y regresión multivariada en un conjunto de datos de una encuesta con más de 3.200 encuestados para examinar este argumento. Los resultados no respaldan las afirmaciones sobre las ventajas comparativas de las agencias reguladoras. En cambio, apuntan a un proceso de armonización entre los grupos de agencias. El artículo profundiza nuestra comprensión de los resultados de la maduración y legitimación de las agencias reguladoras en su contexto institucional, contribuyendo así a la literatura de administración pública que compara organizaciones en función de sus tareas principales. También es útil para que los responsables de políticas evalúen los pros y los contras de delegar poderes a reguladores autónomos.

Palabras clave:
Brasil; burocracia; desempeño; agencias reguladoras; capacidad estatal

1. INTRODUÇÃO

As reformas regulatórias se desenvolveram concomitantemente às propostas mais amplas da Nova Gestão Pública (NGP), as quais buscaram redefinir a estrutura e a cultura do Estado na década de 1990 (Bozeman, 2007). As expectativas dessas reformas foram particularmente altas nas áreas de capacidade e de desempenho de pessoal (Berg, 2000; Majone, 1997). Nesse sentido, esperava-se que o quadro de pessoal das agências reguladoras, os “regulocratas” (cf. Levi-Faur, 2005), incorporasse o conhecimento técnico inerente às suas organizações.

O argumento comum em favor das agências reguladoras autônomas (ARs) era que elas seriam as instituições mais adequadas para garantir a máxima eficiência econômica em mercados naturalmente concentrados, devido à sua especialização setorial, maior autonomia administrativa e discricionariedade técnica (Keeler, 1984; Majone, 1997). Além disso, as ARs seriam projetadas com base no pressuposto de que seriam mais capazes e alcançariam um melhor desempenho do que organizações burocráticas generalistas (Koop & Hanretty, 2018; Maggetti, 2022). Essas características dariam ao Estado regulador uma vantagem comparativa em relação ao Estado intervencionista tradicional, o que é um ponto central da doutrina do Estado regulador (Braithwaite, 2008). Estudos anteriores chegaram a conclusões diferentes a esse respeito, ao comparar organizações com base em sua estrutura e competência principal, incluindo a regulação (Christensen et al., 2007; Maggetti & Papadopoulos, 2022; Painter & Yee, 2010; Pollitt et al., 2005; Verhoest et al., 2010, 2023). Este artigo tem um objetivo semelhante. Entretanto, ele inova ao adotar a literatura sobre capacidades estatais como seu principal referencial teórico. Também articulamos neste estudo percepções centradas na política regulatória e na teoria das organizações.

Focalizamos nossa análise no Brasil, um país com uma tradição weberiana profundamente arraigada e um setor público que frequentemente é classificado como o mais capacitado e meritocrático da América Latina (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico [OCDE], 2020; Parrado & Salvador, 2011). Os regulocratas brasileiros são servidores públicos de carreira, assim como aqueles que atuam em ministérios e agências executivas ou não reguladoras (M&AEs). Neste estudo, empregamos “agências executivas ou não reguladoras” como um termo genérico, para referir-nos às agências ou órgãos tradicionais do Poder Executivo. Essas são entidades sob o controle direto dos ministérios, por meio de arcabouços setoriais formais. No Brasil, elas geralmente assumem a forma legal de autarquias e fundações. Devido à sua subordinação ao controle ministerial, elas diferem dos reguladores autônomos, que são legalmente definidos no país como agências “especiais” (autarquias especiais).

A principal distinção entre os ARs e os M&AEs é que os primeiros têm mais autonomia formal do que os segundos (Cunha et al., 2017). Além disso, desde o início do século XXI, as ARs brasileiras têm obtido permissão para aumentar seu número de funcionários, ao passo que os ajustes salariais também têm sido frequentes (Cunha & Goellner, 2020; Fernandes et al., 2022). Sua estrutura tem evoluído de maneira contínua e mais veloz, quando comparada à maioria das outras áreas do Estado; além disso, seus mandatos, bem como as áreas de intervenção direta, têm se ampliado (Holperin, 2017). Essas tendências permaneceram ao longo dos anos, revelando uma preferência estável do governo central. Para examinar esse fenômeno e, consequentemente, a vantagem relativa das ARs como modelo institucional, abordamos as seguintes questões de pesquisa:

1. Até que ponto as agências reguladoras no Brasil têm absorvido mais capacidade do que o restante do governo?

2. A percepção de maior desempenho organizacional é uma função do modelo de agências reguladoras?

3. Dimensões específicas de capacidade estatal têm um impacto semelhante no desempenho, quando comparamos agências reguladoras especializadas e órgãos generalistas?

Metodologicamente, baseamos o estudo em um conjunto de dados de survey com mais de 3.200 entrevistados. A comparação entre as ARs e os M&AEs pode revelar variações organizacionais não previstas, bem como deficiências institucionais. Categorizamos e sistematizamos o conjunto de dados de uma forma única e inovadora, isolando cinco dimensões de capacidade, a saber, meritocracia, autonomia, relacionamento(s), responsabilidade e recursos, bem como desempenho. Uma análise de componentes principais permitiu gerar variáveis compostas com base nas percepções dos servidores públicos sobre as cinco dimensões. Além disso, a partir dos dados, elaboramos índices sintéticos para ARs e M&AEs, para compará-los. Por fim, executamos um procedimento de regressão multivariada para testar os efeitos das capacidades do Estado sobre desempenho.

Nossos resultados contradizem parcialmente as alegações de superioridade do modelo de agência reguladora e sugerem novas instâncias de assimetria e heterogeneidade no Estado brasileiro. A partir disso, a principal contribuição deste artigo é medir as implicações concretas da expansão das ARs no governo federal brasileiro, possivelmente também auxiliando na elucidação de dinâmicas semelhantes em jurisdições comparáveis. O artigo está organizado da seguinte forma. Na próxima seção, definimos a capacidade do Estado e suas dimensões operacionais, e como elas se relacionam com o desempenho. A seção seguinte trata da metodologia e da estratégia empírica. A quarta seção discute os resultados da pesquisa. Por fim, apresentamos nossas observações finais e as possíveis implicações futuras para a teoria e a política pública.

2. CAPACIDADES ESTATAIS E SUAS DIMENSÕES

Capacidade estatal diz respeito a um arcabouço interdisciplinar e metodologicamente diverso, o qual permite interligar política e administração para tratar de fenômenos concretos (Cingolani, 2018). O arcabouço se vincula à capacidade de “traduzir preferências em ações” (Geddes, 1996, p. 14), tornando possível a implementação de políticas iniciadas pelo Estado (Skocpol et al., 1985). Os primeiros debates nessa área se concentraram na formação dos Estados modernos e em seus poderes infraestruturais (Tilly, 1975). Gradualmente, a qualidade e o desempenho do Estado se tornaram preocupações centrais (Centeno et al., 2017; Rothstein & Tannenberg, 2015). O conceito de capacidade estatal também é particularmente útil para entender áreas de especialização do governo e as disfuncionalidades que são particularmente visíveis nos aparatos estatais de países em desenvolvimento (Akbar & Ostermann, 2015; Cingolani, 2013).

Devido à sua base weberiana, um fator crucial para explicar a capacidade do Estado é a meritocracia (Dahlström et al., 2012; Evans & Rauch, 1999). Aqui, os critérios básicos de medição são a qualidade do recrutamento do setor público e o grau de conformidade com os ideais de racionalidade e neutralidade (Fukuyama, 2013). Outra dimensão da capacidade estatal é a autonomia burocrática. Autonomia pode ser entendida como a capacidade do Estado de definir suas próprias metas e objetivos, ou seja, de formular, sem a interferência direta de grupos de interesse (Skocpol, 1985). Tomando emprestado da teoria organizacional, essa ideia se aproxima da noção de autonomia política (Verhoest et al., 2004). Contribuições teóricas recentes ampliaram esses limites para abranger a capacidade de resguardar a implementação de interesses políticos e privados de curto prazo (Cingolani et al., 2015). A última é semelhante à ideia de autonomia estrutural da literatura organizacional (Verhoest et al., 2004).

Outras características não diretamente ligadas ao modelo weberiano original de capacidade estatal são o relacionamento e a accountability. Autores argumentam que as capacidades administrativas ou organizacionais estáticas precisam ser complementadas com capacidades relacionais ou políticas (Evans, 2011; Gomide & Pires, 2014). Essas capacidades mais dinâmicas estão relacionadas à competência dos atores estatais para implantar as ferramentas necessárias para processar conflitos dentro ou entre empresas, sociedade civil e atores estatais com vistas uma coordenação institucional simplificada e de maior eficácia.

Os recursos são a quinta dimensão. Wu et al. (2015) afirmam que a capacidade estatal é o produto da combinação entre competências e recursos. Os autores destacam a importância multidimensional dos recursos, desde o conhecimento técnico ao nível individual, até as capacidades organizacionais e, também, sistêmicas, nas quais os recursos afetam, por exemplo, a confiança da sociedade no setor público (Wu et al., 2015).

A literatura sobre capacidades estatais também tem dado bastante atenção ao desempenho das organizações estatais (Evans & Rauch, 1999; Nistotskaya & Cingolani, 2015). Em princípio, toda organização pública visa manter ou melhorar o desempenho para atingir suas metas estatutárias. Embora complexo de verificar, desempenho geralmente está vinculada aos benefícios à população-alvo (Verhoest, 2005). Ela também é impulsionada por fatores técnicos e políticos (Oliveira et al., 2022).

Essas cinco dimensões de capacidade estatal identificadas acima, bem como o desempenho, são relevantes na avaliação do Estado brasileiro, devido a suas características intrínsecas. Acadêmicos de ciências sociais que estudaram o país apontaram que, ainda que as recentes ondas de profissionalização tenham reduzido a incidência de “bolsões de eficiência” localizados, a burocracia brasileira continua consideravelmente heterogênea (Abers et al., 2017; Cavalcante & Carvalho, 2017). Nossa pesquisa se baseia nesses estudos anteriores, mas também busca preencher uma importante lacuna empírica (Jacobs, 2011). As ARs no Brasil não foram suficientemente analisadas em sua capacidade, mesmo a despeito de sua expansão ao longo dos anos. Para investigar isso, propomos testar as seguintes hipóteses:

H1: As ARs são mais meritocráticas do que os M&AEs.

H2: As ARs são mais autônomas do que os M&AEs.

H3: As ARs detêm mais recursos do que os M&AEs.

H4: As ARs têm melhor accountability do que os M&AEs.

H5: As ARs são mais insuladas, relacionando-se menos com políticos, a sociedade civil e o setor empresarial do que os M&AEs.

H6: Quanto maior o grau de capacidade estatal, maior a percepção de desempenho.

3. METODOLOGIA

Para avaliar as hipóteses acima, utilizamos um banco de dados de survey que tratou da qualidade do governo e da capacidade do Estado. O survey fez parte de um projeto conjunto intitulado Pesquisa Global de Servidores Públicos¹ , uma iniciativa de pesquisa internacional cujos objetivos foram entender melhor como os serviços públicos funcionam e auxiliar os governos a gerir os servidores públicos. A pesquisa brasileira, que integra a iniciativa global juntamente com surveys semelhantes conduzidos em outras nações, foi realizada entre maio e julho de 2018. As instituições responsáveis pela pesquisa foram o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), órgão de pesquisa do governo federal vinculado, no momento da realização do survey, ao Ministério da Fazenda brasileiro, e o Centro de Democracia, Desenvolvimento e Estado de Direito (CDDRL), da Universidade de Stanford.

Pereira et al. (2019) resumem o projeto brasileiro e os dados disponíveis, também fornecendo informações abrangentes sobre como o survey foi elaborado e as estatísticas descritivas. O survey não foi repetido desde a edição produzida em 2018, e é, até o momento, o maior conjunto de dados desse tipo no Brasil. Por esse motivo, Bersch e Fukuyama (2024) também o adotaram para tratar da autonomia e da qualidade do governo no Brasil. Anteriormente, Schuster et al. (2022) haviam se baseado em uma pesquisa de 2017 para avaliar a motivação do serviço público brasileiro. Em 2019, outra pesquisa importante foi realizada no país, mas dessa vez com foco específico no uso de evidências em políticas públicas (Koga et al., 2020).

A população do projeto de survey que apoia nosso estudo foi composta por todos os servidores públicos do governo federal brasileiro (funcionários efetivos e aqueles em cargos comissionados, ou seja, nomeados), encarregados da formulação e da implementação de políticas públicas em M&AEs e nas ARs. Devido ao objetivo do projeto de gerar uma comparabilidade global mais ampla, sob a iniciativa da Pesquisa Global de Servidores Públicos, a pesquisa brasileira excluiu burocracias de nível de rua (por exemplo, médicos e professores de escola), assim como funcionários de empresas estatais e militares. A participação na pesquisa foi totalmente voluntária e conduzida sob rigoroso anonimato. As camadas da amostra foram definidas com base em três critérios:

Cargos e carreiras, que diz respeito ao tipo de relação estabelecida entre o servidor público e a administração pública federal.

Cargos comissionados (nomeados).

O modelo organizacional legal da entidade à qual o servidor está vinculado.

Esse critério de seleção permitiu uma ampla representação da administração federal brasileira, resultando em uma população de 4.671 funcionários públicos. Um total de 3.226 funcionários públicos responderam à pesquisa, representando quase 70% da amostra necessária. Foram aplicados pesos para extrapolar os resultados da amostra para toda a população, resultando em um total estimado de 263.468 funcionários públicos. O intervalo de confiança foi de 95%, o que significa que as estimativas contidas neste artigo são estatisticamente confiáveis para o conjunto de respondentes selecionados (Pereira et al., 2019).

Os dois grupos de servidores públicos que separamos neste artigo consistem, de um lado, nos servidores das ARs e, de outro, no pessoal dos M&AEs. As agências reguladoras federais são organizações homogêneas entre elas, pois estão regidas por um estatuto legal comum². Suas estruturas formais de carreira são idênticas, incluindo requisitos de entrada, treinamento e progressão, bem como os níveis salariais (Cunha et al., 2017). Os M&AEs são o restante dos entrevistados da pesquisa, excluindo as ARs.

Com base no questionário do survey, formulamos indicadores sintéticos de capacidade estatal, que estão descritos na Quadro 1 do Apêndice. O Quadro 1 também informa o conjunto de respostas do survey que usamos para avaliar os padrões de interação entre as organizações dos entrevistados e outras instituições. Para desempenho, formulamos um índice composto com base em quatro perguntas que partem de uma abordagem ampla sobre desempenho (Christensen & Gazley, 2008), também detalhado no Quadro 1 do Apêndice. O índice de desempenho seguiu o mesmo procedimento metodológico empregado no cálculo das pontuações de capacidade estatal.

É importante ressaltar que o ajuste adequado das perguntas do survey em cada dimensão não é algo totalmente objetivo. Para lidar com isso, na seleção das perguntas, seguimos procedimentos semelhantes adotados por estudos anteriores apoiados pelo projeto Pesquisa Global de Servidores Públicos (Boittin et al., 2016; Cavalcante & Lotta, 2021). Além disso, demos atenção cuidadosa à literatura que compara organizações públicas com base em suas competências formais, que é um campo de pesquisa em administração pública (Christensen et al., 2007; Doberstein, 2022; Pollitt et al., 2005; van Thiel & Yesilkagit, 2014; Verhoest et al., 2010, 2023). Esse aspecto foi fundamental para validar nossos grupos de servidores públicos e as dimensões analíticas. Ele também orientou a interpretação de nossos achados, mesmo que nosso estudo inove ao agregar a literatura sobre capacidades estatais ao quadro teórico de referência.

Empregamos uma análise de componentes principais (PCA) para formular as variáveis sintéticas da análise estatística. Em geral, os índices compostos têm como objetivo sintetizar temas complexos e multidimensionais, auxiliando a classificar e ordenar unidades de análise em um caso específico. Em seguida, utilizamos a análise descritiva para comparar a capacidade estatal e os níveis de desempenho entre ARs e M&AEs, além de aplicarmos a análise de variância (ANOVA) para testar a significância estatística das médias do grupo. Por fim, executamos um procedimento de regressão multivariada para examinar as correlações entre essas variáveis.

Em termos de limitações de pesquisa, aplicam-se as advertências tradicionalmente relacionadas aos métodos de coleta de dados por survey, seu volume e modo de processamento, as quais incluem questionamentos quanto à confiabilidade da percepção humana. Estratégias analíticas que se concentram no setor público têm essas mesmas desvantagens, mas principalmente quando se baseiam em amostras pequenas que partem da coleta de opiniões dos chamados especialistas (Andrews, 2008). Em resposta a isso, nosso estudo tentou reduzir a probabilidade de vieses agudos reunindo um conjunto de dados bastante grande sobre grupos burocráticos comparáveis, mas segregáveis. Cada um desses grupos está inserido em culturas e estruturas formais próprias e, portanto, expressa dados interpretativos valiosos (March & Olsen,1989)

4. ANÁLISE EMPÍRICA: RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1 Dimensões da capacidade estatal

As figuras desta seção mostram a distribuição dos indicadores, enquanto a Tabela 4 do Apêndice contém a análise descritiva dos índices. A Figura 1 mostra a média dos índices de meritocracia por tipos de organizações. Estudos anteriores sustentaram que as promoções na burocracia federal brasileira são, em grande parte, consequência de decisões meritocráticas (Cavalcante et al., 2018; Praça & Lopez, 2019). Confirmando esses achados anteriores, a Figura 1 indica que, tanto no caso das ARs quanto dos M&AEs, os servidores públicos amplamente concordam que suas organizações recrutam pessoas com as habilidades certas e que as promoções são baseadas no mérito, na competência técnica e na experiência na carreira. Mesmo que as diferenças entre os dois grupos na Figura 1 não sejam substanciais (77,1 contra 74,9), elas são estatisticamente significativas e nos levam a rejeitar H1, ou seja, que as ARs são mais meritocráticas do que os M&AEs.

FIGURA 1
MÉDIA DOS ÍNDICES DE MERITOCRACIA

As Figuras 2A e 2B tratam da média dos índices de dois aspectos diferentes da autonomia. O primeiro, a autonomia política, inclui questões relativas à rotina diária dos servidores públicos, como o grau de flexibilidade para realizar suas tarefas e o uso de considerações técnicas nos projetos em que estão inseridos. A autonomia estrutural, por sua vez, envolve a perspectiva dos burocratas sobre a neutralidade política de suas funções, a obediência hierárquica e o nível de discricionariedade em suas próprias decisões. As figuras 2A e 2B não denotam um padrão claro, considerando ambos os aspectos de autonomia. Mesmo que a diferença seja pequena entre os dois grupos, os M&AEs têm uma média mais alta no índice de autonomia política. Por outro lado, as ARs têm uma pontuação mais alta em autonomia estrutural. Isso pode se dever ao maior grau de formalismo encontrado nas ARs, inclusive nas disposições que restringem a supervisão política e a micro-gestão direta pelos ministérios (McAllister, 2010; Verhoest et al., 2004). Como os dados referentes à autonomia apresentam resultados mistos, não podemos confirmar nem negar a hipótese H2, qual seja, de que as ARs são mais autônomas do que os M&AEs. Painter e Yee chegaram a conclusão semelhante, ao estudar diferentes organizações públicas em Hong Kong: “no caso de órgãos que descrevem sua tarefa principal como regulação, não há relações significativas entre eles e várias dimensões de autonomia” (Painter& Yee, 2010, p. 405, tradução nossa).

FIGURA 2A
E FIGURA 2B MÉDIA DOS ÍNDICES DE AUTONOMIAS POLÍTICA E ESTRUTURAL

Nas Figuras 3 e 4, as médias seguem padrões semelhantes com relação a recursos e accountability. Em ambos os casos, as ARs apresentam as maiores médias de pontuação, sustentadas pelos testes ANOVA. A Figura 3 sugere que os M&AEs enfrentam restrições mais sérias relacionadas a recursos humanos e financeiros, tecnologia e outros. Isso é consistente com a decisão do Estado brasileiro de priorizar a estruturação das ARs em comparação com outras áreas do governo. A Figura 3, portanto, leva à confirmação da H3: As ARs têm mais recursos do que os M&AEs.

FIGURA 3
MÉDIA DOS ÍNDICES DE RECURSOS

Conforme mostrado na Figura 4, a diferença entre os dois grupos é ainda mais acentuada com relação a accountability. Os ARs aparecem 3,1pp acima da média geral, e os M&AEs, cerca de 1,4pp abaixo. Em termos práticos, considerando as perguntas do survey por trás da construção do índice (listadas no Quadro 1 do Apêndice), a Figura 4 sugere que os servidores públicos que trabalham nas ARs acreditam mais firmemente que suas organizações estão abertas a pressões externas e estão imersas em uma cultura de menor permeabilidade à corrupção. Esse é um entendimento dominante que promove a “integridade regulatória” como um princípio fundamental (OECD, 2014). Ademais, a accountability é importante para as ARs pois se vincula à sua própria legitimidade como ator público, uma vez que, além dos poderes administrativos, elas também têm poderes normativos e de resolução de conflitos. Portanto, a evidência empírica tende a confirmar a quarta hipótese, ou seja, de que as ARs têm melhor accountability do que os M&AEs.

FIGURA 4
MÉDIA DOS ÍNDICES DE ACCOUNTABILITY

A última dimensão de capacidade estatal é relacionamento, o qual reflete a frequência da relação do servidor público com atores externos. Supõe-se que os padrões de relações externas variem de acordo com o tipo de organização e suas competências (Bouckaert et al., 2010), e esse é de fato o caso na Tabela 1. As relações intragovernamentais referem-se a dois tipos de interações na Tabela 1. Em primeiro lugar, os relacionamentos com organizações dentro da mesma área de supervisão ministerial e, em segundo lugar, os relacionamentos com outros ministérios setoriais e as organizações por eles supervisionadas. É importante observar que cada órgão governamental no Brasil está formalmente vinculado a um ministério setorial. Nesse sentido, as ARs não são órgãos isolados, embora desfrutem de um grau comparativamente maior de autonomia formal. Embora a Tabela 1 revele que os M&AEs têm interações mais intensas do que as ARs dentro de suas áreas setoriais, o teste ANOVA não confirma a significância estatística das diferenças em relação à frequência das relações com outros setores.

TABELA 1
MÉDIA DE FREQUÊNCIA DE RELACIONAMENTO

Com que frequência você interage com:		Geral	Ministérios e agências executivas	Agências reguladoras	Teste Anova
Outras organizações ou agências ligadas ao mesmo ministério	Média	2.89	2.98	2.71	F = 22.1
	Desvio padrão	1.51	1.53	1.44	Valor de p < 0,000
Outros ministérios ou organizações vinculadas a outros ministérios	Média	2.43	2.45	2.38	F = 1.8
	Desvio padrão	1.41	1.45	1.34	Valor de p < 0,18
Com que frequência você interage com:		Geral	Ministérios e agências executivas	Agências reguladoras	Teste Anova
Congresso/Parlamentares	Média	1.42	1.4	1.44	F = 1.15
	Desvio padrão	0.92	0.91	0.94	Valor de p < 0,283
Entidades privadas	Média	2.91	2.65	3.48	F = 192.5
	Desvio padrão	1.62	1.58	1.55	p-valor < .000
Organizações da sociedade civil	Média	1.89	1.89	1.89	F = .00
	Desvio padrão	1.23	1.24	1.2	Valor de p < 0,992
Universidades e institutos de pesquisa	Média	2.18	2.26	2.02	F = 22.36
	Desvio padrão	1.35	1.4	1.2	Valor de p < 0,000

• Fonte: Pesquisa Global de Servidores Públicos, descrita em Pereira et al. (2019) para dados sobre o Brasil.

Em sistemas presidencialistas como o brasileiro, existe uma relação crucial entre os poderes Executivo e Legislativo, também apresentada na Tabela 1. Assim como nas variáveis anteriores, as evidências aqui não apresentam diferenças significativas entre ARs e M&AEs. Extrapolando a partir dos dados, é possível concluir que as ARs não estão tão protegidas de considerações políticas como se esperava. No entanto, a capacidade de manter interações com instâncias de poder político é uma condição para o funcionamento de órgãos reguladores descentralizados. Seguindo Niklasson e Pierre (2012), a aptidão para interagir com os tomadores de decisão política em questões que envolvem julgamento técnico pode ser um sinal de maturidade organizacional e autonomia prática, o que tanto as ARs quanto os M&AEs podem exercer.

Outras constatações dignas de nota dizem respeito à interação com o setor privado. Como as ARs foram criadas com base em premissas de equidistância e neutralidade, a frequência da interação com o setor privado não deve ser consideravelmente diferente do nível de interação com outros grupos de interesse legítimos. Os resultados numéricos, nesse caso, induzem a interpretações alternativas e divergentes, embora nem todas sejam negativas. Como “a regulação governamental não é antitética à colaboração” (Phillips & Smith, 2011, p. 22, tradução nossa), o setor privado pode servir a propósitos funcionais em projetos regulatórios compartilhados. Adicionalmente, as próprias instituições reguladoras podem promover a coordenação dentro e fora do mercado, em uma dinâmica capitalista virtuosa (Thatcher, 2008). Entretanto, as frequências mais altas, neste caso, chamam a atenção, pois podem sugerir um senso comum compartilhado e institucionalizado, por sua vez sustentado por loci privilegiados de relacionamento à disposição das empresas reguladas.

Processos de dependência cognitiva, incluindo a captura epistêmica mais arraigada (Sunstein, 2014), podem ser prejudiciais ao sistema como um todo se estabelecerem uma “noção de diferenciação” com respeito às outras partes do mesmo sistema que não compartilham dos valores interpretativos dominantes (Black, 2002, p. 178). Ademais, embora o contato próximo com o setor privado possa ser entendido como uma consequência natural do exercício da regulação, na ausência de graves anormalidades, poderíamos esperar que apenas uma fração dos regulocratas interagisse com as empresas reguladas ativa e simultaneamente. Em situações típicas, a maioria dos regulocratas deveria passar a maior parte de seu tempo conduzindo tarefas analíticas ou mecânicas de forma independente.

Outro tipo de relacionamento apresentado na Tabela 1 é com a sociedade civil. Nesse caso, os dados apontam para a mesma média para os dois grupos (1,89). Além disso, a Tabela 1 mostra que os M&AEs se relacionam com mais frequência com universidades e institutos de pesquisa do que as ARs. Os testes ANOVA confirmam a significância estatística das diferenças.

Nossos resultados são convergentes com estudos anteriores que também observaram padrões de relacionamento heterogêneos entre burocratas encarregados de diferentes competências no governo, inclusive no Brasil (Cavalcante & Lotta, 2021; Cavalcante & Pereira, 2022; Howlett & Ramesh, 2016; Wu et al., 2018). Entretanto, com os dados combinados de relacionamento, conforme exposto, a H5 não pode ser validada. Embora a frequência das interações entre os políticos e a sociedade seja praticamente a mesma para ARs e ME&As, os M&AEs estão mais conectados à academia, enquanto as ARs estão mais próximas ao setor privado.

4.2 Desempenho e seus determinantes

Esta seção aborda a hipótese final. A sexta hipótese se apoia na literatura sobre o Estado regulador, que tradicionalmente associa a expertise de agências reguladoras a uma maior eficiência e estabilidade (Estache & Wren-Lewis, 2009; Levy & Spiller, 1996). O índice composto apresentado na Figura 5 foi construído a partir de perguntas do survey referentes às percepções dos servidores públicos sobre as realizações e a reputação alcançados por sua organização, conforme detalhado no Quadro 1 do Apêndice. A distribuição dos índices agrupados por tipo de organização na Figura 5 é estatisticamente significativa.

FIGURA 5
DISTRIBUIÇÃO DOS ÍNDICES DE DESEMPENHO

Com base nos resultados do survey, identificou-se que os servidores públicos dos M&AEs têm uma visão um pouco mais positiva do desempenho de suas organizações (55,6%) do que os das ARs (53,3%). Outra estimativa está relacionada às percepções dos servidores públicos sobre a extensão em que a capacidade estatal afeta o desempenho de suas organizações. O modelo de regressão multivariada usado para testar essas correlações é definido pela fórmula abaixo. A Tabela 2 apresenta os coeficientes estimados, com erros padrão entre parênteses. A variável dependente, ao lado esquerdo da equação, é o índice composto de desempenho. No lado direito estão os índices de capacidade estatal, ou seja, as variáveis independentes.

${Desempenho}_i={\beta }_0+{\beta }_1{Meritocracia}_i+{\beta }_2{Autonomiapolítica}_i+{\beta }_3{SAutonomiaestrutural}_i+{\beta }_4{Accountability}_i+{\beta }_5{Recursos}_i+{\mu }_i$

A Tabela 2 também exibe os coeficientes de determinação dos modelos para o modelo geral (toda a amostra) e para M&AEs e ARs separadamente. Considerando a amostra ampla utilizada nas estimativas, o teste T e o teste F são válidos assintoticamente. Embora nem todas as variáveis sejam estatisticamente significativas, em geral, a significância das regressões é confirmada (Wooldridge, 2006). Realizada uma verificação de multicolinearidade, os resultados comprovaram que o grau de colinearidade entre as variáveis independentes não é preocupante.

TABELA 2
OS DETERMINANTES DE DESEMPENHO

Variáveis	Modelo geral	Ministérios e agências executivas	Agências reguladoras
Meritocracia	.12***	.12***	.09***
	(.01)	(.02)	(.27)
Autonomia política	.25***	.26***	.20***
	(.01)	(.02)	(.02)
Autonomia estrutural	-.00	.01	-.00
	(.01)	(.02)	(.04)
Accountability	.48***	.50***	.48***
	(.17)	(.02)	(.03)
Recursos	.15***	.15***	.16***
	(.02)	(.02)	(.34)
Constante	-2.8	-4.23*	-2.60
	(.18)	(2.38)	(2.96)
N	3.210	2.191	1.019
R2 ajustado	0.364	0.368	0.384

• Fonte: Elaborado pelos autores com base na Pesquisa Global de Servidores Públicos, descrita em Pereira et al. (2019) para dados sobre o Brasil.
• Observação: erros padrão entre parênteses. * p< .05 ** p< .01 *** p< .001.

Os resultados do modelo da regressão por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), utilizando dados de corte transversal, são reveladores em vários sentidos. Começando pela meritocracia, os dados da Tabela 2 confirmam que as práticas organizacionais baseadas no mérito afetam positivamente o desempenho, mesmo que os coeficientes de meritocracia tenham sido os mais baixos em nossos modelos. No Brasil, desde a publicação da Constituição Federal de 1988, a admissão em cargos do serviço público depende da realização prévia de concursos públicos abertos e não discriminatórios. Portanto, a importância da meritocracia nas estimativas parece bastante lógica.

A autonomia política, relacionada ao espaço de discricionariedade do burocrata para a tomada de decisão, é fundamental para explicar o desempenho dos grupos, e suas estimativas na Tabela 2 são esclarecedoras. Elas são ainda mais intensas do que a meritocracia, pois uma mudança de um ponto nesse índice afetaria as pontuações de desempenho em 0,25pp no modelo geral, ceteris paribus. Os coeficientes, entretanto, demonstram que os regulocratas se sentem menos autônomos em termos de autonomia política do que o restante do serviço público federal brasileiro. Por sua vez, a autonomia estrutural não se mostrou uma variável estatisticamente significativa. Os dados da Tabela 2 sugerem que, tanto para as ARs quanto para os M&AEs, a autonomia estrutural não tem efeito aparente sobre sua percepção de desempenho. Esse fato, indubitavelmente, diverge da presunção teórica de que discricionariedade, aliada à especialização e à separação estrutural do centro de governo, levaria a uma maior eficiência, no caso das agências reguladoras. Nossa constatação, nesse caso, ecoa o argumento de que não se pode presumir que a autonomia estrutural aumente automaticamente o desempenho (Christensen et al., 2007; Verhoest et al., 2004).

A quarta dimensão de capacidade estatal confirma que o grau de accountability das organizações afeta seu desempenho. Como mostra a Tabela 2, um aumento de um ponto no índice de accountability altera em aproximadamente 0,48pp a pontuação de desempenho das agências reguladoras e 0,50pp do restante do governo, ceteris paribus. Isso está de acordo com estudos anteriores que também mapearam correlações semelhantes (Howlett & Ramesh, 2016). A última variável independente em nosso modelo de regressão pressupõe que a aplicação de recursos está ligada ao desempenho. Conforme demonstrado na Tabela 2, nossas estimativas são estatisticamente significativas em todos os modelos, com uma pequena diferença entre os grupos. Isso indica, como esperado, uma correlação positiva entre os recursos organizacionais e o desempenho, mantendo as outras variáveis constantes

Por fim, os coeficientes de determinação (R²), para todos os três modelos da Tabela 2, indicam que as variáveis de capacidade estatal são responsáveis por quase 40% da percepção de desempenho em organizações do governo federal. Para as ARs, o efeito é ligeiramente maior (0,38pp) do que para os M&AEs (0,37pp). Todas as variáveis independentes afetam o índice de desempenho com diferentes intensidades, exceto a autonomia estrutural. As estimativas de regressão multivariada confirmam a hipótese H6, qual seja, de que quanto maior o grau de capacidade estatal, maior a percepção de desempenho. Isso está de acordo com os resultados de pesquisas anteriores que tinham objetivos semelhantes (Cavalcante & Pereira, 2022; Gomide et al., 2021)especificamente do governo federal brasileiro. Dados coletados por Survey foram analisados usando a técnica de modelagem de equações estruturais (MEE).

De modo geral, nossos resultados convergem com estudos anteriores que exploraram características distintas de organizações públicas com base em suas competências ou tarefas principais, e como determinantes contextuais moldam as estruturas, os resultados e os comportamentos dessas organizações (Christensen & Lægreid, 2006; Egeberg, 2012; Verhoest et al., 2023). Ao analisar a literatura sobre o tema, van Thiel e Yesilkagit (2014) concluíram que os trabalhos existentes eram variados e apontavam para resultados mistos sobre os efeitos das competências, os quais também dependiam dos contextos nacionais. Complementamos essa linha de pesquisa com uma análise aprofundada do caso brasileiro. As diferenças entre M&AEs e ARs em nossos índices são relevantes para debates tanto teóricos quanto práticos, uma vez que a presunção original, refletida em nossas hipóteses, era a de que haveria uma superioridade das ARs autônomas frente aos M&AEs. Confrontar a “ortodoxia regulatória” (cf., Christensen & Lægreid, 2008) com o auxílio de um contundente respaldo empírico permitiu falsear essas afirmações centrais a partir da realidade da maior economia latino-americana, o Brasil.

5. CONCLUSÕES

Este artigo comparou as agências reguladoras brasileiras e os órgãos não reguladores do governo federal a partir de índices de capacidade e desempenho do Estado. Assim, apoiamo-nos, mas também fomos além de em uma literatura já existente, ao comparar as organizações públicas com base em suas competências formais. Sabemos, com base em estudos anteriores realizados em contextos de países do Norte Global, que as tarefas formais importam, ou seja, que a natureza das competências essenciais das organizações públicas pode afetar diretamente sua estrutura, comportamento e desempenho. Nossa pesquisa se baseia nessa linha de pesquisa, mas oferece um novo olhar ao revelar a dinâmica do Sul Global, com foco no Brasil.

Nossa análise, derivada de um conjunto considerável de dados de survey, demonstra que as ARs no Brasil não apresentam uma capacidade superior em todas as cinco dimensões que analisamos, tampouco que os regulocratas consideram o desempenho de suas organizações superior. Em comparação com os M&AEs, o grupo de dimensões de capacidade que analisamos tem efeitos estimados muito semelhantes sobre o desempenho das ARs. As semelhanças inesperadas entre as ARs e os M&AEs podem ser vistas como uma expressão da legitimidade das primeiras. No entanto, uma maneira menos otimista de analisar os resultados de capacidade e desempenho das ARs em nosso estudo é que elas não confirmaram a vantagem comparativa que prometeram, o que é uma suposição central da doutrina do Estado regulador. As implicações de nossas conclusões são teóricas e práticas. Em primeiro lugar, elas aprofundam nossa compreensão acerca dos resultados do amadurecimento e da legitimação gradual das ARs em seus ambientes institucionais. Em segundo lugar, espera-se que as conclusões alcançadas aqui ajudem aos formuladores de políticas a sopesar os prós e os contras da delegação de poderes a reguladores autônomos, especialmente em ambientes institucionais heterogêneos como os da América Latina e de outras partes do Sul Global.

Em última análise, nosso estudo oferece uma apreciação diferenciada do Estado regulador, para além das alegações normativas predominantemente sustentadas nos debates fundamentais sobre reforma regulatória e agencificação. Ele também oferece contribuições claras à literatura, especialmente porque contradiz expectativas da superioridade do modelo de agências reguladoras em relação às burocracias generalistas.

Os limites das nossas conclusões incluem o fato de que os dados derivados da percepção humana detêm algum grau de subjetividade. Ao mesmo tempo, nossos dados são provenientes de uma pesquisa de grande porte, o que reduz substancialmente a probabilidade de vieses aos quais estudos de pequeno porte estão sujeitos, por exemplo, uma interpretação excessivamente positiva ou negativa da realidade. Por mais que este estudo apresente novos achados sobre o funcionamento real das ARs em uma economia que firmemente abraçou esse modelo, como a brasileira, serão necessárias mais pesquisas para complementá-lo com casos de outros países, a fim de auxiliar a confirmar os padrões aqui registrados ou a melhor elucidar variações.

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• Wooldridge, J. M. (2006). Introductory Econometrics: A modern approach Thomson-South-Western College Publishing.
• Wu, X., Ramesh, M., & Howlett, M. (2015). Policy capacity: A conceptual framework for understanding policy competences and capabilities. Policy and Society, 34(3-4), 165-171. https://doi.org/10.1016/j.polsoc.2015.09.001
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• Wu, X., Howlett, M., & Ramesh, M. (Eds.). (2018). Policy Capacity and Governance: Assessing Governmental Competences and Capabilities in Theory and Practice Palgrave MacMillan.

• 1
  Para obter mais informações, visite o site internacional do projeto: https://www.globalsurveyofpublicservants.org
• 2
  Além das regras universais que se aplicam a todo o funcionalismo público no Brasil, as agências reguladoras têm a Lei nº 13.848/2019 como seu estatuto legal específico.
• DISPONIBILIDADE DE DADOS
  O conjunto completo de dados que suporta os resultados deste estudo foi disponibilizado no repositório do Ipea e pode ser acessado em https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/950
• 13
  [Versão traduzida]
• Pareceristas
  Marcos Vinicius Pó (Universidade Federal do ABC, Santo André / SP - Brasil) https://orcid.org/0000-0002-2172-9226
• Pareceristas
  Wescley Silva Xavier (Universidade Federal de Viçosa, Viçosa / MG - Brasil) https://orcid.org/0000-0003-3524-3566
• O relatório da revisão por pares está disponível em: https://periodicos.fgv.br/rap/article/view/93503/87514

APÊNDICE

Os índices sintéticos das dimensões de capacidade e desempenho do Estado adotados neste artigo foram criados usando a frequência das percepções dos funcionários públicos em cada dimensão. As frequências das respostas foram convertidas em números a partir das perguntas do survey, conforme descrito nas tabelas abaixo. Em seguida, empregamos o método de análise de componentes principais (PCA), um tipo de análise fatorial que permite a identificação de fatores e aponta objetivamente para a agregação e redução das várias medidas. O método mantém o poder explicativo dos dados originais e diminui o grau de subjetividade da pesquisa (Hair et al., 2006). O objetivo principal é, portanto, criar novas variáveis que sejam combinações lineares das variáveis primárias. Assim, ao contrário da definição arbitrária de pesos, a metodologia aproveita a correlação entre os indicadores e cria um índice correspondente a uma média ponderada dessas variáveis.

Uma vez construídos, os índices foram transformados, com o objetivo de normalizar seus valores em um intervalo de 0 a 100. Para o cálculo, utilizamos a seguinte equação:

${{IS}^x}_i=\left[\frac{\left(X_i-X_{min}\right)}{X_{max}-X_{min}}\right]*100=0\cdots 100$

Onde:

IS= Índice sintético

X _i= Índice observado

X _min= mínimo

X _max= Valor máximo

Quadro 1inclui a variação percentual do primeiro componente e as respectivas cargas fatoriais usadas para os índices, enquanto a Tabela 4 mostra a análise descritiva dos índices.

QUADRO 1
LISTA DE VARIÁVEIS E CARGAS DO PRIMEIRO COMPONENTE (MERITOCRACIA, AUTONOMIAS POLÍTICA E ESTRUTURAL, RECURSOS, ACCOUNTABILITY E DESEMPENHO)

QUADRO 1
- Continuação

QUADRO 1
- Continuação

TABELA 3
ANÁLISEDESCRITIVA DOS ÍNDICES

		Geral	Ministérios e agências executivas	Agências reguladoras
Desempenho	Média	54.9	55.6	53.3
	padrão	20.8	21.2	19.8
Meritocracia	Média	76.4	77.1	74.9
	padrão	16.6	15.8	18.0
Autonomia política	Média	54.7	54.9	54.5
	padrão	19.5	19.5	19.4
Autonomia estrutural	Média	36.5	35.9	37.8
	padrão	15.8	15.8	15.6
Recursos	Média	43.7	43.0	45.1
	padrão	15.7	16.2	14.3
Accountability	Média	59.8	58.4	62.9
	padrão	18.2	18.1	18.2

• Fonte: Elaborado pelos autores com base na Pesquisa Global de Servidores Públicos, descrita em Pereira et al. (2019) para dados sobre o Brasil.

LEGENDAS DAS FIGURAS (LISTA)

Figura 1 - Média dos índices de Meritocracia

Figura 2A - Média dos índices de Autonomia Política

Figura 2B - Média dos índices de Autonomia Estrutural

Figura 3 - Média dos índices de Recursos

Figura 4 - Média dos índices de Accountability

Figura 5 - Distribuição dos índices de Desempenho

Tabela 1 - Média de frequência de relacionamento

Tabela 2 - Os determinantes de Desempenho

Quadro 1 - Lista de variáveis e cargas do primeiro componente (meritocracia, autonomias política e estrutural, recursos, accountability e desempenho)

Tabela 3 - Análise descritiva dos índices

Editado por

• Editora-chefe
  Alketa Peci (Fundação Getulio Vargas, Rio de Janeiro / RJ - Brasil) https://orcid.org/0000-0002-0488-1744

• Editor adjunto
  Mauricio Ivan Dussauge Laguna (Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, Cidade do México / CDMX - Mexico) https://orcid.org/0000-0001-7630-1879

Disponibilidade de dados

O conjunto completo de dados que suporta os resultados deste estudo foi disponibilizado no repositório do Ipea e pode ser acessado em https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/950

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  28 Jul 2025
• Data do Fascículo
  2025

Histórico

• Recebido
  16 Dez 2023
• Aceito
  24 Out 2024