Condenando políticos corruptos? Análise quantitativa dos julgamentos de prefeitos municipais pelo Tribunal de Justiça do Rio Grande do Sul (1992-2016)

Bento, Juliane Sant'Ana; Ros, Luciano Da; Londero, Bruno Alex

doi:10.15448/1984-7289.2020.3.37222

Juliane Sant'Ana Bento julianebento@ymail.com

Professora do Curso de Ciências Sociais e do Programa de Pós-Graduação em Ciências Sociais da Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), em São Leopoldo, RS, Brasil. Doutora em Ciência Política pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), em Porto Alegre, RS, Brasil. Bacharel em Direito e em Ciências Sociais, Mestre em Ciências Sociais pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel), em Pelotas, RS, Brasil.

Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), São Leopoldo, RS, Brasil.

https://orcid.org/0000-0001-9978-1289

Luciano Da Ros daros.luc@gmail.com

Professor adjunto do Departamento de Sociologia e Ciência Política da Universidade Federal de Santa Catarina (Ufsc), em Florianópolis, SC, Brasil. Doutor em Ciência Política pela University of Illinois at Chicago (UIC), nos Estados Unidos, com pós-doutorado em Ciência Política na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Ufrgs), em Porto Alegre, RS, Brasil. Bacharel em Direito e Mestre em Ciência Política pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Ufrgs), em Porto Alegre, RS, Brasil.

Universidade Federal de Santa Catarina, (UFSC), Florianópolis, SC, Brasil.

https://orcid.org/0000-0003-4186-2056

Bruno Alex Londero brunoalexlondero@gmail.com

Professor dos cursos de Ciências Contábeis e Direito da Faculdade Cenecista (CNEC), em Gravataí, RS, Brasil. Mestre em Políticas Públicas pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Ufrgs), em Porto Alegre, RS, Brasil. Especialista em Contabilidade Pública pela Faculdade Integrada da Grande Fortaleza (FGF), em Fortaleza, CE, Brasil. Bacharel em Direito e em Ciências Contábeis e Especialista em Gestão Pública pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), em Santa Maria, RS, Brasil.

Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Santa Maria, RS, Brasil.

https://orcid.org/0000-0001-6364-7926

julianebento@ymail.com

daros.luc@gmail.com

brunoalexlondero@gmail.com

Grupos de Hipóteses	Hipóteses
H₁ – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo perfil dos réus	H_1A – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo partido político dos réus H_1B – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pela ideologia do partido político dos réus H_1C – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pela ocupação anterior dos réus
H₂ – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelas características dos municípios	H_2A – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pela população dos municípios H_2B – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo tempo de existência dos municípios H_2C – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pela localização dos municípios H_2D – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo nível de riqueza dos municípios H_2E – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo nível de desenvolvimento humano dos municípios H_2F – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo nível de desigualdade de renda dos municípios H_2G – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo fato de o município receber receitas de royalties por exploração de petróleo
H₃ – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário por características do funcionamento do sistema de justiça criminal	H_3A – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo tipo de crime julgado H_3B – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo número de réus nos processos H_3C – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelos perfis de carreira dos desembargadores relatores dos processos H_3D – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelos tempos de tramitação dos processos H_3E – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pelo número de volumes dos processos H_3F – O nível de severidade dos julgamentos do Poder Judiciário é impactado pela existência de referência a relatórios a auditoria do TCERS nos processos

Grupos de Hipóteses	Hipóteses	Nome das Variáveis	Descrição das Variáveis
H₁ – Perfil dos réus	H_1A – Partido político dos réus	MDB, PP, DEM, PSB, PSDB, PTB, PDT, PT e Outros partidos	Variável dummy para cada partido político
	H_1B – Ideologia do partido político dos réus	Esquerda, Centro e Direita	Variável dummy para cada ideologia
	H_1C – Ocupação anterior dos réus	Alta, média e baixa disposição para a atividade política	Variável dummy para cada nível de disposição para a atividade política
H₂ – Características dos municípios	H_2A – População do município	Micro, pequeno, médio e grande porte	Variável dummy para cada tipo de população
	H_2B – Tempo de existência do município	Tempo de existência	Variável contínua; em anos, contado até a data de distribuição da ação
	H_2C – Localização do município	Centro ocidental, centro oriental, metropolitana, nordeste, noroeste, sudeste e sudoeste	Variável dummy para cada uma das messoregiões do Estado do Rio Grande do Sul
	H_2D – Nível de riqueza do município	PIB per capita linearizado	Variável contínua; PIB per capita do município em 2010, linearizado^* * Adotamos a linearização do PIB para minimizar que casos com valores extremos enviesem a análise.
	H_2E – Nível de desenvolvimento humano	IDHM	Variável contínua; IDHM do Município em 2010
	H_2F – Nível de desigualdade de renda	Índice de Gini	Variável contínua; Gini do município em 2010
	H_2G – Recebimento de receitas de royalties	Royalties	Variável dummy, se município recebe ou não royalties
H₃ – Características do funcionamento do sistema de justiça criminal	H_3A – Tipo de crime	Corrupção, InfoMP, Ambiental e Outros	Variável dummy para cada tipos de crimes denunciados
	H_3B – Número de réus	Número de réus	Variável contínua; número de réus, incluindo o prefeito
	H_3C – Origem do desembargador relator	Judiciário, MP e OAB	Variável dummy para cada tipo de origem do desembargador relator
	H_3D – Tempo de tramitação do processo	Tempo de tramitação	Variável contínua; número de meses transcorridos entre a data de distribuição da ação e seu julgamento
	H_3E – O número de volumes do processo	Volumes	Variável contínua; número de volumes do processo conforme cadastro do sistema do TJRS
	H_3F – Relatório de auditoria do TCERS	Auditoria do TCERS	Variável dummy; referência ou não a auditoria do TCERS no relatório e voto

Variável Dependente	Medida da Variável Dependente	Tipo de Regressão	Modelos de Regressão
Chance de condenação	Condenação (=1) ou não condenação (=0) do acusado	Logística	1A – Condenação (partido político) 1B – Condenação (ideologia) 1C – Condenação em instância originária (partido político) 1D – Condenação em instância originária (ideologia) 1E – Condenação em instância recursal (partido político) 1F – Condenação em instância recursal (ideologia)
Chance de condenação, excluídos os casos em que houve declaração de prescrição	Condenação sem declaração de prescrição (=1) ou não condenação e condenação com declaração de prescrição (=0) do acusado	Logística	2A – Condenação geral sem prescrição (partido político) 2B – Condenação geral sem prescrição (ideologia) 2C – Condenação em instância originária sem prescrição (com partido político) 2D – Condenação em instância originária sem prescrição (ideologia) 2E – Condenação em instância recursal sem prescrição (partido político) 2F – Condenação em instância recursal sem prescrição (ideologia)
Severidade da pena	Pena fixada, em meses	Linear	3A – Severidade da pena (com partido político) 3B – Severidade da pena (ideologia) 3C – Severidade da pena em instância originária (partido político) 3D – Severidade da pena em instância originária (ideologia) 3E – Severidade da pena em instância recursal (partido político) 3F – Severidade da pena em instância recursal (ideologia)

Variáveis Dependentes	Observações (N)	Média	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
Condenação	1716	,18	,387	0	1
Condenação (excluídos prescritos)	1716	,14	,342	0	1
Tempo de pena (só condenados)	315	27,56	22,78	1	160
Variáveis Independentes
MDB	1716	,27	,444	0	1
PP	1716	,26	,441	0	1
PDT	1716	,20	,399	0	1
PTB	1716	,08	,269	0	1
PT	1716	,08	,275	0	1
PSDB	1716	,04	,195	0	1
DEM	1716	,03	,182	0	1
PSB	1716	,02	,147	0	1
Outros partidos	1716	,01	,099	0	1
Partidos de direita	1716	,38	,487	0	1
Partidos de esquerda	1716	,31	,461	0	1
Partidos de centro	1716	,31	,463	0	1
Alta disposição para a política	1716	0,21	0,408	0	1
Média disposição para a política	1716	0,25	0,430	0	1
Baixa disposição para a política	1716	0,54	0,498	0	1
Micromunicípios	1716	,42	,493	0	1
Municípios pequenos	1716	,38	,485	0	1
Municípios médios	1716	,10	,297	0	1
Municípios grandes	1716	,11	,307	0	1
Tempo de existência do município	1716	68,22	55,40	1,18	207,18
Mesorregião Centro Ocidental	1716	,06	,234	0	1
Mesorregião Centro Oriental	1716	,07	,252	0	1
Mesorregião Metropolitana	1716	,29	,454	0	1
Mesorregião Nordeste	1716	,09	,285	0	1
Mesorregião Noroeste	1716	,34	,476	0	1
Mesorregião Sudeste	1716	,07	,248	0	1
Mesorregião Sudoeste	1716	,08	,276	0	1
PIB per capita linearizado	1716	,00001	1,00001	-,50	6,03
IDHM	1716	,71647	0,37453	,587	,805
Índice de Gini	1716	,484833	,0623865	,2907	,7019
Royalties	1716	,09	,292	0	1
Crimes de corrupção	1716	,70	,457	0	1
Crimes de não informação ao MP	1716	,03	,176	0	1
Crimes ambientais	1716	,09	,285	0	1
Outros crimes	1716	,15	,360	0	1
Número de réus	1716	1,82	1,624	1	14
Variáveis Independentes
Relator do Judiciário	1716	,64	,480	0	1
Relator do MP	1716	,31	,462	0	1
Relator da OAB	1716	,05	,217	0	1
Tempo de tramitação (em meses)	1716	22,90	23,30	0	163,29
Número de volumes	1716	3,64	3,848	0	34
Auditoria do TCERS	1716	,28	,448	0	1

	Geral		Instância Originária		Instância Recursal
Var. Independentes	(1A)	(1B)	(1C)	(1D)	(1E)	(1F)
MDB	-0,224 (0,358)	N.A.	-0,053 (0,462)	N.A.	-1,138 (0,806)	N.A.
PP	0,093 (0,361)	N.A.	0,361 (0,461)	N.A.	-1,017 (0,850)	N.A.
DEM	0,259 (0,460)	N.A.	0,748 (0,547)	N.A.	-3,255^ significativo ao nível de 0.05; (1,527)	N.A.
PSB	-0,955 (0,711)	N.A.	-0,640 (0,881)	N.A.	-0,219 (1,856)	N.A.
PTB	-0,638 (0,440)	N.A.	-0,853 (0,591)	N.A.	-0,701 (0,923)	N.A.
PDT	-0,245 (0,369)	N.A.	0,019 (0,469)	N.A.	-1,460^* * significativo ao nível de 0.10 (0,864)	N.A.
PT	-0,624 (0,451)	N.A.	-0,571 (0,576)	N.A.	-1,126 (1,055)	N.A.
Outros partidos	-0,330 (0,887)	N.A.	-19,460 (10352,130)	N.A.	0,060 (1,506)	N.A.
Partidos de Esquerda	N.A.	-0,164 (0,184)	N.A.	-0,068 (0,222)	N.A.	-0,251 (0,438)
Partidos de Direita	N.A.	0,186 (0,160)	N.A.	0,257 (0,193)	N.A.	0,003 (0,381)
Alta disposição	-0,144 (0,114)	-0,155 (0,112)	-0,361^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,139)	-0,379^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,135)	0,360 (0,288)	0,401 (0,277)
Média disposição	0,149 (0,114)	0,160 (0,112)	0,364^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,139)	0,384^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,135)	-0,353 (0,289)	-0,396 (0,277)
Micromunicípios	-0,015 (0,363)	0,066 (0,355)	-0,445 (0,422)	-0,253 (0,408)	1,156 (0,989)	0,867 (0,937)
Municípios Pequenos	0,415 (0,313)	0,527^* * significativo ao nível de 0.10 (0,306)	0,094 (0,357)	0,317 (0,344)	1,524^* * significativo ao nível de 0.10 (0,888)	1,281 (0,845)
Municípios Médios	-0,018 (0,376)	0,102 (0,366)	-0,183 (0,433)	0,044 (0,419)	0,452 (1,008)	0,181 (0,905)
Tempo de existência do Município	-0,003 (0,002)	-0,003 (0,002)	-0,005^ significativo ao nível de 0.05; (0,002)	-0,005^ significativo ao nível de 0.05; (0,002)	-0,006 (0,006)	-0,005 (0,005)
Região Centro Ocidental	0,481 (0,396)	0,493 (0,391)	0,509 (0,455)	0,503 (0,445)	0,149 (1,210)	-0,252 (1,118)
Região Centro Oriental	-0,170 (0,421)	-0,213 (0,416)	-0,214 (0,506)	-0,383 (0,499)	-0,175 (1,137)	-0,510 (1,044)
Região Metropolitana	-0,232 (0,366)	-0,215 (0,362)	-0,230 (0,427)	-0,213 (0,419)	-0,873 (1,099)	-1,166 (0,995)
Região Nordeste	0,535 (0,389)	0,559 (0,385)	0,485 (0,455)	0,490 (0,446)	-0,023 (1,126)	-0,327 (1,029)
Região Noroeste	0,062 (0,343)	0,098 (0,338)	-0,205 (0,405)	-0,183 (0,397)	0,045 (1,007)	-0,247 (0,904)
Região Sudeste	0,481 (0,386)	0,503 (0,383)	0,128 (0,482)	0,138 (0,473)	0,716 (1,043)	0,239 (0,947)
PIB per capita	0,128^* * significativo ao nível de 0.10 (0,074)	0,141^* * significativo ao nível de 0.10 (0,074)	0,126 (0,091)	0,141 (0,090)	0,173 (0,179)	0,127 (0,171)
IDHM	-1,073 (2,070)	-0,734 (2,064)	-0,336 (2,510)	0,394 (2,488)	-2,321 (5,114)	-2,767 (4,965)
Índice de Gini	-0,045 (1,330)	-0,123 (1,308)	-0,240 (1,597)	-0,325 (1,553)	1,604 (3,386)	0,785 (3,286)
Recebimento de Royalties de Petróleo	-0,188 (0,281)	-0,109 (0,271)	-0,172 (0,325)	-0,061 (0,310)	-0,365 (0,798)	-0,728 (0,727)
Crime de corrupção	0,378^* * significativo ao nível de 0.10 (0,232)	0,364 (0,231)	-0,015 (0,248)	-0,014 (0,246)	20,217 (11512,279)	20,350 (11818,951)
Crime de omissão de informações ao MP	0,328 (0,586)	0,256 (0,582)	0,204 (0,676)	0,092 (0,666)	21,149 (11512,279)	21,041 (11818,952)
Crimes ambientais	-0,106 (0,346)	-0,090 (0,344)	-0,448 (0,388)	-0,477 (0,388)	20,902 (11512,279)	20,809 (11818,951)
Número de réus	-0,58 (0,045)	-0,054 (0,045)	-0,165^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,062)	-0,159^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,061)	0,054 (0,091)	0,034 (0,088)
Relator do MP	0,152 (0,146)	0,153 (0,145)	0,247 (0,174)	0,261 (0,173)	-0,330 (0,356)	-0,308 (0,340)
Relator da Advocacia	-1,039^ significativo ao nível de 0.05; (0,538)	-0,980^* * significativo ao nível de 0.10 (0,536)	-0,890 (0,622)	-0,806 (0,618)	-1,554 (1,272)	-1,473 (1,244)
Tempo de tramitação	0,015^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,003)	0,015^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,003)	0,027^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,004)	0,027^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,004)	0,005 (0,006)	0,004 (0,006)
Volumes do processo	0,055^ significativo ao nível de 0.05; (0,018)	0,056^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,018)	0,038^* * significativo ao nível de 0.10 (0,023)	0,038^* * significativo ao nível de 0.10 (0,023)	0,101^* * significativo ao nível de 0.10 (0,053)	0,073 (0,049)
Referência ao TCERS	1,004^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,149)	0,996^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,148)	1,020^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,183)	0,991^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,180)	0,682^ significativo ao nível de 0.05; (0,348)	0,660^ significativo ao nível de 0.05; (0,338)
Constante	-1,790 (1,794)	-2,331 (1,746)	-1,973 (2,188)	-2,749 (2,090)	-20,009 (11512,280)	-19,656 (11818,952)
-2 Log Likelihood	1412,831	1421,993	1016,676	1035,459	244,530	251,731
Cox & Snell	0,122	0,117	0,128	0,116	0,241	0,215
Nagelkerke	0,199	0,191	0,229	0,209	0,321	0,288
Acerto do Modelo	82,50%	82,20%	86,30%	86,30%	70,10%	69,70%
N	1.716	1.716	1.495	1.495	221	221

Geral			Instância Originária		Instância Recursal
Var. Independentes	(1A)	(1B)	(1C)	(1D)	(1E)	(1F)
DEM	-	N.A.	-	N.A.	0,039^ significativo ao nível de 0.05;	N.A.
PDT	-	N.A.	-	N.A.	0,232^* * significativo ao nível de 0.10	N.A.
Alta disposição para a política	-	-	0,697^* ***** significativo ao nível de 0.01;	0,684^* ***** significativo ao nível de 0.01;	-	-
Média disposição para a Política	-	-	1,439^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,468^* ***** significativo ao nível de 0.01;	-	-
Municípios pequenos	-	1,694^* * significativo ao nível de 0.10	-	-	4,590^* * significativo ao nível de 0.10	-
Tempo de existência do Município	-	-	0,995^ significativo ao nível de 0.05;	0,995^ significativo ao nível de 0.05;	-	-
PIB per capita	1,00^* * significativo ao nível de 0.10	1,152^* * significativo ao nível de 0.10	-	-	-	-
Crime de corrupção	1,46^* * significativo ao nível de 0.10	-	-	-	-	-
Número de réus	-	-	0,848^* ***** significativo ao nível de 0.01;	0,853^* ***** significativo ao nível de 0.01;	-	-
Relator com origem na Advocacia	0,354^ significativo ao nível de 0.05;	0,375^* * significativo ao nível de 0.10	-	-	-	-
Tempo de tramitação	1,015^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,015^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,027^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,028^* ***** significativo ao nível de 0.01;	-	-
N° volumes do processo	1,056^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,057^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,038^* * significativo ao nível de 0.10	1,039^* * significativo ao nível de 0.10	1,106^* * significativo ao nível de 0.10	-
Referência ao TCERS	2,729^* ***** significativo ao nível de 0.01;	2,708^* ***** significativo ao nível de 0.01;	2,774^* ***** significativo ao nível de 0.01;	2,693^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,978^ significativo ao nível de 0.05;	1,934^ significativo ao nível de 0.05;

	Geral		Instância Originária		Instância Recursal
Var. Independentes	(2A)	(2B)	(2C)	(2D)	(2E)	(2F)
MDB	-0,475 (0,384)	N.A.	-0,596 (0,476)	N.A.	-0,706 (0,771)	N.A.
PP	-0,032 (0,384)	N.A.	0,047 (0,470)	N.A.	-0,537 (0,809)	N.A.
DEM	0,011 (0,491)	N.A.	0,291 (0,566)	N.A.	-1,607 (1,439)	N.A.
PSB	-0,755 (0,719)	N.A.	-0,658 (0,874)	N.A.	0,576 (1,932)	N.A.
PTB	-0,674 (0,472)	N.A.	-0,986^* * significativo ao nível de 0.10 (0,612)	N.A.	-0,338 (0,902)	N.A.
PDT	-0,384 (0,394)	N.A.	-0,299 (0,480)	N.A.	-1,061 (0,844)	N.A.
PT	-0,844^* * significativo ao nível de 0.10 (0,500)	N.A.	-1,113^* * significativo ao nível de 0.10 (0,640)	N.A.	-0,757 (1,045)	N.A.
Demais partidos	-0,017 (0,869)	N.A.	-19,089 (10948,806)	N.A.	0,934 (1,496)	N.A.
Partidos de Esquerda	N.A.	-0,085 (0,205)	N.A.	0,060 (0,253)	N.A.	-0,247 (0,441)
Partidos de Direita	N.A.	0,287^* * significativo ao nível de 0.10 (0,176)	N.A.	0,425^ significativo ao nível de 0.05; (0,219)	N.A.	0,144 (0,368)
Alta disposição para a política	-0,077 (0,126)	-0,076 (0,124)	-0,241 (0,156)	-0,255^* * significativo ao nível de 0.10 (0,152)	0,295 (0,285)	0,311 (0,276)
Média disposição para a política	0,083 (0,126)	0,082 (0,125)	0,246 (0,156)	0,261^* * significativo ao nível de 0.10 (0,152)	-0,289 (0,285)	-0,306 (0,277)
Micromunicípios	0,129 (0,395)	0,204 (0,386)	-0,389 (0,464)	-0,205 (0,447)	1,476 (1,059)	1,463 (1,031)
Municípios Pequenos	0,327 (0,341)	0,430 (0,333)	-0,107 (0,389)	0,111 (0,374)	1,665^* * significativo ao nível de 0.10 (0,974)	1,657^* * significativo ao nível de 0.10 (0,952)
Municípios Médios	-0,016 (0411)	0,100 (0,399)	-0,254 (0,474)	-0,041 (0,457)	0,698 (1,094)	0,725 (1,000)
Tempo de existência do Município	-0,003 (0,002)	-0,003 (0,002)	-0,005^* * significativo ao nível de 0.10 (0,003)	-0,005^* * significativo ao nível de 0.10 (0,003)	-0,005 (0,005)	-0,004 (0,005)
Região Centro Ocidental	0,642 (0,436)	0,613 (0,430)	0,608 (0,508)	0,551 (0,497)	1,067 (1,252)	0,448 (1,127)
Região Centro Oriental	-0,122 (0,476)	-0,195 (0,470)	-0,387 (0,592)	-0,584 (0,585)	0,650 (1,201)	0,056 (1,067)
Região Metropolitana	-0,043 (0,411)	-0,083 (0,405)	-0,136 (0,485)	-0,197 (0,476)	-0,127 (1,170)	-0,711 (1,026)
Região Nordeste	0,346 (0,443)	0,323 (0,438)	0,184 (0,527)	0,141 (0,518)	0,208 (1,200)	-0,379 (1,064)
Região Noroeste	0,057 (0,387)	0,046 (0,381)	-0,240 (0,460)	-0,282 (0,452)	0,322 (1,075)	-0,230 (0,932)
Região Sudeste	0,741^* * significativo ao nível de 0.10 (0,427)	0,713^* * significativo ao nível de 0.10 (0,423)	0,429 (0,528)	0,395 (0,521)	1,172 (1,123)	0,490 (0,983)
PIB per capita	0,119 (0,080)	0,133^* * significativo ao nível de 0.10 (0,079)	0,106 (0,101)	0,126 (0,100)	0,188 (0,173)	0,151 (0,167)
IDHM	0,462 (2,289)	0,760 (2,284)	0,022 (2,830)	0,770 (2,805)	4,554 (5,087)	4,154 (5,063)
Índice de Gini	-0,317 (1,450)	-0,398 (1,428)	-1,520 (1,774)	-1,470 (1,730)	3,409 (3,352)	2,677 (3,286)
Recebimento de Royalties de Petróleo	-0,135 (0,307)	-0,044 (0,296)	0,027 (0,352)	0,163 (0,336)	-0,562 (0,868)	-0,768 (0,792)
Crime de corrupção	0,338 (0,262)	0,327 (0,261)	-0,126 (0,280)	-0,129 (0,278)	20,224 (11817,097)	20,277 (11963,273)
Crime de omissão de informações ao MP	0,502 (0,596)	0,443 (0,592)	0,387 (0,686)	0,244 (0,678)	21,064 (11817,097)	21,058 (11963,273)
Crimes ambientais	-0,230 (0,399)	-0,192 (0,397)	-0,611 (0,452)	-0,603 (0,451)	20,591 (11817,097)	20,417 (11963,273)
Número de réus	-0,055 (0,048)	-0,050 (0,048)	-0,122^* * significativo ao nível de 0.10 (0,064)	-0,112^* * significativo ao nível de 0.10 (0,064)	-0,026 (0,091)	-0,040 (0,089)
Relator do MP	0,220 (0,159)	0,220 (0,159)	0,351^* * significativo ao nível de 0.10 (0,193)	0,362^* * significativo ao nível de 0.10 (0,191)	-0,271 (0,353)	-0,256 (0,340)
Relator da Advocacia	-0,988^* * significativo ao nível de 0.10 (0,611)	-0,947 (0,609)	-0,890 (0,744)	-0,823 (0,741)	-1,205 (1,249)	-1,144 (1,228)
Tempo de tramitação	0,009^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,003)	0,009^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,003)	0,018^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,004)	0,018^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,004)	0,001 (0,006)	0,000 (0,005)
N° volumes do processo	0,069^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,019)	0,069^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,019)	0,063^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,023)	0,062^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,023)	0,064 (0,047)	0,053 (0,044)
Referência ao TCERS	0,869^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,163)	0,869^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,162)	0,954^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,203)	0,945^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,201)	0,338 (0,347)	0,307 (0,338)
Constante	-2,953 (1,972)	-3,620 (1,925)	-1,467 (2,439)	-2,721 (2,342)	-26,818 (11817,098)	-26,184 (11963,274)
-2 Log Likelihood	1219,667	1226,451	855,353	868,867	251,476	255,278
Cox & Snell	0,084	0,081	0,087	0,079	0,162	0,147
Nagelkerke	0,153	0,147	0,180	0,163	0,221	0,201
Acerto do Modelo	86,40%	86,50%	89,70%	89,70%	66,50%	67,00%
N	1.716	1.716	1.495	1.495	221	221

Geral			Instância Originária		Instância Recursal
Variáveis explicativas	(2A)	(2B)	(2C)	(2D)	(2E)	(2F)
PTB	-	N.A.	0,373^* * significativo ao nível de 0.10	N.A.	-	N.A.
PT	0,430^* * significativo ao nível de 0.10	N.A.	0,329^* * significativo ao nível de 0.10	N.A.	-	N.A.
Partidos de Direita	N.A.	1,332^* * significativo ao nível de 0.10	N.A.	1,530^ significativo ao nível de 0.05;	N.A.	-
Alta disposição para a política	-	-	-	0,755^* * significativo ao nível de 0.10	-	-
Média disposição para a política	-	-	-	1,299^* * significativo ao nível de 0.10	-	-
Municípios Pequenos	-	-	-	-	5,286^* * significativo ao nível de 0.10	5,246^* * significativo ao nível de 0.10
Tempo de existência do Município	-	-	0,995^* * significativo ao nível de 0.10	0,995^* * significativo ao nível de 0.10	-	-
Região Sudeste	2,098^* * significativo ao nível de 0.10	2,039^* * significativo ao nível de 0.10	-	-	-	-
PIB per capita	-	1,143^* * significativo ao nível de 0.10	-	-	-	-
Número de réus	-	-	0,885^* * significativo ao nível de 0.10	0,894^* * significativo ao nível de 0.10	-	-
Relator do MP	-	-	1,421^* * significativo ao nível de 0.10	1,436^* * significativo ao nível de 0.10	-	-
Relator da Advocacia	0,372^* * significativo ao nível de 0.10	-	-	-	-	-
Tempo de tramitação	1,009^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,009^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,018^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,019^* ***** significativo ao nível de 0.01;	-	-
Volumes do processo	1,071^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,072^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,065^* ***** significativo ao nível de 0.01;	1,064^* ***** significativo ao nível de 0.01;	-	-
Referência ao TCERS	2,384^* ***** significativo ao nível de 0.01;	2,385^* ***** significativo ao nível de 0.01;	2,597^* ***** significativo ao nível de 0.01;	2,573^* ***** significativo ao nível de 0.01;	-	-

	Modelo Geral		Instância Originária		Instância Recursal
Var. Independentes	(3A)	(3B)	(3C)	(3D)	(3E)	(3F)
MDB	-7,698 (6,468)	N.A.	-16,877^* * significativo ao nível de 0.10 (42,712)	N.A.	0,288 (9,968)	N.A.
PP	-9,062 (6,562)	N.A.	-17,969^* * significativo ao nível de 0.10 (9,330)	N.A.	2,988 (10,188)	N.A.
DEM	-8,600 (8,305)	N.A.	-15,852 (11,026)	N.A.	28,738 (25,803)	N.A.
PSB	-22,367 (15,044)	N.A.	-27,492^* * significativo ao nível de 0.10 (16,221)	N.A.	N.I.	N.A.
PTB	-3,546 (8,064)	N.A.	-10,740 (11,998)	N.A.	2,020 (11,867)	N.A.
PDT	-8,432 (6,764)	N.A.	-13,588 (9,660)	N.A.	-6,193 (11,173)	N.A.
PT	-14,669^* * significativo ao nível de 0.10 (8,197)	N.A.	-20,902^* * significativo ao nível de 0.10 (11,319)	N.A.	4,488 (14,767)	N.A.
Demais partidos	32,576^ significativo ao nível de 0.05; (16,503)	N.A.	N.I.	N.A.	46,093 (28,140)	N.A.
Partidos de Esquerda	N.A.	-4,853 (3,448)	N.A.	-0,758 (4,362)	N.A.	-3,699 (6,298)
Partidos de Direita	N.A.	-1,248 (2,933)	N.A.	-1,508 (3,613)	N.A.	2,430 (5,280)
Alta disposição para a política	3,591 (3,542)	4,491 (3,428)	5,264 (4,301)	4,024 (4,171)	-8,067 (7,046)	-6,634 (6,760)
Média disposição para a política	2,418 (2,982)	1,852 (2,989)	3,478 (3,626)	2,699 (3,563)	-8,489 (6,397)	-7,271 (6,247)
Micro Municípios	5,571 (6,999)	5,909 (6,963)	3,119 (8,194)	4,232 (8,096)	5,483 (19,078)	25,010 (15,792)
Municípios Pequenos	0,455 (6,180)	0,637 (6,109)	-0,728 (6,986)	0,081 (6,893)	6,567 (17,975)	25,308^* * significativo ao nível de 0.10 (14,671)
Municípios Médios	4,510 (7,273)	9,413 (7,036)	2,122 (8,397)	5,317 (8,047)	5,280 (21,738)	32,730^ significativo ao nível de 0.05; (15,810)
Tempo de existência do Município	-0,038 (0,036)	-0,046 (0,036)	-0,051 (0,043)	-0,052 (0,042)	-0,089 (0,073)	-0,090 (0,066)
Região Centro Ocidental	4,278 (7,211)	-0,716 (7,000)	7,030 (7,950)	5,467 (7,782)	7,037 (21,393)	-19,114 (16,144)
Região Centro Oriental	13,412 (8,394)	8,445 (8,210)	1,144 (10,147)	0,108 (9,924)	28,463 (21,190)	3,954 (16,212)
Região Metropolitana	6,075 (7,004)	0,627 (6,756)	-1,040 (7,676)	-2,106 (7,582)	21,683 (21,429)	-5,276 (15,300)
Região Nordeste	7,258 (7,320)	3,596 (7,151)	-0,846 (8,361)	0,305 (8,226)	14,718 (21,143)	-11,724 (15,477)
Região Noroeste	8,010 (6,738)	2,630 (6,474)	4,605 (7,527)	3,255 (7,309)	12,400 (19,979)	-12,541 (14,117)
Região Sudeste	8,169 (6,932)	3,874 (6,706)	2,125 (8,781)	2,724 (8,229)	10,691 (19,093)	-12,166 (13,640)
PIB per capita	0,285 (1,256)	0,347 (1,254)	0,992 (1,514)	1,063 (1,509)	1,729 (2,533)	1,681 (2,376)
IDHM	71,755^* * significativo ao nível de 0.10 (42,044)	67,734 (41,463)	114,727^ significativo ao nível de 0.05; (54,585)	106,748^ significativo ao nível de 0.05; (53,779)	72,164 (78,719)	82,180 (72,133)
Índice de Gini	21,958 (24,654)	27,226 (24,412)	-41,442 (31,115)	-37,289 (30,302)	186,045^* ***** significativo ao nível de 0.01; (49,532)	175,832^* ***** significativo ao nível de 0.01; (44,485)
Recebimento de Royalties de Petróleo	0,041 (5,486)	1,541 (5,123)	5,698 (6,363)	6,772 (5,938)	-10,645 (15,698)	3,736 (12,266)
Crime de corrupção	8,260^* * significativo ao nível de 0.10 (4,328)	9,442^ significativo ao nível de 0.05; (4,318)	5,883 (4,573)	5,819 (4,544)	N.I.	N.I.
Crime de omissão de informações ao MP	-4,270 (11,232)	-4,771 (11,247)	-6,396 (13,519)	-8,564 (13,389)	-12,305 (20,254)	-10,741 (19,932)
Crimes ambientais	-5,411 (6,723)	-4,499 (6,743)	-8,783 (7,529)	-7,993 (7,390)	-13,702 (13,463)	-22,210^* * significativo ao nível de 0.10 (12,412)
Número de réus	1,342^* * significativo ao nível de 0.10 (0,753)	1,640^ significativo ao nível de 0.05; (0,747)	2,413^ significativo ao nível de 0.05; (1,038)	2,753^* ***** significativo ao nível de 0.01; (1,029)	-0,194 (1,354)	-0,446 (1,266)
Relator do MP	-0,940 (2,574)	-0,566 (2,584)	2,577 (3,103)	3,038 (3,079)	-1,414 (5,465)	-2,701 (5,073)
Relator da Advocacia	-7,027 (9,897)	-7,365 (9,982)	-2,966 (11,499)	-3,584 (11,509)	-44,565^ significativo ao nível de 0.05; (19,839)	-42,784^ significativo ao nível de 0.05; (19,434)
Tempo de tramitação	0,009 (0,045)	-0,006 (0,045)	0,033 (0,066)	0,024 (0,065)	-0,028 (0,076)	-0,020 (0,069)
Volumes do processo	1,362^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,333)	1,361^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,334)	1,608^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,417)	1,597^* ***** significativo ao nível de 0.01; (0,416)	0,638 (0,644)	0,801 (0,602)
Referência ao TCE RS	3,408 (2,683)	3,156 (2,677)	1,074 (3,261)	1,161 (3,202)	7,949 (5,833)	8,337 (5,374)
Constante	-53,585 (34,002)	-56,103^* * significativo ao nível de 0.10 (34,022)	-43,823 (42,712)	-55,578 (42,210)	-124,359^* * significativo ao nível de 0.10 (69,760)	-121,313^* * significativo ao nível de 0.10 (63,676)
Estatística F	3,115	3,339	2,619	2,870	1,522	1,696
Prob.>F	0,000	0,000	0,000	0,000	0,091	0,050
R² ajustado	0,210	0,194	0,223	0,219	0,166	0,183
N	315	315	212	212	103	103

[1] julianebento@ymail.com

Brasil

Brasil

Condenando políticos corruptos? Análise quantitativa dos julgamentos de prefeitos municipais pelo Tribunal de Justiça do Rio Grande do Sul (1992-2016)

Sentencing corrupt politicians? Quantitative analysis of the trials of mayors by the Supreme Court of Rio Grande do Sul (1992-2016)

¿Condenar a los políticos corruptos? Análisis cuantitativo de los juicios de alcaldes municipales por el Tribunal de Justicia de Rio Grande do Sul (1992-2016)

Resumo: