| Summary: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, 2014. === Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2014-12-04T11:37:49Z
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2014_ReginaldoSoaresdeAndrade.pdf: 554263 bytes, checksum: 2ca53ed16f848eb7aaf3ff41d2022551 (MD5) === O presente trabalho se propõe a investigar se a posição partidária do chefe do executivo municipal teria alguma influência na probabilidade de condenação em um processo motivado por desvios de recursos públicos. Adicionalmente, confirmam-se constatações importantes presentes em outros trabalhos, com destaque para a menor probabilidade de reeleição para aqueles prefeitos envolvidos em casos de corrupção bem como em relação aos efeitos negativos da corrupção sobre a economia local. Foram utilizados dados relativos a 851 municípios mineiros entre os anos de 2000 a 2008. A investigação abrange, portanto, três eleições municipais. As informações relativas às condenações dos prefeitos foram obtidas pelo autor por meio de diversas fontes oficiais e públicas, a exemplo dos tribunais de justiça, ministério público e tribunais de contas. Para estimativa dos modelos, utilizou-se o Modelo de Probabilidade Linear (MPL), Probit e Logit. ___________________________________________________________________________________ ABSTRACT === This paper intends to investigate whether the partisan position of mayor would have some influence on the probability of conviction in a process driven by diversion of public funds. Additionally, it’s confirmed key findings present in other works, especially the lower probability of re-election for those mayors involved in corruption as well as the negative effects of corruption on the local economy. We used data for 851 districts of Minas Gerais between 2000 and 2008. The research covers three municipal elections. The information on convictions mayors were obtained by the author through several official and public sources, like the courts, public prosecution and courts of accounts. To estimate the models, we used the Linear Probability Model (LPM), Probit and Logit.
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