desen.instit
(+) |
Porte populacional foco do incentivo financeiro extra instituído a partir de 2003, (municípios com mais de 100 mil habitantes). Fator institucional (estrutural). |
Teste da hipótese H1: quando o desenho institucional reforça o incentivo à adoção de um(a) programa/política pública, maior é a probabilidade de adoção por parte de uma prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como estrutural/institucional com relevância a ser testada11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701.,11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701. 44 Coêlho DB, Cavalcante P, Turgeon M. Mecanismos de difusão de políticas sociais no Brasil: uma análise do Programa Saúde da Família. Rev Sociol Politica 2016; 24:145-165..
|
Variável dummy, assumindo valores “1” ou “0”. Para os municípios com mais de 100 mil habitantes entre 2002 e 2015, atribui-se o valor “1”, assumindo que a situação do município no ano anterior influenciaria na adoção no ano seguinte. Obs.: variável com variação no tempo, por conta das mudanças de número de habitantes observadas na estimativa populacional realizada pelo IBGE. Fonte: IBGE. |
part.presid
(+) |
Alinhamento partidário do partido do prefeito com partido do presidente da República entre 1998 e 2016. Fator institucional (estrutural). |
Teste da hipótese H2: quando o partido político do prefeito é o mesmo do governante que influencia verticalmente a adoção, maior é a probabilidade de adoção de um(a) programa/política pública por parte da prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como estrutural/institucional com relevância a ser testada1616 Wampler B. The spread and impact of participatory budgeting: Brazil, Peru, China, South Korea, and the Philippines. In: Faria CAP, Coêlho DB, Silva SJ, organizadores. Difusão de políticas públicas. Santo André: Editora da UFABC; 2016. p. 157-186..
|
Variável dummy, assumindo valores “1” para prefeito do mesmo partido do presidente da República, ou “0” para prefeitos de outros partidos. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: TSE. |
elei.nac
(+) |
Ano eleitoral nacional - adoções em 1998, 2002, 2006, 2010 e 2014. Fator institucional (estrutural). |
Teste da hipótese H3: em ano de eleições nacionais, maior é a probabilidade de adoção de um(a) programa/política pública por parte de uma prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como estrutural/institucional com relevância a ser testada55 Berry FS, Berry WD. State lottery adoptions as policy innovations: an event history analysis. Am Political Sci Rev 1990; 84(2):395-415..
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Variável dummy, assumindo valores “1” no ano eleitoral ou “0” para os anos não eleitorais. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: TSE. |
elei.munic
(+) |
Ano eleitoral municipal - adoções em 2000, 2004, 2008, 2012 e 2016. Fator político (interno). |
Teste da hipótese H4: em ano de eleições municipais, maior é a probabilidade de adoção de um(a) programa/política pública por parte de uma prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como político interno com relevância a ser testada22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268.,55 Berry FS, Berry WD. State lottery adoptions as policy innovations: an event history analysis. Am Political Sci Rev 1990; 84(2):395-415..
|
Variável dummy, assumindo valores “1” nos anos eleitorais ou “0” para os anos não eleitorais. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: TSE. |
dif.vot.elei
(-) |
Diferença de votos entre o primeiro e o segundo colocado nas eleições municipais - a partir dos valores observados nas eleições 1996, 2000, 2004, 2008 e 2012. Fator político (interno). |
Teste da hipótese H5: quanto maior for a competição política nas eleições anteriores em um município, maior é a probabilidade de adoção de um(a) programa/política pública por parte da prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como político interno com relevância a ser testada22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268.,55 Berry FS, Berry WD. State lottery adoptions as policy innovations: an event history analysis. Am Political Sci Rev 1990; 84(2):395-415..
|
Variável contínua, assumindo valores em termos percentuais (0 a 100), que retratam a diferença na votação entre o primeiro e o segundo colocado no primeiro turno das eleições anteriores. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: TSE. |
ideol
(-) |
Ideologia partidária (partido político de esquerda) - a partir do partido do prefeito eleito nas eleições municipais em 1996, 2000, 2004, 2008 e 2012. Fator político (interno / efeito de rede). |
Teste da hipótese H6: quanto mais à esquerda for a ideologia partidária do prefeito de um município, maior é sua probabilidade de adotar um(a) programa/política pública social em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como político interno com relevância a ser testada11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701. 11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701.,11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701. 44 Coêlho DB, Cavalcante P, Turgeon M. Mecanismos de difusão de políticas sociais no Brasil: uma análise do Programa Saúde da Família. Rev Sociol Politica 2016; 24:145-165..
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Variável contínua, assumindo valores a partir de - 1 a 1, em que, quanto mais próximo de -1, mais à esquerda é a ideologia partidária, tendo como referência modelo de pontuação dos partidos políticos brasileiros conhecido na literatura de ciência política3838 Zucco C, Power TJ. Fragmentation without cleavages? Endogenous fractionalization in the Brazilian party system. Comparative Politics 2021; 53(3):477-500.. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: TSE |
vizin.reg.ibge
(+) |
Proporção de adotantes em rede informal - 11 regiões intermediárias do IBGE para o estado de São Paulo. Fator externo (efeito de rede). |
Teste da hipótese H7: quanto maior for a proporção de municípios vizinhos adotando um(a) programa/política pública em um processo de difusão, maior é a probabilidade de adoção por parte de uma prefeitura.
Obs.: as regiões intermediárias são definidas pelo IBGE como uma organização do território por meio de um polo de hierarquia superior diferenciado a partir dos fluxos de gestão privado e público e da existência de funções urbanas de maior complexidade, delineado por elementos concretos, tais como rede urbana, classificação hierárquica dos centros urbanos, detecção dos fluxos de gestão, entre outros3939 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Divisão regional do Brasil em regiões geográficas imediatas e regiões intermediárias 2017. Rio de Janeiro: IBGE; 2017.. Trata-se de um fator externo com relevância a ser testada1414 Berry FS, Berry WD. Innovation and diffusion models in policy research. In: Sabatier PA, editor. Theories of the policy process. Boulder: Westview Press; 2007. p. 253-297..
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Variável dummy, assumindo valores “1” ou “0”. Para todas as 11 regiões intermediárias IBGE, avaliação da proporção de prefeituras adotantes da política ano a ano. Será também avaliada a proporção de prefeituras adotantes em todo estado de SP igualmente ano a ano. Assim, considerando o ano anterior, quando a proporção de prefeituras adotantes de uma região for maior que a proporção de prefeituras adotantes em todo o estado, a proporção é considerada alta - valor “1”. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: IBGE. |
vizin.reg.gov
(+) |
Proporção de adotantes em rede formal - 43 regiões de governo do estado de São Paulo. Fator externo (efeito de rede). |
Teste da hipótese H7: quanto maior for a proporção de municípios vizinhos adotando um(a) programa/política pública em um processo de difusão, maior é a probabilidade de adoção por parte de uma prefeitura.
Obs.: as regiões de governo do estado de São Paulo foram constituídas ainda nos anos 1980 e subsidiaram a formação de cooperação entre as prefeituras paulistas, tendo como exemplo consórcios intermunicipais. Essas regiões contam também com um colegiado de prefeitos organizado para dialogar junto ao governo do estado de São Paulo. Trata-se de um fator externo com relevância a ser testada1414 Berry FS, Berry WD. Innovation and diffusion models in policy research. In: Sabatier PA, editor. Theories of the policy process. Boulder: Westview Press; 2007. p. 253-297..
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Variável dummy, assumindo valores “1” ou “0”. Para todas as 43 regiões de governo do estado de São Paulo (42 regiões formais e mais região metropolitana de São Paulo), avaliação da proporção de prefeituras adotantes da política ano a ano. Será também avaliada a proporção de prefeituras adotantes em todo estado de SP igualmente ano a ano. Assim, considerando o ano anterior, quando a proporção de prefeituras adotantes de uma região for maior que a proporção de prefeituras adotantes em todo o estado, a proporção é considerada alta - valor “1”. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: Fundação SEDAE São Paulo |
vizin.reg.cir
(+) |
Proporção de adotantes em rede formal - 63 comissões intergestores regionais (CIR) da Saúde no estado de São Paulo. Fator externo (efeito de rede). |
Teste da hipótese H7: quanto maior for a proporção de municípios vizinhos adotando um(a) programa/política pública em um processo de difusão, maior é a probabilidade de adoção por parte de uma prefeitura.
Obs.: Trata-se de um fator externo com relevância a ser testada1414 Berry FS, Berry WD. Innovation and diffusion models in policy research. In: Sabatier PA, editor. Theories of the policy process. Boulder: Westview Press; 2007. p. 253-297.. De maneira específica ao caso em análise, deve ser considerado, pois são comissões compostas pelos secretários municipais de saúde e são fóruns para diálogo sobre as questões de saúde regionais.
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Variável dummy, assumindo valores “1” ou “0”. Para todas as 63 comissões intergestores regionais (CIR) de Saúde no estado de São Paulo, será avaliada a proporção de prefeituras adotantes da política ano a ano. Será também avaliada a proporção de prefeituras adotantes em todo estado de SP igualmente ano a ano. Assim, considerando o ano anterior, quando a proporção de prefeituras adotantes de uma CIR for maior que a proporção de prefeituras adotantes em todo o estado, a proporção é considerada alta - valor “1”. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: DataSUS. |
assoc.comunit
(+) |
Associativismo local, considerando especificamente associações comunitárias - número de associações para cada 1000 habitantes, até o ano de 1996. Fator interno. |
Teste da hipótese H8: quanto maior for a necessidade de um(a) programa/política pública social em um município, maior é a probabilidade de sua adoção por parte da prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como interno a ser observado na perspectiva de necessidade da política1414 Berry FS, Berry WD. Innovation and diffusion models in policy research. In: Sabatier PA, editor. Theories of the policy process. Boulder: Westview Press; 2007. p. 253-297.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 44 Coêlho DB, Cavalcante P, Turgeon M. Mecanismos de difusão de políticas sociais no Brasil: uma análise do Programa Saúde da Família. Rev Sociol Politica 2016; 24:145-165..
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Variável contínua, assumindo valores a partir de 0, em que, quanto mais elevado, maior é o nível de associativismo no município. Fonte: Mapa das Organizações da Sociedade Civil/Ipea. |
pop.vulner.pobre
(+) |
Porcentagem da população vulnerável à pobreza, observada no Censo IBGE 1991, 2000 e 2010. Fator interno. |
Teste da hipótese H8: quanto maior for a necessidade de um(a) programa/política pública social em um município, maior é a probabilidade de sua adoção por parte da prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como interno a ser observado na perspectiva de necessidade da política141 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701.,11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701. 99 Arretche M. Democracia, federalismo e centralização no Brasil. Rio de Janeiro: Editora FIOCRUZ; 2012..
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Variável contínua, assumindo valores a partir de 0, em que, quanto mais elevado for, maior é a média da população vulnerável à pobreza no município, considerando os dados de 1991, 2000 e 2010. Fonte: Atlas Brasil. |
log.obit.evit
(+) |
Log da proporção de óbitos evitáveis para cada 10.000 habitantes (população de 5 a 74 anos), observada entre 1997 e 2015. Fator interno. |
Teste da hipótese H8: quanto maior for a necessidade de um(a) programa/política pública social em um município, maior é a probabilidade de sua adoção por parte da prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado como interno a ser observado sob a perspectiva de retratar o contexto epidemiológico local22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 0-2323 Paiva DCPD, Bersusa AAS, Escuder MML. Avaliação da assistência ao paciente com diabetes e/ou hipertensão pelo Programa Saúde da Família do município de Francisco Morato, São Paulo, Brasil. Cad Saude Publica 2006; 22(2):377-385., e necessidade da política1414 Berry FS, Berry WD. Innovation and diffusion models in policy research. In: Sabatier PA, editor. Theories of the policy process. Boulder: Westview Press; 2007. p. 253-297..
|
Variável contínua, assumindo valores a partir de 0, em que quanto mais elevado for, maior é a proporção de óbitos evitáveis para cada 10.000 habitantes. Aplicação de logaritmo natural, base e. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: DataSUS. |
exper.prev
(+) |
Experiência prévia com programa Saúde da Família antes de 1998. Fator estrutural |
Teste da hipótese H9: no contexto de uma prefeitura já ter tido alguma experiência prévia, relacionada a um(a) programa/política pública em processo de difusão, maior é a probabilidade de sua adoção por parte da prefeitura.
Obs.: fator geralmente considerado como estrutural11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701. 22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 44 Coêlho DB, Cavalcante P, Turgeon M. Mecanismos de difusão de políticas sociais no Brasil: uma análise do Programa Saúde da Família. Rev Sociol Politica 2016; 24:145-165.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 55 Berry FS, Berry WD. State lottery adoptions as policy innovations: an event history analysis. Am Political Sci Rev 1990; 84(2):395-415.. |
Variável dummy, assumindo valores “1” para prefeitura que teve experiência prévia com o modelo de Saúde da Família (antes de 1998), ou “0” para os que não passaram por experiências prévias. Fonte: DataSUS e Portal da Transparência (As informações sobre essa variável foram obtidas por duas vias: os convênios puderam ser observados por meio de base de convênios extraída do Portal da Transparência em 26 jul. 2015. Além dessa fonte, como é possível observar o lançamento de atendimentos de consultas médicas por meio do PSF nas bases do DataSUS, essas também foram consultadas, estando disponíveis em: http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?sia/cnv/pasp.def. Acesso em: 25 mar. 2020.). |
autonomia
(+) |
Capacidade de financiar a estrutura administrativa - indicador de autonomia do índice de gestão fiscal da Firjan. Fator estrutural. |
Teste da hipótese H10: quanto maior for a capacidade financeira e administrativa de uma prefeitura, enquanto fator estrutural, maior é sua probabilidade de adotar um(a) programa/política pública em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado na perspectiva de estrutural11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701. 22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 55 Berry FS, Berry WD. State lottery adoptions as policy innovations: an event history analysis. Am Political Sci Rev 1990; 84(2):395-415.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 77 Abrucio FL. A coordenação federativa no Brasil: a experiência do período FHC e os desafios do governo Lula. Rev Sociol Politica 2005; 24:41-67.
8 Abrucio FL, Franzese C. Federalismo e políticas públicas: o impacto das relações intergovernamentais no Brasil. In: Araújo MFI, Beira L, organizadores. Tópicos de economia paulista para gestores públicos. São Paulo: FUNDAP; 2007; p. 13-31.
9 Arretche M. Democracia, federalismo e centralização no Brasil. Rio de Janeiro: Editora FIOCRUZ; 2012.
10 Sugiyama NB. Ideology & social networks: the politics of social policy diffusion in Brazil. Lat Am Res Rev 2007; 43(3):82-108.
11 Sugiyama NB. Diffusion of good government: Social sector reforms in Brazil. Notre Dame: University of Notre Dame Press; 2012.
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13 Gonnet CO. Mecanismos y atores en los procesos de difusión: discusión a partir de los casos de los Programas de Transferencia Condicionada en América Latina. In: Faria CAP, Coêlho DB, Silva SJ, organizadores. Difusão de Políticas Públicas. Santo André: Editora da UFABC; 2016. p. 65-102.
14 Berry FS, Berry WD. Innovation and diffusion models in policy research. In: Sabatier PA, editor. Theories of the policy process. Boulder: Westview Press; 2007. p. 253-297.
15 Dobbin F, Simmons B, Garrett G. The global diffusion of public policies: social construction, coercion, competition, or learning? Annu Rev Sociol 2007; 33:449-472.
16 Wampler B. The spread and impact of participatory budgeting: Brazil, Peru, China, South Korea, and the Philippines. In: Faria CAP, Coêlho DB, Silva SJ, organizadores. Difusão de políticas públicas. Santo André: Editora da UFABC; 2016. p. 157-186.
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21 Roncalli AG, Lima KCD. Impacto do Programa Saúde da Família sobre indicadores de saúde da criança em municípios de grande porte da região Nordeste do Brasil. Cien Saude Colet 2006; 11(3):713-724.
22 Sousa LBD, Souza RKTD, Scochi MJ. Hipertensão arterial e saúde da família: atenção aos portadores em município de pequeno porte na região sul do Brasil. Arq Bras Cardiol 2006; 87(4):496-503.
23 Paiva DCPD, Bersusa AAS, Escuder MML. Avaliação da assistência ao paciente com diabetes e/ou hipertensão pelo Programa Saúde da Família do município de Francisco Morato, São Paulo, Brasil. Cad Saude Publica 2006; 22(2):377-385.
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27 Reis RS, Coimbra LC, da Silva AA, Santos AM, Alves MT, Lamy ZC, Ribeiro SV, Dias MS, da Silva RA. Acesso e utilização dos serviços na Estratégia Saúde da Família na perspectiva dos gestores, profissionais e usuários. Cien Saude Colet 2013; 18(11):3321-3331.
28 Rosa MRR, Coelho TCB. O que dizem os gastos com o Programa Saúde da Família em um município da Bahia? Cien Saude Colet 2011; 16(3):1863-1873.
29 Santos AMD, Giovanella L, Mendonça MH, Andrade CL, Martins MI, Cunha MS. Práticas assistenciais das Equipes de Saúde da Família em quatro grandes centros urbanos. Cien Saude Colet 2012; 17(10):2687-2702.
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31 Therneau T. A package for survival analysis in R. Version 2.38. [S.l.]: [S.n.]; 2015.
32 Colosimo EA, Giolo SR. Análise de sobrevivência aplicada. São Paulo: Editora Blucher; 2006.
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34 Pereira TL. Modelos de riscos proporcionais e aditivos para o tratamento de covariáveis dependentes do tempo (dissertação). Recife: Universidade Federal de Pernambuco; 2004.
35 Carvalho MS, et al. Análise de sobrevivência: teoria e aplicações em saúde. Rio de Janeiro: Editora Fiocruz; 2011.
36 Ministério da Saúde (MS). Portaria GM/MS nº 1.882/1997, que estabeleceu o Piso de Atenção Básica (PAB); Portaria GM/MS nº 1.885/1997, que estabeleceu o montante de recursos destinados aos incentivos que compõem a parte variável do PAB; Portaria GM/MS nº 1.886/1997, que aprovou as normas e diretrizes do Programa de Agentes Comunitários de Saúde do Programa de Saúde da Família. Diário Oficial da União 1997; 19 dez.
37 Portela GZ, Ribeiro JM. A sustentabilidade econômico-financeira da Estratégia Saúde da Família em municípios de grande porte. Cien Saude Colet 2011; 16(3):1719-1732.
38 Zucco C, Power TJ. Fragmentation without cleavages? Endogenous fractionalization in the Brazilian party system. Comparative Politics 2021; 53(3):477-500.
39 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Divisão regional do Brasil em regiões geográficas imediatas e regiões intermediárias 2017. Rio de Janeiro: IBGE; 2017.
40 Carvalho GP, Coêlho DB. Diffusion - Estratégia Saúde da Família (ESF). Figshare. Dataset; 2023. [acessado 2022 ago 3]. Disponível em: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19709224.v1
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1970...
-22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 99 Arretche M. Democracia, federalismo e centralização no Brasil. Rio de Janeiro: Editora FIOCRUZ; 2012., para observar uma eventual capacidade de o município complementar o apoio federal com recursos humanos e financeiros próprios. |
Variável dummy, assumindo valores “1” ou “0”. Para prefeituras que obtiveram nota máxima no indicador de autonomia em todos os anos disponíveis para o indicador (2013 a 2019), atribui-se o valor “1”. Fonte: Firjan. |
porte.peq.e.med
(+) |
Porte populacional pequeno e médio (< 100 mil habitantes). Fator estrutural. |
Teste da hipótese H11: quanto mais compatível for o perfil de um município com um(a) programa/política pública em um processo de difusão, enquanto fator estrutural, maior é a probabilidade de sua adoção por parte de uma prefeitura.
Obs.: fator geralmente considerado na perspectiva de estrutural11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701. 22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 55 Berry FS, Berry WD. State lottery adoptions as policy innovations: an event history analysis. Am Political Sci Rev 1990; 84(2):395-415.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 77 Abrucio FL. A coordenação federativa no Brasil: a experiência do período FHC e os desafios do governo Lula. Rev Sociol Politica 2005; 24:41-67.
8 Abrucio FL, Franzese C. Federalismo e políticas públicas: o impacto das relações intergovernamentais no Brasil. In: Araújo MFI, Beira L, organizadores. Tópicos de economia paulista para gestores públicos. São Paulo: FUNDAP; 2007; p. 13-31.
9 Arretche M. Democracia, federalismo e centralização no Brasil. Rio de Janeiro: Editora FIOCRUZ; 2012.
10 Sugiyama NB. Ideology & social networks: the politics of social policy diffusion in Brazil. Lat Am Res Rev 2007; 43(3):82-108.
11 Sugiyama NB. Diffusion of good government: Social sector reforms in Brazil. Notre Dame: University of Notre Dame Press; 2012.
12 Dolowitz DP, Marsh D. Learning from abroad: the role of policy transfer in contemporary policy-making. Governance 2000; 13(1):5-23.
13 Gonnet CO. Mecanismos y atores en los procesos de difusión: discusión a partir de los casos de los Programas de Transferencia Condicionada en América Latina. In: Faria CAP, Coêlho DB, Silva SJ, organizadores. Difusão de Políticas Públicas. Santo André: Editora da UFABC; 2016. p. 65-102.
14 Berry FS, Berry WD. Innovation and diffusion models in policy research. In: Sabatier PA, editor. Theories of the policy process. Boulder: Westview Press; 2007. p. 253-297.
15 Dobbin F, Simmons B, Garrett G. The global diffusion of public policies: social construction, coercion, competition, or learning? Annu Rev Sociol 2007; 33:449-472.
16 Wampler B. The spread and impact of participatory budgeting: Brazil, Peru, China, South Korea, and the Philippines. In: Faria CAP, Coêlho DB, Silva SJ, organizadores. Difusão de políticas públicas. Santo André: Editora da UFABC; 2016. p. 157-186.
17 Walker JL. The diffusion of innovations among the American states. American Political Sci Rev 1969; 63(3):880-899.
18 Mooney CZ. Modeling regional effects on state policy diffusion. Political Res Quart 2001; 54(1):103-124.
19 Favoreto CAO, Camargo KRD. Alguns desafios conceituais e técnico-operacionais para o desenvolvimento do Programa de Saúde da Família como uma proposta transformadora do modelo assistencial. Physis 2002; 12(1):59-75.
20 Motta LBD, Aguiar ACD, Caldas CP. Estratégia Saúde da Família e a atenção ao idoso: experiências em três municípios brasileiros. Cad Saude Publica 2011; 27(4):779-786.
21 Roncalli AG, Lima KCD. Impacto do Programa Saúde da Família sobre indicadores de saúde da criança em municípios de grande porte da região Nordeste do Brasil. Cien Saude Colet 2006; 11(3):713-724.
22 Sousa LBD, Souza RKTD, Scochi MJ. Hipertensão arterial e saúde da família: atenção aos portadores em município de pequeno porte na região sul do Brasil. Arq Bras Cardiol 2006; 87(4):496-503.
23 Paiva DCPD, Bersusa AAS, Escuder MML. Avaliação da assistência ao paciente com diabetes e/ou hipertensão pelo Programa Saúde da Família do município de Francisco Morato, São Paulo, Brasil. Cad Saude Publica 2006; 22(2):377-385.
24 Viana AL, Dal Poz MR. A reforma do sistema de saúde no Brasil e o Programa de Saúde da Família. Physis 1998; 8(2):11-48.
25 Marsh D, Sharman JC. Policy diffusion and policy transfer. Policy Studies 2009; 30(3):269-288.
26 Shipan CR, Volden C. Policy diffusion: Seven lessons for scholars and practitioners. Public Adm Rev 2012; 72(6):788-796.
27 Reis RS, Coimbra LC, da Silva AA, Santos AM, Alves MT, Lamy ZC, Ribeiro SV, Dias MS, da Silva RA. Acesso e utilização dos serviços na Estratégia Saúde da Família na perspectiva dos gestores, profissionais e usuários. Cien Saude Colet 2013; 18(11):3321-3331.
28 Rosa MRR, Coelho TCB. O que dizem os gastos com o Programa Saúde da Família em um município da Bahia? Cien Saude Colet 2011; 16(3):1863-1873.
29 Santos AMD, Giovanella L, Mendonça MH, Andrade CL, Martins MI, Cunha MS. Práticas assistenciais das Equipes de Saúde da Família em quatro grandes centros urbanos. Cien Saude Colet 2012; 17(10):2687-2702.
30 Box-Steffensmeier JM, Jones BS. Event history modeling: a guide for social scientists. Cambridge: Cambridge University Press; 2004.
31 Therneau T. A package for survival analysis in R. Version 2.38. [S.l.]: [S.n.]; 2015.
32 Colosimo EA, Giolo SR. Análise de sobrevivência aplicada. São Paulo: Editora Blucher; 2006.
33 Batista M. A Difusão da Lei de Acesso à Informação nos municípios brasileiros: determinantes internos e externos. Brasília: Enap; 2018.
34 Pereira TL. Modelos de riscos proporcionais e aditivos para o tratamento de covariáveis dependentes do tempo (dissertação). Recife: Universidade Federal de Pernambuco; 2004.
35 Carvalho MS, et al. Análise de sobrevivência: teoria e aplicações em saúde. Rio de Janeiro: Editora Fiocruz; 2011.
36 Ministério da Saúde (MS). Portaria GM/MS nº 1.882/1997, que estabeleceu o Piso de Atenção Básica (PAB); Portaria GM/MS nº 1.885/1997, que estabeleceu o montante de recursos destinados aos incentivos que compõem a parte variável do PAB; Portaria GM/MS nº 1.886/1997, que aprovou as normas e diretrizes do Programa de Agentes Comunitários de Saúde do Programa de Saúde da Família. Diário Oficial da União 1997; 19 dez.
37 Portela GZ, Ribeiro JM. A sustentabilidade econômico-financeira da Estratégia Saúde da Família em municípios de grande porte. Cien Saude Colet 2011; 16(3):1719-1732.
38 Zucco C, Power TJ. Fragmentation without cleavages? Endogenous fractionalization in the Brazilian party system. Comparative Politics 2021; 53(3):477-500.
39 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Divisão regional do Brasil em regiões geográficas imediatas e regiões intermediárias 2017. Rio de Janeiro: IBGE; 2017.
40 Carvalho GP, Coêlho DB. Diffusion - Estratégia Saúde da Família (ESF). Figshare. Dataset; 2023. [acessado 2022 ago 3]. Disponível em: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19709224.v1
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1970...
-22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 99 Arretche M. Democracia, federalismo e centralização no Brasil. Rio de Janeiro: Editora FIOCRUZ; 2012.. |
Variável dummy, assumindo valores “1” ou “0”. Para todos os municípios que apresentaram população menor que 100 mil habitantes entre 1998 e 2016, atribui-se o valor “1”. Fonte: IBGE. |
log.pib.per.cap
(+) |
Log de PIB per capita do município, entre 1998 e 2016. Fator estrutural. |
Teste da hipótese H12: quanto maior for o nível de desenvolvimento econômico de um município, enquanto fator estrutural, maior é a probabilidade de adoção de um(a) programa/política pública por parte de sua prefeitura em um processo de difusão.
Obs.: fator geralmente considerado na perspectiva de estrutural11 Graham ER, Shipan CR, Volden C. The diffusion of policy diffusion research in political science. Brit J Political Sci 2013; 43(3):673-701. 22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 55 Berry FS, Berry WD. State lottery adoptions as policy innovations: an event history analysis. Am Political Sci Rev 1990; 84(2):395-415.,22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 77 Abrucio FL. A coordenação federativa no Brasil: a experiência do período FHC e os desafios do governo Lula. Rev Sociol Politica 2005; 24:41-67.
8 Abrucio FL, Franzese C. Federalismo e políticas públicas: o impacto das relações intergovernamentais no Brasil. In: Araújo MFI, Beira L, organizadores. Tópicos de economia paulista para gestores públicos. São Paulo: FUNDAP; 2007; p. 13-31.
9 Arretche M. Democracia, federalismo e centralização no Brasil. Rio de Janeiro: Editora FIOCRUZ; 2012.
10 Sugiyama NB. Ideology & social networks: the politics of social policy diffusion in Brazil. Lat Am Res Rev 2007; 43(3):82-108.
11 Sugiyama NB. Diffusion of good government: Social sector reforms in Brazil. Notre Dame: University of Notre Dame Press; 2012.
12 Dolowitz DP, Marsh D. Learning from abroad: the role of policy transfer in contemporary policy-making. Governance 2000; 13(1):5-23.
13 Gonnet CO. Mecanismos y atores en los procesos de difusión: discusión a partir de los casos de los Programas de Transferencia Condicionada en América Latina. In: Faria CAP, Coêlho DB, Silva SJ, organizadores. Difusão de Políticas Públicas. Santo André: Editora da UFABC; 2016. p. 65-102.
14 Berry FS, Berry WD. Innovation and diffusion models in policy research. In: Sabatier PA, editor. Theories of the policy process. Boulder: Westview Press; 2007. p. 253-297.
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16 Wampler B. The spread and impact of participatory budgeting: Brazil, Peru, China, South Korea, and the Philippines. In: Faria CAP, Coêlho DB, Silva SJ, organizadores. Difusão de políticas públicas. Santo André: Editora da UFABC; 2016. p. 157-186.
17 Walker JL. The diffusion of innovations among the American states. American Political Sci Rev 1969; 63(3):880-899.
18 Mooney CZ. Modeling regional effects on state policy diffusion. Political Res Quart 2001; 54(1):103-124.
19 Favoreto CAO, Camargo KRD. Alguns desafios conceituais e técnico-operacionais para o desenvolvimento do Programa de Saúde da Família como uma proposta transformadora do modelo assistencial. Physis 2002; 12(1):59-75.
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23 Paiva DCPD, Bersusa AAS, Escuder MML. Avaliação da assistência ao paciente com diabetes e/ou hipertensão pelo Programa Saúde da Família do município de Francisco Morato, São Paulo, Brasil. Cad Saude Publica 2006; 22(2):377-385.
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28 Rosa MRR, Coelho TCB. O que dizem os gastos com o Programa Saúde da Família em um município da Bahia? Cien Saude Colet 2011; 16(3):1863-1873.
29 Santos AMD, Giovanella L, Mendonça MH, Andrade CL, Martins MI, Cunha MS. Práticas assistenciais das Equipes de Saúde da Família em quatro grandes centros urbanos. Cien Saude Colet 2012; 17(10):2687-2702.
30 Box-Steffensmeier JM, Jones BS. Event history modeling: a guide for social scientists. Cambridge: Cambridge University Press; 2004.
31 Therneau T. A package for survival analysis in R. Version 2.38. [S.l.]: [S.n.]; 2015.
32 Colosimo EA, Giolo SR. Análise de sobrevivência aplicada. São Paulo: Editora Blucher; 2006.
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35 Carvalho MS, et al. Análise de sobrevivência: teoria e aplicações em saúde. Rio de Janeiro: Editora Fiocruz; 2011.
36 Ministério da Saúde (MS). Portaria GM/MS nº 1.882/1997, que estabeleceu o Piso de Atenção Básica (PAB); Portaria GM/MS nº 1.885/1997, que estabeleceu o montante de recursos destinados aos incentivos que compõem a parte variável do PAB; Portaria GM/MS nº 1.886/1997, que aprovou as normas e diretrizes do Programa de Agentes Comunitários de Saúde do Programa de Saúde da Família. Diário Oficial da União 1997; 19 dez.
37 Portela GZ, Ribeiro JM. A sustentabilidade econômico-financeira da Estratégia Saúde da Família em municípios de grande porte. Cien Saude Colet 2011; 16(3):1719-1732.
38 Zucco C, Power TJ. Fragmentation without cleavages? Endogenous fractionalization in the Brazilian party system. Comparative Politics 2021; 53(3):477-500.
39 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Divisão regional do Brasil em regiões geográficas imediatas e regiões intermediárias 2017. Rio de Janeiro: IBGE; 2017.
40 Carvalho GP, Coêlho DB. Diffusion - Estratégia Saúde da Família (ESF). Figshare. Dataset; 2023. [acessado 2022 ago 3]. Disponível em: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19709224.v1
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1970...
-22 Evans M. Policy transfer in critical perspective. Policy Studies 2009; 30(3):243-268. 99 Arretche M. Democracia, federalismo e centralização no Brasil. Rio de Janeiro: Editora FIOCRUZ; 2012., para observar uma eventual capacidade de o município complementar o apoio federal com recursos humanos e financeiros próprios. |
Variável contínua, assumindo valores a partir de 0, em que, quanto mais elevado for, maior é o desenvolvimento do município. Valores de PIB municipal corrigidos para dez./2017, ponderados pela estimativa populacional. Aplicação de logaritmo natural, base e. Obs.: variável com variação no tempo. Fonte: IBGE (Nas bases de dados do IBGE, não há os dados referentes ao ano de 1998, pois a série histórica anual mais antiga data de 1999. Com isso, optou-se pela adoção do método Backward, que consistiu em replicar no ano de 1998 os dados referentes a 1999, avaliando-se ser melhor realizar essa imputação de dados do que perder a possibilidade de se considerar esse dado e esse ano). |
