A medida de capacidade estatal mais utilizada na literatura é a taxa de arrecadação de impostos em porcentagem do PIB (Andersen et al., 2014, p.1310). Esta medida reflete a capacidade extrativa do Estado: alcançar a população, coletar e gerenciar informações, possuir agentes confiáveis para gerenciar a receita e garantir o cumprimento da política tributária (Hanson & Sigman 2013, p.4).

Uma boa extração fiscal pode indicar que o governo possui recursos que o permitem operar em suas outras funções. Por exemplo, para um monopólio efetivo da violência, ou seja, o exercício da capacidade coercitiva, o exército e a polícia precisam ter recursos extraídos da sociedade (Ottervik 2013, p.10). Assim, a capacidade de um Estado de cobrar impostos é essencial para o fornecimento de bens públicos (Fortin 2012, p.909). Além disso, este pode ser considerado um indicador do grau em que o governo controla a economia (Fukuyama 2013, p.353). Esta medida de capacidade extrativa tem a vantagem de fornecer uma cobertura relativamente alta em comparação a outros indicadores (Arbetman-Rabinowitz & Kugler 1997). A receita fiscal (ou arrecadação de impostos) é definida como as receitas arrecadadas de impostos sobre receitas e lucros, contribuições para a segurança social, impostos cobrados sobre bens e serviços, impostos sobre a folha de pagamento, impostos sobre a propriedade e transferência de imóveis, entre outros (OECD 2017). A receita tributária total como porcentagem do PIB indica a parcela da produção de um país que é cobrada pelo governo por meio de impostos. Portanto, espera-se que Estados com uma maior arrecadação de impostos possuam mais recursos para combater a corrupção, o que leva à primeira hipótese:

H1: Quanto maior a taxa de arrecadação de impostos, maior o controle da corrupção.

A capacidade administrativa diz respeito à capacidade de desenvolver políticas, produzir e entregar bens públicos e regular a atividade comercial (Hanson & Sigman 2013, p.4). Uma melhor capacidade de administração pode ser medida pela qualidade de seus burocratas. Uma burocracia profissional, ou seja, de recrutamento meritocrático e imparcial, reduziria a corrupção não selecionando agentes mais competentes, mas introduzindo agentes cujos interesses são diferentes daqueles dos políticos (Dahlström et al., 2012, pp.659-660).

A introdução desse tipo de agente dificulta ações oportunistas, como aceitar subornos ou organizar propinas. Embora políticos e burocratas profissionais possam se envolver em comportamentos corruptos, isso requer uma coordenação entre atores de diferentes interesses. O enfraquecimento dos laços entre políticos e burocratas geralmente diminui a oportunidade de conluio entre eles. Portanto, a segunda hipótese espera que:

H2: Quanto maior a qualidade da burocracia, maior o controle da corrupção.

A capacidade coercitiva do Estado refere-se à faculdade de preservar fronteiras, proteger-se de ameaças externas, manter a ordem interna e conter a violência (Hanson & Sigman 2013, p.4). Essa definição é consistente com a definição weberiana amplamente aceita do Estado: “O Estado é uma comunidade humana que pretende, com êxito, o uso legítimo da força física dentro de um determinado território” (Weber 1967, p.56). Portanto, a capacidade de coerção é central para o funcionamento do Estado (Fukuyama 2015, p.13). Um aparato coercitivo é necessário não só para combater o crime, mas também para defender a ordem cívica e assegurar processos eleitorais estáveis. Em situações de agitação social, uma disputa pelo monopólio da violência pode levar a conflitos que podem sair do controle e minar os regimes democráticos (Carothers 2007; Dahl 1989, p.47; Tilly 2007, pp.16-18).

Os Estados altamente capacitados convertem seu poder em autoridade, ou seja, na aquiescência voluntária dos cidadãos, com base na crença de que as ações do Estado são legítimas (Fukuyama 2015, p.13). Mas nem todos os cidadãos concordam em obedecer à lei, e mesmo as democracias mais legítimas exigem o poder da polícia para impor o sistema legal. É impossível controlar a corrupção ou cobrar impostos se ninguém for preso por cometer crimes (Fukuyama 2015, p.13). Assim, espera-se que seu impacto sobre a corrupção seja maior que o impacto das outras duas dimensões da capacidade do Estado. Portanto, a terceira hipótese deste trabalho é:

H3: Quanto mais gastos militares, maior o controle da corrupção.

Os indicadores de corrupção utilizados são o Índice de Controle de Corrupção, do Banco Mundial (CCI), e o Índice de Percepção de Corrupção, da ONG Transparência Internacional (CPI). O CCI e o CPI se baseiam em várias fontes de dados que refletem principalmente as opiniões dos empresários internacionais e dos especialistas do país (Kaufmann, Kraay & Mastruzzi 2003). Os dois conjuntos de dados são considerados os mais confiáveis para comparações transnacionais e cobrem um grande número de países (Jong-sung & Khagram 2005, p.141).

Esses Índices representam o grau percebido de integridade ou de ausência de corrupção: um número maior indica um grau menor de atividades corruptas. O CCI varia de 0 a 100 (Kaufmann et al., 2010), bem como Índice CPI. Os dados do último foram coletados a partir do do Instituto QOG (Dahlberg et al., 2017). Já os do CCI foram coletados no site do Banco Mundial (2017).

Os dados apresentam algumas limitações. As medidas para os vários tipos de corrupção não são fornecidas. Além disso, as classificações internacionais com base nas percepções dos entrevistados ou os julgamentos subjetivos de especialistas não são apenas imprecisas, mas também podem ser tendenciosas. Assim, o erro de medição e o viés são possíveis problemas. No entanto, os índices de corrupção baseados nos julgamentos de especialistas e empresários internacionais estão altamente correlacionados com as percepções públicas internas (Jong-sung & Khagram 2005, p.142).

Para testar a hipótese de que uma melhor capacidade estatal diminui a corrupção nos países latino-americanos, a variável independente será medida por meio de três proxies, cada uma medindo uma dimensão da capacidade do Estado. A primeira proxy mede a capacidade extrativa, a segunda a capacidade administrativa e a última a capacidade coercitiva. Cada variável será processada em modelos distintos, em conjunto com as variáveis de controle propostas pela literatura, envolvendo possíveis determinantes políticos, demográficos e econômicos da corrupção.

No Modelo 1, a fim de testar a primeira hipótese (H1), utiliza-se a carga tributária medida em receitas fiscais totais recebidas como porcentagem do PIB. Os dados são provenientes da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD 2017).

Como Hendrix (2010) apontou, nenhuma variável provavelmente modelará adequadamente a capacidade do Estado, mas a arrecadação de impostos em porcentagem do PIB é o indicador que, teoricamente e empiricamente, passa como a mais válida medida geral de capacidade estatal.

Para testar a segunda hipótese deste trabalho (H2), no Modelo 2 a capacidade administrativa é medida por meio do indicador de qualidade burocrática do International Country Risk Guide (ICRG). Este indicador mede a autonomia da burocracia contra a pressão política e a medida em que existem mecanismos estabelecidos de recrutamento e treinamento. Os dados foram coletados no Banco Mundial (2017). O índice vai de 0 a 1, com valores maiores significando uma burocracia melhor.

Para a terceira hipótese deste trabalho (H3), no Modelo 3 a capacidade coercitiva é medida por meio dos gastos militares em porcentagem do PIB, medido pelo World Development Indicators, do Banco Mundial (2017), e coletado pelo banco de dados do Instituto QOG (Dahlberg et al., 2017, p.110).

Essas três medidas têm suas limitações. A arrecadação de impostos (% PIB) não reporta necessariamente se os esforços na coleta fiscal são eficientes e gerenciados pelo Estado. Além disso, o potencial de arrecadação varia consideravelmente entre os países (Arbetman-Rabinowitz & Johnson 2007). Da mesma forma, as despesas militares não indicam necessariamente o policiamento efetivo de um determinado território, podendo simplesmente refletir um aparelho militar inchado (Andersen et al., 2014, p.1310). Inclusive, já existem achados que sugerem que o aumento das despesas militares reflete políticas de ditaduras militares (Wintrobe 1990, pp.860-862; Fjelde 2010, p.200). Finalmente, o Índice de Qualidade Burocrática do ICRG foi criticado por sua falta de transparência, baseando-se em avaliações subjetivas por um único codificador e por sua cobertura tendenciosa e limitada (Walle 2005, pp.15–16).

Numerosas variáveis foram sugeridas como causas da corrupção. Essas variáveis podem ser classificadas em três grandes categorias: explicações políticas, socioculturais e econômicas (Jong-sung & Khagram 2005, p.137). Portanto, os efeitos das três medidas de capacidade estatal sobre o grau de corrupção serão medidos com a inclusão de uma série de variáveis de controle, potenciais fatores que podem interferir na relação causal. Os fatores políticos são medidas pelo grau de accountability, de democracia e de estabilidade política; o fator social pelo grau de educação; e fatores econômicos, pelo logaritmo natural do PIB per capita², do grau de desigualdade de renda (Índice de Gini) e da liberdade econômica.

Primeiramente, serão apresentadas estatísticas descritivas das variáveis que medem a corrupção e a capacidade estatal. Medidas de tendência central e de dispersão visam conhecer as distribuições das variáveis – a análise exploratória dos dados (Exploratory Data Analysis - EDA) (Figueiredo Filho et al., 2011, p.66).

A fim de tornar a análise mais robusta, o banco de dados foi montado em formato de painel, fornecendo um aumento significativo do quantitativo de informações. Possibilita-se, assim, ganhos inferenciais, tendo-se em vista que a pesquisa lida com vários indivíduos durante um período não muito extenso.

Entre as principais vantagens em utilizar dados de painel, destacam-se um maior controle da heterogeneidade individual e mais informações sobre a amostra, permitindo, assim, graus maiores de liberdade e redução da colinearidade entre as variáveis explicativas (Gujarati 2006), além de possibilitar identificar e mensurar efeitos não passíveis de verificação com o uso de séries temporais ou dados de corte transversal (Baltagi 2005).

Para controlar prováveis problemas de heteroscedasticidade e correlação de resíduos entre países, utiliza-se o Modelo econométrico do tipo linear de dados de painel com erros-padrão corrigidos (Panel Corrected Standard Error/PCSE), proposto por Beck e Katz (1995).

A subseção traz a análise de estatísticas descritivas para se visualizar e explorar os dados (Tabela 1).

Tabela 1

Variável	N	Mínimo	Máximo	Média	Desvio Padrão
CPI	329	15,00	75,00	35,77	13,81
CCI	306	2,44	92,20	42,19	22,46
Impostos (%PIB)	360	7,49	35,14	17,46	5,31
Burocracia	288	0,25	0,75	0,49	0,16
Despesas militares (%PIB)	319	0,38	4,45	1,47	0,82
Accountability	288	17,24	89,42	51,95	15,83
Democracia	360	-3,00	10,00	7,76	1,92
Estabilidade Política	288	0,97	82,13	36,59	18,66
Educação	324	4,27	10,42	7,05	1,30
PIB per capita (log)	360	3,05	4,16	3,68	0,28
Índice de Gini	355	37,70	61,90	50,88	4,57
Liberdade Econômica	360	3,29	8,01	6,74	0,81

Fonte: Elaboração da autora, com base nos dados do Instituto QOG, OECD, Banco Mundial, Instituto V-Dem, Cepal e Instituto Fraser.

Ao analisar a Tabela 1, verifica-se que o número máximo de casos por variável é de 360. A variável CCI tem menos casos porque o Banco Mundial não possui avaliações para 1997, 1999 e 2000. O Índice de estabilidade política também provém do Banco Mundial, implicando-se as mesmas ausências, mais o ano de 1995, visto que as variáveis independentes foram defasadas em um ano. O mesmo ocorre com o Índice de Qualidade Burocrática do ICRG. O Índice CPI, as despesas militares e o Índice de Gini possuem alguns casos omissos aleatórios ao longo da amostra.

O gráfico 1 mostra a distribuição dos índices de corrupção do CPI e do CCI. Como podem ser observados, o índice CPI apresenta casos destoantes para o Chile e o Uruguai. De acordo com O’Donnell (1998, p. 44), os bons resultados destes 2 países devem-se aos seus sistemas legais que, de forma geral, funcionam de um modo que a lei alcança todo o território e a maioria das categorias sociais. Nesses países o princípio da lei é razoavelmente efetivo: seus cidadãos são plenos, no sentido de que gozam de direitos políticos e civis.

O Gráfico 2 mostra a distribuição das variáveis que medem a capacidade estatal. Como as medidas de arrecadação de impostos e despesas militares são medidas em porcentagem do PIB, as distribuições das duas variáveis são mostradas em conjunto, na parte esquerda. O Gráfico 2 destaca os casos destoantes do Brasil e Argentina, para a arrecadação de impostos, e da Colômbia para as despesas militares. Já o Índice de Qualidade da Burocracia apresenta casos destoantes para o Panamá, Uruguai, México e Bolívia, na parte superior, e para a Venezuela, com quatro casos destoantes abaixo da distribuição.

O coeficiente de correlação de Pearson é uma medida de associação linear entre variáveis, variando de -1 a +1. O sinal indica o sentido em que as varáveis estão associadas. O valor numérico indica a força da associação. Por exemplo, o valor +1 significa que as variáveis oscilam perfeitamente, estando correlacionadas; ao contrário, -1 significa que as variáveis se opõem por completo (Figueiredo Filho & Silva Júnior 2009). A Tabela 2 mostra as correlações entre os três índices de capacidade estatal e os dois índices de corrupção utilizados na presente pesquisa.

Tabela 2

	Burocracia	Impostos/PIB	Despesas Militares	CPI	CCI
Burocracia	1	0,338***	0,180***	0,453***	0,507***
Impostos/PIB		1	0,211***	0,390***	0,449***
Despesas Militares			1	0,353***	0,390***
CPI				1	0,951***
CCI					1

Fonte: Elaboração da autora, com base nos dados do Instituto QOG, da OECD e do Banco Mundial. ***

Significativo a 1%.

Todos os valores foram positivos e significantes a 1%, indicando que existe uma associação positiva entre a ausência de corrupção e as diferentes medidas de capacidade estatal. Verifica-se que os Índices de corrupção CPI e CCI estão altamente correlacionados, com o coeficiente de correlação de Pearson medindo 0,951 (p-valor < 0,000). Já os Índices de capacidade estatal, apesar de estarem correlacionados, possuem uma correlação máxima de 0,338 (p-valor < 0,000), entre a qualidade da burocracia e a arrecadação de impostos. A maior correlação apresentada entre corrupção e a capacidade estatal ocorreu entre a qualidade da burocracia e o grau de controle da corrupção (CCI), medindo 0,507 (p-valor < 0,000).

A subseção se dedica aos testes de hipótese por meio do estimador de dados em painéis PCSE, proposto por Beck e Katz (1995). A Tabela 3 mostra os resultados das regressões para o Índice CPI da ONG Transparência Internacional como variável dependente.

Tabela 3

Variáveis	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3
Impostos (% PIB)	0,091*
	(0,048)
Burocracia		1,505
		(3,215)
Despesas militares (% PIB)			4,648***
			(0,539)
Accountability	0,339***	0,339***	0,266***
	(0,074)	(0,077)	(0,061)
Democracia	-0,788**	-0,730**	-0,628***
	(0,347)	(0,346)	(0,254)
Estabilidade	0,113***	0,124***	0,182***
	(0,039)	(0,042)	(0,031)
Educação	1,143***	1,193***	0,635**
	(0,234)	(0,213)	(0,323)
Pib per capita (log)	11,293***	11,114***	12,222***
	(2,064)	(2,402)	(1,920)
Índice de Gini	-0,009	-0,000	-0,112
	(0,077)	(0,072)	(0,085)
Liberdade Econômica	5,131***	4,810***	6,492***
	(0,628)	(0,732)	(0,526)
N	240	240	213

Fonte: Elaboração da autora, com base nos dados do Instituto QOG, OECD, Banco Mundial, Instituto V-Dem, Cepal e Instituto Fraser. Nota: Erro-padrão entre parênteses; *

Significativo a 10%;

O Índice de Gini foi a única variável de controle que não mostrou significância estatística em nenhum dos modelos com o Índice CPI como dependente. Portanto, para os modelos propostos, não há suporte para a literatura que infere que países com mais desigualdade de renda são mais corruptos (McCarthy & Zald 1977; Tarrow 1994; Jong-sung & Khagram 2005).

No Modelo 1, a taxa de arrecadação de impostos em porcentagem do PIB aparece com um coeficiente positivo e significativo. Controlado pelas demais variáveis propostas pela literatura como possíveis determinantes das ações corruptas, isso sugere que a cada ponto percentual de arrecadação de impostos, gera-se um aumento em torno de 9% na ausência de corrupção medida pelo Índice CPI da ONG Transparência Internacional. Este resultado indica que a primeira hipótese (H1) deste trabalho não foi rejeitada: Estados com maior capacidade extrativa são menos corruptos.

Os resultados do Modelo 1 sugerem que a accountability possui um impacto positivo no controle da corrupção, como esperado (Lederman et al., 2005). Especificamente, a cada ponto adicional de accountability, há um aumento em torno de 34% na ausência de corrupção.

A democracia apresentou um coeficiente negativo e significativo, corroborando a hipótese de que a democracia aumenta a corrupção em países de maior desigualdade de renda, como são os casos latino-americanos (Jong-sung & Khagram 2005). O resultado sugere que a cada ponto adicional de democracia há uma diminuição em torno de 79% no grau de ausência de corrupção.

A estabilidade política apareceu com um sinal positivo e significativo - um resultado contrário à relação esperada de que baixos graus de estabilidade aumentariam a corrupção (Campante et al., 2009). Os resultados sugerem que a cada ponto adicional de estabilidade política há um aumento em torno de 11% no grau de controle da corrupção.

A educação, medida em anos de escolaridade entre cidadãos com mais de 15 anos, apareceu com um coeficiente positivo e significativo, sugerindo que um maior grau de educação aumenta o grau de ausência da corrupção, como esperado pela literatura (Truex 2011; Glaese & Sacks 2006).

O PIB per capita (log) apresentou o maior coeficiente, positivo e significativo, sugerindo que países mais ricos tendem a ser menos corruptos (Voigt & Gutmann 2015; Paldam 2002). Especificamente, a cada ponto adicional do PIB per capita (log) tem-se um aumento de aproximadamente 11,29% na ausência de corrupção.

Concluindo-se a análise do Modelo 1, a liberdade econômica apresentou um coeficiente positivo e significativo, sugerindo que países mais livres economicamente tendem a ser menos corruptos (Paldam 2002; Saha, Gounder & Su 2009).

O Modelo 2 mede o impacto da capacidade administrativa do Estado, medida pelo Índice de Qualidade da Burocracia do ICRG, sobre o grau de ausência da corrupção, em conjunto com as variáveis de controle do Modelo anterior. Aqui, a variável independente principal não mostrou resultados significativos. Entretanto, os resultados das variáveis de controle foram semelhantes às do Modelo 1: todos os controles mantiveram os coeficientes com o mesmo sinal, a mesma significância e de magnitudes próximas, e o Índice de Gini continuou sem um coeficiente estatisticamente significativo.

O Modelo 3 mediu o impacto da capacidade coercitiva do Estado na ausência de corrupção, com as mesmas variáveis de controle. Os resultados corroboram a terceira hipótese. As despesas militares em porcentagem do PIB apresentaram um coeficiente positivo e significativo, sugerindo que quanto maior a capacidade coercitiva do Estado, maior será o controle da corrupção. Assim como esperado, a medida de um monopólio efetivo da violência (Weber 1967) mostrou ter um maior poder preditivo dos graus de controle da corrupção em relação aos outros indicadores das dimensões administrativa e extrativa da capacidade do Estado.

As variáveis de controle do Modelo 3 apresentaram os mesmos sinais e significância estatística dos modelos 1 e 2. Entretanto, algumas variações devem ser destacadas. O impacto positivo da educação na ausência de corrupção caiu de aproximadamente 1,14 e 1,19, nos Modelos 1 e 2, para aproximadamente 0,6% no Modelo 3. Já o impacto positivo do PIB per capita na ausência de corrupção aumentou de aproximadamente 11,29 e 11,11 nos Modelos 1 e 2, para aproximadamente 12,22 no Modelo 3. Por último, diante da capacidade coercitiva do Estado, a liberdade econômica também apresentou coeficientes maiores. O impacto positivo da liberdade econômica na ausência de corrupção aumentou de aproximadamente 5,13 e 4,81 nos Modelos 1 e 2, para aproximadamente 6,49% no Modelo 3.

Os sinais negativos e significativos do grau de democracia nos três modelos apresentados sugerem que a democracia tende a aumentar a corrupção em países mais desiguais, como na América Latina. Isso ocorreria porque, nas democracias, os poderosos não dispõem da opressão para realizar seus interesses. Como substituto da opressão, eles usariam práticas de abuso do poder público (Jong-sung & Khagram 2005). Os coeficientes da estabilidade política apresentaram significância em todos os modelos, mas com sinal positivo. Não se esperava essa relação, que inferia que baixos graus de estabilidade teriam impacto negativo sobre o controle da corrupção (Campante et al., 2009). Os impactos positivos da accountability, do grau de educação, do PIB per capita (log) e da liberdade econômica sobre o controle da corrupção, medidos pelo Índice CPI, são robustos diante de todas as três medidas de capacidade estatal. Esses resultados sugerem que Estados mais ricos, mais livres economicamente, que tenham cidadãos com mais anos de escolaridade e que forneçam instituições políticas que possibilitem uma melhor accountability têm maior probabilidade de serem menos corruptos.

Em suma, os resultados das regressões para o Índice CPI não rejeitaram a hipótese principal: a capacidade estatal mostrou ter impacto positivo no controle da corrupção, mesmo quando controlada por variáveis que poderiam afetar o grau de corrupção. Ao mesmo tempo, os resultados devem ser interpretados com cautela, pois a medida de capacidade administrativa do Estado, o Índice de Qualidade Burocrática do ICRG, não apresentou um coeficiente significativo.

A Tabela 4 mostra os resultados das regressões com o Índice CCI do Banco Mundial como variável dependente, para um teste de robustez dos resultados.

Tabela 4

Variáveis	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3
Impostos (% PIB)	0,511***
	(0,114)
Burocracia		16,350***
		(3,561)
Despesas militares (% PIB)			6,213***
			(0,641)
Accountability	1,138***	1,129***	0,983***
	(0,129)	(0,131)	(0,123)
Democracia	-0,777	-0,292	0,058
	(0,512)	(0,406)	(0,346)
Estabilidade	-0,231***	-0,152*	-0,085
	(0,085)	(0,084)	(0,067)
Educação	-0,601	-0,668**	-0,986**
	(0,382)	(0,341)	(0,433)
Pib per capita (log)	11,522***	8,798**	15,527***
	(3,490)	(4,025)	(3,806)
Índice de Gini	-0,166	-0,115	-0,201
	(0,164)	(0,123)	(0,129)
Liberdade Econômica	7,168***	4,458***	7,462***
	(1,507)	(1,207)	(1,176)
N	198	198	176

Fonte: Elaboração da autora, com base nos dados do Instituto QOG, OECD, Banco Mundial, Instituto V-Dem, CEPAL e Instituto Fraser. Nota: Erro-padrão entre parênteses; *

Significativo a 10%;

Com o Índice CCI como variável dependente, o grau de democracia não mostrou significância estatística em nenhum dos modelos propostos. Portanto, a expectativa de um impacto negativo da democracia no controle da corrupção como consequência da desigualdade (Jong-sung & Khagram 2005) não passou no teste de robustez proposto neste trabalho.

No Modelo 1, a medida geral de capacidade estatal mostrou um coeficiente maior que nas regressões com o Índice CPI como variável dependente. Com o Índice do Banco Mundial, o coeficiente mediu 0,51. Com o Índice da Transparência Internacional o coeficiente apresentado foi de apenas 0,09. Isto pode ser um efeito da ligeira diferença na composição dos Índices CPI e CCI. O Índice do Banco Mundial é formado por 5 indicadores. Alguns deles também estão incluídos no CPI, mas quatro deles medem a percepção geral da corrupção, ou seja, entre burocratas não-eleitos e políticos, e um refere-se apenas à corrupção na burocracia. Enquanto isso, o CPI é formado por oito, sendo sete medindo a percepção geral da corrupção e um medindo a corrupção apenas entre os políticos (Hamilton & Hammer 2017, p.9, pp.14-15).

Portanto, o Índice CPI possui resultados que dão mais peso à corrupção política, enquanto que o CCI dá mais ênfase às ações corruptas dos agentes públicos não-eleitos.

Além disso, o Índice do Banco Mundial poderia estar gerando estimativas maiores ou menores do real grau de controle da corrupção, caso incluísse mais indicadores em sua composição, visto que usa apenas cinco, enquanto que o CPI é constituído por oito. Portanto, este impacto de 51% da capacidade extrativa do Estado na variável dependente provavelmente está superestimado ou demonstra que há um maior efeito no controle da corrupção nas burocracias.

Em todos os modelos com o índice CCI como variável dependente, a accountability manteve o sinal positivo e significativo, passando assim no teste de robustez. Entretanto, os coeficientes para o Índice do Banco Mundial tiveram magnitudes maiores. A accountability mostrou, nos Modelos 1 e 2, coeficientes em torno de 1,13 e 1,14. Nos mesmos modelos, mas com o Índice CPI, os coeficientes mediram aproximadamente 0,34. No Modelo 3, a accountability continuou com todos os coeficientes positivos e significativos. Especificamente, a cada ponto adicional de accountability tem-se um aumento de aproximadamente 98% no grau de ausência de corrupção, medida pelo Índice CCI do Banco Mundial. Como já apontado, a composição do Índice do Banco Mundial é menos heterogênea que a do CPI, assim, o alto coeficiente pode estar superestimando o real impacto da accountability.

Ainda no Modelo 1, a estabilidade política mostrou um coeficiente negativo e significativo, como esperado. Especificamente, a cada ponto adicional de estabilidade política há uma diminuição em torno de 23% no controle da corrupção. No Modelo 2, a estabilidade política manteve um coeficiente negativo e significativo, corroborando as expectativas deste trabalho, notando-se, porém, que a magnitude foi um pouco menor: a cada ponto adicional de estabilidade política há uma diminuição em torno de 15% no controle da corrupção. Com a inclusão da medida de capacidade coercitiva do Estado no Modelo 3, a estabilidade política perdeu a significância estatística.

Os resultados devem ser interpretados com cautela, pois a estabilidade política mostrou coeficientes positivos nos mesmos modelos com o Índice CPI como variável dependente. Portanto, não houve resultados robustos para a corroborar a expectativa de que diante de uma baixa estabilidade, esta contribuiria para o aumento da corrupção (Campante et al., 2009).

O Índice de Gini não mostrou significância em nenhum dos modelos, seja com o Índice CCI, seja com o Índice CPI. Os resultados sugerem que, para todos os modelos, não há suporte para a hipótese de que países com mais desigualdade de renda são mais corruptos (McCarthy & Zald 1977; Tarrow 1994; Jong-sung & Khagram 2005).

Já o PIB per capita e a liberdade econômica mantiveram seus coeficientes altos, positivos e significativos em todos os modelos, da mesma forma com o CPI como variável dependente. Portanto, os resultados sugerem que países mais ricos e com mais liberdade econômica são menos corruptos.

O Modelo 2 estima o impacto da capacidade administrativa do Estado, medida pelo Índice de Qualidade da Burocracia do ICRG, controlado pelas demais variáveis. O coeficiente da qualidade burocrática foi de aproximadamente 16,35. Este resultado foi bem diferente com o Índice da Transparência Internacional como variável dependente (Tabela 3), o que pode ser consequência de uma diferença crucial entre os Índices CCI e CPI: o Índice do Banco Mundial contém um indicador exclusivo para a percepção da corrupção entre burocratas, ou seja, entre agentes públicos que não foram eleitos (Hamilton & Hammer 2017, pp.14-15). Portanto, para o Índice de Qualidade Burocrática, o alto coeficiente faz todo o sentido para o Índice do Banco Mundial, que dá mais peso à corrupção da burocracia de um Estado.

Nos modelos 2 e 3, o grau de educação mostrou um resultado significativo, porém com um sinal negativo, ao contrário do esperado (Truex 2011; Glaeser & Sacks 2006). Os resultados devem ser interpretados com cautela, pois a educação mostrou um coeficiente positivo com o Índice CPI como variável dependente.

O grau de democracia não mostrou significância estatística em nenhum dos modelos com o Índice CCI. Portanto, a expectativa de que a democracia aumentaria os graus de corrupção em países com maior desigualdade de renda não passou no teste de robustez. Neste caso, aparentemente, o efeito negativo da democracia é mais saliente no grau de controle da corrupção entre políticos, visto que o Índice CPI dá mais ênfase à percepção da corrupção entre agentes públicos eleitos.

No Modelo 3, o impacto da capacidade coercitiva no controle da corrupção foi de aproximadamente 6,2. Portanto, as despesas militares em porcentagem do PIB mostraram coeficientes positivos e significativos, tanto para o CPI como ao CCI como variáveis dependentes, indicando a robustez. Portanto, concretizou-se a expectativa de que a capacidade coercitiva do Estado possua mais poder preditivo dos graus de corrupção da América Latina.

Em suma, os resultados sugerem que, para os modelos propostos, a capacidade estatal mostrou ter um impacto positivo nos graus de controle da corrupção, mesmo após a adição de controles por possíveis determinantes políticos e socioeconômicos da corrupção. Novamente, os resultados devem ser interpretados com cautela, pois a capacidade administrativa do Estado, medida pelo Índice de Qualidade Burocrática do ICRG, não mostrou significância estatística quando a variável dependente foi o Índice CPI (Transparência Internacional).

Em suma, os resultados mostram a importância da inclusão de uma variável-chave para explicar os graus de controle da corrupção: a capacidade coercitiva do Estado. Os achados deste trabalho fazem ainda mais sentido quando se trata dos países latino-americanos.

Hobbes (2005) escreveu, em O Leviatã, que a tarefa primordial do Estado é proteger os cidadãos para evitar a guerra perpétua. Mas a maioria dos Estados da América Latina falharam na tarefa hobbesiana (Mainwaring & Scully 2008, p.117). Um dos principais problemas sociopolíticos que a região enfrenta até hoje é o aumento da criminalidade (Carreras 2013, p.86). A maioria dos Estados latino-americanos não conseguiram lidar com o aumento da criminalidade ou garantir a implementação e a eficácia de leis e políticas contra a violência. A polícia às vezes está completamente ausente nas áreas mais perigosas. Em outros casos, a polícia responde ao aumento da criminalidade com violência arbitrária, o que agrava a percepção de insegurança entre os cidadãos (Brinks 2008). Além disso, o sistema judicial corrupto e ineficaz da maioria dos países latino-americanos leva à impunidade generalizada.

Desse modo, enquanto os poucos trabalhos empíricos que estudaram o impacto da capacidade estatal sobre a corrupção utilizaram apenas a dimensão administrativa da atuação do Estado como variável independente, o presente estudo mostrou que Estados que detêm um efetivo monopólio da violência, que conseguem manter a ordem interna e punir criminosos também são mais capazes de conter a corrupção.