Determinants of public transparency in Brazilian capitals using multiple linear regression
DOI:
https://doi.org/10.5007/2175-8077.2026.e108914Keywords:
Public transparency, Accountability, Multiple linear regressionAbstract
Objective: To identify determinants capable of influencing the level of transparency in Brazilian capital cities using multiple linear regression.
Methodology: Multiple linear regression was used, with the dependent variable being the transparency index calculated by the Center for Studies on Administrative Transparency and Public Interest Communication (NETACIP) at USP, and the independent variables being GDP per capita, industrial GDP, IDEB (Brazilian Development Index), HDI (Individual Development Index), infant mortality, sewage disposal rates, population, and schooling rates.
Origin: This broadened the scope of research aimed at identifying variables capable of increasing the level of public transparency.
Results: The findings reinforce the importance of choosing independent variables and their association due to their multifaceted relationships. Among the eight variables proposed in the study, three were statistically significant: HDI, IDEB, and GDP per capita after testing a second regression model, emphasizing the impact of the first variable on the others.
Theoretical contributions: The impacts of statistically significant variables were accurately identified, enabling future users of the proposed model to better select the suggested variables in the decision-making process.
Social contributions: The study aims to contribute to the dissemination of transparency as a tool for improving citizen participation.
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